• 한국의류산업학회지
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• 제7권2호
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• pp.196-202
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• 2005

The purposes of this study were to investigate and analyze the relationship between the elements of textile design and consumer emotion and to suggest effective design methods. In addition, the forecasting system for textile design based on the results of this study was developed. The database system of textile design was organized by installing Mysql database server and tomcat servlet container on windows NT. The user interface was utilized using jsp on the web. This study findings can provide textile design samples which were suitable for each emotional factor, and an evaluation basis for each design element by the descriptive system of textile design. The forecasting system based on this study findings can also provide specific design methods for the effectiveness of consumer emotion and can be applied in a practical design process. This study based on the results of the quantitative analysis on consumer emotion has presented an objective and an efficient design method. This will be a useful expedient to improve the existing textile design process and for the consumer design.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.770-773
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• 2019

본 논문에서는 매년 성장하는 웹툰 시장 속에서 신인 작가들이 성공할 수 있는 성공 요인을 밝히고자 하였다. 국내 1위 웹툰 플랫폼인 네이버 웹툰 중 데뷔작을 기준으로 완결 웹툰 212개, 연재 중인 웹툰 112개, 총 324개의 웹툰을 수집하여 연구를 진행하였다. 기존 선행연구와의 차별화를 두기 위해 독자의 직접적인 반응 중 하나인 댓글을 성공 요인에 포함하였다. 댓글에 담긴 긍정, 부정을 나타내는 주관을 탐지하기 위해 딥러닝을 이용하여 감성 분석을 실시하였다. 각 웹툰에 대한 댓글 반응을 포함하여 평균, '좋아요' 수, 장르 그리고 첫 화 댓글 수와 5화까지 평균 댓글 수를 흥행에 영향을 미치는 독립변수로 사용했다. 댓글 반응이 중요 요인인지를 확인하기 위해 각 모델 생성 시 댓글 반응을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 생성하여 성능 평가를 실시하였다. 로지스틱 회귀분석, 아다 부스트, 그리고 서포트 벡터 머신 모델을 정확도와 ROC 그래프를 이용해 효율성을 비교하고, 이를 통해 댓글 반응을 활용한 로지스틱 회귀 모델이 가장 적합하다고 판단하였다. 모델 생성 결과 '좋아요' 수, 1화 댓글 수, 댓글 반응 순으로 성공 요인에 많은 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권1호
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• pp.187-200
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• 2019

Bankruptcy prediction model is an issue that has consistently interested in various fields. Recently, as technology for dealing with unstructured data has been developed, researches applied to business model prediction through text mining have been activated, and studies using this method are also increasing in bankruptcy prediction. Especially, it is actively trying to improve bankruptcy prediction by analyzing news data dealing with the external environment of the corporation. However, there has been a lack of study on which news is effective in bankruptcy prediction in real-time mass-produced news. The purpose of this study was to evaluate the high impact news on bankruptcy prediction. Therefore, we classify news according to type, collection period, and analyzed the impact on bankruptcy prediction based on sentiment analysis. As a result, artificial neural network was most effective among the algorithms used, and commentary news type was most effective in bankruptcy prediction. Column and straight type news were also significant, but photo type news was not significant. In the news by collection period, news for 4 months before the bankruptcy was most effective in bankruptcy prediction. In this study, we propose a news classification methods for sentiment analysis that is effective for bankruptcy prediction model.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.51-58
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• 2022

Various studies have been conducted from the past to the present because stock price forecasts provide stability in the national economy and huge profits to investors. Recently, there have been many studies that suggest stock price prediction models using various input data such as macroeconomic indicators and emotional analysis. However, since each study was conducted individually, it is difficult to objectively compare each method, and studies on their impact on stock price prediction are still insufficient. In this paper, the effect of input data currently mainly used on the stock price is evaluated through the predicted value of the deep learning model and the error rate of the actual stock price. In addition, unlike most papers in emotional analysis, emotional analysis using the news body was conducted, and a method of supplementing the results of each emotional analysis is proposed through three emotional analysis models. Through experiments predicting Microsoft's revised closing price, the results of emotional analysis were found to be the most important factor in stock price prediction. Especially, when all of input data is used, error rate of ensembled sentiment analysis model is reduced by 58% compared to the baseline.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.65-75
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• 2022

본 논문에서는 제한적이고 고정된 스토리와 환경이라는 단점을 가지고 있는 웹툰이 현 시대의 요구에 충족할 수 있는 메타버스의 실현이 가능할 수 있는지, 가능하다면 그 한계점은 어디까지인지, 그리고 메타버스와 웹툰의 접목을 시도해 이용자 니즈에 맞는 양방향적인 현실대입이 가능한 완성된 메타버스로의 실현성과 방향성에 대해 연구하였다. 이용자의 니즈를 중심축으로 설정하여 향후 메타버스와 웹툰시장의 활성화를 이룰 수 있는 모형을 정립하는데 목적을 두었다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 메타버스의 발전 방향에 대해 알아보고 메타버스와 웹툰의 접목 사례를 분석하며 이용자 니즈 중심의 메타버스와 웹툰의 접목에 대해 예측, 분석하였다.

• 비교교육연구
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• 제24권5호
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• pp.53-70
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• 2014

이 연구는 아시아 지역의 대학들이 국제 경쟁력을 강화하기 위한 발전 전략을 수립하는 과정에서 활용될 수 있는 대학의 미래 시나리오를 구안하여 제안할 목적으로 수행되었다. 미국의 미래학자들은 2002년에 휴스턴 대학에서 하먼의 '팬시나리오 기법'을 응용하여 고등교육의 미래를 예측하였다. 2015년까지 많은 대학들이 '사이버 대학'의 기능을 강화할 것이며, 2020년까지는 대학에서 교재가 사라지게 될 것이며, 2025년까지는 행정 중심으로 편성되어 있는 '학사 일정이 사라지는 대학'이 될 것으로 전망하고 있다. 그리고 2025년 이후에는 누구나 자신이 원하는 대학에 진학하여 공부할 수 있는 대학으로 변화할 것으로 내다보고 있으며, 2030년 이후가 되면 캠퍼스 기반의 대학 강의실 수업은 대부분 사라질 것으로 전망하였다. 이러한 기법은 한국 대학의 미래 시나리오를 개발하는 과정에서도 활용되었다. 이 시나리오는 한국의 특수성을 고려하여 개성과 수월성이 강조되는 학습자 관점, 이윤과 효율성을 중시하는 기업의 관점, 복지와 평등성을 최우선으로 여기는 정부의 관점으로 구분하여 예측모델 3개와 대안모델 4개를 제시하고 있다. 아시아의 대학들은 기억력에 기반을 둔 인지 중심의 교육 비중을 줄이고 의식과 감성에 기반을 둔 실무능력을 키우는데 중점을 둘 필요가 있을 뿐만 아니라 학제간 융합을 통해 새로운 일자리를 창출할 수 있는 특성화 교육도 강화시킬 필요가 있다. 특히 아시아의 대학들은 미국과 유럽의 대학들에 비해 자신들만의 강점요인을 심층 분석하여 찾아낸 다음 이를 강화할 수 있는 전략을 수립하고 이를 바탕으로 대학을 특성화해 나가야만 미래에 생존할 수 있다. 아시아 지역의 특성이 반영된 '동양의학'과 서양 학문의 총화인 '정보공학'의 융합은 아시아 대학을 경쟁력 있게 특성화할 수 있는 좋은 사례라 할 수 있다. 따라서 이러한 관점을 바탕으로 하되 서양의 대학들과는 달리 좁은 토지에 상대적으로 많은 인구가 집중되어 있는 아시아 지역의 특수성을 고려하여 평등성이라는 관점에서 예측모델 1개와 대안모델 3개를 구안하여 제시하였다.

• 감성과학
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• 제12권3호
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• pp.279-288
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• 2009

이 연구의 목적은 과제수행에 대하여 주관적 인지부하 요인과 GSR의 각성수준이 어떤 관계를 형성하고 있는지를 검증하는 것이다. 이를 위하여 인지부하 설문지(신체적 노력, 정신적 노력, 지각된 과제난이도, 자기평가, 자료설계의 용이성), 사전-사후검사, GSR에 의한 각성수준을 측정하였다. 사전검사는 학습자의 사전지식 수준을 의미하며, 사후검사는 과제수행의 결과를 의미한다. 이 연구의 분석방법은 사후검사의 결과를 종속변수로 하는 회귀분석이었다. 첫째, 자기보고의 인지부하 요인이 사후검사에 미치는 영향을 분석한 결과에 따르면, 사전검사, 신체적 노력, 지각된 과제난이도가 사후검사에 유의미한 영향을 미치고 있었다. 신체적 노력은 정적관련성을 보이고 있었으나 지각된 과제난이도는 부적관련성을 보이고 있었다. 이 결과는 사전검사의 점수가 높은 사람은 상대적으로 과제난이도를 낮게 지각하는 경향이 있으며 과제해결을 위하여 신중히 노력함으로써 사후검사의 결과가 올라간다는 것을 보여주는 것이다. 둘째, 각성수준에 대한 연구결과에서는 평가단계에서 측정된 각성수준이 사후검사의 점수를 유의미하게 예측하고 있는 것으로 나타났다. 평가단계의 GSR은 과제수행(사후검사)과 부적 관계를 형성하고 있었다. 즉, 평가단계에서 적절한 이완수준을 유지하고 있을 때 사후검사의 결과가 증진된다는 것을 보여주는 것이다.

• 감성과학
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• 제14권2호
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• pp.279-292
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• 2011

본 연구는 소비자들의 사고유형에 따른 소비 행동의 차이를 탐색하였다. 특히 소비자들이 실용제품의 평가에는 실용속성을, 쾌락제품의 평가에는 쾌락속성을 보다 많이 활용하게 될 것으로 예측하였다. 또한 소비자의 사고유형을 이성적 사고유형과 경험적 사고 유형으로 구분하고 제품속성 정보 유형에 따라 다른 사고유형을 유발시키는지를 검증하고, 이러한 사고유형이 제품평가에 미치는 영향을 탐색하였다. 분석결과 첫째, 소비자들은 제품유형별로 각기 다른 기준을 이용하여 평가를 하는 것으로 나타났는데, 실용재의 경우에는 평가기준으로 실용속성을 좀 더 사용하며 쾌락재의 경우에는 쾌락속성을 좀 더 이용하는 것으로 나타났다 둘째, 속성정보 유형에 따라 유발되는 사고유형이 다른 것으로 나타났는데 실용속성 정보는 이성적 사고를 유발하는 반면, 쾌락속성 정보는 경험적 사고를 유발하는 것으로 나타났다. 마지막으로 실용재를 실용속성으로 평가할 경우 이성적 사고가 제품에 대한 평가를 높게 하며, 쾌락재를 쾌락속성으로 평가할 경우 경험적 사고가 제품에 대한 평가를 높게 하는 것으로 나타났다.

• 감성과학
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• 제21권2호
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• pp.43-60
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• 2018

본 연구의 목적은 주관적 사회적 지위가 일의 의미에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 주관적 사회적 지위를 한 개인이나 조직이 갖는 존경과 영향력으로 정의하고, 조직 내 개인의 주관적 사회적 지위가 높을수록 일의 의미를 높게 지각할 것이라고 예상하였다. 또, 조직 내 개인의 주관적 사회적 지위는 개인이 속한 직종의 주관적 사회적 지위보다 일의 의미 향상에 더 큰 영향을 줄 것이라고 예측하였고 두 개의 실험을 통해서 이를 검증하고자 하였다. 실험 1에서 미국 직장인을 대상으로 조직 내 개인의 주관적 사회적 지위와 직종의 주관적 사회적 지위가 일의 의미에 미치는 영향을 파악하였다. 실험 2에서는 한국 직장인을 대상으로 해당 가설을 반복 검증하고, 조직 내 객관적 사회적 지위인 계급에 따라 조직 내 주관적 사회적 지위가 일의 의미에 미치는 영향이 다를 것이라는 가설을 확인하고자 하였다. 연구 결과, 한국과 미국 직장인 모두 조직 내 개인의 주관적 사회적 지위가 높을수록 일의 의미를 높게 인식했다. 또, 조직 내 개인의 주관적 사회적 지위는 직종의 주관적 사회적 지위보다 일의 의미에 더 큰 영향을 주는 것으로 나타났다(실험 1). 실험 2에서 객관적 사회적 지위인 계급에 따라 조직 내 개인의 주관적 사회적 지위가 일의 의미에 미치는 영향이 다른 것으로 나타났는데, 객관적 사회적 지위가 낮은 경우에는 개인이 조직 내에서 존경을 받고 영향력이 있다고 생각할수록 일의 의미가 향상되었지만, 객관적 사회적 지위가 높은 경우에는 조직 내 주관적 사회적 지위가 일의 의미에 미치는 영향이 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 본 연구의 학문적 의의, 한계와 미래 연구 방향을 논의하였다.

• 감성과학
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• 제9권4호
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• pp.367-375
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• 2006

본 연구는 인지 연속선 이론(Cognitive Continuum Theory)을 대학 교육 환경에 적용하여 학생들이 대학 내에서 개설된 각 과목을 수강할 때, 그에 요구되는 인지 모드를 사용하는가를 알아보고자 하는 것이었다. 또한 대학 교육이 전반적으로 요구하는 인지 모드와 학생들의 전반적인 인지 모드를 비교해 보았다. 실험 결과, 학생들은 실제 자신들의 평상시 인지 양식과 관계없이 각 과목에서 요구하는 인지 모드를 수업 중에 사용하는 것으로 나타났다. 이는 학생들이 상황에 맞는 적응력을 가지고 있다고 볼 수 있겠다. 한편, 대학에서 전반적으로 학생들에게 분석적인 인지 모드를 사용하도록 유도하는 것으로 나타났다 대학 교육이 학생들의 적응력과 융통성을 증진시키기 위해서는 교육을 담당한 교수진들이 다양한 인지 모드를 사용하는 것이 필요할 것이다. 하지만 학생들이 각 과목에서 요구되는 인지 모드를 사용하였을 때 높은 수행력을 보일 것이라는 예측은 이 실험을 통해 증명할 수 없었다.