이 연구의 목적은 가상환경에서의 다양한 환경 변화를 통한 외국어 학습 효과를 조사하는 것이다. 이를 위해 가상환경 공간을 교실과 식료품점으로 구분한 후, 여기에 각각 세 종류의 자막으로 구성된 텍스트 강화기법을 적용한 몰입형 가상현실 영어학습 콘텐츠를 직접 제작한 후 학습 효과를 비교했다. 실험은 2 × 3 혼합요인설계로 구성됐으며, 가상환경 공간은 실험자 내 요인으로 실험참여자는 학습 공간에 따라 처치 수준이 다른 두 개의 영상에 노출됐고, 텍스트 강화기법은 실험자 간 요인으로 실험참여자는 텍스트 강화기법에 따라 처치 수준이 다른 세 개의 자막 중 무작위로 한 개의 자막에 노출됐다. 가상환경 공간과 텍스트 강화기법에 따른 상호작용 효과 분석 결과, 프레즌스가 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 공간의 주효과를 살펴본 결과, 플로우와 학습 전-후 가상현실 교육 태도에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 있었고, 텍스트 강화기법의 주효과를 분석한 결과, 플로우, 가상현실 학습 이용의도, 학습 만족도와 학습 자신감에서 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 결과적으로 가상현실 공간의 제공 환경에 따라 학습자의 교육에 대한 몰입과 태도 차이를 확인할 수 있었고, 자막 제공 방식에 따라 다양한 교육 효과의 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 이는 가상환경에서 외국어 교육의 효과를 긍정적으로 확인한 것인데, 학교와 학원 등에서 가상환경을 활용한 영어학습 서비스의 가능성을 제시하고, 다양한 가상환경의 변화에 따라 교육 효과가 달라질 수 있다는 함의를 제공한다.
과학기술이 경제사회의 핵심동력으로 작용하면서 향후 산업발전 및 국가 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 과학기술에 대한 경쟁력을 확보하기 위해 신규 유망기술 발굴의 필요성이 높아지고 있다. 주요 선진국에서는 미래 유망기술을 예측하고 이에 대한 연구개발 지원이 추진 중에 있다. 현재 우리나라에서도 미래기술 예측을 위한 모델 및 조사체계 강화방안에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 신성장동력으로 각광받고 있는 바이오 분야에 대한 미래유망 연구 및 기술에 대한 도출방법을 연구하고자 한다. 바이오 분야 논문을 수집 및 분석하고 주제를 확인하기 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 주요 연구 분야를 도출하고자 한다. 텍스트마이닝 기법으로 논문등고선을 분석하여 바이오 분야의 중점 연구분야를 도출한 후, 심층분석을 통해 세부적인 연구동향 파악으로 미래유망 바이오 중점 연구테마에 대해 살펴보고자 한다.
코로나 19로 인해 라이브 스트리밍 서비스 시장의 성장이 가속화되고 있어 라이브 스트리밍 모바일 애플리케이션의 다운로드와 리뷰의 수도 급격히 증가하고 있다. 본 연구에서는 게임 스트리밍 서비스 기업 중 하나인 트위치(Twitch)의 모바일 애플리케이션을 대상으로 하여 텍스트마이닝 기법 중 LDA 토픽모델링을 통해 총 8개의 토픽을 추출하였는데 그중 7가지 불편요인들이 추출되고, 공기어 분석 방법을 활용해 사용자 리뷰를 분석하여 사용자가 주로 느끼는 5가지 불편요인들을 탐지하여, 최종, 광고, UI 디자인, 기술문제를 해결하는 동시에 디지털 경쟁력도 강화할 수 있는 솔루션을 제공하였다. 본 연구에서 제공한 솔루션은 향후 트위치(Twitch)뿐만 아니라 타 라이브 스트리밍 서비스 기업에도 디지털 경쟁력을 향상할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것이다. 향후 본 연구에서 제공한 솔루션의 유용성 및 신뢰성을 판단하기 위해 진일보 연구할 가치가 있다.
본 연구는 매스미디어와 소셜미디어 데이터의 텍스트마이닝 분석과 심층면접을 활용하여 소비자불매운동에 대한 사회적 담론을 확인하고 구체적인 소비자경험을 탐색하고자 하였다. 분석결과, 불매운동 관련 온라인 뉴스의 토픽은 불매운동 원인과 불매운동 과정에서 나타난 각 주체들의 대응, 불매운동 효과의 내용을 포괄하는 것으로 나타났다. 심층면접 결과, 참여자들은 자체적으로 정보를 탐색하고 검증을 하며 탈중심화된 불매운동 참여 경험을 가지는 것으로 나타났다. 불매운동 과정에서 대체재 부재, 불매기업의 마케팅 영향으로 인한 혼란스러운 경험과, 불매행동으로 자신의 생각을 표현하고 신념을 강화하는 긍정적 경험이 함께 나타났다.
최근 정보보호 분야에서는 사회공학, 랜섬웨어와 같은 정보보호 기술만으로는 막을 수 없는 공격이 증가하고 있으며, 이에 따라 정보보호인식의 중요성이 부각되고 있다. 또한 정보보호 업계의 수익악화가 두드러짐에 따라 정보보호 업계의 신성장동력을 탐색하고 해외시장을 개척하고자 하는 노력이 증대 되고 있다. 이에 따라 본 연구는 사람들이 생각하는 정보보호 관련 이슈들을 도출하고, 온라인에서의 정보보호 관련 이슈의 국가간 비교 분석을 통하여 한국의 정보보호인식의 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 토픽 모델링 기법을 적용하여 한국과 미국, 중국의 정보보호 관련 이슈를 확인 하고, 감성 분석을 통하여 점수를 측정해 비교 분석하였다. 본 연구의 학술적 시사점은 비정형 데이터인 트위터의 트윗을 텍스트 마이닝 기법인 토픽 모델링과 감성 분석 기법을 통해 분석하고, 도출된 이슈를 기반으로 국가간 비교 연구를 수행 하였으며 이를 바탕으로 한국의 정보보호인식 강화 방안을 탐색하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 실무적 시사점은 트위터 API를 통한 실제 데이터를 이용한 연구로 본 연구 모델을 활용하여 국내 이슈 및 해외 시장 분석에 활용 가능할 것 이라는 점에 있다.
엔트로피부호화(entropy coding)는 텍스트와 같은 일반적인 데이터들을 효율적으로 압축하는 반면에, 이미지 데이터들에 대해서는 그 성능이 다소 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선시키기 위한 효율적인 전처리기법(preprocessing technique)을 소개한다. 제안한 전처리기법은 입력된 명암도 등급 이미지를 무손실 압축하기 이전에, 이미지 내에서 인접한 명암도 값들의 발생빈도(occurrence frequency)를 조사한다. 다음으로 각 픽셀 쌍들의 명암도 값들을 발생빈도에 기반한 순서화된 값(ordered number)들로 대체시킨 후, 최종적으로 엔트로피부호화에 의한 압축을 수행한다. 이와 같은 단계들을 거치면서 이미지 데이터의 통계적인 특성(statistical feature)이 보다 강화되기 때문에, 엔트로피부호화에서의 무손실 압축 성능을 효율적으로 개선시킬 수 있다. 실험을 통하여 256 명암도 등급 이미지들을 산술부호화와 허프만부호화를 사용하여 압축한 결과, 제안한 전처리기법이 압축 후 비트율(bit rate)을 최대 37.49%까지 감소시켰음을 확인하였다.
일반 생활 속에서 우리 인간의 눈으로 정보를 인식하고 그 정보를 이용하는 것에는 한계가 없을 만큼 다양하고 방대하다. 그러나 인공지능이 발달한 현재의 기술로도, 인간의 시각 처리 능력에 비하면 턱없이 능력이 부족하다. 그럼에도 불구하고 많은 연구자들은 실생활 속에서 정보를 얻고자 하고 있고, 특히 글자로 된 정보를 인식하는데 많은 노력을 기울이고 있다. 글자를 인식하는 분야에서 일반적인 문서에서 글자를 추출하는 것은 일부 정보처리 분야에서 이용되고 있지만, 실영상에서 문자를 추출하고 인식하는 부분은 아직도 많이 부족하다. 그 이유는 실영상에서는 색깔, 크기, 방향, 공통점 등에서 다양한 특징을 갖고 있기 때문이다. 본 논문에서는 이런 다양한 환경에서 문자 영역을 추출하기 위하여 적응적 에지 강화 기반의 MSER을 적용하여 장면 텍스트 추출을 시도하고, 비교적 좋은 방법임을 실험으로 보인다.
본 연구는 중앙정부와 지방정부 간 지하공간에 관한 주요 이슈를 파악하기 위해 소셜미디어 데이터를 활용하였다. 또한 이를 빅데이터 분석방법론을 통해 분석하였다. 연구방법론으로 사회네트워크분석의 키워드 네트워크 방법을 사용하였고 트위터를 통해 얻어진 텍스트 데이터를 텍스트마이닝 기법을 사용하여 분석하였다. 특히 지하공간은 2014년 잠실 싱크홀 사건 이후 사회적으로 관심을 가지고 있는 이슈로서 키워드 네트워크 분석을 통해 계량적으로 분석을 시도하였다. 네트워크의 속성을 파악하기 위해 중심성 지수, 그룹밀도 분석을 통해 지하공간과 관련된 이슈를 파악하였다. 이러한 분석 결과 중앙정부의 정책 관련 항목은 지자체 정책과 관련이 있음을 확인하였다. 중앙정부는 예방차원에서 특별법을 바탕으로 예방체계를 구축하여 지자체가 지하공간에 관련된 문제에 대해 대응 관리하도록 법에 근거한 예방체계를 구축하고 있다. 이와 같은 결과는 앞으로 중앙 정부가 연구관련 분야를 강화함으로써 지하공간 관련 안전대책을 구축하는 데 법과 기술이 서로 협력하여 발전해야 함을 시사해 준다.
본 논문에서는 SeqGAN 모델을 사용하여 한국어 시를 자동 생성해 보았다. SeqGAN 모델은 문장 생성을 위해 재귀 신경망과 강화 학습 알고리즘의 하나인 정책 그라디언트(Policy Gradient)와 몬테카를로 검색(Monte Carlo Search, MC) 기법을 생성기에 적용하였다. 시 문장을 자동 생성하기 위한 학습 데이터로는 사랑을 주제로 작성된 시를 사용하였다. SeqGAN 모델을 사용하여 자동 생성된 시는 동일한 구절이 여러번 반복되는 문제를 보였지만 한국어 텍스트 생성에 있어 SeqGAN 모델이 적용 가능함을 확인하였다.
본 연구는 40년 동안 「중소기업연구」에 게재된 논문들의 연구제목을 분석해 중소기업에 대한 연구가 어떻게 이루어져 왔는지에 대한 전체적인 조망을 하였다. 본 연구는 특정한 주제를 한정하지 않고 「중소기업연구」의 전체적인 모습과 흐름을 파악함으로서 주제별 연구동향을 정리하고, 향후 어떠한 연구가 이루어질 필요가 있는가를 살펴보기 위한 목적을 가지고 있다. 「중소기업연구」에 게재된 논문들의 수준이 균일하지는 않지만, 1979년부터 2019년까지 40년간 「중소기업연구」에 게재된 논문의 제목을 대상으로 텍스트마이닝 기법을 활용해, 특정한 주제를 한정하지 않고 전체적인 모습과 흐름을 분석하였다. 분석결과, '경쟁', '전략', '정책', '제도' 등에 관한 연구가 비교적 꾸준하게 이루어져 왔으며, '창업', '벤처', '혁신' 등의 연구는 2000년대를 전후하여 증가하는 추세를 보였다. 이 외에도 다양한 연구 주제의 시대별 증감 추세를 확인할 수 있었다. 시대별 흐름을 보면, 1980년대 「중소기업연구」의 핵심 키워드는 '기술'과 '성장'이었고, '경쟁력'도 주요어로 등장했다. 1981년에서 1990년에는 '전략', '육성', '개발', '기술' 등의 단어가 두드러지게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 1991년부터 2000년까지는 여전히 '전략'이라는 단어의 비중이 크고, '창업', '성과', '수출', '제조업', '산업' 등의 단어도 비교적 주요하게 나타났다. 2001년부터 2019년까지 약 20년간은 '성과'가 가장 주요한 단어로 나타났으며, '창업', '벤처' 등도 두 시기 모두 두드러지게 나타났다. 이러한 흐름을 통해 「중소기업연구」에 게재된 논문들의 연구주제가 우리나라의 경영환경 변화와 역사적 맥락과 흐름을 같이 하면서 기술 중심의 개발과 육성에서 2000년을 기점으로 벤처와 창업 및 전략적 경영으로 변화해 왔음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 연구변수나 단어를 자료로 텍스트마이닝 기법을 적용하여 산출된 결과물을 중소기업 생태계 모델 및 기업경영시스템 모델로 재해석해 보았다. 그 결과 「중소기업연구」의 경우 경영학 전반에 대한 연구 주제보다는 다소 세분화되어 있으면서, 경영학의 특정분야나 주제, 예를 들어 마케팅, 인사, 벤처 연구 등에 대한 연구보다는 보다 넓은 영역을 다루고 있었다. 또한「중소기업연구」가 성과를 중심으로 한 경영학적 관점의 연구 비중이 크고, 정책적 시각의 연구 비중도 높다는 점을 발견하였다. 이에 따라 「중소기업연구」는 과도하게 편향된 경영학 기반의 연구의 비중을 낮출 필요가 있다. 더불어 경제학이나 사회학과 같은 폭넓은 학제간 연구의 필요성, 학술적 연구역량을 강화할 수 있는 방안 모색 등이 향후 연구과제라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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