본 연구의 목적은 뉴스를 보도하는데 있어 유머가 앵커에 대한 신뢰성과 시청자 태도에 미치는 영향을 분석하고, 뉴스타입에 따른 조절효과를 검증하고자 하는 것이다. 이를 위해 뉴스 동영상을 시청한 222명의 대학생을 대상으로 유머의 유무에 따른 앵커에 대한 신뢰도와 앵커에 대한 시청자 태도에 대해 미치는 영향을 분석하였으며, 뉴스타입의 조절효과도 검증해 보았다. 분석결과 유머가 앵커 신뢰도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 앵커에 대한 시청자 태도에는 유의한 차이를 보이지 않았다. 그리고 뉴스 타입의 조절효과는 연성뉴스의 경우에는 유머 사용 여부에 따른 차이가 거의 없는 것으로 분석되었지만 경성 뉴스에서는 유머를 사용하는 경우 앵커 태도가 현저하게 좋아지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결론에는 연구결과의 요약과 시사점, 연구의 한계점 그리고 향후 연구에 대한 제언을 하였다.
This paper overviews different exit strategies for the U.S. from the debt-overhang, and analyses their implications for emerging markets and global stability. These strategies are discussed in the context of the debates about secular-stagnation versus debt-overhang, the fiscal theory of the price level, the size of fiscal multipliers, prospects for a multipolar currency system, and historical case studies. We conclude that the reallocation of U.S. fiscal efforts towards infrastructure investment aiming at boosting growth, followed by a gradual tax increase, aiming at reaching a modest primary fiscal surplus over time are akin to an upfront investment in greater long-term global stability. Such a trajectory may solidify the viability and credibility of the U.S. dollar as a global anchor, thereby stabilizing Emerging Markets economies and global growth.
개념적 모델링(conceptual modeling)은 정보시스템 개발에 있어서 중요한 역할을 수행한다. 그럼에도 불구하고 이를 성공적으로 수행하기 위해 어떠한 방법을 채택해야 하고 그 결과를 어떻게 평가해야 할 것인지에 대한 이론적 성과는 충분하지 않다. 부분과 전체에 대한 개념적 모델링을 평가하기 위해 온톨로지 이론을 도입한 최근의 연구, "Representing Part-Whole Relations in Conceptual Modeling : An Empirical Evaluation"(Shanks et al., 2008)은 개념적 모델링 평가에 실험법을 도입했다는 긍정적인 측면에도 불구하고 비판에 직면했다. 또한 이에 대한 반대 의견이 제시되면서 개념적 모델링을 연구하거나 실무에 활용하려는 사람들에게 혼란을 초래하고 있다. 본 연구는 Bunge-Wand-Weber 온톨로지의 이론적 배경과 성과를 검토하고 논쟁에서 제외된 부분과 전체에 관한 이론적 논의를 추가하여 과연 Shanks et al.의 연구에 대한 비판이 타당한 것인지 살펴본다. 이들 연구에 대한 비판이 주로 실험적 방법의 오류를 지적한 것과 비교하여 본 연구는 Shanks et al.의 연구가 번지(Bunge) 온톨로지를 잘못 활용하고 있으며, 패러다임의 문제라는 지적은 그 근거가 확실하지 않으며, 부분과 전체에 관한 연구개념의 타당성을 확보하지 않았음을 밝혔다. 본 논문을 통해 우리는 Shanks et al.의 연구는 실증적 타당성에 대한 문제뿐만 아니라 기존의 온톨로지 개념들을 적절히 활용하지 않았고 결과적으로 부분-전체에 관한 개념적 모델링 이론에 기여하기보다는 서로 다른 모델링 패턴 간의 단순한 비교에 그쳤다는 점을 주장한다.
인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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