본 연구는 텍스트마이닝 기법 중 토픽 분석을 활용하여 관련 업계 국내 1위 S사(社)의 최고경영자 대상 온라인 교육 콘텐츠 강의 중심으로 원문 스크립트를 분석했다. 지난 5년간(2011~2015)년 서비스된 총 4,824개 콘텐츠를 바탕으로 핵심 키워드를 추출한 다음 주제별 22가지 토픽으로 분류한 후 동향 분석을 수행했다. 이를 통해 최근 콘텐츠 비중이 급증하고 있는 토픽 주제를 확인할 수 있었다. 다음으로 토픽 분석을 통해 분류한 토픽 및 카테고리를 바탕으로 회원 평가 요인을 적용해 카테고리 및 각 토픽별 지적 관심도를 체계화 할 수 있었다. 경영·경제 분야에서는 마케팅전략, 인사/조직, 커뮤니케이션 분야 등이 높은 관심도와 만족도를 나타냈다. 인문 분야에서는 철학, 전쟁사, 역사(서양) 라이프스타일에서는 마음건강 분야가 관심도와 만족도 둘 다 높은 것으로 나타났다. 이와 함께 교육용 콘텐츠가 시대 변화에 민감하게 반응할지라도 회원의 관심과 만족도 제고에는 실패할 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 최근 콘텐츠 비중은 급증했지만 평균 이하의 만족도를 기록한 IT기술 토픽이 대표적 사례라 할 수 있다. 이를 통해 최고경영자 대상 콘텐츠 제작 시 단순히 기술적 측면의 정보전달에서 끝나는 것이 아닌 기술 적용을 통한 가치혁신에 대한 깊이 있는 시사점을 도출하거나 풍부한 영상 자료를 바탕으로 다양한 볼거리를 제공하는 등 양적인 측면과 함께 질적인 측면을 고려해야 한다는 교훈을 얻을 수 있었다. 본 연구는 포털 사이트 혹은 SNS 자료가 아닌 국내 가장 영향력 있는 이러닝 기업 데이터를 토대로 분석을 진행했기에 보다 심도 있고 실용적인 결과를 도출했다. 또한 이러닝 관련 연구 분야에서 지금까지는 드물었지만 기술의 발달로 점점 연구 조사 방법론으로 기대가 높아진 텍스트마이닝 방법에 대하여 그 적용 가능성을 성공적으로 탐색해 보았다. 기존에는 콘텐츠 운영 현황 분석 시 콘텐츠 프로그램명에 입각, 표면적인 방식으로 분류할 수밖에 없는 한계가 존재했다면 텍스트마이닝 방법론을 활용하면 비정형 데이터 콘텐츠 스크립트를 바탕으로 분석하여 내용을 바탕으로 한 보다 심도 있는 콘텐츠 분류 및 주제 분류를 이끌어 낼 수 있다. 이를 바탕으로 연도에 따른 주제별 콘텐츠 서비스 현황을 도식화한다면 현재 부족한 분야와 필요한 분야에 대한 보다 심도 있는 고찰이 가능하다. 본 연구는 다양한 텍스트마이닝 기법 중에서 이러닝의 상황에서 효과적으로 연구하기 위한 새로운 방법론을 제시했으며 향후 최고경영자 교육 관련 분야별 지적 관심도에 대한 분석에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 비정형 자료인 텍스트를 벡터로 변환하고 이를 통해 다양한 목적으로 방대한 양의 자연어를 분석하는 시도가 이루어지고 있다. 특히 코퍼스 규모가 제한적일 수밖에 없는 전문적인 도메인의 텍스트에 대해서도 분석 수요가 급증하면서, 해당 전문 분야의 문서를 범용 문서와 함께 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특정 전문어를 해당 전문어 코퍼스 외부의 일반적인 범용어와 함께 분석하기 위해서는, 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간과 일치시키는 것이 필요하다. 기존에는 변환 행렬 또는 매핑 함수 등을 통해 전문어 코퍼스로부터 얻은 전문어 임베딩 값을 범용어 임베딩 공간으로 변환, 일치시키려는 시도가 있었지만, 변환 행렬을 기반으로 하는 선형 변환은 국지적인 범위에서만 근사적인 변환 효과가 있다는 일반적인 선형 변환의 한계를 극복하지 못했다. 이러한 선형 변환의 한계를 극복하기 위해 최근에는 다양한 형태의 비선형적인 변환 방법이 제안되고 있으며, 본 연구에서는 오토인코더(Autoencoder)와 회귀 모델을 동시에 학습하는 종단형 학습을 통해 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간으로 변환하여 임베딩 공간을 일치시키는 모델을 제안한다. 실제 "보건의료" 분야의 R&D 문서에 대해 임베딩 변환 실험을 진행한 결과, 제안 방법론이 기존의 오토인코더를 활용한 방법 대비 변환 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
핀란드 교육은 2001년 PISA 발표 이래 계속 한국 교육의 경쟁자 또는 지향점이었다. 그러나 최근 우리 교육계에 나타나고 있는 분열과 대립, 그리고 불행의 지표들을 보면, 핀란드의 행복교육과는 거리가 너무도 멀다. 이런 배경에서 본 연구의 목적은 한국 학술지에 나타난 핀란드 교육관련 연구동향을 분석하는 것으로, RISS에서 논문 제목에 핀란드와 교육이 들어간 논문 160편을 대상으로 네트워크 텍스트 분석을 실시하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 핀란드 교육에 대한 연구는 점진적으로 증가하고 있다. 그러나 최근 감소세를 보였다. 둘째, 연구주제는 대부분 미시적이었으며 연구방법은 문헌연구 위주였다. 셋째, 소수의 연구자가 전체 연구의 1/3을 출판했다. 넷째, 핀란드와 함께 비교된 나라는 일본, 미국, 영국, 호주, 싱가포르 등 주로 신자유주의적 국가였다. 다섯째, 연구 주제와 대상이 주로 초중등, 수학·과학 등 PISA의 영향권에 있었다. 향후 핀란드 교육관련 연구에서는 지엽적이고 부분적인 영역에 대한 연구를 넘어 종합적인 관점에서 핀란드의 행복교육을 이루어온 과정과 역사에 대한 체제적 연구를 통해 우리가 배워야 할 시사점을 도출하는 후속 연구가 필요하다. 특히, 문헌연구 위주의 방법을 벗어나 핀란드 교육 커뮤니티와 온라인으로 연계하여 실제 교사, 학부모, 학생 그리고 지역협의회와 정부 관계자들이 함께 논의하고 연구하는 국제공동논의의 장을 만드는 것도 고려되어야 할 것이다.
본 연구는 한국과 영국 교복 광고들 속에서 광고의 의미가 어떻게 구성되고 다양한 재현들이 무엇을 의미하는가를 고찰하고, 광고를 둘러싸고 전개된 담론들, 특히 성 담론에 주목하면서 양국의 문화적 함의의 차이를 밝히고자 하였다. 이를 위해 한국의 <스쿨룩스>와 영국의 <아메리칸 어패럴>의 교복 광고들을 분석 대상으로 선정했고 다양한 기호학적 분석 방법들을 활용했다. 기호의 2차 의미 생성 과정 분석, 즉 기표와 기의, 함축 의미와 이데올로기의 단계적 의미들을 도출하고자 하였다. 또한 비판적 담론 분석을 시도하여 광고 텍스트의 의미와 담론적 의미 및 이데올로기적 실천 의미를 파악하였다. 분석 결과, 이들 두 나라의 학생 교복 광고들에는 여성 상품화, 남녀의 권력 불균형, 아동 성애자적 접근 등의 부정적 양태와 교복의 본연의 의미와 가치가 왜곡된 경향이 드러났다. 나아가 교복 광고를 둘러싼 양국의 담론들에 대한 비판적 담론 분석을 토대로 양 국가에서 잠재되어 있는 왜곡된 성적 대상화와 상업화를 통한 비정상적인 미적 가치 변형 양상과 '롤리타 판타지'가 만연되어 있음이 나타났다. 나아가 변태적 성적 취향으로 인해 학생들에게 성적 정체성의 혼란과 가치관의 혼돈을 야기하고 있는 것을 발견하였다.
본 연구는 Brooks와 Browne의 '문화에 바탕을 둔 독자반응이론(Culturally Situated Reader Response Theory)'에 근거하여 한국의 다문화가정 자녀들이 자신의 삶과 비슷한 이야기를 다룬 문학작품을 읽어나가며 자신의 삶을 인식하고 자아정체성을 확립해나가는 과정을 구체적으로 살펴보았다. 연구자는 10세에서 16세 사이의 다문화가정 자녀 여섯 명과 세 차례에 걸쳐 네 편의 다문화 문학 텍스트를 읽었다. 연구에 사용된 텍스트는 이야기그림책 "함께 걷는 길"과 어린이소설집 "까만 달걀"에 실린 단편소설 세 편이다. 어린이들은 한국인으로서의 정체성, 외국인으로서의 정체성, 한국인과 외국인 사이의 정체성, 다문화(이중문화)로서의 정체성 등 자신만의 고유한 민족정체성을 바탕으로 작품 속 등장인물의 감정에 공감하거나 작품을 통해 드러난 한국사회의 인종차별에 분노하였다. 연구에 사용된 텍스트는 어린이들이 자신을 비추어볼 수 있는 거울의 역할을 하여 어린이들이 안전한 환경에서 자신의 정체성에 대하여 고민하고 재구성하며, 숨겨왔던 자신의 이야기를 꺼내놓을 수 있는 기회를 제공해주었다. 어린이들은 텍스트에 등장하는 주인공들의 무력함과 밝지 않은 결말에 불만을 표했으며, 보다 긍정적인 성향의 다문화 배경 주인공이 등장하는 이야기와 다문화가정 어린이와 선주민 한국인 어린이가 평화롭게 어울리는 이야기를 책에서 읽을 수 있기를 기대하였다.
대사 공학의 발전과 함께 생물체에 유전자 재조합기술과 관련 분자생물학 및 화학공학적 기술을 이용하여 새로운 대사회로를 도입하거나 기존의 대사회로를 제거 증폭 변경시켜 세포나 균주의 대사 특성을 조절하는(directed modification) 일련의 기술들이 가능해지고 있다. 하지만 이러한 대사회로를 조절하기 위해서는 많은 선행 연구에 대한 고찰이 필요하며, 일선 연구자들은 방대한 선행 자료를 검색하고 일일이 읽으면서 자신에게 필요한 정보를 수집하고 있다. 따라서 효율적으로 대사 모델을 구축하고, 방대한 대사관련 연구논문으로부터 대사흐름 관련 정보를 자동으로 추출하는 기술의 개발이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 대사경로 재구축을 위한 서열과 패턴 기반의 텍스트 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 로봇을 이용하여 최신의 논문을 반자동적으로 수집하고 이를 이용하여 최신의 논문을 로컬 데이터베이스로 구축한다. 또한 생물학 개체명의 인식율을 높이기 위해 유전자 온토로지를 이용하며, NCBI에서 제공하는 Tokenizer 라이브러리를 이용하여 개체명의 파괴 없이 인식할 수 있게 하였다. 본 연구에서 제안한 텍스트 마이닝 기법에서는 패턴을 이용하여 논문으로부터 대사경로 지식을 추출하게 되므로 올바른 패턴을 확보하는 것이 중요한 문제이다. 논문에서는 패턴의 수집을 위하여 대표적인 대사 경로 전문 사이트인 일본의 KEGG 경로 데이터베이스에서 추출한 Glycosphingolip건 종에 대한 20,000 여건의 논문에서 66개의 패턴을 추출하였다. 제안된 기법의 유효성을 입증하기 위하여 Glycosphingolipid종의 GLS 대사경로 19개 개체명을 이용하여 시스템을 평가하였다. 그 결과 논문 125,907건에 대하여 정확도 96.3%, 재현을 95.1%, 처리시간 15초의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 대사 경로 재구축에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 고전 국문 장편 소설 교육에 활용할 수 있는 장르 지식을 설정하는 것을 목적으로 한다. 장르 지식은 개별 작품의 특성을 유적 특성에 대한 앎에 기초해 파악할 수 있도록 하는 것은 물론 사회 맥락에 관한 정보와 유기적으로 연결시킨다는 점에서 교육적 의의가 있다. 이 연구에서는 분량이 길고 작품들 간 내용이 유사한 고전 국문 장편 소설이 장르 지식을 토대로 이해하기에 적합한 텍스트라고 보고, 대표적인 작품인 <소현성록>의 '사용역(register)'을 분석하여 고전 국문 장편 소설의 장르 지식을 마련하는 데 기초로 삼고자 하였다. '사용역'은 시드니 학파에서 장르와 언어를 연결하는 매개로 설정한 개념으로, 사회 맥락(social context) 차원에서는 '장(field)', '주체(tenor)', '양식(mode)'으로 구성되고 언어 층위에서는 각각 '관념적 의미(ideational meaning)', '상호작용적 의미(interpersonal meaning)', '텍스트적 의미(textual meaning)'를 실현한다. '관념적 의미'는 '관념화(ideation)'와 '접속사(conjunction)'에서, '상호작용적 의미'는 '평가(appraisal)'와 '협상(negotiation)'에서, '텍스트적 의미'는 '식별(identification)'과 '주기성(periodicity)'에서 도출되는데, 이들은 각각 경험의 언어화 방식, 참여자 간의 관계, 텍스트의 구성 방식을 알 수 있게 한다. 이러한 틀을 바탕으로 이 연구는 <소현성록>의 언어적 특징에서 '인간의 감정과 욕망에 대한 폭넓은 수용, 그리고 그것이 최종적으로는 규범에 포섭되기를 꾸준히 기다리는 태도'가 나타남을 밝혔다. <소현성록>과 같은 고전 국문 장편 소설은 규범을 온전히 준수하지는 못하더라도 악인으로 전락하지는 않는 인물의 모습을 충실히 그려냄으로써 가부장제 이데올로기 속에서 가(家)를 이루는 구성원들에게 생생한 공감을 불러일으켰으며, 이는 고전 국문 장편 소설의 이데올로기적 함의를 이해하는 데 유용한 장르 지식이 된다.
세계경제포럼(WEF)의 제46차 다보스포럼은 향후 4차 산업의 지속적 성장을 예견하고 있다. 현재 4차 산업은 다양한 학문적·실무적 영역에서 주목받고 있으며, 4차 산업의 핵심기술로 빅데이터는 인공지능과 함께 4차 산업혁명을 선도할 주요 자원으로 평가받고 있다. 빅데이터의 관심이 증가하면서 이에 대한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존의 빅데이터에 대한 문헌 연구들은 정성적 연구에 치중되어 있어 정량적 연구가 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 MIS 분야의 빅데이터 연구 흐름을 분석하여 정량화에 대한 학문적 갈증을 해갈하고자 한다. 본 연구는 MIS분야의 주요 저널에 게재된 145개의 빅데이터 논문의 초록을 수집하였으며, 이중 과반수의 논문이 Decision Support Systems 저널에 게재된 것을 확인하였다. 편향을 제거하고자 DSS저널에 대해서만 텍스트 마이닝과 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 2012년부터 2014년 사이에 경영분야에 빅데이터를 접목하는 연구가 주로 진행되었고 2015년부터 2017년 사이에는 빅데이터 자체에 대한 연구와 빅데이터를 효율적으로 사용하기 위한 시스템 개발 및 분석방법에 대한 연구가 주로 이루어졌다는 것을 발견할 수 있었다.
4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 스마트 팩토리의 개념이 대두되면서 설비가동률과 생산성에 악영향을 미치는 설비 오류의 발생을 데이터 분석 기법을 통해 예측하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 데이터 분석 기법을 활용하여 설비 오류를 예측하기 위해서는 설비 오류가 발생한 상황과 설비 오류 유형을 명시한 데이터인 설비 오류 이력이 필요하다. 하지만 많은 제조 현장에서는 설비 오류 유형이 정확하게 정의/분류가 되지 않아 설비를 운영하는 작업자가 자신의 경험적 판단에 의거하여 정형화되지 않은 텍스트의 형태로 설비 오류 유형을 작성하고, 이에 따라 데이터 분석 기법의 적용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 수기로 작성된 설비 오류 이력을 활용하여 설비 오류 유형을 파악하고 구조화하기 위한 구절 네트워크 구축 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로, 단어를 쓰임새에 따라 분류한 용도 딕셔너리를 활용하여 비정형의 텍스트 데이터로부터 설비 오류 유형을 의미하는 구절을 추출하고, 추출된 구절 간의 유사도를 계산하여 네트워크를 구축한다. 제안하는 방법의 성능을 실제 제조 기업의 설비 오류 이력 데이터를 활용하여 검증하였으며, 본 연구의 결과는 텍스트 데이터에 기반한 설비 오류 유형 구조화와 나아가서는 설비 오류 발생 예측에 이용할 수 있을 것을 기대한다.
본 연구는 이준익 감독의 2015년작 <동주>를 통해서 영화에서 시 텍스트가 어떻게 활용되며, 이로써 어떠한 서사적이고도 영상적 효과를 얻어내었는가를 검토한다. 이 영화는 시인 윤동주를 중심인물로 내세우고, 그의 생애를 재구성하는 내용을 선택하고 있다. 영화 <동주>에서는 윤동주의 시를 영화의 서정성을 극대화하는 장치이자, 인물의 운명과 내면의 변화를 암시하는 방식으로 활용하였다. 즉, 영화 <동주>는 윤동주의 시를 활용함으로써, 영화 속 인물의 내적 변화와 감성을 미적으로 수준 높게 형상화 한다. 그리고 이를 통해 시인 윤동주를 평범한 문학청년으로 조명함으로써, 문학책 속에 박제되어 있던 윤동주를 고뇌하는 청춘의 한 표상으로 이미지화한다. 이는 현재의 청년들이 겪고 있는 현실의 무게에 대한 위로이자, 역사를 살아가는 한 개인의 문제를 조망한 것이기도 하다. 이러한 측면에서 영화 <동주>는 영상 매체를 통해 시와 시인의 초상, 그리고 시인의 시대를 다채롭게 그려낸 주요한 텍스트라 할 수 있다. 영상과 함께 전달되는 문자 텍스트로서의 '시'는 영상의 서정성을 더욱 극대화하였으며, 높은 미학적 성취까지로 이어졌다. 시와 시인을 통해 역사와 개인, 문학과 현실이라는 문제에 접근하고 있는 주요한 텍스트라 평가할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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