본 연구에서는 밀키트 제품 평가에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 밀키트 제품 리뷰 데이터에 대한 텍스트 분석을 수행하였다. 분석에 사용된 자료는 네이버 쇼핑 사이트에서 판매되고 있는 밀키트 제품에 대한 리뷰 334,498건을 스크래핑하여 수집하였다. 텍스트 자료에 대한 전처리 과정을 거쳐 제품 리뷰에 빈번히 등장하는 단어를 추출한 후 워드클라우드 및 감성분석을 수행하였다. 감성분석시 제품 리뷰에 대한 긍정 또는 부정의 레이블은 평점을 기준으로 설정하여 반응변수로 활용하였고, 입력변수로는 단어들의 정규화 단어빈도-역문서빈도 (TF-IDF) 값을 구하여 사용하였다. 리뷰의 극성을 판별하는 모형으로는 로지스틱 회귀모형, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하였으며, 분류 정확도 및 해석가능성을 고려하여 로지스틱 회귀모형을 최종 모형으로 선택한 후 제품 범주별 감성분석 모형으로 사용하였다. 각 제품 범주별로 도출된 로지스틱 회귀모형으로부터 밀키트 제품 구매 후 긍·부정의 감성을 발생시킨 주요 요인들을 밝혀내었다. 결과적으로 텍스트 분석을 통해 밀키트 제품 개발 시 특정 카테고리, 메뉴, 재료에 대한 긍정 요소를 극대화하고 부정적 위험 요소를 제거할 수 있는 기반을 제공할 수 있음을 확인하였다.
형태소 분석을 통하여 한국어 문장을 형태소 단위의 임베딩 및 학습 관련 연구가 되었으나 최근 비정형적인 텍스트 데이터의 증가에 따라 음소 단위의 임베딩을 통한 신경망 학습에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문은 비정형적인 텍스트 감성 분석 성능 향상을 위해 음소 단위의 토큰을 생성하고 이를 CNN 모형을 기반으로 다차원 임베딩을 수행하고 감성분석을 위하여 양방향 순환신경망 모델을 사용하여 유튜브의 비정형 텍스트를 학습시켰다. 그 결과 텍스트의 긍정 부정 판별에 있어 90%의 정확도를 보였다.
데이터 마이닝의 문서분류 기술에서 발전된 오피니언 마이닝은 이제 국외뿐만 아니라 국내 산업에서 중요한 관심분야로 자리잡아가고 있다. 오피니언 마이닝의 핵심은 문서에서 감정 단어를 추출하여 긍정/부정 여부를 얼마나 정확하게 판별하느냐를 평가하는 것이다. 국내에서도 이에 관련된 많은 연구가 이루어 졌으나 아직 실용적으로 적용할 만큼의 분류 정확도를 보이지 않고 있다. 한국어의 경우 비문법적 표현, 감정단어의 다양성 등으로 인해 문서의 극성을 판별하기가 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 문법적 요소를 최대한 배제하고 단어패턴의 빈도만을 고려한 새로운 오피니언 문서 분류기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 문서를 단어들의 리스트로 추상화한 후, 패턴들의 빈도를 이용하여 기계학습 알고리즘을 적용한다. 이후에 적절한 스코어 함수를 적용하여 문서의 극성을 판별한다. 또한 제안된 기법의 정확도를 평가하기 위해서 실험결과를 제시한다.
본 논문에서는 인지적 긍정/부정 선택 과제의 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT(response time)를 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 관련된 뇌활동을 한다. 이와 같은 피험자의 정신상태의 변화를 CT(cut time), ST(selection time), RP(repeated period) 등을 정의하여 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$파를 분리하고, 공간적인 관계를 고려하여 설정한 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙(specific rule)과 공통적인 특징들로 구성된 일반 규칙(meta rule)들을 설정한다. 8명의 피험자를 대상으로 설정한 규칙들을 적용하여 평균 83%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 설정한 규칙들의 타당성을 검증하기 위하여 8명 중 2명의 피험자에 대해서 재실험을 하고, 이들 데이타에 적용한 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손/오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 폭발적으로 증가하고 있는 상품평을 효과적으로 활용하기 위해 언어적 분석을 통하여 상품 평가를 요약하는 시스템을 제안한다. 시스템에서는 스커트 상품 분류의 경우 '디자인'과 '재질'과 같이, 상품을 평가하는 기준이 되는 항목에 대한 상품평의 부정과 긍정의 극성 여부를 판별하여 그래프 형태로 요약하여 제시한다. 본 논문에서는 작은 시드 어휘와 문맥에 기반한 자동 확장 방법을 사용하여 평가 항목 별 평가 어휘 극성 사전을 구축하여 평가 항목에 대한 상품평의 극성을 판정한다. 제안한 방식은 여러 온라인 쇼핑몰의 실제 상품평에 대한 실험에서 극성 사전 추출에서 평균 69.8%의 정확율과 문장별 극성 식별에서 평균 81.8%의 정확율을 보였다.
지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.
현재까지 존재하는 무수한 악성 행위에 대응하기 위해서 다양한 기법들이 제안되었다 그러나 현존하는 악성행위 탐지 기법들은 기존의 행위에 대한 변종들과 새로운 형태의 악성행위에 대해서 적시 적절하게 대응하지 못하였고 긍정 오류(false positive)와 틀린 부정(negative false) 등을 해결하지 못한 한계점을 가지고 있다. 위와 같은 문제점을 개선하고자 한다. 여기서는 소스코드의 기본 단위(token)들을 개념화하여 악성행위 탐지에 응용하고자 한다. 악성 코드를 개념 그래프로 정의할 수 있고, 정의된 그래프를 통하여 정규화 표현으로 바꿔서 코드 내 악성행위 유사관계를 비교할 수 있다. 따라서 본 논문에서는, 소스코드를 개념 그래프화하는 방법을 제시하며, 정확한 악성행위 판별을 위한 유사도 측정방안을 제시한다. 실험결과, 향상된 악성 코드 탐지율을 얻었다.
스포츠 지도자는 수강생과 직접 접촉하여 운동을 지도하기 때문에 다른 직군에 비해 상대적으로 감정노동이 높은 직업이라 할 수 있다. 따라서 업무효율을 높이기 위해 체계적인 감정 관리가 필요하다. 따라서 이 연구는 이러한 감정노동이 조직의 성과에 어떠한 영향을 미치는지 규명하고 실증적 기초자료를 제공하기 위해 실시하였다. 이를 위해 피트니스 클럽 지도자를 대상으로 감정노동과 직무몰입 및 직업성과 요인으로 구성된 설문지를 배포하였으며 총 227부를 회수하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 빈도분석, 확인적 요인분석, 신뢰도 분석, 집중타당도 분석, 판별타당도 분석, 상관관계 분석, 구조방정식모형 검증을 실시하였다. 이를 통한 결과는 다음과 같다. 첫째, 피트니스 클럽 지도자의 감정노동은 직무몰입에 부정적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 피트니스 클럽 지도자의 감정노동은 직업성과에 부정적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 직무몰입은 직업성과에 긍정적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 피트니스 클럽 지도자의 감정노동은 탈진을 일으키고 이는 직무몰입을 낮아진다. 또한 궁극적으로 조직의 성과를 떨어뜨리게 된다. 따라서 감정 관리를 잘할 수 있도록 상담 프로그램이나 취미 활동 마련, 보상제도 마련 등 다양한 제도를 현실에 맞게 활용하여 감정노동을 낮출 수 있도록 노력해야 할 것이다.
본 연구에서는 실체적 진실을 알지 못하는 상황에서 두 가지의 통계적인 방법을 이용하여 폴리그라프 검사의 정확도를 추정하였다. 한 가지는 대검찰청과 지방검찰청에서 2000년부터 2004년까지 범죄피의자를 대상으로 수행한 폴리그라프 검사와 검찰처분(기소여부)의 일치율을 이용하여 폴리그라프 검사의 정확도를 추정하였으며, 다른 한 가지는 대검찰청과 지방검찰청에서 2006년에 수행한 폴리그라프 검사결과와 검찰처분의 빈도분포를 가지고 잠재계층분석을 이용하여 정확도를 추정하였다. 판단불능으로 결정된 사례를 제외하고 산출한 일치율로 폴리그라프 검사의 정확도를 추정한 결과, 2000-2004년 자료의 경우는 정확도가 .914(SE=.004)로 산출되었으며, 2006년 자료의 경우는 정확도가 .885(SE=.021)인 것으로 산출되었다. 2006년 자료에 판단불능 사례를 포함한 후 잠재계층분석을 이용하여 폴리그라프 검사의 정확도를 추정한 결과, 정확도가 .707~.734(SE=.027~.031)인 것으로 산출되었으며, 오류긍정율과 오류부정율은 각각 .078~.087(SE=.019~.023)과 .029~.078(SE=.010~.023)으로 추정되었다. 거짓을 말하는 사람을 정확하게 판별할 확률은 .912~.925(SE=.013~.016)로 높게 나타났고, 진실을 말하는 사람을 정확하게 판별할 확률은 .867~.955(SE=.011~.040)이었다.
이 연구는 과학영재 수업을 관찰한 예비 과학교사들이 과학영재와 과학영재 교육을 어떻게 인식하고 있는지, 과학영재 수업에서 개선해야 할 점은 무엇인지 조사하였다. 연구 결과 예비 과학교사들은 첫째, 과학영재들의 영재성에 대해 부정적이었다. 둘째, 다양한 형태의 수업이 이루어지고 있지 못하다고 인식하였다. 특히 이론 강의가 가장 많았는데, 이는 과학영재들의 잠재적 영재성 계발에 부정적이라고 인식하였다. 셋째, 창의성 및 사고력 향상을 위한 프로그램의 부재와 과학영재 수업 교재에 대해서 부정적이었지만, 자기 주도적 학습에는 긍정적이었다. 넷째, 교육시설과 수업인원에 대해 부정적이었다. 다섯째, 강의자가 전공 교수일 때 학생의 잠재적 영재성이 가장 잘 개발될 것으로 인식하였다. 과학영재 수업에서 개선되어야 할 점으로 선행학습 위주의 판별 수정, 창의적 사고력 함양 교수학습의 강화, 특정 학년의 교육과정과 관계없는 창의적 내용으로 구성, 영재교육을 위한 학습 자료의 확보, 영재교육 전문 강사의 필요성을 언급하였다. 이상으로부터 예비 과학교사들은 대학에서 이루어지고 있는 과학영재 수업에 대해 부정적으로 인식하고 있으며, 개선할 점으로 선행학습이 아닌 창의적 교육과정과 전문 강사의 필요성 등을 언급하였음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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