• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.1-17
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• 2012

온라인 상에서 판매되는 상품은 매우 다양하지만, 소비자에게 판매 가격을 제시하거나 소개글을 통해서 상품에 대한 구체적인 설명을 제공한다는 점은 모든 상품에 있어서 가장 기본이 되는 공통적인 특징이다. 만약, 상품의 실제 품질이나 가격과는 독립적으로 상품 소개글이 판매에 미치는 영향력을 파악할 수 있다면 어떠한 소개글이 상품의 판매를 촉진하는 측면에서 더 좋은 글인지 분별할 수 있게 된다. 이런 관점에서 본 연구는 상품 소개글과 판매 성과의 관계를 파악하기 위한 목적으로 수행되었으며, 구체적으로는 온라인 시장에서 한글로 작성된 상품 소개글에 쓰인 각각의 표현 별로 소비자가 구매를 결정하는 데에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 한글 형태소 분석기를 사용하여 국내 앱 시장에서 수집된 앱 소개글 및 판매이력 데이터로부터 상품을 설명하는 주요 속성과 그 속성에 대한 평가를 추출하였으며, 추출된 키워드를 입력 변수로 구성한 계량경제학 모형을 구축하였고, 구체적으로 특정 표현들이 판매 성과에 미치는 영향을 구축된 모형을 사용하여 계량적으로 측정하였다. 앱의 카테고리 별로 표현의 종류가 상이하게 나타남이 관찰됨에 따라, 분석은 각 카테고리 별로 수행되었다. 유료 앱과 무료 앱에 대해서 데이터 분석을 수행한 결과, 판매 성과에 영향을 미치는 '속성과 평가' 키워드를 그 영향력의 크기 별로 파악할 수 있었으며, 특히 무료 앱의 경우는 무료로 이용할 수 있음에도 불구하고 품질이 좋다는 것을 강조했을 때 판매량을 더 높일 수 있다는 것이 확인되었다. 본 연구는 모바일 앱에 대해 수행되었으나, 온라인에서 거래되는 다양한 상품에 대해서도 소개글이 판매 성과에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모형으로 활용될 수 있다. 마지막 장에서는 기업의 마케팅 매니저가 본 연구에서 제시하는 연구 방법론과 분석 결과를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.165-171
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• 2020

텍스트 마이닝을 활용한 주가 방향 예측 연구에서는 대부분 뉴스, SNS 데이터를 사용하고 있다. 하지만 뉴스, SNS 데이터로부터 기업에 대한 솔직하고 생생한 정보는 얻기 어렵다는 약점이 존재한다. 본 논문에서는 실제 근무 경험이 있는 내부 직원의 기업 리뷰를 반영하여, 종업원 만족도를 활용한 주가의 방향성을 예측하는 문제를 다룬다. 머신러닝 모델별 성능평가를 통해 예측 정확도를 비교, 분석한 결과 종업원의 기업 리뷰 데이터를 추가로 이용한 주가 방향 예측 모델은 그렇지 않은 모델 대비 뛰어난 분류 성과를 보였다. 본 연구는 금융 공학에 자연어처리기술을 활용한 융합 연구로서 주가 예측 분야에서 종업원 만족도를 활용한 기존에 없던 새로운 방법론을 추구하였다. 실무적으로 주가 방향 예측 분야에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권4호
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• pp.279-286
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• 2020

This study was a phenomenological qualitative research that analyzed the experiences of Korean students studying in Korea after the COVID-19 incident. Participants in this study consisted of 22 international students aged 20 to 40 attending the International Exchange Center at C University. The interview period was from September 10, 2020 to October 10, 2020. Giogi qualitative research method was used to analyze vivid experiences of international students. As a result of the analysis, 26 semantic units, 7 subcomponents were derived. The description of the general structure sentence of phenomenology was a description of the meaning of experience from the perspective of participants, and the context and structure descriptions were integrated. The results of this study showed that: The students who came to Korea to study were concerned about Korea in various ways, but they had to adjust to unexpected changes in education methods, anxious about the unexpected COVID-19 disaster. Participants chose to study in Korea based on existing information, so they felt anxiety, regret, fear, and frustration over sudden changes, but taking online classes helped them learn repeatedly and voluntarily became an experience that suited their learning speed. As commuting time has decreased, they were more opportunities to make money in Korea also. Based on the results of this study, the following is suggested: First, the government should establish systematic online infection prevention measures for international students who have poor Korean language skills in preparation for unexpected disasters. Second, non-face-to-face teaching methods should be prepared with the same weight in the face-to-face teaching methods that have been carried out so far in preparation for unexpected disasters.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.134-139
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• 2022

최근 프로그래밍과 인공지능에 대한 관심이 지속적으로 높아지고 있으며 초등학교부터 필수 교육으로 소프트웨어 교육을 실시하고 있다. 효율적인 프로그래밍 교육을 위해서 기본적으로 학생과 교사에게 적합한 실습실 환경을 구축해야 하지만 노후 컴퓨터와 네트워크 장비 구축 미비 등으로 인한 성능 문제가 있으며 이러한 컴퓨터들의 교체를 통해 성능을 높이는 일은 단기간에 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍 실습 환경에 대한 문제 해결을 위해 React와 Spring boot를 사용하여 웹 페이지 기반의 온라인 실습환경 및 알고리즘 경진대회 채점 시스템을 제안한다. 이를 통해 사양이 낮은 컴퓨터에서도 웹 브라우저만을 사용하여 프로그래밍 학습을 진행할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 학습하고자 하는 언어와 관계없이 여러 가지 프로그래밍 언어를 학습할 수 있으므로 실습 환경 구축을 위해 시간적 비용을 줄일 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.470-477
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• 2016

본 논문은 유아를 대상으로 실시되고 있는 스마트폰과 태블릿 PC, 전자칠판, 교사 보조로봇 등의 비교적 최근에 거론되기 시작한 스마트기기 활용 관련 연구 동향을 분석하여 연구 동향 상에 나타나는 특징을 파악하고, 유아 전자매체 관련 연구 방향의 시사점을 구하고자 하였다. 스마트기기를 중심으로 유아 전자매체 관련 논문을 온라인 검색 DB를 활용해 검색한 결과, 2009년부터 2015년까지 국내에서 발표된 석 박사 학위논문 및 KCI 등재(후보) 학술지에 발표된 논문 총 192편이 발견되었다. 검색 키워드는 연구대상과 전자매체 관련 키워드를 사용하여 교차 검색하였다. 석 박사 학위논문과 학회지에 이중 게재된 논문의 경우는 피어리뷰(peer review)를 실시하여 신뢰도와 타당도가 높다고 판단되는 학회지 논문을 연구대상으로 삼았다. 연구대상 논문을 연구주제, 교수학습방법, 발달 영역별, 활동 영역별로 분석한 결과, 연구주제에서는 교수학습방법과 교사교육의 전문성 등에 관한 내용이 높은 비중을 차지하였고, 교수학습방법에서는 놀이 활동과 문학 활동 통합교육방법이, 발달 영역에서는 언어발달과 사회발달이, 활동 영역에서는 언어활동과 사회활동이 높은 비율을 보였다. 본 연구결과를 토대로 향후 유아 스마트기기 전자매체 관련 연구의 방향을 설정하는데 도움을 주고자 몇 가지 제언을 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.9-15
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• 2019

영어로 된 아마존과 같은 대형 글로벌 온라인 쇼핑몰은 전 세계를 대상으로 영어 또는 판매 해당국가 언어로 서비스를 하고 있다. 온라인 쇼핑몰 이용자 중, 많은 고객은 상품 리뷰평가를 참조하여 상품을 구매하고 있다. 그래서 고객들이 작성한 대량의 리뷰데이터를 이용하여 구매 상품에 대해 긍정과 부정을 판정하는 감성분석을 영어를 중심으로 활발히 연구되고 분석 결과는 고객의 타켓 마케팅에 활용되고 있다. 하지만 이와 같은 영어 중심의 감성분석 시스템을 전 세계의 다양한 언어에 그대로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 연구에서는 영어로 된 50만개 이상의 아마존 푸드 상품 리뷰데이터를 학습과 테스트 데이터로 분리하여 딥러닝 기술 기반의 감성분석 시스템을 구현하였다. 먼저 영어 테스트데이터의 3가지 모델에 대한 감성분석 평가 실험을 한 후에, 같은 데이터를 자동번역기로 7개국(한국어, 일본어, 중국어, 베트남어, 불어, 독어, 영어) 언어로 번역 후에 다시 영어로 번역하여 실험 결과를 얻었다. 감성분석 정확성은 영어(94.35%)에 비해 각 7개국 언어의 평균(91.59%)보다 정확도가 2.77% 정도 낮게 나왔으나 번역 성능 수준에서 실용 가능성을 확인하였다.

• 영어어문교육
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• 제17권4호
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• pp.97-121
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• 2011

This study aims to examine how motivational constructs are interrelated with social, context-specific factors and, as a result, contribute to L2 writing achievement within the framework of self-determination theory. The data consisted of 67 Korean college students' questionnaire responses, final scores in an on-offline blended writing course, and qualitative interviews with 5 students. In the descriptive and the correlation analyses, the participants' extrinsic motivation was found higher than intrinsic motivation, with low amotivation. Among social factors, immersion environment, foreign instructor, and peer comparison marked high scores, whereas Korean instructor and online material gained low scores. Those contextual factors were interrelated with each other, such that the immersion factor correlated significantly with Korean instructor and peer comparison. Extrinsic and intrinsic motivational subscales engendered strong correlations with the high-scored social factors, i.e., immersion, foreign instructor, and peer comparison, which were also closely interrelated with L2 writing achievement. The findings illuminate intricate workings of motivation in its effects on L2 achievement and corroborate the roles of contextual factors. The effect of motivational subscales on achievement may be valid through interplay with some social factors. The dynamics of motivation is discussed for pedagogical applications.

• 비교문화연구
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• 제25권
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• pp.549-596
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• 2011

This paper aims to introduce some useful multimedia freewares, and also support Chinese instructor with discussing how to operate them for instructional design of multimedia language learning class. For this aims, this paper consists of three parts: First, instructional design. This part is focused to what kind of instructional model to be based on, for example, Dick & Carey model, ADDIE model, ASSURE model etc. This part introduces these models, and modifies ADDIE and ASSURE model to D.D.A.I.E.S and S.S.A.U.R.E.S as 'A(nalysis)' in these model may apply to the next 'D(evelopment)' on ADDIE, 'S(elect Methods, Media and Materials)' on ASSURE in the practical Chinese class. Second, Programme: What to use. This part is focused to what kind of free software we can use. In the web site online, there are huge free softwares so we usually hesitate to select and also don't know how to operate even though selected one of them. This part, accordingly, introduces ten of useful freewares and compares each other in terms of usefulness for Chinese instructors. Third, Programme: How to use. It is of no use just to know what to use but not to know how to operate, so this part describes how to use freewares like a kind of manual in detail as far as possible. In conclusion, we hope more Chinese instructors to learn and use more useful freewares for designing the better multimedia Chinese class by this paper.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권3호
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• pp.1168-1188
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• 2018

Social Network Aggregators are used to maintain and manage manifold accounts over multiple online social networks. Displaying the Activity feed for each social network on a common dashboard has been the status quo of social aggregators for long, however retrieving the desired data from various social networks is a major concern. A user inputs the query desiring the specific outcome from the social networks. Since the intention of the query is solely known by user, therefore the output of the query may not be as per user's expectation unless the system considers 'user-centric' factors. Moreover, the quality of solution depends on these user-centric factors, the user inclination and the nature of the network as well. Thus, there is a need for a system that understands the user's intent serving structured objects. Further, choosing the best execution and optimal ranking functions is also a high priority concern. The current work finds motivation from the above requirements and thus proposes the design of a query processing system to retrieve information from social network that extracts user's intent from various social networks. For further improvements in the research the machine learning techniques are incorporated such as Latent Dirichlet Algorithm (LDA) and Ranking Algorithm to improve the query results and fetch the information using data mining techniques.The proposed framework uniquely contributes a user-centric query retrieval model based on natural language and it is worth mentioning that the proposed framework is efficient when compared on temporal metrics. The proposed Query Processing System to Retrieve Information from Social Network (QPSSN) will increase the discoverability of the user, helps the businesses to collaboratively execute promotions, determine new networks and people. It is an innovative approach to investigate the new aspects of social network. The proposed model offers a significant breakthrough scoring up to precision and recall respectively.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권2호
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• pp.61-84
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• 2022

With the recent application of deep learning to Natural Language Processing (NLP), the performance of NLP has improved significantly and NLP is emerging as a core competency of organizations. However, when encountering NLP use cases that are sporadically reported through various online and offline channels, it is often difficult to come up with a big picture of how to understand and interpret them or how to connect them to business. This study presents a framework for systematically analyzing NLP use cases, considering the characteristics of NLP techniques applicable to almost all industries and business functions, environmental changes in the era of the Fourth Industrial Revolution, and the effectiveness of adopting NLP reflecting all business functional areas. Through solving research questions based on the framework, the usefulness of it is validated. First, by accumulating NLP use cases and pivoting them around the business function dimension, we derive how NLP techniques are used in each business functional area. Next, by synthesizing related surveys and reports to the accumulated use cases, we draw implications for each business function and major NLP techniques. This work promotes the creation of innovative business scenarios and provides multilateral implications for the adoption of NLP by systematically viewing NLP techniques, industries, and business functional areas. The use case analysis framework proposed in this study presents a new perspective for research on new technology use cases. It also helps explore strategies that can dramatically improve organizational performance through a holistic approach that encompasses all business functional areas.