• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.19-36
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• 2023

정보통신기술의 발전으로 인해 누구나 쉽게 정보를 생산, 유포할 수 있게 되면서, 이를 악용하여 의도적으로 유포하는 거짓 정보인 가짜뉴스가 새로운 문제로 대두되기 시작하였다. 초기에 텍스트 방식으로 주로 전파되던 가짜뉴스는 점차 진화하여 이제는 멀티미디어 형식으로 퍼지고 있다. 유튜브는 2005년에 설립된 이후 세계 최고의 동영상 플랫폼으로 성장하면서 전 세계 사람들이 대부분 이용하고 있다. 하지만 유튜브는 가짜뉴스가 퍼지는 주요 창구가 되며 사회적인 문제를 일으키고 있다. 유튜브의 가짜뉴스를 탐지하기 위하여 다양한 학자들이 연구를 진행해 왔다. 가짜뉴스 탐지 연구에는 콘텐츠 기반의 접근과 배경정보 기반의 접근이 존재하는데 기존 가짜뉴스 연구와 유튜브의 가짜뉴스 탐지 연구를 살펴보면 콘텐츠 기반의 접근이 다수를 차지하고 있다. 본 연구에서는 콘텐츠 기반의 가짜뉴스 탐지가 아닌 배경정보 기반의 가짜뉴스 탐지기법을 제안하는데, 그 중에서도 유튜브에서 제공하는 관련 동영상 정보를 활용하여 가짜뉴스를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 관련 동영상에서 얻은 정보와 원본 동영상에서 얻은 정보를 임베딩 기술인 Doc2vec을 이용하여 벡터화 한 후, 딥러닝 네트워크인 합성곱 신경망(CNN)을 통하여 가짜뉴스를 판별하고자 하였다. 실증분석 결과 제안 기법은 기존의 콘텐츠 기반으로 유튜브 가짜뉴스를 탐지하는 접근에 비해 보다 우수한 예측 성능을 보임을 확인하였다. 이러한 본 연구의 제안 기법은 파급력이 높은 유튜브 상에서 유포되는 가짜뉴스의 전파를 사전에 예방함으로써, 우리사회를 보다 안전하고 신뢰할 수 있도록 만드는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.419-437
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• 2023

국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.211-227
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• 2023

인구의 고령화와 기술의 성장으로 등장한 소셜 로봇의 한 유형인 개인형 서비스 로봇은 최근 가정에서 노년층의 독립 생활 연장에 도움이 될 수 있는 기술을 중심으로 변화하고 있다. 노년층이 일상 생활에서 소셜 로봇 신기술을 수용하고, 장기적으로 사용하기 위해서는 사용자 관점의 맥락과 감정을 보다 심층적으로 이해하는 능력이 필요하다. 본 연구에서는 정량 데이터와 정성 데이터를 통합한 혼합 방법(mixed-method)을 활용하여 노년층 사용자를 깊이 있게 이해하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 노년층 사용자와 소셜 로봇 간 음성 대화 기록을 감정과 대화 주체를 주요 변수로 하여 현상학적 방법론 중 하나인 Van Kaam 방법론을 활용하여 그룹핑함으로써 9개 유형으로 대화를 구분하고, 이를 개인화한 대화의 빈도와 비중을 기반으로 사용자를 세분화하였다. 그리고 인구 통계적 데이터와 건강지표에 관한 사전 설문조사 결과를 사용하여 프로파일링 분석을 진행하였다. 이어서 대화 분석을 토대로 K-means 군집분석을 실시하여 노년층 사용자를 3개의 집단으로 분류하고, 각 집단별 특성을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 모형은 향후 일상 생활에서 돌봄 기능이 있는 소셜 로봇 제공을 위해 노년층 사용자의 이해를 필요로 하는 기업에게 노년층 사용자 세분화에 관한 방법론을 제공함으로써 사용자 이해를 위한 인사이트 도출과 관련 사업을 성장시키는데 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.317-340
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• 2023

경영학적 관점에서 ESG는 환경, 사회, 지배구조 지표를 이용하여 기업이 얼마나 지속 가능한 발전을 이룰 수 있는지 평가하는 것이다. 소셜미디어를 통해, 기업의 선행과 악행을 대중이 적극적으로 공유할 수 있게 되면서 ESG 경영에 대한 대중의 관심 또한 높아졌다. 이를 바탕으로, 본 연구의 목적은 기업 성과가 소셜미디어의 환경, 사회, 지배구조의 감성을 모두 포함한 종합적 ESG 감성과 환경, 사회, 지배구조 각각의 감성과 어떠한 관계가 있는지 분석하는 것이다. 패널회귀모델을 사용하여, 코스피 200 기업 중 143개 기업의 소셜미디어의 ESG 감성과 총자산이익률(ROA), 자기자본이익률(ROE) 간의 관계를 분석했다. 데이터 수집 기간은 2018년부터 2021년까지이고, 온라인 커뮤니티, 인스타그램, 블로그, 트위터, 뉴스를 포함한 소셜미디어 채널의 감성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 본 연구 결과에 따르면, 기업 성과는 종합적 ESG 감성과 각각 환경, 사회, 지배구조의 감성은 유의미한 관련이 있음을 파악했다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 본 연구는 평가기관의 영향을 받을 수 있는 ESG 등급이 아닌 다양한 소셜미디어 채널들을 활용하여 편향되지 않는 대중의 ESG 감성 지표를 갖고자 하였다. 또한, 본 연구의 결과를 바탕으로, ESG 경영의 방향성을 잡는 데 기여할 수 있다. 이에 본 연구는 ESG 경영에 관심이 있는 연구자들과 기업에게 이론적, 실무적 시사점을 제공한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권3호
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• pp.297-318
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• 2023

이 연구는 중학생을 위한 독서교육의 자료로써 그림책을 선정하기 위한 기준을 제안하고 이를 도서 선정에 적용이 가능한가를 확인하는 것을 목적으로 한다. 먼저 선행연구를 통하여 독서자료로써 그림책의 교육적 가치와 학문 분야별 그림책 선정 기준을 확인하였다. 선행연구에서 제시한 다양한 그림책 선정 기준의 공통점을 일러스트와 텍스트, 그 외로 구분해 범주화하여 통합한 후, 중학생을 독자로 선정해 적용할 수 있는 선정 기준을 구안하였다. 통합된 그림책 선정 기준을 내용으로 현직 사서교사에게 중학생을 대상으로 그림책을 선정할 때 고려할 주요한 기준을 묻는 설문조사와 그림책 교육 경험이 있는 전문가를 대상으로 집중 인터뷰를 실시하였다. 그 결과로 글과 관련된 2개의 기준, 그림과 관련된 4개의 기준, 그리고 그 외 5개 기준으로 구성된 중학생을 위한 그림책 선정 기준을 제시하였다. 이 선정 기준의 실제성을 확인하기 위하여 어린이도서연구회 추천 그림책(13세 이상)을 대상으로 범주별 기준의 적용 여부를 확인하였다. 중학생 대상 22권의 그림책 가운데 선정 기준의 모든 범주별 적용이 가능한 도서는 15권으로 유의미한 실제성을 확인할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제40권3호
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• pp.143-162
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• 2023

본 연구는 법원도서관 법마루 도서대출 데이터를 분석하여 이용자 대출 패턴을 파악하고 분석 결과를 향후 이용자 서비스에 반영하는 방안을 제안하였다. 2022년 법마루의 소장 도서는 212,608권이었으며, 법률서가 73%를 차지하고 있었다. 그러나 실제 대출은 일반서가 83%의 비중을 차지하고 있었다. 주제별 이용계수를 살펴보면 문학 분야가 5.85로 가장 활발히 이용되고 있었고 법학 분야가 0.23으로 가장 저조하게 이용되고 있었다. 상호대차의 경우, KERIS 가입 회원기관과 대한변호사협회 모두 제법 분야, 민법 분야, 사법소송절차 분야 순으로 대출 비율이 높았다. 다만, 법학계인 KERIS 가입 회원기관이 실무계인 대한변호사협회에 비해 더 다양한 주제 분야의 법률서를 대출하고 있었다. 법률정보의 접근권 향상을 위해 법마루 대국민 대출서비스를 시행했지만 실제로는 열람 공간의 이용이 높았고, 대출 역시 일반서의 비중이 월등히 높다는 것을 확인할 수 있었다. 이를 개선하기 위해서는 법마루 대출 서비스 홍보 강화 및 개인화 서비스 제공, 도서대출 규정 정비 온라인서비스 강화 및 협력네트워크 구축 등이 필요할 것으로 보인다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권3호
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• pp.303-321
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• 2023

본 연구에서는 산림작업자의 작업강도를 비교하기 위한 산림작업부하지수(Forest Work Load Index, FWLI) 개발을 위해 숲가꾸기사업을 대상으로 산림작업부하지수 추정 연구를 실시하였다. FWLI는 근골격계 부담 분석방법 중 하나인 OWAS (Ovako Working Posture Analysis System)와 작업강도 분석방법 중 하나인 WLI (Work Load Index)를 이용하여 추정하는 방법을 개발하였다. OWAS는 작업자의 근골격계 부담 분석에 사용되는 대표적인 방법론이며, WLI는 작업자의 작업강도 분석에 사용되는 주요 방법이다. OWAS 기법을 통해 산출되는 사업종별 PRI값은 185.3(큰나무가꾸기), 150.6(가지치기), 181.1(산불예방숲가꾸기), 197.0(어린나무가꾸기)으로 분석되었으며, 측정된 심박수를 이용하여 산출되는 WLI값은 사업종별로 59.5%(큰나무가꾸기), 53.5%(가지치기), 56.2%(산불예방숲가꾸기), 62.3%(어린나무가꾸기)로 분석되었다. FWLI는 분석된 PRI와 WLI의 값을 이용하여 계산하였으며, 숲가꾸기 사업이 수행된 사업종별 FWLI값은 110.2(큰나무가 꾸기), 80.7(가지치기), 102.1(산불예방숲가꾸기), 123.0(어린나무가꾸기)으로 분석되었다. FWLI를 활용할 경우 세부공종부터 사업의 종류까지 다양하게 산림작업자의 작업부하를 정량적으로 비교할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 연구목적에 따라 FWLI 분석의 범위(특정 작업, 작업자들의 역할, 특정 공정, 사업의 종류 등)를 정하여 작업자들에게 가해지는 부하를 측정해 작업자세의 개선 우선순위, 공종별 작업부하 비교, 사업종간 작업부하 비교를 통해 노임의 계상 및 품셈 등에 활용 할 수 있을 것으로 생각된다.

• 동의신경정신과학회지
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• 제34권3호
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• pp.259-274
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• 2023

Objectives: The purpose of this study was to provide clinical evidence to support the use of auricular blood-letting therapy (ABT) for headaches. Methods: Studies were identified by a comprehensive search of five databases. Randomized controlled trials (RCTs) that investigated the effects of the ABT for headaches were included. Two authors independently extracted the data and assessed the methodological quality of the included studies using Cochrane's risk-of-bias tool. If two or more studies reported the same outcome, a meta-analysis was performed. Meta-analysis results for dichotomous variables are expressed as risk ratios (RRs) and 95% confidence intervals (CIs). Results: A total of eight RCTs were included in this review. The total effective rate (TER) was the most commonly used outcome measurement. Among the eight RCTs, five were included in the metaanalysis. The TER was not statistically significantly different in the ABT group compared to the medication group (two studies, n=55, RR=1.24, 95% CI: 0.78 to 1.96, p=0.36, I² =86%). However, the TER of the combined ABT and medication group was significantly different compared to the medication alone group (four studies, n=159, RR=1.23, 95% CI: 1.12 to 1.35, p<0.0001, I² = 0%). Pain and mental health-related outcomes in the combined ABT and medication group were significantly different from the control groups. The methodological quality of the included RCTs was generally low. Conclusions: ABT combined with medication may be effective for treating headaches. However, the number of studies included was small, so the results were insufficient, and statistically significant effects were not confirmed for a single implementation of ABT. Thus, well-designed further studies based on the findings of this study are recommended.

• 정보관리학회지
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• 제40권3호
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• pp.221-244
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• 2023

주민참여예산으로 메타버스 서비스를 준비하고 있는 경기도서관을 중심으로 선행연구와 각종 정보자원을 분석하여 경기광역대표도서관에 적합한 메타버스의 역할을 도출하였다. 그리고 광역대표도서관을 중심으로 협력적 콘텐츠 구축 및 서비스 모델을 일차적으로 제시한 뒤, 광역대표도서관, 경기도를 비롯한 전국의 각종 도서관의 현장 사서들을 대상으로 설문조사를 실시하여 광역대표도서관의 메타버스 역할, 콘텐츠, 협력 가능한 콘텐츠 및 원활한 협력을 위한 고려사항 등을 도출하였다. 사서들의 의견을 조사한 결과, 광역대표도서관 메타버스의 역할은 도서관 자료의 연속적인 이용을 위한 도구이며 지역 전체를 위한 서비스 공간이 되어야 한다는 것을 알 수 있었다. 또한 응답자의 3/4이 협력적 콘텐츠 구축에 참여의향을 보였으며, 참여 시 우려가 되는 점은 인력과 예산, 업무과중으로 나타났으며, 광역대표도서관의 체계적인 지원이 필요함을 볼 수 있었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권3호
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• pp.227-253
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• 2023

이 연구는 디지털 혁명으로 인해 변화한 정보 환경에서 리터러시 교육을 위한 정보자원으로 밈을 개념화하기 위한 시론적 연구이다. 이 연구의 목적은 정보자원으로서 밈의 활용을 촉진하기 위해 밈의 맥락과 실재를 규명하는 데에 있다. 이를 연구문제로 환원시키면 다음과 같다. 첫째, '밈'은 어떠한 주제들과 함께 연구되는가? 둘째, 어떠한 것들이 '밈'으로 포착되어 연구되는가? 연구문제를 소명하기 위해 국내 밈 연구 145건을 대상으로 빈도분석과 동시출현빈도 네트워크 분석을 실시하였고, 이 중 73건을 대상으로 밈 사례 275개를 추출하여 내용 분석을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 밈은 인문학, 사회과학, 복합학, 예술체육학 분야에서 주로 연구되고 있었다. 또한 연구 초기에는 Dawkins의 밈 개념을 토대로 한 이론 연구(2012년 전후), 한류 콘텐츠 확산을 설명하기 위한 밈 개념 도입 연구(2015년 전후), 문화사회학의 주요 연구 주제로서 밈 개념의 독자적 연구(2019년 전후)가 이루어졌다. 둘째, 밈은 언어적 특성을 중점적으로 가지고 있었다. 언어 밈(L-meme)(102건, 37%)과 언어·시각 밈(LV-meme)(23건, 8%), 언어·시·청각 밈(LVM-meme)(21건, 8%) 등 언어 양식에 기반한 밈이 다수였고, 동시출현빈도 네트워크의 빈도·연결중심성·매개중심성 상위 노드에도 language meme(언어 밈) 키워드가 등장했다. 즉, 밈은 언어적 특성을 토대로 한 문화사회학의 고유한 정보 현상 개념으로 확장되고 있다. 리터러시 교육을 위한 정보자원으로서뿐만이 아니라 정보 리터러시의 관점에서 밈 리터러시를 개념화할 필요가 있다.