• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.65-76
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• 2023

기술 창업 및 스타트업 분야에서는 인공지능(AI)의 발전이 사업 모델 혁신의 핵심 주제로 부상하였다. 이를 통해 벤처기업들은 경쟁력 확보를 위해 AI를 중심으로 다양한 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계 간의 관계를 국내 뉴스 기사를 분석하여, 기술 창업 분야의 동향을 파악하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구는 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 1990년부터 2023년 8월 10일까지의 국내 뉴스 기사에서 ChatGPT의 등장 전후를 중심으로 GenAI 관련 뉴스 기사, 주요 이슈 및 트렌드의 변화를 조사하였으며, 네트워크 분석 및 키워드 시각화를 통해 관련성을 시각화하였다. 연구결과, 2017년부터 2023년까지 GenAI에 대한 언급이 기사 내에서 점차 증가하였다. 특히, OpenAI의 GPT-3.5를 기반으로 한 ChatGPT 서비스가 주요 이슈로 부각 되었는데, 이 서비스는 OpenAI의 DALL-E, Google의 MusicLM, VoyagerX의 Vrew 등과 같은 언어 모델 기반 GenAI 기술의 대중화를 시사하였다. 이로써 생성형 인공지능은 다양한 분야에서의 유용성을 입증하며, ChatGPT 출시 이후 국내 기업들의 한국어 언어 모델 개발 활동이 활발히 이루어지고 있는 것으로 확인되었다. 리튼 테크놀로지스와 같은 스타트업들도 GenAI를 활용하여 기술 창업 분야에서의 영역을 확장하고 있다. 본 연구에서는 GenAI 기술과 스타트업 창업 활동 간의 연관성을 확인하였으며, 이는 혁신적인 비즈니스 전략의 구축 지원을 시사하며 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장을 지속해서 형성할 것으로 전망된다. 더 나아가 국제적 동향 및 다양한 분석 방법의 활용, 실제 현장에서의 GenAI 응용 가능성을 모색하는 연구가 요구 된다. 이러한 노력은 GenAI 기술의 발전과 스타트업 생태계의 성장 발전에 이바지할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.91-108
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• 2020

박지성 선수의 2005년 맨체스터 유나이티드 FC 입단 이후로, 국내에서 프로축구 유니폼 시장이 본격적으로 성장하기 시작했다. 이후, 국내 선수들의 해외 리그에서 활약이 계속되면서 국내에서도 잉글랜드 프리미어리그에 대한 대중의 관심이 지속되고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 국내 프로축구 팬들의 유니폼 소비에 전반적인 소비자 인식을 알아보고, 선수의 영입에 따른 소비자 인식 변화를 비교하고자 했다. EPL의 토트넘에서 활동하고 있는 손흥민 선수의 영입 전후를 중심으로 소셜 미디어에 나타난 프로축구 팬들의 소비자 인식과 구매 요인을 알아보았다. 'EPL 유니폼'을 키워드로, 국내 포털사이트와 소셜 미디어의 게시글을 수집하고, 텍스트 마이닝, SNA, 회귀분석을 사용하여 분석했다. 연구 결과, 첫째, 선수의 소속 팀, 실적, 포지션과 구단의 실적, 순위, 리그의 우승 여부가 프로축구 유니폼의 구매와 탐색에 있어 주요 요인으로 확인되었다. 가격, 디자인, 사이즈, 로고 등과 같은 항목보다 유니폼의 형태, 마킹, 정품 여부, 스폰서와 더 중요하게 작용하고 있었다. 둘째, 구조적 등위성 분석과 군집분석을 통해 국내 프로축구 팬들 사이에서 유니폼과 관련되어 언급되고 있는 주요 주제를 알아본 결과, EPL에 소속된 구단과 유명 선수들이 가장 핵심적인 주제로 나타났다. 셋째, 프로축구 유니폼에 대한 시기별 주제는 월드컵과 EPL 리그에 대한 관심에서 EPL에서 활동하는 다양한 국내외 선수들에 대한 관심으로, 2015년 이후에는 유니폼 자체에 대한 것으로 주제가 변화했다. 이를 통해, 선수들의 이적에 따라 선수가 소속된 해당 구단의 유니폼이 관심을 받고 있음을 알 수 있었다. 넷째, 남녀 소비자 모두 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라서 토트넘이 소속된 리그인 EPL에 대한 관심도 증가하는 것으로 나타났다. 여성의 경우 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라 축구 유니폼에 대해서도 관심을 가지는 것으로 나타난 반면, 남성의 경우 손흥민 선수에 대한 관심과 축구 유니폼에 대한 관심 사이의 관계가 유의하게 나타나지 않았다. 각 구단은 선수와 구단의 성적과 이미지 관리, 스폰서 브랜드 관리에 집중하고, 선수의 이적이 결정되면 선수의 자국에 해당 물량의 공급을 늘리며, 인기를 끌고 있는 선수의 등번호가 부착된 유니폼의 경우에는 여성을 위한 다양한 사이즈를 제공해야 할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.193-212
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• 2011

스마트폰의 대중화와 함께 모바일 메신저 서비스는 모바일 시장의 중요한 키워드로 부상하고 있다. 갈수록 경쟁이 심화되고 있는 모바일 메신저 시장에서 고객 충성도 제고는 기업 비즈니스 생존을 위한 열쇠이자, 기업 마케팅 전략의 목표 일 것이다. 이에 본 연구는 모바일 메신저 서비스 수용 후 발생되는 지각된 고객가치, 사용-확산 그리고 충성도 간에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고, 연구 결과를 통해 모바일 메신저 서비스 고객 확보 및 충성도 제고를 위한 시사점을 제공하고자 하는 것이 연구의 주목적이라 할 수 있다. 연구결과, 지각된 가치는 서비스 사용량에 영향을 미친다는 결과가 나타났다. 또한 사용량은 지속적 사용의도와 타인 추천의도에 영향을 미치며, 사용 다양성은 타인 추천의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 지각된 가치는 지속적 사용의도와 타인 추천의도에 영향을 미치며, 브랜드 전환의도의 경우 사회적 가치 요인만이 브랜드 전환의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과에 따른 시사점으로 서비스 제공자는 모바일 메신저 서비스 사용을 확산시키고 지속적인 사용을 촉진하기 위하여 첫째, 사용자들의 서비스 사용과 연결된 지각된 가치에 대한 인식을 고취 시킬 필요가 있으며, 둘째, 서비스의 충성도에 영향을 미치는 사용-확산 패턴이 다름을 인식하고, 충성도를 제고 할 수 있는 사용자의 사용-확산 전략을 수립 할 필요성이 있다. 마지막으로, 사용자가 경쟁적인 대안에서 충족시킬 수 있는 고객가치 요인이 무엇인지 분석하여 고객 충성도를 높이고 관계를 지속해나갈 수 있는 방법을 모색해야 할 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권1호
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• pp.33-46
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• 2021

과학교육에서 탐구는 중요한 위치를 차지하고 있으며, 탐구와 관련된 연구가 폭넓게 이루어지고 있다. 그러나 '탐구'라는 개념의 포괄성으로 인해 연구자마다 그 의미를 다르게 인식하고 있으며 접근 방법도 다양하다. 또한 과학교육에서 탐구를 활용한 수업의 성과가 실제학생들에게 유의미한 변화를 보장하는 것은 아니라는 비판이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 과학교육에서 최근 3년간 탐구를 주제로 한 SSCI급 연구 논문의 동향을 살펴봄으로써 탐구와 관련된 연구내용을 탐색하고 추후 연구에 필요한 시사점을 도출하고자 하였다. 분석에 활용된 연구물은 International Journal of Science Education, Journal of Research in Science Teaching, Research in Science Education, Science Education이며, 핵심 주제어에 "inquiry(enquiry)"를 직접적으로 제시하고 있는 연구물로 한정하였다. 추출된 논문 75편을 토대로 유목화 과정이 이루어졌고, 주제와 특징을 반영하여 귀납적으로 분석틀을 도출하였다. 탐구에 대한 인식 및 관점, 탐구 학습을 위한 전략 및 지원, 탐구 기반 수업을 위한 교사 전문성 발달의 세 가지 측면으로 나누어 각 범주별 구체적인 사례를 제시하였다. 과학 탐구에 대한 시사점을 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, 탐구를 함축적 명제로 정의하거나 몇 개의 단계적 절차로 제시하기보다는 탐구의 의미를 보다 종합적이고 총체적으로 파악하도록 유도하고 있었다. 둘째, 탐구 기반의 수업이 과학의 인지적, 기능적, 정의적 영역의 모든 측면에서 효과적인가에 대해서는 그 한계를 명확히 제시하고, 맥락 의존적이고 교과 특이적인 탐구의 속성과 한계를 파악할 것을 강조하였다. 셋째, 과학 탐구 기반 수업에서 불확실성은 학습자가 탐구를 시작하고 관심을 갖도록 하는 데에는 도움이 될 수 있으나, 자료를 인지하여 지식을 재구성하는 과정에서는 명시적이고 구체적인 안내와 비계가 적절한 타이밍에 이루어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.93-111
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• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.93-110
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• 2015

기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.131-146
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• 2011

오늘의 글로벌 네트워크 비즈니스 환경에서 비서직 종사자들에게 신속 정확한 정보수집 능력과 올바른 판단력은 그 어느 때보다 필요한 역량으로 중시되고 있다. 비서직 업무 수행에 필요한 대부분의 지식은 체험지 혹은 경험지이기 때문에 비서가 주어진 문제를 해결하기 위해서 과거의 비슷한 사례를 참고하는 방법은 매우 타당한 것이며, 경험이나 선례를 적용함으로서 실패할 요인을 줄이고 문제 해결의 질을 높이는 동시에 시간을 단축시킬 수 있다. 본 연구에서는 비서 업무 수행 시 특정 문제 해결에 필요한 정보를 사례기반 추론에 근거하여 현재 문제와 가장 유사한 과거의 사례를 추천하는 시스템(COKRS : Case-based reasoning Office Knowledge Recommender System, 이하 COKRS)을 설계하고 프로토타입을 구축함을 목적으로 한다. 본 연구 결과인 COKRS는 비서직에서 뿐만 아니라 일반 사무영역에서의 지식관리 목적으로도 확대 이용 될 수 있을 것이다.

• 트랜스-
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• 제3권
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• pp.55-86
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• 2017

본 논문은 포스트 시네마 시대가 도래함에 따라 영화 매체에 대한 재사유와 동시대 영화들의 특정한 경향들을 포섭할 수 있는 개념이 필요하다는 자각에서 출발했다. 최근, 새롭게 등장한 도전적이면서 변화무쌍한 실험적인 영화들은 고전적인 미장센과 몽타주 분석만으로 접근하기 힘든 미학을 선보인다. 고전적 개념 틀로 분석하기가 곤혹스러운 영화들을 본고에서는 에이드리언 마틴이 제시한 디스포지티프 논의를 수용해서 고찰했다. 디스포지티프적 움직임은 디지털 테크놀로지가 기반이 되는 현대의 미디어 환경 속에서 급격히 늘어나긴 했지만 이 흐름이 어떤 특정한 시대에만 국한된 현상은 아니다. 일부 고전영화에서도 그 움직임이 감지됐으며 1920년대 아방가르드 영화들, 1960년대 모더니즘 영화들 일부에서 디스포지티프 경향은 계속 존재했었다. 영화적 디스포지티프의 명확한 개념화를 위해 본 논문은 오늘날 영화이론에 유입되고 있는 디스포지티프 논의의 근원을 살펴보았다. 하지만 인문학적 차원에서 논의되는 디스포지티프 이론은 분명 영화에서 거론되는 것과는 차이가 있다. 따라서 본고는 마틴의 노고로 가시화된 디스포지티프의 시네마틱한 요소를 부각시키면서 논의를 진행했다. 푸코가 정초한 디스포지티프의 기본적 의미는 이질적인 요소들로 구성된 장치의 배치와 배열이다. 때로는 이질적인 요소들의 앙상블 그 자체를 가리키기도 한다. 디스포지티프 논의를 촉발시켰던 푸코의 개념을 빌어 디스포지티프 영화를 정의한다면, 고전적 영화의 조건들을 구성하는 이질적 요소들의 재(탈)배치와 배열로 이루어진 새로운 '고안물(constraption)'이라고 할 수 있을 것이다. 어떤 것이 새로운 고안물이 되기 위해서는 그것을 이루는 요소들, 즉 힘들의 배열과 배치에 변화가 일어나야 한다. 당연히 그 요소들은 내적인 요소와 외적인 요소들을 아우른다. 내적인 요소는 주로 영화의 컨벤션에 대한 것이며 외적인 요소는 영화를 둘러싼 정치, 문화, 사회적인 조건과 영화를 가능하게 하는 광학적, 물리적 토대 모두를 포함한다. 영화는 어떤 매체보다도 빠른 속도로 다른 매체와 손쉽게 '네트워킹'하며 새롭게 '고안된' 미학 양식을 만들 수 있다. 상호매체성으로 정의되는 디지털 시대의 두드러진 특징을 디스포지티프 개념으로 바라본다면 영화뿐만 아니라 예술 전반에 걸쳐 발생하는 새로운 흐름들을 이해하는 데 도움이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.1-13
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• 2015

빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.111-123
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• 2013

개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.