• 한국식품위생안전성학회지
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• 제31권3호
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• pp.153-166
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• 2016

본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠를 소프트웨어 시스템을 이용하거나 정성적으로 분석함으로써 L-글루타민산나트륨에 대한 소비자 인식도를 조사하고자 하였다. 첫 번째로, 1년 (2013.7~2014.6)의 기간 동안 네이버와 카페에서 작성된 글들을 수집하였으며, 수집한 문서들을 무료 텍스트 분석 소프트웨어인 TONK를 사용하여 분석하였다. 블로그와 카페에서 작성된 글들은 주로 L-글루타민산나트륨의 사용과 관련된 음식점 후기 및 MSG (L-글루타민산나트륨)-무첨가 제품에 대한 홍보 내용을 담은 글들로 파악되었으며, 기타 L-글루타민산나트륨의 안전성 또는 식품첨가물 제거법에 대한 내용으로 파악되었다. 두 번째로, 네이버 트렌드 검색 서비스를 이용하여 L-글루타민산나트륨에 대한 검색량 증가 구간에 발생한 언론보도 사건을 조사하였다. PC 검색량의 경우 총 5개 증가 구간 중 3개의 구간에서, 모바일 검색량의 총 9개 증가 구간 중 6개의 구간에서 시사 프로그램에서 L-글루타민산나트륨에 대해 보도한 것으로 나타났다. 나머지 구간에서는 일간지나 TV 뉴스로 기사를 보도한 구간들로 나타났다. 세 번째로 식품의약품안전처의 L-글루타민산나트륨의 안전성 발표를 보도한 연합뉴스의 댓글을 분석하였다. 공감수 100개 이상인 댓글의 내용을 분석한 결과, L-글루타민산나트륨의 안전성, 질 낮은 재료의 사용 지적, MSG (L-글루타민산나트륨) 과다사용에 대한 우려, 정부 불신을 표현하는 댓글들이 파악되었다. 시판 제품들의 표시사항을 분석한 결과, 일일섭취허용량을 설정할 필요가 없을 정도로 안전한 식품첨가물임에도 불구하고 L-글루타민산나트륨을 첨가하지 않은 제품들은 L-글루타민산나트륨 무첨가라는 표시를 강조하고 있는 것으로 조사되었다. 이는 국가기관, 교육청과 지방자치단체에서 MSG 미사용을 원칙으로 제도를 운용하고 있어 이러한 정책이 산업계와 소비자 인식에 영향을 미쳤을 가능성도 고려해볼 수 있다. 본 연구 결과 소비자들은 대체로 소셜 미디어를 이용하여 검색하거나 관련 제품을 구매하고자 할 때 L-글루타민산나트륨을 사용하지 않는 것이 좋다는 인식을 하게 될 가능성이 있는 것으로 파악되며, L-글루타민산나트륨의 과다 사용에 관심이 있는 것으로 나타났다. TV 시사 프로그램에서 방송하거나 일간지 또는 TV 뉴스에서 기사를 보도할 경우 네이버 검색량이 증가하였으며, 검색량 증가구간은 PC 환경에서보다는 모바일 환경에서 더욱 증가하는 것으로 나타났다. 따라서 L-글루타민산나트륨과 관련한 커뮤니케이션 수단으로 소비자들이 관심있어 하는 방송프로그램, 뉴스 프로그램 등 언론을 활용하고, PC보다는 모바일을 통하여 소비자에게 접근한다면 효과적으로 소비자에게 정보를 전달할 수 있을 것이다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.29-40
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• 2005

디지털 홀로그램의 저변이 확대됨에 따라서 3차원 영상의 구성을 위한 스테레오 영상의 압축기술에 대한 국제적인 표준이 3DAV라는 형태로 진행되는 것과 같이 디지털 홀로그램의 압축 기술에 대한 논의도 활발히 이루어질 것으로 보인다. 3DAV의 경우애도 볼 수 있듯이 기존에 존재하는 여러 가지 기술들을 접목하거나 변형한 형태, 혹은 그들의 혼합된 형태로 논의될 가능성이 크다. 또한 디지털 홀로그램의 압축을 위한 전용 시스템을 구성하는 기존의 기술을 배제하고 개발하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 다양한 영상압축 기술들과 디지털 홀로그램과의 상관관계에 대한 방향을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 기존의 비디오 및 영상압축 도구들을 이용하여 디지털 홀로그램을 효율적으로 부호화하는 기술을 제안하고자 한다. Fringe 패턴의 형태로 표현되는 디지털 홀로그램의 생성 원리를 이용하여 비디오 데이터로 가공한 후에 부호화하는 방식을 이용한다. 여기에는 생성된 디지털 홀로그램을 부호화하기 위해 적절한 형태로 변형하는 전처리 과정, 객체 영상의 모든 정보를 포함하는 공간적인 분할, 디지털 홀로그램의 생성원리와 부합되는 주파수 변환기술, 비디오 데이터로 구성하기 위한 스캔방법, 부호화를 위한 주파수 계수의 분류, 그리고 하이브리드 형태의 압축기술 등이 고려되어 하나의 알고리즘을 구성한다. 압축을 위한 부호화 도구에는 정지영상 압축을 위한 JPEG2000을 비롯하여 동영상 압축을 위한 MPEG-2, MPEG-4, 및 H.264와 같은 국제 표준 압축 알고리즘들과 여러 무손실 압축 기술들이 포함된다. 실험 결과를 살펴보면 제안한 알고리즘은 기존의 기술에 비해서 4배에서 8배 이상의 높은 압축율에서 더 좋은 복원 성능을 보였다. 따라서 제안한 기술은 디지털 홀로그램의 부호화를 위한 좋은 연구 사례가 될 것으로 사료된다. 체중 부하에 의해서 생역학적인 변화를 일으키지 않고 얼마나 유지 할 수 있는지는 보다 장기적인 추시 관찰이 필요할 것으로 사료된다.이 생식소의 에너지 요구에 반응하여 변하는 것으로 추정된다.60일 후 $625{\pm}19.76{\mu}m$로 성장하였고, 생존율은 23%로 가장 높게 나타나 치패사육시 가장 적정한 수온은 $15^{\circ}C$라 판단되었다.다. 시도는 긍정적으로 평가되어야 한다. 그러므로 앞으로는 제품디자인 뿐만이 아닌 다른 다양한 분야들에게로 그 범위가 확대되어 디자인 문화적 정체성을 확립하는 연구가 뒤따라야 할 것이다.. 즉, 제품디자인의 결정요인 분석결과는 QFD의 접근방법에, 제품 디자인 파급효과 분석결과는 컨조인트 분석에 각각 보완적 기여를 할 수 있다. 이와 동시에, 실증적 분석결과는 Ettlie(1997)의 디자인 통합(DI) 이론에 대한 실증적 기반을 제공할 수 있다. 마지막으로, 성공적인 디자인 경영(DM)을 위해서는 최고 경영자의 지원뿐만 아니라 부처 간 의사소통의 장애요인을 제거하고 CFT(cross-functional team)를 운영함으로써 동시적 엔지니어링(CE) 및 제품 및 공정 디자인의 개발이 제품 개발의 속도를 가속화하고 디자인 품질을 높이며 시장 성공을 보증할 수 있도록 해야 한다.임과 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,

• 한국기후변화학회지
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• 제5권1호
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• pp.13-19
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• 2014

1986년 농촌진흥청에서는 벼 작물을 기준으로 전국의 기온, 강수량, 일조시간 등 기후요소의 분석과 평가를 통해, 전국을 19개 농업기후지대로 구분하였고(제주도 제외), 현재까지 벼의 안전재배기준과 기상재해 대책 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 최근 40년 동안 벼 작물 기준 19개 농업기후지대와 제주지역을 포함한 총 20개 농업기후지대의 연대별 기후요소의 변화 양상과 특징을 비교 분석하였다. 기상청 방재기상정보포탈시스템에서 서비스하는 1971년부터 2010년까지 40년 동안의 일별 기상자료를 바탕으로 연대별(1970년대, 1980년대, 1990년대, 2000년대)로 구분하여 분석하였다. 기간별 연평균기온은 1970년대의 $12.0{\pm}0.14^{\circ}C$에서, 1980년대의 $11.9{\pm}0.13^{\circ}C$와 1990년대의 $12.2{\pm}0.14^{\circ}C$를 거쳐 2000년대의 $12.6{\pm}0.13^{\circ}C$로 높아졌고, 기간별 연평균강수량은 1970년대의 $1,270.3{\pm}20.05mm$에서 1980년대의 $1,343.0{\pm}26.01$와 1990년대의 $1,350.6{\pm}27.13mm$를 거쳐 2000년대의 $1,416.8{\pm}24.87mm$로 증가한 것으로 분석된 반면에, 기간별 연평균 일조시간은 1970년대의 $2,421.7{\pm}18.37$시간에서 1980년대의 $2,352.4{\pm}15.01$시간과 1990년대의 $2,196.3{\pm}12.32$시간을 거쳐 2000년대의 $2,146.8{\pm}15.37$시간으로 크게 줄어든 것으로 조사되었다. 이들 기후요소를 농업기후지대별로 재분석하면, 연간 평균기온의 상승률은 중부 내륙지대($+1.2^{\circ}C$)와 동해안 남부지대($+1.1^{\circ}C$)에서 가장 높았고, 연간 누적강수량의 증가율은 태백고냉지대(+364 mm)와 태백준고냉지대(+326 mm)에서 가장 컸으며, 연간 누적일조시간은 중부 내륙지대(-995시간)에서 가장 많이 줄어든 것으로 평가되었다. 통계적으로 연간 평균기온(F=2.708, df=3, p=0.046)과 연간 누적강수량(F=5.037, df=3, p=0.002)은 유의하게 높아지거나 증가하였고, 연간 누적일조시간(F=26.181, df=3, p<0.0001)은 유의하게 감소하였다. 향후 벼 작물 농업기후지대 재구분을 통하여 각 농업기후지대별 기후특성에 적합한 벼 재배 안전작기, 벼 생육특성 및 작부체계 등에 대한 연구가 필요하다.

• 한국조경학회지
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• 제49권2호
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• pp.89-100
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• 2021

본 논문은 개인과 환경의 상호작용 정도를 '인지된 자연성'의 척도로 평가하였다. 헤메로비 7등급(Hemeroby)을 인간의 영향의 정도에 따라 토지피복 세분류로 구분하고, 지표별로 등급을 표준화하여 확률밀도함수와 가중치 적용을 통해 서울시 도시공원의 현 상태를 평가하였다. 그중 특징 있는 공원 6곳을 선정하여 이용자 평가를 시행하여, 자연성 지표에 따른 공간적 평가와 이용자 인식 사이에 3가지의 시사점을 발견하였다. 첫째, 수목이 군락을 이루는 활엽수림·침엽수림·혼효림 등의 공간은 Hemeroby 등급 체계에서 자연성이 높은 공간으로 평가되며, 이용자에게도 일반적으로 자연성이 높은 공간으로 인식되고 있다. 이용자는 다양한 형태의 수목 공간이 자연성이 높다고 인식하였다. 수목의 울창함은 인지된 자연성에 있어서 하나의 요인이 된다. 둘째, Hemeroby 등급 지표에서 자연성이 높게 평가된 '내륙 습지' · '호소' 등 수공간의 인지된 자연성은 공원 주변의 환경 상태에 따라 편차가 크게 나타났다. 셋째, 초지 등과 같은 수평적 경관보다는 수직적인 경관 요소인 수목 등을 통해 자연성이 높게 평가되었다. 녹지공간을 이용하는 이용자의 자연성 인식은 토지피복을 활용한 자연성 평가와 일반적으로 유사하지만, 특정 공간에 대한 자연성 인식은 차이를 보였다. 이는 이용자가 인식하는 자연성에는 개인이 직접 보고, 듣고, 경험한 내용도 포함되기 때문이다. 이용자는 개인적 인식을 바탕으로 자연성을 구조화하고, 도시 녹지의 가치를 평가하는 특징이 있다. 따라서, 도시 녹지의 자연성 평가는 모든 이용자에게 통용되는 절대적인 기준이 존재할 수 없다. 향후 이용자 번들 혹은 도시공원의 인지된 자연에 대한 상충된 이해 그룹에 관한 연구가 필요하다. 이러한 연구는 각 도시공원 서비스가 제공하는 자연성에 대한 방향성 설정에 중요한 자료가 될 것이다.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제48권1호
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• pp.28-40
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• 2023

본 연구에서는 2016년 KPS 자료를 이용하여 우리나라 임상의사의 삶의 만족도 자가 평가 수준과 이와 관련된 요인을 파악하였다. KPS는 우리나라 전체 의사를 대상으로 근무 현황 및 환경, 보건의료체계·정책 인식 및 평가수준, 보건의료정보시스템 가용 현황 및 활용 정도, 직업 및 직무만족도, 활동 계획 및 진로, 생활습관 및 건강상태, 특정 직역(개원의, 은퇴자) 문항 등을 조사하였다. 설문지는 온라인 설문조사 방식으로 E-mail을 통해 발송되었고 최종 응답자는 8,564명으로 응답률은 13.8%였다. 본 연구에서는 현재 환자를 직접 진료하고 있는 임상의사 중에서 수련의와 공보의를 제외한 총 7,228명을 연구대상으로 하였다. 본 연구결과 임상의사의 삶의 만족도는 만족 36.1%(2,609명), 보통 42.8%(3,095명), 불만족 21.1%(1,524명)이었다. 임상의사의 삶의 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 요인들은 신체적 요인으로는 60대이며, 여성이고, 평소 건강상태를 좋다고 평가하는 경우였다. 심리적 요인으로는 스트레스가 적었다. 사회적 요인으로는 가족과 함께 거주하며, 가족과 보낼 수 있는 시간에 대해 만족하는 것으로 나타났다. 또한 의사로서 받게 되는 사회적인 존경에 대해 만족하고 있었다. 조직적 요인은 교수이며, 16년 이상 근무 경력을 가진 경우였다. 직업적 요인으로는 근무시간 및 업무량, 의료자원 지원, 동료 및 직원과의 관계에 만족하는 경우였다. 경제적 요인으로는 소득에 대한 만족도가 높았다. 건강행태 요인으로는 현재 흡연을 하지 않으며, 음주횟수는 한 달에 1번 미만이었다. 임상의사의 삶의 만족도는 단순히 개인의 삶을 떠나 의사를 만나는 환자의 진료행위에까지 영향을 미칠 수 있음을 감안할 때 임상의사의 삶의 만족도를 높이기 위한 다각도의 접근이 필요하다고 생각한다. 이를 통해 임상의사들은 우리 사회 구성원 중 하나로 균형 있는 삶을 영위하고, 나아가 우리 사회 구성원들에게 보다 질 높은 보건의료서비스를 제공할 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.53-69
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• 2011

로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.49-65
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• 2014

구전(WOM: Word of Mouth)는 주변 사람들에게 상품에 대한 경험을 입에서 입으로 전달하는 현상을 말하며 소셜 미디어의 발전으로 온라인 구전(eWOM: Electronic Word of Mouth) 형태로 발전하였다. 구전 효과의 중요성으로 인해서 대부분의 기업들의 자사의 상품이나 서비스에 대한 온라인 구전에 촉각을 세우고 있으며, 특히 영화와 같은 경험재의 경우에는 그 영향력이 더욱 크다. 본 연구에서는 영화 커뮤니티에 대한 사회 네트워크 분석을 통해서 영화 흥행성과 지표인 매출에 미치는 영향요인을 규명하고자 한다. 영화 흥행성과 연구들에서 주요하게 다루어진 영화에 대한 구전의 크기(volume)와 방향성(valence)과 같은 구전 요인들을 추가하여, 구전 네트워크의 중심성 척도를 영향 요인에 고려하였다. 구전의 크기, 방향성, 그리고 3가지 중심성 척도(연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성)의 최종 영화 매출에 영향 관계를 가설로 설정하였다. 제시한 연구 모형을 검증하기 위하여 대표적인 온라인 영화 커뮤니티 사이트인 IMDb(Internet Movie Database)에서 영화 구전 데이터를 수집하였고, Box-Office-Mojo사이트에서 영화 매출 데이터를 수집하였다. 2012년 9월부터 1년 동안, 주간 Top-10에 포함된 적이 있는 영화들을 대상으로 하였으며, 총 103개의 영화가 선정되어 이 영화들에 대한 메타 데이터와 커뮤니티 데이터가 수집되었다. 영화 커뮤니티 네트워크는 평가자들간의 댓글 관계를 기초로 구축하였다. 본 연구에서 사용한 3가지 중심성 척도는 사회 네트워크 분석 도구인 NodeXL을 사용하여 계산되었으며, 각 영화별 커뮤니티 참여자들의 중심성 척도의 평균값을 활용하였다. 가설 검증의 사전 분석을 위한 상관관계 분석에서는 3가지 중심성 척도간에 상관 관계가 높은 것으로 파악되어서, 각각에 대하여 별도로 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 기존 연구와 일관성 있게 구전의 크기와 방향성은 영화 성과지표인 최종 매출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한 구전 네트워크 내의 참여자 매개중심성 평균은 영화의 최종 매출에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 하지만 연결중심성과 근접중심성은 최종 매출에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.