• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.601-613
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• 2016

본 연구의 목적은 미디어 환경과 미디어 사용에 대한 아동의 심성모형을 분석하여 제시하고 이를 토대로 교육적 시사점을 제공하는 것이다. 이를 위하여 10명의 초등 4-5학년 연령대 아동과의 인터뷰, 그림 그리기, 연상 단어 제시하기, 문장 완성하기의 네 가지 활동을 통하여 데이터를 수집하였고 연구자 2인에 의해 질적으로 분석되었다. 먼저 문장 완성활동과 연상 단어 활동을 통해 도출된 의미 구성요소는 미디어 기기, 소통성(소외감), 유능함(공급원), 오락성, 역기능, 양면성의 총 6개 요소였다. 두 번째로, 참여자들의 그림에서 추출된 미디어 심성모형의 구성요소는 기능성/유능함, 오락성, 책(종이)과의 갈등/공유, 해악/양면성 등의 4개 요소였다. 세 번째로, 인터뷰를 통해 나타난 심성모형의 의미요소는 갈등(종이책과 전자 미디어), 소통 중심성, 두려움(중독), 그리고 사용자의 자격 등으로 범주화되었다. 이러한 결과를 토대로 본 연구는 사이버 소통에 대한 관찰과 인식 강화, 중독예방 교육의 필요성, 학습 미디어와 책 미디어의 적극적 개발과 균형있는 활용, 건강한 미디어 리터러시 교육과 비판적 사고의 강화 등을 교육적 함축으로 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.818-834
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• 2014

본 연구의 목적은 미디어 환경과 자녀들의 미디어 사용에 대한 부모의 심성모형을 분석하여 제시하고 이를 토대로 교육적 시사점을 제공하는 것이다. 이 연구는 부모들의 미디어에 대한 현상적 인식이 아동의 미디어 사용을 중재하고 바른 사용을 지도하는 일에 중대한 영향을 미친다는 가정 위에 수행되었다. 이를 위하여 12명의 초등 2-4학년 연령대 아동을 키우는 부모들과의 인터뷰, 연상 단어 제시하기, 문장 완성하기의 세 가지 활동을 통하여 내러티브 자료가 수집되고 연구자 2인에 의해 질적으로 분석되었다. 그 결과, 먼저 미디어 환경에 대하여서는 소통과 단절, 공급과 역기능 등의 총 8개 심성모형 구성요소가 추출되었다. 아동의 미디어 사용에 대한 심성모형에서는 첫째, 부모들은 미디어에 유능함의 표상을 투영하지만 자신의 삶과는 괴리된 것으로 인식하고 있었다. 둘째, 부모들은 미디어에 대한 긍정적이고 부정적인 효과를 양면적으로 인식하고 이 중 부정적인 효과를 통제하고자 하는 이해를 드러냈다. 셋째, 디지털 미디어는 부모들에게 관계의 표상으로써 이해되고 있었다. 넷째, 미디어 사용과 관련한 소통의 방식이 다양하다는 것을 보여주었다. 마지막으로, 부모들이 미디어를 개인의 사용 영역일 뿐만 아니라 사회 체계의 일부분이라고 이해하고 있음을 보여주었다. 이러한 발견들을 토대로 미디어의 관점들(Meyrowitz, 1999)이 부모들의 심성모형에 다층적으로 반영되어 있다는 사실이 논의되었고 그 교육적 적용으로써 부모와 사회체계의 협력적 교육, 부모의 미디어 인식과 역량 강화, 커뮤니케이션의 순기능 활용 등이 제안되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.9-18
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• 2023

코로나19의 심화로 인해 고강도 사회적 거리두기가 장기화되고 많은 사회적 문제를 나았다. 특히 비대면 체계로 인해 물리적, 심리적 고립이 발생하였고 많은 피해가 발생하였다. 코로나로 인한 여러 사회적 문제들은 코로나19로 피해를 입은 모든 사람들에게 심한 스트레스로 작용하여 결국엔 우울증 등의 정신건강을 위협하는 요소로 작용되었다. 정신질환을 겪는 사람들은 늘어나는 반면 실제로 정신건강 서비스 이용률은 저조한 상황이기 때문에 정신건강 문제를 겪고 있는 사람들을 위한 시스템 구축이 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 우울증 대상자와 일반인 대상자로부터 스마트폰을 이용한 센서 정보를 바탕으로 우울증 탐지 및 위급상황 탐지모델을 구축하였다. 우울증 탐지와 위급상황 탐지를 위해 VAE, DAGMM, ECOD, COPOD, LGBM 알고리즘을 이용하였다. 연구 결과로 우울증 탐지 모델은 F1 score 0.93, 위급상황 탐지 모델은 F1 score 0.99의 성능의 모델을 구축하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.462-473
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• 2017

본 연구는 서울 인근 초등학교 중학년 학생과 학부모를 대상으로 각각 수행된 미디어 심성모형 관련 두 연구의 결과에 기초하여, 현재 한국 상황에 적합한 한국형 미디어 교육 모형을 문헌 고찰을 통해 제안하였다. 미디어 교육이 성공적으로 시행되고 있는 서구의 대표적 미디어 교육 모형, 즉 버킹엄의 창작 중심 교육 모형, 홉스의 실천 중심 교육 모형, 포터의 분석 중심 교육 모형, 밴후저의 세계관 중심 교육 모형을 검토해 보고, 이들 각 모형들의 장점들을 종합한 후, 한국의 수요자들의 필요를 반영하여 이를 수정하고 재편하였다. 새로 개발된 수요자 중심 교육 모형은 '세계관과 관점,' '사용(접근),' '분석과 평가,' '성찰,' '사회적 실천' 단계로 구성된 순환 모형인데, 각 단계는 앞서 살펴본 4개의 대표적 모형이 각각 강조하고 있는 각 목표 영역의 핵심 내용들을 차용하되 한국 수요자들의 특수한 현실을 반영했다. 중독이나 사이버 폭력 등의 미디어 사용태도에 관한 필요는 '세계관과 관점' 영역에 반영하였고, 인쇄 매체인 도서의 미디어로서의 위상 교육은 '사용(접근)'에, 디지털 미디어의 높은 사용 빈도의 현실은 '사회적 실천' 영역에 반영하였다.

• 한국학교ㆍ지역보건교육학회지
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• 제20권3호
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• pp.123-134
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• 2019

Objectives: The purpose of this study is to identify the problems of verbal violence that adolescents face in the post-human age, when the non-face-to-face media is increasing. Methods: A survey was conducted on 305 adolescents, aged 14 to 16 years of middle school and high school students. The data were analyzed with the SPSS 25.0. Results: As a result of conducting multiple regression analysis to identify the type of conversation that affects verbal abuse of adolescents, a model with a conversation with family, conversation with other people, messenger conversation such as KakaoTalk, and video chat conversation was selected. The amount of explanation was 11.4%. (R2 = .114) Of these, non-face-to-face conversations have been shown to increase verbal violence, and face-to-face conversations with family have, in turn, lowered the risk. As a result of t-testing to examine the effect of verbal abuse experience on the verbal violence index, the damage experience was significant in depression (p = .042) and impulsive aggression (p = .021). (P = .000). Conclusion: This study reiterates the importance of family dialogue along with the fact that the development of various non-face-to-face media in the Fourth Industrial Revolution can have a negative impact on adolescent mental health.

• 정보관리학회지
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• 제38권2호
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• pp.153-172
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• 2021

본 연구는 공황장애 말뭉치 구축과 분석을 통해 공황장애의 특성을 살펴보고 공황장애 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동 분류 모델을 만들고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어에서 수집한 공황장애 관련 문헌 5,884개를 정신 질환 진단 매뉴얼 기준으로 직접 주석 처리하여 공황장애 경향 문헌과 비 경향 문헌으로 분류하였다. 이 중 공황장애 경향 문헌에 나타난 어휘적 특성 및 어휘의 관계성을 분석하기 위해 TF-IDF값을 산출하고 단어 동시출현 분석을 실시하였다. 공황장애의 특성 및 증상 간의 관련성을 분석하기 위해 증상 빈도수와 주석 처리된 증상 번호 간의 동시출현 빈도수를 산출하였다. 또한, 구축한 말뭉치를 활용하여 딥러닝 자동 분류 모델 학습 및 성능 평가를 하였다. 이를 위하여 최신 딥러닝 언어 모델 BERT 중 세 가지 모델을 활용하였고 이 중 KcBERT가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 공황장애 관련 증상을 겪는 사람들의 조기 진단 및 치료를 돕고 소셜미디어 말뭉치를 활용한 정신 질환 연구의 영역을 확장하고자 시도한 점에서 의의가 있다.

• 대한조현병학회지
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• 제23권2호
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• pp.58-64
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• 2020

Objectives: In this study, we conducted an exploratory analysis of the current media trends on schizophrenia using text-mining methods. Methods: First, web-crawling techniques extracted text data from 575 news articles in 10 major newspapers between 2018 and 2019, which were selected by searching "schizophrenia" in the Naver News. We had developed document-term matrix (DTM) and/or term-document matrix (TDM) through pre-processing techniques. Through the use of DTM and TDM, frequency analysis, co-occurrence network analysis, and topic model analysis were conducted. Results: Frequency analysis showed that keywords such as "police," "mental illness," "admission," "patient," "crime," "apartment," "lethal weapon," "treatment," "Jinju," and "residents" were frequently mentioned in news articles on schizophrenia. Within the article text, many of these keywords were highly correlated with the term "schizophrenia" and were also interconnected with each other in the co-occurrence network. The latent Dirichlet allocation model presented 10 topics comprising a combination of keywords: "police-Jinju," "hospital-admission," "research-finding," "care-center," "schizophrenia-symptom," "society-issue," "family-mind," "woman-school," and "disabled-facilities." Conclusion: The results of the present study highlight that in recent years, the media has been reporting violence in patients with schizophrenia, thereby raising an important issue of hospitalization and community management of patients with schizophrenia.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.27-38
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• 2018

오늘날, 가상현실의 대표적 구현장치인 HMD를 활발하게 활용하는 분야는 게임이다. HMD기반 가상현실 게임의 사용자 인터페이스에 메타포를 활용한 디자인이 빈번하게 활용되고 있다. 본 연구의 목적은 새로운 매체인 HMD디바이스의 가상현실 FPS장르 게임 인터페이스에서 나타나는 메타포 유형을 도출함으로써 해당 인터페이스가 메타포를 적절히 활용하여 사용자에게 올바른 심성모형을 생성하고 있는지 사례분석을 통해 알아보는데 있다. 연구 결과 다수 인터페이스에서 공통적으로 나타나는 메타포 유형은 정보 지각 측면에서 조작, 예측, 친숙화, 물리적 세계 메타포로 나타났으며 조작 행동 측면에서는 예측성, 친숙화 메타포로 나타났다. 이는 사용자의 일반적 경험과 지식을 통한 올바른 심성모형 구축이 가능하다고 판단된다. 그 외 사용자의 실수를 방지하기 위한 안정성 메타포, 정보 공간의 정체성을 나타내는 제시 메타포의 사용이 앞으로 필요할 것으로 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2006

최근 휴대전화의 보급률이 증가하고, 많은 기능이 집약되면서 휴대전화 인터페이스는 HCI 분야에서 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 사용자 행위 모델링 기법인 GOMS를 사용하여 휴대전화의 계층 메뉴 구조를 분석하고 사용 시간을 예측하는 개선된 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 계층메뉴 구조 내의 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정하여 사용 시간 예측모델을 구성하였다. 하지만 실제로 휴대전화의 계층 메뉴 구조 내에는 사용자에게 숙련이 되는 작업과 숙련되지 않는 작업이 섞여 있기 때문에 모든 작업을 숙련된 작업으로 가정할 경우 정확한 사용 시간의 예측을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 계측 메뉴 구조의 정확한 사용시간 예측을 위해, 계층메뉴 상의 작업을 숙련된 작업과 숙련되지 않은 작업으로 분리하여 별도로 사용시간을 예측할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위하여 사용시간 예측모델에 필요한 정신적 준비시간(Mental Operator)의 종류를 제시하였으며 실험을 통해 이를 검증하였다.

• 정보관리학회지
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• 제39권1호
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• pp.91-117
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• 2022

국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.