• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.117-129
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• 2015

인터넷을 활용한 정보 검색이 보편화됨에 따라, 상대적으로 정보가 부족했던 개인 투자자들이 인터넷 검색을 통해서 관심 기업의 정보를 지속적으로 '주의(attention)'하고 이를 통하여 시의 적절하고 유용한 정보를 획득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 능동적 정보검색을 통해 유도된 주의 효과가 투자자에게 정보전달의 역할을 하는지 개별 기업 주식의 변동성과 동조화를 중심으로 규명하고자 한다. 특히 기업의 본질적 가치에 대한 정보획득 및 판단이 쉽지 않은 정보기술 서비스 중심의 IT 기업을 대상으로 최근 10년간의 키워드 검색 데이터를 분석하였다. 분석 결과, 인터넷 검색을 통한 기업정보의 수집 및 확산의 용이성은 투자자가 기업의 가치를 보다 정확히 평가하는데 도움을 주고 결과적으로 시장에서의 탈동조화를 유인함을 알 수 있다. 즉, 투자자의 주의는 시장에 내재된 불완전성에 의해 본질적인 요소와 상관없이 주식들의 수익률이 동시에 같은 방향으로 움직이는 동조화 현상을 약화시키는데 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 기업 규모가 클수록, 연도별 분석에서는 최근에 가까울수록 더 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 잘 알려진 기업일수록 인터넷 검색으로 획득할 수 있는 정보의 양이 많고, 또한 시간이 지날수록 정보가 쌓이면서 이러한 현상은 더 심화될 것으로 예측할 수 있다. 반면, 인터넷 검색량과 기업의 변동성은 규모가 큰 기업의 경우에만 유의한 양의 관계를 보여주었다. 본 연구는 투자자의 주의효과를 인터넷 검색량을 이용하여 실증 분석하였다는데 의의가 있으며, 연구 결과는 기업 주식의 변동성 및 동조화 현상에 대한 이해를 높이고 투자자의 투자결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 법제연구
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• 제41호
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• pp.229-260
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• 2011

유럽연합에서 회사법 통일의 노력은 리스본조약 이전부터 회사법과 관련한 규칙과 지침을 설정했다는 점에서 중요한 의미를 지닌다. 유럽연합 회사법의 법규범은 자체의 규칙을 통해 유럽주식회사라는 개념을 설정하였으며, 공개유한책임회사인 유럽주식회사와 더불어, 2008년 이후에는 중소기업을 위한 폐쇄유한책임회사에 대한 입법도 추진하고 있다. 최근 유럽주식회사법을 근거로 설립된 회사의 수가 증가되면서 발전된 형태의 회사법에 대한 논의가 활발히 진행되고 있으며, 이는 우리나라 회사법 분야에서도 흥미로운 주제가 된다. 기존의 유럽회사법에 관한 국내연구는 전반적인 유럽회사규칙 및 지침에 대한 내용을 소개하고 있으나, 근래에 이루어지고 있는 회원국 법률간 하향경쟁과 이를 통한 회원국의 입법에서의 변화, 그리고 유럽에서의 회사법연구에 대한 최근 논의에 대해서 다시 다루어 볼 필요가 있다. 따라서 이글에서는 유럽연합조약을 통한 설립의 자유와 이를 통한 각 회원국의 법률 간 경쟁과 유럽주식회사규칙의 제정 배경에 대해서 살펴보고 현재 유럽주식회사규칙의 내용을 평가한다.

• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• 제36권3호
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• pp.187-197
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• 2009

목 적: 단백질 인산화는 세포신호전달에 매우 중요한 현상으로서, 수많은 조절인자들이 난자성숙에 관여하게 된다. 그러나 이들 중에서 어떤 단백질이 인산화되어 난자성숙을 조절하는지는 잘 알려져 있지 않다. 따라서 체세포의 신호전달과정에서 인산화를 통해 중요한 기능을 한다고 알려져 있는 일곱 가지 단백질들이 생쥐의 난자성숙과정에서 어떻게 인산화 되고 있는지 알아보고자 한 개 샘플에서 일곱 개의 변화를 한꺼번에 측정할 수 있는 bead-based multiplex phosphorylation assay를 이용하여 본 연구를 수행하였다. 연구방법: ICR 생쥐에 PMSG를 주사하고 46시간 후에 cumulus-oocyte complex (COCs) 형태로 미성숙 난자를 채취한 후 체외배양 하면서, 배양 2시간 후에 GVBD를, 배양 8시간 후에 MI을, 배양 16시간 후에 MII 단계의 난자를 얻었고 체내에서 배란한 MII 단계의 난자는 수란관에서 얻었다. 각 단계의 난자를 100개씩 모아서 mitogen-activated protein kinase (MAPK)에 속하는 세가지 단백질인 ERK1/2, JNK, p38 MAPK와 Akt, GSK-$3{\alpha}/{\beta}$, $I{\kapa}B{\alpha}$, STAT3 등 총 일곱 단백질의 인산화를 Bio-Plex System을 이용하여 같은 시료에서 동시에 측정하였으며 세 번의 반복실험을 통하여 얻어진 결과를 통계적으로 분석하였다. 결 과: 생쥐의 난자성숙과정에서 측정된 일곱 가지 단백질 중에서 인산화가 현저히 증가하는 단백질로는 ERK1/2, JNK, p38 MAPK와 STAT3로서 미성숙 난자에 비해서 3배에서 20배까지 인산화되는 결과를 보였다. 반면에 GSK-$3{\alpha}/{\beta}$, $I{\kappa}B{\alpha}$의 인산화의 변화는 미약하였으며, Akt의 경우에는 변화가 전혀 없었다. 난자성숙 과정에서 분석 대상 단백질들의 인산화는 GVBD 단계에서 활성화되기 시작하여 MI에서 현저히 높게 증가하며 MII까지 높게 유지되었다. 결 론: 본 연구는 난자성숙과정에서 일곱 가지 단백질의 인산화를 동시에 측정한 최초의 보고로서 이 방법은 난자와 같이 적은 양의 시료에서의 여러 개의 단백질 인산화를 동시에 분석하는데 유용할 것으로 생각된다. 본 연구결과, 세 가지 MAPK 단백질인 ERK1/2, JNK, p38 MAPK 외에도 STAT3가 난자성숙에 있어서 매우 중요한 조절자로 생각되었다. 또한 Akt의 473번 serine기의 인산화는 난자성숙에 관여하지 않음을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1505-1514
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• 2022

영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.

• 서비스연구
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• 제12권2호
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• pp.106-116
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• 2022

본 연구는 모바일 애플리케이션을 활용한 화재 피난 서비스 시나리오의 일부로써 해당 애플리케이션의 인터페이스에 사용될 적절한 색상을 찾는 것이 최종 목적이며, 화재 발생 시 재실자들의 피난 과정에서 인간의 불안정한 심리에 긍정적이고 안정적인 영향을 줄 수 있는 컬러를 정의하고 애플리케이션에 적용하는 것이 목표이다. 화재의 상황에서 재실자의 심리를 고려한 색채의 피난유도 인터페이스의 적절한 디자인과 배치는 중요하다. 하지만 기존의 피난유도에 활용되던 색채는 관습적으로 사용되던 부분이 많아 화재 발생 시, 효율적인 피난에 부적절하다는 것을 문헌과 기존 연구를 통해 알 수 있었다. 본 연구에서는 재실자의 심리적 사항을 고려하여 화재 피난 시 심리적으로 안정을 주는 색채를 제시하여 재난 발생 시 효율적인 피난유도를 돕는데 활용하고자 하였다. 연구 방법으로는 이미지 평가 법을 활용하여 불특정 다수에게 빈도 분석을 통해 이미지가 가진 형태와 색상이 사람들에게 어떤 감정을 주는지 도출한 뒤, 한국표준색채분석(KSCA)을 통해 이미지의 주요 색상과 보조 색상을 분석하였다. 최종적으로 이미지 평가 분석 결과와 한국표준색채분석(KSCA) 분석 결과를 통하여 얻어진 색상들과 선행연구를 비교 분석하여 결과 간의 상호 검증을 통해 최종 어플리케이션 컬러를 구성하였다. 연구 결과로는 선행연구와의 비교 분석을 통해 초록색 계열이 인간의 심리 안정에 도움을 줄 수 있음을 확인하였다. 따라서 화재 피난 시에 침착하고 차분한 어플리케이션의 안내를 위한 메인 컬러를 녹색 계열로 제안한다. 본 연구를 통해서 화재 발생 시 재실자들의 피난 과정에서 심리적 안정적인인 영향을 줄 수 있는 컬러에 대해 정의하였다. 화재 피난 모바일 애플리케이션의 UX/UI 구성 시 재실자들의 침착하고 차분한 안내 유도를 위해 이를 활용하는 방법을 적용할 수 있을 것이다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.9-16
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• 2024

우리나라는 재난이 대형화 ‧ 복잡화가 되면서 기존 대응과 복구 중심에서 예방과 대비로 중심으로 바뀌는 추세이다. 재난을 예방과 대비를 하기 위해 각 지자체에서는 재난관리자원을 비축하는 방식으로 관리하고 있다. 그러나 재난관리자원을 개별 창고에 보관하고 있으나 창고별이 아닌 부서별로 관리하여 담당자들의 과중한 업무로 인하여 재난관리자원을 관리하는데 미흡한 상황이다. 이러한 재난관리자원을 중점적으로 관리하기 위하여 광역시 ‧ 도 단위로 재난관리자원 통합관리센터를 구축하여 관리하고 있다. 본 연구대상지인 강원특별자치도의 경우 창고를 임대하여 재난관리자원 통합관리센터로 운영하고 있다. 통합관리센터를 임대하는 경우 1~2년 주기로 장소를 옮겨야 하는 불편함이 있어 사용 가능한 부지에 전용 시설을 구축할 필요가 있다고 판단된다. 입지후보지를 선정하기 위하여 도로나 철도 등 네트워크들의 서로 연결된 경로를 따라 시설의 접근 및 이용권을 측정하는 네트워크 분석을 사용하였다. 네트워크 분석 중 과거에 다수의 시설의 입지를 결정하는데 많이 적용한 Location-Allocation 방법을 적용하였다. 그 결과 입지후보지로 강원도 횡성군이 적합한 것으로 나타났다. 또한 통합관리센터에서 재난관리자원을 비축하기 위하여 우리나라 물류시스템을 이용하면 3일이면 지자체에서 재난관리자원을 동원할 수 있으며, 재난이 발생하고 원래의 생활로 되돌아가는데 3일의 시간이 소요된다고 한다. 각 시 ‧ 군의 재난관리자원 비축량을 1주일 기준으로 3일의 비축량을 비축창고에 재난관리자원을 비축하며 통합관리센터에서는 시 ‧ 군의 4일의 비축량 중 최대값의 3배로 비축하는 방법으로 제시하였다.

• 한국전통조경학회지
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• 제32권3호
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• pp.32-45
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• 2014

본 연구는 편액과 시문이 과거 누정원림의 고유한 입지 및 조영 특성 추론의 중요한 준거(準據)가 된다는 전제 하에, 요월정원림(邀月亭園林)을 대상으로 과거 시점의 입지 및 조영 해석을 고구(考究)하기 위해 시도되었다. 요월정원림이 갖는 의미와 문화재적 위상과 가치의 진정성 제고 및 보존의 당위성을 논의할 목적으로 시도된 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 요월정원림은 정원주 김경우(金景遇)를 비롯한 당대 거유들이 교유한 시율풍류의 현장이었다. "조선환여승람 호남읍지(湖南邑誌) 장성읍지(長城邑誌)" 등 고문헌을 통해 사화(士禍)를 피해 머문 은신처로서의 성격과 함께 지역정체성을 형성한 교두보로서의 장소성이 확인되었다. 또한 "요월정원운(邀月亭原韻)"을 통해 누정원림 작정(作庭) 의도 및 조영 동기를 확인한 바, 요월정원림은 세속과 탈속 그리고 현실과 이상이 뒤섞여 길항(拮抗)한 공간으로 해석된다. 둘째, 당호 요월(邀月)은 누정에서 조망했을 때의 승경적 요인 및 자연현상과 관련된 명칭으로, 마주한 '월봉산에 뜨는 달을 맞이함'을 함의하는 어휘로, 이는 자연의 섭리이자 풍류로서 탈속의 이미지와 맞닿아 있다. 즉 요월정은 세속의 희비를 벗어나 자연의 섭리를 따르려한 조영 의도를 반영한 당호로 해석된다. 셋째, 요월정원림의 입지는 "영광속수여지승람(靈光續修輿地勝覽)"을 통해 조영자가 퇴관 후 휴식을 위해 마련한 처소였으며, 월봉산을 마주하여 황룡강(黃龍江)이 굽이쳐 흐르던 승경지였음을 고문헌과 다수의 시문을 통해 확인하였다. 특히, 수호인 인터뷰에 따르면 요월정원림에서 야경의 시지각 빈도(頻度)는 수호인 거처인 고직사에서 요월정을 향해 황룡강 방향인 동쪽을 숙시각(熟視角)으로 조망했을 때가 가장 높다고 한다. 또한 시지각 강도(强度)가 가장 높고 아름다운 풍경은 요월정 좌측 배후면에서 달이 부상하여 요월정 전면(前面)의 배롱나무동산을 가로질러 요월정과 마주한 월봉산 사이에 남중한 때로 증언한 바 있다. 현재 요월정원림의 좌향은 $SE\;141.2^{\circ}$로서 거의 남동향 하고 있는데, 이와 같은 요월정 좌향 설정은 지형조건뿐 아니라 달의 궤적을 유상(遊賞)하기에 최적화된 방향과 시계(視界)를 확보하기 위한 기도(企圖)가 담겼다고 판단된다. 나아가 전면의 황룡강 수면 위로 남중한 달빛이 투영됨으로써, 하늘의 달과 황룡강 강물에 투영된 달이 동시에 감지되게끔 고려된 것으로 추론된다. 넷째, 현재 요월정원림은 요월정과 광산김씨문숙공파종회각(光山金氏文肅公派宗會閣) 및 고직사(庫直舍)로 구성된 '내원 권역'과 진입부를 아우른 배롱나무동산 및 소나무 배후림이 포함된 '외원 권역'으로 구분된다. 나아가 '용소 및 수생식물원 권역' 및 최근 조성된 '황룡정과 공원 권역'으로 외연(外緣)이 확산되면서 교란되고 변용되었다. 다섯째, 조영 당시 요월정원림은 누정에서 조망한 풍경을 안아 들여 누정을 중심으로 지근거리의 일정한 자연을 점유한 방식인 '경계 없는 산수원림'이었으나, 현재 복합경관은 과거 원형경관과는 괴리된 '이질화 분절화 파편화된' 경관으로 파악된다. 마지막으로, 요월정원림이 문화재지정보호구역임을 감안할 때, 편액과 기문에 묘사된 완전한 원형경관으로의 복원은 아니더라도 최소한 원림권역에서의 경관적 악영향과 시각적 훼손을 최소화하기 위한 대책수립이 요망된다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.45-69
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• 2016

최근에 빅 데이터를 활용하여 감성을 측정하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 통신 매체와 SNS의 발달로 기업은 국민의 감성을 파악하고 즉시 대응해야할 필요성이 생겼다. 우리나라의 경제는 대기업에 대한 의존도가 높기 때문에 10대 기업에 대한 감성분석은 의미가 있다고 할 수 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 다 범주를 기준으로 구축한 감성사전을 활용하여 우리나라 10대 기업에 대한 감성을 분석하였다. 빅 데이터를 이용하여 감성을 분석한 기존의 선행연구는 감성을 차원으로 분류하는 경향이 있다. 차원적 감성으로 감성을 분류하는 것은 분류의 기준이 학술적으로 증명되었기에 감성 분석에 주로 사용되어 왔지만 전문가 정도의 지식이 있어야 분류할 수 있어 보편적인 감성을 대변하는 데 비효과적이기에 보완이 필요하다고 할 수 있다. 개별 범주적 감성은 이 점을 보완할 수 있는 분류 방식으로 일정 수준의 주관성이 개입되지만 보편적으로 느낄 수 있는 감성을 측정하는데 효과적이다. 따라서 본 연구는 보편적인 감성의 측정을 위해 감성을 차원으로 분류하지 않고 개별 범주로 분류하여 9가지 영역으로 나누었다. 선행 연구에서 추출한 9가지 범주에 해당하는 감성 단어에 기초하여 감성사전을 구축하였으며 감성 단어가 검출된 빈도를 기준으로 감성을 분석했다. 대상 데이터는 2014년 1월부터 2016년 1월까지 우리나라 10대 기업에 대하여 축적된 뉴스 데이터이다. 대상 데이터에서 검출된 감성 단어의 빈도를 기준으로 각 기업에 대한 감성 순위를 나누고 분포를 확인하였다. 기업에 따라서 감성이 다를 수 있는지, 특정 사건이 각 기업에 대한 감성에 영향을 줄 수 있는지 가설을 세우고 검정하였다. 결론적으로, 다 범주 감성 사전을 활용한 감성 분석은 기업 간 비교와 시점 간 비교에 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 빅 데이터에 산재해있는 감성을 국민의 시각으로 측정하는 하나의 대안으로서 의의가 있다.