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과거 합격자 시맨틱 데이터베이스를 활용한 디지털 인문학 연구 (Digital Humanities, and Applications of the "Successful Exam Passers List")

  • 이재옥
    • 동양고전연구
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    • 제70호
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    • pp.303-345
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    • 2018
  • 이 논문은 조선시대 과거급제자 명단인 방목의 디지털화 작업이 한 개인의 사회적 배경과 혈통에 대한 정보를 알려주는 것을 뛰어넘어, 양반 사이의 다양한 관계망을 파악하는 자료로서 어떻게 이용할 수 있는지를 보여주는 것이다. 디지털 인문학에서 조선시대 과거 합격자의 명단인 방목은 대단히 흥미로운 자료다. 이 자료를 기반으로 조선시대 사회상을 엿볼 수 있다. 한국학중앙연구원은 방목의 각종 데이터를 XML 문서로 만들어 데이터베이스를 구축 운영하고 있어, 필요한 항목을 추출하고 다양한 통계 자료를 만들 수 있다. 또 방목 데이터와 족보 데이터를 연결한다면 혼인 관계와 지역 연고, 당파 등 한 개인과 지역 사회에 대한 중층적인 스토리텔링을 구현할 수도 있다. 이미 한국학중앙연구원에서는 2005년부터 현재까지 문과방목 무과방목 사마방목 잡과방목의 디지털화를 완료하였다. 이 작업의 결과는 현재 '한국역대인물 종합정보시스템'에서 이용할 수 있다. 조선시대 다양한 과거급제자의 명단을 망라한 이 작업으로 조선시대 지배엘리트로부터 전문직 중인의 명단을 확보할 수 있게 되었다. 그럼에도 아직 이 작업결과를 통해 의미 있는 활용들이 일어나지 못하고 있다. 이 논문은 낱낱이 흩어져 있는 개인 정보들을 디지털 인문학이라는 학문적 접근을 통해 개인의 생애와 그 개인이 몸담은 사회의 심층을 들여다보는 창구로서 어떻게 활용할 수 있는지를 제시하고자 한다. 그래프 데이터베이스에 방목 데이터를 입력하면 급제자가 노드(node)가 되고 각 노드간 친족 관계와 혼인 관계를 시각적으로 살펴 볼 수 있다. 급제자들 상호 간의 인적 관계뿐만 아니라 여기에 족보 데이터를 추가하면 다양한 혼인 관계를 바탕으로 조선시대 문벌 가문의 단초를 한 눈에 알 수 있다.

대학수학교육에서의 챗GPT 활용과 사례 (Use of ChatGPT in college mathematics education)

  • 이상구;박도영;이재윤;임동선;이재화
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제63권2호
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    • pp.123-138
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    • 2024
  • 본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.

어린이, 부모, 교사를 위한 웹기반 감염예방 교육프로그램 개발 (Development of Web-Based Infection Prevention Education Program For Children, Parents and Teachers)

  • 김동희;박정하
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.430-438
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    • 2018
  • 본 연구의 목적은 아동의 감염예방 교육을 위하여 아동, 부모, 교사를 대상으로 웹기반 감염예방교육 프로그램을 개발하고 프로그램 평가를 확인하는 것이다. 웹기반 교육프로그램 개발에 대한 연구결과, 분석, 설계, 개발, 평가의 4 단계로 2015년 2월 1일에 시작하여 2015년 10월 5일에 웹기반 프로그램이 완성되었다. 완성된 웹사이트는 CHILD4HEALTH라고 명명하였다. 감염예방을 위한 교육 콘텐츠는 아동, 부모, 교사의 3 영역으로 구성된다. 대상에 따른 9개의 카테고리는 애니메이션, 어린이 사전, 엄마와 함께, 노래, 퀴즈, 게임, 부모를 위한 교육내용, 교사를 위한 교육내용, 가정통신문이다. 흥미와 교육적 효과를 위해 6개의 캐릭터가 개발되었다. 웹기반 교육프로그램 평가에 대한 연구결과는 웹사이트, 신뢰도, 만족도로 제시된다. 웹사이트 평가결과, 부모들은 사용 용이성 $3.77{\pm}0.70$, 흥미성 $4.07{\pm}0.27$, 유아 적합성 $3.82{\pm}0.67$, 교육적 가치 $4.02{\pm}0.75$, 디자인 특성을 $3.65{\pm}0.53$점으로 평가하였다. 교사들은 사용 용이성 $3.98{\pm}0.37$, 흥미성 $4.00{\pm}0.17$, 유아 적합성 $4.34{\pm}0.60$, 교육적 가치 $4.25{\pm}0.43$, 디자인 특성을 $3.81{\pm}0.56$점으로 평가하였다. 신뢰도 평가는 부모 $8.33{\pm}0.62$, 교사 $8.50{\pm}0.73$, 만족도 평가는 부모 $7.80{\pm}0.77$, 교사 $8.10{\pm}0.74$이었다. 향후 감염병 예방을 위한 교육에 본 연구에서 개발된 교육프로그램이 도움이 될 것이다.

만성 요통 임상연구에 사용된 설문지 현황 고찰 (A Review of Questionnaire for the Clinical Trials on Chronic Low Back Pain)

  • 김두희;신우석;이진원;박원형;차윤엽;고연석;이정한;정원석;신병철;송윤경;고호연;선승호;전찬용;장보형;고성규
    • 한방재활의학과학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.95-115
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    • 2013
  • Objectives The aim of this review is to provide fundamental data for low back pain scales which can be used in clinical trial. Methods We investigated the latest studies on chronic low back pain via PubMed. And we also investigated domestic studies through "http://oasis.kiom.re.kr". 95 research papers were analyzed. Scales were classified into pain scale, function scale, generic health status scale and psychological scale. Results 1) According to foreign clinical studies, Visual Analog Scale (VAS) and Numerical Rating Scale (NRS) were used 18 times as pain scale. Oswestry Disability Index (ODI) was used 20 times as function scale, Roland-Morris Disability Questionnaire (RMDQ) was 17, and Hannover Functional Ability Questionnaire (HFAQ) was used 3 times. 36-item Short Form Health Survey (SF-36) was used 13 times as generic health status scale, Euroqol-5 Dimentions Questionnaire (EQ-5D) was 11, and 12-item Short Form Health Survey (SF-12) was used 3 times. Fear-Avoidance Beliefs Questionnaire (FABQ) was used 9 times as psychological scale, Pain Catastrophizing Scale (PCS) and Tampa Scale for Kinesiophobia (TSK-R) both were used 3 times. 2) According to domestic clinical studies, VAS was used 37 times as pain scale, NRS was 11, and Short Form McGill Pain Questionnaire (SF-MPQ) was used 6 times. ODI was used 30 times as function scale, RMDQ was 2 times only. SF-36 was used once as generic health status scale and Beck's Depression Inventory (BDI) was used 3 times as psychological scale. Conclusions We recommend VAS or NRS as a measure to evaluate pain, and ODI as a measure to evaluate functional disability. And we also recommend SF-36 or SF-12 and EQ-5D as a measure to evaluate generic health status. Finally, we recommend FABQ for use in measuring psychological scale.

수자원분야의 위성영상 활용 현황과 전망 (Present Status and Future Prospect of Satellite Image Uses in Water Resources Area)

  • 김성준;이용관
    • 생태와환경
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    • 제51권1호
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    • pp.105-123
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    • 2018
  • 우리나라의 수자원관련 인공위성 영상정보의 활용능력은 현재 선진국대비 20~30% 수준에 머무르고 있다. 지금까지 수자원분야에서 인공위성영상의 대부분의 활용은 수문모형의 입력자료로서 토지피복도를 사용하는 수준이다. 이 또한 2000년대 건설교통부 '유역조사사업'을 통하여 미국의 Landsat 영상을 활용하여 전국적으로 1975년부터 2000년까지 5년 간격의 기본적인 토지피복도 (USGS level 1~30 m 해상도)를 작성하여 이를 보급한 것으로부터 정착되었다 (국가수자원관리종합정보시스템 http://www.wamis.go.kr/). 2000년 이후로는 환경부가 토지피복도를 제작 공급하는 부처로 구분되어, 이후의 자료로는 2008년 10 m 해상도의 토지피복도가 구축되어 있다. 한편 2000년부터 위성영상을 획득하기 시작한 Terra/Aqua MODIS 위성은 영상정보 활용의 획기적인 전환점을 만들었다고 할 수 있다. 웹상에서 제공하는 다양한 수자원/수문관련 공간정보들이 거의 실시간으로 제공되고 있는 것이다. 공간해상도 또한 250~1,000 m 수준이라 수자원분야에는 충분히 활용이 가능하며, 상세화 (Downscaling) 기술을 개발하여 정보의 수준을 끌어올리기도 한다. 정부는 2005년 8월 국가과학기술위원회에서 '미래 국가유망기술 21'을 확정하였는데, 21개 핵심분야 중에서 공공성 (국가안위 위상제고)을 고려하여 "전지구 관측 시스템과 국가자원 활용"을 선정한 바 있다. 특히 '우주와 지구', '정보와 지식', '안전', '국토관리 및 사회인프라'기술분야에서 제안된 기술들 중에는 원격탐사기술을 중심으로 구성하여, 미래의 원격탐사기술이 수자원분야에 활용될 것을 고지한 바 있다. 이에 건설교통부는 2006년 5월 '국토이노베이션기술개발사업'을 추진하면서 건설교통 R&D 혁신로드맵의 "재해예방 및 감지기술 분야"에서 홍수재해 예방시 원격탐사기술이 큰 비중을 차지하는 것으로 제안한 바있다. 한편, 2013년에는 국토교통부 국토교통과학기술진흥원에서 '위성정보를 활용한 글로벌 수자원 감시, 평가, 예측시스템 개발'을 위한 기획을 거쳐 2014년 7월 '국토관측센서 기반 광역 및 지역 수재해 감시 평가 예측기술 개발 연구단 (2014~2019)'이 발족되었다. 기술개발 내용으로는 위성정보 기반의 수문기상인자 산출기술, 미계측유역 수자원변동 분석기술, 수문학적 가뭄감시 및 전망기술, 하천건천화 추적기술 등이 포함되어, 수자원분야에서 원격탐사기술의 획기적인 발전이 기대되고 있다. 또한, 정부는 2020년대에 수자원 전용위성을 쏘아올릴 계획을 가지고 있어, 인공위성영상을 활용한 연구는 급성장할 것으로 예상된다. 현재 원격탐사 기술개발을 위한 다양한 위성영상 분석소프트웨어 (PG-STEAMER, ERDAS, ER-MAPPER, IDRISI, ArcGIS 등)들이 적정한 가격으로 개발되어 있으므로, 분석툴에 대한 물리적인 환경은 갖추어져 있다고 볼 수 있다. 지난 30여년 동안 GIS를 이용한 다양한 수자원 관련연구가 정착되어 온 것과 마찬가지로, 이제 원격탐사관련 위성영상정보의 활용연구가 활성화되어 다양한 기술개발을 통한 수자원분야의 우주기술시대를 맞이하기를 기대해 본다.

한국 토양정보시스템 소개 (An Introduction of Korean Soil Information System)

  • 홍석영;장용선;현병근;손연규;김이현;정석재;박찬원;송관철;장병춘;최은영;이예진;하상건;김명숙;이종식;정구복;고병구;김건엽
    • 한국토양비료학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.21-28
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    • 2009
  • 토양정보는 식량생산, 지속적인 토지이용 계획, 종다양성 평가에 사용되는 기본적인 자료이다. 본 논문에서는 우리나라 토양조사의 역사, 다양한 축척의 토양도 구축과 토양검정, 토양도와 토양검정 자료의 특성, 농업환경 변동 모니터링을 통한 일반농경지 및 취약농경지 토양, 토양정보의 전산화에 따른 토양데이터베이스와 토양정보시스템 소개, 구축된 토양정보의 활용과 향후 방향에 대해 논하였다. 40여년 동안 수행되었던 국책 토양조사 사업 결과 두 종류의 토양 데이터베이스가 구축되었는데, 다양한 축척의 토양도(1:250,000, 1:50,000, 1:25,000, 1:5,000)를 GIS DB로 전산화한 수치토양도 DB와 필지단위로 조사된 화학성 위주의 토양분석 성적을 구축한 토양비옥도 DB이다. 최근에는 친환경농업육성법 시행령에 따른 경작형태 및 오염원별 농경지 토양의 이화학성 및 중금속 함량 조사 자료를 GIS DB로 구축하여 공간적인 분포와 시계열적인 변화를 분석하는 자료로 활용하고 있다. 한국토양정보시스템(http://asis.rda.go.kr)에서 제공하는 토양전자지도는 총 89종으로 토성, 경사, 지형, 모재, 배수등급, 자갈함량, 유효토심 등 토양 GIS 주제도 50종, 사과, 배, 마늘, 수박 등 작물 재배적지 39종 이고, 62종의 토양통계 정보를 제공하고 있다. 토양 변동 정보는 농업환경자원 인벤토리에 기반하여 국립농업과학원에서 구축중인 농업환경자원정보시스템을 통하여 일반농경지의 화학성의 공간적인 분포와 시간적인 변화 정보를 제공될 예정이다. 또한, 기존의 자료를 기반으로 최소한의 실측 자료만으로도 토양의 기능과 환경변화를 예측을 할 수 있는 디지털 지도 작성 기술이 절실히 요구되고 있어 정보시스템은 이를 뒷받침할 수 있어야 할 것이다.

한국 친환경농업단지의 왕우렁이 월동 및 분포특성 (Distribution Characteristics and Overwintering of Golden apple snails, Pomacea canaliculata (Gastropoda:Ampullariidae) at the Environment-friendly complex in Korea)

  • 신이찬;변영웅;이병모;김주리;윤현조;윤지영;이영미;한은정;박상구;국용인;최덕수;조일규;홍성준
    • 한국환경농학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.279-289
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    • 2021
  • BACKGROUND: Recently, the golden apple snail, Pomacea canaliculata has been used as an environmentally-friendly weed-control agent in rice farming. Although effective for this particular style of farming, P. canaliculata can be destructive to other crops. The objective of this study was to identify overwintering as well as regional and seasonal distribution characteristics of P. canaliculata. Notably, winter is typically fatal for P. canaliculata. However, owing to increasing average global temperatures, we assessed the ability of P. canaliculata to survive through uncharacteristically warm winters. METHODS AND RESULTS: To examine the distribution and overwintering regions of P. canaliculata, We conducted a survey from April 2020 to May 2021 on environmentally-friendly rice fields, agricultural waterways, and streams in 23 cities belonging to 8 provinces. In addition, because air temperature may influence the distribution density of P. canaliculata, we analyzed the winter temperature data (http://weather.rda.go.kr). CONCLUSION(S): In 2021, overwintering of P. canaliculata (1-3 individuals/m2) was observed in the Goheung and Yeongam regions in Jeonnam. Overwintering of P. canaliculata was observed in fewer regions in 2021 than in 2020; this fact may be attributed to the lower minimum temperatures measured in 2021 (approximately 8℃ lower) than those in 2020. Our results suggest that overwintering occurs as long as overnight temperatures are ≥ -15℃, but can take place if temperatures are as low as -19℃.

텍스트 마이닝을 이용한 2012년 한국대선 관련 트위터 분석 (Analysis of Twitter for 2012 South Korea Presidential Election by Text Mining Techniques)

  • 배정환;손지은;송민
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.141-156
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    • 2013
  • 최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.

초위성체 마커를 활용한 가축다양성정보시스템(DAD-IS) 등재 재래닭 집단의 유전적 다양성 분석 (Genetic Diversity of Korean Native Chicken Populations in DAD-IS Database Using 25 Microsatellite Markers)

  • 노희종;김관우;이진욱;전다연;김승창;고응규;문성실;이현정;이준헌;오동엽;변재현;조창연
    • 한국가금학회지
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    • 제46권2호
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    • pp.65-75
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    • 2019
  • 본 연구는 세계식량농업기구(FAO) 가축다양성정보시스템(DAD-IS)에 등재되어 있는 우리나라 재래닭 집단의 유전적 다양성 및 외래품종과의 차별성을 분석하기 위해 25개의 초위성체(MS) 마커를 이용하여 총 18개 집단 548수의 유전자형을 분석하였고, 이를 토대로 기대($H_{\exp}$) 및 관측이형접합도($H_{obs}$), 다형정보지수(PIC), 유전거리, 유전적 균일도 등을 계산하였다. 마커별 다형성 분석 결과, 총 195개의 대립유전자가 나타났으며, $H_{\exp}$와 PIC의 경우 MCW0145에서 각각 0.646, 0.569로 가장 높았으며, $H_{obs}$의 경우 ADL0278에서 0.773으로 가장 높은 수치를 보이고 있었던 반면, MCW0078에서는 $H_{\exp}$, $H_{obs}$, PIC가 각각 0.263, 0.291, 0.217로 가장 낮은 것을 확인할 수 있었다. 집단간 다양성 분석 결과로는 MNA, $H_{\exp}$, $H_{obs}$, PIC 모두 황갈색재래종(KNY) 집단(각각 4.60, 0.627, 0.643, 0.563)에서 가장 높게, 횡성약닭(HYD) 집단(각각 1.84, 0.297, 0.286, 0.236)에서 가장 낮게 나타났다. 대립유전자형의 빈도를 바탕으로 계산된 18개 품종간의 DA 유전거리 분석 결과, 횡성약닭(HYD)와 화이트레그혼F(LGF) 집단 사이에서 0.675로 가장 먼 유전거리를 형성하고 있었으며, 같은 품종인 로드아일랜드레드 두 집단(RRC, RRD) 사이에서 0.027로 가장 가까운 유전거리를 보였다. 한편, 같은 품종임에도 불구하고, 코니시 두 집단(COS, COH)사이에서는 0.313의 비교적 먼 유전거리를 나타내고 있었다. 집단의 실제 구조를 확인하기 위한 집단별 균일도 분석 결과, K=15에서 최적의 K값(${\Delta}K:66.22$)을 얻을 수 있었으며, 18개의 집단 중 14개의 집단에서 90% 이상의 높은 유전적 균일도를 나타내며 독립적인 군락을 형성하고 있었다. 또한, 황갈색재래종(KNY), 현인흑계(HIC), 연산오계(KNO) 집단에서도 각각 88.9%, 83.9%, 76.3%로 독립적인 군락을 형성하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 반면, 제주재래닭(JJC)의 경우 독립적인 군락을 형성하지 못하고, 황갈색재래종(KNY) 집단이 속해 있는 2번 군락에서 가장 높은 44.3%의 균일도를 보이고 있었으며, 3번 군락(17.7%)과 8번 군락(19.1%)에도 일부 포함되어 있는 것으로 보아 집단 조성 과정에 있어 타집단과의 교잡이 일어났을 것으로 추정되며, 독립적인 집단으로 구분하는 것이 어렵기 때문에 추후 개체식별을 통한 지속적인 계획교배를 실시하여 유전적 고정화 작업이 이루어질 필요성이 있을 것으로 판단된다. 이상의 결과로 DAD-IS에 등재되어 있는 우리나라 재래닭 집단이 외래 토착종 집단과 확연하게 구분이 되며, 각 재래닭 집단간에도 비교적 뚜렷하게 구분되는 것을 확인함으로써, 고유 종자로서의 과학적인 근거를 확보할 수 있었으며, 추후 재래닭 유전자원에 대한 국가 수준의 관리 및 평가를 통해 다양한 육종 소재로 이용할 수 있는 기초자료로써 활용될 수 있을 것으로 보인다.

텍스트 마이닝을 이용한 감정 유발 요인 'Emotion Trigger'에 관한 연구 (A Study of 'Emotion Trigger' by Text Mining Techniques)

  • 안주영;배정환;한남기;송민
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.69-92
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    • 2015
  • 최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.