• 정보화정책
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• 제24권4호
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• pp.3-16
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• 2017

웹2.0시대와 더불어 소셜미디어 서비스의 발달로 전통적인 여론형성의 기능이 매스미디어에서 소셜미디어로 일부 이동되었으며, 이런 현상은 계속 확대되고 있어, 정부 정책에 대한 소셜미디어 기반의 여론이 관심을 받고 있다. 특히, 교육정책은 다양한 이해관계자들이 존재하고, 정책의제 설정과정에서도 많은 의견의 충돌이 발생되기 때문에 정책을 수립함에 있어 대중의 여론을 파악하는 것이 더욱 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 교육정책관련 소셜미디어 서비스를 통해 작성된 문서들을 오피니언 마이닝 기법으로 분석하여, 교육관련 정책에 대한 대중의 여론탐색을 목적으로 하였다. 이를 위하여 소셜미디어 서비스를 통해 사용자들이 생산하는 교육정책 관련 문서들을 키워드 기반으로 수집하고, 토큰화 시킨 후 감성자질을 추출하고 감성사전으로부터 해당 문서의 감정을 점수화 하여, 특정 교육정책 키워드에 대한 대중의 여론을 탐색하였다. 그 결과 디지털교과서, 이러닝 등을 키워드로 하는 스마트교육 정책에 대해서는 긍정보다 부정적인 감정이 많은 것으로 나타났으며, 코딩교육, 컴퓨터적 사고 등을 키워드로 하는 소프트웨어 교육 정책에 대해서는 긍정적인 여론의 방향으로 나타났다. 자유학기제, 창의 인성교육 등을 키워드로 하는 일반 정책에 대해서는 부정적인 여론이 많은 것으로 나타났다. 또한 전체 분석 대상 문서 중에서 감정 자질이 전혀 추출되지 않은 문서가 20%나 되어 블로그나 트위터의 내용에 저자의 의견이 반영되지 않은 내용이 아직 일정 비율로 존재함을 알 수 있었다.

• 전자통신동향분석
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• 제4권1호
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• pp.35-43
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• 1989

The evolution of telecommunications has raised the profile of many segments of the network that were not previously considered important. Until recently, basic telephony existed with the extension of passive cables without any particular user network interface. In the area of data communications, the introduction of flexible packet switching has allowed the network to evolve in a far more efficient manner. To overcome such separated network problems and business needs of both users and network providers, the integrated narrowband ISDN concept is being developed in most countries for implementation in the public switched telephone network (PSTN). The targets of ISDN, in my opinion, can be explained as follows : To the user, ISDN should provide the services at any time, at any place, through any media. To the business customer using PABX or LAN applications, ISDN should introduce customized services rapidly and also, ISDN should be developed by the modular hardware and software design approach in order for new services to be introduced rapidly and effectively. Software can be also developed by non-expert local staff to cater for adopting new user's service requirements immediately. Finally, ISDN will be able to increase business chances and benefit both users and operating companies.

• East Asian mathematical journal
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• 제37권5호
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• pp.599-612
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• 2021

In China, Weibo is one of the social platforms with more users. It has the characteristics of fast information transmission and wide coverage. People can comment on a certain event on Weibo to express their emotions and attitudes. Judging the emotional tendency of users' comments is not only beneficial to the monitoring of the management department, but also has very high application value for rumor suppression, public opinion guidance, and marketing. This paper proposes a two-input Adaboost model based on TextCNN and BiLSTM. Use the TextCNN model that can perform local feature extraction and the BiLSTM model that can perform global feature extraction to process comment data in parallel. Finally, the classification results of the two models are fused through the improved Adaboost algorithm to improve the accuracy of text classification.

• 교육시설 논문지
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• 제27권3호
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• pp.15-23
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• 2020

Nowadays, many educational facilities are being renovated. However, due to the absence of a system for post renovation of educational spaces, users are less satisfied with the spaces after the renovation and there is a limit in establishing future directions for improving educational space renovation. From this point of view, this study was conducted to increase the users' satisfaction in renovation space planning of educational spaces and to establish a system for management after renovation. As a specific research method, the space preference of students was used to evaluate the space after renovation. By researching the opinions of the students who use the most educational space, not only the direction of the renovation plan of the future educational space can be given but also the user's opinion can be reflected in the spatial plan in detail. In terms of management of future educational spaces, this study can be used as a basic study for developing post evaluation indicators for renovation of educational facilities.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.421-433
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• 2015

Recently, there have been fast-growing social network services based on the Internet environment and web technology development, the prevalence of smartphones, etc. Social networks also allow the users to convey the information and news so that they have a great influence on the public opinion formed by social interaction among users as well as the spread of information. On the other hand, these social networks also serve as perfect environments for rampant malware. Malware is rapidly being spread because relationships are formed on trust among the users. In this paper, an effective patch strategy is proposed to deal with malicious worms based on social networks. A graph is formed to analyze the structure of a social network, and subgroups are formed in the graph for the distributed patch strategy. The weighted directions and activities between the nodes are taken into account to select reliable key nodes from the generated subgroups, and the Incremental PageRanking algorithm reflecting dynamic social network features (addition/deletion of users and links) is used for deriving the high influential key nodes. With the patch based on the derived key nodes, the proposed method can prevent worms from spreading over social networks.

• 한국문헌정보학회지
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• 제40권1호
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• pp.195-215
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• 2006

정보기술과 인터넷의 발전은 정보의 대량생산과 함께 정보검색의 대중화를 가져왔으며, 검색포털사이트의 성장은 정보이용자들에게 정보를 획득할 수 있는 유일한 정보원으로서의 도서관에 대한 인식의 변화를 가져 왔다. 이용자들은 검색포털사이트를 보다 편리하고 다양한 정보를 획득할 수 있는 효과적인 정보원으로 각인하고 선호하게 되었다. 이러한 사회환경의 변화 속에서 도서관과 사서는 이용자의 정보요구에 보다 적극적이고 현실성 있는 정보서비스를 제공함으로써 그 사회적 역할과 위상을 정립하고 진일보할 수 있는 도전과 기회로 삼아야 할 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 도서관, 특히 공공도서관의 적극적인 정보서비스 방안으로서 정보검색대행서비스를 제안하고, 이러한 서비스의 가능성과 기대효과를 정보이용자에 대한 직접 설문을 통하여 조사하였다. 특히 대부분의 이용자들이 친숙하고 편리하게 이용할 수 있는 전화와 PDA등을 활용한 정보서비스에 대한 가능성 및 방법론에 대하여 제안하고자 한다.

• 정보화정책
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• 제20권2호
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• pp.73-90
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• 2013

소셜 네트워크 공론장에서의 이성적 토론과 공개적 대화는 숙의 민주주의 실현에 중요한 조건이다. 그런데 온라인 공간에서는 현실 공간보다 빈번하게 부정적 커뮤니케이션이 이뤄질 수 있으며 상호 적대적인 메시지가 나타나고 있다. 2011년 10.26 서울시장 재보궐 선거과정에서는 특정 지지자를 중심으로 결집한 시민들이 후보를 인신공격하거나 욕설, 비방하는 행동이 나타났다. 그렇다면 서울시장 재보궐 선거에서 플레밍 현상은 어떻게 그리고 어떤 수준으로 나타났는가? 플레밍 현상을 선동하는 영향력자가 존재하는가? 이들 영향력자의 플레밍 정도는 일반 사용자와 비교할 때 어떤 수준인가? 본연구는 선거과정에서 나타나는 플레밍 현상에 주목하여 메시지의 파급정도를 데이터 마이닝하여 이슈별로 분석하고 영향력자(Influencer)와 일반 트윗의 차이를 내용 분석하였다. 후보자 개인을 비판, 조롱, 악의적으로 공격하거나 편향된 정보가 유통되는 플레밍 현상이 빈번하게 나타났고 의견을 선도하는 영향력자들이 일반 이용자보다 더 높은 플레밍 수준을 나타내고 있다.

• Asian Journal for Public Opinion Research
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• 제12권1호
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• pp.53-74
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• 2024

The proliferation of health misinformation gained momentum amidst the outbreak of the novel coronavirus disease 2019 (COVID-19). People stuck in their homes, without work pressure, regardless of health concerns towards personal, family, or peer groups, consistently demanded information. People became engaged with misinformation while attempting to find health information content. This study used the content analysis method and analyzed 1,154 misinformation stories from four prominent signatories of the International Fact-Checking Network during the pandemic. The study finds the five main categories of misinformation related to the COVID-19 pandemic. These are 1) the severity of the virus, 2) cure, prevention, and treatment, 3) myths and rumors about vaccines, 4) health authorities' guidelines, and 5) personal and social impacts. Various sub-categories supported the content characteristics of these categories. The study also analyzed the emotional valence of health misinformation. It was found that misinformation containing negative sentiments got higher engagement during the pandemic. Positive and neutral sentiment misinformation has less reach. Surprise, fear, and anger/aggressive emotions highly affected people during the pandemic; in general, people and social media users warning people to safeguard themselves from COVID-19 and creating a confusing state were found as the primary motivation behind the propagation of misinformation. The present study offers valuable perspectives on the mechanisms underlying the spread of health-related misinformation amidst the COVID-19 outbreak. It highlights the significance of discerning the accuracy of information and the feelings it conveys in minimizing the adverse effects on the well-being of public health.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.195-200
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• 2019

스마트폰, 태블릿 등의 이동 통신 기기와 PC 이용이 확장됨에 따라 인터넷 상에서 데이터가 기하급수적으로 수집되고 있다. 또한 SNS의 발전으로 인해 이용자 간의 자유로운 의사소통과 여러 분야의 정보를 공유할 수 있어 다양한 다량의 의견들이 빅데이터 형태로 쌓이고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석 기법을 사용하여 일반 사람들의 반응과 언론사의 뉴스 기사 반응의 차이를 알아보는 기법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 아동 수당과 출산 장려금에 대해 SNS에서 나타난 대중들의 반응과 언론사의 반응을 분석하였다. 이를 위해 일정 기간 동안 트위터에 올라온 이용자들의 글을 수집하고 뉴스 기사를 크롤링하여 감성 분석을 진행하였다. 이를 통해 SNS에 나타나는 대중의 의견과 언론사 뉴스의 반응을 비교하여 대중과 언론이 국가 정책에 대한 반응의 차이를 비교 분석하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권2호
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• pp.86-90
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• 2021

Sentiment refers to a person's thoughts, opinions, and feelings toward an object. Sentiment analysis is a process of collecting opinions on a specific target and classifying them according to their emotions, and applies to opinion mining that analyzes product reviews and reviews on the web. Companies and users can grasp the opinions of public opinion and come up with a way to do so. Recently, natural language processing models using the Transformer structure have appeared, and Google's BERT is a representative example. Afterwards, various models came out by remodeling the BERT. Among them, the Facebook AI team unveiled the XLM-R (XLM-RoBERTa), an upgraded XLM model. XLM-R solved the data limitation and the curse of multilinguality by training XLM with 2TB or more refined CC (CommonCrawl), not Wikipedia data. This model showed that the multilingual model has similar performance to the single language model when it is trained by adjusting the size of the model and the data required for training. Therefore, in this paper, we study the improvement of Korean sentiment analysis performed using a pre-trained XLM-R model that solved curse of multilinguality and improved performance.