• 복식
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• 제65권6호
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• pp.25-35
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• 2015

The purpose of this study is to investigate the characteristics of members and communities that have significant influence in the online fashion community through their word-of-mouth activities. In order to identify the influence and the diffusion of word-of-mouth in fashion community, the study selected one online fashion community. Then, the study sorted the online posts and comments made on fashion information and put them into the matrix form to perform social network analysis. The result of the analysis is as follows: First, the fashion community network used in the study has many active members that relay information very quickly. Average time for information diffusion is very short, taking only one or two days in most cases. Second, the influence of word-of-mouth is led by key information produced from only a few members. The number of influential members account for less than 20% of the total number of community members, which indicate high level of degree centrality. The diffusion of word-of-mouth is led by even fewer members, which represent high level of betweenness centrality, compared to the case of degree centrality. Third, component characteristic shares similar information with about 70% of all members being linked to maximize information influence and diffusion. Fourth, a node with high degree centrality and betweenness centrality shares similar interests, presenting strain effect to particular information. Specially, members with high betweenness centrality show similar interests with members of high degree centrality. The members with high betweenness centrality also help expansion of related information by actively commenting on posts. The result of this research emphasizes the necessity of creation and management of network to efficiently convey fashion information by identifying key members with high level of information influence and diffusion to enhance the outcome of online word-of-mouth.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권1호
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• pp.45-64
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• 2021

Purpose The traditional topic modeling technique makes it difficult to distinguish the semantic of topics because the key words assigned to each topic would be also assigned to other topics. This problem could become severe when the number of online reviews are small. In this paper, the extended model of topic modeling technique that can be used for analyzing a small amount of online reviews is proposed. Design/methodology/approach The extended model of being proposed in this paper is a form that combines the traditional topic modeling technique and the Word2Vec technique. The extended model only allocates main words to the extracted topics, but also generates discriminatory words between topics. In particular, Word2vec technique is applied in the process of extracting related words semantically for each discriminatory word. In the extended model, main words and discriminatory words with similar words semantically are used in the process of semantic classification and naming of extracted topics, so that the semantic classification and naming of topics can be more clearly performed. For case study, online reviews related with Udo in Tripadvisor web site were analyzed by applying the traditional topic modeling and the proposed extension model. In the process of semantic classification and naming of the extracted topics, the traditional topic modeling technique and the extended model were compared. Findings Since the extended model is a concept that utilizes additional information in the existing topic modeling information, it can be confirmed that it is more effective than the existing topic modeling in semantic division between topics and the process of assigning topic names.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제15권2호
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• pp.107-134
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• 2012

수학적 모델링은 일반적으로 수학적인 방법으로 해석되고 이해되어야 하는 실제적인 문제 상황을 해결하기 위해 상황에 대한 적절한 수학적 모델을 구성하여 문제를 해결하는 일련의 과정이라고 할 수 있다. 문장제는 실제적인 측면과 형식적인 측면, 모두를 포함하고 있으므로 수학적 모델링 활동에 이상적인 도구가 될 수 있다. 이에 본 연구는 실세계의 맥락을 고려해야 하는 진정성있는 문장제를 바탕으로 한 수학적 모델링 학습이 문장제 해결 행동, 문장제 해결에서 실생활 경험을 활용하는 능력, 문장제에 대한 신념 등에 미치는 영향을 조사하였다. 연구 결과 문장제에 대한 수학적 모델링 학습은 직접번역 접근(DTA) 대신에 의미기반 접근(MBA)으로 문장제 해결 행동을 이끄는데 효과적이었으며, 문장제를 해결하는데 있어서 실생활 맥락을 고려하는 태도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 또한 수학적 모델링 학습은 문장제에 대한 긍정적인 신념을 형성하는데 중요한 역할을 했음을 알 수 있었다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 초등학교에서 문장제를 어떻게 다루어야 하는지에 대한 시사점을 살펴보았다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.103-110
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• 2023

인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.105-122
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• 2019

텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 1996년도 10월 학술대회지
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• pp.43-52
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• 1996

This paper deals with the nature and function of intensification in Korean in a wider scope of intensification which was not paid proper attention including intensification in the initial position as well as middle position. Unobserved new areas of intensification in the initial position are paid more attention like sound split of polysemy e.g. (s'eda), (kyongk'i) by means of intensification and north Korean application of intensification on (wonsu) and intensification of borrowed English. The recent phenomenon of ‘gwua’ intensification is experimented on two groups of people, young students and old people beyond 65 years old by means of sociolinguistic analysis. The result shows that its intensification is a form of student violent power and a mark of extreme solidarity among activist students. Thirty three university students(male 16, female 17) are asked to explained to write the meanings(feelings or when to use, etc.) of the words which have normal form and intensified forms. The results show intensification attaches the meaning of ‘emphasis,’ to bring the extremely polarized emotion: samll to the smallest, exact to the perfect exactness, bad to the worst feeling. Four words are being split to express different meaning with the word intensified. In conclusion, the nature of so called saisiot(t) e.g. intensification is voiceless tensed pause and its functions are the polarization of the original meaning of the word, sound split of polysemy and attachment of social values by intensification.

• 말소리와 음성과학
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• 제9권4호
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• pp.9-17
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• 2017

The aim of this study is to examine whether Chinese Korean learners (CKL) can correctly produce the aspiration in 'a lenis obstruents /k/, /t/, /p/, /ʧ/+/h/ sound' sequence at the lexical and post-lexical level. For this purpose 4 Korean native speakers (KNS), 10 advanced and 10 intermediate CKL participated in a production test. The material analyzed consisted of 10 Korean sentences in which aspiration can be applied at different prosodic boundaries (syllable, word, accentual phrase). The results showed that for KNS and CKL, the rate of application of aspiration was different according to prosodic boundaries. Aspiration was more frequently applied at the lexical level than at the post-lexical level and it was more frequent at the word boundary than at the accentual phrase boundary. For CKL, pronunciation errors were either non-application of aspiration or coda obstruent omission. In the case of non-application of aspiration, CKL produced the target syllable as an underling form and they did not transform it as a surface form. In the case of coda obstruent ommision, most of the errors were caused by the inherent complexity of phonological process.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 추계종합학술대회논문집
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• pp.57-60
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• 2000

동영상 데이터와 같은 영상자료는 많은 활용분야를 가지고 있지만, 비정형성과 구조의 복잡성으로 인하여 손쉽게 검색을 하거나 재사용하는 데 있어서 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 동영상과 같은 멀티미디어 데이터를 구조적이고 체계화된 형태로 기술한 언어인 SMIL과 SAMI를 사용하여 동영상과 동기화 되어있는 폐쇄자막을 기반으로 동영상을 검색하는 시스템을 구현하였다. 사용자의 검색어를 입력받아 자막파일에서 검색어를 가지고 있는 문자열에서 시간 요소를 추출하여 해당하는 동영상 화면을 보여주는 구조를 가지고 있다.

• 정보관리학회지
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• 제30권4호
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• pp.195-213
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• 2013

이 연구에서는 프로파일링 분석과 동시출현단어 분석을 이용해 인접 학문과의 연관성을 바탕으로 한국어교육학의 정체성을 분석하고자 하였다. 먼저, 한국어교육학, 국어교육학, 국어학 학술지의 논문에서 추출한 주제어를 기반으로 저널 프로파일링 분석을 수행하였고 그 결과 한국어교육학 분야의 학술지들이 하나의 독립된 군집을 형성하는 것으로 나타났다. 그리고 학문 분야 프로파일링 분석과 동시출현단어 분석을 이용해 학문 분야 간 관계를 분석한 결과 한국어교육학이 국어학보다 국어교육학과 더 큰 유사성을 가지는 것으로 나타났다. 마지막으로, 동시출현단어 분석을 통해 세 학문 분야의 지적 구조를 비교 분석하였다. 이를 통해 한국어교육학에서만 출현한 주제들을 확인함으로써 인접학문들과의 관계 속에서 한국어교육학이 드러내는 정체성을 파악할 수 있었다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제24권2호
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• pp.231-257
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• 2020

본 연구는 현행 초등 수학 교과서 내 주요 용어의 정의 및 단원평가의 문장제에 사용된 표현을 구문론적 관점에서 문장 복잡성(Yngve, 1960)에 따라 비교분석하였다. 분석 결과, 교과서 내 용어의 정의와 문장제에 사용된 표현에서 저학년 교과서의 문장 복잡성이 낮게 구성되었고, 각 용어의 개별 특성에 따라 문장 구조 및 형태가 서로 다르게 나타나며, 전반적으로 간결하며 문장 복잡성이 낮게 해당 용어의 정의 및 문장제가 서술되었고 용어 정의의 문장이 문장제의 문장보다 복잡하게 구성되었음을 알 수 있었다. 초등학생이 복잡한 문장으로 인하여 수학적 개념 학습의 어려움을 겪지 않도록 교과서 내 문장을 명확하게 서술하고, 적절한 시각적 자료를 함께 제시하며, 개별 학습자의 문해 수준에 알맞은 설명을 보다 섬세하게 고려하여 제공하는 등의 노력이 필요하다.