• 복식문화연구
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• 제32권2호
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• pp.247-259
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• 2024

This study assessed the effectiveness of brand image communication on consumer perceptions of cruelty-free fashion brands. Brand messaging data were gathered from postings on the official Instagram accounts of three cruelty-free fashion brands and consumer perception data were gathered from Tweets containing keywords related to each brand. Web crawling and natural language processing were performed using Python and sentiment analysis was conducted using the BERT model. By analyzing Instagram content from Stella McCartney, Patagonia, and Freitag from their inception until 2021, this study found these brands all emphasize environmental aspects but with differing focuses: Stella McCartney on ecological conservation, Patagonia on an active outdoor image, and Freitag on upcycled products. Keyword analysis further indicated consumers perceive these brands in line with their brand messaging: Stella McCartney as high-end and eco-friendly, Patagonia as active and environmentally conscious, and Freitag as centered on recycling. Results based on the assessment of the alignment between brand-driven images and consumer-perceived images and the sentiment evaluation of the brand confirmed the outcomes of brand communication performance. The study revealed a correlation between brand image and positive consumer evaluations, indicating that higher alignment of ethical values leads to more positive consumer assessments. Given that consumers tend to prioritize search keywords over brand concepts, it's important for brands to focus on using visual imagery and promotions to effectively convey brand communication information. These findings highlight the importance of brand communication by emphasizing the connection between ethical brand images and consumer perceptions.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.1-18
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• 2016

최근 가용한 텍스트 데이터 자원이 증가함에 따라 방대한 텍스트 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 특히 뉴스, 민원, 블로그, SNS 등을 통해 유통되는 글로부터 다양한 이슈를 발굴해내고 이들 이슈의 추이를 분석하는 이슈 트래킹에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 전통적인 이슈 트래킹은 토픽 모델링을 통해 오랜 기간에 걸쳐 지속된 주요 이슈를 발굴한 후, 각 이슈를 구성하는 문서 수의 세부 기간별 분포를 분석하는 방식으로 이루어진다. 하지만 전통적 이슈 트래킹은 각 이슈를 구성하는 내용이 전체 기간에 걸쳐 변화 없이 유지된다는 가정 하에 수행되기 때문에, 다양한 세부 이슈가 서로 영향을 주며 생성, 병합, 분화, 소멸하는 이슈의 동적 변이과정을 나타내지 못한다. 또한 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 출현한 키워드만이 이슈 키워드로 도출되기 때문에, 핵실험, 이산가족 등 세부 기간의 분석에서는 매우 상이한 맥락으로 파악되는 구체적인 이슈가 오랜 기간의 분석에서는 북한이라는 큰 이슈에 함몰되어 가려지는 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 각 세부 기간의 문서에 대한 독립적인 분석을 통해 세부 기간별 주요 이슈를 도출한 후, 각 이슈의 유사도에 기반하여 이슈 흐름도를 도출하고자 한다. 또한 각 문서의 카테고리 정보를 활용하여 카테고리간의 이슈 전이 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 총 53,739건의 신문 기사에 제안 방법론을 적용한 실험을 수행하였으며, 이를 통해 전통적인 이슈 트래킹을 통해 발굴한 주요 이슈의 세부 기간별 구성 내용을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 특정 이슈의 선행 이슈와 후행 이슈를 파악할 수 있음을 확인하였다. 또한 카테고리간 분석을 통해 단방향 전이와 양방향 전이의 흥미로운 패턴을 발견하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제19권3호
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• pp.428-440
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• 1999

고등학교 생물교육의 강의 및 학습의 효율증진을 위한 영상매체로써 오버헤드 프로젝터 필름(OHP)을 제작하였으며 이의 전달매체로써 CD-ROM및 웹용 홈페이지를 설계하였다. 본 필름은 제6차 교육과정에 의해 개정된 공통과학 및 생물교과서에 수록된 내용을 총 망라하는 방향에서 천연색으로 제작하였으며 도안의 선명도, 수려성, 청정성, 색상, 명암, 인지도 등에서 내용의 질적 우월성을 시도하였고 교수 학생내용 상호간의 관련성을 감안하여 학습항진효과를 극대화하는 측면에서 설계되고 제작되었다. 제6차 교육 과정에 의해 개정된 공통과학 및 생물 교과서 7 종에 수록된 내용을 총 망라하는 방향에서 교재를 분석한 후 가장 다빈도로 출현하는 내용을 우선적으로 제작하였다. CD-ROM은 로고(logo), 초기 메인(main), 학습목록, 내용, 종료 등의 화면으로 구성되어 있고 초기 메인 화면은 공통과학, 생물I, 생물II, 교과서에 수록된 단원의 내용(장)목록을 제시한 후 내용세부 문항, 실제내용화면으로 하이퍼링크 시켰다. 내용화면은 교과서 내용의 요약, 그림 및 사진과 그 해설, 실험과정 및 결과의 요약, 표에 의한 내용의 정리 등 4가지 형식으로 제작된 필름 화면이 우선적으로 수록되어 있으나, 비디오 영상수취(video capture)에 의한 화면이나 인쇄 버턴, 자료의 설명 또는 해설, 용어 해설 등의 버턴과 연결시킨 경우도 있다. OHP 파일은 제작시 포토샵(Adobe Photoshop), 일러스터레이터(Adobe Illustrator), 클레리스 오피스(Claris Office)를, CD-ROM은 MM 디렉터(Macromedia Director)를 웹용 홈페이지는 html 에디터(editor)를 주된 소프트웨어로 사용하였다. OHP파일은 스케닝, 그림, 배경, 문자의 입력, 그림의 수식, PICT 또는 PSD 파일로의 저장, JPG 파일로의 변환 등의 순서로 진행되었다. 공통과학 14점, 생물I 80점, 생물II 142점, 총 236점이 제작되었으며 이들의 전달매체로써 CD-ROM 및 웹 홈페이지를 제작하여 이들을 이미 공개된 중학생물과 동일한 주소 즉 http://gic.kyungpook.ac.kr/biocosmos에 공개하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.30-43
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• 2018

영상의 특징인 색상, 모양, 질감 등을 이용해 영상을 검색하는 연구들은 많이 진행되어 왔다. 또한 작물의 질병 영상과 관련된 연구들도 진행되고 있다. 농업 현장에서 재배되는 작물에 발생한 질병을 확인하는데 도움이 되기 위해 본 논문에서는 시설원예 작물의 질병 영상을 이용한 유사도 기반 작물 질병 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 단일 Descriptor를 사용하지 않고, 조합 Descriptor를 통해 기존 대비 영상의 유사도 검색 성능을 높였고 유사도 검색 결과를 가독성 높게 사용자에게 제공하기 위해 가중치 기반 산출방법을 적용했다. 본 논문에서는 총 13개의 개별 Descriptor를 이용해 조합을 진행했다. 조합 Descriptor를 이용해 6개 작물의 질병에 대해 유사도 검색을 진행했고 작물별로 평균 accuracy가 높은 조합 Descriptor를 선정해 유사도 검색에 사용했다. 검색된 결과는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법과 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용해 백분율로 나타냈다. 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법은 질의 영상과 유사도 검색에 사용되는 영상의 수가 많은 병명이 1순위로 출력되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용했다. 작물의 병명별 테스트 영상을 두 가지 산출방법에 적용해 검색 성능을 측정했다. 작물의 질병별로 두 가지 산출방법에 대해 검색 성능 값의 평균을 비교한 결과 고추, 사과 작물에서는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능이 가중치를 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 11.89%의 높은 성능 결과를 보였다. 국화, 딸기, 배, 포도 작물에서는 가중치를 기반으로 한 산출방법이 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 20.34%의 높은 성능 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 시스템의 UI/UX는 실제 사용자의 피드백을 통해 편리하게 구성했다. 시스템의 화면마다 상단에 제목과 설명을 출력했고 사용자가 질병의 정보를 보기 편리하게 화면을 구성했다. 검색된 질병의 정보는 위에서 제안한 산출방법을 토대로 유사한 질병의 영상과 병명을 출력한다. 시스템의 환경은 PC 환경 기반의 웹 브라우저와 모바일 디바이스 환경 기반의 웹 브라우저를 통해 사용할 수 있도록 구현했다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제5_6권
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• pp.39-46
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• 1968

본시험은 5개 기주식물(뽕나무$\cdot$버즘나무$\cdot$미류나무$\cdot$네군도나무 및 사과나무)의 Nitrogen$\cdot$Phosphorus$\cdot$Potassium 및 Sugar함량이 흰불나방의(Hyphantria cunea DRURY) 유충기간$\cdot$용기간$\cdot$용체중$\cdot$자아의 포난수 및 $\gamma-BHC$에 대한 감응도에 미치는 영향을 조사연구하기 위해 시행되었다. 그 시험결과는 다음과 같다. (1) 공시 기주식물엽의 Nitrogen$\cdot$Phosphorus$\cdot$Potassiuln 및 Sugar함양은 기주의 종류와 화기(1화기와 2화기)에 따라 각각 상이한 차가 있었다(표 1). (2) 1, 2화기 유충기간과 용기간은 비교적 N의 함량이 많은 뽕나무에서 짧았고 그렇지 않은 사과나무에서 가장 긴 경향이었으며, 1화기보다 2화기에서 더 짧아졌다. 이들은 기주의 N함량과 유의성은 인정할 수 없었으나(1화기 유충기간은 제외), 비교적 높은 부의 상관을 나타낸 것으로 보아 P·K 및 Sugar에 비하여 크게 관여한 것 같았다. (3) 용체중과 포난수에 있어서도 (2)의 경우와 마찬가지로 기주의 종류, 자웅의 성 및 화기에 따라 현저한 차이가 있었다(표 3). 용체중은 N의 함량이 많은 뽕나무에서 역시 가장 높았고 그렇지 않은 사과나무에서 가장 낮았으며, 자아당 평균 포란수에 있어서도 용체중의 경향과 비슷하였다. 용체중이나 포난수의 경우나 영양과의 관계는 유의한 상관을 인정할 수 없었으나 크게 관여한 것은 N의 함량으로 생각되었다. (4) $\gamma-BHC$에 대한 천불나방유충의 내약력은 기주의 종류에 따라 현저한 차가 있었으며, 그 감응도는 네군도나무$\cdot$미류나무$\cdot$버즘나무$\cdot$사과나무$\cdot$뽕나무 순으로 강하였다(표 6). 역시 유의한 상관을 인정할 수는 없었으나 N·P 및 Sugar보다 K의 함량이 많은 기주 일수록 $\gamma-BHC$에 대한 유충의 내약력이 강한 경향을 나타내었다.

• 대중서사연구
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• 제25권3호
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• pp.303-345
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• 2019

이 논문은 포탈사이트 Daum에 연재되고 있는 김나임 작가(글/그림)의 웹툰 <바리공주>를 대상으로, 콘텐츠의 서사 구조와 댓글 분석을 질적/양적 방법론을 병행해 수행함으로써, 바리공주 서사무가라는 고전을 기반으로 한 웹툰 콘텐츠의 창작과 수용에 매개된 다층적 대화 양상을 해명했다. 웹툰 <바리공주>는 단위 서사가 독립적, 다선적, 중층적으로 연결되는 옴니버스 구성을 취하되, 바리의 성장담과 로맨스를 통해 개별서사를 통합하는 서사적 장치를 활용했다. 이때 작가는 예고편을 통해 고전원작(서사무가)을 웹툰의 프리퀄에 해당하는 전사(前史)로 활용했고, 원작이 지닌 젠더 비대칭성과 가부장제의 문제에 서사적으로 응답하는 서사적 재구성을 시도했다. 이에 대해 수용자는 비평적/성찰적 차원의 댓글로 토의하는 대화적 공론장을 형성했다. 표집을 통한 통계 분석에 따르면, 댓글의 양상은 〔콘텐츠에 대한 감상과 비평 ≫ 감정 반응 ≫ 직관적 총평 ≫ 지식과 성찰 ≫ 댓글평〕의 순으로 나타났다. 웹툰 <바리공주>의 창작과 수용에는 고전과 현대, 콘텐츠와 수용자, 수용과 창작 차원의 다층적 대화 양상이 작동했다. 창작의 차원에서 작가는 신화적 상징의 간극을 메우는 장치를 활용했으며, 수용자의 차원에서는 댓글을 통해 전통/민속/문화에 대한 정보와 지식, 성찰을 공유하는 문화를 형성했다. 이는 웹툰을 매개로 한 고전과 현대의 대화에 해당한다. 수용자는 웹툰의 향유를 통해, 정보를 보완하고 공감대를 형성하며, 해석학적 조율을 시도하고, 논쟁을 통해 시각을 조율하는 과정을 보였다. 또한 댓글을 다는 태도, 시각, 입장에 대해 논평함으로써, 문학에서의 메타비평에 해당하는 행위 양태를 보였다. 수용자의 댓글은 웹툰의 창작에 피드백 정보로 작용함으로써, 창작과 수용 자체가 웹툰 콘텐츠 제작에 영향을 미치는 실천적 역량으로 작동했다. 이 글은 고전을 기반으로 한 웹툰 <바리공주>가 고전과 현대, 작가와 수용자, 연구자간의 다양한 대화성을 형성함으로써, 감각, 사유, 비평, 성찰에 이르는 '움직이며 역동하는' 콘텐츠로 재구성된다는 것을 구체적으로 해명하는 케이스 스터디로 수행되었다.

• 디자인학연구
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• 제18권2호
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• pp.37-46
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• 2005

오늘날 광고는 영상광고가 지배한다. 특히 동영상 광고는 광고의 여러 가지 형태 가운데 전달하려고 하는 정보를 가장 효과적으로 전달할 수 있는 매체로서, 멀티 미디어의의 효과로 생동감 있는 화면을 전달하며 대중들의 소비심리를 자극하고 촉진시킨다. 최근의 몇몇 동영상 광고에서도 '소격화' 효과가 두드러짐을 볼 수 있다. '소격화'는 브레히트의 서사극에서 중요한 표현으로 사용되었던 용어이다. 이것은 전통 희곡과는 다르게 관객들에게 감정이입이 아니라, 오히려 감정을 차단시키는 효과를 가져옴으로써 연극에 몰입되지 않고 관람자로서 자신의 위치를 깨닫게 되며 연극에 대한 비판의식을 가지게 된다. 그 효과들은 '낯설게 하기 '관객의 참여' '현실의 비판' '속도'의 표현을 통하여 나타나고 있다. <017-I-Touch편 (손이 물갈퀴) >는 이동 통신사인 신세기 통신의 아이터치 브랜드의 광고로서 '내 혈액형은 i' 라는 카피를 내세운다. 여기서 현실에서는 있을 수 없는 허구의 영상이 나타나는데 편의상 여섯 개의 장면으로 나누어 볼 수 있다. 배경으로 등장하는 바다는 전체 장면을 유도하고 있지만 하나의 내용으로 일관성 있는 장면의 진행이 아이라 각각 독립된 장면으로서, 서로 낯설게 하는 '소격화'된 내용들이 뒤섞여 있음을 볼 수 있다. 소비자들은 이러한 순간적인 '소격화'의 효과와 함께 후기모더니즘 광고의 언어적 표현을 더 깨닫게 한다. 장면과 장면 '사이의 '차이'에 의한 '소격화'는 서로 거리를 두게 하고, 각 장면 사이의 생략으로 인한 광고는 '속도감' 있게 연출된다. 광고에서 관객은 처음에는 전체적으로 한 번에 이해되지 않는 파편처럼 보이는 내용들에 대해 당혹감을 느끼게 된다. 이러한 당혹감과 충격은 관객들의 뇌리에 오래 남아 광고 자체가 큰 주목을 끄는 효과를 가져오게 한다. 짧고 강렬한, 그러나 파편화된 장면으로 구성된 동영상 광고에 반복적으로 노출되는 관객은 곧 이러한 당혹감을 극복하고 각각 장면의 단절된 부분에 적극적으로 자신의 상상력을 개입시켜 이를 이해 가능한 내용으로 구성하려는 능동적인 시도를 하게 된다. 이 과정에서 브랜드 이미지를 소비자에 각인시키려는 광고의 목적이 달성되는 것이다. 이는 연극에서 관객들의 이성을 환기시켜 객관적이고 비판적인 의식을 환기시키는 브레히트의 '소격화'의 효과가 소비자의 관심을 환기시켜 특정한 목적을 달성하려는 광고에 효율적으로 적용된 예 인 것이다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.115-130
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• 2011

온라인 스토어들은 다양한 방식으로 사용자들에게 신뢰감을 가져다 줄 수 있는 요인들을 제공하려고 한다. 대표적인 방식이 고객이 좋아할 만한 제품의 추천과 고객제품리뷰의 제공이다. 각각의 제공을 통해 신뢰의 선행요인이 되는 사회적 실재감을 향상시킬 수 있다는 연구들이 있어왔다. 따라서 본 연구에서는 추천 상황에 따른 사회적 실재감에 미치는 영향과 추천 상황과 제품군의 유형, 고객제품리뷰의 제공여부에 따라 사회적 실재감의 증가에 미치는 영향을 실험을 통해 분석하였다. 개인화 추천을 통해 사회적 실재감을 증대시킬 수 있었으며, 쾌락재에서는 고객제품리뷰의 제공을 통해 어떤 추천 상황에서든 사회적 실재감이 증대되나 유의한 차이를 보이지는 않았다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.