참여정부의 출범과 한께 과학기술계에서는 동북아 과학기술 허브 구축방안 논의가 활발히 진행되고 있으나, 현재까지 이러한 논의는 법제도의 정비 및 과학기술특구 건설 등의 이슈에 한정되고 있는 실정이며, 더욱이 이를 뒷받침할 실증적 연구는 미미하다. 허브란 개념이 네트워크에서의 중심성(centrality)을 의미 하며, 현재 및 미래의 과학학기술협력 네트워크 발전에 정보통신기술이 중요한 역할을 수행함을 고려할 때, 우리나라의 초고속통신망 인프라를 십분 활용한 차세대 과학기술 정보인프라의 구축을 통한 동북아 사이버 연구네트워크상의 허브화(궁극적으로는 e-Science의 허브화를 지향)는 지역 클러스터 건설을 통한 물리적 허브화 못지 않게 중요하다 하겠다. 본 연구는 먼저 네트워크 분석기법을 동아시아의 과학기술협력 네트워크에 적용하여 주요 네트워크 지수를 실증적으로 진단하고, 특히 이를 유럽연합의 과학기술협력 네트워크의 패턴과 비교 분석하였다. 유럽 연합은 1984년부터 과학기술 협력 프로그램인 Framework Program을 시작하여 일찍부터 역내 과학기술협력 프로그램을 운영해 온 경험을 가지고 있고, 2000년부터는 자발적 협력과 네트워킹을 통해 유럽의 연구 개발 활동을 통합·조정하기 위해 새롭게 제안된 유럽 연구개발권 (European Research Area) 형성이 구체화되고 있어, 동북아 과학기술협력 네트워크를 건설하는데 좋은 벤치마킹 대상이라 할 수 있다. 이 보고서에서는 유럽 연구개발귄이라는 우산 아래서 유럽의 과학기술 활동이 조정 및 통합되는 과정을 살펴보고, 이를 위한 과학기술 정보인프라의 주요 기능을 컨텐트 (연구정보서비스와 메타데이터 표준), 시스템 (슈퍼 컴퓨팅, 광대역 네트워크, GRID), e-Science 응용연구 별로 살펴보았다. 끝으로 유럽의 경험을: 교훈삼아 동북아 e-Science 네트워크의 건설을 위한 정책적 시사점과 동북아 연구개발정보 Portal 및 APEC APGrid 연구망 등의 구체적인 정보인프라 구축방안을 도출하였다.
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 활용한 소비자 맞음새 평가의 주요 특징을 규명하는 것이다. 이를 위해 SNS에서 수집된 소비자의 2,000여건의 의복 맞음새 평가 후기로부터 의복 맞음새 관련된 텍스트 데이터를 추출하고 의미연결망 분석과 CONCOR 분석을 수행하였다. 연구 결과, '팬츠'와 '스커트'가 많은 맞음새평가어를 공유하며 다양한 형태로 평가되는 것을 확인하였고 의복의 길이가 가장 많이 평가되었다. 인체부위 중 '허리'는 다양한 의복의 맞음새를 평가하는 가장 중요한 부분이며 의복 맞음새평가어 중 '넓은', '큰', '와이드한', '긴' 등이 가장 많이 사용되는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자 맞음새 평가에 사용된 언어의 구조적 관계와 의미를 구체적으로 규명하고 의복 맞음새의 향상을 위한 실증적 기초 자료를 제공하는데 의의가 있다.
최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 축구 경기로 형성된 관계 네트워크 내에서 가장 영향력 있는 선수를 발굴하고 선수 개인이 팀 네트워크 내에서 얼마만큼의 정량적 역량을 지니며 팀에 기여하는지와 선수들과 포지션 상호간의 관계 네트워크가 감독의 전술에 부합하는지를 살펴보았다. 분석 결과 전반전에는 감독의 전술에 따라 공격과 수비수의 네트워크 중심성이 고르게 높은 수치를 나타내었다. 이는 각 선수들이 포지션별 역할을 충실히 수행한 것으로 판단할 수 있으며, 선수들 간의 네트워크가 유기적으로 이루어져 경기를 리드하고 선순환적인 네트워크 구조를 형성한 것을 의미한다. 반면 후반전 초반에는 전반전에 비해 특정 선수에게 지나치게 네트워크 중심이 치우치는 양상을 보이며 원활한 경기가 이루어지지 않았다. 하지만 이후 감독의 적절한 선수교체와 과감한 전술의 변화로 이러한 편향적인 구조를 벗어나 선수들 간의 네트워크 균형을 안정화 시키는 결과를 이루어냈다.
패키징에 대한 소비자들의 주요인식을 조사하기 위해 빅데이터 분석방법인 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 중심으로 연구를 진행하였다. 데이터 수집은 웹&SNS데이터 분석 프로그램인 텍스톰(Textom)을 사용하여 2년 7개월간의 데이터를 수집하였다. 연구 결과 네트워크 중심도는 패키징의 경우 8.9% 포장은 9.1%로 패키징이 보다 다양한 주제를 다루는 것으로 조사되었다. CONCOR 분석을 통해서 유사한 의미를 가지는 4개의 그룹으로 분류하여 패키징에 관한 소비자들의 주요인식을 연구, 개발, 산업, 소재, 기능 등으로 요약하였다. 본 연구에 따르면 소비자가 가장 많이 인식하는 패키징 소재는 합성수지이며 패키징 기능으로는 보관의 기능을 주로 인식한다. 또한 소비자들이 인식하는 패키징 관련 상품군으로 제약, 의약품인 것으로 조사되었다. 본 연구결과는 패키징에 대한 소비자들의 인식을 예측함으로써 향후 이루어질 연구와 산업발전에 기초자료로써의 활용 가능성을 가지며 빅데이터와 패키징 두 분야의 융합을 통한 패키징 분야의 새로운 연구방향을 제시한 의의가 있다.
이 연구는 콜맨(Coleman)의 사회자본을 근거로 대학생의 사회자본(부모-자녀관계, 인적 네트워크, SNS 활용)이 진로포부 수준에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보는데 목적이 있다. 이를 위해 상관관계 분석, 위계적 다중회귀 분석을 이용하여 통계적 유의성을 검증하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 상관관계 분석 결과 사회자본의 하위변인 부모의 직업을 제외한 나머지 변인은 진로포부에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 위계적 다중회귀 모형으로 확인한 결과 사회자본인 부모와 자녀의 관계, 사회활동을 통해 얻은 인적네트워크, 사회관계망 서비스의 활용 및 정보의 도움 정도는 직업포부에 통계적으로 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 이 같은 연구 결과는 사회계층 이동에 대학생의 사회자본의 소유 및 획득 과정이 중요한 성취지향가치관으로 작용하고 있음을 의미한다.
본 연구의 목적은 광고 캠페인이 소셜 네트워크에서 어떻게 확산되고 있으며, 광고의 핵심 요인인 광고모델이 확산에 어떤 역할을 하는지 그 패턴과 양상을 살펴보기 위한 것이다. 본 연구 목적을 달성하기 위해 국내 맥주 브랜드인 '클라우드(Kloud)'를 수집 키워드로 하여 텍스트마이닝과 소셜 네트워크 분석을 실시하였다. 구체적으로 '클라우드' 광고의 영향이 어떻게 SNS에 나타나는지 살펴보기 위해, '설현'이 광고모델로 처음 등장한 'Good Body' 광고 집행 이후 2달 간 네이버 블로그와 카페의 소셜 데이터를 수집하여 분석하였다, 그 결과, 광고 이후 클라우드에 대해 '?고 트렌디한 스타일', '맥주 브랜드', '맥주와 어울리는 음식', '럭셔리한 맥주 음용 장소', '여가 트렌드', 'SNS 활동' 등으로 인식하는 것으로 나타났다. 또한 클라우드 광고 모델 '설현' 역시 모델 이미지를 브랜드에 전이시키는 동시에 광고의 USP 및 브랜드명을 잘 전달하고 있는 것으로 나타나, 광고 모델이 소셜 미디어 상에서 광고와 브랜드의 확산에 영향을 주는 주요 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석을 이용하여 광고 캠페인의 SNS 상의 확산 구조와 패턴을 밝혀냄으로써 광고 캠페인의 효율적인 운영 관리에 실무적인 기여를 했다는 의의를 갖는다.
본 연구는 빅데이터를 활용하여 편의점 간편식에 대한 소비자들의 인식과 의미를 알아보기 위한 목적이 있다. 이 연구를 위하여 네이버(NAVER)와 다음(Daum)에서 뉴스, 지식인, 블로그, 카페, 지식인(팁), 웹 문서를 대상으로 분석하였고 자료 검색을 위한 키워드로는 '편의점 간편식'을 사용하였다. 자료 분석 기간은 2019년 1월1일부터 2021년 12월 31일까지 3년으로 선정하였다. 자료수집 및 분석을 위해서는 텍스톰(TEXTOM)을 사용하여 빈도 및 매트릭스 데이터를 추출하였고 UCINET 6 프로그램의 NetDraw 기능을 이용해 네트워크 분석과 시각화 분석을 실시하였다. 그 결과 편의점 간편식을 소비자들의 선택속성에 따라 건강성, 다양성, 간편성, 경제성으로 군집화 하였다. 직접 조리한 음식에 뒤떨어지지 않고 한 끼 식사로 그 종류가 다양하며, 적절한 가격, 할인 쿠폰, 이벤트 등 편의점 간편식에 대한 소비자들의 의미와 선택속성을 바탕으로 간편성과 편의성을 추구하는 변화된 생활방식에 맞는 새로운 간편식 메뉴 개발에 기초 자료가 되기를 기대한다.
무선 메쉬 네트워크 기술은 유선과 비슷한 전송속도를 가지는 무선 통신 기술을 이용해서 무선 백본망으로 사용하는 기술을 의미하며 토폴로지는 메쉬 형태를 갖는다. 이러한 형태는 Ad-hoc 네트워크와 유사한 점을 가지고 있지만 운용 목적과 내부 동작에서 다르기 때문에 채널접속 제어방법을 설정하기 위한 메트릭이 요구 된다. 본 논문에서는 데이터를 전달하기 위한 효율적인 채널접속 제어방법을 개선하여 무선 메쉬 네트워크의 성능을 향상시키는 방안에 대하여 제안하였으며 음영과 노출 메쉬 클라이언트, 채널 독점 등을 통해서 제안한 방법에 대한 성능을 분석하였다.
가짜뉴스는 뉴스 기사 형식을 갖는 날조된 정보를 의미하며, 최근 모바일 인터넷 장치의 보급과 소셜 네트워크 서비스의 대중화로 온라인 확산이 가속화되고 있다. 기존 연구는 가짜뉴스의 탐지를 위해 뉴스의 주제목, 부제목, 리드, 본문 등 뉴스 기사를 이루는 구성요소를 비롯하여 언론사, 기자, 날짜, 확산 경로 등의 메타 데이터를 대상으로 분석하였다. 그러나 뉴스의 제목과 본문 및 메타 데이터 등은 내용 수정이 쉬워, 다량의 데이터를 학습한 모델이라 하더라도 높은 정확도를 장기간 유지하기 어려울 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 합성곱 신경망을 이용해 문맥 정보를 분석하고 장단기 메모리 기반의 감성분석을 추가로 수행한다. 문맥 정보와 가짜뉴스 유포자가 쉽게 수정할 수 없는 감성 변화 패턴을 활용하여 성능이 개선된 가짜뉴스 탐지 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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