웹의 이용이 급속하게 증가함에 따라, 웹 기반의 어플리케이션 대 어플리케이션간의 상호작용을 체계적으로 지원하는 적절한 모형과 새로운 분산 플랫폼을 기존 환경들과 효율적으로 통합할 수 있는 방안에 대한 요구가 발생하였으며 이에 대한 해결책으로 웹 서비스가 등장하였다. 현재 많은 소프트웨어와 하드웨어 업체들이 웹 서비스를 시장에 도입하려 하는 적극적인 시도를 보이고 있으며 어플리케이션들을 다양한 웹 서비스 제공자들로부터의 컴포넌트를 조합하여 구축하려 하고 있다. 하지만 웹 서비스를 완벽히 이행하기 위해서는 반드시 상호 운용되어야 하며 다른 업체들로부터의 서비스뿐만 아니라 플랫폼, 어플리케이션과 프로그래밍 언어에 종속되지 않도록 하는 일련의 표준화 작업이 필요하다. 이에 웹 서비스 상호 운용성 표준화 기구인 WS-I(Web Services Interoperability Organization)에서는 XML, UDDI, WSDL 그리고 SOAP을 기본으로 웹 서비스 상호운용을 위한 표준인 기본 프로파일(Basic Profile 1.0)을 제정하였으며 실제 적용하기 위한 웹 서비스 사용자 시나리오의 프로파일을 개발하고 있다. 이에 본 논문에서는 이질적인 두 어플리케이션간의 웹 서비스 상호 운용의 적합성을 검증하기 위하여 도서 정보 검색 웹 서비스를 J2SE 플랫폼의 웹 서비스 글라이언트와 .NET 플랫폼의 웹 서비스 서버를 기반으로 각각 설계 및 구현하고 서로 서비스가 이루어지도록 하여 이질적인 두 플랫폼 사이에서 상호 운용이 가능하다는 것을 보이며 두 어플리케이션 간의 전송 서비스를 WS-I 기본 프로파일을 적용하여 테스트 및 검증하였다.조건으로 혼합한 실험구를 설정하였다. 실험구는 각각 NWT+35‰, CWT+35‰, NWT+15‰, NWT+15‰, NWT+35‰+Anes., CWT+35‰+Anes., NWT+15‰+Anes. 및 CWT+15‰+Anes.의 8개 실험구를 2반복으로 설정하여 경북울진∼부산까지 약 400 km (6시간)를 차량수송하였다. 수송용기는 스티로폼상자(66×42×20 cnn)로서, 여기에 해수 3 L와 액화산소를 넣은 비닐봉지에 넙치 8마리씩 수용하여 수송하였다. 혈액의 성상 및 분석항목은 수송전ㆍ후에 채혈하여 비교하였다. 수송전 hematocrit는 22.2±3.8%에서 수송후 NWT+35‰에서 15.3+3.9%, CWT+35‰은 16.7±3.0%, NWT+15‰구에서는 19.2±1.8%로 낮아졌으며, CWT+15‰구는 20.9±3.6%로 수송전과 차이가 없었다. 한편 NWT+15‰+Anes.구는 17.8±0.9%, CWT+15‰+Anes.구는 14.5±1.5%로 낮아졌다. Cortisol은 수송전 2.4±0.1 ng/ml로부터 CWT+35‰구는 16.7±12.8 ng/ml, NWT+35‰구는 47.9+19.8 ng/ml, NWT+15‰구는 43.5±13.9 ng/ml, CWT+15‰구는 26.1±8.3 ng/ml, NWT+15‰+Anes.구는 61.7±3.3 ng/ml, CWT+15‰+Anes.구는 86.1±19.0 ng/ml로 높아졌다. Glucose는 수송전 74.2±32.6 mg/dl로부터 NWT+35‰구는 197.9±27.5 mg/dl, CWT+35‰구도 272.1±29.9 mg/dl로 유의하게 높아졌다. Na/sup +/의 수송전 농도는 16
본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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