• 국제교류와 융합교육
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• 제4권1호
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• pp.57-83
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• 2024

이 연구는 외국인 유학생들의 한국어 능력 시험(TOPIK) 등급이 학업 적응에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. IRB의 승인을 거쳐 모집한 학생은 모두 7명으로 이들의 면담 내용은 실용적 절충주의에 기초한 포괄적 분석절차 (이동성, 김영천, 2014)의 6단계를 활용해 분석했으며 그 결과 학문 목적 한국어 학습자의 학업 적응에 영향을 미치는 요인을 학업, 생활, 심리·정서의 범주로 나눌 수 있었다. 학업적 측면에서 인터뷰 대상자들은 적응하기 힘들었던 전공 용어와 전공 공부를 지적하였고, 한자 및 한자어에 큰 어려움을 경험했다. 다음으로 생활 측면에서는 고급 수준의 토픽 등급 소지자인 연구 참여자들도 대학 생활 적응에 어려움이 있었고 한국 생활에 제대로 적응하기 위해서는 실용적인 표현과 풍부한 어휘 지식이 필요함을 토로했다. 마지막으로 심리·정서적인 범주에서는 이들이 한국인들과의 대화나 발표에 상당한 스트레스를 받고 있음을 파악할 수 있었다. 사회 문화 및 일상 생활 문화에 관한 지식도 부족했기 때문에 한국어를 잘하더라도 화용적인 면에서 실수나 오류를 범하기도 했고 이것이 심리·정서적인 어려움에 처하는 요인이 되기도 했다. 이러한 이야기들을 근거로 한국어 학습자의 학업 적응을 촉진하기 위해서는 한국어 학습의 다양한 기회 부여라는 목표를 기반으로 학습자의 전공 관련 학업 능력 강화, 한국어 숙달도 향상, 학내 관계 형성에 도움을 주어야 한다는 결론을 내렸다. 그리고 연구자는 이를 위한 해결 방안으로 외국인 학습자들을 위한 다양한 비교과 활동을 계획·설계하여 시도해 볼 것을 제안했다.

• 한국지구과학회지
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• 제45권3호
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• pp.173-191
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• 2024

태풍은 지구 시스템 내의 해양-대기-육상 상호작용을 일으키는 매우 중요한 현상으로 특히 태풍의 특성 인자 중 하나인 풍속은 중심 기압, 이동 경로, 해수면 온도 등의 매개변수에 의해 복잡하게 변화하여 실제 관측 자료를 기반으로 이해하는 것이 중요하다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 교과서에서 태풍 풍속은 본문 내용 및 삽화의 형태로 제시되고 있어 풍속에 대한 심층적 이해가 가능한 탐구활동이 무엇보다 필요한 실정이다. 본 연구에서는 교수-학습 과정에서 간단한 조작만으로도 태풍의 풍속을 이해할 수 있도록 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 기반으로 한 데이터 시각화 프로그램을 개발하였다. 2023년 발생한 태풍 마와르, 구촐, 볼라벤의 천리안 위성 2A호 RGB (Red-Green-Blue)영상 자료를 입력 자료로 활용하였다. 태풍 주변의 구름 이동 좌표를 입력하여 태풍의 풍속을 산출하고 태풍 중심 기압, 폭풍 반경, 최대 풍속 등의 매개 변수를 입력하여 태풍 풍속 분포를 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 개발된 GUI 기반 프로그램은 천리안 위성 2A호로 관측 가능한 태풍에 대해 오류 없이 적용 가능하며 교과서의 시공간적 한계를 벗어난 실제 관측 자료 기반의 과학탐구활동이 가능하다. 학생과 교사는 별도의 유료 프로그램 및 전문적인 코딩 지식이 없어도 실제 관측 자료를 수집, 처리, 분석, 시각화하는 과정을 경험할 수 있으며, 이를 통해 미래 정보화 사회에서의 필수 역량인 디지털 소양을 함양시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권47호
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• pp.217-239
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• 2017

본 연구는 만화애니메이션학과 대학생들의 DISC 행동유형을 측정하여 개인의 차이를 이해하고 학생들의 강점을 최대화시킬 수 있도록 지원하며 교육의 효율성을 높이고 핵심역량을 극대화함에 목적이 있다. 또한 행동유형별 전공만족도와 대학생활만족도에 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다. 만화애니메이션학과 학생들의 DISC유형은 I형(사교형)이 41.7%로 가장 많았고 가장 적은 유형은 S형(안정형)으로 10%이었다. 연구대상자의 만족도 평균은 교수들의 조언에 대한 만족도가 3.83으로 가장 높게 나타났으며 교육내용 전공 적합성이 3.71과 교과 내용 흥미가 3.68로 높게 나왔고 행정서비스나 복지시설 만족도가 2.56으로 낮게 나타났다. DISC 행동 유형에 따른 만족도는 학과 만족도와 학교 분위기 만족도, 행정 및 복지시설 만족도에서 유의한 차이를 보였다. 전공만족도와 대학생활만족도에서는 가장 만족도가 높은 유형은 I형(사교형)이고, 가장 낮은 유형은 C형(분석형)으로 나타났다. 특히 I형(사교형)이 가장 많은 비중을 차지하므로 전체적으로 밝은 분위기가 연출될 수 있겠지만 산만하고 일의 정확도가 다소 떨어질 수 있으므로 중간 점검이 필수적이며 두 번째로 많은 비중을 차지하는 C형(신중형)은 내성적이고 스트레스가 많은 성향으로 적극적인 소통과 정확한 조언으로 대학생활을 긍정적으로 유지할 수 있도록 도와야 한다. 행동 유형의 특성은 정확한 진로 탐색과 졸업 후 업무와도 연결이 되므로 학생 스스로도 본인의 행동 유형을 인지하고 교수들은 유형별 선호하는 환경이나 작업형태를 파악하여 매칭 한다면 취업률과 직업 유지율에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것이다. 또한 학과의 소그룹 형태의 프로젝트나 작품 활동에서도 학생들의 DISC의 행동유형 적절하게 잘 구성한다면 유익한 리더십과 팔로우십으로 프로젝트 성공률을 높일 수 있으며 학과의 분위기도 향상시키어 중도 탈락률을 감소시키고 학과의 응집력을 높일 수 있을 것이다. 행동 유형 파악으로 서로 다음을 인정하고 수용하는 것이 중요하며 유형이 다르므로 배척하거나 제외하는 오류를 범하면 안 될 것이며 만화애니메이션학과 교수는 학생들의 행동유형별 특성과 장단점을 잘 파악하여 교수법으로 활용하고 유형별 맞춤 상담을 한다면 교수와 학생 간의 신뢰도와 충성심을 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국철학논집
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• 제41호
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• pp.129-154
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• 2014

석탄(石灘) 이신의(李?儀)의 "대학차록(大學箚錄)"에 대해 살펴보았다. "대학차록(大學箚錄)"의 3가지 판본에 대해 살펴보았다. 이 가운데 "석탄집(石灘集)"에 실린 "대학차록(大學箚錄)"이 완전하지는 않지만 체계적이라고 할 수 있었다. 그리고 "국제유장본(國際儒藏本)"이 왕심죽(王心竹)의 점교(點校)을 거쳐 구두(句讀)도 되어 있고"석탄집(石灘集)"의 잘못된 내용을 바로잡고 있다. 따라서 본 논문에서는 "석탄집(石灘集)"에 실린 "대학차록(大學箚錄)"을 저본(底本)으로 삼고 "국제유장본(國際儒藏本)"을 보충자료로 삼겠다. "대학차록(大學箚錄)"에서는 "대학장구서(大學章句序)"에 대한 註釋을 하고 있는데 필자가 동의할 수 없는 부분이 보인다. "소학(小學)"과 "대학(大學)"의 핵심을 경(敬)으로 본다든지 '章句'에 대한 독특한 해석 등이 그것이다. 이러한 오류(誤謬)는 "대학차록(大學箚錄)"이 37세 때에 지어지고 그 이후에 수정을 거치지 않았기 때문이다. 그러나 "대학장구서(大學章句序)"가 끝나는 부분의 안(按)에서는 심(心), 성(性), 정(情), 지(志), 의(意) 등을 주석(註釋)하고 있는데 이러한 점은 독특하게 여겨진다. 경문(經文)에서 의심 가는 부분을 살펴보았다. 석탄(石灘)은 삼강령(三綱領)을 표시한 표와 같이 지선(至善)으로 갈 수 있는 방법을 생각하였다. 이러한 방법은 독특한 방법이라고 할 수 있다. 또, '지지(知止)'절(節)에 대해 살펴보았는데, '지지(知止)'절(節)을 그냥 두느냐 옮기느냐의 문제에서 석탄(石灘)은 그냥 두는 쪽으로 해석하여 주자(朱子)의 의견을 그대로 답습한다. 전문(傳文)의 체제(體制)는 주자(朱子)의 "대학장구(大學章句)"의 의견을 그대로 따르고 있다. 지(知)와 행(行)으로 나누어 보려는 경향을 보이지만 언급들이 모두 구절(句節)로 되어 있어 자세한 내용은 알 수 없었다. 그리고 주자(朱子)와는 다르게 '근(謹)'자(字)와 '신(?)'자(字)를 들어 언급했지만 "격물치지보망장(格物致知補忘章)"과 같은 부분은 아무런 말이 없다가 '신(?)'자(字)가 맞는다고 하는 것은 너무 과민반응을 보인 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권6호
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• pp.603-611
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• 2020

본 연구는 울산광역시의 시내버스 운영현황을 파악하기 위해 기존의 조사방법과 달리 교통카드 자료를 활용하는 방법을 이용하며, 시내버스의 지표는 자료의 성격별 특성에 따라 정량지표와 정성지표로 분류되고, 내용별 분류는 일반현황, 운영현황, 만족도 등으로 분류되었다. 기존의 시내버스의 조사방법은 조사 규모상의 한계점을 가지고 있었으며, 조사과정에서도 다양한 형태의 오류 발생은 물론, 큰 비용과 시간을 요구하는 단점을 가지고 있었다. 특히 현장조사에 전적으로 의존하는 기존의 운영현황 조사방법의 단점을 보완하기 위해 교통카드 자료를 활용하여 산출된 시내버스의 지표를 분석하였다. 이렇게 교통카드 자료를 활용하여 산출된 시내버스 지표는 이용자에 관련된 정량적 운영현황 자료로서, 전수조사가 가능하고 자료수집 과정에서 자료 손실이 전혀 없는 장점이 있다. 본 논문에서는 2019년 4월 3일(수) 1일간의 울산광역시 전역에서 사용된 교통카드 자료를 활용하여 울산광역시의 시내버스 현황을 분석하였다. 분석 내용은 이용객 수, 버스 종류별, 정류장별, 지점별, 시간대별, 버스 운영업체별, 노선별 이용객 수, 환승 관련 정보 등의 자료들이며, 기존의 조사방법을 대체할 수 있는 효과를 얻을 수 있었다. 현황 분석 결과, 울산광역시에서는 2019년 4월 3일(수) 1일 동안 총 234,477명이 시내버스를 이용하며, 이용 승객 중 88.6 %는 성인이었으며, 11.4 %는 학생인 것으로 나타났다. 또한, 승객이 가장 많이 승하차한 정류소는 공업탑으로 10,861명이었으며, 첨두시간대인 17~19시에 20,909명이 승하차하였고, 노선은 401번으로 13,903명이 승하차한 것으로 나타났습니다. 그리고 수송객 순위 상위 26개 노선이 전체 이용객의 50 %를 점유하였고, 상위 5개사가 70 % 이상의 승객을 수송하는 것으로 나타났으며, 전체 노선의 62.46 %가 1일 500명 미만의 승객을 수송하는 것으로 밝혀졌다. 결론적으로, 본 연구는 울산광역시를 대상으로 교통카드 자료를 활용하여 시내버스 운영현황을 분석함으로써 기존의 조사방법을 대체할 가능성을 확인하였다는데 큰 의의가 있다고 할 수 있다. 다만 입수 가능한 자료수집의 한계로 인해 1일 치 자료에 대해서만 분석을 하였으며, 시계열 형태의 자료 분석을 시도하지 못하였고, 대량의 실시간 자료를 효율적으로 분석할 수 있는 방법론을 고려하지 않아 분석범위가 한정되었다는 점은 본 연구의 한계점이라고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.17-35
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• 2015

시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.

• 한국안광학회지
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• 제18권2호
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• pp.125-136
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• 2013

목적: 본 연구는 설문을 통해 광과민성 난독증인 얼렌증후군(Meares-Ilren syndrome visual stress: MISViS)으로 진단을 받은 청소년을 대상으로 검사와 관련된 설문조사 및 각자 읽기에 도움이 되는 필터를 이용한 필터 사용 전, 후 읽기속도를 측정하여 읽기 속도 개선 효과를 비교분석하였다. 방법: 얼렌증후군 진단은 MISViS 선별설문결과에서 임상기준 점수(MISViS score) 2.13 이상으로 나오면 얼렌증후군이 있는 것으로 진단하였다. 읽기검사는 문맥이 맞지 않고, 내용이 없는 문장으로 구성된 검사지를 1분 동안 읽도록 하여 읽기 속도를 측정하였다. 15개의 컬러필터 그룹으로 구성되어 있는 필터 kit에서 각 그룹의 농도가 최하위인 필터를 선택하여 착용시킨 후 반응을 관찰하였다. 결과: 얼렌증후군 그룹의 MISViS score는 2.57이었고, 정상그룹의 MISViS score는 0.66이었다. 얼렌증후군 그룹의 필터착용 전과 후 읽기속도결과는 읽기속도(reading speed) $102.27{\pm}27.86(wpm)$에서 $118.87{\pm}26.99(wpm)$ (p=0.001), 정상그룹의 읽기속도는 $132.93{\pm}6.88(wpm$)에서 $133.43{\pm}6.64(wpm)$ (p=0.131)의 결과를 보였다. 두 그룹간의 필터 착용 전과 후의 오류변화 결과는 얼렌증후군 그룹이 줄생략(skipping)은 $0.25{\pm}0.62$회에서 0회(p=0.191), 단어잘못읽기(error)는 $1.83{\pm}1.69$회에서 $0.17{\pm}0.38$회 (p=0.004), 반복읽기(repetition)는 0회 이었다. 정상그룹의 줄생략(skipping)은 0회, 단어잘못읽기(error)는 $0.21{\pm}0.43$회에서 $0.07{\pm}0.27$회(p=0.336), 반복읽기(repetition)는 $0.14{\pm}0.36$회에서 0회 (p=0.165)의 결과를 보였다. 얼렌증후군 15명에서 선택된 컬러 필터의 색은 청색계열 컬러 필터의 선택비율이 40%로 가장 높게 나타났고, 정상대조군 14명에서 선택된 컬러 필터는 회색계열 컬러 선택비율이 29%로 가장 높게 나타났다. 결론: 본 연구 결과는 MISViS score가 얼렌증후군을 선별하는 기준으로 적용될 수 있음을 보여주고 있다. 얼렌증후군으로 진단받은 청소년들은 각자에 적합한 컬러필터를 착용 했을 때 읽기 개선 효과에 도움이 되는 것으로 나타났다. 얼렌증후군에서 컬러필터 선택은 개인에 적합한 고유의 컬러필터 파장이 서로 다르므로 선택을 신중하게 해야 할 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.51-57
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• 2019

현재 군에서 운용하고 있는 지뢰탐지 방법은 다양하나 통상 야전에서는 육안탐지, 탐침에 의한 탐지, 탐지기에 의한 탐지, 기타탐지 방법 등으로 지뢰를 탐지하며, 탐지기에 의한 탐지방법은 GPR센서를 이용한 탐지기로 금속탐지는 가능하나 비금속탐지가 곤란하며, 탐지를 실시한 곳과 실시하지 않은 지역을 구분할 수 없고, 많은 인력과 시간이 낭비되는 문제점이 있으며, 사용자가 센서를 일정한 속도로 움직이지 않거나, 너무 빨리 움직이는 경우 지뢰를 정확히 탐지하기가 곤란하다. 따라서 이러한 단방향 초음파 센싱 신호를 이용한 지뢰탐지 오류의 문제점을 개선하고자 Human Body 안테나부, 메인마이크로프로세서 유닛부, 스마트안경부, 바디장착형 LCD모니터부, 무선데이터 송수신부, 벨트형 전원공급부, 블랙박스 카메라부, 보안통신 헤드셋부로 구성한 스마트 웨어러블 지뢰탐지 장치를 연구하였다. 이 연구결과를 토대로 IoT(Internet of Things) 기반으로도 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 확인하기 위해 실험을 진행하고자 한다. 본 논문은 서론, 실험환경 구성, 시뮬레이션 분석, 결론 순으로 구성 하였으며, 서론에서는 지뢰, 지뢰 탐지기, 연구진행 등 연구내용을 소개 하고, 실험 환경 구성은 야전과 동일한 환경과 매설방법을 기초로 M14폭풍형 대인지뢰, M16A1파편형 대인지뢰, M15 및 M19대전차 지뢰, 지뢰와 유사한 플라스틱 병, 알루미늄 캔으로 구성하였으며, 시뮬레이션 분석은 지뢰탐지 장치 구현 성능을 분석하기 위해 매트랩을 이용한 시뮬레이션을 진행하여, IoT 신호를 생성 및 전송하고, 각각의 수신된 신호를 분석하여 지뢰의 탐지 성능을 확인한 후 IoT 기반 지뢰탐지 알고리즘 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하여 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 IoT기반으로 입증하려고 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권4호
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• pp.629-648
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• 2015

본 연구는 연구 기반 '실제적' 과학 교육 프로그램이 맥락적으로 과정으로서 과학의 본성 학습을 촉진함을 밝히고자 한 사례 연구다. 이에 '과학자 되어보기' 멘토-멘티 프로그램을 개발하고 7학년 6명에게 8개월간 적용했다. 이 프로그램에서는 과학 교육 연구자인 멘토가 스캐폴딩과 코칭을 제공하며, 멘티 학생들은 연구 문제 선정, 연구설계, 자료 수집과 분석, 논문 작성 및 학회 발표에 이르기까지 과학연구의 전체 과정을 수행한다. 연구 문제는 1) 암묵적 과학 연구 프로그램의 참여자는 연구 단계별 학습 상황에서 무엇을 경험하는가? 2) 암묵적 과학 연구 프로그램에 참여한 학생은 각 학습 상황에서 '과정으로서 NOS'에 대해 어떤 관점을 구성하는가? 등이다. 수업 관찰, 사후 면담, 멘토의 성찰 보고서, 학생 산출물 등이 수집 및 분석되었다. 연구 결과, 참여 학생들은 1) 연구 문제 망각과 혼란, 2) 자료 오류의 처리와 파기, 3) 연구자 입장에 따른 자료 해석, 4) 전반적 연구 경험과 논문 작성, 5) 학술대회 발표장에서의 경험 등의 다양한 상황에서 연구문제의 역할, 측정값의 유효성, 자료 해석에서의 주관성, 과학 지식의 생성과 동료 심사, 학술 대회의 의의 등 과정으로서의 과학에 대한 각자의 관점을 학습했다. 참여 학생들이 공통적으로 학습한 NOS 관점은 현대적 인식론에 가까웠다. 본 연구는 과학 연구의 구체적 상황과 과정으로서 NOS 학습을 관련지어 보여줌으로써 NOS의 맥락적 학습이 가능함을 보였다. 본 연구에서는 과학자가 하는 일과의 유사성이 아닌 학습자의 주체성 및 의미와 관련지어 '실제성'을 정의했고, 이렇듯 상황학습론적 가정에 입각한 프로그램은 성공적인 NOS 학습을 촉진했다. 본 연구의 가정과 결과는 과학 교육에서 실제성의 의미와 실제적 과학 학습 환경의 구현 방식에 대한 재고의 필요성을 시사한다. 연구 기반 과학 교육 프로그램에서 성공적인 NOS 학습이 가능하도록 하기 위해서는 본 프로그램과 같이 1) 과학자가 하는 일의 주요 요소를 포함함으로써 풍부한 맥락을 제공하고, 2) 반구조화된 수업 설계를 바탕으로 학생이 연구의 주도권을 소유하도록 하며, 3) 과학 연구 내용이 연구자에게 관련되고 의미 있도록 해야 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.482-488
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• 2014

대표적인 소셜 네트워크 서비스(SNS)인 트위터의 내용을 분석하여 자동으로 트윗에 나타난 사용자의 감성을 분석하고자 한다. 기계학습 기법을 사용해서 감성 분석 모델을 생성하기 위해서는 각각의 트윗에 긍정 또는 부정을 나타내는 감성 레이블이 필요하다. 그러나 사람이 모든 트윗에 감성 레이블을 붙이는 것은 비용이 많이 소요되고, 실질적으로 불가능하다. 그래서 본 연구에서는 "감성 레이블이 있는 데이터"와 함께 "감성 레이블이 없는 데이터"도 활용하기 위해서 반감독 학습기법인 self-training 알고리즘을 적용하여 감성분석 모델을 생성한다. Self-training 알고리즘은 "레이블이 있는 데이터"의 레이블이 있는 데이터를 활용하여 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 확정하여 "레이블이 있는 데이터"를 확장하는 방식으로, 분류모델을 점진적으로 개선시키는 방식이다. 그러나 데이터의 레이블이 한번 확정되면 향후 학습에서 계속 사용되므로, 초기의 오류가 계속적으로 학습에 영향을 미치게 된다. 그러므로 조금 더 신중하게 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 self-training 알고리즘을 이용하여 보다 높은 정확도의 감성 분석 모델을 생성하기 위하여, self-training 중 "감성 레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정하여 "감성 레이블이 있는 데이터"로 확장하기 위한 3가지 정책을 제시하고, 각각의 성능을 비교 분석한다. 첫 번째 정책은 임계치를 고려하는 것이다. 분류 경계로부터 일정거리 이상 떨어져 있는 데이터를 선택하고자 하는 것이다. 두 번째 정책은 같은 개수의 긍/부정 데이터를 추가하는 것이다. 한쪽 감성에 해당하는 데이터에만 국한된 학습을 하는 것을 방지하기 위한 것이다. 세 번째 정책은 최대 개수를 고려하는 것이다. 한 번에 많은 양의 데이터가 "감성 레이블이 있는 데이터"에 추가되는 것을 방지하고 상위 몇%만 선택하기 위해서, 선택되는 데이터의 개수의 상한선을 정한 것이다. 실험은 긍정과 부정으로 분류되어 있는 트위터 데이터 셋인 Stanford data set에 적용하여 실험하였다. 그 결과 학습된 모델은 "감성 레이블이 있는 데이터" 만을 가지고 모델을 생성한 것보다 감성분석의 성능을 향상 시킬 수 있었고 3가지 정책을 적용한 방법의 효과를 입증하였다.