• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.10-27
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• 2018

본 연구에서는 텍스트 마이닝 분석을 통해 한국 사회에서 행복과 불행이 갖는 의미를 탐색하였다. 자료수집 및 분석을 위하여 온라인 뉴스 포털에서 Word2Vec과 TF-IDF 방법을 사용하여 '행복' 및 '불행' 키워드와 유사한 단어를 추출했다. 또한 K-LIWC 사전을 사용하여 행복 및 불행과 연관된 단어들의 감성 속성에 대해 알아보았다. TF-IDF 분석 결과, 행복과 불행은 사회적 요인과 해당 년도의 사회적 이슈들과 각각 높은 관련성이 있는 것으로 관찰됐다. Word2Vec 분석에서는 '희망'이 6년 연속으로 행복과 유사성이 높은 단어로 나타났다. K-LIWC 분석에서 '돈재정적이슈', '학교', '의사소통'은 행복 및 불행과 모두 관련성이 높았다. 그밖에 '몸 상태와 증상'이 불행과 높은 관련성이 있는 범주로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구의 의의, 제한점 및 후속연구에 대한 필요성을 논의하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권6호
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• pp.129-135
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• 2013

SNS의 활용이 급격히 증가하면서, 소비자와 생산자 모두에게 구전(word-of-mouse)의 중요성과 유용성은 그 어느 때보다 커지고 있다. 이 연구에서는 메시지의 방향성(긍정, 부정, 중립)과 유형(사실적, 평가적)이 SNS를 통한 구전에 어떠한 영향을 미치는지 정량적으로 분석하였다. 이를 위해 대표적 SNS인 트위터 메시지 1천3백만 개를 수집하였으며, 이중 1번 이상 리트윗(retweet)된 1백만 개 메시지를 분석하였다. 분석결과, 메시지 방향성과 유형, URL, 해시태그 포함여부가 구전범위(리트윗 횟수)에 유의한(<0.01) 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 메시지 방향성은 다른 세 개 요인들과 유의한 교호작용 효과를 가지는 것으로 관찰되었다. 또한 메시지 유형과 URL, 해시태그 포함여부는 구전속도(리트윗 속도)에 유의한(<0.05) 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권7호
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• pp.1419-1425
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• 2017

법률 지식 검색의 궁극적 목적은 법령과 판례를 근거로 최적의 법례정보 획득이라고 할 수 있다. 최근, 대규모 자료에서 효율적으로 검색하여야 하는목적을 달성하기 위하여텍스트 마이닝 연구가 활발히 이루어지고 있다. 대표적인 방법으로 Neural Net 기반 학습방법인 워드 임베딩 알고리즘을 들 수 있다. 본 논문에서는 한국 법령정보를 워드임베딩에 적용하여 연관정보 검색방법을 연구하였다. 우선 판례의 참조법령을 순서대로 추출하여 모형의 입력정보로 활용하였다. 추출한 참조법령들은 중심법령을 기준으로 주변 법령을 학습하고 임베딩하는 Law2Vec 모형을 작성하였다. 이 모형으로 법령에 대하여 학습을 수행하고 법령 간의 관계를 추론하였다. 본 연구의 모형을 평가하기 위하여 연관법령으로 도출된 결과가 키워드와 밀접한 관련이 있는지 정밀도와 재현율을 계산하여 검증하였다. 실험결과, 본 연구의 제안방식이기존의 키워드 검색방법보다 연관된 법령을추론하는데유용함을 알 수 있었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권3호
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• pp.101-118
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• 2014

컴퓨터 정보기술의 발전과 함께 감정 기반 컴퓨팅이 다양한 분야에 빠르게 발전하여 확산되고 있다. 감정 기반 컴퓨팅의 지속적인 발전을 위해서는 이미지와 같은 멀티미디어의 콘텐츠의 감정 기반 색인과 검색이 필수적이다. 그러나 감정과 같은 추상적 개념은 주관적이며 이미지의 하위 수준 속성에서 유추하는데 한계가 있기 때문에 감정 색인은 통상적으로 난제로 여겨진다. 본 연구는 감정 색인 개선을 위해서 이미지에 대하여 이용자가 느끼는 감정 반응을 활용하여 이미지를 감정으로 접근하는데 있어서 확장된 접근점을 제공하는 방안을 고찰하였다. 이를 위하여 유로피아나 DB에서 사랑, 행복, 분노, 공포, 슬픔의 5가지 기본 감정을 표현한 이미지 15건을 선정하여 20명의 연구 참여자에게 보여주고 용어를 수집하였다. 이용자의 이미지 반응에서 수집한 용어는 정련 후 총 399건의 고유한 용어로 나타났다. 고유한 399건의 용어는 전체 1,093회 출현하였으며, 동시출현단어분석을 수행하여 상위 출현한 용어 네트워크를 구현하였다. 동시출현단어분석 기반의 네트워크를 통해서 기본 감정 용어와 함께 빈번하게 출현하는 용어를 규명하였다. 이를 통해 기본 감정용어와 함께 확장되어 제시될 수 있는 용어는 형용사, 동작/행위 표현 등 다양하게 나타났다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.447-454
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• 2001

새로운 문서를 기존에 존재하는 클래스들에 할당하는 방법을 문서의 자동 분류라고 한다. 문서의 자동 분류는 뉴스 그룹의 기사분류, 웹 문서의 범주화, 전자 메일의 순서화, 사용자의 관심을 학습하여 보다 정확한 정보 검색을 제시하는데 사용될수 있다. 본 논문에서는 한국어 문서분류의 정확도를 높이기 위하여 문서내의 모든 단어들에 대한 확률값을 사용하여, 문서를 분류하는 기존의 방법과 달리 문서의 주제어를 선정하여 주제어로 선정된 단어들에 가중치를 부여하고 그렇지 않은 단어들에 대해서는 제거하너가 낮은 가중치를 부여하는 베이지안 분류자를 사용한다. 문서에는 특징으로 추출된 단어가 적어 문서를 분류하기 위한 만족할 만한 정보를 제공하지 못할 경우에 부족한 문서의 특징을 보충하기 위하여 말뭉치로부터 자동 단어 군집화를 통해 형성된 연관 단어 군집을 사용한다. 이러한 방법을 한국어 문서에 적용한 결과 기존의 베이지안 확률을 사용한 분류법보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.1855-1862
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• 1998

인터넷 사용자는 호스트 접속을 위하여 DNS로부터 IP주소를 획득한다. 그러나 국내의 사용자는 익숙하지 않은 영문어순의 도메인을 사용하여야 한다. 기존 시스템의 어순은 한국어와는 반대이므로 인터넷 보편화에 장애가 되고 있다. 따라서 국내 사용자에게 적합한 한글 도메인 네임 시스템의 필요성이 높아지고 있다. 본 논문의 한글 도메인 시스템에서는 기존의 도메인 네임 시스템과 함께 운영하기 위하여, 영문으로의 변환 규칙과 한글 도메인 네임의 작성 규칙을 세웠다. 또 한글어순의 처리를 위하여 STROP을 설계하였다. STROP은 SLDF가 국문 SLD을 영문 SLD로 변환하며, 이를 NFDNG가 영문 어순으로 만들게 된다. 본 논문에서 제안한 한글 도메인 네임 시스템을 사용한다면 도메인 명의 함축된 의미를 사용자가 쉽게 파악할 수 있게 되고, 영문 전자로 인하여 발생하는 도메인 등록의 불만을 해소할 수 있으리라 기대된다. 그 결과 인터넷 보편화에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.193-206
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• 2020

최근 라이프 스타일의 변화에도 불구하고 서점이라는 콘텐츠는 그 양태를 바꾸면서 꾸준히 우리 곁을 지키고 있다. 본고는 이런 환경에서 개인의 혁신성이 복합서점의 서비스 디자인 요인과 구전 의도에 미치는 영향을 정량적으로 실증한 연구이다. 연구자들은 개인의 혁신성이 복합서점의 서비스 디자인 요인에 영향을 줄 것으로 보았다. 또한 선행연구를 통하여 추론한 복합서점의 서비스 디자인 요인 상호간에도 상당한 인과관계가 있을 것으로 가정하였다. 나아가 매개변인으로서 이들이 내부변인인 지각된 용이성과 지각된 유용성 및 만족, 구전 의도에 영향을 줄 것이라는 가설을 제시하였고, 확장된 기술수용모델과 후기수용모델의 통합모델을 이용하여 검증하였다. 연구자들은 본 연구가 대형 유통시설 내 주요 테넌트로 주목받는 복합서점에 대하여 개발자의 입장으로 접근한 연구라는 점에서 상당한 기여가 있을 것으로 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제27권4호
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• pp.429-448
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• 2013

본 연구의 목적은 문장제에서 사상 명료화 활동을 통한 문제해결과정을 살펴보고, 문제를 해결할 때 드러나는 사고과정의 특징을 유사성 관점에서 분석함으로써 사상 명료화 과정을 활용한 교수 학습 자료의 개발 및 학생들의 문제해결활동 향상에 기여하는 것이다. 중학교 2학년 남학생 33명을 대상으로 총 3차시의 서술형 검사지를 제작하여 수업을 실시하였고, 이들 33명 중 서로 다른 결과를 보이는 학생 5명을 선정하여 개별 면담을 통해 보다 구체적으로 분석적 사고와 의사 분석적 사고의 관점에서 그 사고 특성을 분석하였다. 연구결과 사상 과정에서 대응되는 성분들을 직접적으로 짝짓기를 하는 사상 명료화 활동이 학생들의 문제해결에 무조건 도움이 되는 것은 아니며, 문제에 따라 또는 문제가 유사하더라도 구조적 변형의 정도에 따라 문제 해결과정에 미치는 영향이 달랐다. 이는 사상 명료화 활동이 유사한 문장제 해결에 있어서 도움을 주지만 이전 문제의 모방을 통해 바람직하지 않은 사고로 정답을 구하는 의사 분석적 사고가 발생할 수 있음을 시사한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.551-561
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• 2013

본 연구의 목적은 현재 사용되는 유아 언어학습용 단어게임 애플리케이션의 내용 및 수준을 평가하고, 한글과 영어 단어 게임 애플리케이션 간의 차이가 어떠한지를 파악하는 것이다. 분석대상은 스마트폰, 태블릿 PC 애플리케이션 다운로드 센터에서 제공하는 유아 언어학습용 단어게임 애플리케이션으로 영어단어게임 애플리케이션, 한글단어게임 애플리케이션 각 30개씩이다. 분석도구는 CTR(Children's Technology Review)에서 개발한 소프트웨어 평가 도구(Children's Software Evaluation Instrument), 박희숙, 이영주(2007)의 멀티미디어 콘텐츠 평가 준거, 최수의(2003)의 모바일 콘텐츠 평가 준거를 참고로 유아의 발달적 특성을 고려하여 수정 보완한 평가 준거를 사용하였다. 연구 결과, 전체 단어게임 애플리케이션의 분석결과는 평가영역별 중 교육적 가치에서 가장 높은 점수를 받았으나, 디자인의 특성에서는 가장 낮은 점수를 받았다. 한글 영어 단어게임 애플리케이션 간의 비교에서는 영어단어게임 애플리케이션이 한글단어게임 애플리케이션보다 전체적으로 모든 영역의 점수가 높았다. 본 연구의 결과는 유아를 위한, 발달적으로 적합한 게임 애플리케이션의 개발에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1715-1720
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• 2016

다가올 5세대 이동통신 시스템에서 전력효율과 스펙트럼 효율을 향상시키기 위한 여러 가지 기술들이 제안되고 있다. 4세대 이동통신 시스템과 마찬가지로 5세대 이동통신 또한 다중반송파 기반의 변조기술이 많이 연구 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 기술 중에 DFT-s-OFDM(Discrete Fourier Transform-spread-orthogonal frequency division multiplexing)기반의 Zero-tail DFT-s-OFDM과 UW(Unique Word)-DFT-s-OFDM 시스템의 구조를 기존 시스템과 분석한다. 두 시스템은 기존 시스템에서 각각 zero와 UW를 심볼에 추가하고 CP(Cyclic Prefix)를 제거한다. 시스템의 특성을 시뮬레이션을 통해 확인해본 결과, Zero-tail DFT-s-OFDM과 UW-DFT-s-OFDM 시스템이 DFT-s-OFDM 시스템에 비해서 CP길이 만큼 시간 자원을 더 적게 소모하며 OOB(Out of Band) 전력이 약 11dB 정도 감소하는 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과를 살펴봤을 때, Zero-tail DFT-s-OFDM과 UW-DFT-s-OFDM 시스템은 DFT-s-OFDM 시스템에 비해서 더 효과적임을 확인 할 수 있다.