• 제목/요약/키워드: e-Learning 성과

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스마트폰 시장 확대에 따른 모바일 동영상 편집 기법 연구 (Production Techniques for Mobile Motion Pictures base on Smart Phone)

  • 최은영;최훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제10권5호
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    • pp.115-123
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    • 2010
  • 정보통신기술의 발달로 기존의 방식과는 달리 다양한 플랫폼에서 풀 브라우징 서비스를 통해 영상 콘텐츠의 제공이 가능하게 되었다. 이러한 패러다임의 변화는 소비자의 수용태도에 변화를 줄 뿐만 아니라, 영상 콘텐츠 제작 방식에도 변화를 요구한다. 하지만 영상 콘텐츠의 많은 부분이 모바일 플랫폼에 맞추어 적당히 변형되거나 사이즈 변환과 같은 기본적인 변환으로 수용자들에게 서비스되고 있다. 이것은 모바일 특성에 맞는 콘텐츠 유형 및 제작이 아닌 사용자에게 전달되는 방식으로의 변화만을 의미하므로, 모바일 콘텐츠 특성에 맞는 영상제작 및 편집과 같은 미학적인 면에서의 제작방식에 변화가 요구되어진다. HD영상의 전환으로 인하여 카메라 앵글, 구도, 조명등과 같이 제작 방식에 변화가 생긴 것과 마찬가지로 풀브라우징 서비스에 맞는 영상제작 기법으로 변화되어야 한다. 본 연구는 HD 영상제작에 따른 제작 방식 변화를 바탕으로 스마트 폰 시장 확장에 따른 모바일 기기에 적합한 동영상 편집기법에 대한 방향을 제안하고자 한다. 이를 위해, 현재 이러닝 제작에 사용되고 있는 화면 전환기법과 편집기법을 영상제작에 응용하거나, 종횡비의 변화, 다중화면 기법 등과 같은 다양한 편집기법을 이용하여 스마트 폰 플랫폼에 적합한 영상 변환 및 편집 방법을 제시하고자 한다. 이러한 새로운 시도들은 기존의 웹이 가지고 있었던 개방성, 적시성과 같은 특성들을 모바일에 적용하여 줌으로써 새로운 패러다임을 이끌고 가며 플랫폼으로써 자리를 잡아갈 것이다. 또한 개인 문화 영역으로 확대되어 단순 의사전달도구에서 벗어나 표현도구와 놀이도구로써 자리 잡을 것이다.

담론적 역량 개발을 위한 교사교육 프로그램에서 예비수학교사의 인식 분석 (An Analysis of Pre-Service Teachers' Cognition in Curriculum for Developing their Discursive Competency)

  • 김동중;최상호;이주희
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제34권2호
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    • pp.41-68
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    • 2020
  • 본 연구의 목적은 담론적 역량 개발을 위한 교사교육 프로그램을 경험한 예비교사의 수업 계획과 수업 실행 간 관계 및 수업 과정에서 요구되는 담론적 역량에 대한 인식을 분석하는 것이다. 이를 위해 예비수학교사 15명을 대상으로 담론적 역량 개발을 위한 [수학교수론]을 경험하게 하고, 직접 수업을 실행하고 담론을 분석하는 과정을 포함한 파이널 프로젝트를 연구 자료로 수집·분석하였다. 분석 결과, 예비교사들은 예상치 못한 교수·학습 상황을 경험함으로써 수업 계획과 수업 실행 간 차이를 인식하였으며, 프로그램을 통해 학습한 담론적 역량의 중요성을 인식하고 자신의 수업과 연결시켜 반성하는 것을 볼 수 있었다. 이러한 결과는 지식과 실행을 통합하는 교수법 개발에 도움을 줄 수 있는 담론적 역량의 존재가능성과 이를 함양해야 하는 중요성과 필요성을 수학교사가 인식하는 데 기여했다고 볼 수 있으며, 향후 담론적 역량 개발을 위한 교사교육 프로그램에 관한 실질적인 아이디어를 제공하였다고 볼 수 있다.

미토콘드리아 활성화를 통한 양파(Allium Cepa L.) 과육 및 과피의 Amyloid-β 유도성 인지손상에 대한 개선효과 (Ameliorative effect of onion (Allium Cepa L.) flesh and peel on amyloid-β-induced cognitive dysfunction via mitochondrial activation)

  • 박선경;이욱;강진용;김종민;신은진;허호진
    • 한국식품과학회지
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    • 제52권3호
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    • pp.263-273
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    • 2020
  • 본 연구에서는 양파(Allium Cepa L.) 과육과 과피를 이용하여 in vitro 신경세포 보호효과 및 Aβ로 유도된 인지기능 장애 마우스 모델에서의 개선효과를 검증하고자 하였다. 양파 과육 분획물(EOF)과 과피 분획물(EOP) 모두 PC-12 세포에서 Aβ로 유도된 세포 독성에 대하여 신경세포 보호효과(세포 내 산화적 스트레스 억제, 세포 생존율 및 세포막 보호효과)를 나타냈다. Aβ로 유도된 인지장애 마우스 모델에서의 행동실험(Y-미로, 수동회피 및 Morris 수중 미로 시험) 결과 또한 양파 과육 분획물(EOF)과 과피 분획물(EOP) 모두 효과적인으로 학습 및 기억능력을 개선시키는 것으로 나타났다. 행동실험 후 마우스 뇌조직에서의 산화적 스트레스에 대한 생체 방어 기작의 일종인 SOD 함량의 증가, oxidized GSH/총 GSH 및 MDA 함량 감소를 나타냄에 따라 산화적 스트레스에 대한 우수한 항산화효과가 긍정적인 영향을 미친 것으로 판단된다. 또한, 뇌조직으로부터 분리한 미토콘드리아에 대하여 막 전위(MMP) 보호 및 ATP 함량 증가를 나타냈으며, 미토콘드리아와 관련된 apoptosis 경로에서 BAX의 감소 및 cytochrome c 방출 억제를 통해 caspase 3/7의 활성을 억제하는 것으로도 나타났다. 결국, 양파 과육 분획물(EOF)과 과피 분획물(EOP)은 AChE의 활성 억제 및 ACh의 함량을 증가시킴으로써 효과적인 콜린성 시스템 보호효과를 나타냄에 따라, Aβ로 유도된 인지기능 장애를 예방할 수 있는 고부가가치 건강기능식품 소재로의 활용 가능성이 기대된다.

온대활엽수림 생태수문계의 과정망: 복잡계 관점 (Process Networks of Ecohydrological Systems in a Temperate Deciduous Forest: A Complex Systems Perspective)

  • 윤주열;김세희;강민석;조천호;천정화;김준
    • 한국농림기상학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.157-168
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    • 2014
  • 본 총설에서는 산림생태계의 생태수문시스템을 복잡계의 관점에서 바라 보았을 때, (1) 생태수문계의 구성 요소들이 상호작용을 통해 망을 형성하고 집단적인 반응을 하며, (2) 복잡정교한 정보 처리를 수행하고, (3) 자기-조직화 과정을 통해 적응해 가는 복잡계의 특징들을 볼 수 있을 것이라고 가정하였다. 제시된 과정망 그리기의 결과는 생태수문계에 관여하는 다양한 시공간 규모의 과정들이 실제로 관련 변수들 간의 되먹임과 정보 흐름의 망을 형성하고 있음을 명확히 보여준다. 또한 구성 변수들이 독특한 형태(즉, 차별화된 결합 형태, 방향성 및 시간 지연 규모)로 정보를 교환함으로써, 망 안에 또 다른 망을 형성하며 일관되게 조직화되어 특정한 하부계들을 구성하는 계층적(hierarchical) 구조를 잘 나타낸다. 이러한 하부계들이 종관 하부계(SS), 대기경계층 하부계(ABLS), 생물리 하부계(BPS), 생물리화학 하부계(BPCS) 등으로 다양하게 나타남을 보여준다. 주목할 점은, 이러한 하부계들이 서로 되먹임 고리들을 맺거나 끊음으로써 지역하부계(RS)와 같은 새로운 하부계의 집합체를 생성하거나, 또는 분리시킨다는 것이다. 이러한 과정은 바로 복잡계의 특성인 자기-조직화 과정의 증거로서, 생태계가 계층적으로 조직화되어 성장하고 발전하면서, 자연적/인위적 교란 속에서도 자기-조직화를 통해 동적 평형을 유지하며, 환경 변화에 적응하고 진화해 나감을 함축적으로 의미한다. 생태계의 건전성은 시스템의 자기-조직화 과정들이 유지될 때에 비로소 보존되는 것이기 때문에, 이러한 관점에서 과정망 연구방법은 의미있고 이치에 닿는다.

직업계 고등학교 졸업생 대상 'Math & 코딩'을 활용한 대학 미분적분학 교육 사례 연구 (Case Study on College Calculus Education for Vocational High School Graduates with Coding)

  • 이재화;이상구;함윤미
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제36권4호
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    • pp.611-626
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    • 2022
  • 본 연구에서는 교육부가 고심하는 '수학울렁증(Mathematics Anxiety, 수학불안)' 문제를 근본적으로 해결하는 하나의 대안으로, 2022년 1학기 S대학에서 직업계 고등학교를 졸업한 재직자 신입생 20명을 대상으로 'Math & 코딩(Coding)'을 적용하여 운영한 대학 미분적분학 강좌 사례를 소개한다. 본 강좌에서는 'Math & 코딩'으로 쉽고 빠르게 중·고등학교 수학을 복습할 수 있는 콘텐츠와 대학 미분적분학 콘텐츠 및 교재를 새로 개발하여 활용하였다. 이를 통해 스스로 '수학울렁증'이 있다고 여기던 학생들은 코드를 활용하여 문제를 해결하면서 복잡한 계산에 대한 부담을 덜게 되었고, 대신 확보한 시간을 수학 개념에 대해 동료 및 교수자와 토론하면서 미분적분학을 충분히 이해할 수 있게 되었다. 그 결과 본 강좌를 수강한 대부분의 학생들은 미분적분학 교재에 있는 거의 모든 문제를 지필로 또는 코드를 활용하여 해결할 수 있다고 자신있게 이야기 하였고, 미분적분학에서 다루는 주요 개념에 대해서도 자신의 언어로 충분히 설명할 수 있다고 하였다. 이와 같이 대학의 수학강좌 교수학습과정에서 'Math & 코딩' 방식을 적절하게 활용한다면, 수학적 배경이 약한 학생들과 이전에 수학을 포기했었던 학생들을 대상으로 대학에서 다시 수학에 대한 자신감을 회복시키는 것이 가능하다고 여겨지며, 중등수학교육에서도 'Math & 코딩' 접근방식을 충분히 적용해 볼 수 있다고 생각한다.

기계학습을 활용한 동아시아 지역의 TROPOMI 기반 SO2 지상농도 추정 (Estimation of TROPOMI-derived Ground-level SO2 Concentrations Using Machine Learning Over East Asia)

  • 최현영;강유진;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.275-290
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    • 2021
  • 대기 중의 이산화황(SO2)은 주로 인위적 배출원에 의해 발생하며 화학 반응을 통해 (초)미세먼지를 형성하여 직간접적으로 주변 환경 및 인체 건강에 해로운 영향을 주는 물질이다. 특히 지상에서의 농도는 인간 활동과 밀접한 관련이 있어 모니터링의 필요성이 매우 크다. 따라서, 본 연구에서는 TROPOMI SO2 연직 컬럼 농도 산출물 및 타 위성 산물과 모델 산출물 등을 융합 활용하여 기계학습 기법에 적용하여 SO2 지상 농도 추정모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 널리 활용되고 있는 RF(Random Forest)에 잔차 보정 과정을 결합한 2-step 잔차 보정 RF를 적용하였다. 개발된 모델은 무작위, 공간 및 시간별 10-fold 교차 검증을 통하여 검증하였으며, 기울기(slope) 값이 1.14-1.25, 상관계수(R) 값이 0.55-0.65, rRMSE 값이 약 58-63% 정도로 나타났다. 이는 잔차 보정이 적용되지 않은 기존의 RF 대비 slope의 경우 약 10%, R과 rRMSE의 경우 약 3% 가량 향상된 결과를 보인다. 국가별로 나누어 분석하였을 때에는 샘플 수가 적고 SO2의 전반적인 농도가 낮은 일본 지역에서의 공간별 10-fold 교차검증 성능이 소폭 감소하는 것으로 나타났다. SO2 지상농도 분포를 계절별로 표출하였을 때, 일본의 경우 다른 지역 대비 연중 저농도가 관찰되며 높은 결측 값 비율로 인하여 관측소 농도 대비 2-step 잔차 보정 RF 모델에서 과대 모의하는 경향이 관찰되었다. 대표적 고농도 발생지인 중국의 YRD(Yangtze River Delta) 와 한국의 SMA(Seoul Metropolitan Area)의 계절적 분포 변화를 추가적으로 분석하였을 때, 연료 연소로 인한 겨울철 농도 증가 패턴이 나타났다. 이는 인위적 배출원의 영향을 크게 받는 SO2의 시공간적인 분포 특성을 잘 반영하고 있는 결과이다. 따라서, 본 연구를 통하여 제안한 모델은 장기적으로 SO2 지상 농도의 시공간적 분포를 파악하는 데에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

다종 위성자료와 기계학습을 이용한 고해상도 표층 염분 추정 (Estimation of High Resolution Sea Surface Salinity Using Multi Satellite Data and Machine Learning)

  • 성태준;심성문;장은나;임정호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_2호
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    • pp.747-763
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    • 2022
  • 해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.

뇌기반 진화적 과학 교수학습 모형의 개발 (Development of a Model of Brain-based Evolutionary Scientific Teaching for Learning)

  • 임채성
    • 한국과학교육학회지
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    • 제29권8호
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    • pp.990-1010
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    • 2009
  • 이 연구에서는 뇌기반 진화적 교육 원리를 도출하기 위하여, 인간 뇌의 구조적 기능적 특징, 개체간과 개체내에서 일어나는 생물학적 진화, 뇌내에서 일어나는 진화적 과정, 과학 자체와 개별 과학자의 과학적 활동에 내재된 진화적 속성에 관한 연구물을 리뷰하였다. 이렇게 하여 도출된 인간 뇌의 주요 특징과 생성-선택-파지를 핵심 요소로 하는 보편 다윈주의 혹은 보편 선택주의를 토대로, 뇌기반 진화적 과학 교수 학습 모형을 개발하였다. 이 모형은 세 가지 요소와 세 가지 단계 및 평가로 이루어진다. 세 가지 요소는 정의적, 행동적, 인지적 요소이고, 각 요소를 구성하는 세 단계는 다양화 $\rightarrow$ 비교 선택 $\rightarrow$ 확장 적용(ABC-DEF; Affective, Behavioral, Cognitive components - Diversifying$\rightarrow$Emulating, Estimating, Evaluating $\rightarrow$ Furthering steps)이다. 이 모형에서 정의적 요소 (A)는 인간 뇌에서 감성을 관장하는 대뇌변연계에 토대를 두고 자연 사물과 현상에 대한 학습자의 흥미 호기심과 관련된다. 행동적 요소(B)는 시각 정보를 처리하는 후두엽, 언어 정보의 이해.생성과 관련된 측두엽, 감각운동 정보를 처리하는 감각운동령을 수반하고 과학적 활동의 직접 해보기와 관련된다. 인지적 요소(C)는 사고, 계획, 판단, 문제해결과 관련된 전두엽합령에 토대를 둔다. 이 모형은 이러한 측면에서 '뇌기반(brain-based)'이다. 이 모형의 세 가지 각 요소를 구성하는 세 단계에서, 다양화 단계(D)는 각 요소에서 다양한 변이체를 생성하는 과정이고, 가치나 유용성에 비추어 비교.선택하는 단계(E)는 변이체들 중 유용하거나 가치 있는 것을 검증하여 선택하는 과정이며, 확장.적용 단계(F)는 선택된 것을 유사한 상황으로 확장하거나 적용하는 단계이다. 이 모형은 이러한 측면에서 '진화적(evolutionary)'이다. ABC 세 요소에 대해, 과학적 활동에서 감성적 요인이 출발점으로 갖는 중요성과 뇌에서 사고 기능과 관련되는 신피질에 비해 감성을 관장하는 대뇌변연계의 우세한 역할을 반영하여 DARWIN (Driving Affective Realm for Whole Intellectual Network) 접근법을 강조한다. 이 모형은 학교 현장에서 다루는 과학 주제와 학생의 특징에 따라 다양한 형태와 수준으로 융통성 있게 실행될 수 있다.

발효유 산물인 LHFM의 인지기능 개선 효과 (Cognitive-enhancing Effects of a Fermented Milk Product, LHFM on Scopolamine-induced Amnesia)

  • 전용진;김준형;이명재;전우진;이승훈;연승우;강재훈
    • 한국식품과학회지
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    • 제44권4호
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    • pp.428-433
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    • 2012
  • 본 연구팀의 선행 연구 결과, L. helveticus IDCC3801의 발효유 주정 침전물이 BACE의 활성 억제를 통한 amyloid beta($A{\beta}$) 생성 저해효과를 갖고 있음을 확인하였다(15). 이러한 결과를 바탕으로 L. helveticus IDCC3801의 발효유 주정 침전물의 산업화를 위한 공정 개선연구를 진행하였고, 대량생산을 통해 LHFM을 확보하였다. 본 연구는 LHFM의 인지기능 개선 기능성 입증 연구로써 $A{\beta}$ 저해효과 외에 신경세포 보호효과 및 기억력 개선 효능을 확인하고 어떠한 작용 기전으로 개선 효과가 나타나는지 조사한 것으로 scopolamine으로 기억 손상을 유발한 mouse에서 학습 능력과 기억력 개선 효과, 신경세포 보호 효과, AChE 저해와 ACh 증가 효과 등을 평가하였다. LHFM은 신경세포 사멸을 유도하는 고농도의 glutamate가 존재하는 환경에서 농도 의존적으로 신경세포의 사멸을 억제하여 신경세포를 보호하였다. 또한 LHFM은 in vitro에서 농도 의존적으로 강력하게 AChE의 활성을 저해하였다. 이러한 in vitro 결과들을 근거로 scopolamine으로 기억 손상을 유발한 mouse에서 Morris water maze와 Y-maze 행동 시험을 통해 LHFM의 학습능력과 기억 개선 효과를 조사하였다. LHFM은 Morris water maze에서 실험 2일째부터 escape latency시간을 유의적으로 감소 시켰으며 5일째에서는 정상 mouse와 동등한 수준으로 감소되어 우수한 학습 효과를 보였다. 실험 6일째 platform을 치운 후 시행한 probe trial에서도 platform이 있던 위치에 머무는 회수가 scopolamine을 단독으로 처리한 것보다 유의적으로 높아 장기기억의 개선에도 효과가 있었다. Y-maze 시험에서도 LHFM은 scopolamine 단독 처리군과 비교하여 뚜렷하게 변경 행동력을 증가시켜 여러 행동 시험을 통해 LHFM의 인지기능 개선 효과를 확인하였다. 행동실험 후 hippocampus를 적출하여 ACh 및 AChE의 활성을 측정한 결과, donepezil과 마찬가지로 LHFM은 AChE의 활성을 유의적으로 억제하였으며 또한 ACh 함량도 증가시켰다. 결론적으로 LHFM은 신경세포 보호 효과와 신경전달물질인 ACh의 뇌 조직 내 농도를 높여 인지기능 개선 효과를 보이는 것을 확인하였다.

마켓 인사이트를 위한 상품 리뷰의 다차원 분석 방안 (Multi-Dimensional Analysis Method of Product Reviews for Market Insight)

  • 박정현;이서호;임규진;여운영;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.57-78
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    • 2020
  • 인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.