• 만화애니메이션 연구
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• 통권30호
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• pp.201-219
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• 2013

미국, 영국, 일본 등 선진국을 중심으로 디지털 매체의 발달을 교육에 접목하려는 움직임이 꾸준히 증가하였고 이는 디지털 교육 디바이스의 발전을 가져왔다. 국가적 차원에서 발전을 하고 있는 일본과 교육 분야에 막대한 국가 예산을 사용해 디지털 교육의 선진국으로 자리 잡고 있는 영국 그리고 복지국가의 기반 위에 적극적인 디지털 교육을 이끌고 있는 스웨덴이 디지털 교육 매체분야의 선진국이다. 특히 영국과 스웨덴은 디지털 교과서 등 디지털 교육 매체시장이 포화상태이며 시장의 경쟁으로 양보다는 질을 추구하는 시점에 이르렀다. 즉 빠르게 발전을 추구하는 과정을 지나 디자인적인 질을 중요시하면서 디지털 교육 매체를 선별 적용하고 있다. 국내에서는 2007년 초등학교 5학년 수학 디지털 교과서를 시작으로 국내 디지털 교과서의 시장이 열렸고 IT 선진국답게 짧은 시간 안에 과학, 영어 등 다양한 분야에 적용하는 등 커다란 발전을 보여줬다. 이에 디지털 교육 매체 분야의 디자인 적용의 빠르고 효율적인 가이드 설립을 위하여 디지털 교육 선진국의 디지털 교육매체 및 설문을 기반으로 한 적용 사례 분석을 통해 한국디지털 교육 매체 디자인의 나아갈 방향 잡는 기초 자료가 필요하다. 이에 본 연구는 LG 유럽 디자인 센터를 중심으로 디지털 교육 매체의 선진국인 영국과 복지사회 기반의 탄탄한 교육 정책을 보여주는 스웨덴을 사례 연구 대상국가로 선정하며 4개 학교의 전교생을 대상으로 설문, 휴리스틱 분석, KJ법을 통해 분석한다. 분석결과 양적인 증가뿐만아니라 디지털 소셜라이징 안에서 보다 현실적이고 다양한 시뮬레이션 경험을 추구하는 등 콘텐츠의 질 향상을 원하고 있으며, 아날로그의 단점을 보완하면서 상호 보완적으로 언제 어디서든 편하게 접할 수 있는 환경 및 편한 GUI 디자인이 요구되고 있었다. 이에 향후 교육 플랫폼과 교육 관리 시스템, 커뮤니케이션 시스템간의 유기적이고 상호 보완적인 통합 솔루션디자인을 중심으로 질 높은 교육 시뮬레이션 및 GUI 디자인을 기획해야하며 이는 교육 주체뿐만 아니라 교육 환경을 포함한 분야를 통합한 사전 조사 및 설문 분석을 통해 모든 교육 특성을 고려하여 디지털 교육 매체 의 디자인의 질을 높인 기획을 해야 한다. 본 연구 결과는 디지털 교육 해외 선진국의 발전 된 현황을 파악하여 국내 디지털 교육산업의 디자인 기획시 기초 자료로 활용하는데 의의가 있다.

• 천문학논총
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• 제30권2호
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• pp.625-628
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• 2015

POLARBEAR is a ground-based experiment located in the Atacama desert of northern Chile. The experiment is designed to measure the Cosmic Microwave Background B-mode polarization at several arcminute resolution. The CMB B-mode polarization on degree angular scales is a unique signature of primordial gravitational waves from cosmic inflation and B-mode signal on sub-degree scales is induced by the gravitational lensing from large-scale structure. Science observations began in early 2012 with an array of 1.274 polarization sensitive antenna-couple Transition Edge Sensor (TES) bolometers at 150 GHz. We published the first CMB-only measurement of the B-mode polarization on sub-degree scales induced by gravitational lensing in December 2013 followed by the first measurement of the B-mode power spectrum on those scales in March 2014. In this proceedings, we review the physics of CMB B-modes and then describe the Polarbear experiment, observations, and recent results.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권2호
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• pp.233-256
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• 2023

이 연구는 수학교육에서의 ChatGPT의 활용 방안 도출을 위한 기초 연구로서 국가수준 학업성취도 평가 및 대학수학능력시험 문제에 대한 ChatGPT의 응답을 분석하였다. ChatGPT는 생성형 인공지능 모델로서 여러 분야에서 주목 받고 있으며, 교육계에서도 ChatGPT 활용 방안에 대한 요구의 목소리가 높아지고 있다. 이에 이 연구에서는 3개년 국가수준 학업성취도 평가 및 대학수학능력시험 문제에 대한 ChatGPT 3.5의 응답에 대해서 정답률, 풀이 과정의 정확도, 오류 유형을 분류하여 분석하였다. ChatGPT의 국가수준 학업성취도 평가 문제 및 대학수학능력시험 문제의 정답률은 각각 37.1%, 15.97%로 나타났다. ChatGPT의 풀이 과정의 정확도는 5점 만점으로 산출하였을 때, 국가수준 학업성취도 평가는 3.44점, 대학수학능력시험은 2.49점으로 산출되었다. ChatGPT의 수학 문제를 풀이하는 데 나타나는 오류 유형은 절차적 오류와 기능적 오류로 나뉘었다. 절차적 오류는 다음 단계로의 식을 연결 짓는 과정이나 계산상의 오류를 가리키며, 기능적 오류는 ChatGPT가 텍스트를 인식, 판단, 출력하는 과정에서 발생하는 오류였다. 이러한 분석은 정답률만이 ChatGPT의 수학적 성능을 판단하는 기준이 되어서는 안 되며, 풀이 과정의 정확도나 오류유형까지도 복합적으로 고려해야 함을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.97-117
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• 2020

상품 평가 기준은 상품에 대한 속성, 가치 등을 표현한 지표로써 사용자나 기업이 상품을 측정하고 파악할 수 있게 한다. 기업이 자사 제품에 대한 객관적인 평가와 비교를 수행하기 위해서는 적절한 기준을 선정하는 것이 필수적이다. 이때, 평가 기준은 소비자들이 제품을 실제로 구매 및 사용 후 평가할 때 고려하는 제품의 특징을 반영하여야 한다. 그러나 기존에 사용되던 평가 기준은 제품마다 상이한 소비자의 의견을 반영하지 못하고 있다. 기존 연구에서는 소비자 의견이 반영된 온라인 리뷰를 통해 상품의 특징, 주제를 추출하고 이를 평가기준으로 사용했다. 하지만 여전히 상품과 연관성이 낮은 평가 기준이 추출되거나 부적절한 단어가 정제되지 않는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 기법으로 리뷰로부터 평가 기준 후보군을 추출하고 이를 k-최근접 이웃 접근법(k-Nearest Neighbor Approach, k-NN)을 이용해 정제하는 모델을 개발하고 검증했다. 제시하는 방법은 준비 단계와 추출 단계로 이루어진다. 준비 단계에서는 워드임베딩(Word Embedding) 모델과 평가 기준 후보군을 정제하기 위한 k-NN 분류기를 생성한다. 추출 단계에서는 k-NN 분류기와 언급 비율을 이용해 평가 기준 후보군을 정제하고 최종 결과를 도출한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 명사 빈도 추출 모델, LDA 빈도 추출 모델, 실제 전자상거래 사이트가 제공하는 평가 기준을 세 비교 모델로 선정했다. 세 모델과의 비교를 위해 설문을 진행하고 점수화하여 결과를 검정했다. 30번의 검정 결과 26번의 결과에서 제안 모델이 우수함을 확인했다. 본 연구의 제안 모델은 전자상거래 사이트에서 리뷰 특성을 반영한 상품군 별 차원을 도출하는데 활용될 수 있고 이를 기초로 인사이트 발굴을 위한 리뷰 분석 및 활용에 크게 기여할 것이다.