• 한국식생활문화학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-14
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• 2023

This study was conducted to explore the change in the market issues on HMR (Home Meal Replacements) using local foods after the COVID-19 outbreak. Online text data were collected from internet news, social media posts, and web documents before (from January 2016 to December 2019) and after (from January 2020 to November 2022) the COVID-19 outbreak. TF-IDF analysis showed that 'Trend', 'Market', 'Consumption', and 'Food service industry' were the major keywords before the COVID-19 outbreak, whereas 'Wanju-gun', 'Distribution', 'Development', and 'Meal-kit' were main keywords after the COVID-19 outbreak. The results of topic modeling analysis and categorization showed that after the COVID-19 outbreak, the 'Market' category included 'Non-face-to-face market' instead of 'Event,' and 'Delivery' instead of 'Distribution'. In the 'Product' category, 'Marketing' was included instead of 'Trend'. Additionally, in the 'Support' category, 'Start-up' and 'School food service' appeared as new topics after the COVID-19 outbreak. In conclusion, this study showed that meaningful change had occurred in market issues on HMR using local foods after the COVID-19 outbreak. Therefore, governments should take advantage of such market opportunity by implementing policy and programs to promote the development and marketing of HMR using local foods.

• ETRI Journal
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• 제24권1호
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• pp.1-11
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• 2002

A video summary abstracts the gist from an entire video and also enables efficient access to the desired content. In this paper, we propose a novel method for summarizing news video based on multimodal analysis of the content. The proposed method exploits the closed caption data to locate semantically meaningful highlights in a news video and speech signals in an audio stream to align the closed caption data with the video in a time-line. Then, the detected highlights are described using MPEG-7 Summarization Description Scheme, which allows efficient browsing of the content through such functionalities as multi-level abstracts and navigation guidance. Multimodal search and retrieval are also within the proposed framework. By indexing synchronized closed caption data, the video clips are searchable by inputting a text query. Intensive experiments with prototypical systems are presented to demonstrate the validity and reliability of the proposed method in real applications.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.31-38
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• 2014

본 논문에서는 다양한 소셜미디어 채널을 통해 수집된 시시각각 발발하는 사건/사고들 중, 연관된 사건이 시간과 장소적으로 어떠한 연속성이 나타나는지를 분석하고자 한다. 특히 사회적으로 파급력이 큰 사건/사고를 '이슈 이벤트'라고 정의, 도메인별로 발생하는 연속성 이벤트 유형과 특성을 규명한다. 또한, 소셜미디어 상에서 발생한 연속성 이벤트를 자동으로 탐지, 이를 추적하는 이슈 이벤트 연속성 분석 시스템에 대해 기술하며, 이를 통해 추출된 특정 도메인에 대한 이슈 이벤트들의 연속성을 시간 및 장소축으로 도식화하여 분석하고, 나아가 이슈 이벤트의 전파 양상을 통해 소셜미디어 간의 상관관계를 파악한다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제17권4호
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• pp.321-333
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• 2015

This study empirically analyzed the influence of media on a visitor's satisfaction and re-visit by setting up 5 sorts of exhibition media as text, docent, virtual museum, website and Smartphone App based on practical exchange and communication between a visitor and an exhibition provider. The research results are as follows: First, all these 5 sorts of media suggested by this study were found to be able to have an influence on a visitor's satisfaction and re-visit. Second, it was found that the factors preferentially affecting a visitor's satisfaction and re-visit were 'Docent' and 'Website' factors. Accordingly, it is judged that it's necessary to more preferentially consider 'Docent' and 'Website' factors than the other factors in order to increase a visitor's satisfaction and re-visit. Third, it's possible to interpret that the bigger a visitor's satisfaction, the higher a visitor's intention to re-visit through the verification that a visitor's satisfaction will have a significant influence on a visitor's re-visit. The implication of this study lies in the fact that this study attempted at an integrated approach by analyzing the relative size of the influence through across-the-board suggestion of influential factors on a museum visitor's satisfaction and re-visit.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.85-96
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• 2014

본 연구의 목적은 온라인 개인 게임 방송에 나타난 스토리텔링의 요소 및 특징을 분석하고, 이를 통해 온라인 개인 게임 방송의 특이점을 도출하는데 있다. 이를 위해 국내외 온라인 개인 게임 방송의 대표적 사례로 유튜브 채널 와 <대도서관TV>를 연구대상으로 선정하고, 바흐친의 카니발 이론을 적용하여 방송의 스토리텔링을 분석했다. 그 결과 온라인 개인 게임 방송은 외부적으로는 매스 미디어의 방송 포맷을 변형했고, 내부적으로는 게임 텍스트 및 게임 환경을 재해석하는 과정을 거쳐 새로운 서사적 사건을 구성했다. 이 과정에서 방송 진행자 특유의 다성적 발화가 나타났으며, 비극과 희극을 역전을 통해서 오디언스로부터 카타르시스를 불러 일으켰다.

• 근관절건강학회지
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• 제27권3호
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• pp.255-267
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• 2020

Purpose: The purpose of this study is to compare topics through keywords related to nurses in internet portals and social media Pre coronavirus disease (COVID-19) era and during the COVID-19 era. Methods: For six months before and during the outbreak of COVID-19 in Korea, "nurse" was searched on the internet. For data collection, we implemented web crawlers in programming languages such as Python and collected keywords. The keywords collected were classified into three domains of topic Modeling. Results: The keyword 'nurse' increased by 15% during COVID-19 era. Keywords that ranked high in Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) values were before COVID-19, such as "nurse" and "C-section". during COVID-19, however, they were not only "nurse" but also "emergency" and "gown" related to pandemics. Conclusion: Various topics were being uploaded into the internet media. Nursing professionals should be interested in the text that is revealed in the internet media and try to continuously identify and improve problems.

• 한국비블리아학회지
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• 제28권1호
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• pp.5-23
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• 2017

본 연구의 목적은 초등학교 도덕 교과서에 포함된 매체를 정보처리모형을 활용하여 분석하고, 학교도서관 입장에서 매체활용능력 향상 방안을 제안하는 것이다. 이를 위하여 초등학교 4 5 6학년이 배우는 국정도덕 교과서 3권을 분석하였다. 분석 결과 초등학교 도덕 교과서의 투입 요소는 사진(시각매체)과 이야기(인쇄매체)에 편중되어 있고, 처리 요소는 조사와 표를 이용한 학습지 중심이며, 산출 요소는 글쓰기, 말하기, 제작(창작)을 중심으로 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 그러나 투입 요소인 매체를 활용하여 적절한 학습정보를 획득할 수 있는 구체적인 활동이 부족하고, 투입 요소로 많이 출현하고 있는 시각매체의 읽기 전략도 부족한 실정이다. 투입 요소의 편향과 정보 처리 활동의 제한 등의 문제를 해결하고 매체활용능력을 신장하기 위해서 학교도서관은 독서흥미발달단계를 고려한 다양한 독서자료의 제공, 텍스트 유형에 따른 학습지 개발, 협동수업시간 확보 등을 위해서 노력해야 할 것으로 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.275-278
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• 2020

본 논문에서는 가상 데이터 생성을 통한 딥러닝 기반 문자인식 시스템을 제안한다. 지도학습에서 가장 큰 비중을 차지하는 학습 데이터를 확보하기 위하여 가상 데이터를 생성하였다. 또한 가상 데이터를 생성 후 증강 파라미터를 이용하여, 실제 다양한 데이터에 대응하기 위해서 데이터 일반화를 하였다. 최종적으로 학습 데이터 구성은 증강 파라미터와 폰트 인자에 다양한 값을 대입하여 데이터를 생성하였다. 문자인식 성능을 측정하기 위한 테스트 데이터는 실제 촬영된 이미지 데이터에서 문자영역을 크롭하여 구성하였다. 테스트 데이터는 실제환경에서 발생할 수 있는 이미지 왜곡을 고려하여 데이터 증강하였다. 딥러닝 알고리즘은 실시간 검출에 용이한 YOLO v3를 사용하였으며, 추론결과는 후처리를 통하여 최종 검출결과를 출력한다.

• 감성과학
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• 제14권2호
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• pp.257-268
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• 2011

본 논문에서는 단위 시단 동안 주로 작용하는 정서를 '지배적 정서(dominant emotion)'라고 정의하고, 문학작품의 지배적 정서 흐름을 자동적으로 추출하기 위한 방법론을 제시한다. 한국어는 언어 구조적 특성상 접미어에 따라 의미가 역전되거나 달라질 수 있다. 하지만 소설이나 수필 같이 일정 이상의 분량을 가진 텍스트에서 정서 단어를 추출한다면 어느 정도 추출이 잘못되어도 지배적 정서 흐름을 판단하는 것이 가능한 것이다. 문학작품에서 지배적 정서를 추출하기 위한 절차는 다음과 같다. 먼저 문학작품의 전제 텍스트에서 형태소를 분석하여 형태소 단위의 단어를 추출한다. 추출된 단어를 정서 단어 데이터베이스와 매칭하여 정서적 의미를 담고 있는 단어를 분리해 낸다. 분리된 단어들을 정서 모델에 사상하여 해당 단어가 갖고 있는 정서를 도출한다. 도출된 정서 단어들을 통해 지배적 정서를 분석한다. 제안한 방법론에 따라 현진건의 현대소설 '운수 좋은 날'과 윤오영의 수필 '방망이 깎던 노인'을 분석한 결과, 지배적 정서의 흐름을 파악할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권1호
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• pp.45-51
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• 2018

조류인플루엔자는 전염 속도가 매우 빠르고 양계농장을 중심으로 생산자들과 소비자들에게 심각한 영향을 끼친다. 그중에서도 2016년 말에 전국적으로 발생한 조류인플루엔자는 좁은 공간에 밀집시켜 사육하는 산란계 농장에 큰 피해를 주었다. 이에 따라 달걀과 달걀을 재료로 하는 가공식품의 가격이 급등하였고 언론은 많은 속보성 뉴스기사를 게재하였다. 본 연구는 사회이슈를 반영한 온라인 뉴스기사의 키워드 변화와 달걀가격 변동과의 상관관계를 알아보고자 하였다. 이를 위하여 2016년 11월부터 14주 동안 한국에서 발생한 조류인플루엔자 관련 온라인 뉴스기사 682건과 같은 기간의 달걀가격 변화를 분석하였다. 본 연구의 결과는 사회이슈를 반영하는 뉴스기사의 키워드와 실물가격과의 관계를 이해하는 데 기여할 것으로 기대한다.