• 인지과학
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• 제17권4호
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• pp.337-356
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• 2006

본 연구에서는 시각디스플레이에서 단어와 배경간의 밝기, 대비부호, 색상 차이가 가독성 및 감성에 미치는 효과를 살펴보았다. 실험 1에서는 밝기차이(대, 중, 소)${\times}$대비부호(정적, 부적) 조건에 따른 가독성, 심미성, 선호도의 효과를 알아보았다. 실험 1의 결과, 밝기 차이가 커짐에 따라 가독성, 심미성, 선호도가 증가하였다. 실험 2에서는 실험 1 조건에 네 가지 색상 요인(초록, 빨강, 노랑, 파랑)을 추가하여 수행하였다. 그 결과 가독성에서는 밝기와 대비부호의 주효과, 밝기와 대비부호간의 상호작용효과가 유의미하였으며, 심미성과 선호도에서는 밝기, 대비부호, 색상의 주효과, 밝기와 색상간의 상호작용효과가 유의미하였다. 즉 밝기의 차이가 커짐에 따라 가독성, 심미성, 선호도가 증가하였으며, 정적대비가 부적대비에 비해 가독성, 심미성, 선호도가 더 좋았으며, 색상은 빨강, 파랑, 초록, 노랑 순으로 심미성과 선호도가 높은 결과를 보였다. 또한 가독성에서 밝기와 대비부호간의 상호작용효과는 밝기의 차이가 작은 조건에서 부적대비가 정적대비보다 반응시간이 길게 나타났기 때문인 것으로 보인다. 심미성과 선호도에서 밝기와 색상간의 상호작용효과가 나타난 것은 밝기 차이가 작은 조건에 비해 큰 조건에서 색상에 따른 심미성효과가 유의미하게 차이가 있었기 때문인 것으로 보인다. 실험 3에서는 텍스트 디자인과 단일색을 대상으로 18개의 감성 어휘를 평정하게 하여 감성의 유사성을 측정하였다. 그 결과, 특정 색이 지닌 주관적인 느낌이 텍스트 디자인에 잘 반영되기 위해서는 배경에 그 색을 사용하는 것이 더 적절하다는 결론을 얻었다.

• 한국안광학회지
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• 제15권3호
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• pp.263-268
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• 2010

목적: 안구운동과 주시 능력은 독서 시 외적 정보를 얻기 위한 주요한 과정이며 명료한 시생활 조건의 주요한 매개변수로 작용한다. 본 연구는 주시 거리와 노안교정 방법의 다양한 조건에 의한 읽기능력과 주시 능력을 평가하기 위하여 시행하였다. 방법: 평균 $48.1{\pm}4.2$세의 22명이 참여 하였으며, 각 피실험자는 실험에 적합한 선별검사를 실시하여 안질환이 없으며 이전에 콘택트렌즈 사용 경험이 없고 단초점 근용안경을 제외한 어떠한 형태의 노안교정 경험이 없는 대상자로 선별하였다. 읽기시간과 주시 횟수는 단초점렌즈(SV), 이중초점렌즈(BIF), 누진렌즈(PAL) 그리고 모노비젼(MV)를 한 상태에서 안구추적 시스템(Eye Tracking System, ASL Mobile Eye)을 사용하여 측정하였다. 읽기능력의 평가를 위한 원근 주시 거리는 2m, 40 cm에서 각각 시행하였다. 결과: 근거리 읽기능력의 평가에 있어서 읽기시간과 주시 횟수는 본 연구에 사용된 단초점렌즈와 노안교정안경과 모노비젼 사이에 유의한 차이를 보였으나(p<0.001), 특히나 단초점렌즈를 착용하였을 경우, 이중초점, 누진렌즈 그리고 모노비젼을 착용하였을 경우에 비해 읽기시간과 주시시간이 증가하였다. 하지만 원거리 읽기능력의 평가에서는 모든 조건에서 유사한 결과를 보였으며, 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다. 결론: 원거리와 근거리 시력의 교정을 목적으로 안경렌즈나 콘택트렌즈와 같은 노안교정방법의 사용은 근업시 읽기와 주시 능력에 도움이 될 수 있으나, 노안자에게 있어서 근거리 교정이 없는 단초점렌즈의 사용은 근거리에 대한 조절력 부족으로 인해 읽기시간의 증가와 주시 횟수 또한 증가함을 보였다. 추후 연구에는 본 연구에서는 노안교정의 무경험자를 대상으로 측정했으나 적응 능력을 고려한 노안교정 유경험자에 대한 연구를 기대할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.595-604
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• 2004

문서 집합 내의 개념 또는 의미 관계의 자동 분석은 보다 효율적인 정보 획득과 단어 이상의 개념 수준에서의 문서간 비교를 가능케 한다. 본 논문에서는 다중요인모델에 기반 하여 텍스트 문서로부터 토픽들을 추출하고 이로부터 의미 커널(semantic kernel)을 구축하여 문서간 유사도를 측정하는 방안을 제시한다. 텍스트 문서는 내재된 토픽들의 다양한 결합에 의해 생성된다고 가정하며 하나의 토픽은 공통 주제에 관련되거나 적어도 자주 같이 나타나는 단어들의 집합으로 정의한다. 다중요인모델은 은닉층을 갖는 하나의 네트워크 형태로 표현되며, 토픽을 표현하는 단어 집합은 은닉노드로부터의 가중치가 높은 단어들로 구성된다. 일반적으로 이러한 다중요인 네트워크에서의 학습과 추론과정을 용이하게 하기 위해서는 근사적 확률 추정 기법이 요구되는데, 본 논문에서는 헬름홀츠 머신에 의한 방법을 활용한다. TDT-2 문서 집합에 대한 실험에서 토픽별로 관련 있는 단어 집합들을 추출할 수 있었으며, 4개의 텍스트 집합에 대한문서 검색 실험에서는 다중요인모델의 분석결과에 기반 한 의미 커널을 사용함으로써 기본 벡터공간 모델에 비해 평균정확도 면에서 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권3호
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• pp.127-136
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• 2010

정보 통신기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터를 포함하는 디지털 기록물의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 특히 뉴스 비디오는 시대상을 반영하는 풍부한 정보를 내포하고 있으므로, 이를 효과적으로 관리하고 분석하기 위한 뉴스 비디오 데이터베이스 및 뉴스 비디오 마이닝은 광범위하게 연구되어왔다. 그러나 현재까지의 뉴스 비디오 관련 연구들은 뉴스 기사에 대한 브라우징, 검색, 요약에 치중되어 있으며, 뉴스 비디오에 내재되어 있는 풍부한 잠재적 지식을 탐사하는 고수준의 의미 분석 단계에는 이르지 못하고 있다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 클립과 스크립트를 동시에 이용하는, 멀티모달 방법론과 텍스트 마이닝 기반의 뉴스 비디오 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 텍스트 마이닝의 군집분석을 통해 뉴스 기사들을 자동 분류하고, 분류 결과에 대해 기간별 군집 추이그래프, 군집성장도 분석 및 네트워크 분석을 수행함으로써, 뉴스 비디오의 기사별 주제와 관련한 다각적 분석을 수행한다. 제안된 시스템의 타당성 검증을 위하여 "2007년 제2차 남북 정상회담" 관련 뉴스 비디오를 대상으로 뉴스 비디오 분석을 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.163-172
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• 2007

웹은 전세계 규모의 네트워크로써 문자, 화상, 음성 등의 미디어 정보들을 페이지 단위로 관리되며, 링크를 이용하여 분산된 정보들을 연결하고 있다. 이러한 웹의 지속적인 발전으로 무수한 정보들을 축적하고 있으며, 그 중 텍스트로 구성된 문서들이 주를 이룬다. 사용자는 이렇게 많은 정보들 중에서 자신이 원하는 특정 정보를 찾기 위해 웹을 사용한다. 그래서 웹은 사용자 요구에 적합한 정보를 검색해 주기 위해 계속적인 시도와 많은 연구들로 발전되고 있다. 확률을 이용한 방법, 통계적인 기법을 이용한 방법, 벡터 유사도를 이용한 방법, 베이지안 자동문서 분류 방법 등 기존의 방법들은 문서의 의미적인 주제나 특징을 정확하게 처리 할 수 없어 사용자는 재검색을 해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 국내 문서 분류를 위한 연구는 많이 이루어지지 않아 검색에 더욱 어렵다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 국내문서의 효율적이고 의미적인 분류를 위해 출현 개념의 TF(Term Frequency)와 주변 개념들과의 관계된 정도(RV : Relation Value)를 추출한다. 그리고 추출된 키워드들을 국내 어휘 사전인 U-WIN에 매핑하여 문서의 주제를 선택하고 본문에서 제 시하는 분류방법에 의해 웹 문서를 분류한다. 이는 문서 내 개념들의 관계를 이용하여 문서의 주제를 선정하고 문서의 의미적인 분류를 가능하게 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.21-29
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• 2018

4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 스마트 팩토리의 개념이 대두되면서 설비가동률과 생산성에 악영향을 미치는 설비 오류의 발생을 데이터 분석 기법을 통해 예측하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 데이터 분석 기법을 활용하여 설비 오류를 예측하기 위해서는 설비 오류가 발생한 상황과 설비 오류 유형을 명시한 데이터인 설비 오류 이력이 필요하다. 하지만 많은 제조 현장에서는 설비 오류 유형이 정확하게 정의/분류가 되지 않아 설비를 운영하는 작업자가 자신의 경험적 판단에 의거하여 정형화되지 않은 텍스트의 형태로 설비 오류 유형을 작성하고, 이에 따라 데이터 분석 기법의 적용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 수기로 작성된 설비 오류 이력을 활용하여 설비 오류 유형을 파악하고 구조화하기 위한 구절 네트워크 구축 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로, 단어를 쓰임새에 따라 분류한 용도 딕셔너리를 활용하여 비정형의 텍스트 데이터로부터 설비 오류 유형을 의미하는 구절을 추출하고, 추출된 구절 간의 유사도를 계산하여 네트워크를 구축한다. 제안하는 방법의 성능을 실제 제조 기업의 설비 오류 이력 데이터를 활용하여 검증하였으며, 본 연구의 결과는 텍스트 데이터에 기반한 설비 오류 유형 구조화와 나아가서는 설비 오류 발생 예측에 이용할 수 있을 것을 기대한다.

• 응용통계연구
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• 제34권1호
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• pp.115-126
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• 2021

중앙은행은 통화정책을 운용하면서 통화정책 방향에 관한 보고서를 통해 시장과 소통하고 있다. 최근의 Covid-19 팬데믹은 세계적인 경제의 급격한 위축을 초래하였다. 2008년 글로벌 금융위기 시와 비교해 보더라도 불확실성이 적지 않은 상황이다. 그 파급효과가 전 세계적으로 확산되면서 경기침체의 장기화에 관한 우려도 증폭되고 있다. 본 논문에서는 미 연준과 한국은행의 통화정책을 담고 있는 통화정책방향 결정문과 의결문의 특징을 분석하고 세계적인 위기에 어떠한 영향을 받았는지 살펴보았다. 분석을 위해 1999년 10월부터 2020년 9월까지 공표된 양 국가의 통화정책방향 보고서 텍스트 자료를 수집하였으며 워드 클라우드 및 워드 임베딩 등을 이용하여 의미상 특징을 살펴보았다. 조각별 회귀나무 모형을 통해 양국 문서의 비유사성 추이도 분석해 보았다. 분석 결과 한국은행과 미 연준 모두 시장과의 투명하고 효과적인 소통을 위해 명확한 의미를 지닌 단어로 정제된 문서 자료를 작성하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 급격한 글로벌 경제환경의 변화가 통화정책에 영향을 미치면서 문서 간 의미상 동조화가 이루진 것으로 나타났다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.217-235
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• 2021

전 세계 인구의 49%가 소셜미디어 플랫폼을 사용하면서 소셜미디어 내에서의 소통과 콘텐츠 공유가 그 어느때보다 활발해지고 있다. 이러한 환경 속에서 1인미디어 시장이 빠른 속도로 성장하고 여론을 형성하면서 셀슈머(Sell-summer)라는 새로운 트렌드가 등장했다. 본 연구는 인플루언서의 상업적/비상업적 키워드의 주제 집중도와 상업적 포스팅의 비율이 매출에 미치는 영향 분석하여 제품 카테고리별 인플루언서의 새로운 유형을 정의하였다. 이는 소셜미디어 내에서 활동하는 인플루언서가 셀슈머로 변모하며 구사하는 새로운 세일즈 전략에 도움이 될 것으로 희망한다. 본 연구의 방법은 파이썬 환경에서 인플루언서의 상업적/비상업적 포스팅으로 분류하고, 이를 KoNLPy를 이용하여 텍스트 마이닝 한 후 FastText 기반 단어 간의 유사도를 계산하였다. 그 결과, 인플루언서의 상업적 포스팅의 키워드 주제 집중도가 높을수록(narrow) 매출이 높아진다는 것을 확인하였다. 또한, 군집분석을 통해 제품 카테고리별 인플루언서 유형을 4가지로 분류하고 매출에 따른 집단 간의 차이가 유의함을 확인하였다. 즉, 본 연구의 시사점은 소셜미디어에서 활동하는 인플루언서들과 이를 마케팅 도구로 활용하고자 하는 마케터들에게 소셜미디어 세일즈 전략의 실증적인 해법을 제시할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.29-41
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• 2022

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 방대한 텍스트 데이터를 사전에 학습한 우수한 성능의 거대한 모델들이 다양하게 고안되었다. 하지만 이러한 모델을 실제 서비스나 제품에 적용하기 위해서는 빠른 추론 속도와 적은 연산량이 요구되고 있으며, 이에 모델 경량화 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 대표적인 모델 경량화 기술인 지식증류는 교사 모델이 이미 학습한 지식을 상대적으로 작은 크기의 학생 모델에 전이시키는 방법으로 다방면에 활용 가능하여 주목받고 있지만, 당장 주어진 문제의 해결에 필요한 지식만을 배우고 동일한 관점에서만 반복적인 학습이 이루어지기 때문에 기존에 접해본 문제와 유사성이 낮은 문제에 대해서는 해결이 어렵다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 궁극적으로 해결하고자 하는 과업에 필요한 지식이 아닌, 보다 상위 개념의 지식을 학습한 교사 모델을 통해 지식을 증류하는 이질적 지식증류 방법을 제안한다. 또한, 사이킷런 라이브러리에 내장된 20 Newsgroups의 약 18,000개 문서에 대한 분류 실험을 통해, 제안 방법론에 따른 이질적 지식증류가 기존의 일반적인 지식증류에 비해 학습 효율성과 정확도의 모든 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 철학연구
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• 제129권
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• pp.1-22
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• 2014

"백서주역" "요"는 세 부분으로 구성되어 있다. 첫째 부분은 통행본 "계사" 하편 10장과 5장의 다섯 단락, 둘째 부분은 공자와 제자 자공(子贛)(자공(子貢))과의 "주역"에 대한 중대한 대화, 셋째 부분은 공자의 '손익지도(損益之道)'에 대한 설명이다. 둘째 부분에서, 공자가 늘그막에 점책인 "역"을 좋아하자 제자 자공은 공자의 평소의 가르침을 미루어 볼 때 공자의 행위를 이해할 수 없는 일이라고 질문을 한다. 이에 공자는 "주역"을 복서(卜筮)로 사용하는데 안주하는 것이 아니라 그 점글을 즐긴다고 대답한다. 자공이 그렇게 한다면 사람에게 그릇된 것이라고 말하자 공자는 또 한 편으로 "주역"이 미래를 아는 것을 즐긴다고 말하면서 자신은 백 번 주역점을 쳐 70번을 적중했다고 말한다. 그리고 마지막 단락에서 공자는 "역"의 점치는 면은 뒤로 하고 덕과 의를 살필 뿐임을 강조한다. 이 대화에서 의리와 상수를 함께 언급하는 공자의 역관이 펼쳐진다. 본 논문은 "요"의 둘째 부분 '부자노이호역(夫子老而好易)'장의 내용을 순서대로 인용하면서 공자와 자공의 대화 내용을 분석하여 의리와 상수 두 방면에서 공자의 주역관을 살펴보고 이것이 과연 공자의 본뜻인가를 논하고자 한다. 이를 통해 '부자노이호역(夫子老而好易)'장의 내용이 과연 공자의 역관을 기록한 것인가 하는 진위 문제의 해답을 찾을 수 있을 것이고, 아울러 공자와 "역"의 관계도 명백하게 밝혀지게 될 것이다.