• 과학기술학연구
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• 제12권1호
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• pp.145-183
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• 2012

과학 보도는 고도의 전문성이 필요하다는 관점에서 다른 분야의 보도보다 실패하기 쉽다. 행위자네트워크이론(ANT)에 따르면 과학자의 연구성과(인공물)뿐 아니라 이를 다루는 과학 기사도 이종적 네트워크로 볼 수 있다. 즉, 과학 기사는 과학자, 홍보담당자, 기자, 독자 같은 인간 행위자뿐 아니라 논문, 보도자료, 가판신문 등 비인간 행위자가 잡종적 동맹을 맺고 있는 것이다. 과학 보도 과정을 ANT의 관점에서 보면, 과학자의 연구성과가 보도자료를 매개자로 삼아 언론, 특히 기자를 번역해 자신의 네트워크를 대중에게까지 확장하는 것이라 할 수 있다. 본 논문에서는 국내 언론이 2005년 한국전자통신연구원(ETRI) 김현탁 박사팀의 연구성과를 보도한 과정을 ANT로 분석하되, 보도자료의 수사(레토릭)를 중심으로 해 과학 보도가 실패하기 쉬운 이유를 밝히고, 과학 저널리즘에 대한 시사점을 정리한다.

• 대한간호학회지
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• 제51권1호
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• pp.68-79
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• 2021

Purpose: This study aimed to analyze the mass and social media contents and structures related to particulate matter before and after the policy enforcement of the comprehensive countermeasures for particulate matter, derive nursing implications, and provide a basis for designing health policies. Methods: After crawling online news articles and posts on social networking sites before and after policy enforcement with particulate matter as keywords, we conducted topic and semantic network analysis using TEXTOM, R, and UCINET 6. Results: In topic analysis, behavior tips was the common main topic in both media before and after the policy enforcement. After the policy enforcement, influence on health disappeared from the main topics due to increased reports about reduction measures and government in mass media, whereas influence on health appeared as the main topic in social media. However semantic network analysis confirmed that social media had much number of nodes and links and lower centrality than mass media, leaving substantial information that was not organically connected and unstructured. Conclusion: Understanding of particulate matter policy and implications influence health, as well as gaps in the needs and use of health information, should be integrated with leadership and supports in the nurses' care of vulnerable patients and public health promotion.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.175-182
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• 2022

In our daily life, we come across different types of information, for example in the format of multimedia and text. We all need different types of information for our common routines as watching/reading the news, listening to the radio, and watching different types of videos. However, sometimes we could run into problems when a certain type of information is required. For example, someone is listening to the radio and wants to listen to jazz, and unfortunately, all the radio channels play pop music mixed with advertisements. The listener gets stuck with pop music and gives up searching for jazz. So, the above example can be solved with an automatic audio classification system. Deep Learning (DL) models could make human life easy by using audio classifications, but it is expensive and difficult to deploy such models at edge devices like nano BLE sense raspberry pi, because these models require huge computational power like graphics processing unit (G.P.U), to solve the problem, we proposed DL model. In our proposed work, we had gone for a low complexity model for Audio Event Detection (AED), we extracted Mel-spectrograms of dimension 128×431×1 from audio signals and applied normalization. A total of 3 data augmentation methods were applied as follows: frequency masking, time masking, and mixup. In addition, we designed Convolutional Neural Network (CNN) with spatial dropout, batch normalization, and separable 2D inspired by VGGnet [1]. In addition, we reduced the model size by using model quantization of float16 to the trained model. Experiments were conducted on the updated dataset provided by the Detection and Classification of Acoustic Events and Scenes (DCASE) 2020 challenge. We confirm that our model achieved a val_loss of 0.33 and an accuracy of 90.34% within the 132.50KB model size.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.935-945
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• 2021

이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법을 이용하여 아두이노 강의에 대한 사회적 인식을 분석하는 데 있다. 이를 위해 네이버 사이트의 블로그, 카페, 뉴스 채널에서 '아두이노+강의'를 검색 키워드로 2012년 1월부터 2021년 5월까지의 데이터를 텍스톰 사이트로 수집하였다. 수집된 데이터는 텍스톰 사이트를 이용하여 정제하였으며, 텍스톰 사이트, Ucinet 6, Netdraw 프로그램을 이용하여 텍스트 마이닝 분석과 의미 연결망 분석을 수행하였다. 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 등의 텍스트 마이닝 분석 결과 '교육', '코딩' 등이 상위 키워드임을 확인하였다. 의미 연결망 분석을 위해 CONCOR 분석을 수행한 결과 '아두이노 관련 교육', '피지컬 컴퓨팅 관련 강의', '아두이노 특강', 'GUI 프로그래밍' 등 4개의 군집을 확인할 수 있다. 이 연구를 통해 인터넷상에서 아두이노 강의와 관련하여 일반 대중들의 여러 가지 의미 있는 사회적 인식을 확인할 수 있었다. 이 연구의 결과는 아두이노 강의를 준비하는 교수자나 해당 주제를 연구하는 연구자, 나아가 소프트웨어 교육이나 코딩 교육과 관련 정책을 수립하는 정책 입안자들에게 의미 있는 시사점을 제공하는 자료로 활용될 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.105-122
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• 2024

본 연구는 미얀마의 지속가능발전 지수는 2018년부터 2020까지 3년간 증가하였지만, 2021년부터는 지속가능발전 지수가 하락하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 미얀마의 지속가능발전 성공 요인과 저해(방해) 요인을 분석하고자한다. 2018년 1월부터 2023년 12월까지 '미얀마'와 '지속가능성'이라는 키워드를 활용하여 뉴스 데이터를 수집하였다. 텍스트 네트워크 분석을 통해 미얀마의 지속가능발전에 대한 성공요인(예, 해외 투자 유치, 민간 기업의 참여노력, "인적자원 개발 프로젝트, 신재생 에너지 활용 등') 및 저해요인(예, 정부의 강압적 정책, 노동권 침해, 삼림훼손 등)이 도출되었다. 본 연구 결과는 미얀마의 지속가능성에 대한 현황을 학문적 실무적 관점에서 이해하는 데 활용될 수 있으며, 국가적 차원에서 지속가능발전 실천을 위한 방향을 수립하고자 할 때 정책 입안자 및 유사 국가에서 벤치마킹 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제39권2호
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• pp.287-304
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• 2005

이 연구의 목적은 자동적으로 추출된 정보를 시각화 브라우저를 통해 표현하고 접근하는 방법에 대해 이용성평가를 수행하는 것이다. 특정 주제 분야에 국한되지 않는 정보추출시스템을 사용하여 신문기사에서 의미정보를 자동 추출하였고, 그 결과로 시각적으로 브라우저 할 수 있는 지식베이스를 구축하였다. 이 연구에 이용된 정보추출시스템은 신문기사의 텍스트정보로부터 다양한 자연언어처리 기술을 적용하여 개념-관계-개념의 형태로 표현되는 정보를 자동적으로 추출하였다. 지식베이스에 저장된 정보를 시각적으로 표현하는 시각화 브라우저를 구현하였는데, 이때 인터페이스 부분은 쌍곡면형 정보시각화 시스템의 하나인 PersonalBrain을 이용하여 개발하였다. PersonalBrain을 이용하면 표현하고자 하는 정보를 논리관계의 네트워크 형태로 연결할 수 있다. 지식베이스 정보의 시각화 접근방법에 대하여 15명의 이용자를 대상으로 질적 평가를 수행하였다. IS명의 연구대상자로 하여금 시각화 브라우저를 이용하도록 하고 관찰과 인터뷰를 통하여 이용성평가 데이터를 수집하였다. 내용분석결과, 이용자들은 정보추출결과의 시각화 브라우저 이용가능성에 대해 긍정적인 반응을 보인 동시에 몇 가지 이용성 관련 문제점을 지적하였다.

• 교육녹색환경연구
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• 제19권2호
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• pp.11-20
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• 2020

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝을 활용하여 한국의 주요 언론 매체를 통해 드러난 학교 공간 혁신 정책의 실행과 관련 이슈를 알아보는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 언론에서 발행한 학교 공간 혁신 관련 기사 총 519개를 수집하여 빈도 분석과 네트워크 분석을 하였다. 연구 결과를 기반으로 학교 공간 혁신의 특징을 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 학교 공간 혁신은 미래교육에 대한 대응으로 추진되고 있다. 둘째, 사용자가 학교 공간 혁신의 주체로 참여한다. 셋째, 전문가는 협력 체제를 갖추어 학교 공간 혁신을 지원하고 있다. 넷째, 학교 공간 혁신에 지역사회를 적극적으로 참여시키고 있다. 다섯째, 교육부와 교육청의 주요 사업으로, 상향식과 하향식이 조화를 이루어 진행되고 있다. 본 연구 결과는 학교 공간 혁신 정책의 주요 이슈를 이해하고, 차후 연구와 실천에 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.960-966
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• 2012

GPS, WiFi 등을 이용한 위치정보수집이 보편화되고, 트위터와 같은 SNS와 접목을 통해 LBSNS가 증가하고 있다. LBSNS에서 작성된 메시지에는 메시지가 생성된 지역에 대한 위치정보 또는 메시지가 언급하는 지역에 대한 위치정보가 포함될 수 있으므로 위치정보 기반의 관심정보 전파가 가능해진다. 트위터에서는 자신이 전달받은 메시지를 재전송하는 리트윗(retweet)을 통해 정보의 전파가 급속히 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 위치기반의 사용자 관심정보를 효율적으로 전파시키기 위해서 위치기반의 자동 리트윗 기능, 즉 사용자 관심정보를 자동으로 리트윗하는 기능을 스마트 리트윗으로 정의하였다. 트위터를 기반으로 사용자의 관심지역을 설정하고 관심지역이 같은 사용자들 간의 소셜관계를 형성할 수 있도록 한다. 스마트 리트윗 서비스는 트위터 Open API, 구글맵 Open API 등을 기반으로 매쉬업 서비스로 구현하였다. 본 논문에서 제안한 스마트 리트윗 서비스를 통해 관심정보의 공유가 활성화 될 것으로 기대한다.

• 디자인학연구
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• 제12권2호
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• pp.199-207
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• 1999

인터넷 광고에 있어서 적극적인 광고매체로 각광 받고 있는 것이 배너광고이다. 배너광고가 효과적인 마케팅 툴로서 부각되어지면서 전문적인 배너 광고에서부터 개인의 홈페이지를 광고하는 배너까지 다양한 종류의 배너가 인터넷 상에서 그 수도 헤아릴 수 없을 만큼 많은 양이 집행되어지고 사라져 가고 있다. 효과적인 배너 광고를 전개하기 위해서는 적절한 매체 선정과 배너 광고물의 크리에이티브가 매우 중요하다. 배너 광고는 그 자체가 광고물이라는 상업성 때문에 소비자의 관여도를 쉽게 얻을 수 없는 제약도 디자인으로 극복할 수 있다. 본 연구에서는 국내 뉴스사이트에 집행된 배너 광고를 분석하여 크리에이티브 요소의 부재와 디자인의 문제점을 알아보고 효과적인 표현방법 및 발전방향을 제시함으로서 효과적인 표현 방법은 Web Design에 있어서, 배너 광고의 디자인 제작에 도움이 되는 요소들로 배너 디자인 프로세스에 있어서 해결방안의 한 요소가 될 것이다.

• 산업진흥연구
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• 제8권4호
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• pp.131-137
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• 2023

본 연구는 군의 성범죄로 발생하는 문제점을 파악하고자 2019년 2월부터 2022년 5월28일까지 뉴스에서 다룬 군 성범죄 관련 기사를 수집하고 분석하였다. 언론에 보도된 군 성폭력 현황을 파악하고자 뉴스 빅 데이터 전문분석 시스템인 빅카인즈 (BIGKinds)를 활용하여 기사를 수집하였고, Textom 프로그램을 활용해 키워드를 대상으로 시기별 빈도 분석, 워드 클라우드, 의미 연결망 분석 기법을 활용하여 연구를 수행하였다. 데이터 분석 결과, 첫째, 군 내부의 성범죄에 대한 사건 관련 보도는 피해자에게 대중의 관심이 집중된 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 성범죄에 대응하는 관련 당국의 미온적 시스템의 문제가 드러났다. 셋째, 성범죄 피해자에 대한 지원 부족이 나타났다.