• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권49호
• /
• pp.677-696
• /
• 2017

만화와 종국적으로 애니메이션은 환상적 시나리오 시각화의 효과적인 방법이다. 본고 에서는 어떻게 애니메이션이 미래 현재(변모되어가고 있는 인공두뇌, 매개 사회) 아주 흔한, 그리고 필수불가결한 부분을 차지하게 되었는지 알아볼 것이다. 따라서 애니메이션은 인터페이스이거나 혹은 대변자로서 일시적 형태의 대상인 인간과 현실의 담화형태가 된다. 애니메이션 혹은 특히 애니메이트된 필름은 보통 단편, 실사영화, 픽션이나 논픽션의 캐릭터와 연결되어있다. 하지만 애니메이션은 전통적 영화 형식과 언어와는 거리가 있고 같은 이유로 디자인과 커뮤니케이션 역시 다른 영역으로 구분된다. 하지만 $Vil{\acute{e}}m$ Flusser에 따르면 그렇지 않다. 같은 전제가 네트워크 문화 속 애니메이션에 적용된다. 애니메이션은 디자인 과정과 제작에 본질(모션 그래픽이나 인터페이스 디자인 그리고 3D 영상작업 등)로 자리한다. 비디오 게임, VR, map 기반 app과 소셜 네트워크 등은 확장된 우주인 우리의 네트워크 기반 문화에 자리하는 것으로 여겨진다. 이러한 것들은 애니메이션과 연결성이 증대된(세계공통어가 디지털 환경 속 멀티-컬처 상호작용에 적용된 것처럼) 디자인 제품과 미디어 훈련이다. 이러한 감각에서 애니메이션은 담론화 되었으며 같은 방법으로 Roland Barthes는 담화 형식의 신화를 묘사한다. 디자인 도구로서의 애니메이션 역할을 탐구하는 목적으로, 제안된 연구는 애니메이션을 사용하여 트렌스 미디어 창작의 이미지 전략을 네러티브와 유저 인터페이스 측면에서 발전시키고자 하는 것이다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권5호
• /
• pp.769-778
• /
• 2023

본 연구는 현재의 심각한 저출산 문제의 해결방안 중 두 가지 주요정책인 육아휴직과 아동수당의 비정형 데이터를 활용하여 비교분석하고 이를 토대로 관련 대응 정책의 향후 방향과 시사점을 모색하였다. 수집 키워드는 "저출산+육아휴직", "저출산+아동수당"으로 하였으며, 자료분석은 텍스트 빈도분석, 중심성 분석, 네트워크 시각화, CONCOR 분석 순으로 진행하였다. 분석 결과 첫째, 육아휴직은 아동수당 보다 다각적이고 체계적인 논의들이 데이터 분석상 나타남으로써 저출산 대응 정책에 있어 현실적이고 실질적인 정책임을 알 수 있었다. 둘째, 아동수당은 데이터 분석상 아동수당을 포함한 현금지원급여제도에 대한 정보와 관심도는 높은 것으로 나타났으나 그 이외의 특이점이나 적극적인 논의는 이루어지지 않았다. 향후 개선방안으로 두 정책 모두 기존 제도의 활용에 있어 첫째, 육아휴직은 제도의 확산을 위한 근로환경과 사각지대의 개선이 필요하며, 둘째 아동수당은 지급에 있어 획일적이고 편중된 것에서 벗어난 형식의 변화가 모색되어야 하며, 수급연령 확대를 제안하였다.

• 경영정보학연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.139-161
• /
• 2018

한국이 빠르게 고령화 사회에서 고령사회로 진입함에 따라 성공적인 노화, 노후 생활이 개인뿐만 아니라 사회적으로도 관심을 받고 있다. 이에 본 연구는 노인의 행복과 불행 관련된 신문 기사를 통해 전체적인 이해와 더불어 제안을 하기 위한 목적으로 연구를 진행했다. 노인의 행복과 불행에 관련된 기존 연구는 연구대상의 특성상 인터뷰 혹은 인터뷰를 동반한 설문조사의 방법론을 사용해 영향요인을 재확인하거나, 단일효과를 검증하는데 머물렀다. 또한 노인의 행복과 불행에 영향을 미치는 중요한 요인 파악과 더불어 정부, 기업, 가정 및 기타 사회 복지기관으로 분류하여 실증적인 행복 증진, 불행 경감 방안을 제시한 연구가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 Alderfer의 ERG 이론을 기반으로 검색어를 선정해 18년간(수집 기간: 2001. 08~2018. 02) 온라인 신문기사를 총 211,309건(행복: 200,246건, 불행: 11,063건)을 수집하여 연구를 진행했다. 분석결과 행복 관련 토픽은 연금, 사회 인프라, 건강, 공동체, 복지, 문화생활, 성공적인 노후, 봉사, 종교, 귀농으로 도출되었고, 불행 관련 토픽은 노인 우울, 복지 부족, 종교 의지, 질병, 은퇴 후 소득, 문화, 봉사, 역사적 사건, 예술, 가족 단절로 나타났다. 추가로 토픽 네트워크 분석을 통하여 각 토픽의 키워드 사이의 네트워크를 시각화했다. 따라서 본 연구는 결과를 통한 실현 가능한 제안을 했다는 점을 시사한다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.69-92
• /
• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.