• 한국언론정보학보
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• 제37권
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• pp.73-99
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• 2007

이 논문은 미디어 교육의 교육과정을 구성하기 위한 모델을 제시하는데 목적을 두고 있다. 미디어 교육은 역사적으로 다양한 패러다임에 의해서 개념 및 목표가 변화해 왔다. 이같은 변화는 결과적으로 미디어 교육의 교육내용도 변화시켰다. 미디어 교육 교과과정 설계 모델은 국가별로 매우 다양한 모습을 나타내고 있다. 따라서 이 논문에서는 영국, 캐나다, 독일, 호주, 미국 등의 대표적인 미디어 교육 모델을 살펴보았다. 이를 토대로 국내 미디어 교육에서 활용할 수 있는 미디어 교육의 교육내용 설계를 위한 모델을 제시하고자 했다. 일반적으로 외국의 미디어 교육 교과과정 설계 모델은 개념 중심의 접근방식을 채택하고 있다. 따라서 연구에서도 개념 중심의 접근방식을 채택하고 있다. 하지만, 미디어 교육의 교과과정을 설계하기 위한 모델에서 '개념'을 '내용'과 '목표' 차원으로 분리해서 제시하였다. 이 연구에서는 미디어 교육의 목표를 미디어 지식, 미디어 감상, 미디어 분석, 미디어 생산으로 분류하였으며, 미디어 교육의 내용을 미디어, 텍스트, 이용자의 3가지로 재구성했다. 이는 교육현장에서 포함될 교육내용을 목표차원으로 분리해서 사용할 수 있으며, 4가지 제시된 목표의 균형적 감각을 기를 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보관리연구
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• 제27권2호
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• pp.1-32
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• 1996

1990년대에 들어오면서 도서관에 데이터베이스 온라인탐색 및 CD-ROM탐색이 보편화되고 이러한 뉴미디어들은 이용자의 편의성 면에서, 도서관 경영적인 측면에서, 또는 소장공간의 효율적인 측면에서 볼 때 기존의 책자형 자료보다 도입효과가 있을 것으로 기대된다. 그러나 새로운 자료를 도입하거나, 시스템을 설계할 때 비용 대 효과를 객관적으로 평가하여야 하고, 구체적인 평가지침에 근거하여 일관성 있는 장서구성을 하여야 하므로 본 연구에서는 대외경제정책연구원 정보자료실을 모델로 하여 기존문헌, CD-ROM, 온라인탐색을 비교 평가하고자 한다.

• 정보관리학회지
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• 제36권4호
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• pp.207-226
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• 2019

우울증은 전 세계적으로 많은 사람들이 겪고 있으며, 최근 다양한 분야에서 꾸준히 우울증에 대한 연구가 수행되고 있다. 특히 사람들이 본인의 스트레스나 감정 상태에 대해 소셜미디어에 공유한 글을 통해 그들의 심리나 정신건강에 대해 파악해보고자 하는 맥락에서 소셜미디어를 활용한 연구 역시 유의미하게 받아들여지고 있다. 이에 본 연구에서는 우울 경향의 이용자와 그렇지 않은 이용자들의 2016년부터 2019년 2월까지의 트위터 데이터를 수집하여 어떤 주제적, 어휘 사용의 특성을 보이는지 보고자 하였으며, 우울 경향의 시기별로도 어떤 차이를 보이는지 살펴보기 위해 우울 경향 관측 날짜를 기준으로 하여 이전(before) 시기와 이후(after) 시기를 구분하여 실험을 수행하였다. 토픽모델링, 동시출현 단어분석, 감성분석 방법을 통해 우울 경향과 비(非)우울 경향 이용자의 텍스트의 주제적 차이를 살펴보았고, 감성 반응에 따라 사용한 어휘에 대해서도 살펴봄으로써 어떠한 특성이 있는지 확인해 보았다. 데이터 수집 단계에서 '우울' 표현을 포함한 텍스트 데이터 수집방법을 통해 비교적 긴 기간, 많은 양의 데이터를 수집할 수 있었고, 또한 우울 경향의 여부와 시기적 구분에 따른 관심 주제에 대한 차이도 확인할 수 있었다는 점에서 유의미하다고 볼 수 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제51권3호
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• pp.251-279
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• 2020

본 연구는 최근 코로나바이러스감염증-19(코로나19)가 도서관 내외부 환경에 미친 파장에 주목하고, 감염병의 사회적 확산에 따른 도서관계의 대응 활동 양상을 살펴보았다. 또한 도서관을 둘러싼 환경 변화를 가늠하기 위하여 텍스트 마이닝 기술을 활용해 뉴스의 보도 양상과 주요 이슈 변화를 분석함으로써 코로나19에 대한 국내 도서관계의 대응을 파악하였으며, 소셜미디어를 통해 도서관에 대한 이용자들의 인식과 요구가 어떻게 변화하였는지 알아보았다. 수집된 뉴스보도 1,852건과 도서관 관련 트윗 227,983건을 대상으로 주요 이슈를 도출한 결과, 비대면 상황의 장기화, 전자책 대출의 증가, 온라인 서비스 및 사서에 대한 기대감 향상, 도서관 공간 요구의 재조명이라는 시사점을 도출하였다. 마지막으로 언택트(비대면) 상황에서 제공된 도서관 서비스들의 대표 사례를 선정하여 장서, 서비스, 공간으로 구분·정리함으로서 향후 포스트 코로나 시대에 대응하는 도서관 서비스의 방향성을 가늠하고자 하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1355-1362
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• 2021

최근 선천적 청각장애 뿐만 아니라 후천적 요인으로 인해 청각장애를 가지게 되는 사람들도 증가하고 있지만, 수어를 익힐 수 있는 환경은 열악한 상황이다. 이에 본 연구에서는 수어를 배우는 수어 학습자를 위한 수어학습 보조도구로써 수어(지숫자/지문자) 평가 시스템을 제시하고자 한다. 이에 본 논문에서는 OpenCV 라이브러와 MediaPipe를 이용하여 손과 손가락을 추적하여 수어 동작을 인식하고 CNN기법을 이용하여 수어의 의미를 텍스트 형태의 데이터로 변환하여 학습자에게 제공하는 시스템을 연구한다. 이를 통해 수어를 배우는 학습자가 스스로 올바른 수형인지를 판단할 수 있도록 자기주도학습을 가능하게 하여 수어를 익히는데 도움이 되는 수어학습보조 시스템을 개발하고, 청각장애인들의 의사소통의 주언어인 수어학습을 지원하기 위한 방안으로 수어학습보조 시스템을 제안하는 데 목적이 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.334-342
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• 2022

Nowadays, as we can notice on social media, most users choose to use more than one language in their online postings. Thus, social media analytics needs reviewing as code-switching analytics instead of traditional analytics. This paper aims to present evidence comparable to the accuracy of code-switching analytics techniques in analysing the mood state of social media users. We conducted a systematic literature review (SLR) to study the social media analytics that examined the effectiveness of code-switching analytics techniques. One primary question and three sub-questions have been raised for this purpose. The study investigates the computational models used to detect and measures emotional well-being. The study primarily focuses on online postings text, including the extended text analysis, analysing and predicting using past experiences, and classifying the mood upon analysis. We used thirty-two (32) papers for our evidence synthesis and identified four main task classifications that can be used potentially in code-switching analytics. The tasks include determining analytics algorithms, classification techniques, mood classes, and analytics flow. Results showed that CNN-BiLSTM was the machine learning algorithm that affected code-switching analytics accuracy the most with 83.21%. In addition, the analytics accuracy when using the code-mixing emotion corpus could enhance by about 20% compared to when performing with one language. Our meta-analyses showed that code-mixing emotion corpus was effective in improving the mood analytics accuracy level. This SLR result has pointed to two apparent gaps in the research field: i) lack of studies that focus on Malay-English code-mixing analytics and ii) lack of studies investigating various mood classes via the code-mixing approach.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권3호
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• pp.101-118
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• 2023

The 'MZ generation' is accustomed to expressing their thoughts and opinions online. As a result, the role of social media in understanding the opinions and public sentiment of the MZ generation has become increasingly important. In particular, the role of social media in understanding the opinions of young people in political contexts such as policies and elections is becoming more significant. Traditionally, in such political situations, various institutions conduct opinion surveys to grasp the opinions of the people. However, existing opinion surveys have many errors and limitations in understanding the specific opinions of the entire population since they are conducted on arbitrary individuals through survey techniques. Online communities are representative social media that share the opinions of the public on specific issues such as politics, economics, and culture. Therefore, online communities are widely used as a means to supplement the limitations of traditional opinion polls. In particular, the MZ generation is familiar with online platforms, and their political support has significant influence on election results and policy decisions. With this regard, this study analyzed the relationship between the sentiment reflected in online community text data by age group on major candidates and public opinion survey support rates during the Korean presidential election for those in their 20s. The analysis showed that negative sentiments reflected in online communities by the MZ generation have a negative correlation with public opinion survey support rates. This study contributes to theory and practice by revealing a significant association between social media and public opinion polls.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.117-125
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• 2024

본 논문은 다양한 매체를 활용하여 레이다 개발에 특화된 능동 전자 주사식 위상 배열(AESA, Active Electronically Scanned Array) 레이다 통합 분석 시스템을 구현하고 제안한다. 대부분 분석 시스템은 결함의 원인을 분석하고 개선하기 위해 활용되어 시험을 수월하게 한다. 그러나 기존에 텍스트 기반의 로그 분석 시스템은 로그 정보가 많으면 직관적이지 않고 원하는 정보를 한 번에 찾기 어려워 장비 결함 발생 시 결함의 원인을 분석하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문의 분석 시스템은 다양한 매체를 활용한다. 본 논문에서 정의하는 매체란 텍스트 기반의 데이터를 기록하고, 데이터를 이미지 및 영상으로 전시하며 데이터를 시각화하는 것을 말한다. 제안하는 분석 시스템은 레이다 장치 간에 송수신된 데이터, 레이다 표적 탐지 추적 알고리즘 데이터 등을 분류하여 저장하고 레이다 작동 결과 및 장비 결함 정보를 실시간 전시하고 시각화한다. 이 분석 시스템을 통해 사용자에게 원하는 정보를 빠르게 제공하고 완성도 높은 레이다 개발에 도움을 준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.493-504
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• 2017

최근 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등을 통해 방대한 양의 비정형 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있다. 이러한 비정형 텍스트 데이터는 풍부한 정보 및 의견을 거의 실시간으로 반영하고 있다는 측면에서 그 활용도가 매우 높아, 학계는 물론 산업계에서도 분석 수요가 증가하고 있다. 하지만 텍스트 데이터의 유용성이 증가함과 동시에 이러한 텍스트 데이터를 왜곡하여 특정 목적을 달성하려는 시도도 늘어나고 있다. 이러한 스팸성 텍스트 데이터의 증가는 방대한 정보 가운데 필요한 정보를 획득하는 일을 더욱 어렵게 만드는 것은 물론, 정보 자체 및 정보 제공 매체에 대한 신뢰도를 떨어뜨리는 현상을 초래하게 된다. 따라서 원본 데이터로부터 스팸성 데이터를 식별하여 제거함으로써, 정보의 신뢰성 및 분석 결과의 품질을 제고하기 위한 노력이 반드시 필요하다. 이러한 목적으로 스팸을 식별하기 위한 연구가 오피니언 스팸 탐지, 스팸 이메일 검출, 웹 스팸 탐지 등의 분야에서 매우 활발하게 수행되었다. 본 연구에서는 스팸 식별을 위한 기존의 연구 동향을 자세히 소개하고, 블로그 정보의 신뢰성 향상을 위한 방안 중 하나로 블로그의 스팸 태그를 식별하기 위한 방안을 제안한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권3호
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• pp.40-56
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• 2022

This paper aims to implement a topic modeling technique for extracting the topics of online discussions among library professionals in India. Topic modeling is the established text mining technique popularly used for modeling text data from Twitter, Facebook, Yelp, and other social media platforms. The present study modeled the online discussions of Library and Information Science (LIS) professionals posted on Lis Links. The text data of these posts was extracted using a program written in R using the package "rvest." The data was pre-processed to remove blank posts, posts having text in non-English fonts, punctuation, URLs, emails, etc. Topic modeling with the Latent Dirichlet Allocation algorithm was applied to the pre-processed corpus to identify each topic associated with the posts. The frequency analysis of the occurrence of words in the text corpus was calculated. The results found that the most frequent words included: library, information, university, librarian, book, professional, science, research, paper, question, answer, and management. This shows that the LIS professionals actively discussed exams, research, and library operations on the forum of Lis Links. The study categorized the online discussions on Lis Links into ten topics, i.e. "LIS Recruitment," "LIS Issues," "Other Discussion," "LIS Education," "LIS Research," "LIS Exams," "General Information related to Library," "LIS Admission," "Library and Professional Activities," and "Information Communication Technology (ICT)." It was found that the majority of the posts belonged to "LIS Exam," followed by "Other Discussions" and "General Information related to the Library."