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.
트위터는 다른 SNS와 대비되는 정보의 빠른 전파력과 확산성을 갖고 있다. 따라서 트위터를 이용하여 현실에서 발생한 이벤트를 탐지하는 여러 연구가 진행되고 있다. 트위터 사용자 개개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 작성한 트윗 텍스트를 분석하여 이벤트 탐지에 이용하는 것이다. 이와 관련된 연구들은 이미 많은 성과를 보이며 진행되어 왔으나 여러 가지 문제점들로 인해 새로운 한계에 직면했다. 특히 선행 연구의 대다수가 이벤트의 발생 위치를 추적하기 위해 GPS좌표를 이용한다. 그러나 이는 최근 트위터 사용자들이 위치정보 공개에 회의적인 점을 감안하면 명확한 한계점으로 제시될 수 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 제공하는 위치정보를 이용하지 않고 트윗 텍스트에서 위치정보를 추적하는 방법을 제시하였다. 트윗 텍스트에서 키워드를 추출하여 키워드간의 관계를 고려해 연관단어를 군집화 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 실험을 통해 이벤트가 발생한 지역과 실제로 발생한 이벤트의 탐지여부를 확인하였다. 또한 본 논문에서 제안한 기법이 기존 매체들보다 빠른 탐지를 보임으로써 제안된 기법의 우수성을 입증하였다.
본 연구의 목적은 소셜 빅데이터와 Google 검색 트렌드를 활용하여 한국과 미국의 사이버불링 검색에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 한국의 사이버불링 요인 분석은 2011년 1월 1일부터 2013년 3월 31일까지 총 227개 소셜미디어에서 수집된 검색통계를 활용하였고, 미국은 2004년 1월 1일부터 2013년 12월 22일까지 구글 검색트렌드에서 검색된 검색량을 분석대상으로 하였다. 첫째 위계적 회귀분석결과 스트레스가 사이버불링에 미치는 영향은 한국이 미국보다 많은 것으로 나타났다. 둘째 다중집단 구조모형 분석결과 한국과 미국 모두 스트레스에서 운동, 음주, 사이버불링으로 가는 경로가 정적(+)으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 한국과 미국은 모든 경로에서 집단 간 유의미한 차이를 보이고 있으며, '스트레스 ${\rightarrow}$ 운동', '스트레스 ${\rightarrow}$ 음주', '음주 ${\rightarrow}$ 사이버불링', '스트레스 ${\rightarrow}$ 사이버불링' 경로가 한국이 미국보다 더 유의하게 강하게 나타났다. 한국의 청소년과 성인은 사이버불링과 관련한 담론을 주고받으며, 이러한 언급이 실제적인 사이버불링과 관련된 심리적 행동적 특성으로 노출이 될 수 있기 때문에 SNS상에 사이버불링 행위에 대한 위험징후가 예측되면 실시간으로 개입할 수 있는 온라인 애플리케이션이 개발되어야 할 것이다.
본 연구는 한류 콘텐츠 소비 시 나타나는 한국, 일본, 미국의 감정 반응을 통해 국가별 소비 성향을 규명하는 데 목적이 있다. 방대해진 텍스트 리뷰를 이용한 감정 분석 연구가 주목받고 있고, 콘텐츠 수요에 환경적 특성이 주요한 영향을 주고 있음에도, 국가별 감정 반응 차이에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는, Russell(1980)이 제시한 감정 원형 모델을 사용하여 한국형 판타지 멜로드라마 <도깨비>에 대한 국가별 감정 단어의 변수 중요도 및 단어 간 연관을 비교하였다. 우선, 2017년 1월 26일부터 3월 26일까지 2달간의 텍스트 리뷰를 수집하였다. 둘째, 수집한 데이터로부터 Russell의 감정 모델에 해당하는 감정 단어를 선별하였다. 셋째, 선별한 데이터에 랜덤 포레스트를 적용하여 변수 중요도를 평가하였다. 넷째, Russell 축에 따른 주요 감정 단어 간 연관성을 비교하였다. 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 학습된 모델의 정확성을 측정하였다. 실험 결과, 국가별 감정 단어의 변수 중요도에서 한국과 미국은 Happy, 일본은 Pleased가 가장 중요한 변수로 나타남을 확인하였다. 단어 간 연관성에서 한국은 수동적 불쾌감, 미국과 일본은 수동적 쾌감이 강하게 나타나는 경향이 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해, 한류 콘텐츠에 대한 국가별 감정 반응 차이를 확인할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 코로나 바이러스의 유행으로 급격한 온라인 수업으로의 전환이 학습 효과에 미치는 영향을 알아보고자 동일주제 과목 오프라인 수업과 온라인 수업의 형태에 따른 학습효과를 비교 분석하고자 하였다. 동일 과목의 오프라인 수강생 105명과 온라인 수강생 244명을 집단 비교하였고 개인적 동기 수준과 사회적 동기 수준의 차이로 분류하여 통일관련 인게이먼트에 미치는 상호작용 효과를 알아보고자 Two-way ANOVA 분석을 통해 검증하였다. 연구 결과 개인적 동기와 수업유형 간에는 상호작용이 나타나지 않았다. 반면에 사회적 동기의 경우 수업 유형에 따라 상호작용이 있는 것으로 나타났으며 전반적으로 온라인 교육이 교육 이슈에 대한 인게이지먼트를 증가시키는 것으로 나타났다. 특히 사회적 동기가 낮은 집단의 변화가 사회적 동기가 높은 집단의 변화보다 큰 것으로 나타나 온라인 교육이 사회적 동기가 낮은 집단에 오히려 효과가 있는 것으로 보인다. 이러한 결과는 온라인 교육의 효과를 얻기 위해서는 개인적 동기 보다는 사회적 동기를 자극함으로써 학습 결과인 학습자의 행동적 변화와 태도를 유도할 수 있을 것으로 보인다.
지난 4월4일 고성 산불로 사망자 2명과 부상자 1명, 가옥 500여 채, 삼림 1757ha가 불에 탔다. 강원 산불에 이어 영덕지진 등에서 늑장대응을 보여준 재난방송시스템에는 많은 국민들에게 실망감을 안겨주었다. 재난방송 주관방송사인 KBS는 물론, MBC, SBS의 경우도 재난방송시스템에 관련 된 측면에서 본다면 아직 이웃나라 인 일본에 비해서는 매우 열악한 형편이다. 그럼에도 불구하고 점점 대형화, 다발화 하는 재난발생에 대응하기 위해서는 국가적인 차원에서도 특단의 조치가 필요하다. 미국의 경우는 차세대 재난정보 전달체계인 IPAWS(Integrated Public Alert and Warning System)를 개발해 지상파뿐만 아니라, 케이블TV, SNS 등 다양한 매체를 통해 재난정보를 신속하게 전달하고 있다. 일본도 이와 유사한 재난경보전달시스템인 J-Alert를 개발해 2020년까지는 '재난 약자 제로(Zero)시대'를 목표로 구현하고 있다. 우리나라는 지난 아현동 KT 화재사건에서도 경험했듯이 통신이 먹통이 되는 통신블랙아웃도 경험했다. 따라서 대형재난발생 시는 신속한 재난경보전달시스템이 재난피해를 줄일 수 있는 가장 중요한 생명줄이 될 수 있다. 미국이나 일본의 경우는 재난방송전달시스템을 관련법령으로 제도화 하고 있다. 특히, 일본에는 재난에 관한 모법이라고 할 수 있는 (1)"재해대책기본법"이 있는데, 이는 재해로부터 국토, 국민의 생명과 재산을 보호하기 위한 기본법으로 규정되어 있다. 그 밖에도 (2)방송법 (3)대규모지진대책특별 조치법 (4)국민보호법 (5)소방조직법 (6)수해방지법 등으로 규정하고 있다. 과거 일본도 우리나라와 같이 대형 산불이 잦았으나 요즘은 소형 산불만 발생하는 추세다. 이는 NHK가 보유한 700여 대의 로봇카메라와 전 국토를 샅샅이 감시하는 CCTV 덕택이다. 또한, NHK 보도국의 '기상 재해센터'는 재난에 대비해 40여 명의 전문 인력이 24시간 대응체제를 갖추고 있다. 나아가 NHK는 전국 12개의 거점지역에 헬리콥터 15대를 배치하여 신속하게 취재하고 있다. 이 뿐만 아니라, 46개의 지역방송국을 7개의 거점방송국으로 분할하여, 거점방송국마다 40여명의 카메라맨을 상주시켜 언제든지 재난을 취재할 수 있도록 하고 있다. 세계 각국에서 사용하고 있는 방송 주파수는 공공재(公共材)다. 국제전기통신연합(ITU : International Telecommunication Union)으로부터 주파수를 할당받아 사용하고 있기 때문에 주파수에 관한 사용 권한은 각국의 국민 모두에게 있다. 그러나 효과적인 주파수 활용을 전제로 정부가 일정한 자격을 갖춘 방송사업자에게 일시적으로 주파수 사용권을 위임하고 있다. 따라서 일본 정부도 국가적인 위기나 대형 재난발생으로 국민들의 생명과 재산이 위협받고 있을 때에는 공공재인 주파수를 즉시 재난방송으로 사용할 수 있도록 <재해대책기본법 제6조>와 방송법 제108조에 규정하고 있다.
본 연구의 목적은 고등학생의 한복 이미지, 한복 선호 유형, 전통한복 인식을 알아보고 성별 및 한복수업 참여 여부에 따른 차이를 확인하는 것이다. 이를 위해 부산 지역 고등학생 438명의 자료를 수집한 후 SPSS를 사용하여 빈도 분석, 교차 분석, t-검정, F-검정으로 분석하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대부분의 고등학생은 한복을 우아한 이미지로 인식하고 있었으나 대중매체 및 온라인상에서 화려한 한복 디자인에 노출되어 한복에 대한 화려한 이미지도 가지고 있는 것으로 나타났다. 한복 이미지는 성별, 한복수업 참여 여부 및 성별을 고려한 집단에서 통계적 유의미성이 확인되었다. 촌스러운 이미지는 남학생이 여학생에 비해 높은 비율을 보였고, 한복수업 미참여 남학생 집단이 수업 참여 남학생 집단에 비해 3배 이상 높은 비율로 나타났다. 둘째, 고등학생이 선호하고 있는 한복 유형은 전통한복이었으며 그 다음으로는 퓨전한복, 생활한복, 패션한복 순으로 나타났다. 한복 선호 유형은 성별, 한복수업 참여 여부 및 성별을 고려한 집단에 따라 차이를 보였다. 특히 패션한복에 대한 선호는 한복수업참여 집단이 미참여 집단에 비해 높은 비율로 나타났다. 셋째, 고등학생의 전통한복에 대한 인식도는 보통 이상이었고 하위요소별로 살펴보면 심미성, 지속가능성, 실용성 순으로 나타났다. 전통한복 인식은 한복수업 참여 여부, 성별, 한복수업 참여 여부 및 성별을 고려한 집단에서 유의미한 차이를 보였다. 여학생이 남학생에 비해 그리고 한복수업 참여 학생이 미참여 학생에 비해 전통한복을 긍정적으로 평가한 것으로 나타났다.
본 연구는 COVID-19 대유행에 의한 우울감과 공원 이용행태의 관계를 온라인상에 게시된 공원 이용에 대한 게시물을 이용하여 분석하고자 하였다. COVID-19 방역이 활발해진 기간 동안 네이버와 다음의 블로그 및 카페에서 '공원'과 '우울'을 포함한 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network)분석을 하였다. 연구결과, 우울감을 언급한 공원 이용자는 '보다', '산책/걷다', '먹다'의 이용행태를 주로 보였고, 소통 행태인 '보다'를 중심으로 다른 이용행태들이 연결되는 것으로 나타났다. CONCOR 분석 결과, 소통 행태 및 동적 행태의 군집의 경우, 단일 행태 유형으로 군집이 형성되어, 우울감을 언급한 이용자는 공원을 소통활동과 신체활동을 위한 공간으로 인식하는 경향이 나타났다. COVID-19의 대유행으로 소통활동과 신체활동의 결핍이 증가되었고 공원에서 이를 해소하려는 것으로 해석되었다. 또한 우울감의 발생으로 상대적으로 소극적인 이용행태가 주요한 이용행태로 나타났다. 본 연구결과는 도시민에게 효과적인 공원의 조성 및 관리 계획에 유용할 것으로 판단되었다. 후속 연구에서 COVID-19 대유행과 우울감의 유무를 연계한 공원 이용자의 이용행태 분석이 필요한 것으로 판단되었다.
본 논문의 연구목적은 웹 예능을 마케팅의 측면에서 살펴보고, 한국과 해외의 소비자는 이에 대해서 어떻게 느끼고 있는지를 분석하는 것이다. 이를 위해서 문헌연구, 사례연구, 소비자 인터뷰 등의 방법을 사용하였다. 본 논문의 주요 결론은 다음과 같다. 우선, <달려라 방탄>의 사례를 통해서 본 웹 예능은 상품적인 측면에서 웹 예능 고유의 상호성을 활용, 출연자들과 시청자들의 요구를 예능 콘텐츠에 적극적으로 반영하고 있다. 가격적인 측면에서는 웹 예능은 보다 다양한 콘텐츠를 담고 있는 유료서비스를 운영하고 있었다. 다만 시청자들의 수입이나 연령대별로 유료서비스에 대한 만족의 정도는 달랐다. 유통의 측면에서 웹 예능은 기존의 TV 예능보다 시청자들을 훨씬 명확히 포지셔닝 할 수 있으며, 시청자와의 상호소통성이 강하고, 해외 수출에 있어서 정치적인 갈등이나 검열에서 비교적 자유롭다. 마지막으로, 홍보의 측면에서 웹 예능은 기존 시청자의 주축을 이루는 팬들에게는 다양한 방식으로 홍보되고 있으나, 팬 이외의 다양한 시청자들에 대한 홍보는 비교적 약하다. 위와 같은 분석을 기반으로 본 논문은 다음과 같 세가지 개선방안을 제안하였는데, 웹 예능의 소비자를 지역별·나이별로 세분하여 맞춤 마케팅을 진행하고 소비자들이 콘텐츠에 직접 의견을 낼 수 있는 전문적인 창구를 마련하고, 다양한 매체를 통해 폭넓게 홍보하는 것 등이다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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