• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.149-163
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• 2021

4차 산업혁명이란 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 로봇기술, 드론, 자율주행과 가상현실(VR) 등 정보통신 기술이 주도하는 차세대 산업혁명을 말하는 것으로, 광고 산업 발전에도 큰 영향을 미쳤다. 그러나 지금 전세계는 코로나 확산 방지를 위하여, 비접촉, 비대면 생활환경으로 급속도로 빠르게 변화하고 있다. 이에 따라 4차 산업혁명과 광고의 역할도 변화하고 있다. 따라서 본 연구에서는 코로나 19 이전과 이후의 4차산업 혁명과 광고의 변화를 살펴보기 위해 빅카인즈를 활용해서 텍스트 분석을 하였다. 코로나 19 이전인 2019년과 코로나 19 이후인 2020년을 비교하였다. LDA토픽 모형 분석과 딥러닝 기법인 Word2vec을 통해 주요 토픽과 문서분류를 하였다. 연구결과 코로나19 이전에는 정책, 콘텐츠, AI 등이 나타났으나, 코로나 이후에는 데이터를 활용한 금융, 광고, 배달 등으로 점차 영역이 확장되며, 더불어 인재양성 교육이 중요한 이슈로 나타난 것을 알 수 있었다. 또한, 코로나 19 이전에는 4차 산업혁명 기술과 관련된 광고를 활용하는 것이 주류를 이루었다면, 코로나 19 이후에는 참여, 협력, 일상 필요 등 좀 더 적극적으로 첨단기술 자체에 대한 교육과 인재양성 등에 대한 키워드가 두드러지게 나타나고 있다. 따라서 이러한 연구결과는 코로나 19 이후에 4차 산업혁명에서 광고의 나아갈 방향을 제시하면서, 이에 필요한 이론적, 실무적으로 적용할 수 있는 다각적인 전략을 제시하는 데 의의가 있다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권3호
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• pp.201-216
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• 2021

Purpose The purpose of this study is to analyze the trend of patent technology in textile materials using text mining methodology based on Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model. It is expected that this study will have positive impact on revitalizing and developing textile materials industry as finding out technology trends. Design/methodology/approach The data used in this study is 866 domestic patent text data in textile material from 1974 to 2020. In order to analyze technology trends from various aspect, Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model mechanism were used. The word embedding technique used in DETM is the GloVe technique. For Stable learning of topic modeling, amortized variational inference was performed based on the Recurrent Neural Network. Findings As a result of this analysis, it was found that 'manufacture' topics had the largest share among the six topics. Keyword trend analysis found the fact that natural and nanotechnology have recently been attracting attention. The metadata analysis results showed that manufacture technologies could have a high probability of patent registration in entire time series, but the analysis results in recent years showed that the trend of elasticity and safety technology is increasing.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권2호
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• pp.243-254
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• 2022

Customers' perceptions of information about a company's products or services have altered as a result of the development of ICT and social networks. This gives rise to a fact that buzz marketing, which is a marketing technique employed commonly in today's business and communication, has a significant impact on customers' electronic word of mouth intention (e-WOM). However, very few studies about this issue have been conducted so far, which reveal a gap in understanding buzz marketing from an academic perspective. Based on the results of a cross-sectional survey in Binh Duong city, this study investigates the efficiency and effect of buzz marketing on customers' e-WOM intention through mediating variables of message credibility. Data from 367 time-lagged individual samples were collected and analyzed by the structural equation modeling method (SEM). Results showed that creativity, clarity, and humor variables have a positive relationship with message credibility and then impact the intention to conduct e-WOM of social networks' users. Marketing campaigns employing the buzz technique should be launched with easy-to-understand and entertainable messages. Findings from this study also provide managers with a scientific understanding of buzz marketing and the effectiveness of this technique as well as reveal the potential for future studies to explore further in this area.

• International Journal of Contents
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• 제17권4호
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• pp.1-15
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• 2021

Named entity recognition (NER) is a crucial task for NLP, which aims to extract information from texts. To build NER systems, deep learning (DL) models are learned with dictionary features by mapping each word in the dataset to dictionary features and generating a unique index. However, this technique might generate noisy labels, which pose significant challenges for the NER task. In this paper, we proposed DL-dictionary features, and evaluated them on two datasets, including the OntoNotes 5.0 dataset and our new infectious disease outbreak dataset named GFID. We used (1) a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) character and (2) pre-trained embedding to concatenate with (3) our proposed features, named the Convolutional Neural Network (CNN), BiLSTM, and self-attention dictionaries, respectively. The combined features (1-3) were fed through BiLSTM - Conditional Random Field (CRF) to predict named entity classes as outputs. We compared these outputs with other predictions of the BiLSTM character, pre-trained embedding, and dictionary features from previous research, which used the exact matching and partial matching dictionary technique. The findings showed that the model employing our dictionary features outperformed other models that used existing dictionary features. We also computed the F1 score with the GFID dataset to apply this technique to extract medical or healthcare information.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권6호
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• pp.279-290
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• 2013

디지털 포렌식에서의 로그 데이터는 사용자의 과거 행적에 대한 추적을 목적으로 대용량의 형태로 저장된다는 특성을 가지고 있다. 이러한 대용량의 로그 데이터를 단서가 없이 수동으로 분석하는 절차는 조사관들에게는 어려운 일이다. 본 논문에서는 포렌식 분석을 하는 조사관들에게 믿을 만한 증거를 추천하기 위하여 대용량의 로그 집합으로부터 해킹 흔적을 추출하는 텍스트 마이닝 기술을 제안한다. 학습 단계에서는 훈련 로그 집합을 대상으로 전처리를 한 후, Apriori 알고리즘을 이용하여 침입 흔적 연관 단어를 추출하고, 신뢰도와 지지도를 병합하여 각 연관단어의 침입 흔적 확률을 계산한다. 또한, 침입 흔적 확률의 정확도를 높이기 위하여 스팸 메일의 여과에 사용된 Robinson의 신뢰도 계산 방법을 이용하여 확률에 가중치를 추가하며, 최종적으로 침입 흔적 연관 단어 지식 베이스를 구축한다. 테스트 단계에서는 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 테스트 로그 집합에 대해 피셔(Fisher)의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 적용하여 침입 흔적 로그일 확률과 정상 로그일 확률을 계산하고, 이를 병합하여 침입 흔적 로그를 추출한다. 추출된 로그를 조사관에게 침입 흔적이 있는 로그로서 추천한다. 제안한 방법은 비구조화된 대용량의 로그 데이터를 대상으로 데이터의 의미를 명확하게 분석할 수 있는 학습 방법을 사용함으로써 데이터의 모호성으로 인해 발생하는 정확도 저하 문제를 보완할 수 있으며, 피셔의 역 카이제곱 분류 알고리즘을 이용하여 추천함으로써 오분류율(false positive)을 감소시키고 수동으로 증거를 추출하는 번거로움을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.371-382
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• 2017

본 연구는 콘텐츠산업정책을 포괄하는 문화정책에 대한 학술적 연구의 동향을 알고자 언어네트워크분석을 통해 국내의 가장 대표적인 문화정책 분야 전문학술지인 '문화정책논총'에 수록된 186편의 논문 주제어 832개를 대상으로 분석을 시도하였다. 시간적 범위는 한국연구재단 한국학술지인용색인 홈페이지(www.kci.go.kr)에 수록되어 있는 2008년 10월부터 2017년 1월까지로 하였다. 언어네트워크 분석은 주제어 빈도수, 밀도분석과 중심성을 지표로 분석하였으며, 이를 바탕으로 Netdraw 프로그램에 의한 시각화를 시도하였다. 언어네트워크분석 결과 가장 많은 빈도수를 기록한 주제어는 '문화'였고, '문화정책/행정', '문화산업/문화콘텐츠', '정책'이 최다의 빈도수를 기록한 그룹에 포함되었다. 빈도수가 높은 '문화정책/행정'과 '문화산업/문화콘텐츠'는 대부분의 중심성에서 우위를 차지했으나, 매개중심성은 낮아 다른 주제어들과의 중매 역할에는 한계를 드러냈다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.669-678
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• 2015

본 연구의 목적은 국내 한 대학 영어학과에서 실시된 시범수업에 대한 학생들의 인식과 동료피드백을 통해 학생들의 교수 활동을 살펴보는 것이다. 참여자는 영어교수법 수업을 수강한 42명의 학생들이며, 설문지, 12팀의 시범수업, 그리고 시범수업에 관한 15편의 동료피드백이 주된 데이터이다. 동료피드백의 내용 분석을 위해 '단어측정시스템(WCS)'이 사용되었다. 학생들은 시범수업(52.4%)이 강의(42.8%)보다 더 중요하다고 여겼으며, 80%의 학생들은 시범수업에 자신의 교안을 70% 이상 적용한 것으로 자평하였다. 또한 학생들은 시범수업을 통해 교사로서의 경험, 자신감 향상, 부족함 인식, 그리고 가르치는 일의 가치를 깨달았다. 한편, 동료 시범수업에서의 장점으로는 '교수방법과 기술', '멀티미디어 사용', 그리고 '교수자료' 등이 언급된 반면, '상호작용', '교수방법과 기술' 그리고 '칠판사용'등에 관한 부족함이 지적되었다. 전체적으로 칭찬의 내용이 보완되어야 할 요소보다 1.8배 많았다. 이러한 결과는 효과적인 교수활동에 관한 학생들의 안목과 긍정적인 동료피드백의 특성을 보여주는 것이라 할 수 있다.

• 복식문화연구
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• 제8권3호
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• pp.411-421
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• 2000

Black froak coat, white shirts, top hat and cane has been the symbol of gentlemen in 19th and early of 20th century. The pattern invented by Savile Row in London prevailed whole England. Such a pattern has been the standard form for two hundred years all over the word, although it was replaced with a functionalism which developed in Italy and America at the end of 20th century. The clothes of gentlemen was developed by several factors ; English people respect a tradition. The clothes was practical, since the weather in England was bad. The success of Industrial Revolution made England wealthy. Various special clothes in sports, for example, riding, criket, golf and tennis also contribute the modern gentlemen clothes with advance tailoring technique. The change of gentlemenship with social environment, from Regency dandy, Romantic gentlemen to Muscular Christianity, was studied. Idial gentlemenship and development its clothes which is now the standard of modern men's wear also studied.

• 가정과삶의질연구
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• 제22권6호
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• pp.143-152
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• 2004

The purpose of this study was to know the effectiveness of prolonged-speech treatment program on school-age children with stuttering. Two male and One female subjects participated in this study. The speech of 3 subjects in the treatment was assessed on frequency of stuttering, stuttering Pattern, degree of severity in stuttering. This Program was taken from Ryan's the step of traditional therapy Program and prolonged-speech technique program. and then, modified in accordance with the purpose of this study. The treatment program were consisted of Four stages. The results of this study were as follows: First, 3 subjects can speak with greatly reduced stuttering frequency after treatment Second, in the stuttering pattern, all subjects were changed from part-word repetition in stuttering into a prolongation in stuttering. And also, all subjects showed similar effect in the maintenance.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.253-263
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• 2016

빅데이터와 사회연결망 분석기법을 이용하여 사회적 이슈인 '노인 이미지'를 분석 하였다. '노인' 키워드를 입력하여 텍스트마이닝 기법으로 추출된 단어를 분석한 결과 대중의 트렌드를 대표하는 카페, 블로그 등의 매체를 통해 본 노인 이미지는 '어르신'이라는 단어를 가장 많이 사용하고 있었다. 상위 10위 빈도수를 보인 단어를 이용하여 노인의 이미지를 표현하면, "노인은 사회의 존경을 받는 어르신이며 돈을 벌기위해 자격증을 따려고 하고 건강을 챙기며 고령에도 불구하고 100세까지 건강하게 일을 하기를 원하는 어르신"으로 정리되었다. 본 연구는 방대한 양의 데이터를 수집하여 이를 사회연결망 기법으로 분석함으로써 사회적 담론을 포함한 거시적 수준의 '노인 이미지' 분석을 통해 기존의 분석방법과 차별화하고자 하였다. 대중이 느끼는 노인에 대한 이미지가 '어르신'으로 긍정적으로 표현되는 것을 볼 때, 현재 추진하는 노인정책의 방향이 바람직한 방향으로 평가 받고 있다고 할 수 있으며, 한편으로는 그렇게 평가받기를 원하는 대중의 '욕구'를 느낄 수 있었다. 따라서 향후에 적용할 노인 정책 방향은, 노인들이 사회적 역할을 감당하여 사회에서 '필요한 존재'로 인식될 수 있도록 하는 정책이 우선되어야 한다. 또한 건강을 유지하고 활동할 수 있는 일자리 창출과 복지, 소외에 대한 대책 등의 우선순위가 반영된 노인 정책을 추진할 것을 제언하였다.