일반적으로 공연을 준비하는 배우들은 처음 텍스트(희곡)를 접하면서 배역과 배우 자신과의 경계를 허물려는 노력을 통해 일상의 공간에서 극중의 공간으로 이동하는 심리적 전이과정을 경험하게 된다. 이러한 '전이'는 실제로도 나타난다고 할 수 있는데 무대에 서기전까지 분장실이나 윙(무대에 등장하기 직전의 공간), 그리고 무대(관객을 접하는 공간)라는 물리적 공간이 그것이다. 공연을 하는 배우는 공연기간이 완전히 종료되는 순간까지 끊임없이 반복적으로 심리적 물리적 공간들을 이동하게 된다. 이렇게 각각의 공간으로 이동하는 것은 '전이'이며, 이 '전이'과정 속에서 배우들이 경험하게 되는 심리적 변화의 지점을 '심리적 경계'라고 할 수 있을 것이다. '심리적 경계'는 실제 배우들이 각각의 공간에서 전이되는 순간 느끼는 심리적 양상들을 통해 그 존재 자체를 유추할 수 있다. 배우의 '심리적 경계'를 알 수 있는 변화 양상 중에서 가장 대표적인 예가 바로 '긴장', '불안' 등으로 표출되는 '무대공포'인데, 연구에 따르면 가장 많은 수의 배우가 무대에 등장하기 직전의 공간에서 이 같은 심리적 양상을 경험하게 된다고 한다. 즉 회피의 감정이 높게 나타났다. 본 연구는 공연을 완성해 무대에서 구현하기까지 과정 중에서 배우가 경험하게 되는 심리적 물리적 공간과 이를 관통하는 전이과정에서 나타나는 '심리적 경계'와 배우의 심리적 변화에 대한 관계를 규명해보고자 한다. 첫째, 선행연구를 통해 심리적 경계개념을 이해하고 이를 기반으로 배우가 경험하는 '공간'과 그 전이에서 나타나는 '심리적 경계'에 대한 개념을 재정립하였다. 둘째, 공연과정에서 나타나는 '전이영역'을 물리적 공간과 심리적 공간으로 재분류하여 개념 정리를 하였다. 셋째, '심리적 경계'를 체험하는 배우들의 실제 사례 분석을 통해 긍정적 요소로 작용가능한 '경계'의 다각적인 활용방안을 모색해 본다. 공연을 하는 배우가 경험하는 심리적 현상은 무대공포 등의 부정적인 측면이외에도 긍정적인 측면도 있음을 부정할 수 없다. 전이 영역에서 일어나는 긴장이 배우에게 긍정적이고 에너지화로 발전되기 때문이다. 이러한 '전이'와 '심리적 경계'의 관계에 대한 연구를 통해 공연중 배우가 경험하는 '심리적 경계'에서 실제 배우가 어떤 변화를 일으키며 심리상태가 유지되어 공연의 전 과정을 수행하는 것인지를 분석하여 무대공포, 부끄러움 등으로 발생하는 스트레스와 집중력을 확인하고 이를 기반으로 정체성의 다변화와 방어기제로 활용되는 무대 현존의 긍정적인 요소를 찾아본다.
유가사상가들이 도덕과 지식의 측면에서 최고의 이상적 인간형으로 설정한 성인(聖人)은 "선천적으로 신비한 능력을 타고나는 것인가, 아니면 후천적으로 노력을 통해 그런 경지에 도달할 수 있는가?" 이 문제에 대해 논리적 정합성을 제시하는 것이야 말로 맹자 이후 유학자들의 주요 이슈였으며, 많은 사상가들은 이 문제에 대해 다양한 답변을 시도해 왔다. 일반적으로 성인은 선천적으로 타고난다는 입장과 배움(學)과 지식(知)들 통해서 성인의 경지에 이를 수 있다는 입장의 두 가지 학설이 존재한다. 유학은 어떤 학문 체계 보다 인간의 배움과 지식을 중요시한다. 사실 "논어"의 주요 내용에서 우리는 윤리 도덕적 가치의 집합인 인(仁)에 관한 대화보다 공자가 꾸준히 강조하고 제자들을 칭찬하는 용어인 배움(學)에 대한 표현이 더 많이 등장하고 있음을 확인하기도 한다. 유학 사상사적인 측면에서 볼 때 배움과 지식을 통해 성인이 될 수 있다는 견해는 공자 이후 맹자와 순자에 이르기 까지 절대적 지지를 받는 학설로 여겨진 것으로 보인다. 그러나 한당시대에 이르러 인간의 내면에 대한 세분화된 견해를 정립하는 것을 시도하게 되는데, 한유와 왕충 등의 사상가들은 '성인은 이미 선천적으로 결정된 것이지, 인간의 노력으로 도달할 수 없다'는 견해를 피력하였다. 그리고 다시 송대 성리학 시기 정이천은 이 문제에 대해 깊이 있는 논의를 제시하고, 치밀하고 자세한 설명구조를 확립하는데, 즉 선진시대 사상가들의 견해를 계승하여 '배움과 지식을 통해 그리고 인간의 노력으로 성인이 될 수 있다'는 사유를 제시한다. 성인에 대한 이런 이해 방식은 송대 성리학의 주류를 형성하게 되었으며, 주자 이후 유학사상의 핵심이론으로 자리매김하게 된다. 이 글은 유학의 기본 테제라 할 수 있는 성인과 관련된 문제에 대한 정이(程?, 1033-1107)의 사유를 정리한 것이다. 그는 기본적으로 '성인가학이지(聖人可學而至)' 즉, 배움을 통해 聖人에 도달할 수 있다는 견해를 피력하고 있으며, 이와 관련하여 태어나면서 성인인 경지에 대한 표현법인 생지(生知)와 배움과 지식을 통해 성인에 도달할 수 있다는 입장의 학지(學知), 최상의 지혜(上智)와 최악의 어리석음(下愚) 등의 용어들에 대해 구체적이고 깊이 있는 논의를 제공하고 있다. 논자는 이글에서 논제와 관련된 문제(안연, 자질과 성품의 문제, 지혜와 어리석음의 관계) 등에 대해 주로 정이천의 "유서(遺書)"의 "안자소호하학론(顔子所好何學論)"과 기타 논저 그리고 유학사상 관련 텍스트를 중심으로 성인론의 특징을 고찰하였다. 정이천이 인간은 누구나 성인이 될 수 있다는 견해를 논리와 방법론을 정립하면서 제시한 그의 학설은 송대 성리학의 주요 과제로 자리 잡게 되었으며, 주자학의 주요체계로 포함되어 오늘날 정통의 이론으로 평가받고 있다.
이 연구에서는 초등 과학영재 학생의 과학티콘 유형 및 과학티콘 만들기에 대한 인식을 분석하였다. 이를 위해 서울특별시 소재 2개 과학영재교육 기관에서 과학영재교육을 받는 4~6학년 학생 71명을 대상으로 과학티콘 만들기 수업을 시행하고, 학생들이 만든 과학티콘을 그 수와 유형에 따라 분석하였다. 또한 설문지와 집단 면담을 통해 과학티콘 만들기에 대한 학생들의 인식을 조사하였다. 과학티콘의 '형태'에 따른 유형 분석 결과를 살펴보면, 과학영재 학생들은 글의 '기술 형태'에서는 '문답형'보다는 '단어형'이나 '문장형'이 더 많았고, '생성 형태'에서는 다른 유형보다 '발음 유희형'과 '혼합형'이 더 많았다. 그림의 '표현 형태'의 경우에는 '텍스트 유형'보다 '그래픽 유형'과 '애니메이션 유형'이 더 많았다. 과학티콘의 '정보'에 따른 유형 분석 결과에서는, '감정'의 경우 '긍정 감정'과 '부정 감정'이 고르게 나타났다. '구성 수준'에서는 기존의 과학티콘을 '일부 수정' 하거나 '전면 재구성'하기보다는 완전히 '새로 구성'한 경우가 더 많았다. '교육과정 초과 여부'에서는 해당 학년 이하보다 상위 학년의 과학과 교육과정에 포함된 과학 지식을 활용한 경우가 더 많았다. '과학 학문 영역'에서는 '에너지', '생명', '지구와 우주', '융합' 영역보다 '물질' 영역의 과학 지식을 활용한 경우가 더 많았다. '과학 지식활용'에서는 '특성 활용형'과 '원리 활용형'보다 '명칭 활용형'이 더 많았다. 학생들은 과학티콘 만들기에 대해 과학 지식의 습득, 다양한 고차원적 사고력 향상, 과학 지식의 설명, 활용, 기억, 이해의 용이성, 재미와 즐거움 및 과학에 관한 관심과 흥미 유발, 감정 표현 기회 증가 등의 긍정적인 인식을 가지고 있었다. 하지만 과학티콘 만들기 과정에서의 어려움, 시간 부족, 단순히 재미로 끝날 우려 등의 제한점도 일부 인식하고 있었다. 이에 대한 교육적 함의를 논하였다.
영화 <기생충>은 칸 영화제(Cannes Film Festival)에서 황금종려상을 수상하고 2020년 2월 아카데미 작품상도 받아 기념비적 평가를 받는다. 일반적으로 평론가들은 이 영화를 격렬하게 뒤틀린 계급격차, 계급의 분노와 같이 계급(class)간 갈등을 주제로 논평한다. 영화 <기생충>은 마르크시즘(Marxism)의 정형화된 계급투쟁 구도보다 "악한이 등장하지 않는 비극", "문화로 체화된 내재적 갈등"을 표현하고 있다. 다시 말해 부르디외(Pierre Bourdieu)가 주장한 기체화(substrate)된 현대사회의 계급관계를 표현한다고 볼 수 있다. 영화 <기생충>은 이념 대립이 과잉인 한국사회에 논쟁의 주제가 되었다. <기생충>이란 키워드는 문화 콘텐츠가 아닌 정치권의 논쟁에서 차용된 경향도 발견할 수 있다. 기생충을 좌파 선동 영화라 치부하는 주장도 있지만 정작 사회주의가 국가이념인 중국에서는 개봉을 금지시켰다. 반면 이어령은 영화 <기생충>이 이분법적 시각으로 사회현상을 바라보지 않고 겹 시각(dual view)으로 바라보고 있다고 주장하며 긴장 속에서 인간을 바라보는 눈을 잃지 않았다고 주장한다. 이런 관점은 생명자본론 (vital capitalism)에 기초한다. 생명자본론은 계급투쟁 갈등에서 역사발전 근인을 찾지 않고 생명이 가진 고유 특성 토포필리아(topophilia), 네오필리아(neophilia), 바이오필리아(biophilia)로 역사와 사회를 해석한다. 또한 문명 발전을 홉스 (Hobbes)의 포식주의 단계, 미셀 세르(Michel Serres)의 숙주-기생 단계, 마굴리스(Margulis)의 상호 기생, '상생'의 단계로 발전해왔다고 조망한다. 이 논문에서는 생명자본의 개념을 소개하고 문화자본에 관한 선행연구를 분석한 후 영화<기생충>의 내용 중 문화자본에서 주장하는 아비투스(habitus), 기초한 장(fields)의 개념으로 해석된 장면(차별, 취향, 교육, 기생)을 중심으로 생명자본적인 재해석을 시도한다. 선행연구의 이론적 기초가 되는 문화자본론은 콘텐츠 해석에 있어 자기이해의 단일동기로 해석의 다양성과 우연성을 저감할 가능성이 높고 도식화된 해석이 될 수 있다. 또한 연속론 즉 시대와 환경은 변해도 자본주의의 속성은 연속된다는 주장은 새로운 하부구조(기술혁신, 생산성 증대)의 변화와 이에 의해 변화되는 사회관계와 개인의 역할을 해석하기 어려울 수 있다. 이 연구에서는 영화 <기생충(parasite)>을 텍스트로 선행연구들이 해석의 기초한 문화자본적 접근방법에 대응하여 생명자본의 해석적 대안의 가능성을 발견하였다. 이러한 탐색적 연구는 한국의 극단적 이념 풍토에 대한 대안의 시도라 할 수 있다.
최근 전 세계적으로 기업의 환경(Environmental)·사회(Social)·지배구조(Governance)의 비재무적 요소를 고려한 지속가능경영이 필수적으로 요구되면서, 각 기업들은 이에 대응할 수 있는 전략적 방향 수립이 중요해지고 있다. 특히 기업이 속한 산업별로 상이한 ESG 이슈에 대한 이해를 바탕으로 산업과 개별 기업의 특성을 반영한 전략을 개발하고 추진할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 금융, 제조, IT 분야별로 나누어 주요 국내 기업들의 ESG 보고서와 관련 뉴스 기사를 이용하여 산업별 ESG 동향과 활동을 비교 분석하였다. 키워드 빈도분석과 토픽 모델링을 활용한 분석 결과, 국내 ESG 선도 기업들의 지속가능경영 활동에서의 산업별 차이를 도출 할 수 있다. 금융 분야에서는 '고객 중심 경영'과 '기후 변화 대응', 제조 분야에서는 '지속가능한 공급망 관리'와 '탄소중립', IT 분야에서는 '기술혁신'과 '디지털 책임'이 강조되었다. ESG 요소별 우선 순위가 높은 활동의 예를 들면, 환경 측면에서는 '에너지 절감과 친환경 활동', 사회 측면에서는 '사회공헌과 상생', 지배구조 측면에서는 '이사회 독립성 강화와 리스크 관리' 등으로 나타났다. 더 나아가 산업별 각 ESG 요소의 핵심 이슈 뿐 아니라 ESG 보고서와 뉴스 기사의 내용 유사성 및 차별점도 확인하였다. 연구의 결과는 산업별 동향을 고려한 ESG 경영 전략 및 정책의 방향성을 제시하고 있으며 이는 산업별 ESG 평가체계 수립에도 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 분석을 통해 유용한 지식을 창출하는 시도가 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 토픽 모델링(Topic Modeling)을 통해 다양한 분야의 여러 이슈를 발견하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 초기의 토픽 모델링은 토픽의 발견 자체에 초점을 두었지만, 점차 시기의 변화에 따른 토픽의 변화를 고찰하는 방향으로 연구의 흐름이 진화하고 있다. 특히 토픽 자체의 내용, 즉 토픽을 구성하는 키워드의 변화를 수용한 다이내믹 토픽 모델링(Dynamic Topic Modeling)에 대한 관심이 높아지고 있지만, 다이내믹 토픽 모델링은 분석 결과의 직관적인 이해가 어렵고 키워드의 변화가 토픽의 의미에 미치는 영향을 나타내지 못한다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다이내믹 토픽 모델링과 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 토픽의 변화 및 토픽 간 관계를 직관적으로 해석할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 본 연구에서는 다이내믹 토픽 모델링 결과로부터 각 시기별 토픽의 상위 키워드와 해당 키워드의 토픽 가중치를 도출하여 정규화하고, 사전 학습된 워드 임베딩 모델을 활용하여 각 토픽 키워드의 벡터를 추출한 후 각 토픽에 대해 키워드 벡터의 가중합을 산출하여 각 토픽의 의미를 벡터로 나타낸다. 또한 이렇게 도출된 각 토픽의 의미 벡터를 2차원 평면에 시각화하여 토픽의 변화 양상 및 토픽 간 관계를 표현하고 해석한다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 DBpia에 2016년부터 2021년까지 공개된 논문 중 '인공지능' 관련 논문 1,847건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론을 통해 다양한 토픽이 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 직관적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
생성 AI 기술의 막대한 파급력에 대한 기대가 산업계를 휩쓸고 있다. 생성 AI 기술의 활용과 발전에 창업생태계가 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 만큼, 이 분야의 벤처투자 현황과 특성을 더 잘 이해하는 것도 중요하다. 본 연구는 생성 AI 기술과 창업생태계를 주도하는 미국을 비교 대상으로 삼아 한국의 벤처투자 내역을 분석하고 향후 벤처투자 금액을 예측한다. 분석을 위해서 미국의 117개 생성 AI 스타트업의 2008년부터 2023년까지 286건의 투자 내역과 한국의 42개 생성 AI 스타트업의 2011년부터 2023년까지 144건의 투자 내역을 수집하여 새로운 분석 자료를 구축했다. 분석 결과, 생성 AI 기업의 창업과 벤처 투자가 최근 들어 급증하고 있으며, 초기 투자에 절대다수의 투자 건이 집중됐다는 점이 미국과 한국에서 공통적으로 확인됐다. 양국의 차이점도 몇 가지 발견됐다. 미국의 경우 한국과는 다르게 같은 투자 단계에서 최근의 투자 규모가 그 이전보다 285%에서 488%까지 증가했다. 단계별 투자 소요 기간은 한국이 미국보다 다소 길었으나 그 차이가 통계적으로 유의하지는 않았다. 또한, 전체 벤처투자 금액 중 생성 AI 기업에 대한 투자 비중도 한국이 미국보다 높았다. 생성AI의 세부 분야별로는 미국은 텍스트와 모델 분야에 전체 투자액의 59.2%가 집중된 반면, 한국은 비디오, 이미지, 챗 기술에 전체 투자액의 61.9%가 집중돼 차이를 보였다. 2023년부터 2029년까지 한국의 생성 AI 기업에 대한 벤처 투자 예상 금액을 네 가지 다른 모델로 예측한 결과, 평균 3조 4,300억 원(최소 2조 4,085억 원, 최대 5조 919억 원)이 필요할 것으로 추정됐다. 본 연구는 미국과 한국의 생성 AI 기술 분야의 벤처투자를 다각도로 분석하고, 한국의 벤처투자 예상 금액을 제시하였다는 점에서 실무적 의의를 찾을 수 있다. 또한, 아직 학술적 연구가 충분하지 않은 생성AI 벤처투자에 대한 현황을 구체적 자료와 실증근거를 통해 분석함으로써 향후 깊이 있는 학술 연구의 토대를 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구에서는 벤처투자 금액 예측을 위한 방법 두 가지를 새롭게 개발하여 생성 AI의 향후 벤처투자 금액을 예측하는데 적용했다. 이 방법도 후속 학술 연구에서 다양한 분야로 확장·적용되고 정제된다면 벤처투자 예상 금액 예측 방법을 풍부하게 하는 데 공헌할 수 있을 것이다.
최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.