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사이버농업기술교육 참가자의 특성과 교육효과 (Participant Characteristic and Educational Effects for Cyber Agricultural Technology Training Courses)

  • 강대구
    • 농촌지도와개발
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    • 제21권1호
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    • pp.35-82
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    • 2014
  • 이 연구는 사이버농업기술교육 참여자의 학습특성과 효과를 분석하여, 적절한 지원방안을 제언하고자 수행되었다. 이를 위하여 문헌연구와 인터넷 조사를 통하여 수행되었다. 이 연구를 통하여 밝혀진 결과는 다음과 같다. 사이버농업기술교육을 수강하는 학생들은 50대와 40대의 대졸수준의 도시출신으로 농업분야 전공자가 아닌 사람들이 다수로서, 월 200-300만원미만의 소득을 올리고 있고, 주로 남성이 농사지식, 개인적능력개발, 담당업무처리능력 개발 목적으로 주로 참여하고 있고, 사이버교육이나 농업에 대한 선행학습경험이 약간 부족한 수준이었고, 학습양식은 구체적-순차적형, 두 가지 이상 복합형이 많았다. 사이버 농업기술교육에서 전반적으로 만족도나 학업성취는 우수하고, 내용구성이나 현업적응도는 비교적 적절한 수준이며, 운영지원과 영향력, 학습과정은 보통수준이었다. 한과목이하 이수집단보다 두과목이상 이수집단이 영향력 평가가 긍정적이었고, 수료증과정과 공개과정 모두를 이수한 집단이 공개과정만 이수한 집단보다 만족도가 더 높았다. 이상의 연구결과를 통하여 농촌진흥청 사이버 농업기술과정에 대한 지원방안을 특성화 프로그램으로의 확대, 지원인력의 확대, 온라인과 오프라인 모임공간 제공, 교육생지역의 농업기술센터와의 연계를 통한 blended learning system 도입, 학습자들의 이해를 돕기 위한 용어와 사전 제시, 흥미유발과 지원을 도울 사이버 튜터 및 인터넷 전화 활용을 제안하였다.

한국어 음소 최소대립쌍의 계량언어학적 연구: 초성 자음을 중심으로 (A quantitative study on the minimal pair of Korean phonemes: Focused on syllable-initial consonants)

  • 정지은
    • 말소리와 음성과학
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    • 제11권1호
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    • pp.29-40
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    • 2019
  • 이 연구의 목적은 한국어 음소의 최소대립쌍 출현 양상에 대해 계량언어학적으로 알아보는 것이다. 최소대립쌍은 한 언어에서 음소의 체계를 세우는 데 중요한 역할을 하고, 기능부담량의 측정에도 중요한 척도가 됨에도 불구하고 아직까지 한국어 음소의 최소대립쌍에 대한 전면적인 연구가 이루어지지 않았다. 이를 위해 "우리말샘"의 표제어 325,715개의 발음을 대상으로 초성 위치에서의 자음 최소대립쌍의 개수를 절대수치와 상대수치로 산출하고, 최소대립쌍을 이루는 두 단어의 품사 관계에 대해서 분석했다. "우리말샘"을 연구의 대상으로 삼은 이유는 최소대립쌍 분석은 기본적으로 사전을 통해서 이루어져야 한다고 판단했고, 한국어 사전 중 규모가 가장 크기 때문이다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 최소대립쌍은 총 153가지, 337,135개였다. 개수가 많은 음소 쌍(/ㅅ-ㅈ/, /ㄱ-ㅅ/, /ㄱ-ㅈ/, /ㄱ-ㅂ/, /ㄱ-ㅎ/)은 평음의 비중이 높고, 개수가 적은 음소 쌍(/ㅃ-ㅋ/, /ㄹ-ㅃ/, /ㅉ-ㅋ/, /ㄸ-ㅋ/, /ㅆ-ㅋ/)은 경음의 비중이 높았다. 최소대립쌍 형성에 많은 역할을 담당하는 음소를 개별 음소 단위에서 살펴보면 /ㄱ, ㅅ, ㅈ, ㅂ, ㅊ/ 순으로 높게 나타났는데, 경구개음의 비율이 높게 나타난 것이 특징적이었다. 삼지적 상관속을 이루는 장애음의 최소 대립쌍 관계에도 조음 위치와 조음 방법에 따라 차이가 나타났다. 최소대립쌍의 절대수치와 상대수치의 상관계수는 0.937로 높은 상관관계를 보였다. 둘째, 최소대립쌍을 이루는 두 단어의 품사는 '명사-명사'의 최소대립쌍이 70.25%로 가장 많았고, 그다음으로 '동사-동사' 쌍이 14.77%로 나타나 이 두 유형이 전체 85% 이상을 차지했다. 초성 최소대립쌍의 품사 일치율은 87.91%로 나타나 최소대립쌍은 의미 형태적으로도 비슷한 범주로 묶일 수 있음을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 한국어 음소와 관련된 기초 자료로서 국어학, 언어 병리학, 언어 교육, 언어 습득, 음성 공학 등의 다양한 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

부동산 정책 관련 트위터 게시물 분석을 통한 대중 여론 이해 (Understanding Public Opinion by Analyzing Twitter Posts Related to Real Estate Policy)

  • 김규리;오찬희;주영준
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제56권3호
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    • pp.47-72
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    • 2022
  • 본 연구는 시간의 흐름에 따른 부동산 정책의 주제 동향과 부동산 정책에 대한 대중의 감성 여론을 파악하고자 하였다. 부동산 정책 관련 키워드('부동산정책', '부동산대책')를 이용하여 2008년 2월 25일부터 2021년 8월 31일까지 13년 6개월 동안 작성된 총 91,740개의 트위터 게시물을 수집하였다. 데이터를 전처리하고 공급, 부동산세, 금리, 인구 분산으로 범주화 하여 총 18,925개의 게시물에 대하여 감성 분석과 다이나믹 토픽 모델 분석을 진행하였다. 범주별 키워드는 공급 범주(임대주택, 그린벨트, 신혼부부, 무주택자, 공급, 재건축, 분양), 부동산세 범주(종부세, 취득세, 보유세, 다주택자, 투기), 금리 범주(금리), 인구 분산 범주(세종, 신도시)와 같다. 감성 분석 결과, 한 명이 평균 하나 또는 두 개의 긍정 의견을 게시한 걸로 확인되었고, 부정, 중립 의견의 경우, 한 명이 두 개 또는 세 개의 게시물을 게시한 걸로 확인되었다. 또한 일부 대중들은 부동산 정책에 일관된 감정을 가지고 있지 않고 긍정, 부정, 중립의 의견을 모두 표현하는 것을 유추할 수 있었다. 다이나믹 토픽 모델링 결과, 부동산 투기 세력, 불로소득 주제에 대한 부정적인 반응이 꾸준히 파악되었으며, 긍정적인 주제로는 주택 공급 확대와 무주택자들의 부동산 구입 혜택에 대한 기대감을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 선행연구들이 특정 부동산 정책의 변화와 평가에 초점을 맞춰 분석한 것과는 달리, 소셜미디어 플랫폼 중 하나인 트위터에서 게시물을 수집하고 감성 분석, 다이나믹 토픽 모델링 분석을 활용하여 부동산 정책 평가자인 대중의 감성과 여론을 알아보고 시간의 흐름에 따른 부동산 정책에 관한 잠재적 주제와 동향을 파악했다는 것에 학술적 의의가 있다. 또한, 본 연구를 통해 부동산 정책에 대한 대중의 여론에 기반한 새로운 정책 제정에 도움을 주려고 한다.

애니메이션 입체 영화에 대한 연구 (Study of Animation 3-Dimensional Motion Picture)

  • 민경미
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권9호
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    • pp.127-142
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    • 2005
  • Study of Animation 3-Dimensional Motion Picture국내뿐만 아니라 전 세계의 수백만의 인구가 영상을 접하고 있다. 영상은 움직이는 형상을 시각화 하는 것에서 지식, 정보 전달의 매체로서 자리 매김 하였다. 과학의 발전은 온라인(Online)시대를 열어주었고 온라인 시대의 정보습득은 지속적으로 고속화 되어, 과량의 정보 속에서 선택을 해야 하는 관객들을 함께 가속화 시키고 있다. 선택적인 측면에서 시각적인 전달 방법은 급변하는 시대의 요구에 맞게 변화하게 된다. 다량의 정보 속에서 순간의 선택을 받기 위한 일한으로, 1차적인 요건은 시선을 집중시키는 것이며, 그에 상응하는 만족감을 선사하는 것이다. 영상의 초기는 실제로 자신이 보고 있는 상황을 그대로 옮기고자 하는 욕구에서 출발한 것이다. 정지화면에서 만족하지 못한 인간은 움직이는 화면(Film)을 개발하였고 양안의 시점의 차이와 광선의 자극 반응을 감안한 실제 인지하는 시점보다 더 입체감을 만들어내는 영상을 가늠 해내는 연구를 하게 된다. 이는 컬러 필름(Color Film)에서 입체영상 개발까지 놀라운 성과를 누리게 된다. 인간의 가시적인 면에 대한 욕망의 추구 즉, 극대화된 실재감(Reality) 있는 볼거리 추구는 영상이 포함되는 모든 분야에 지속적으로 요구되고 있다. 지금 수백만의 인구가 보편적으로 보고 있는 영상들은 평면적이다. 화면의 깊이 감(Depth)과 착시현상(Optical Illusion)은 효과적으로 현실감을 주며 정보를 전달한다. 하지만, 인간의 양안 시점차이로 인식하는 입체감은 평면속에서 만들어 내는 깊이 감으로는 현실감 있게 인식하는데 한계점이 존재한다. 이러한 한계를 만족시킬 입체 영상) 입체영상은 영화에서 시작되었으나, 20c후반기에 들어서면서 애니메이션 분야와 모바일, 광고 패널, 텔레비전등의 매체를 이용한 입체 영상의 개발로 인하여 특정 분야에 한정 시킬 수 없으므로 영상으로 칭한다. 입체 영상은 21c에 들어서면서 영상매체의 한 분야로 급부상하고 있다. 1900년 무렵부터 연구된 입체영화(3-Dimensional motion Picture)는 In여 년이 지난 지금 대중화를 눈앞에 두고 있다. 국내에서는 놀이 동산이나 박물관등에서 흔히 볼 수 있다. 하지만 앞으로는 HDW등의 대중화로 화질의 발전을 이룬 텔레비전 분야 등에서 실용화 될 전망이다. 국제적인 흐름과 함께 국내에서도 입체 영화에 대한 연구가 활성화 되어 영상산업의 한 주류로서 대두되고 있다. 이러한 상황에서 입체영상에 대한 이해와 콘텐츠(Contents)의 개발은 기술적인 진보에 발맞추어 준비되어야 한다. 본 논문은 이러한 기술적인 계보에 발맞춘 영상 콘텐츠 개발에 박차를 가하고자 앞으로의 발전분야에 대한 기술적인 면과 기법적인 면을 제시하여 기술만 앞서고 내용은 수입하는 수입국이기 보다는 미리 준비하여 비전문가나 타국의 기술에 선점 당하지 않는 분야로 성장할 수 있는 진보적인 영상 인들의 관심과 지속적인 연구를 독려하고자 한다.

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Emoticon by Emotions: 소비자 감성 기반 이모티콘 추천 시스템 개발 (Emoticon by Emotions: The Development of an Emoticon Recommendation System Based on Consumer Emotions)

  • 김건우;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.227-252
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    • 2018
  • 인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.