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온라인 언급이 기업 성과에 미치는 영향 분석 : 뉴스 감성분석을 통한 기업별 주가 예측 (Influence analysis of Internet buzz to corporate performance : Individual stock price prediction using sentiment analysis of online news)

  • 정지선;김동성;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.37-51
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    • 2015
  • 인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.

토픽 모델링을 이용한 트위터 이슈 트래킹 시스템 (Twitter Issue Tracking System by Topic Modeling Techniques)

  • 배정환;한남기;송민
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.109-122
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    • 2014
  • 현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

텍스트 마이닝 기법을 활용한 인공지능 기술개발 동향 분석 연구: 깃허브 상의 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트를 대상으로 (A Study on the Development Trend of Artificial Intelligence Using Text Mining Technique: Focused on Open Source Software Projects on Github)

  • 정지선;김동성;이홍주;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.1-19
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    • 2019
  • 제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

인공지능(AI) 스피커에 대한 사회구성 차원의 발달과정 연구: 제품과 시기별 공진화 과정을 중심으로 (A study of Artificial Intelligence (AI) Speaker's Development Process in Terms of Social Constructivism: Focused on the Products and Periodic Co-revolution Process)

  • 차현주;권상희
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.109-135
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    • 2021
  • 본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.

항공테러방지를 위한 지상 보안활동 -미국 샌프란시스코국제공항을 중심으로- (Ground Security Activities for Prevention of Aviation Terrorism -Centered on San Francisco International Airport of the U.S.A.-)

  • 강맹진;강재원
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.195-204
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    • 2008
  • 항공산업의 발전으로 급격한 국제화가 이루어지고 있는 현대사회에서 특히 염려가 되는 것은 승객과 항공기 또는 공항을 대상으로 한 테러리즘이라 할 수 있다. 그런데 항공관련 테러방지를 위한 여러 가지 보안대책 가운데 중심이 되는 것은 지상 보안활동이고 지상 보안활동의 중심이라 할 수 있는 것은 여객터미널 또는 화물터미널에서 이루어지는 탑승객과 출입자, 화물 등을 대상으로 한 보안활동이라고 생각한다. 일반적으로 지상보안활동은 물리적 보안과 접근통제, 수화물 그리고 승객과 소지품에 대한 100% 보안검색, 화물경비, 기타 통제사항들을 포함하여야한다. 2001년에 발생한 9.11테러 이후 공항 보안활동에 대한 개선과 강화의 필요성이 강력히 제기되었으며 첨단장비의 개발과 운용에 많은 예산을 투자하고 있다. 또한 미국을 비롯한 세계 각국은 공공서비스 또는 치안서비스의 역할분담 측면에서 민영화를 통한 보안활동 강화를 추구하고 있으며 공항 지상 보안분야에서도 한정적이나마 사(私)경찰활동(Private Police Activities)이 활발하게 이루어지고 있다. 최근 샌프란시스코국제공항 지상 보안활동을 살펴보면 정보수집과 국가관련 중요행사, VIP경호, 법집행, 기관 간 협조, 일상적인 순찰, 교통관련 업무 등은 공(公)경찰인 샌프란시스코경찰국 소속 공항 파견부서에서 담당한다. 반면 민간인으로 구성된 사경찰은 TSA와 같은 국가기관, 공항당국의 지도 감독 하에 X-Ray 판독과 금속탐지기운용, 여권(ID)확인, 폭발물 반응검사 등 검객 업무에 한정된 경향을 보이고 있다. 이와 같은 상황 하에서 공경찰활동과 사경찰활동 간의 조화와 업무의 효율성을 위한 연구가 요구되며 특히 사경찰의 보안활동 강화를 위한 판독 전문가 양성, 이직률 감소 대책 강구, 첨단장비 보급과 보안관련 예산의 확보는 선결되어야할 과제라고 생각한다. 이와 함께 보안활동 과정에서 부득이 발생하는 일반시민의 프라이버시 침해를 최소화하기 위한 대책 등은 매우 중요한 문제라고 생각한다. 본 연구에서는 샌프란시스코국제공항 국제선 여객터미널 내에서의 경찰활동 사례를 분석하여 보다 발전적인 지상 보안활동을 제언하고자 한다.

국내 뇌졸중 환자를 대상으로 한 일상생활활동 중재 연구 분석: 단일대상연구 설계를 중심으로 (Analysis of Intervention in Activities of Daily Living for Stroke Patients in Korea: Focusing on Single-Subject Research Design)

  • 성지영;최유임
    • 재활치료과학
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    • 제13권1호
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    • pp.9-21
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    • 2024
  • 목적 : 본 연구의 목적은 뇌졸중 환자에게 일상생활활동 향상을 위해 중재를 시행한 국내 단일대상연구문헌의 특성과 질적 수준을 확인하는 것이다. 연구방법 : 학술연구정보서비스(Research Information Sharing Service), 누리미디어(DBpia), 학술교육원(e-article)의 원문제공 서비스를 통해 2009년부터 2023년까지 최근 15년간 발간된 논문 중 '뇌졸중', '일상생활활동', '단일대상연구'를 주요 키워드로 검색하였다. 총 9편의 논문을 대상으로 분석 대상 논문의 특징과 질적 수준을 알아보았다. 결과 : 9편의 분석 대상 논문 중 작업치료 분야 학회지에 실린 논문이 6편이었고, 분석 논문에서 적용한 연구 설계는 ABA 설계가 3편으로 가장 많았다. 대상자들의 성별은 남성과 여성이 각각 10명씩이었고, 대상자 수가 3명인 논문이 5편으로 가장 많았다. 연구 대상자들의 연령은 60대가 6명으로 가장 많았다. 일상생활활동 향상을 위해 적용한 독립변인은 강제유도운동치료, 상상연습, 시각되먹임을 차단한 자세 수직훈련, 양측성 상지운동, 가상현실을 이용한 과제훈련, 신경인지재활치료와 전통적인 작업치료, 체간 안정화 훈련, 완곡추적 안구운동과 경부신전근 진동자극법, 작업기반 지역사회 재활 각각 1편씩으로 다양한 중재들을 적용하고 있는 것으로 나타났다. 종속변인을 측정한 평가도구는 Assessment of Motor and Process Skills이 4편으로 가장 많았고, Modified Barthel Index와 Canadian Occupational Performace Measure가 각각 2편이었다. 분석 논문의 질적 수준을 평가한 결과 총 9편 중 높은 수준의 연구가 7편이었고, 중간 수준의 연구는 2편이었으며, 낮은 수준의 연구는 단 1편도 없었다. 결론 : 뇌졸중 환자의 일상생활활동 향상을 위한 중재법으로 여러 유형의 재활치료가 활발히 적용되고 있으며, 일상생활활동 중재를 적용한 단일대상연구들의 질적 수준은 신뢰할 수준인 것을 확인할 수 있었다.

소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 협업필터링의 특이취향 사용자(Gray Sheep) 문제 해결 (Resolving the 'Gray sheep' Problem Using Social Network Analysis (SNA) in Collaborative Filtering (CF) Recommender Systems)

  • 김민성;임일
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.137-148
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    • 2014
  • 상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

사용자 행동 기반의 사회적 관계를 결합한 사용자 협업적 여과 방법 (Incorporating Social Relationship discovered from User's Behavior into Collaborative Filtering)

  • 타이쎄타;하인애;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.1-20
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    • 2013
  • 소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

빅토리안 스타일 주택 실내 디자인에 관한 연구 (A Study on the Elements of Interior Design in Victorian Style)

  • 김정근
    • 디자인학연구
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    • 제18권4호
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    • pp.25-34
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    • 2005
  • 본 연구는 빅토리아 양식의 주택 실내에 대해 그 기본적 특징을 구체적으로 밝혀봄으로써 오늘날에도 지속적으로 영향을 미치는 빅토리아 양식 주택 실내의 특징을 구체적으로 밝히고 양식의 의미를 재조명해 보고자 문헌고찰을 실시하였으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 빅토리아 양식의 주택은 전원의 단독주택이나 도시의 빌라, 타운하우스의 유형에 매우 다양한 역사주의 양식이 나타났고 지금까지 어느 시대 보다 다양한 주택유형이 등장하였다. 그중에서 벽돌과 뾰족한 지붕 사용과 같은 중세 고딕양식이 대표적인 특징으로 나타났다. 둘째, 빅토리아 양식의 실내는 로마네스크, 로코코, 고딕과 같이 과거 양식들이 사용되거니 하나의 실내에 절충적으로 표현되는 것이 특징이었고 방의 기능과 규범에 따라 양식들이 적용되거나 디자인의 비중을 달리하여 형식성을 갖는 것으로 나타났다. 셋째, 실내는 낭만주의와 자연주의 영향으로 자유롭고 불규칙하며 다양성이 특징이었고 절충주의와 장식과다는 이러한 맥락에서 이루어진 표현 특징인 것을 알 수 있었다. 또한 직물과 소품을 이용한 장식은 당시 공기오염이나 위생문제와 같은 환경적 요인이 관련된 것으로 나타났다. 기술적 발달은 주택에서 부엌과 위생설비 설치와 같은 전국적인 변화로 반영되었을 뿐 아니라 생산된 신재료와 주택 제품들을 통해 조화를 고려하는 다양한 디자인이 가능해지고 풍성하고 화려한 표현이 가능하게 해 주었다. 결론적으로 빅토리아 양식의 표현 특징에 영향 미친 요인은 낭만주의와 자연주의 사조 뿐 아니라 기술발달을 바탕으로 가족의 편이성을 고려하고 사회적 규범, 공기 오염과 같은 환경적 요인과 위생문제 해결, 빈번한 외곽과의 교류에 의한 개인의 가치 반영이라는 다양한 요인이 결부되었음을 알 수 있어 이와 같이 문제에 대처하는 방식으로써 빅토리아 양식에 대해 재고되어야 할 것이며 새로운 평가가 이루어져야 할 것이다.Cicindela(Cicindela) lewisi[sic] Bates: 한국곤충명집(1994)] 12. C.(Cicindela) sachalinensis Morawitz, 1862 산길앞잡이 13. C.(Cicindela) transbaicalica Motschulsky, 1845 참길앞잡이(=참뜰길앞잡이, 들길앞잡이, 왜길앞잡이) 14. C.(Cicindela) gracilis Pallas, 1777 깔다구길앞잡이 15. C.(Cicindela) obliquefasciata Adams, 1817 화홍깔다구길앞잡이(신칭) 16. C.(Eugrapha) elisae Motschulsky, 1859 꼬마길앞잡이 17 C.(Myriochila) speculifera Chevrolat, 1845 쇠길앞잡이 [=Cicindela(Myriochile) specularis Chaudoir: 한국곤충명집(1994)] 18. C.(Sophiodela) chinensis De Geer, 1774 길앞잡이게임, 토론그룹, 전자메일, 채팅과 상호관련을 가진 것으로 나타났으며, 교육/정보는 검색과 쇼핑, 현실도피는 게임과 토론그룹, 외로움은 토론그룹, 전자메일과 채팅, 쇼핑은 온라인 쇼핑과 상호관련성이 있는 것으로 분석되었다. 흥미로운 사실은 성적 만족과 관련해서 게임과 채팅은 긍정적인 상호관련을 가진 것으로 나타난 반면 전자메일 서비스 이용은 성적 만족과 부정적인 상호관련을 가진 것으로 분석되었다. 이는 대학생들이 지루하게 느끼거나 외로움을 느낄 때 전자메일을 주로 이용하지만 성적 만족을 위해 전자메일을 이용하지 않고 있다는 사실을 보여주는 것이다. (3) 인터넷 이용 이후 다른 미디어와 면대면 커뮤니케이션과의 관계 인터넷을 이용한 후 응답자들의 전통적인 미디어(텔레비전, 라디오, 신문, 잡지, 편지, 전화) 이용이 감소되었으며 친구, 가족, 이성친구와의

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교회학교 유치부 관련 연구 동향 분석 : 국내 학위 논문 중심으로 (Analysis of Research Trends Related to Children's Department of Church School : Focusing on Domestic Dissertations)

  • 김민정
    • 기독교교육논총
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    • 제71권
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    • pp.181-210
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    • 2022
  • 본 연구는 교회학교 유치부 관련 연구 동향을 알아보고자 하였다. 교회학교 유치부와 관련된 연구의 연구시기, 연구내용, 연구방법, 연구대상을 분석하여 교회학교 유치부 연구를 위한 기초자료를 제시하는데 목적이 있다. 본 연구를 위해 '교회학교', '유치부' 주제어로 국회도서관과 학술연구정보서비스(RISS)를 통해 검색된 국내 석·박사학위논문 50편을 추출하였다. 교회학교 유치부 관련 연구를 연구시기, 연구내용, 연구방법, 연구대상의 네 가지 준거로 분석하여 빈도와 백분율을 산출하였다. 연구결과, 첫째, 교회학교 유치부 연구논문의 연구시기별 동향은 1980년부터 2022년까지 석사학위 49편(98%), 박사학위 1편(2%)으로 나타났다. 연구시기별 동향은 석사학위 중심으로 연구가 이루어지고 있다. 둘째, 연구내용별 동향은 실천연구 27편(54%), 기초연구 23편(46%)으로 나타났다. 교회학교 유치부 관련 연구는 실천연구가 기초연구에 비해 상대적으로 높은 비율을 차지하였다. 셋째, 연구방법별 동향은 문헌연구 30편(60%), 양적연구 19편(38%), 질적연구 1편(2%) 순으로 나타났다. 교회학교 유치부 관련 연구는 문헌연구 중심으로 활발하게 이루어지고 있다. 넷째, 연구대상별 동향은 물적대상 35편(70%), 인적대상 15편(30%)으로 물적대상 중심으로 연구가 이루어졌다. 물적대상에서 교회학교, 매체 중심으로 연구가 이루어져서 교회학교와 가정 연계 연구가 필요하다. 교회학교 유치부 관련 연구는 성인(교사, 부모, 교육전도사) 중심의 연구가 이루어지고 있어, 교회학교의 유아에 대한 심층적 연구와 교회학교 유치부 현장의 목소리가 담긴 질적연구가 요구된다.