• 중소기업연구
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• 제43권1호
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• pp.165-186
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• 2021

창업기업들은 기존 B2B 혹은 B2C의 프레임에서 벗어나 O2O, C2C까지 대상 고객군을 확장하면서 기존 연구에서 나타나는 창업기업의 성장과정은 전체적으로 변화를 겪고 있다. 이와 관련하여 창업 후 기업의 잠재적 가치를 인정받아 정부지원과 외부 투자유치에 성공하여 단기간에 급성장한 유니콘 기업이라는 새로운 유형의 창업기업이 탄생하고 있는 상황이다. 본 연구는 미국과 한국을 대표하는 5개 유니콘 기업들의 성장과정 중 투자유치 사례를 분석하여 투자유치와 창업 후 성장과정의 관계를 살펴보았다. 그 결과, 창업생태계의 성장성이 긍정적으로 평가받고 있는 미국에 비해 한국은 민간 투자가 소극적이고 방어적으로, Series A단계 이후에 유치가 되고 있다는 점을 발견하였다. 또한 스타트업의 성장과정 전반에 걸친 정부의 지원 정책이 스타트업의 초기 자금 지원에 중점을 둔 추상적이고 포괄적인 정책임을 발견하였다. 따라서 스타트업을 유니콘 기업으로 육성하기 위해서는 정부 정책의 지원 범위가 확대되어야 하며, 창업기업의 스케일업을 위해 각 성장단계별 차별화된 지원 정책의 수립·시행이 필요하다는 정책적 제언을 제시하였다. 본 연구는 실질적인 유니콘 기업의 사례 분석을 통해 스케일업을 위한 정책 지원뿐 아니라 스타트업의 성장단계 및 지원사항에 대한 기준을 제시하였다는 데 큰 의미가 있다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2020년도 춘계학술대회
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• pp.5-5
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• 2020

일반적으로 식물의 공급방법은 채집과 재배로 나눌 수 있으며, 자원식물은 상용화를 위해는 안정적 공급이 선행되어야 하므로 재배를 선호하고 있다. 재배방식은 다시 노지재배, 시설재배, Indoor Farm(식물공장)으로 나눌 수 있으며, 우리나라는 시설재배 중 비닐하우스 활용이 활발한 나라로 평가된다. 노지재배에 비해서는 시설재배가 온/습도 관리에 대해 장점을 가지고 있으며, Indoor Farm(식물공장)은 광량, 광질 및 일조시간까지 전체 생육조건의 조절이 가능하지만 초기투자비용 및 운영비용 등으로 인해 경제성이 낮아 아직까지는 상용되고 있지 않다. 자원식물의 경우 부가가치가 높아지는 후방사업으로 발달할 수 있으나, 화장품, 기능식품 또는 의약품으로 개발하기 위해서는 일정한 품질을 확보하여야 한다. 자원식물 재배 시 특정 성분의 함량을 일정하게 유지하기 위해서는 온/습도, 광량, 광질 등 생육환경을 관리할 수 있는 시설재배가 노지재배에 비해 적합하다. 하지만, 일부 자원식물의 경우에는 위도, 일조량 등으로 인해 국내에서는 시설재배로도 적절한 생육조건을 제공할 수 없어서 상업화하지 못한 경우가 많았다. 이에, (주)넥스트온은 Indoor Farm(식물공장) 전문기업으로서, 기존 자원식물 중 국내에서 시설재배로는 적절한 품질 확보가 불가했던 자원식물 및 특수 생육환경에서만 자생하는 희귀 자원식물의 양산화에 노력하고 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.79-87
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• 2020

국내 시공책임형 건설사업관리(CMAR) 시장은 2019년 12월 현재 국토교통부 주도하에 수행된 시범사업을 종료하고 본 사업으로 전환되는 시점에 있으며, 발주방식의 다각화와 건설기술의 고도화를 위해 지속적으로 성장할 것으로 예측된다. 본 연구는 건설사의 CMAR 수행을 위한 자가 역량평가 도구를 개발하여 역량 수준을 평가함으로써, 수행역량을 향상하기 위해 수행되었다. CMAR 시범사업에 참여한 기업을 대상으로 수행단계와 관리영역에 따라 표준 핵심역량과 요소 기술역량을 규정하여 평가한 결과, 설계전단계 및 계약구매단계의 사업관리일반 역량이 시공단계에 비해, 설계이전 단계의 품질관리 영역이 타 영역에 비해 낮게 평가되었다. 또한 GMP를 기초로 한 시공단계의 사업비 관리영역은 높은 중요도에 비해 역량수준이 낮게 평가되었으며, 요소기술 역량에 해당하는 의사조정, 수행절차 최적화, 목표가치 달성역량 등도 초기 기술 적용수준으로 평가되어, 지속적인 역량향상이 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권4호
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• pp.191-208
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• 2018

본 논문은 부산항 경쟁력 강화를 위한 운영체제 개선방안 도출을 위해 운영사 통합 측면에 집중하여 그 대안을 모색하였다. 그 결과 통합에 따른 가치평가 기준과 통합시기에 대한 로드맵 마련, BPA의 통합 참여여부, 범위와 역할 설정 및 북항 신항 운영사 통합과정의 분리와 연계 추진을 그 대안으로 제시하였다. 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 통합에 따른 가치평가 기준은 국제기준을 적용하되, 참여기업의 재무상황, 영업실적, 수익성과 같은 양적 요소와 경영능력, 기술력, 노사관계 등과 같은 질적 요소를 동시에 고려해야 한다. 둘째, 통합시기는 북항과 신항을 분리하여 추진할 수 있지만 단기적으로 북항 운영사 통합을 우선적으로 고려하되 신항 2-4, 2-5, 2-6단계 개장 시기와 연계하여 추진하고 신항 운영사 통합은 비교적 장기적 관점을 가지고 추진할 수 있는 로드맵을 제시하는 것이 바람직하다. 셋째, BPA의 통합운영사 참여는 각 터미널간 정책적 조정자로서 공공성과 K-GTO(Korean global terminal operator) 육성을 통한 해외사업 진출이라는 수익성 추구라는 2가지 측면에서 함께 고려하되, 출자지분의 제한과 국적, 외국적 운영사 구분에 구애받지 않고 터미널 운영사업의 경험과 기술을 최대한 확보할 수 있도록 참여범위와 역할을 제시하였다. 넷째, 북항 신항 운영사 추진방안으로 북항 운영사의 단일법인 형태로의 물리적 통합이 어렵기 때문에, 초기에는 특수목적법인(Specail Purpose Company, SPC)을 설립하여 통합운영의 효과를 기대하고 참여 운영사들이 국가나 부산항만공사와 체결한 부두임대 계약기간의 종료시기 등을 감안하여 지주회사 형태로 전환한 후 최종적으로는 단일법인으로 합병해 나가는 방안을 제시하였다. 끝으로 본 연구에서 제시한 운영사 통합 추진이 부산항 운영상의 문제를 모두 해결할 수 있는 대안이 될 수는 없지만 최소한 근본적인 문제 해결을 위한 접근으로는 평가될 수 있으며, 물리적 통합에 집착하지 않고 현실적으로 실현가능한 통합방안을 모색하는 것이 필요하다고 사료된다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.333-337
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• 1999

본 연구의 목표는 감성적 제품이나 환경을 체계적으로 개발하고 평가하는 과정에서 요구되는 DB를 개발하는 것으로서, 산업체에서의 활용도가 높고 공공성이 큰 데이터를 중심으로 지표를 수집하여 보급체계를 확립하는 것이다. 이번 연구에서는 2 단계 감성공학기반기술 연구 결과인 충 35 개 보고서 전자 파일을 입수하여 감성지표화 작업을 수행하였다. Web 상으로 지원 가능한 감성공학 지표(정보물)를 도출 하였으며, 감성공학 문헌, Handbook, Data compendium, 사전 등을 중심으로 지표를 분류하여 체계화하였다. 연구보고서로부터 도출 된 초기 지표로는 감성지표 185 개, 개발 제품/시스템 소개물 94 개, 웹으로 지원 가능한 감성공학 관련 정보물 35 개가 있다. 이를 기초로 활용 가능한 지표를 엄선하였다. 감성 제품 개발에 필요한 감성지표를 쉽고, 편리하고, 정확하게 검색하고, 감성공학 연구 결과들을 체계적으로 정리하기 위해 지표의 표현 방법, 용어, 기술 수준 등을 표준화하였다. 초기 도출된 감성지표 리스트 중 활용가치가 높은 결과물을 중심으로 감성지표를 정리하였으며, 현재 262개 지표에 대해서 연구책임자의 검증을 거쳐 지표화 작업을 완료하였다. 이들 결과는 인터넷을 통하여 서비스를 실시할 예정이며, 앞으로 제품설계, 환경응용 기술로서 감성공학적 제품설계를 위한 guideline으로 사용될 것으로 기대된다. 또한 이들 지표를 보급하기 위한 목적으로 개발한 감성공학 데이터베이스 시스템은 감성공학 자료의 보급체계로 활용되어 기업간의 정보교환 및 커뮤니케이션 유도를 통한 기업체간의 기술 및 관리 유기체계 구축에 활용될 것으로 기대된다.하도록 한다. 이는 기초과학 수준이 높은 북방권 국가들의 과학자들이 주로 활용되고 있다는 점에서도 잘 알 수 있으며 우리의 과학기술 약점을 보완하는 원천으로써 외국인 연구 인력이 대안이 되고 있음을 시사한다. 본 연구에서는 한국 연구 조직에서 일하는 외국인 연구자들의 동기 및 성과에 영향을 미치는 많은 요인들을 확인할 수 있었다. 상관관계, 분산분석, 회귀분석 등을 통해 활용 성과에 미치는 영향 요인들을 도출하였다. 설문 분석을 통하여 동기 및 성과 사이에는 강한 상관관계가 존재하는 것을 확인할 수 있었으며 이는 전통적인 동기 이론들과 부합한다. 대부분의 변수가 동기 및 성과에 동시에 영향을 미치는 것으로 조사되었으며 그중에서도 조직 협력 문화, 외국인 연구자의 의사소통 및 협력성, 외국인 연구자의 연구 능력 관련 변수들 및 연구 프로젝트의 기술수명주기, 외국인 연구자의 기존 기술지식의 흡수 등이 가장 중요한 변수로 나타났다. 이는 우리가 주로 중국 및 러시아 과학자들을 활용하여 상업화하는 외국인 연구인력 활용 패턴과도 일치하는 결과이다. 즉 우호적인 조직문화를 가지고 있는 연구 조직에서, 이미 과학기술 지식을 많이 가지고 있고 연구 능력도 높은 외국인 과학기술자를, 한국에서 기술이 태동 또는 성장하고 있는 연구 분야에서 활용하는 것이 가장 성과가 좋다는 사실을 확인시켜 주고 있다. 국내에서 최초로 수행된 본 연구는 외국인 연구 인력의 활용 성과가 매우 높으며, 우리의 과학기술혁신시스템을 보완하는 유효한 수단으로써 외국인 연구 인력이 중요한 대안이 될 수 있음을 발견하였다. 외국인 연구 인력을 잘 활용하기 위하여 문제점 및 개선방안을 활용 환경, 연구 인력

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.40-52
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• 2016

과거 1960~70년대에 급격한 경제발전으로 인하여 국내에는 수많은 건물이 건설되었으며, 특히 2000년 이후에는 대형화, 첨단화된 수많은 건물들이 건설이 되고 있다. 이러한 건물의 전 생애주기 비용 (Life Cycle Cost) 중, 운영 및 유지관리 단계 비용은 전체의 약 85%를 차지 (Teicholz 2004)하고 있어 건축물에 대한 효율적인 자산관리가 강조된다. 하지만 운영 및 유지관리 단계에서 필요한 정보들은 초기 기획 단계부터 설계, 시공 단계를 넘어오면서 각각의 정보들의 호환이 부족하다. 단계를 거듭할수록 정보에 대한 가치는 증가하지만 정보의 상호 호환의 부족으로 인하여 비효율적인 부분이 발생하고 있다 (Foster 2011). 본 연구에서는 먼저 발주자 관점에서 자산관리의 주요 업무기능을 3개의 대분류와 19개의 중분류로 도출하였다. 다음으로는 도출한 항목들을 바탕으로 자산관리 업무량의 비중, 자산관리 업무별 소요 데이터의 비중, 그리고 생애주기 단계별로 발생하는 데이터의 비중에 대한 평가방법론을 제안함으로써, 효율적인 운영 및 유지관리를 위한 방안을 제안하였다. 마지막으로, 제안된 방법론은 공공 및 민간 기업의 사례를 바탕으로 적용성을 검토하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.47-47
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• 2011

에너지자원이 부족하여 에너지 해외의존도가 약 80% 이상인 우리나라의 특성상 에너지 해외의존도를 경감시키고 에너지부족 상황을 안정시키기 위하여 국내의 부존에너지를 최대한 활용하는 것이 필요하다. 또한 지구온난화에 대처하는 범세계적인 규제에 대비하기 위하여, 청정에너지를 적극 개발하여 에너지자립도를 향상시켜야 한다. 신재생에너지 중 하나인 소수력은 친환경적인 청정에너지 중 하나로 다른 대체 에너지원에 비해 높은 에너지 밀도를 가지고 있어 개발 가치가 큰 부존자원으로 평가되고 있다. 그리고 소수력은 여러측면의 사회적 환경적 이점으로 최근에는 선진국에서도 매우 큰 관심을 끌고 있으며, 에너지 자원이 빈약하여 대부분 석유수입에 의존하는 우리나라는 지역에너지로 소수력을 적극 개발하여야 한다. 소수력 부존량이 풍부한 우리나라는 1982년에 소수력 개발 활성화 방안이 공표되면서부터 정부주도 하에 소수력 발전소 건설에 관한 연구를 적극적으로 지원하게 되었다. 대수력과 비교하여 소수력의 장점으로는 비교적 짧은 계획 및 시공기간, 낮은 투자비용, 개인이나 기업을 통한 투자참여, 주위 인력이나 자재를 이용한 쉬운 설치, 적은 환경적인 피해 등이 있다. 이와 같이 청정에너지 중 하나인 소수력의 개발과 활용을 위하여 IT 기술을 접목한 다양한 응용시스템 구축이 진행되고 있다. 특히, 한국에너지기술연구원에서는 신재생에너지 개발 및 보급 확대를 목표로 2006년에 신재생에너지 자원지도시스템을 구축하였으며, 이를 웹상에서 제공하고 있다. 소수력 발전시설의 적극적인 활용을 위해서는 초기설계시 장기유출 특성분석을 통해 해당유역의 수자원을 최대로 활용하고, 지형적인 요소를 이용하여 전기의 생산이 최대가 되도록 하는 최적설계가 이루어 져야 한다. 따라서 본 연구에서는 소수력 발전시설의 최적설계를 위해 한강수계 258개 표준유역 중 섬강합류점에 대하여 자원지도를 활용하여 연평균유량을 추정한 후 소수력 자원량을 산정하였고, 그 결과로 시설용량과 연간전기생산량은 각각 1,633kW, 6,224MWh로 산정되었다. 또한 유출량의 미계측 유역에서의 소수력 발전성능을 예측하기 위한 방법으로 Weibull 분포의 특성화 방법을 선택하여 그 적용성을 검토하였다. 섬강합류점 표준유역 내에 위치하고 있는 목계관측소, 앙성관측소에서의 10개년(1999~2008) 강우자료를 바탕으로 유황곡선을 작성하여 상관관계분석을 실시한 결과 목계관측소에서 0.994701, 앙성관측소에서 0.992616으로 관측치와 계산값이 상당히 유사한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.