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2019-2023년 국내 과수 화상병의 발생 특성 (Emergence Characteristics of Fire Blight from 2019 to 2023 in Korea)

  • 함현희;노은정;이미현;이영기;박동석;김경님;이방울;안문일;이우형;최효원;이용환
    • 식물병연구
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    • 제30권2호
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    • pp.139-147
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    • 2024
  • Erwinia amylovora는 그람음성의 식물병원세균으로 사과, 배나무에 화상병을 일으켜 전 세계적으로 큰 피해를 발생시키며, 국내에서는 화상병을 2015년 처음 확인한 이래로 매년 꾸준히 발생하며, 발생 지역이 확산되고 있는 실정이다. 본 연구는 2019년부터 2023년까지 최근 5년간 국내의 화상병 발생을 조사하여 병 발생 추이와 요인을 파악하기 위해 수행되었다. 화상병 발생 현황을 5년간 조사한 결과 총 2,029건이 발생했으며 사과나무에서 1,378건(67.9%)으로 발생량이 가장 많았고, 다음으로 배나무에서 645건(31.8%), 기타 장미과 작물인 모과, 산사, 팥배나무에서 병 발생을 확인하였다. 화상병은 2019년에 경기, 충남, 강원, 충북 지역에서 나타나던 것이 2021년에는 경북 안동과 충남 예산, 2023년에는 전북 무주와 경북 봉화 지역으로 확산되었다. 2020년과 2021년에는 화상병이 각각 744건, 618건 발생하여 다른 해(188-245건/년)에 비해 발생량이 많았고, 이 중 914건이 5-7월 사과나무에서 발생하였으며, 동시기에 충주와 제천에서 667건이 발생하였다. 화상병의 발생량은 1-2월 일최고기온과 강우일수, 5-6월 강우일수와 양의 상관관계를 나타냈다. 또한 발병 기주의 수령은 배나무가 평균 25년생으로 평균 10년생인 사과나무보다 높게 나타났다. 이러한 결과는 국내 화상병의 발생 현황과 발생 요인을 이해하기 위한 기초 자료로써 의의가 있으며, 지속적인 화상병 발생 양상 분석을 통한 예방 대책의 수립이 필요할 것으로 판단된다.

카테고리 중립 단어 활용을 통한 주가 예측 방안: 텍스트 마이닝 활용 (Stock Price Prediction by Utilizing Category Neutral Terms: Text Mining Approach)

  • 이민식;이홍주
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.123-138
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    • 2017
  • 주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

XGBoost를 활용한 리스크패리티 자산배분 모형에 관한 연구 (A Study on Risk Parity Asset Allocation Model with XGBoos)

  • 김영훈;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.135-149
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    • 2020
  • 인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

뉴스와 주가 : 빅데이터 감성분석을 통한 지능형 투자의사결정모형 (Stock-Index Invest Model Using News Big Data Opinion Mining)

  • 김유신;김남규;정승렬
    • 지능정보연구
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    • 제18권2호
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    • pp.143-156
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    • 2012
  • 누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.

CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 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.

양계산업에 있어서 생산성 향상방안에 대한 조사 연구 (Investigation on a Way to Maximize the Productivity in Poultry Industry)

  • 오세정
    • 한국가금학회지
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    • 제16권2호
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    • pp.105-127
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    • 1989
  • 우리나라 양계산업은 일진일보, 발전되어 왔으나 선진국에 비교하면 아직도 미흡한 점이 너무 많다. 현하 국제화로 무역의 자유화가 고조되고 있어 양계생산물도 수입자유화가 멀지 않을 것으로 예상되어 이에 대처한 국제경쟁력을 갖지 않으면 아니 되게 되었다. 그러므로 창의적 연구와 개선으로 생산능력을 극대화하며 생산원가를 절감하고, 상품성을 향상시키는 고도의 과학적 기술과 경영조직체계의 개선이 시급한 과제로 되어 있다. 이에 본 논자는 문교부의 해외파견연구 교수로서 '88년 9월∼'89년 8월까지 1연간 일본에 체재하면서 선진 된 기술과 경영체계를 조사 연구하여 양계산업의 생산성 향상방안을 구명 제시함으로써 국제경쟁력을 가지는 양계산업으로 발전시키고자 하는 목적과 취지에서 본 논문을 쓰는 바이다. (1) 일본의 양계산업은 거의 전업화, 기업으로 통합경영, 계열화, 협업경영으로 상업적경 영에서 공업적 집중형 양계로 발전되어 국제경쟁력을 갖추고 있었다. (2) 사육농가호수는 '60년에 3,839천호에서 '88년에 102천호로 감소추세이며 전업화, 기업화 되고있다. (3) 사육수수는 '60년에 54,627천수에서 '65년에 114,222 천수로 수적증대를 하였으며 '88년도에는 총 179.396천수중 성계수가 138.459천수로 인구수를 상회하여 사육되며, 국민 1인당 307개의 난을 소비하고 있다. (4) 사육규모는 1만수이상의 사육농가가 3.2%로서 77.6%의 사육수수를 가지며, 앞으로 사육농가수는 감소하고 더욱 규모가 확대될 것으로 예상된다. (5) 경영형태는 전업화, 통합양계, 복합양계, 상사양계로 되며 계약생산, 계열화로 협동화와 상사경영 형태로 되어가고 있다. (6) 난가는 난가안정기금이 적립되어 경영의 안정화를 도모하고 있으며 육계는 거의 계약, 계열화가 되어 안정된 경영을 하고 있다. (7) 조계구조는 개인업체는 유한회사, 농사조합법인체, 주식회사로 되어 있으며, 서로 협력, 협동하는 조직 단체를 만들어 공생, 공존, 공영, 공익의 경제행위를 하고 있다. (8) 생산능력을 제고시키는 방법으로 생존율이 입추하여 산란, 도태까지 최고 97.5%의 잔존율을 보이며, 90%이상이었다. (9) 산란량은 1월 1수당 평균 48∼50 g이며, 최고 54 g의 생산능력을 높이고 있다. (10) 사료요구율은 최고 1.99이며, 평균 2.1∼2.3정도이었다. (11) 파난, 격외난 감소로 상품성을 향상시키는데 주력하고 있으며, 파난율이 최고 0.7%이며 평균 1.5%이하이었다. (12) 방역위생 대책은 명책공히 철저하였으며, 그러하므로 생존율이 97.5%까지 되고있는 것이었으며, 평균 90%정도이었다. (13) 환경관리의 개선은 시설환경여건을 고려하여 최대한 쾌적한 환경과 안정된 여건을 부여하도록 노력하고 있었다. (14) 영양비관리와 사양은 가장 과학적이고, 경제적인 방법을 연구하여 자기실정에 맞는 사양관리를 하고 있으며, 특수난도 생산하고 있었다. (15) 계획성 있는 생산체계로 경영과 운영의 합리화를 기하도록 계획성 있는 실천을 하고 있었다. (16) 생산비절감을 위하여 업체간의 비교분석을 하여 자체 개선점을 모색하고 있었다. (17) 사료비절감은 생산비의 60∼70%를 차지하고 있으므로 공동구인 자가배합을 하여 자기실정에 맞는 경영체질로 운영하고 있었다. (18) 인건비가 생산비의 15∼20%의 비율이며 또한 사람 구득난이라 가족노동을 최대한 활용, 관리를 하고 있으며 생력화를 위해 기계화, 자동화되어 가고 있었다. 애정과 정성심있는 관리로 닭을 스트레스를 주지 않게 하기 위해 가족관이, 기계자동화가 중요한 역할을 하고 있었다. (19) 시설기구와 육성상각비를 줄이기 위해 관리자의 변동이 없고, 종신직장으로서 긍지와 자부심을 가지고 늑무하고 있었다. 이는 사업경영과 발전에 원동역이 되고 있으며 창의적 연구와 노력 및 책임 있는 관리자세는 높이 평가될 만한 점이다. (20) 기지 제비용도 가족과 같이 종신직장인의 정신으로 사업을 발전시키고자 노력하고 있기 때문에 합심 협력하여 절약하고 아끼고 있었다. (21) 생산물의 부가가치 향상과 유리한 판매를 위해 자체 GP센터, 가공공장, 처리시설을 갖추어 복합, 수직경영을 하고 있었다. 또한 계약판매, 계약생산도 하고 있었다. (22) 유통체계는 직매 또는 소매점에 직거래를 많이 하고 있으며, 계약공급으로 하는 데에는 다원화되어 있으며, 신용거래를 하고 있었다. 또 한편 기업종합상사가 유통 수급판매에 참여하여 가격에 안정과 품질을 개선하는데 기여하고 있었다. (23) 중량별, 등급 규격별로 포장되어 위생적이고, 신선도를 유지시켜 판매되고 있다. 파난과 실격난은 시판되지 않고 액난으로 하여 가공용으로 전부 이용되고 있다. (24) GP센터에는 냉장실, 냉동실을 갖추어 보관관리가 잘 되어 있으며, 위생적 처리와 손실양을 극소화하고 있었다. (25) 폐계 및 사계는 부산물공장에서 처리하며, 노계는 육가공장, 애완동물의 사료로 이용되고 있다. (26) 계분은 건조, 발효처리하여 고급특수비료를 제조하고 있으며 공해, 환경오염을 철저히 방지하고 있었다. (27) 육계는 계열주체가 계약 위탁 사육하여 전량판매를 담당하고 있으며 위탁도계는 볼 수가 없었다. (28) 기호성과 소비확대를 위해 특수난 즉, 옥도난, 영양난, 자연난, 유정난, 지계란 등으로 고가로 판매되고 있었다. 그리하여 식생활에 계란의 소비가 확대 이용되고 애용되고 있다. (29) 경영조직체계는 전문분업화되고, 한편 소규모양계는 농협조직을 활용한 집단, 단지양계를 하며 규모가 큰 것은 통합, 복합양계, 대기업은 상사양계로 경영하고 있었다. 그리하여 합심협력하여 경영개선을 도모하고 있다. (30) 지역별, 뜻을 같이하는 사람이 단체, 협회, 연구소를 조직하여 기술과 정보를 입수하여 대처하고 개선에 노력하고 있다. (31) 일본양계업은 수입자유화에 대처하여 국제경쟁력을 가지며, 복합, 수직통합 경영으로 생업을 발전 유지하고자 기술적, 경영면에 총력을 기울이고 있다. 이상 일본에서 조사 견이한 것을 편견이 될지 모르나 보고하며 논술하는 바이다. 요는 국제화시대에 대처하여 경쟁력을 가지는 양계산업으로 발전시키자면 고도의 과학적인 사양관리 기술로 생산능력을 극대화시키며, 나아가 생산비를 절감하여 원가를 싸게 생산하는 동시, 품질을 개선하여 상품성을 제고시켜 판매수입을 증가시키며, 부가가치를 향상시켜 소득을 증대로, 종합양계업의 생산성 제고에 있다고 사료된다. 여기에 재강조하여 첨언할 것은 관리자나 경영자의 정신적 자세가 기본이 되는 것으로 부단한 창의적 연구와 노력이 있어야 하며, 국제경쟁에 대처하여 양계업을 유지 발전시키고자 하는 필사적 노력과 개선 실천하는 정신자세가 필수적 요건이 된다고 사료된다.

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부록 3. 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록작성 - 국가지정 중요무형문화재 승무·살풀이·태평무를 중심으로 - (Documentation of Intangible Cultural Heritage Using Motion Capture Technology Focusing on the documentation of Seungmu, Salpuri and Taepyeongmu)

  • 박원모;고중일;김용석
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제39권
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    • pp.351-378
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    • 2006
  • 매체의 발달과 함께 무형문화재에 대한 기록도 여러 가지 방법으로 시도되고 있는데, 과거에는 문자 기록에만 의존하던 것에서 최근에는 사진, 음원 및 영상 등을 많이 활용하게 되었고, 그 방식에 있어서도 아날로그 방식에서 디지털 방식으로 이행하고 있는 추세이다. 이러한 변화의 과정에서 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 3차원적 기록을 필요로 하는 무용종목 등에서 주목을 받고 있다. 모션캡쳐란 움직이는 물체에 공간상의 위치를 표시하는 센서를 부탁시키고 시간의 흐름에 따라 센서의 위치를 컴퓨터의 좌표공간에 치환하여 기록하는 시스템으로, 모션캡쳐를 이용한 무형문화재의 기록은 형체가 없이 사람의 기예에 의해서 전승되고 있는 무형문화재의 신체적 표현을 디지털화 된 데이터로 나타내줌으써 무형문화재의 보존을 위한 과학적 자료를 제공해 준다. 국립문화재연구소는 멀티미디어 및 디지털 시대에 대응하기 위해 무형문화재에 대한 새로운 기록방안 개발을 목적으로 영화 및 게임 등의 CG제작 현장에서 널리 사용되고 있는 모션캡쳐(Motion Capture) 장비를 이용하여 국가지정의 중요무형문화재에 대한 기록 작업을 실시하고 있다. 본 사업은 복권기금을 사용하여 2005년부터 2007년까지 3개년에 걸쳐서 국가지정의 중요무형문화재 중 신체적 동작이 중요하게 표현되고 있는 무용 7개 종목 11건의 모션캡쳐 작업을 실시할 예정이다. 이미 1차 년도인 2005년에는 승무, 살풀이춤, 태평무 등 기술적 난이도가 낮은 독무(獨舞)를 중심으로 데이터 축적작업을 실시하였고, 2차 년도인 2006년에는 진주검무, 승전무, 처용무 등 군무(群舞)의 데이터를 축적할 예정이며, 3차 년도인 2007년에는 학연화대합설무의 데이터 축적과 함께 축적된 데이터를 이용한 무형문화재의 비교 분석 및 전승을 위한 교육용 프로그램과 대국민 서비스를 위한 3차원 콘텐츠 등을 개발할 계획이다. 본 보고서에서는 사업 초년도인 2005년도에 실시된 보유자 이매방, 이애주, 정재만의 승무, 이매방의 살풀이춤, 강선영의 태평무 등의 모션캡쳐 작업에 대하여 기술하고 있다. 이를 통하여 무형문화재에 대한 새로운 기록 방안을 모색하기 위한 시도를 소개하려고 한다. 이번 사업에서는 기술적으로 다음과 같은 두 가지 문제가 제기되었다. 첫 번째, 장시간(20~30분 가량)의 보유자의 춤을 끊김 없이 모션캡쳐 받을 수 있는가라는 문제였다. 수 차례의 사전 모의테스트를 통해 사업수행 적합성 판단을 마쳤고, 결국 사업수행을 무사히 마칠 수 있었다. 두 번째, 리타겟팅(RE-Targeting)이 없이 정확한 모션캡쳐 동작을 가공해 낼 수 있는가라는 문제였다. 모션캡쳐 데이터에서 국내 최초로 보유자의 골격구조 역추출 방식을 도입하여 최대한 정확한 보유자의 춤 동작을 구현해낼 수 있었다. 이번 작업에서는 이매방, 이애주, 정재만, 강선영 네 보유자의 전신 삼차원 스캔을 통해 정확한 삼차원 신체 모델링을 얻었고, 보유자 본인의 춤사위 동작을 그대로 모션캡쳐에 적용함으로써 최대한 정확도를 유도할 수 있었다.

소비자의 부정적 브랜드 루머의 수용과 확산 (Consumer's Negative Brand Rumor Acceptance and Rumor Diffusion)

  • 이원준;이한석
    • Asia Marketing Journal
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    • 제14권2호
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    • pp.65-96
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    • 2012
  • 루머는 신뢰할 만한 타당한 근거나 이유가 없음에도 불구하고 광범위하게 이야기되는 일상적인 대화나 의견으로서 오랜기간 소비자 개개인의 사적 영역의 문제였다. 그러나 대중의 사랑과 주목을 받는 기업이나 브랜드는 선천적으로 소비자의 관심으로부터 멀어질 수 없으며, 항상 루머의 주요한 소재가 되어 왔다. 그 결과 현대의 소비자 커뮤니케이션 환경에서 루머는 기업 경영활동에 중요한 위기 요인이 되고 있다. 기업과 브랜드들이 당면하는 소비자 루머들은 크게 기업과 관련된 음모성 루머와 상품과 직접적 관련이 있는 오염성 루머로 나누어지며 국내외에서 많은 위기 사례들이 발견되고 있다. 심지어 P&G, SK, 현대, 삼성처럼 잘 정비된 홍보 조직을 갖춘 굴지의 대기업들조차 이런 루머로부터 자유롭지 못하며, 기존의 대응방식 역시 적절하지 못했던 것이 사실이다. 부정적 루머가 주목받아야 하는 이유는 해당 기업의 매출 및 점유율 하락은 물론 주식 가격에도 부정적인 영향을 미치며 오랜기간 구축해온 소비자와의 관계마저 황폐화시킬 가능성이 있기 때문이다. 최근 인터넷, 소셜 네트워크 서비스의 확산과 더불어 브랜드와 관련된 루머의 중요성은 더욱 증대하고 있으나 루머 연구는 지금까지 기업이나 마케팅 연구자의 정당한 주목을 받지 못하였다. 이에 본 연구는 루머의 다각적인 측면을 고려하는 상황주의자적 연구 패러다임을 기반으로 지각된 유용성, 원천 신뢰성, 메시지 신뢰성, 걱정, 생동감과 같은 루머와 관련된 속성들이 루머 수용강도와 루머 구전의도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 가상 브랜드와 루머가 제시되었으며, 실증조사를 통한 데이터 수집과 분석이 이루어졌다. 연구 결과에 따르면 원천 신뢰성, 메시지 신뢰성, 걱정, 생동감 같은 루머 특성 변수들은 루머 수용 강도에 유의한 영향을 미치고, 루머 수용강도는 루머 구전의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 지각된 중요성은 루머 수용강도에 유의한 영향을 미치지 못하며, 상품 관여도의 조절효과 역시 유의하지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 주요한 실무적, 학문적 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 루머를 자연발생적인 사회 현상이 아니라 소비자의 주요 활동의 일부이며, 마케터의 관심과 대응 커뮤니케이션 전략이 필요한 브랜드 관련 현상임을 주장하였다. 둘째, 브랜드 루머의 심리적, 사회적인 다차원적 구성 요인과 확산되는 경로를 제시함으로서 루머에 대한 능동적인 관리 가능성을 제시하였다. 셋째, 온라인상의 루머 활동이 기업 성과에 미치는 영향을 제시함으로서 기업들의 적극적인 온라인 커뮤니케이션 활동과 평판 관리의 필요성을 주장하였다. 넷째, 소비자의 걱정과 같은 부정적 정서가 루머의 온상이 되고 있음을 규명함으로서 소비자의 의혹을 불식시키기 위하여 정확하고 진실된 정보를 제공해야 함을 주장하였다. 다섯째, 루머의 유용성이 확산에 미치는 영향 가설이 기각되었으며, 상품 관여도의 조절 효과 역시 기각되었다. 이는 루머를 접하는 소비자의 입장에서 볼 때, 루머 자체가 무의미하더라도 단순한 재미나 호기심만으로도 얼마든지 확산될 가능성을 암시하고 있다. 일부 기업들은 사실이 아니라는 이유만으로 루머를 무시하거나 간과하는 경우들이 있으나, 기업의 예상과 다르게 루머가 얼마든지 확산될 수 있는 가능성을 보여주며, 기업의 보다 세심한 대응 전략의 필요성을 요구하고 있다.

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