2008 베이징 올림픽게임이 성황리에 막을 내렸다. 지난 세기 동안 올림픽게임은 여러 방향에서 폭 넓게 주목을 받아왔다. 반면, 델픽게임은 거의 주목을 받지 못하였을 뿐 아니라 고대 델픽게임과 현대의 델픽게임에 관한 연구나 서적마저 거의 없다. 이 연구는 델픽게임을 학계에 알리고 소개하기 위하여 그 역사적 맥락과 의미, 행사의 내용 측면에서의 콘텐츠 성격 및 특성, 문화관광 측면에서의 비젼에 관하여 논의하였다.
여기에서는 CEP-CFP 간의 관련성 관련 연구들을 종합하고 체계적으로 분석해 보고 서로 다른 맥락에서 이루어진 연구들을 비교하여 조절변수를 찾아내기 위해 메타분석을 시도하였다. 연구결과를 보면 첫째, 다섯 가지 CEP척도는 모두 CFP척도와 양의 관련성을 보였으나 환경투자 척도는 유의하지 않았다. CFP척도는 모두 CEP와 정의 상관을 보여 주었다. 둘째, CEP-CFP 간의 관련성을 설명하는 조절변인을 확인하기 위한 메타분석의 결과는 측정방식과 분석(추정)모형은 CEP-CFP 간의 관계를 조절하였다. 반면에 출판년도, 시차변수의 포함 여부, 표본 크기, 학술지 종류는 조절변수로서의 역할을 수행하지 않았다.
이 연구는 한국의 산업발전 과정에서 '기술혁신'이라는 개념이 어떻게 변화하며 사용되어 왔는지를 분석하고자 한다. 이를 위해 한국과학기술단체총연합회(이하 과총)의 기관지인 "과학과 기술" 기사에서 등장한 '기술혁신' 키워드를 중심으로 네트워크 분석을 실시하였다. "과학과 기술"은 1968년부터 지금까지 꾸준히 발간되었으며, 과학기술인 뿐만 아니라 정부부처 관계자 및 과학 분야 기자들을 대상으로 하기 때문에 한국 과학기술사회 전반의 동향을 파악하기 위한 사료로서 가치가 높다. 본 연구에서는 1968년 이후 "과학과 기술"에 실린 기사들 중 제목에 '기술혁신' 키워드가 포함된 모든 기사의 전문을 분석 대상으로 출판 이후부터 현재까지의 기간을 세 구간으로 나누어 '기술혁신'과 동시출현하는 키워드들의 변화 양상을 분석하였다. 이와 같은 분석을 통해서 이 연구는 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 기술혁신 개념은 1970년대와 크게 다를 바 없이 지금까지도 여전히 국가 주도의 산업 발전을 위한 요소로 이해되고 있었다. 둘째, 그럼에도 불구하고 공업, 생산에 국한되어 있던 기술혁신 개념은 1980년대를 거치며 다양한 연구개발 분야 및 이해관계자들을 이어주는 키워드로 변화하였다. 본 연구는 키워드 네트워크 분석을 통해 한국 기술혁신 논의의 변화 양상을 제시하였다는데 의의가 있으며, 연구 결과는 향후 한국적 맥락을 기반으로 한 기술혁신정책의 방향성을 모색하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 기업의 기술 유출 및 특허 침해라는 정보 보안 문제 발생 시, 브랜드 기업의 시장 지위에 따라 가해 및 피해 기업에 대한 소비자 반응이 달라질 수 있다는 점에서 착안하였다. 같은 예로 대한민국 국가대표 축구팀이 약팀과의 경기에서 졌을 때, 일부는 경기력을 비난하지만, 일부는 선수 부상, 날씨, 시차 적응 등 상황이 불리했음에도 잘 싸웠다고 평가하는 경우가 있다. 이처럼 어떤 부정적 결과 대해 사람들은 각자 다른 평가를 한다는 맥락에서 기술 유출과 특허 침해와 같은 정보 보안 문제가 발생한 기업에 대해 소비자 인식과 태도는 다르게 나타날 수 있다. 이와 같이 소비자 관점에서 기대와 실제가 불일치한 지각과정을 설명하는 심리적 메카니즘에는 동화-대조 효과가 있다. 본 연구는 기술 유출 및 특허 침해에서 일어나는 소비자 동화-대조 효과를 심리학의 귀인 이론을 통해 설명하고, 이 때 사람들의 귀인 방향이 브랜드 명성이 높을 때와 낮을 때, 기술 유출 경로가 내부자일 때와 내부자가 아닐 때에 나타나는 소비자 반응을 확인하고자 한다. 또한, 이로써 나타나는 소비자 반응을 귀인 이론의 방향성과 메커니즘을 통해 설명하려 한다. 동화-대조 효과에서 나타나는 귀인의 방향성과 소비자 반응 관계를 분석한다면, 추후 기업의 R&D와 기술 개발 전략, 지적 재산권 침해 이후 사태에 대한 대응과 수습에 가이드를 제공할 수 있을 것이라 기대한다.
Convolutional neural network(CNN)의 등장으로 얼굴 표현 인식 연구는 많은 발전을 이루었다. 그러나, 기존의 CNN 접근법은 미리 학습된 훈련모델에서 Multiple-level 의 의미적 맥락을 포함하지 않는 Attention-embedded 문제가 발생한다. 사람의 얼굴 감정은 다양한 근육의 움직임과 결합에 기초하여 관찰되며, CNN 에서 딥 레이어의 산출물로 나온 특징들의 결합은 많은 서브샘플링 단계를 통해서 class 구별와 같은 의미 정보의 손실이 일어나기 때문에 전이 학습을 통한 올바른 훈련 모델 생성이 어렵다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문은 Backbone 네트워크의 Multi-level 특성에서 Channel-wise Attention 통합 및 의미 정보를 포함하여 높은 인식 성능을 달성하는 Densely Backwarnd Attention(DBA) CNN 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 High-level 기능에서 채널 간 시멘틱 정보를 활용하여 세분화된 시멘틱 정보를 Low-level 버전에서 다시 재조정한다. 그런 다음, 중요한 얼굴 표정의 묘사를 분명하게 포함시키기 위해서 multi-level 데이터를 통합하는 단계를 추가로 실행한다. 실험을 통해, 제안된 접근방법이 정확도 79.37%를 달성 하여 제안 기술이 효율성이 있음을 증명하였다.
관용표현 중에는 중의성을 가진 표현이 많다. 즉 하나의 표현이 맥락에 따라 일반적 의미와 관용적 의미 두 가지 이상으로 해석될 가능성이 있어 이런 유형의 관용표현을 중의성 해소 없이 자연어 처리 태스크에 적용할 경우 문제가 발생하게 된다. 본 연구에서는 관용표현의 특성인 중의성과 더불어 '관용표현은 이미 사용자의 머릿속에 하나의 토큰으로 저장되어 있다'라는 'Idiom Principle'을 바탕으로 관용표현에 대해 각각 표면형, 단순 단일 토큰형, stemming 단일 토큰형 층위의 임베딩을 만들어 관용표현 분류 연구를 진행하였으며, 실험 결과 표면형 및 stemming을 적용하지 않은 단순 단일 토큰으로 학습하는 것보다, stemming을 적용한 후 단일 토큰으로 학습하는 것이 관용표현의 중의성 해소에 유의미한 효과가 있음을 확인하였다.
대화형 에이전트가 일관성 없는 답변, 재미 없는 답변을 하는 문제를 해결하기 위하여 최근 페르소나 기반의 대화 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 한국어로 구축된 페르소나 대화 데이터는 아직 구축되지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 영어 원본 데이터에서 한국어로 번역된 데이터를 활용하여 최초의 페르소나 기반 한국어 대화 모델을 제안한다. 전처리를 통하여 번역 품질을 향상시킨 데이터에 사전 학습 된 한국어 모델인 KoBERT와 KoELECTRA를 미세조정(fine-tuning) 시킴으로써 모델에게 주어진 페르소나와 대화 맥락을 고려하여 올바른 답변을 선택하는 모델을 학습한다. 실험 결과 KoELECTRA-base 모델이 가장 높은 성능을 보이는 것을 확인하였으며, 단순하게 사용자의 발화만을 주는 것 보다 이전 대화 이력이 추가적으로 주어졌을 때 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
한국어에서 문장의 가독성이나 맥락 파악을 위해 띄어쓰기는 매우 중요하다. 또한 자연 언어 처리를 할 때 띄어쓰기 오류가 있는 문장을 사용하면 문장의 구조가 달라지기 때문에 성능에 영향을 미칠 수 있다. 기존 연구에서는 N-gram 기반 통계적인 방법과 형태소 분석기를 이용하여 띄어쓰기 교정을 해왔다. 최근 들어 심층 신경망을 활용하는 많은 띄어쓰기 교정 연구가 진행되고 있다. 기존 심층 신경망을 이용한 연구에서는 문장을 음절 단위 또는 형태소 단위로 처리하여 교정 모델을 만들었다. 본 연구에서는 음절과 형태소 단위 모두 모델의 입력으로 사용하여 두 정보를 결합하여 띄어쓰기 교정 문제를 해결하고자 한다. 모델은 문장의 음절과 형태소 시퀀스에서 지역적 정보를 학습할 수 있는 Convolutional Neural Network와 순서정보를 정방향, 후방향으로 학습할 수 있는 Bidirectional Long Short-Term Memory 구조를 사용한다. 모델의 성능은 음절의 정확도와 어절의 정밀도, 어절의 재현율, 어절의 F1 score를 사용해 평가하였다. 제안한 모델의 성능 평가 결과 어절의 F1 score가 96.06%로 우수한 성능을 냈다.
본 연구는 우리나라 교육계열 전공 여성 박사의 학교와 직장의 진로성취과정에서 겪는 진로개발 및 진로장애를 탐색하는데 그 목적이 있다. 연구의 목적을 수행하기 위하여 최근 5년 이내의 교육계열 전공 여성 박사 42명을 대상으로 질적 연구를 진행하였다. 그 결과 교육계열 여성 박사들은 교수와의 학술활동을 통해서 자신의 진로개발에 영향을 가장 많이 받고 있었으며 둘째, 직장 내에서 유리창효과를 경험한 것으로 나타났다. 셋째, 결혼이라는 것이 기혼 및 미혼 여성 박사 모두 진로개발 시 장애요인이라고 인식했다. 기혼은 자신의 가정과 육아에 대한 책임감과 미혼은 유교적 가치관 속에서 사회적 약자로 인식하고 있었다. 이러한 다양한 경험들은 여성 박사들에게 진로개발을 저해하는 요인으로 나타났지만 주변인의 지지와 자신의 자아실현에 대한 강한 목표의식은 진로장벽을 타계하는 방편으로 나타났다. 본 연구는 여성 박사의 진로개발에는 다양한 관점에서의 맥락이 여성의 진로개발에 영향을 주는 것으로 발견되었다. 여성 박사를 위한 진로지도는 학생들의 요구와 사회 변화에 따라 유동적이고 다각적인 방향에서 접근 하는 것이 필요하다.
본 고는 한국에서 SF가 장르적으로 어떠한 의미를 지니고 있는지에 대해 밝히고자 하는 목적을 가지고 있다. 이제까지 한국에서 SF가 가지고 있었던 특징에 대한 연구는 주로 SF가 가지고 있는 특징적인 요소들에 대한 의미를 밝히거나 작품에 대한 특징들을 지엽적으로 리뷰하는 형식이 주를 이루었다. 하지만 이러한 방법론은 장르로서의 특징을 가지고 있는 SF 텍스트들에 대한 정체성을 간과하고 기존의 방법론을 통해 분석했다는 한계가 있다. SF라는 장르 텍스트의 가치를 명확하게 규정하기 위해서는 장르의 관습과 코드에 대한 이해가 선결되어야 하기 때문이다. 그러기 때문에 본 고는 우선 한국의 SF가 어떤 역사적 맥락을 가지고 들어와서 한국 사회에 수용됐으며, 그 안에서 어떤 의미와 특징들을 가지고 창작되고 독자들과 관계를 맺었는지에 대해 개괄적으로 다루고자 한다. 이를 통해 그동안 학술담론에서 본격적으로 다루지 않았던 대중 서사 및 장르서사로서의 SF에 대해 본격적으로 조망하고, 21세기를 지나 과학적 상상력이 중요해진 시대에 각광을 받으면서 사회적으로 재조명 되기 시작한 SF가 가지고 있는 현재와 미래의 가능성에 대해 실질적으로 재고해 보고자 한다. 본 고는 한국의 SF 텍스트들이 학술담론 내에서 의미작용을 하는데 기본이 되는 배경을 위한 것이다. 이 작업을 통해 그동안 문학의 영역에서도, 그리고 문화현상의 영역에서도 제대로 다루어지지 않았던 수많은 한국 SF는 이후로 학술담론 내에서 유의미한 가치들을 평가받고 이후로 다양한 연구를 통해 재조명될 것이다. 그리고 이러한 작업을 통해 결과적으로 21세기 이후에 다양하게 변주되어 나타나고 있는 한국 서사 영역의 확장과 담론의 발달에도 도움이 될 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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