• 한국도서관정보학회지
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• 제40권4호
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• pp.81-92
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• 2009

학교교육에서 구성주의는 학습자에게 지식이 전달 될 때 학습자의 경험과 능력이 전달된 지식에 응용되어 새로운 주관적 지식이 구성된다고 주장한다. 객관적 지식의 존재는 부정된다. 인지적 구성주의는 개인의 인지적 능력에 의한 주관적 지식의 구성을 말하며, 사회적 구성주의는 학교사회에서 학습자들의 상호작용에 의한 지식의 구성을 말한다. 즉 전자는 지식구성의 주체가 개인이며, 후자는 사회이다. 구조주의는 지식정보자료의 text에서 기존지식의 구조를 분석 파악한다. 구조주의는 text에서 지식을 전제하며 객관적 구조(지식)을 분석 파악하는 것으로 구성주의의 주관적 지식의 응용과는 차이가 있다. 그러나 후기구조주의에서는 text를 완결된 것이 아닌 열린 체계로 보고 지식의 구조를 파악하기 때문에 구성주의와 상통하게 된다. 교육을 지식의 기억(이해)과 지식의 응용이라고 할때 구성주의는 지식의 응용에 해당하고 구조주의는 지식의 기억(이해)에 해당한다. 본 논문에서는 교육방법의 측면에서 구조주의와 구성주의의 특성을 비교하고 학교도서관의 역할이 구성주의 교육방법에 필수적임을 규명하였다.

• 고전문학과교육
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• 제16호
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• pp.91-116
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• 2008

This Study aims to research how we read Korean classical narrative in the digital era and the culture digital made. The meaning of reading Korean classical narrative in digital culture can be divided in four category; first, reading the old narrative text that made and enjoyed a long time ago in digital era, second, reading the old narrative text that made in the old times not as th book but by the media environment that the digital technology made up, third, reading the extended and modified media text by the digital technology from the original old narrative text, fourth, reading the text by the digital technology seeking for the original narrative text as archetype. And it is inspected that the characteristic of the digital era and how to read the four type of Korean classical narrative through the example. So we can consider about the characteristic of enjoying Korean classical narrative and method of reading the diversified Korean classical narrative by the digital. Finally, it is conclusion that we must think over the original text of Korean classical narrative and adhere classicality. And we learned we should research more abundant Korean classical narrative text.

• 경영정보학연구
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• 제21권2호
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• pp.117-137
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• 2019

빅데이터 시대를 맞아 다양한 도메인에서 수없이 많은 데이터들이 생산되면서 데이터 사이언스가 대중화 되었고, 데이터의 힘이 곧 경쟁력인 시대가 되었다. 특히 전 세계 데이터의 80% 이상을 차지하는 비정형 데이터에 대한 관심이 부각되고 있다. 소셜 미디어의 발전과 더불어 비정형 데이터의 대부분은 텍스트 데이터의 형태로 발생하고 있으며, 마케팅, 금융, 유통 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 이러한 소셜 미디어를 활용한 텍스트 마이닝은 수치형 데이터를 활용한 데이터 마이닝 분야에 비해 접근이 어렵고 복잡해 기대에 비해 그 활용도가 높지 못한 실정이다. 이에 본 연구는 프로그래밍 언어나 고사양 하드웨어나 솔루션에 의존하지 않고, 쉽고 간편한 소셜 미디어 텍스트 마이닝을 위한 통합 애플리케이션으로 Korean Natural Language Application(KoALA)을 개발하고자 한다. KoALA는 소셜 미디어 텍스트 마이닝에 특화된 애플리케이션으로, 한글, 영문을 가리지 않고 분석 가능한 통합 애플리케이션이다. 데이터 수집에서 전처리, 분석, 그리고 시각화에 이르는 전 과정을 처리해준다. 본 논문에서는 디자인 사이언스(design science) 방법론을 활용해 KoALA 애플리케이션을 디자인, 구현, 적용하는 과정에 대해서 다룬다. 마지막으로 블록체인 비즈니스 관련 사례를 들어 KoALA의 실제 활용방안에 대해서 다룬다. 본 논문을 통해 소셜 미디어 텍스트 마이닝의 대중화와 다양한 도메인에서 텍스트 마이닝의 실무적, 학술적 활용을 기대해 본다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.91-98
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• 2004

본 논문에서는 온라인 대화 행위에서 다양한 미디어를 지원하기 위하여 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 미디어 정보를 XML 기반 메시지로 변환하여 기존 텍스트 기반 메시지와 유사하게 처리한다. 이때 XML 기반 메시지와 미디어는 서버에 저장되며, XML 기반 메시지는 하나의 XML 문서로 통합된 후 XSLT 문서를 적용하여 HTML 문서를 생성한다. 각 클라이언트의 대화자는 HTML 문서의 하이퍼링크를 이용하여 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 미디어의 사용을 효율적으로 지원하고, 또한 XML 태그의 확장 및 변경에 따라 텍스트 기반 메시지의 글자 크기, 색깔, 스타일 등의 유지보수에 효율적이다. 적용 예로서, 온라인 대화 행위에서 미디어를 지원하기 위하여 클라이언트-서버구조를 가지는 시스템을 구현하였으며, 각 대화자는 웹 브라우저에서 JAVA 애플릿과 서블릿을 사용하여 텍스트 및 미디어 기반 메시지를 입력하며, 대화자가 메시지를 입력할 때마다 대화 메시지가 자동으로 갱신되도록 하였다. 대화자는 사용자 인터페이스상의 대화 메시지에서 하이퍼링크의 클릭으로 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법의 응용 분야로는 원격 교육, 게임, 협업 등이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.453-454
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• 2014

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.137-143
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• 2021

본 논의는 복합기제를 담은 미디어 텍스트의 확장 의미에 대한 인지화용적 의미 해석 이론을 토대로 대학생을 위한 의사소통 교육 및 한국어 연계 전공 교육자의 리터러시 교육의 연계가능성에 대해 논의된 질적 연구라 할 수 있다. 쌍방향적 의사소통 전략으로 활용된 미디어 콘텐츠 표현의 내포적 의미는 학습자 개개인의 인지환경에 따라 다각적인 해석으로 수용될 것이다. 그렇다면 콘텐츠 제작자가 의도한 일반적인 미디어 콘텐츠 의미 내용은 어떻게 수용되고 있는가. 이러한 의구심이 논의의 출발점이다. 필자는 문제해결을 위해 인지의미론의 실험화용적 방법론에 기대어, 인지언어학의 관련성 모델을 적용시켜 학습자의 창의적인 인지환경과 현시적 내용을 연결시켜 그 대비점을 모색하였다. 논의 결과 학습자 스스로 인지환경과 현시적 내용을 연결시킬 수 있는 주체성과 창의적 사고를 표현할 수 있는 기본 틀을 마련할 수 있었다. 특히 적극적이며 긍정적인 학습자들은 제작된 미디어 텍스트를 문제제기할 수 있는 토론의 능력과 텍스트에 내포된 의미의 타당성을 논증하기 위해 제 3의 대안을 제시하는 등 새로운 인지환경을 구축하는 직접적인 서술적 표현도 드러났다. 추후 복합기제가 담긴 미디어 텍스트는 현대 사회에서 다양한 매체를 통해 쉽게 이뤄지는 간접적이며 설득적인 의사소통 행위이기에 미디어 텍스트 제작자와 학습자의 신뢰적인 대화의 보편적 의사소통 원리가 존재해야 할 것이다

• 만화애니메이션 연구
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• 통권27호
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• pp.177-198
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• 2012

디지털 매체의 발달과 교육에 대한 관심은 전 세계적으로 디지털 교육디바이스의 발전을 가져왔다. 교육 선진국인 영국은 전자 칠판, 전자 책상 등 다양한 디지털 교육 매체를 활용하고 있고 일본은 Ditt 액션 플랜을 계획하여 디지털 교과서를 국가적 차원에서 투자 발전시키고 있다. 인터넷 선진국인 한국의 경우는 2007년 수학 디지털 교과서를 시작으로 과학교과서를 거쳐 2010년 영어 공교육강화 정책이 시행되면서 2011년 영어디지털 교과서가 국가 정책의 일환으로 도입 되었다. 빠르게 디지털 교육매체를 받아들이고 발전시키고 있는 과도기적 시점에서 효율적인 교육 효과와 디자인 가이드의 설립을 위하여 디지털 교육 선진국의 디지털 교과서 및 교육 매체의 적용 사례연구를 통한 장단점을 분석하여 한국 디지털 교육의 나아갈 방향을 잡는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 LG 유럽 디자인 센터를 기반으로 디지털 교육의 선진국인 영국과, 복지 사회의 기반위에서 적극적인 디지털 교육을 이끌고 있는 스웨덴을 사례 연구 대상국으로 선정하며. FGI, 집중 관찰 분석, 설문, 휴리스틱, KJ 법을 통해 2차례로 분석하며, 현황분석은 국가적으로 막대한 투자를 받고 있는 영국을 중심으로 살펴보며, 스웨덴은 사례연구 및 설문 분석 시 포함한다. 분석 결과 대체적으로 디지털 교과서를 단독으로 사용하는 교육보다는 프린트 교과서 사용을 병행하여 각 매체의 장단점을 적절히 활용하여 수업하는 것을 선호하고 있었으며 학생 및 교사의 만족도도 높게 나타났다. 특히 교사들이 쉽게 적응할 수 있는 디지털 매체의 GUI 디자인이 요구되고 있었다. 이에 향후 디지털 교과서 디자인 기획에 있어서 타겟층(교사와 학생)의 사전 조사 및 설문 분석을 통해 사용자의 특성을 고려한 디지털교육 매체만을 위한 디자인 기획을 해야 한다. 본 연구결과는 디지털 해외 선진국의 사례를 파악하여 국내 디지털 교육산업에 기초 자료로 활용하는데 의의가 있다.

• 방송과미디어
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• 제2권4호
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• pp.17-21
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• 1997

• 인지과학
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• 제22권3호
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• pp.299-326
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• 2011

소설, 블로그, 채팅 메시지, 상품평 등의 텍스트는 전반적인 정서의 흐름을 가지고 있다. 텍스트 간의 정서 흐름의 유사도를 비교하면 유사한 정서 흐름을 갖는 텍스트를 분류할 수 있고, 상품 추천이나 의견 수집 등에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 텍스트에서 정서 단어를 순차적으로 추출하고 쾌-불쾌, 활성화의 2차원으로 분석하여 텍스트의 정서 흐름을 파악하였다. 또한 텍스트의 순차적인 흐름을 시간 차원으로 설정하여 텍스트의 전반적인 정서 흐름인 '지배 정서(dominant emotion)'를 파악하기 위하여 쾌-불쾌, 활성화, 시간의 3차원 공간에서 정서 흐름을 탐색하였다. 또한 이 3차원 공간 안에서 유클리드 거리를 사용하여 지배 정서 흐름의 유사도를 계산함으로써 유사한 정서 흐름을 가지는 텍스트를 분류하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 통해 한국 근대 단편 소설들을 분석하여 지배 정서를 분석하였고 유사한 지배 정서를 가지는 소설들을 분류하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권8호
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• pp.251-258
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• 2020

문서 요약을 위한 학습 데이터는 문서와 그 요약으로 구성된다. 기존의 문서 요약 데이터는 사람이 수동으로 요약을 작성하였기 때문에 대량의 데이터 확보가 어려웠다. 그렇기 때문에 온라인으로 쉽게 수집 가능하며 문서의 품질이 우수한 인터넷 신문기사가 문서 요약 연구에 많이 활용되어 왔다. 본 연구에서는 언론사가 소셜 미디어에 게시한 설명글과 제목, 부제를 본문의 요약으로 사용하여 한국어 문서 요약 데이터를 구성하는 것을 제안한다. 약 425,000개의 신문기사와 그 요약데이터를 구축할 수 있었다. 구성한 데이터의 유용성을 보이기 위해 추출 요약 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 구축한 데이터로 학습한 교사 학습 모델과 비교사 학습 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과 제안한 데이터로 학습한 모델이 비교사 학습 알고리즘에 비해 더 높은 ROUGE 점수를 보였다.