• 동양고전연구
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• 제71호
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• pp.9-39
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• 2018

본고는 고소설에 표출된 영웅의 시대별, 남녀별 차이에 드러나는 영웅의 유형화와 소설의 개별적 양상과 그 역사적 의미에 대하여 고찰해 보았다. 이러한 목적을 달성하기 위해 본고에서는 <최고운전>, <전우치전>, <전관산전>, <일념홍>, <여영웅>을 텍스트로 선정하였다. 그리고 이들의 주인공들을 '문화영웅-최치원, 민중영웅-전우치, 내조(가정) 영웅-정소저, 친일 개화 영웅-일념홍 이형경'으로 유형화하였다. 또 이 영웅의 유형이 갖는 역사적 의미를 서술하여 본고의 목적을 이루려고 노력하였다. 중국과 조선은 국경을 맞대고 있기에 서로의 관계가 불편했다. 이러한 문제와 관련된 것이 바로 <최고운전>의 최치원이다. 최치원은 신라의 대문장가였기에 중국 문사와 한 수 우위의 시문수창을 할 수 있었다. 조선이 중국보다 문화가 우수하다는 자부심을 표현하기 위해 문화영웅 최치원이 필요했다. 조선은 반상제도가 뚜렷한 유교사회였다. 그렇다보니 모든 중심은 양반에 치우쳐 있어서 민중들은 양반에 의해 핍박을 받았는데 이 때 민중의 영웅이 필요했다. 그가 바로 <전우치전>의 전우치다. 전우치는 도술을 통해 민중들의 원한과 바람을 해결해 주는 진정한 민중영웅이라 할 수 있다. 조선 후기로 가면서 전란을 체험한 여성들이 남성을 대하는 태도가 달라진다. 그렇다 보니 <강도몽유록>이나 <박씨전>, 그리고 <이학사전>과 같은 여성영웅소설이 등장한다. 무능한 남성들로 인해 울분에 찬 여성들에게 당시 작가는 작품에서나마 희망을 주었다고 생각한다. <전관산전>의 정소저는 고소설에 충실한 여성주인공보다는 진취적이지만 남편을 위한 내조를 담당하는 가정영웅이다. 조선은 청일전쟁과 러일전쟁을 거치며 일본의 마수에 걸려든다. 이후 일본은 을사늑약을 강조로 맺은 뒤 통감부 정치를 실시한다. 이 때 친일을 부각하고자 친일신문을 발간하고 친일 소설을 연재한다. 바로 <일념홍>과 <여영웅>인데 친일개화 영웅이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.113-125
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• 2013

기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.