온라인 뉴스 플랫폼의 발전은 에코 챔버(echo chamber) 효과와 정치적 양극화를 심화시키며, 이를 완화하기 위한 선행 연구로 뉴스 기사의 정치적 성향을 판단하는 연구가 필요하다. 기존 연구는 외부 지식 그래프를 활용하여 뉴스 기사의 텍스트 정보를 더욱 풍부하게 표현한다. 그러나, 외부 지식을 임베딩하는 지식 그래프 임베딩(knowledge graph embedding, KGE) 방법은 다양하며, 각 KGE 방법이 정치적 성향 예측 정확도에 미치는 효과에 대해서 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 정치적 성향 예측에 외부 지식의 활용을 최대화하기 위한 다양한 KGE 방법들의 효과를 분석한다. 실험 결과, 외부 지식 그래프 내의 개체들 간 복잡한 관계를 간단하고 정확하게 표현 가능한 ModE 방법을 활용하는 것이 정치적 성향 예측에 가장 효과적이라는 것을 확인하였다.
코로나19가 장기화하면서 비대면 모바일 커머스 시장은 더욱더 치열한 경쟁 속에 있으며 기업들은 소비자에게 더 나은 쇼핑 경험을 제공하기 위하여 다각도의 노력을 하고 있다. 하지만 구매 결정에 중요한 역할을 하는 상세페이지는 대부분 비슷한 형태와 구성으로 소비자에게 제공되고 있다. 따라서 본 연구는 모바일 상세페이지의 상품 설명 영역의 정보 구성방식 (이미지 중심 vs 텍스트 중심)과 제품 유형 (탐색재 vs 경험재)에 따라 소비자들의 정보 인식이 달라져 제품 태도에 영향을 주는 것을 확인하였다. 즉 정보 탐색이 쉽고 품질 예측이 가능한 탐색재(Search Goods)의 경우는 이미지(Image) 중심 정보 구성 방식에서, 직접 경험하지 않으면 상품의 품질을 예측 불가능한 경험재(Experience Goods)의 경우에는 텍스트(Text) 중심의 정보 구성 방식에서 제품 태도에 더 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한 Higgins의 자기조절초점(Self-Regulatory Focus) 이론을 적용하여 소비자의 조절초점 성향에 따라 제품 유형과 정보 구성 방식 간의 일치 효과는 다르게 나타난다는 결과를 확인하였다. 향상초점(Promotion Focus) 성향의 소비자는 제품 유형과 정보 구성 방식 간의 일치 효과가 나타났으며, 예방초점(Prevention Focus) 성향의 소비자는 제품 유형과 정보 구성 방식 간의 일치 효과가 나타나지 않았다. 구체적으로 향상초점 성향의 소비자는 경험재에 대하여 이미지 중심의 정보 구성 방식에서, 탐색재에 대해서는 텍스트 중심의 정보 구성 방식에서 더 긍정적인 제품 태도를 가진다는 결과를 확인하였고, 예방초점 성향의 소비자는 탐색재 및 경험재에 대하여 이미지 중심 또는 텍스트 중심의 정보 구성 방식을 제시하더라도 제품 태도에 영향을 미치지 못하는 것을 확인하였다. 본 연구는 모바일 쇼핑몰 상세페이지 상품 상세 영역에서 정보 구성 방식을 제품 유형과 소비자 성향을 고려하여 소비자에게 제공되어야 할 것이라는 시사점을 갖는다.
키네틱 타이포그래피는 정적인 텍스트에 동적인 속성을 부여하여 다양한 감정을 표현하기 위한 방법으로서 연구되어 왔다. 본 연구에서는 감정 전달의 측면에서 키네틱 타이포그래피가 지니는 효용성과 감정 전달에 가장 큰 영향을 끼치는 키네틱 요소가 무엇인지 살펴보았다. 감정은 무드(Mood)와 에너지(Energy)라는 두 가지 차원을 통해 평가될 수 있는데, 본 연구에서는 전문가에 의해 미리 제작된 80개의 키네틱 타이포그래피 효과의 무드 및 에너지를 21명의 참여자가 평가하였다. 분석 결과, 실험 참여자들은 전문가들이 효과를 제작할 때 의도한 바에 상응하는 무드와 에너지를 느끼는 것으로 나타났다. 이는 미리 제작된 키네틱 타이포그래피 효과에 담긴 감정이 성공적으로 전달되고 있음을 보여준다. 개별 속성이 무드와 에너지에 미치는 영향을 조사한 선형분석에서는 글자 크기, 이동방향, 투명도, 속도 및 가속도 등이 에너지를 변화시키는데 유의미한 영향을 주었으며, 글자 움직임의 규칙성 여부, 투명도, 이동 방향 등이 무드를 변화시키는데 유의미한 영향을 준 것으로 조사되었다.
본 연구는 다양한 이모티콘 유형이 포함된 감정 메시지에 대한 수신자의 해석 정도(내용이해, 감정인지, 반응 측면)를 분석하여 온라인 의사소통 과정에서 가장 효과적인 이모티콘 유형을 알아보고자 하였다. 이에 이모티콘의 변천과정을 반영하여 텍스트만 있는 메시지와 텍스티콘, 그래픽콘, 애니콘, 실사콘이 포함된 메시지의 총 5가지 유형을 분류하였다. 이를 바탕으로 감정상태별 시나리오 상황을 구성하여 대학생을 대상으로 설문지를 배포하고 성별 및 전공 계열별 차이를 분석하였다. 분석한 결과, 감정상태 중에서는 쾌감에서 그래픽콘, 애니콘, 실사콘 등의 효과성이 높게 나타난 반면, 불쾌감에서는 텍스트만 있는 메시지의 효과성이 높게 나타났다. 남녀 간에는 여학생이 그래픽콘, 애니콘, 실사콘 메시지에 대해 효과적이라고 응답한 반면, 남학생은 텍스트만 있는 메시지에 대해 가장 높게 응답하였다. 전공계열별로는 몇몇 메시지 유형에서 예체능계열과 자연공학계열 간에 유의한 차이가 나타났으며, 특히 자연공학계열이 대부분의 이모티콘 유형에서 다른 계열에 비해 높은 수치를 나타냈다. 이러한 결과는 온라인 커뮤니케이션 과정에서 감정의 유형과 성별, 전공계열별 차이를 고려하여 메시지의 형태를 가공할 필요성을 시사한다.
본 연구에서는 시각디스플레이에서 단어와 배경간의 밝기, 대비부호, 색상 차이가 가독성 및 감성에 미치는 효과를 살펴보았다. 실험 1에서는 밝기차이(대, 중, 소)${\times}$대비부호(정적, 부적) 조건에 따른 가독성, 심미성, 선호도의 효과를 알아보았다. 실험 1의 결과, 밝기 차이가 커짐에 따라 가독성, 심미성, 선호도가 증가하였다. 실험 2에서는 실험 1 조건에 네 가지 색상 요인(초록, 빨강, 노랑, 파랑)을 추가하여 수행하였다. 그 결과 가독성에서는 밝기와 대비부호의 주효과, 밝기와 대비부호간의 상호작용효과가 유의미하였으며, 심미성과 선호도에서는 밝기, 대비부호, 색상의 주효과, 밝기와 색상간의 상호작용효과가 유의미하였다. 즉 밝기의 차이가 커짐에 따라 가독성, 심미성, 선호도가 증가하였으며, 정적대비가 부적대비에 비해 가독성, 심미성, 선호도가 더 좋았으며, 색상은 빨강, 파랑, 초록, 노랑 순으로 심미성과 선호도가 높은 결과를 보였다. 또한 가독성에서 밝기와 대비부호간의 상호작용효과는 밝기의 차이가 작은 조건에서 부적대비가 정적대비보다 반응시간이 길게 나타났기 때문인 것으로 보인다. 심미성과 선호도에서 밝기와 색상간의 상호작용효과가 나타난 것은 밝기 차이가 작은 조건에 비해 큰 조건에서 색상에 따른 심미성효과가 유의미하게 차이가 있었기 때문인 것으로 보인다. 실험 3에서는 텍스트 디자인과 단일색을 대상으로 18개의 감성 어휘를 평정하게 하여 감성의 유사성을 측정하였다. 그 결과, 특정 색이 지닌 주관적인 느낌이 텍스트 디자인에 잘 반영되기 위해서는 배경에 그 색을 사용하는 것이 더 적절하다는 결론을 얻었다.
본 연구는 위치기반의 모바일 광고가 해당 제품의 관여도와 메시지의 표현형태에 따라 어떠한 광고효과가 있는지를 살펴보고자 하였다. 이를 본 연구에서는 구체적으로 위치기반을 유와 무로 구분, 관여도의 경우 고관여와 저관여 그리고, 표현형태에 있어서는 텍스트 형식과 이미지 형식으로 구분하였다. 또한 광고효과를 측정하기 위하여 선행연구들의 검토를 통한 광고태도, 브랜드 태도, 구매의도를 본 연구의 종속변수로 선정하였다. 본 연구의 실증분석의 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 저관여 제품의 경우 상대적으로 고관여 제품의 경우보다 더 낮은 광고효과가 있는 것으로 나타났는데, 이는 소비자들이 모바일 광고 그 자체에 대해서 아직은 저관여 상태에 있기 때문에 기인하지 않아나 사료된다. 둘째, 단순한 문자 형식의 텍스트 광고보다는 다소 그림을 이용한 이미지 형식의 모바일 광고의 효과가 더 높은 것으로 나타났으며, 이는 다른 선행연구들과도 일맥상통하는 부분이라 할 수 있다. 셋째, 본 연구의 주요 효과의 검증이라 할 수 있는 위치기반의 유/무에 따른 모바일 광고의 효과와 관련해서는 위치기반을 이용한 모바일 광고가 그렇지 않은 광고 보다 더 효과적인 것으로 실증분석 결과 나타났다. 이는 이러한 위치기반의 상황이 해당 소비자들의 즉각적인 반응과 더 밀접한 관련이 있다는 것으로 유추해 볼 수 있다. 끝으로, 본 연구는 해당 마케팅 관리자 및 연구자들을 위한 시사점이 제시되고 있다.
특허정보검색의 목적은 다양한 목적성을 지니고 있다. 일반적으로 특허정보검색은 제한된 키워드들에 의한 검색으로 이루어지며, 선행 특허권과 유사특허를 파악하기 위하여 반복적인 검색과 검토의 노력이 필요하다. 본 논문에서는 특허문서의 전체 텍스트를 분석하여 특징치를 찾아내는 내용기반 검색방법을 제안하고 검색결과를 질의문서와 유사한 문서 순으로 우선 배치하여 검색에 효율을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 즉, 제안된 알고리즘은 텍스트 분석과정을 통해 각 문서별로 특징치가 부여되고 문서 간 특징치 비교를 통해 유사문서를 찾고 문서를 랭킹하여 유사정보를 제공한다. 텍스트 분석과정은 Stop-word과정, 핵심단어 추출과정, 핵심단어 가중치 산출 과정으로 이루어진다. 실험결과에서는 정확도 측정을 실시하여 일반검색엔진과 본 논문에서 제안한 알고리즘의 검색 정확도를 비교하였다. 본 논문은 검색결과를 질의한 문서와 유사한 문서 순으로 랭킹하기 때문에 검색이용자가 검색결과 검토과정에서 유사한 문서를 먼저 검토할 수 있도록 하여 검토시간을 줄이고 검색의 효율을 높일 수 있다. 또한 특허문서 전체 텍스트를 입력받아 사용하기 때문에 특허검색에 익숙하지 않는 이용자도 검색을 쉽고 빠르게 이용할 수 있다. 그리고 내용 기반 검색이 이루어지기 때문에 키워드 및 검색 식을 이용하는 방법보다 검색범위를 넓힐 수 있어서 검색에 누락되는 데이터를 줄일 수 있는 효과를 가진다.
이 연구의 목적은 수용자의 반응을 통해 광고텍스트의 커뮤니케이션 실효성을 규명하는 데 있다. 이를 위해 KT&G TV광고를 사례로 질적인 접근을 했다. 또한 연구대상 광고 수용자의 특성과 세부적인 연구방법을 논의하고 집단 심층면담과 개별 심층면담을 통해 작성된 의미기술문과 출현주제를 광역주제로 통합하고 이를 차원화한 다음 애매한 광고 텍스트의 해독 코드, 수용자의 텍스트에 대한 반응 등을 분석했다. 연구결과, 연구대상 광고텍스트의 해독에 있어 수용자들은 (1) 언어 (2) 시각 (3) 기술 (4) 수사 등의 다양한 해독 코드와 (1) 언어 (2) 거시 (3) 스키마 (4) 비언어 (5) 사회-문화 등의 복합적 수용요인을 비판적으로 활용하고 있음을 알 수 있었다. 광고 수용자들은 인지, 판단, 감정, 행동 차원에서 상이한 해독 전략을 활용하고 있었는데, 전략적 애매성은 인지적 차원에서 그 실효성이 가장 크게 나타나고 수용자의 인지, 감정, 행동의 모든 단계에 걸쳐 효과를 발휘하기에는 한계를 가진 것으로 나타났다. 마지막으로, 질적인 방법에 치중한 본 실증연구의 한계는 보다 심층적인 계량적-질적 연구를 통해 보완되어야 함을 제언했다.
본 연구는 보다 정확한 텍스트의 감성 분석을 위해 새로운 감성 특징인 감성 패턴을 제안하고, 이를 이용한 영화평 평점 추론에 대해 소개한다. 텍스트 감성 분석은 텍스트에 포함된 감성인 긍정과 부정을 인식하고 분류하는 작업으로, 이를 위해 감성 특징인 감성 단어와 구문 패턴을 이용한다. 텍스트 내에 존재하는 감성 단어와 구문 패턴의 감성을 통해 텍스트 전체의 감성을 분류하는 것이다. 하지만, 기존 감성 분석은 감성 단어와 구문 패턴의 감성을 독립적으로 고려하기 때문에 문장 혹은 글 전체의 감성 정보를 정확히 파악하기 어렵다는 한계를 가지고 있다. 그러므로 본 연구는 기존 감성 특징들을 독립적으로 고려하는 것뿐만 아니라 문장 내에서 출현하는 감성들을 의미적으로 연결하여 하나의 패턴으로 정의한 감성 패턴을 제안하고, 감성 분석의 세부 연구 주제인 평점 추론에 감성 패턴을 새로운 감성 특징으로 사용하였다. 제안하는 감성 패턴의 효과를 검증하기 위해 영화평에 대한 평점 추론 실험을 수행하였다. 감성 패턴을 포함한 모든 감성 특징들을 사전에 정의한 학습 영화평들로부터 추출하고, 이를 확률 기법을 이용해 실험 영화평들의 평점을 추론하였다. 그 결과 감성 패턴을 사용하였을 경우 기존 감성 특징들만 사용했을 때 보다 추론한 평점이 더욱 정확함을 확인하였다.
본 논문은 화소 단위의 정보가 아닌 분할된 영역들의 정보를 기반으로 유전자 알고리즘을 이용한 텍스트 후보영역 검출방안을 제안한다. 먼저, 영상분할을 수행하기 위해 색상별 화소분류와 비동질적인 군집의 감소를 위한 영역 단위의 재분류 알고리즘을 수행한다. 색상별 화소분류에 이용되는 EWFCM(Entropy-based Weighted Fuzzy C-Means) 알고리즘은 공간정보를 추가한 개선된 FCM 알고리즘으로써, 잡음에 강건한 특징을 가진다. EWFCM 알고리즘에 의해 분류된 화소들의 군집정보를 기반으로 수행되는 영역 단위의 재분류는 화소나 군집 단위의 재분류에 비해 효과적으로 영상에 존재하는 비동질적인 군집들을 감소시킬 수 있다. 그리고 텍스트 후보영역 검출은 분할된 영역들로부터 추출한 방향성 에지 성분에 대한 분산값 및 에너지, 크기, 개수 등의 정보를 기반으로 유전자알고리즘에 의해 수행된다. 이는 화소 단위의 정보를 이용한 방법보다 더 명확한 텍스트 영역정보를 획득할 수 있으며, 향후 자동문자인식에서 좀 더 손쉽게 이용될 수 있다. 실험 결과 제안한 분할방법은 기존 방법이나 화소나 군집 기반의 재분류보다 좋은 결과를 보였으며, 텍스트 후보영역 검출에서도 화소 단위의 정보를 이용한 기존 방법보다 더 좋은 결과를 보여 제안방법의 유효성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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