• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제18권1호
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• pp.175-188
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• 2019

This study investigates public receptivity to celebrity's climate change advocacy on YouTube through a semantic network analysis. The results of this study suggest that the YouTube video generated a number of viewers' responses. Celebrity endorsement not only leaded public voices on climate change issue, but also their opinions on the celebrity endorser. This study found that most of viewers were polarized in their judgment and attitude toward the celebrity advocate either positively or negatively. This study offers an exploratory examination of the perceived star power and the role of celebrities as spokespersons for social causes. This study contributes to the theoretical foundation of the role of celebrity advocacy using social media. In addition, this study offers methodological insights into how to detect public perceptions and attitudes toward celebrity endorsement of social causes by analyzing public comments.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.60-79
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• 2022

The U-Net architecture-based segmentation models attained remarkable performance in numerous medical image segmentation missions like skin lesion segmentation. Nevertheless, the resolution gradually decreases and the loss of spatial information increases with deeper network. The fusion of adjacent layers is not enough to make up for the lost spatial information, thus resulting in errors of segmentation boundary so as to decline the accuracy of segmentation. To tackle the issue, we propose a new deep learning-based segmentation model. In the decoding stage, the feature channels of each decoding unit are concatenated with all the feature channels of the upper coding unit. Which is done in order to ensure the segmentation effect by integrating spatial and semantic information, and promotes the robustness and generalization of our model by combining the atrous spatial pyramid pooling (ASPP) module and channel attention module (CAM). Extensive experiments on ISIC2016 and ISIC2017 common datasets proved that our model implements well and outperforms compared segmentation models for skin lesion segmentation.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권3호
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• pp.332-337
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• 2023

The purpose of the study was to analyze consumers' perceptions of gamification. Based on the analyzed data, we would like to provide data by systematically organizing the concept, game elements, and mechanisms of gamification. Recently, gamification can be easily found around medical care, corporate marketing, and education. This study collected keywords from social media portal sites Naver, Daum, and Google from 2018 to 2023 using TEXTOM, a social media analysis tool. In this study, data were analyzed using text mining, semantic network analysis, and CONCOR analysis methods. Based on the collected data, we looked at the relevance and clusters related to gamification. The clusters were divided into a total of four clusters: 'Awareness of Gamification', 'Gamification Program', 'Future Technology of Gamification', and 'Use of Gamification'. Through social media analysis, we want to investigate and identify consumers' perceptions of gamification use, and check market and consumer perceptions to make up for the shortcomings. Through this, we intend to develop a plan to utilize gamification.

• Asia Marketing Journal
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• 제26권1호
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• pp.45-59
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• 2024

Extended Reality (XR) technology, the umbrella term covering hyper-realistic technologies, is known to enhance consumer experience and is therefore developing rapidly and being utilized across various industries. Growing studies have examined XR technology and consumer experience; however, the literature has failed to fully explore hyper-realistic technology through a holistic perspective. To fill this gap, we analyzed 720 Korean and international articles through semantic network analysis and topic modeling and identified the literature on XR research in consumer experience. As a result, we extracted six main topics: "Tourism," "Buying Behavior," "XR Technology Acceptance," "Virtual Space," "Game," and "XR Environment." The results provide comprehensive insight on XR technology in consumer experience, whereas the literature is bounded on the production side as revealing a lack of academic discourse on consumer rights and responsibilities. Research reflecting the consumer welfare perspective is, therefore, recommended for future studies.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.383-391
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• 2017

빅데이터 시대가 도래 하면서 시맨틱 데이터의 양이 빠른 속도로 증가하고 있다. 이러한 대용량 시맨틱 데이터에서 의미 있는 암묵적 정보를 추론하기 위해서 지식 사용자의 경험적 지식을 기반으로 작성된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 규칙들을 활용하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 단일 노드의 추론 시스템들은 대용량 데이터 처리에 한계가 있고, 다중 노드 기반의 분산 추론 시스템들은 네트워크 셔플링으로 인해 성능이 저하되는 문제점들이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 시스템들의 한계를 극복하고 보다 효율적인 분산 추론 방법을 제안한다. 또한 네트워크 셔플링을 최소화 할 수 있는 데이터 파티셔닝 전략을 소개하고, 점증적 추론에서 사용되는 추가된 새로운 데이터의 선별과 추론 규칙의 순서결정으로 추론 과정을 최적화 할 수 있는 방법에 대해 설명한다. 제안하는 방법의 성능을 측적하기 위해 약 2억 트리플로 구성된 WiseKB 온톨로지와 84개의 사용자 정의 규칙을 이용한 실험에서 32.7분이 소요되었다. 또한 LUBM 벤치 마크 데이터를 이용한 실험에서 맵-리듀스 방식에 비해 최대 2배 높은 성능을 보였다.

• 인지과학
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• 제26권4호
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• pp.377-392
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• 2015

한국어 의미역 결정(Semantic Role Labeling)은 주로 기계학습에 의해 이루어지며 많은 말뭉치 자원을 필요로 한다. 그러나 한국어 의미역 결정 시스템에 사용되는 Korean PropBank는 의미역이 부착된 용언과 용언 격틀이 PropBank에 비해 각각 1/5, 1/2 수준에 불과하다. 따라서 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 시스템을 위해 의미역이 부착된 용언과 용언 격틀을 확장하여 Korean PropBank를 확장 시키고자 한다. 대부분의 의미역 결정 시스템은 학습 도메인에 의존적이기 때문에 적용 도메인 변경에 따른 성능 하락이 나타날 수 있다. 본 논문에서는 기존의 학습 말뭉치와 적은 양의 새로운 학습 말뭉치를 활용하여 새로운 도메인에 대해 의미역 결정 시스템의 성능 하락을 최소화 할 수 있는 도메인 적응 기술을 Structural SVM(S-SVM)과 Deep Neural Network(DNN) 기반 한국어 의미역 결정 시스템에 적용하여 그 실효성을 알아보고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.662-667
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• 2022

의미역 결정 작업은 서술어와 문장 내 행위자, 피행위자, 장소, 시간 등 서술어와 관련 있는 논항들을 추출하는 작업이다. 기존 의미역 결정 방법은 문장의 언어학적 특징 추출을 위한 파이프라인을 구축하는데, 파이프라인 내 각 추출 작업들의 오류가 의미역 결정 작업의 성능에 영향을 미치기 때문에 현재는 End-to-End 방법의 신경망 모델을 이용한 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 의미역 결정 작업을 위해 Biaffine Average Attention 구조를 이용한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 기존 연구에서 제안된 특정 시점에 대한 레이블 예측을 위해 주변 시점 정보를 이용하는 LSTM 모델 대신 문장 내 서술어와 논항의 거리에 상관없이 문장 전체 정보에 집중할 수 있는 Biaffine Average Attention 구조로 이루어져 있다. 제안하는 모델의 성능 평가를 위해 F1 점수를 이용하여 기존 연구에서 제안한 BERT 기반의 모델들과 비교하였으며, 76.21%의 성능으로 비교 모델보다 높은 성능을 보였음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.180-191
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• 2016

본 연구는 국내 주요언론이 이념성향에 따라 보도 프레임을 달리할 것이라는 가정 하에 미국 대선 후보 주자였던 '버니 샌더스'를 대상으로 뉴스보도의 의미연결망을 분석하였다. 버니 샌더스라는 인물은 '미국'이라는 보수의 가치와 '불평등 해소'라는 진보의 가치를 동시에 지닌 인물이이서 언론의 이념적 차이가 잘 드러날 수 있는 대상이기도 하다. 보수언론과 진보언론의 빈도순위를 비교해 본 결과, 보수언론은 '사회주의자'와 '흑인'이라는 단어를, 진보언론은 '불평등'과 '문제'라는 단어를 많이 사용한 것으로 나타났다. 특히 보수언론과 진보언론은 '한국'이라는 동일한 단어를 가지고 전혀 다른 의미구성을 보였다. 진보언론은 샌더스가 지적하는 사회문제와 기성정치에 대한 비판을 '한국'사회에 접목하여 이야기하고자 했다면, 보수언론은 '한국'이라는 단어와 구체적인 정당, 그리고 정치인의 이름을 거론해 샌더스와 닮았다고 한 발언에 대해 노골적인 표현으로 비난했다. 이는 동일한 단어를 사용함에도 전혀 다른 관점과 맥락에서 보도하는 경향성을 파악한 것으로, 사안에 대한 언론사의 의미구성이 이념적 지향에 따라 확연한 차이를 보인다는 것을 알 수 있다. 또한 본 연구는 의미연결망 분석을 통해 주요 단어들의 사용빈도 뿐만 아니라 단어들 간의 연결 강도와 중심성을 토대로 뉴스구성의 맥락을 해석했다는 점에서 보도분석을 위한 방법론의 확장에도 기여하고자 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권1호
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• pp.70-81
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• 2009

온톨로지는 관심 영역의 개념과 개념관계를 명시적으로 명세한 것을 말하며, 지식 표현의 대표적인 방법으로 인식되어 의미에 기반을 둔 정보의 추출, 지식 관리, 정보 공유 등 다양한 분야에서 온톨로지를 적용한 연구가 이루어지고 있다. 정보기술(IT) 기반의 경제/산업 분야에서 기업 간의 상호 협력을 위한 정보 공유 및 통합 연구에 온톨로지의 적용이 이루어지고 있다. 여러 업체가 물류 주체로 참여하며 물품의 이동, 보관, 배송 등을 계획하고 관리하는 물류 분야에서도 원활한 공급체인관리나 물류관리를 위한 물류정보의 통합과 정보공유 연구가 많이 이루어지고 있다. 최근에는 물품마다 부여한 고유의 식별코드에 의한 물품의 추적과 관리, 물류 과정의 가시성 제공 둥의 요구가 발생하면서 물류 과정에 흩어져 있는 물류정보의 통합 제공 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 물류 과정에서 발생하는 데이타를 의미에 기반을 두고 해석하고 통합하기 위한 지식자원으로 물류 도메인 온톨로지를 제시한다. 물품을 식별하는 고유 식별코드인 전자물품코드(EPC)로 물품의 추적과 관리가 이루어지는 EPC 네트워크 기반의 물류 환경에서 발생하는 EPC 이벤트 데이타를 의미에 따라 표현하고 이벤트 데이타의 내포된 의미를 해석할 수 있는 개념과 개념관계를 표현하는 데 초점을 맞추어 온톨로지를 구성하였다. 그리고 EPC 네트워크 기반의 물류 환경에서 물품의 위치, 상태, 이동경로 등 물류 관리를 위한 정보추출 과정에서 물류 도베인 온톨로지가 이용될 수 있음을 물류 시나리오를 통해 보였다.

• 예술경영연구
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• 제58호
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• pp.205-239
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• 2021

본 논문은 예술자료 아카이브 활용에 있어 시맨틱 웹 기반의 정보와 의미연결망 구성이 왜 중요하고, 그것이 예술경영 맥락에서 갖는 의미와 가치 그리고 향후 적용 가능성에 대해 탐색적으로 연구하는 데 그 목적이 있다. 이를 위하여 미국 재즈 뮤지션들의 구술일화를 바탕으로 시맨틱 웹 기술을 적용한 링크드 재즈와 한국 원로예술인들의 삶과 예술관을 담은 아르코예술기록원의 구술채록 사례를 중심으로 연구를 진행하였다. 이와 관련하여 구술채록에 내포된 의미 연결성 그리고 시맨틱 웹기반의 디지털 아카이브 구축에 관한 선행연구를 살펴보았다. 본 논문에서는 사례 분석 결과를 바탕으로 시맨틱 웹 기술의 문화예술 자료 적용 가능성을 다음 다섯가지 측면에서 논의하였다. 첫째, 인물 간의 관계 노출(revealing relationship)을 통해 관계를 확인하고 숨은 예술인을 발견할 수 있다. 둘째, 맥락적 의미(contextual meaning) 정보를 통해 당시 사회와 문화를 이해하고 연구할 수 있다. 셋째, 수요자 관점에서 다양한 장르를 아우르며 넓고 깊게 예술 탐험(art exploration)을 할 수 있다. 넷째, 예술 복원(construction)을 통해 역사를 새롭고 풍부하게 재구성할 수 있다. 다섯째, 빅데이터와 연계하여 융복합과 협업을 통해 예술의 경계를 넘어 범위를 확장 시킬 수 있다. 이러한 시맨틱 웹 기반의 관계망 데이터는 예술사 연구, 예술기획 및 창작 등 예술생태계 전반에 걸쳐 다방면으로 활용될 수 있다. 본 연구는 방대한 문화예술자료를 디지털화하고 시맨틱 웹 기술을 통해 이들 간의 관계 네트워크를 식별하고 분석하는 것이 예술경영에 측면에서 의미가 있음을 이해할 수 있었다.