• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.537-544
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• 2022

전기차 보급률이 높아지며 신규 모델 개발이 증가하면서, 전기차의 인포테인먼트 서비스를 위한 커넥티비티 시스템 설계에서 사용자 경험 요인이 더 중요해지고 있다. 이 연구의 목적은 한국과 미국 전기자동차 시장에서 커넥티비티 시스템의 사용자 경험 요인들을 비교하여 공통점과 차이점을 밝혀내는 것이다. 각 국가에서 시판중인 차량 소개자료를 텍스트 마이닝하여 커넥티비티 관련 키워드를 도출하고, 의미연결망 분석 방법을 활용하여 중앙도, 군집 분석, 시각화 매핑을 시행하였다. 분석 결과, 한국 브랜드의 신규 전기차 커넥티비티 서비스는 주로 주행, 주차 보조, 충전과 같은 운전 행위 관련된 기능 위주의 키위드가 핵심 요인으로 도출되었고, 미국은 디바이스 연결, 편의 기능 조절, 앱 사용, 엔터테인먼트 감상 등 부가 행위에 대한 경험 위주의 키워드가 부각되었다. 분석 결과를 기반으로 마케팅, 시스템 설계, HMI 디자인 부분에서의 실무적 함의를 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.2-5
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• 2022

딥러닝의 등장과 ICT(Information and Communication Technology)의 급속한 발전으로 정치, 경제, 문화 등 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 기술은 자연어 처리, 영상 처리, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역으로 세분화된다. 특히, 산업이 고도화됨에 따라 시장 동향 및 개인의 특성을 분석하여 소비자에게 추천하는 추천 시스템의 필요성이 점점 더 요구되고 있다. 이러한 기술 발전에 발맞추어, 본 논문에서는 딥러닝 기반 '언어처리지능' 과 '영상처리지능'의 기술개발을 통해 정형 또는 비정형 텍스트 및 이미지 빅데이터로부터 속성 정보를 추출 추출하고, 분류하여 패션시장의 트랜드나 신규소재 등을 분석하고 소비자의 취향 분석을 통하여 '시장-소비자' 인사이트를 발굴하여, 스타일 추천, 가상 피팅, 및 디자인지원 등이 가능한 인공지능 기반 '맞춤형 패션 어드바이저' 서비스 통합 시스템을 제안한다.

• 경영정보학연구
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• 제22권3호
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• pp.157-172
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• 2020

정보보호 인증을 통합한 ISMS-P의 등장, 유럽의 개인정보보호법(GDPR)의 시행 그리고 각종 보안사고 등 이슈로 정보보호 컨설턴트에 대한 수요가 증가할 것으로 전망된다. 본 논문에서는 기업의 수요를 명시적으로 확인할 수 있는 구인광고 사이트의 광고를 수집하여 정보보호 컨설턴트의 역할을 분석하였다. 한국과 미국의 대표적인 구인광고 사이트를 선정하여 2014년과 2019년에 정보보호 컨설턴트의 구인광고 명세를 수집하였다. 수집된 데이터를 텍스트마이닝을 이용한 시각화, 비모수적 방법을 이용한 분석 등을 사용하여 정보보호 컨설턴트의 역할에 변화가 있었는지를 확인하였다. 연구결과로 정보보호 컨설턴트에게 요구하는 조건들의 변화는 미미한 것으로 밝혀졌다. 이는 5년의 시간차이를 두고 역할의 변화가 크지 않다는 것을 의미한다. 연구 결과는 관련 정책 수립자, 정보보호 컨설턴트 구직희망자 그리고 정보보호 컨설턴트 채용자에게 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제5권1호
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• pp.58-68
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• 2002

최근 재해방재 사업에 대한 인식이 고조화 되면서 중앙정부나 지자체에서는 일반 국민들에게 국가에서 시행하는 재해방재 서비스를 웹이라는 공간을 통해 제공함으로서 국민들의 재해방지에 대한 관심을 부각시키려는 노력을 하고 있다. 특히, 사용자 누구든지 접근할 수 있는 웹 환경하에서 대규모의 국가적 재해로 연결될 수 있는 산불의 당일 발생위험지수를 시각화하는 서비스를 제공한다면 산불방지에 대한 국민들의 관심과 인식을 불러 일으켜 산불피해를 조금이나마 최소화하는데 도움을 줄 것이다. 본 연구에서 개발한 산불위험지수 예보시스템은 우리나라의 당일 산불위험지수를 지도상에 시각적으로 표출하고 위험지수산출에 관계되는 자료들을 텍스트 형식으로 서비스하도록 한다. 시스템 개발에 있어서는 컴포넌트를 이용하여 소프트웨어를 생산하는 방식으로 패러다임이 변해 가는 현재의 추세를 반영하기 위하여 UML(Unified Modeling Language)을 이용한 컴포넌트 기반 개발 프로세스를 설계하고 이를 통해 시스템 개발을 체계화하고자 한다. 개발된 시스템은 향후 사용자 요구 사항변경이나 서비스 영역의 확대 시 시스템 유지보수 측면에서 탄력성을 가질 것으로 예상되며 아울러 본 시스템과 유사한 서비스를 제공하는 다른 웹 GIS(Geographic Information System) 애플리케이션 개발에 있어서도 컴포넌트 재사용을 통하여 개발에 소요되는 비용과 시간을 최소화시킬 수 있을 것이라 사료된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.163-171
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• 2022

본 연구는 국내 중년여성의 건강 연구의 동향과 중점개념을 파악하기 위한 것이다. 연구의 분석을 위하여 2012년부터 2021년까지 '중년여성', 또는 '폐경 여성'의 영문 키워드를 입력하여 확인된 1,116편의 논문을 분석에 이용하였다. 주제어 동시출현네트워크 개발 및 분석을 수행하였으며, 5년 단위(2012-2016년, 2017-2021년)로 나누어 토픽모델링을 통해 연구의 유형을 분석하고, 시각화한 워드클라우드와 소시오그램을 확인하였다. 최근 10년 동안 가장 많이 출현한 키워드는 비만, 우울, 체성분, 스트레스, 갱년기 증상 등으로 나타났다. 2012년부터 2016년까지 논문 자료에서 분석된 5개의 토픽은 '폐경 후 자기효능감, 만족감 증진 전략', '비만과 위험요소 관리 운동', '비만과 스트레스에 대한 중재', '행복감 증진과 생활 관리', '갱년기 우울과 삶의 질'로 확인되었다. 이후 5년(2017-2021년)간 자료의 토픽은 '갱년기 우울과 삶의 질', '비만과 심혈관 관련 위험요소 관리', '중년여성으로서 삶의 경험', '삶의 만족과 심리적 안녕', '갱년기 증상완화 전략'이었다. 지난 10년 간 중년여성에 대한 건강 관련 연구 주제 흐름과 동향의 파악을 하였으며, 향후 시대적인 흐름을 반영하는 중년여성 건강에 대한 연구가 지속되어야 할 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.89-100
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• 2021

희은 고대 그리스시대부터 현재까지 대중의 인기를 받으며 존재해왔다. 희극을 더 효과적으로 시각화하기 위해서는 배우의 연기가 중요한 요소로 작용한다. 그렇다면 배우가 희극적 연기를 수행하는데 있어서 실제로 어떻게 형상화할 수 있는지에 대한 적극적인 논의가 필요하다. 연극 <코트>의 김서영 역을 중심으로 희극적 연기 방법에 관해 접근하고자 한다. 본 연구자가 김서영 역을 맡아 수행하였으며, 희극적 연기의 특징으로는 과장과 반복, 빠른 템포, 변화 있는 어조, 과장된 신체 행위 등을 들 수 있다. 희극적 연기는 반응의 부조화에서 비롯된다. 자극에 대해 기대하지 않은 반응은 관객의 웃음을 유발할 수 있는 요인이 되기 때문이다. 또한 희극적 연기는 과장과 반복이 중요하게 작용하는데, 여기에는 진실한 연기가 기반이 되어야 한다. 행위의 빠른 템포감과 말의 변화 있는 어조도 희극적 연기 표현에 영향을 미치며, 소극(farce) 연기의 특징이라고 할 수 있는 '슬랩스틱'과 '군무' 등의 구현은 관객의 웃음을 유발하는 데 중요한 역할을 한다. 이러한 특징적 요소들이 희극적 효과를 나타내기 위해서는 진실하게 표현하는 배우의 연기가 기반이 되어야 한다. 희극적 연기에서 중요한 것은 텍스트의 서사적 흐름과 특징을 이해하고 그것을 정확하게 표현하는 것이다. 배우는 자신의 수단을 진실하게 표현하고 텍스트에서 요구하는 것을 있는 그대로 충실하게 보여준다면 희극적 효과는 충분히 나타낼 수 있다. 이러한 연구가 다양한 연기예술에 대한 탐구와 연기교육현장 그리고 연극창작 과정에 도움이 되길 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.71-86
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• 2023

본 연구의 목적은 빅데이터 분석을 활용하여 메타버스에 관한 한국과 중국 사회의 공중 인식 특성에 관한 차이를 탐색적으로 비교하는 것이다. COVID-19 팬데믹의 영향, 기술적 발전, Z세대 및 알파 세대와 같은 새로운 소비자 기반 확대 등의 환경적 영향으로 메타버스에 관한 국제 사회의 관심이 집중되면서 관련 학술연구도 2021년부터 본격화되고 있다. 특히, 한국과 중국은 메타버스 산업을 선도하는 주요 국가로 급부상했다. 메타버스에 관한 빅데이터 언급량이 급증한 시점에서 양국에서 발생한 빅데이터를 활용하여 사회 인식의 차별성을 발견하는 것은 시의성 있는 연구문제이다. 분석기법은 텍스트마이닝 분석으로 정제 데이터의 단어빈도, N-gram, TF-IDF 분석을 수행하여 핵심 단어의 중요도를 파악하고, 시맨틱 네트워크의 밀도 및 중심성 분석을 통해 단어 간의 연결 강도와 의미적 연관성을 살펴보고자 한다. 데이터 분석은 Python 3.9 아나콘다 데이터 사이언스 플랫폼 3과 Textom 6 버전을 활용하였고, 시맨틱 네트워크 분석과 구조적 등위성(CONCOR) 분석을 위해 UCINET 6.759 프로그램으로 시각화 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터를 유사성이 있는 단어 그룹으로서 각 4개씩의 블록을 도출하였다. 이 블록들은 메타버스에 관한 양국의 사회적 인식 유형을 각각 반영하는 관점들로 이해할 수 있다. 메타버스에 관한 연구들은 증가하고 있으나, 아직 비교문화 관점에서 국가나 다문화 간 비교연구 접근의 연구는 거의 수행되지 않았다. 이 시점에서 본 연구는 선행연구로서 후속 연구들에 이론적 근거와 의미 있는 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 현장농수산연구지
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• 제21권2호
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• pp.103-114
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• 2019

본 연구에서는 한농대에 재학 중인 3학년 학생을 대상으로 대학생활 선호도 및 졸업 후 영농의지를 파악하기 위하여 설문조사를 실시하였다. 연구 분석에는 구조화되지 않은 데이터의 분석 기법으로 오피니언 마이닝과 텍스트 마이닝 기법을 이용하였으며, 텍스트 마이닝의 결과는 워드 클라우드로 시각화하여 정보를 추출하였다. 또한 감성분석 결과를 이용하여 졸업 후 농사일을 하려는 학생들의 영농의지에 대한 통계적 분석을 하였다. 대학생활 호감도 조사는 대학 이미지, 자기 역량, 기숙사, 교육시스템, 미래 비전 등 5개 분야에 전체 10개 항목에 대하여 이루어졌다. 감성 분석을 위한 긍·부정 사전은 수집된 응답지에서 긍정과 부정의 감정을 분류하여 긍정어 사전과 부정어 사전을 각각 만들어 분석에 이용하였다. 분석 결과 10개 평가항목 가운데 대학 지원 당시의 '대학 이미지', 10년 후의 '자기 모습' 항목은 70% 이상, '자기 역량'과 '현재의 한농대' 항목은 60% 이상의 긍정적 감정을 나타냈다. 반면 '대학 기숙사' '교육과정' '장기현장실습' '한국 농업의 미래' 항목에 대해서는 긍정적 감성보다 부정적 감성이 높게 나타났다. 성별, 영농기반, 입학 동기에 따른 영농의지 차이의 교차 분석에서는 성별, 입학 동기에 따른 영농의지는 통계적으로 유의미한 결과가 나타났으나, 영농기반에서는 유의미하지 않은 결과가 나타났다. 또한 영농의지에 대한 이항 로지스틱 회귀분석에서는 통계적으로 유의미한 변수는 '입학 동기'로 파악되었으며, 본인의 의지로 입학한 학생일수록 영농의지가 형성될 확률이 높게 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.913-921
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• 2004

데이터 은닉(data hiding)의 한 분야인 심층암호(steganography)는 제3자가 기밀정보의 삽입여부를 인지하지 못하도록 디지털화된 각종 미디어에 몰래 숨겨서 송/수신자간에 비밀통신을 할 수 있는 방법이다. 그러나 흑백으로만 구성되는 스캔된 텍스트 화상나 카툰 화상 등에 시각적으로 인지되지 않도록 기밀정보를 숨기는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 이진 카툰 화상을 크기의 블록으로 분할한 후, 그 블록의 가운데 픽셀을 둘러싼 8-이웃 픽셀의 연속 길이를 이용하여 기밀 데이터를 숨기는 방식을 제안한다. 제안 방식은 어떤 조건에서는 가운데 픽셀에도 데이터를 은닉시켜 기밀정보의 삽입량을 증가시킬 수 있음을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.