• 트랜스-
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• 제1권
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• pp.21-44
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• 2016

본 논문은 광고와 무용이 어떤 기호를 통해 의미를 전달하는지, 그리고 광고 안에서 그려지는 무용과 무용수의 모습이 가진 기호적 의미는 무엇인가를 파악한다. 이를 위해 무용으로 표현된 기호들이 광고의 목적에 부합하는지를 알아보고, 무용 그 자체의 기호적 의미를 재평가함으로써 일반 대중이 무용을 수용하는 방식과 모습을 발견하고자 한다. 이를 위해 광고 관련 제작자 및 연출가의 관련 자료를 확보 하였으며, TV광고에 나타난 신체기호로서의 무용의 이미지를 분석하고 연구목적과 관련된 선행연구와 이미지 및 효과를 분석한다. TV광고 분석은 TVCF 홈페이지, www.TVCF.co.kr 자료를 참고로 연도별 광고에 활용된 무용분야의 빈도수 중 가장 많을 때인 2008년 TV광고4편 남광토건, 롯데백화점(프리미엄세일/상품권), 현대자동차산타페- 필로볼러스(Pilobolus), 2011년 1편 PNS더존샤시- 아레나 디 베로나(Arena di Verona)로 제한한다. 또한 각각의 광고를 반복적으로 본 결과 중요하다고 판단되는 것을 기준으로 무용수의 움직임이나 통선이 크게 바뀌는 부분과 화면 문구가 변경되는 부분을 중심으로 분석한다. 무용의 이미지 분석은 신제 이미지(선, 의상, 표정), 무용 이미지(움직임의 형태, 질적 특성, 춤의 분위기)에 따른 구조를 살피는 방식으로 이루어 졌다. 그 결과 TV광고에 나타난 기호적 무용이미지는 다음과 같이 논의 될 수 있다. 첫째, 무용을 활용한 광고에서 무용이 가진 상징과 기호가 광고하려는 물질적 대상에 일치한다. 예컨대 이용우가 출연하는 TV광고에서 그의 기표로서의 움직임은 빠른 턴, 점프, 아쌈블레, 터닝 점프, 슬라이딩 등을 통해 남광토건 기업의 미래의 도전이라는 기의를 알 수 있다. 둘째, 발신자의 의도에 따른 무용수의 신체 이미지는 일반적으로 일치하는 반면, 무용 이미지의 경우 다소 차이가 있음을 알 수 있다. 이는 TV광고에 나타나는 기호적 무용의 이미지는 대중들로 하여금 시청함과 동시에 무의식적으로 인지하도록 한다. 특히 TV프로그램 중에서도 광고는 선택의 여지와는 상관없이 하나의 광고만을 시청하기보다는 방송사측에서 편성된 프로그램의 방영으로 부득불 자주 노출되며 이로써 오랜 시간 머릿속에 잔상으로 남게 됨으로 수신자 개개인의 생각과 특성여부에 따라 달리질 수 있다. 이처럼 광고는 일반인들이 예술문화를 생활 속에서 자연스레 흡수할 수 있게 하는 매개체이며, TV 광고를 통한 대중예술의 전파는 소수계층에게만 수용되었던 순수예술을 대중에게 폭넓게 노출시킴으로써 오늘날 진정한 대중문화로서의 예술로 승화시킬 수 있으리라 생각된다.

• 한국시조학회지:시조학논총
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• 제44권
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• pp.105-138
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• 2016

최근 검색 기능을 갖춘 "계몽기 근대시조의 XML 데이터베이스 문서화"라는 자료가 기초학문자료센터(http://www.krm.or.kr)를 통해 제공되고 있어 근대시조의 문화콘텐츠화를 진행할 수 있는 기반이 마련되었다. 이에 본고에서는 계몽기 근대시조 DB의 특성 및 문제점을 검토해 보고 개선 방향을 탐색함으로써 이 자료의 콘텐츠화 방안을 모색해 보았다. 계몽기 근대시조 DB는 12,500여 수에 이르는 방대한 양의 근대시조를 한자리에서 일별할 수 있도록 집성해 놓았다는 점과 문헌 및 작가명 작품명 검색, 원문 검색, 시기별 검색 등의 검색 기능을 갖춘 최초의 시조 DB라는 점에서 의의를 지닌다. 그러나 이 DB는 현대어 정규화 텍스트가 형성되지 않아 제목이나 원문이 고어나 한자로 표기되어 있는 경우 검색이 되지 않으며, 1945년 이후에 발표된 작품과 개인 시조집에 수록된 작품이 대거 누락되어 있어 계몽기 근대시조의 총체적 모습을 확인하는 데에 한계가 있다는 문제점을 지니고 있다. 또한 작자 표시가 실명, 호, 필명 등으로 다양하게 표기되어 있어 작가별 자료 추출에 불편함이 따르는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하고 DB 활용을 제고(提高)하는 방안으로 본고에서는 현대어 정규화 텍스트 마련, 작품 별 내용소(內容素) 색인어 부여, 고시조 DB와의 통합, 작품 형식에 대한 정보 제공 등을 제시하였다. 나아가 '시조문화정보시스템'의 성격을 갖춘 복합적인 성격의 계몽기 근대시조 DB가 형성된다면 이를 연구 및 교육콘텐츠로 활용할 수 있음을 피력하였다. 그 구체적인 방안으로는 근대사 학습 및 근대기 국토 인식 등에 대한 보조 자료, 고유의 동식물 캐릭터 학습 및 상업적 캐릭터 생성을 위한 원천 자료, 시조놀이 등의 시조학습 도구로 활용할 수 있음을 제안하였다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제3권1호
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• pp.26-45
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• 1992

본 연구는 약물의 작용기전이 각기 다른 methylphenidate와 imipramine을 투여하여 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애(過剩運動障碍)(attention deficit-hyperactivity disorder : ADHD)아동에서 부모와 교사의 평정척도(平定尺度)로 행동변화를 그리고 신경심리학적검사(神經心理學的檢査)로 주의력(注意力)과 인지기능(認知機能)을 측정하여 두 약물이주는 영향이 행동영역(行動領域)과 인지기능(認知機能)에서 어떻게 다르게 나타나는 지를 비교검토해 본 것이다. 저자들은 미국정신의학회 정신질환 진단기준편람 개정3판(DSM-III-R)에 의거하여 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애(過剩運動障碍)로 진단받은 생후 만 5년 6개월부터 12년 1개월사이의 남아 30명을 대상으로 이들의 임상적${\cdot}$의학적 특성을 조사하고, 지능검사를 포함한 신경심리학적검사(神經心理學的檢査)를 시행한 뒤, 부모(父母) 및 교사용(敎師用) 평정척도(評定尺度)로 이들의 행동을 평가하였다. 그리고 평가된 아동을 무작위로 15명씩 두 집단으로 나누어 각각 methylphenidate($0.5{\sim}0.6mg/kg)$와 imipramine(25${\sim}100mg$)을 경구투여(經口投與)하고, 투여 1개월후 및 2개월후에 각 1회씩 다시 부모와 교사들에게 같은 평정척도(評定尺度)로 이들의 행동을 평가시키고 아울러 지능검사(知能檢査)를 제외한 모든 신경심리학적검사(神經心理學的檢査)를 시행하였다. 그 결과를 보면 imipramine을 투여받은 아동들은 투여 1개월후 아동행동조사표(兒童行動調査表)(CBCL)의 외상성(外商性)과 과잉행동(過剩行動)${\cdot}$사회적위축요인(社會的萎縮要因)에서 호전을, 그리고 2개월후에는 학교상황질간지(學校狀況質間紙), 코너스씨(氏) 단축형 교사평정척도(短縮形 敎師平定尺度)(CATRS) 및 연속과제수행(連續課題遂行)(CPT)에서 호전을 보였다. 반면 methylphenidate를 투여받은 아동들은 투여 1개월후 부터 부모가 평가하는 코너스씨(氏) 단축형 부모평정척도(短縮形 父母平定尺度)(CAPRS), 아동행동조사표(兒童行動調査表) 및 연속과제수행(連續課題遂行)에서 호전을 보였고, 투여 2개월후에서도 같은 양상의 호전을 보였으며, 또한 아동행동조사표(兒童行動調査表)에서 외향성(外向性)은 물론 소통불능(疏通不能)${\cdot}$사회적위축(社會的萎縮)${\cdot}$과잉행동(過剩行動)${\cdot}$공격성(攻擊性)${\cdot}$비행요인(非行要因)에서도 호전양상을 보였다. 이와같은 결과는 이 두 약물이 모두 주의력(注意力)과 인지기능(認知機能)을 증진시키기는 하였으나, 보다 뚜렷한 변화는 methylphenidate 투여후에 볼 수 있었다. 특히 methylphenidate투여후 연속과제수행(連續課題遂行)에서 민감도(敏感度)와 반응오류수(反應誤謬數)의 호전이 있었으나 반응기준(反應基準)에는 변화가 없었다는 소견, 그리고 단기기억수행(短期記憶遂行)에서의 호전과 '같은 그림 찾기' 검사의 오류수(誤謬數)에서 변화가 없었다는 소견은 methylphenidate가 훈기요인(勳機要因)의 호전에 의한 이차적인 변화에 의한 것이 아니라 주의집중력(注意集中力)에 직접적으로 효과를 나타내는 것으로 해석할 수 있었다. 또한 이같은 소견으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애환아(過剩運動障碍患兒)에서의 충동성(衝動性)은 이 장애의 중심증상이 아니거나, 이들 약물투여에 의해 호전되지 않거나, 호전의 측정에 문제가 있을 수도 있겠다. 마지막으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애(過剩運動障碍)에서 과잉행동(過剩行動)과 주의력결핍(注意力缺乏)이 서로 다른 신경전달체계(神經傳達體系)를 통해서 나타날 가능성에 대해서도 논의하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제5권4호
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• pp.280-290
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• 2002

유한요소법을 이용한 전자기장의 3차원 모델링은 전자기장의 연속조건을 수치해가 만족하지 못함으로 인해서 발생하는 벡터 기생해(vector parasite)의 문제점을 가지고 있다. 이 연구에서는 벡터 기생해로 인한 오차를 줄이기 위해, 기저함수가 크기와 방향을 가지는 벡터요소를 도입하였다. 유한요소 행렬식은 complex BCG법을 적용하여 계산시간과 기억용량을 줄이고자 하였으며, 반복적인 해의 수렴속도 향상을 위해서 Point Jacobi법을 적용하였다. 개발된 알고리듬을 수직 전기 쌍극자 송신원을 이용한 층서구조 모형에 적용하여 이를 층서구조의 해와 비교함으로써 수치 모델링 알고리듬의 타당성을 검증하였으며, 이 과정에서 기존의 유한요소법에서 발생하는 벡터 기생해의 문제점이 벡터요소를 이용하는 경우에는 나타나지 않는 것을 확인하였다. 개발된 3차원 전자탐사 모델링 기법의 고주파수 영역으로의 적용성을 고찰하기 위하여, 100MHz의 수직 자기 쌍극자 송신원을 이용한 모델링을 유전율 이상층이 존재하는 층서구조 모형에 적용하여, 이를 층서구조 해와 비교하여 알고리듬의 타당성을 확인하였다. 검증된 3차원 전자탐사 모델링 기법을 유전율 이상체에 적용하여 이상체 주변에서의 전기장의 반응을 공간적으로 살펴보았다 이 연구에서 개발된 벡터요소를 사용한 3차원 고주파 전자탐사 모델링 기법은 기존의 전기전도도 이상체 뿐만 아니라 유전율 이상체에 대한 모델링을 가능하게 하여, 고주파 전자탐사법의 새로운 적용 및 해석의 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.311-323
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• 2023

집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.19-45
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• 2008

본 연구는 인터넷쇼핑몰 비주얼 머천다이징의 주요차원을 고객이 쇼핑몰에 진입한 후 정보탐색과 대안평가를 거치는 등의 쇼핑과정을 토대로 AIDA모형 관점에서 점포, 제품, 촉진에 초점을 맞추었다. VMD의 주요차원(primary dimensions)으로는 점포디자인, 머천다이징, 그리고 머천다이징단서로 구분하였다. 선행연구 결과를 토대로 점포다자인의 하위차원으로는 차별성, 간결성, 위치확인성을, 머천다이즈의 하위차원으로는 제품구색, 명성, 정보성을, 그리고 머천다이징단서의 하위차원으로는 제품추천 및 링크를 설정하여 VMD태도와의 관계를 탐색적으로 조사하였다. 연구결과 이들 세 차원은 종속변수에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-74
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• 2015

최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.219-239
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• 2019

개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 중요해지면서 개인화 추천 시스템 관련 연구들이 끊임없이 이루어지고 있다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 학계 및 산업계에서 가장 많이 사용되고 있다. 다만 사용자들의 평점 혹은 사용 여부와 같은 정량적인 정보에 국한하여 추천이 이루어져 정확도가 떨어진다는 문제가 제기되고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 현재까지 많은 연구에서 정량적 정보 외에 다른 정보들을 활용하여 추천 시스템의 성능을 개선하려는 시도가 활발하게 이루어지고 있다. 리뷰를 이용한 감성 분석이 대표적이지만, 기존의 연구에서는 감성 분석의 결과를 추천 시스템에 직접적으로 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 리뷰에 나타난 감성을 수치화하여 평점에 반영하는 것을 목표로 한다. 즉, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 감성 수치화하여 정량적인 정보로 변환해 추천 시스템에 직접 반영할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서는 정성적인 정보인 사용자들의 리뷰를 정량화 시켜야 하므로, 본 연구에서는 텍스트 마이닝의 감성 분석 기법을 통해 감성 수치를 산출하였다. 데이터는 영화 리뷰를 대상으로 하여 도메인 맞춤형 감성 사전을 구축하고, 이를 기반으로 리뷰의 감성점수를 산출한다. 본 논문에서 사용자 리뷰의 감성 수치를 반영한 협업 필터링이 평점만을 고려하는 전통적인 방식의 협업 필터링과 비교하여 우수한 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 이후 제안된 모델이 더 개선된 방식이라고 할 근거를 확보하기 위해 paired t-test 검증을 시도했고, 제안된 모델이 더 우수하다는 결론을 도출하였다. 본 연구에서는 평점만으로 사용자의 감성을 판단한 기존의 선행연구들이 가지는 한계를 극복하고자 리뷰를 수치화하여 기존의 평점 시스템보다 사용자의 의견을 더 정교하게 추천 시스템에 반영시켜 정확도를 향상시켰다. 이를 기반으로 추가적으로 다양한 분석을 시행한다면 추천의 정확도가 더 높아질 것으로 기대된다.