• 암석학회지
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• 제26권3호
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• pp.297-309
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• 2017

거창지역의 쥬라기 화강암에 대하여 결의 특성에 대한 분석을 실시하였다. 박편의 확대사진 및 간격-누적빈도 도표에서 도출한 16개 파라미터의 결합을 통하여 결에 대한 종합적인 평가를 실시하였다. 결에 대한 이들 간격의 파라미터의 대표값에 대한 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 상기 파라미터는 그룹 I(간격의 빈도수(N), 총 간격($1mm{\geq}$), 상수(a), 지수(${\lambda}$), 지수 직선의 기울기(${\theta}$), 선의 길이(oa') 및 삼각비($sin{\theta}$, $tan{\theta}$) 그리고 그룹 II(평균 간격(Sm), 평균 간격과 중앙 간격 사이의 차이값(Sm-Sme), 밀도(${\rho}$), 선의 길이(oa 및 aa'), 직각삼각형(${\Delta}oaa^{\prime}$)의 면적 및 삼각비($cos{\theta}$)로 분류할 수 있다. 그룹 I에 속하는 8개 파라미터의 값은 H(3번 결, H1+H2)

• 한국전통조경학회지
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• 제35권1호
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• pp.10-24
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• 2017

관동팔경의 형성과정에 주목하여, 문헌 및 도상자료의 분석과 해석을 통해 관동 명승의 집경에 따른 팔경 형상화 및 정착시기를 탐색한 본 연구의 결론은 다음과 같다. '관동팔경(關東八景)'이란 최초 용례(用例)는 이황의 "답홍응길(答洪應吉)"로 볼 때, 관동팔경은 이미 16세기 이전 당시 인들의 인식 속에 존재하였을 것으로 추론된다. "신증동국여지승람"을 비롯한 지리지 분석 결과, 관동팔경은 16세기 초 중반에 관동십경으로의 확장 또한 이루어졌다. 최초의 관동팔경에 대한 집경은 신즙의 "영관동팔경(詠關東八景)"으로 확인됨에 따라 관동팔경이라는 용어는 문학 분야에서는 최소한 16세기 이전부터 존재하였으며 현재의 세트화된 관동팔경으로 정착된 시기는 늦어도 17세기 초반이라 추정된다. 관동 명승의 출현빈도 분석 결과, 시문에 등장한 관동 명승은 관동팔경 경물에 대한 집중현상이 뚜렷하였다. 한편 회화 분야에서 오로지 관동팔경만을 모은 그림은 허필의 "관동팔경도병(關東八景圖屛)"에서 최초로 확인되는데 실경산수화에서 표현된 관동팔경은 시문에서의 집경 양상과 유사한 경향을 보이지만 화제 출현률 순위로 볼 때 시각적 결속력과 응집성이 더욱 강하게 드러났다 이는 일정한 관념체계 상 특정 의의를 지닌 회화의 도상(圖像)을 중요시하는 특성이 반영된 결과로 판단된다. 더불어 조선 후기에서 근대에 들어 제작된 다수의 민화 형식의 팔폭병풍(八幅屛風)은 관동팔경의 문화현상이 보편적 수용기에 접어들었음을 알리는 증좌이다. 또한 조선후기 성행한 남승도놀이 등 명승유람놀이에 등장하는 강원도내 13개의 명승에는 관동팔경이 오롯이 나타나고 있음을 볼 때 조선 말기 관동팔경은 놀이문화 속에서도 확고하게 정착된 것으로 보인다. 이와 같은 결과를 종합할 때, 관동팔경의 인식은 15세기 전반 이전부터 있어 온 것으로 보이고, 16세기 형상화 과정의 지속적 전개를 통해 17세기 정착되었으며 18세기에 들어 관습화 보편화 된 것으로 추정된다. 궁극적으로 관동팔경은 고려시대부터 별개의 경물로 명성을 얻은 지역 명승이 17세기 후반 구체적으로 형상화되었음을 알 수 있다. 관동 명승 중에 관동팔경은 오랜 기간 여러 사람의 탐승과 유람문화 향유(享有)를 통해 오직 여덟 개의 최상의 명소만을 추리기 위한 절차탁마(切磋琢磨)의 과정을 거쳐 형성되고 배태된 국내 대표적 팔경임을 일깨워준다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.133-148
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• 2014

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권6호
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• pp.600-616
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• 2018

이 연구의 목적은 과학 흥미가 발달한 초등학생의 특성을 심층적으로 탐색하는 것이다. 서울 소재 2개의 초등학교 201명을 대상으로 1년 동안 3차례에 걸쳐서 흥미 변화, 과학과 관련된 활동의 선호도와 참여도에 대한 설문조사를 실시하였다. 3차례의 설문조사에서 과학 흥미에 유의미한 변화를 보인 학생들을 대상으로 사례연구 참여 대상자를 모집하였다. 사례연구 참여에 동의한 7명의 학생들에게 12주에 걸쳐서 매일 과학관련 활동 포토저널을 작성해 줄 것을 요구하였다. 또한 연구 참여자는 2주에 한 번씩 연구자 중 한 명을 만나 총 6차례 반-구조화된 인터뷰에 참여하였다. 7명의 사례연구 참여자 중에서 과학 흥미가 상황적 흥미 II 수준까지 발달한 학생 1인과 개인적 흥미 I 수준까지 발달한 학생 1인, 총 2명(TK와 QQ)을 대표 사례로 선정하여 심층 분석을 실시하였다. 분석대상 자료는 설문조사 결과와 포토저널과 면담내용이었다. TK 학생은 상황적 흥미 II 수준에서 개인적 흥미 I 수준까지 발달한 사례로서 주로 집에서 직접 실험하기, 수학 활동하기, 동식물 기르기, 관찰하기 등을 하였으며, 비형식 교육기관을 방문하는 활동에도 참여하였다. 이 학생은 과학과 관련된 활동 장소로 학교 밖 환경을 주로 선택하였으며, 스스로 자유로운 형태로 활동에 참여하는 경향을 보였다. QQ 학생은 상황적 흥미 I 수준에서 상황적 흥미 II 수준까지 발달한 사례로서 사진 찍는 것을 자신의 대표 활동으로 하였다. 이 학생은 학생의 아버지 또는 연구자 중 1인과 함께 활동에 참여하는 경향을 보였다. 두 학생에게서는 장소 기반 활동, 타인과의 상호작용, 활동의 주체성이라고 하는 개인적 특성을 볼 수 있었다. TK 학생은 다양한 장소를 기반으로 활동에 참여하였으며 타인과 상호작용의 목적이 인지적인 영역에 도움을 받는 것이었다. 반면에 QQ 학생은 특정 장소를 기반으로 활동에 참여하였고 타인과 상호작용의 목적은 정서적인 교감이었다. 이 연구는 과학 흥미가 발달한 학생의 사례에서 학교 안과 밖 활동 및 함께하는 사람까지 포함한 특성을 밝혀내었다.

• 한국연극학
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• 제52호
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• pp.189-228
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• 2014

The purpose of this research was to summarize Korea and China's researches on Noh and to examine main domain in this field, by investigating the academic books and articles published in two countries. In 1960s, since Nohgaku has been introduced to China, academic articles on Zeami's theories and aesthetics have emphasized on aesthetic characteristics of Chinese plays and Japanese Nohgaku through the similarities of oriental plays. The number of researches on Kabuki is almost twice as that of researches on Noh in China. While most researches on Kabuki were compared with the styles and music of Pecking Opera and the theatrical theories of liyu[李漁], those on Noh has been highlighted the comparative studies on $Y{\bar{o}}kyoku$[謠曲], Chinese Noh plays. The main difference among the researches on $Y{\bar{o}}kyoku$ in Korea and China was the material regarding characters of Noh. Because song yuanzaju[宋 元雜劇]and Nohgaku in Chinese-Japanese plays were the mature form of the classic plays and those were representative of traditional nation plays, this researches tried to ascertain the cultural origins of two countries regarding the aesthetic characteristics by referencing lyrical and narrative features[曲詞] of yuanzaju[元雜劇]and the classic waka of Nohgaku. While the comparative studies on Noh and song yuanzaju and kunqu[昆劇] in China were prevalent, national researches have emphasized on the inner world of the main character and dramaturgy through the verbal description of Noh. Especially, this research tried to investigate the inner world of the main character and the intention of the writers through the verbal description of Noh authorized in the history of the works. Also, the researches on Buddhism in the Middle Ages and religious background were examined significantly. In addition, the $Y{\bar{o}}kyoku$ has influenced on European modern playwrights and the comparative studies between the materials of $Y{\bar{o}}kyoku$ and Western modern plays were concerned. In Korea, the comparative studies on Noh between Korea abd Japan has been most focused on the origin theory of Noh. The fact that appearance theory of Noh had originated from Sangaku was common opinion among Korean, Chinese, and Japanese scholars. However, they are agree with the opinion that according to the formation of the different genres, Noh's mainstream was different among three countries despite of the same origin. Yuan drama and Noh play have the same origin, but different branch. In relation to the Noh's origin theory, there are literature comparative studies in religious background, the studies presumed the origin of instrumental music related to those in mask plays, and the comparative studies between Korean mask plays and $ky{\bar{o}}gen$ of Nohgaku. Kyogen is the Comedy inserted among the stories in Nohgaku performed in just one day. Therefore, $ky{\bar{o}}gen$ must be discussed separately from the relations of 'shite[任手]'s inner action veiled with masks. This research figured out that the lacking points of the two countries' researches were the acting methods of Noh. Academic articles written by foreign scholars studying Korean and Chinese theatres should be included when this issue will be dealt with. In Korea and China, translation studies and writings regarding Nohgaku have studied by those who are major in Japanese literature or oriental literature. This case is the same in Korea in that scholars whose speciality is not theatre, but Japanese literature has studied. Therefore, this present study can give a good grasp of whole tendency on Nohgaku's research in theatre fields.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.175-197
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• 2021

최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.249-263
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• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.131-159
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• 2023

최근 코로나 엔데믹(Endemic)을 배경으로 메타버스의 미래에 대한 회의론이 부상하는 한편, 로블록스(Roblox) 등 주요 메타버스 플랫폼이 생성형 AI를 결합한 서비스를 출시하고 애플(Apple)의 MR(Mixed Reality)하드웨어인 비전프로(Vision Pro)가 발표되면서 메타버스의 새로운 기대감이 형성되고 있다. 이처럼 메타버스의 전망이 엇갈리는 상황에서 메타버스를 생태계적 관점에서 파악하고, 주요 생태계적 특징과 발전 동력 그리고 향후 발전 가능성을 검토하는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 정보시스템(IS)분야에서 생태계 연구를 대표하는 Wang(2021)의 IET(Information Ecology Theory)를 사용하여 메타버스 산업 생태계(MIE : Metaverse Industrial Ecosystem)를 도출하였다. 분석 결과 MIE는 네 가지 세부 영역(Tech Landscape, Category Ecosystem, Metaverse Platform, Product/Service Ecosystem)으로 구성되며, 디지털 연결성, 현실과 가상의 연결, 가치 창출, 가치 공유(Web 3.0) 라는 특징을 확인하였다. 또한 MIE의 세부 영역 간 상호작용과 상술한 특징들은 메타버스를 플랫폼을 넘어 생태계 차원에서 발전시키는 동력으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 생태계 차원에서의 MIE의 발전은 크게 세 가지 단계(Narrow Ecosystem, Expanded Ecosystem, Everywhere Ecosystem)로 정의되었으며, 향후 로봇, AI, 6G 등 유관 기술과 산업의 발전은 현(Expanded Ecosystem) 생태계 수준을 넘어 현실과 가상이 연결되는 Everywhere Ecosystem으로의 발전을 촉진시킬 전망이다. 본 연구는 다음과 같은 시사점을 내포한다. 기존 메타버스 연구에서 취약했던 생태계 분야에 있어 핵심 이론과 분석 기반을 제공, 다양한 메타버스 연구 주제를 제시한다. 또한 메타버스 연구의 주요 분야인 메타버스 개념 연구와 영향력 연구를 통합할 수 있는 학술적 기반을 제공한다. 마지막으로 본 연구가 제시하는 메타버스의 발전 단계와 발전 조건 등을 참고하여 기업과 정부는 미래 메타버스 신시장 및 관련 기술을 발굴하고, 다양한 메타버스 사업 전략을 검토할 수 있을 것으로 기대된다.

• 암석학회지
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• 제27권3호
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• pp.109-120
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• 2018

경상분지 남동부 일대의 백악기 및 제3기 암류에서 발달하는 단층분절에 대한 분포특성을 도출하였다. 선형을 보이는 267조의 단층분절은 광역 지질도 상에서 표시된 곡선의 단층선에서 추출하였다. 첫째, 단층분절에 대한 방향각(${\theta}$)-길이(L)의 도면을 작성하였다. 관계도에서 단층분절의 전반적인 분포형태를 도출하였다. 도면의 분포곡선은 전체 형태에 따라서 4개의 구간으로 구분하였다. 상기 구간의 정점에 해당하는 북북동, 북북서 및 서북서의 방향은 양산, 울산 및 가음 단층계의 방향을 시사한다. 단층분절의 집단은 최대 정점에 해당하는 $N19^{\circ}E$의 방향에 대하여 거의 대칭 분포를 보여 준다. 둘째, 방향각-빈도수(N), 평균 길이(Lm), 총 길이(Lt) 및 밀도(${\rho}$)의 도면을 작성하였다. 관계도에서 상기한 도면의 전 영역을 분포곡선의 분포상에 의하여 19개의 영역으로 구분하였다. 상기한 영역의 정점에 해당하는 방향은 암체에 가해진 대표적인 응력의 방향을 시사한다. 셋째, 18개의 부집단에 대한 길이-누적 빈도수 그래프를 작성하였다. 관계도에서 지수(${\lambda}$)는 시계방향($N10{\sim}20^{\circ}E{\rightarrow}N50{\sim}60^{\circ}E$)과 반시계방향($N10{\sim}20^{\circ}W{\rightarrow}N50{\sim}60^{\circ}W$)으로 갈수록 증가한다. 반면 길이의 분포 폭 및 평균 길이는 감소한다. 서로 다른 진화 특성을 갖는 상기한 부집단에 대한 도면은 진화과정의 한 단면을 나타내고 있다. 넷째, 18개의 그래프에 대한 종합 분포도를 작성하였다. 관계도에서 상기한 그래프를 분포 구역에 따라 5개의 그룹(A~E)으로 분류하였다. 단층분절의 길이는 그룹 E ($N80{\sim}90^{\circ}E{\cdot}N70{\sim}80^{\circ}E{\cdot}N80{\sim}90^{\circ}W{\cdot}N50{\sim}60^{\circ}W{\cdot}N30{\sim}40^{\circ}W{\cdot}N40{\sim}50^{\circ}W$) < D ($N70{\sim}80^{\circ}W{\cdot}N60{\sim}70^{\circ}W{\cdot}N60{\sim}70^{\circ}E{\cdot}N50{\sim}60^{\circ}E{\cdot}N40{\sim}50^{\circ}E{\cdot}N0{\sim}10^{\circ}W$) < C ($N20{\sim}30^{\circ}W{\cdot}N10{\sim}20^{\circ}W$) < B ($N0{\sim}10^{\circ}E{\cdot}N30{\sim}40^{\circ}E$) < A ($N20{\sim}30^{\circ}E{\cdot}N10{\sim}20^{\circ}E$)의 순으로 증가한다. 특히 그래프의 형태는 균등 분포에서 지수 분포로 점차 변화한다. 마지막으로, 단층분절의 길이에 대한 여섯 개 변수의 값을 5개 그룹으로 구분하였다. 여섯 개 변수 중, 평균 길이 및 가장 긴 단층분절의 길이는 그룹 III ($N10^{\circ}W{\sim}N20^{\circ}E$) > IV ($N20{\sim}60^{\circ}E$) > II ($N10{\sim}60^{\circ}W$) > I ($N60{\sim}90^{\circ}W$) > V ($N60{\sim}90^{\circ}E$)의 순으로 감소한다. 그룹 V에 속하는 단층분절의 빈도수, 최장 길이, 총 길이, 평균 길이 및 밀도가 가장 낮은 값을 보여 준다. 5개 그룹 사이의 상기 배열순은 단층분절의 상대적인 생성시기와의 상관성을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.227-252
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• 2018

인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.