최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.
이 연구는 문헌 고찰을 통해 체인지메이커 교육의 의미를 살펴보고, 가정과 수업에 맞는 체인지메이커 교육 프로그램을 개발한 후 이를 적용한 학습자의 성장에 관한 사례를 통해 가정교과에서의 체인지메이커 교육의 의의에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위해서 먼저 체인지메이커 교육에 대한 개념을 정의하였다. 체인지메이커 교육이란, 실생활 속에서 우리가 직면하는 문제들에 대해 생각하고(Thinking), 배우고(Education), 만들고(Making), 참여하고(Participation) 즐기며(Play) 다양한 문제해결 방안을 도출하고 서로 공유(Share)하여 변화(Change)시키는 교육을 말한다. 둘째, 본 연구에서는 가정교과에서의 체인지메이커 교육의 방향을 "폭넓은 메이커 활동을 통해 사회 문제에 관심을 가지고 문제를 해결하고 타인과 공감, 협업하여 행복하고 건강한 가정생활과 직업생활을 주도적으로 영위할 수 있도록 하는 것"으로 하고 내용의 범위를 "아동 가족, 식생활, 의생활, 주생활, 소비생활의 5개의 영역의 내용 요소를 추출하여 이를 교육할 수 있는 세부 주제를 선정"하고 교육 방법으로 "주제별로 TEMPS 단계를 통해 교과의 목적을 달성할 수 있도록 한다."로 제안하였다. 셋째, 체인지메이커 프로그램의 설계는 체인지메이커 교육의 5가지 핵심 아이디어 중에서 TEMPS를 단계로 프로그램을 설계하였다. T(Thinking)는 문제에 대해 파악하고 해결방법을 생각하는 단계이고, E(Education)는 다음 단계(Making)를 위한 배경지식을 얻는 단계이다. M(Making)은 문제 해결을 위해 필요한 목표물을 만드는 단계이고, P(Participation)와 P(Play)는 참여하고 즐기는 단계이다. S(Share)는 결과물 전시, SNS공유, 수업 발표회 등을 통해 교육적으로 확산을 시켜 궁극적으로 사회를 변화(Change)시키는 단계이다. 본 연구에서는 TEMPS 단계를 기본으로 하여 중학교 12개 프로그램, 고등학교 15개 프로그램을 개발하였고, 프로그램 당 각각 2차시~12차시로 중학교 총 68차시, 고등학교 총 68차시 분량이다. 체인지메이커 프로그램에 1년 간(2018년 3월 2일~2018년 12월 31일) 참여한 학습자들은 삶과 교육의 연계, 실천 능력의 향상, 자기 주도 학습, 자존감 향상, 성취감과 자기 성찰, 비판적 인식 향상, 감각적인 관찰 등에서 긍정적인 성장을 보여주었다.
오늘날 K-POP 중심의 한류 열풍은 기존의 드라마 중심에서 벗어나 유럽, 러시아, 미국 등의 지역으로 그 영역이 확장되었다는 점에서 신(新)한류로 명명된다. 신(新)한류의 주역인 K-POP이 해외진출에 성공한 전략에는 SNS 마케팅 통로를 적극적으로 활용한 요인도 있겠지만 무엇보다 그들의 콘텐츠가 한국을 넘어서 전 세계인들에게 매력적으로 다가갔기 때문일 것이다. 한류에 집중된 언론과 대중의 관심은 단순한 문화수출의 의미가 아니라, 자국의 문화가 정신적으로 타 지역에 영향을 미치는 모습을 통해 민족적, 국가적 자긍심을 느낄 수 있게 한다는 데에 의미가 있다. 더욱이 근대 물질적인 산업 발전에 치중하던 우리사회의 문화산업 발전은 한국사회가 글로벌 시대의 중심에 존재한다는 반증이기도 하다. 20세기까지 한국의 문화는 문화의 수용과 전파의 측면에서 볼때 주도적이기보다 수용적인 성격이 강하였다. 즉, 문화의 능동적 창출이나 유출보다는 수용에 더 크게 무게 중심을 두었다는 의미이다. 하지만 이제 K-POP은 서구의 문화를 모방하는 수준을 넘어서 개성 있고 희소가치가 있는 콘텐츠로 범위를 넓혀가고 있다. 한국의 독특한 역사적 배경에서 장기간 걸쳐 형성된 한국 특유의 전통문화는 그 자체만으로도 글로벌 경쟁력을 갖춘 고유의 자산이며, 한류 대중문화에서도 전통 고유의 특성을 활용하여 새로운 콘텐츠로서 창출해 세계시장에 나가 자생력을 높여야 한다. 한국 대중문화에 대한 호감은 한류 콘텐츠와 그에 따른 파생상품의 부가가치를 창출해내며 국가 이미지에도 커다란 영향을 미치게 된다. 즉, 전통예술과 K-POP이 융합하여 우리만의 독특하고 예술성이 높은 문화로 갖춘다면 세계 문화예술 시장에서 앞장서게 될 것이다. 이에 본 연구는 K-POP의 성장과 발전을 더불어 한국 전통예술의 가능성을 인식하고, 대중화를 위한 활용에 의미를 두어 K-POP과 전통예술을 융합한 사례를 분석해 다음과 같이 제안하고자 한다. 첫째, 전통예술과 여러 장르와의 융합작업 및 실험 작업을 활발하게 시도하여 다양한 콘텐츠를 창출하고, 대중매체 채널들을 적극 활용한다. 둘째, 전통예술을 활용한 활발한 융합작업을 위해 전통예술의 저작권에 대한 인식을 개선하고 창작무용의 저작권을 완화하여 활용할 수 있는 콘텐츠 범위를 확대한다. 셋째, 전통예술의 조기 교육화를 시행하여 어려서부터 전통예술을 학습하고 발전되도록 한다. 넷째, 전통예술을 한국문화정책 전반으로 확대, 지원하여 국가의 문화가치를 높이고 경제이익을 창출하는 방안으로 삼는다. 이를 통해 전통예술의 경쟁력을 강화하고 K-POP과 같은 대중예술과 융합하여 활용한다면, 전통예술의 정체성은 지키며 자국의 문화를 세계화하는 데에 효과적인 방안이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 소셜미디어에서의 뉴스 정보 수용을 기존의 전통적인 신문기사 형식의 뉴스 읽기와 비교 분석했다. 전통적인 신문기사 읽기 조건과 비교할 때 소셜미디어를 통한 뉴스 전달은 대화저널리즘 양식으로 이뤄진다고 보았으며 이러한 양식의 차이가 뉴스 정보의 기억과 구성에 어떤 차이를 만들어내는지를 유사실험을 통해 관찰했다. 실험에서는 동일한 내용의 가상의 기사를 전통적인 신문기사 형식과 소셜미디어의 대화체 이야기 정보 방식으로 제작해 신문기사 조건과 소셜미디어 조건에 활용했다. 뉴스의 이해 정도를 정보 기억(전체 내용 기억, 주요 내용 기억, 내용을 틀리게 기억한 정도, 부가적인 정보의 기억, 사실 정보 획득)과 구성(인과관계 기억)의 두 가지 측면에서 관찰했다. 분석결과, 신문기사 조건은 소셜미디어 조건보다 정보 기억에서 더 뛰어났다. 전체 내용의 기억 정도, 주요 내용을 기억한 정도, 부가적인 정보를 기억한 정도, 사실 정보 획득 등에서 신문기사 조건이 우세했으며, 내용을 틀리게 기억한 정도는 소셜미디어 조건이 더 높은 것으로 나타났다. 인과관계 기억의 경우, 일반적 인과관계를 기억하는 정도는 소셜미디어 조건이 더 뛰어났지만 해당 기사에 특정한 인과관계를 기억하는 정도는 신문기사 조건이 소셜미디어 조건보다 유의미하게 더 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 전통적인 신문기사 형식이 뉴스 내용을 이해하는 데 도움이 됨을 시사하고 있다.
이 연구는 글로벌 저널리즘 환경에서 부상한 소셜 네트워크 저널리즘의 제 가치를 검토하고, 네트워크 저널리즘 이론을 토대로 국내 소셜 뉴스 사이트인 '위키트리'의 사례를 분석하였다. 소셜 네트워크 저널리즘은 공중으로 하여금 크라우드 소싱과 상호작용을 통해 저널리즘 생산의 모든 측면에 관여할 수 있도록 허용한다. 공중과의 네트워킹 효과로 인해 저널리즘은 더욱 개방적이고, 더욱 연결되며, 더욱 즉각적인 반응을 촉발시키고 있다. '위키트리'는 누구나 페이스북과 트위터를 통해서 뉴스를 작성하고 배포할 수 있는 소셜 네트워킹 뉴스서비스이다. 위키트리는 개방형소스 프로그램으로 운영되면서 '구글번역기'를 사용해 자동적으로 모든 뉴스 콘텐츠를 전환시키고, 인터넷 접근이 가능한 글로벌 시민이라면 누구나 뉴스생산에 기여할 수 있게 하며, 자신만의 창의적인 콘텐츠나 다른 정보원으로부터 생성된 콘텐츠를 공유할 수 있도록 허용한다. 초창기부터 '위키트리 글로벌' 사이트는 160개국에서 생성되는 접속 포인트들로 인해 급속하게 보도범위를 확장하고 있다. 이 연구는 위키트리 글로벌 사이트의 국제 커버리지를 국가별, 뉴스유형별로 분석함으로써 SNS를 활용해 글보벌 공중을 연결하는 것이 특정한 뉴스 아이템들뿐만 아니라 소셜뉴스 사이트의 뉴스 트래픽을 향상시킬 수 있음을 암시하고 있다. 또 다른 연구결과는 소셜 네트워크 저널리즘에서 트위터와 페이스북의 활용이 뉴스사이트에 대한 수용자들의 관심을 증대시킬 뿐만 아니라 뉴스수집의 능력을 확장시킴으로써 지역공중과 글로벌 공중 사이의 경계를 허물고 지역 온라인 저널리즘에 실현가능한 사업모델을 창출할 수 있음을 시사한다.
인터넷 포털과 사회관계망 서비스(SNS) 등의 온라인 공간에서 사용자 간의 의견 공유가 활발해짐에 따라 이를 악용하여 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 유포되는 비정상 정보도 증가하고 있다. 특히 비정상 정보가 정치적인 목적으로 유포되면 선거 결과뿐 아니라 다양한 사회 정책과 시민 생활에도 영향을 미친다. 이러한 비정상 정보는 불특정 다수에 대한 유포에서 시작하였으며 이들의 특성을 분석하고 탐지하기 위한 기존 연구도 이러한 불특정 다수 대상 유포에 초점을 맞추었다. 하지만 최근에는 더욱 효과적으로 영향을 미치기 위해 공통 관심사를 가진 집단(예: 부동산에 관심 있는 사람들의 모임)을 대상으로 내용과 형식을 조정한 맞춤형 정보를 유포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 관심 집단을 대상으로 한 비정상 정보의 특성을 분석하고 이를 탐지하는 방법을 제시한다. 이를 위해 선거 전후에 10개의 공통 관심 집단에 게시된 의견을 수집하여 분석하였다. 그 결과, 각 집단에 맞춤화된 정보가 실제 유포되고 있으며 선거일이 가까워짐에 따라 점차 증가함을 보였다. 또한, 비정상 정보를 탐지하기 위한 시스템을 제안하였는데, 이 시스템은 개별 의견에서 보이는 특징뿐 아니라 의견 게시자의 전반적인 행위 및 게시자와 협력한 사용자의 특성을 종합적으로 분석한다. 제안한 시스템을 수집한 데이터에 적용한 결과 90% 이상의 정확도로 비정상 의견을 탐지하였으며 다수의 사용자가 조직적으로 비정상 의견을 유포한 정황을 발견하였다. 제안한 시스템으로 관심 집단에 게시된 의견을 주기적으로 검사한다면 비정상 정보의 유포를 더 빠르게 차단하고 영향을 줄일 수 있을 것이다. 또한, 탐지에 활용한 특징은 정치적인 목적 이외의 비정상 정보 판별에도 활용될 수 있을 것이다.
스마트폰 콘텐츠 소비가 늘면서 중국 짧은 동영상(short clip) 시장이 급성장하고 있다. 이에 짧은 동영상 플랫폼인 TikTok이 큰 비즈니스 성공을 거두었다. 그러나 Tiktok플랫폼의 성공요인에 대한 고객중심적 연구는 많지 않다. 이를 위해 본 연구는 실증조사를 통해 Tiktok플랫폼의 소셜네트워크, TikTok플랫폼에 대한 애착, 사용자 참여, 심리적 거리감, 사회적 정체성 및 재사용의도 간의 관계를 검증하는 연구목적을 가진다. 2021년 10월 중국 내 TikTok플랫폼을 사용하는 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과 첫째, 소셜네트워크 특성은 사용자 참여와 애착에 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 사용자 참여는 사용자 애착에 유의한 영향을 미쳤다. 셋째, 사용자 애착과 사용자 참여 모두 재사용 의도에 유의한 영향을 미쳤다. 넷째, 심리적 거리감은 소셜네트워크 특성과 사용자 애착 사이의 관계를 부분 조절하는 역할을 하였다. 다섯째, 사회적 정체성은 소셜네트워크 특성과 사용자 참여 사이의 관계를 부분 조절하는 역할을 하였다. 이 연구 결과는 TikTok플랫폼 연구에 관한 이론적이고 실무적인 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
목적: 이 연구는 국가위기 시 지도자의 공공외교의 내용과 효과를 이해하는 것을 목적으로 하며 다음의 두 질문을 던진다. 첫째, 지도자는 위기 시 국제사회의 협력과 지원을 얻기 위해 어떠한 내용의 공공외교를 하는가? 그리고 둘째, 지도자의 공공외교는 어떤 원리를 통해서 국제사회의 협력과 지원을 증진하는가? 방법: 연구질문에 답하기 위해 국가위기 시 국가지도자에 의한 공공외교가 활발하게 나타난 최근 사례인 러시아-우크라이나 전쟁에서의 우크라이나 젤렌스키 대통령의 공공외교에 대한 사례분석을 실시하였다. 세부 연구방법으로는 파이썬(Phython)을 활용하여 젤렌스키 대통령의 트위터 텍스트를 기술적으로 분석하였다. 결과: 2022년 러시아의 침공 후 젤렌스키 대통령은 SNS를 적극 활용하여 다른 국가 국민과 소통하였으며 이를 통해 공공외교의 효과를 얻을 수 있었다. 그는 트위터를 통해 다른 국가 국민에게 '협력과 지원에 대한 감사', '우크라이나의 입장', '다른 국가 축하 및 애도' 메시지를 보냈으며, 이를 통해 지지와 신뢰, 청중비용을 증가시킬 수 있었다. 결론: 공공외교의 효과는 국제협력과 지원 간에 발생하는 문제를 상당 부분 해소하여 협력의 증진으로 이어질 수 있었다. 하지만 이 사례에서 후견국의 딜레마와 이행의 문제는 지속되었으며, 공공외교만으로는 해결이 어려운 것으로 나타났다. 이 연구의 분석을 통해 차후 대한민국의 위기 시 지도자의 공공외교를 위한 교훈을 도출할 수 있으며, 이를 위해 평시부터 지도자의 효과적인 공공외교를 위한 노력이 필요할 것으로 보인다.
기술의 배후에는 디자인이 존재한다. 디자인은 일상 생활의 필요성과 시장 구조와 얽혀 기술을 다루면서도 그 의미에 대해서는 둔감해질 수 있다. 다른 소셜 미디어 플랫폼들과 달리 인스타그램은 이미지 기반의 콘텐츠로 이루어진다. 이에 본 연구의 목적은 중독성 있는 인스타그램 디자인 기능의 검토하고 나아가 디자이너가 지녀야 할 윤리적 책임에 대해 논의한다. 선행 연구된 국내외 주요 문헌의 고찰을 통해 먼저 인스타그램 디자인을 이해하기 위한 이론적 틀을 수립한다. 인스타그램의 역사 및 구조와 기능을 파악하고 이와 관련지어 소셜 미디어 중독을 조장하는 인스타그램 디자인 특성을 확인한다. 이러한 과정을 통해 본 연구는 디자인을 '더 나은 삶을 위한 문제해결의 방법론'으로 정의할 때, 디자인에 있어서 오늘날 디자이너의 역할은 어떠한 문제를 중심으로 어떠한 해결방법을 제시해야 하는지에 대한 성찰을 시도한다. 본 연구에서는 디자인적 쟁점을 통해 인스타그램이 사용자의 중독을 조장하는 메커니즘을 소개하였다. (1) 당겨서 새로고침(Pull-to-Refresh) (2) 푸시 알람에서의 빨간색 색채 (3) 인스타그램 스토리의 프로필 사진 테두리 표현이 그것이다. 이러한 디자인은 사용자의 사회적 욕구와 포모(FOMO, fear of missing out)심리를 자극해, 강박적인 인스타그램 사용 습관의 구조를 형성한다. 인스타그램은 기술의 발전과 함께 디자인과 디자이너의 윤리적 역할을 재고하게끔 하는 사례다. 디지털이 미치는 영향력이 강력한 오늘날의 세계에서 디자이너는 디자인의 목적, 즉 우리 사회와 삶 자체를 포함하여 만드는 것의 본질적인 가치에 대한 재정립이 촉구된다.
부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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