• 한국토양비료학회지
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• 제43권6호
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• pp.864-871
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• 2010

At the current situation of continuous utilization of heavy metal contaminated upland for agricultural purpose in Korea, minimizing transport of heavy metals from soil to crops is important for securing safety of human health. The present study (in field scale) examined the efficiency of several soil amendments (dolomite, steel slag, lime, zeolite, and compost) on reduction of phytoavailable heavy metals (Cd, Cu, Pb, and Zn) in soil through comparison with no amendment treatment and clean soil cover treatment. For determination of the phytoavailability, 1 M $NH_4NO_3$ extraction and red pepper cultivation were introduced. Among the amendments, in general, dolomite and steel slag were the most effective in reduction of metal (Cd, Pb, and Zn) phytoavailability resulting in less accumulation of these metals in shoot and fruit of red pepper. However, dolomite and steel slag treatment was not as effective as clean soil cover treatment which showed the least metal accumulation in red pepper fruit. Nevertheless, with taking into account the cost, treatment of dolomite or steel slag can be competitive method because the current study showed that dolomite or steel slag treatment reduced accumulated heavy metal concentration effectively in both shoot and fruit of red pepper compared to those from control soil and the concentration in fruit was within the standard value (<0.2 mg $kg^{-1}$ for both Cd and Pb).

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.11-20
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• 2021

본 연구는 신문기사 빅데이터를 통해 대학교육 관련 보도의 토픽을 추출하고, 토픽별 특징 및 신문사별 보도양상을 분석한다. 2016년-2021년 상반기 주요 중앙지와 지역지의 기사를 빅카인즈를 통해 추출하였고, 잠재디리슐레할당을 이용하여 총 9개의 토픽을 발견하였다. 토픽1과 토픽3은 교육에 대한 대학지원사업에 관련된 것이나 토픽3은 지역대학에 초점이 맞추어져 있다. 토픽2는 코로나19 이후 대학교육, 토픽4는 교수-학습법, 토픽5는 정부정책, 토픽6은 고교교육기여대학 지원사업, 토픽7은 대학교육 비전, 토픽8은 국제화, 토픽9는 입시 등을 논하고 있다. 조선일보, 경향신문, 한겨레는 코로나19 이후 강의, 정부정책 관련, 대학교육에 대한 기사와 논평을 많이 보도한 반면 동아일보, 중앙일보, 한라일보, 부산일보, 대전일보, 경인일보는 대학지원사업, 고교교육기여대학 지원사업 등 광고·홍보성 기사가 상대적으로 많았다. 2016년부터의 관련기사를 신문사별 뿐 아니라, COVID-19 발생 전후로도 분석하여 관련 보도의 토픽 차이를 살펴볼 수 있었다. 사회적으로 주요 관심 사항인 대학교육이 언론에 어떻게 보도되고 있는지 확인함으로써 미래의 대학교육 정책 방향과 미디어의 순기능과 역기능 등 언론의 역할에 대해 고찰할 필요가 있음을 시사한다.

• 지식경영연구
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• 제22권3호
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• pp.31-53
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• 2021

소셜미디어는 사회적 분위기를 나타내는 지표로서, 비즈니스, 경제, 정치 및 사회 전반을 아울러 다양한 현상들에 대해 분석하기 위한 목적으로 많이 사용되고 있다. 소셜미디어를 이용한 분석들은 사회적 분위기와 관련된 변화의 설명 변수로 활용되어 왔으며, 이에 대한 분석을 소셜 애널리틱스라 부르고 있다. 일반적인 국민들의 법감정과 사회적 분위기에 대한 지표로 활용되고 있는 소셜 애널리틱스를 이용한 연구는 많은 분야에서 이루어지고 있지만, 아직 충분한 연구가 이루어지지 않고 있던 영역이 법과 관련된 영역이다. 이에 본 연구는 대법원 판결과 관련하여 소셜미디어로부터 다양한 정보를 수집하고 소셜미디어가 법적 판결에 미치는 영향, 그 중에서도 한국의 현실에 맞게 상고 기각 여부 및 판결 기간에 어떠한 영향을 미치는지 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구는 법적 판결에 관하여 가장 활발히 소통하는 인터넷 기사 플랫폼을 대상으로 정보들과 댓글 및 대중의 반응에 대한 정보를 수집하여 진행되었다. 소셜미디어를 통해 확인된 대중들의 관심의 증가가 상고 기각 여부 영향을 미치지는 않았지만, 대중의 반응이 부정적일수록 대법원 최종 판결에 이르기까지의 재판 기간이 짧아지는 것을 확인하였다. 따라서, 소셜미디어는 제한적이지만 법적 판결에 영향을 미침을 확인하였다. 본 연구는 기존의 질적 연구에 의한 사례 연구와 달리, 법적 판결에 대한 소셜미디어의 다양한 정보를 수집하고 그 영향력을 빅데이터 관점에서 분석한 최초의 국내 연구라는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한, 학술적 목적뿐만 아니라 필드에서도 쓰일 수 있는 법적 판결과 관련된 소셜미디어의 데이터베이스를 구축하였다는 점에서 실무적 의의도 있다고 할 수 있다.

• 과학기술학연구
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• 제18권3호
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• pp.153-216
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• 2018

빅데이터에 근거하여 자동적인 의사결정을 내리는 알고리즘이 사회의 각종 영역에서 점차 널리 사용되고 있는 저변에는 알고리즘의 의사결정이 사회의 자원을 보다 효율적으로 분배하리라는 기대 뿐만 아니라 그 결정이 선입견, 편향, 자의적 판단 등이 개입될 수 있는 인간의 의사결정보다 더 공정한 결과를 낳으리라는 희망 또한 자리잡고 있다. 하지만 알고리즘 의사결정이 그 결정에 의해 영향 받는 이들을 공정하게 다루지 않는다는 주장이 여러 사례와 함께 거듭 제기되면서, 의사결정이 어떻게 절차화되었는지, 또한 특정한 의사결정을 공정하다고 판단하는 데에 어떤 요인이 고려되는지에 대한 근본적인 질문들이 새롭게 제기되고 있다. 본 논문은 사법, 치안, 국가 안보의 세 가지 알고리즘 활용 영역에서 차별의 문제가 제기되는 상황을 구체적으로 분석한 연구들을 검토함으로써, 인공지능 알고리즘이 과연 특정 집단의 인간을 차별하는지, 그리고 공정한 의사결정을 분별하는 기준은 무엇인지 살펴보고자 한다. 본격적인 검토에 앞서 데이터 마이닝 각 단계에서 의도적으로 그리고 비의도적으로 편향적인 결과가 산출될 수 있는 원인에는 무엇이 있는지를 살필 것이다. 결론에서는 이러한 이론적이고 실질적인 검토가 현대 한국 사회에 시사하는 바가 무엇인지 간추려 제시할 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.489-495
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• 2020

4차혁명이 진행되고 있는 초연결사회에선 다양한 IT기기를 통해 데이터량이 증가하고 있고, 이렇게 생산된 데이터를 분석하여 새로운 가치를 창출 할 수 있다. 본 연구에서는 빅카인즈에서 2017년부터 2019년까지 중앙지, 경제지, 지역조합지, 주요방송사 등에서 "(동해안 관광 또는 동해안 여행) 그리고 강원도"라는 키워드로 기사를 총 1,526건을 수집하였다. 수집된 1,526건의 기사를 분석하기 위해 R언어로 구현된 LDA 알고리즘을 이용하여 토픽 모델링을 수행하였다. 2017년부터 2019년까지 각각의 년도별 키워드를 추출하고, 각 년도별로 빈도수가 높은 키워드를 분류하여 비교하였다. Log Likelihood와 Perplexity를 이용하여 최적의 토픽 수를 8로 설정한 후, 깁스 샘플링 방법으로 8가지의 토픽을 추론하였다. 추론된 토픽들은 강릉과 해변, 고성과 금강산, KTX와 동해북부선, 주말바다여행, 속초와 통일전망대, 양양과 서핑, 체험관광, 교통망 인프라이다. 추론된 8개의 토픽의 비중을 이용해 동해안 관광에 대한 기사들의 변화를 분석하였다. 그 결과, 통일전망대와 금강산의 비중은 큰 변화가 없는 것으로 나타났고, KTX와 체험관광의 비중은 증가하였고, 그 외의 토픽들의 비중은 2017년에 비해 2018년에 감소하였다. 2019년에는 KTX와 체험관광의 비중은 감소하였으나, 나머지 토픽들의 비중은 큰 변화가 없는 것으로 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.193-200
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• 2021

최근 소셜미디어에서 관광지에 관한 게시글과 의견이 활발하게 공유된다. 이러한 소셜 빅데이터는 소비자가 인식하는 관광지의 객관적인 이미지를 파악할 수 있는 유의미한 정보를 제공한다. 이에 따라 본 연구는 소셜미디어의 빅데이터를 이용해서 강원도 지역에 대한 관광 이미지를 분석하는 것이다. SNS 및 빅데이터의 대표적인 분석 방법인 텍스트마이닝과 의미연결망 분석 절차를 사용해서 강원도의 관광 이미지를 분석하고 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있는 이미지 향상에 대한 방안을 제공하고자 하였다. 분석결과에 따르면, 강원도 지역의 관광으로 속초, 강릉, 양양 순으로 지명 언급이 높은 수준으로 나타났고, 여행목적은 맛집투어, 식도락, 가족여행, 휴가, 체험 등으로 나타났다. 특히, 당일여행, 주말, 체험 등을 선호하는 것으로 나타났다. 분석결과를 바탕으로 네 가지 제안을 하였다. 첫째, 강원도 관광의 활성화를 위하여 가격대별로 다양한 호텔, 숙박 시설과 체험 관광 마케팅이 필요하다. 둘째, 강원도의 자연경관과 수도권 근접성을 활용한 당일상품을 개발할 필요가 있다. 셋째, 강원도 향토음식과 전통식당의 홍보가 필요하다. 마지막으로 힐링과 가족여행에 적합한 관광 마케팅 개발이 필요하다. 본 연구 결과를 통해 강원도의 관광 이미지를 현황을 파악하고 경쟁력을 향상할 수 있는 마케팅 전략을 제시하였다. 또한, 관광 소비자의 빅데이터를 관광사업 분야에서 활용할 수 있는 이론적 근거를 제공하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.7-15
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• 2022

정보와 기술의 탈중앙화/분권, 공유/개방, 연결을 통한 개별 맞춤 시대의 지능화 세계 지향으로 그 어느 때 보다도 인공지능에 대한 관심과 기술적 담론 속에 기대와 우려가 교차하는 경향을 자주 보게 된다. 최근에는 2045년 전, 후로 AI의 특이성(Singularity)이 나타날 것이라는 미래학자들의 주장도 쉽게 찾아볼 수 있다. 이제는 다가올 인공지능 시대에서 AI와 함께 상생하고 번영하는 공존 패러다임을 만들기 위한 준비의 일환으로 보다 올바른 AI 윤리와 규제 설정을 위한 표준 프레임워크가 요구되고 있다. 주요지침 설정 누락의 위험성 배제와 타당하고 보다 합리적인 지침 항목과 평가 기준을 가늠 할 수 있는 방안이 점차 큰 연구문제로 나타나고 있기 때문이다. 이런 연구문제 해결과 동시에 AI 윤리와 규제 설정에 대한 지속적인 경험과 학습효과가 연결 발전될 수 있도록 국제기구/국가/기업의 AI 윤리와 규제에 대한 가이드 라인 자료 등을 수집하여 설정 연구모형과 텍스트 마이닝 탐색 분석을 통해 표준 프레임워크(SF: Standard Framework) 설정 방안을 연구 제시한다. 본 연구결과는 향후 보다 발전적인 AI 윤리와 규제지침 항목 설정과 평가 방안연구에 기초 선행연구 자료로 기여될 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.343-348
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• 2022

본 연구는 SNS 빅데이터를 활용하여 소비자들이 인지하는 무인계산대에 대한 사용자 경험을 분석하고자 한다. 이 연구를 위하여 네이버(NAVER)와 다음(Daum)에서 블로그, 뉴스, 지식인, 카페, 지식인(팁), 웹 문서를 대상으로 분석하였고 자료 검색을 위한 키워드는 '무인계산대'를 사용하였다. 자료 분석 기간을 2020년 1월1일부터 2021년 12월 31일까지 2년으로 선정하였다. 자료수집 및 분석을 위해서는 텍스톰(TEXTOM)을 통하여 빈도 및 매트릭스 데이터를 추출하였고 UCINET 6 프로그램의 NetDraw 기능을 이용해 네트워크 분석과 시각화 분석을 실시하였다. 그 결과 무인계산대는 소비자들의 경험요소 정의에 따라 접근성, 사용성, 지속사용의도, 기타로 군집화하였다. 공급자 측면에서 최저임금 인상과 근로시간 단축에 따른 문제를 해결하기 위해 무인계산대가 무분별하게 확산된다면 사회적 관점에서 더 큰 고용문제가 발생할 것이다. 아울러 무인계산에 익숙하지 않은 노인과 젊은 세대, 어린이, 외국인 등을 위해 쉽고 편리한 무인계산대 보급을 위한 제도화가 필요하다.

• 산업융합연구
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• 제19권6호
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• pp.11-19
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• 2021

본 연구의 목적은 "스포츠시설" 관련 국내외 연구의 동향을 탐색적으로 파악하여 향후 연구 방향을 모색하는 데 있다. 이를 위해 2016년부터 2020년까지 SCOPUS DB에서 "스포츠시설"이 포함된 논문의 초록을 수집하였으며, 그 결과 총 1,801편이 자료 분석에 사용되었다. 자료 분석 수행을 위해 LDA 기반 토픽 모델링 기법과 TD-IDF 기법을 활용하였으며, Tagxedo를 활용한 워드클라우드 분석을 수행하였다. 분석 결과, 8가지 토픽이 최적으로 결정되었으며, 각 토픽의 주요 키워드로는 "sports", "facilities", "health", "physical", "data" 및 "using" 등이 도출되었다. 이를 통해 최근에 국내외적으로 스포츠시설과 관련하여 신체활동, 건강 및 시설 이용 등을 주제로 한 연구들이 활발하게 이루어져 왔음을 확인할 수 있었다. 이는 최근 SCOPUS 논문들은 건강 증진과 삶의 질 향상 등과 같은 스포츠시설의 도구적 가치에 주목하고 있음을 의미한다. 따라서, 건강한 삶을 위해 스포츠시설을 이용하는 참여자들에게 도움이 될 수 있는 다양한 연구들이 향후 지속적으로 수행되어야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.627-635
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• 2022

본 최근 코로나19로 인해 비대면 상황이 장기간 지속화됨에 따라 사회 전반에 걸쳐 IOT, AR, VR, 빅데이터와 같은 4차 산업 혁명의 기반 기술이 메타버스 플랫폼에 전반적으로 영향을 미치고 있다. 이러한 사회, 문화 등 외부 환경의 변화는 학문의 발전에 영향을 미칠 수 있으며, 변화에 대비하여 기존 성과물을 체계적으로 정리하는 일은 매우 중요하다. 한국 교육학술정보원(RISS)에서 키워드에 '메타버스 플랫폼'을 포함하는 자료를 수집하여 빅데이터 분석 중 하나인 텍스트 마이닝 기법을 사용하였다. 수집된 데이터 자료를 워드 클라우드 빈도 분석, 키워드 간 연결강도, 구조등위성 분석을 하여 메타버스 플랫폼 연구 동향을 살펴보았다. 연구결과 워드 클라우드 분석에서는 '활용', '디지털', '기술', '교육' 순으로 키워드가 나타났다. 키워드 간 연결강도(N-gram) 분석 결과 '에듀→테크'의 연결강도가 가장 높게 나타났으며, 워드 연쇄 군집 수의 총 3개의 군집이 도출되었다. 세부 연구영역은 '디지털 기술'을 포함 다섯 영역으로 분류되었다. 종합적으로 고려했을 때 메타버스 플랫폼 분야의 학문적 연구 주제 범위는 그리 넓지 않았으며, 장기 지향적 관점에서 보다 적극적인 연구 주제의 발굴 및 논의가 필요해 보인다.