• 제목/요약/키워드: 단어 유사도 분석

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사용자 행동 기반의 사회적 관계를 결합한 사용자 협업적 여과 방법 (Incorporating Social Relationship discovered from User's Behavior into Collaborative Filtering)

  • 타이쎄타;하인애;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.1-20
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    • 2013
  • 소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

2009개정 중학교 기술.가정과 교과서 1권 가정생활영역에 나타난 Noddings의 행복 교육 활성화 요소 분석 (An Analysis on the Elements of Activating Happiness Education Suggested by Noddings Reflected in the Home Economics Part of Middle School Technology-Home Economics Textbook Volume 1 of 2009 Curriculum Revision)

  • 이연숙;유세종
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.31-53
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    • 2014
  • 본 연구는 Noddings가 제안하는 행복교육 활성화 영역을 구체적으로 분석하여 요소를 추출하고, 이러한 요소가 2009개정 교육과정의 중학교 기술 가정 교과서 1권 가정생활 영역에 포함되어 있는 모든 단원에 어떻게 반영되어 있는가를 분석하기 위하여 시도 되었다. 분석대상이 된 교과서는 M 출판사 교과서이며 분석대상 교과서의 구성 체제 요소는 대단원 도입, 중단원 도입, 소단원 도입, 목표 진술, 본문 진술, 활동과제, 표/그림/사진, 보충 및 심화 학습자료, 중단원 및 대단원 마무리 부분이다. 교과서 분석 시 반영 여부 판단 Noddings 저서에서 사용된 '단어', '개념', '관점', '내용진술', '절차'와 교과서의 여러 구성체제의 요소가 어떻게 유사한가에 초점을 맞추었는데 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, Noddings는 행복교육 활성화 영역을 개인생활 영역에서 5가지 영역-가정 만들기, 장소와 자연의 역할, 아이 키우기, 인격과 영성적 경험, 대인관계의 성장-과 공적생활 영역에서 2가지 영역-일을 위한 준비, 공동체 민주주의 사회참여 봉사-을 제안하였는데 본 연구에서는 이 7가지 영역에서 26개 하위 영역과 98개 세부 요소를 내용 분석을 적용하여 추출하였다. 둘째, 각 단원마다 행복교육 활성화 영역을 반영하는 비율이 다르게 나타났다. '청소년의 이해' 단원이 반영 비율이 가장 높았고, '청소년의 자기관리' 단원이 반영 비율이 가장 낮았다. 셋째, 교과서의 구성 체제 요소의 모든 부분에 Noddings가 제안하는 행복교육 활성화 영역들이 대부분 반영되었지만, 특히 본문진술, 표/그림/사진 자료에서 행복교육 활성화 영역의 세부요소를 반영하는 비율이 좀 더 높게 나타났다.

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2009개정 중학교 '기술.가정 2'의 가정생활영역에 나타난 Noddings의 행복 교육 활성화 요소 분석 (An Analysis on the Elements of Activating Happiness Education Suggested by Noddings Reflected in the Home Economics Part of Middle School Technology-Home Economics Textbook Volume 2 of 2009 Curriculum Revision)

  • 이연숙;유세종
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.91-112
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    • 2014
  • 연구는 Noddings가 제안하는 행복교육 활성화 영역을 구체적으로 분석하여 요소를 추출하고, 이러한 요소가 2009개정교육과정의 중학교 '기술 가정 2'의 가정생활 영역에 포함되어 있는 모든 단원에 어떻게 반영되어 있는가를 분석하기 위하여 시도 되었다. 분석대상이 된 교과서는 M 출판사 교과서이며 분석대상 교과서의 구성 체제 요소는 대단원 도입, 중단원 도입, 소단원 도입, 목표 진술, 본문 진술, 활동과제, 표/그림/사진, 보충 및 심화 학습자료, 중단원 및 대단원 마무리 부분이다. 교과서 분석 시 반영 여부 판단 Noddings 저서에서 사용된 '단어', '개념', '관점', '내용진술', '절차'와 교과서의 여러 구성체제의 요소가 어떻게 유사한가에 초점을 맞추었는데 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 각 단원마다 행복교육 활성화 영역을 반영하는 비율이 다르게 나타났다. '녹색 가정생활의 실천' 단원이 반영 비율이 가장 높았고, '진로와 생애설계'단원이 반영 비율이 가장 낮았다. 둘째, '기술 가정 1'과 '기술 가정 2'의 가정생활 영역 단원 모두 행복경험 활성화를 위해 Noddings가 제안하는 개인 생활영역 및 공적 생활영역의 요소가 반영되었지만, 개인 생활영역과 관련된 요소가 공적 생활영역과 관련된 요소 보다 좀 더 높게 반영되어 나타났다. 셋째, 교과서의 구성 체제 요소의 모든 부분에 Noddings가 제안하는 행복교육 활성화 영역들이 대부분 반영되었지만, 특히 도입, 수업목표, 본문진술, 표/그림/사진 자료에서 행복교육 활성화 영역의 세부요소를 반영하는 비율이 좀 더 높게 나타났다.

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Word2Vec을 활용한 제품군별 시장규모 추정 방법에 관한 연구 (A Study on Market Size Estimation Method by Product Group Using Word2Vec Algorithm)

  • 정예림;김지희;유형선
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.1-21
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    • 2020
  • 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.

소셜 뉴스를 위한 시간 종속적인 메타데이터 기반의 컨텍스트 공유 프레임워크 (Context Sharing Framework Based on Time Dependent Metadata for Social News Service)

  • 가명현;오경진;홍명덕;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.39-53
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    • 2013
  • 인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

에셀나무(Tamarix aphylla)의 명칭문제에 대한 고찰 (An Investigation of Local Naming Issue of Tamarix aphylla)

  • 김영숙
    • 한국전통조경학회지
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    • 제37권1호
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    • pp.56-67
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    • 2019
  • 성경에 쓰인 에셀나무(Tamarix aphylla)의 올바른 명칭문제를 고찰하기 위해서 식물의 형태분류학적인 특성 분석, Tamarix속에 대한 상징성 고찰, 한국고전과 중국고전에서의 용례 분석, 그리고 한중일 성경에 나타난 에셀나무 번역상에 나타난 문제점에 대한 고찰 결과는 다음과 같다. 식물분류학적으로 Tamarix속 유사종의 구별은 잎과 꽃의 형태로 구분하지만, 그 크기가 2-4mm 정도로 매우 작기 때문에 육안으로 구분하기 어렵다. 그러나 이스라엘 광야에 분포하는 T. aphylla와 중국과 한국의 T. chinensis는 가지가 처지는 모양이나 개화기간에서 확연한 차이점을 나타내고 있다. Tamarix속은 고대 메소포타미아와 한(漢)나라에서는 궁궐 안뜰에 심을 정도로 귀한 나무였고, 고대 이집트에서는 죽은 사람에게 생명을 주는 나무로 여겼다. 또한 성경에서는 아브라함이 하느님께서 함께하심을 드러내는 계약의 표지로, 예언자 사무엘을 상징하기도 하고 사무엘의 법정을 상징하였다. 한국고전 용례를 통해서 볼 때 Tamarix속은 이미 조선시대에 일반화된 용어로 쓰였는데 '정류(檉柳)'는 의학적인 용어로 많이 쓰인 반면에, '위성류(渭城柳)'는 문학적 용어로 쓰였다. 중국의 본초서 가운데 정류(檉柳)와 관련된 문헌들의 연대와 명칭을 고증한 결과에 의하면 모두 16개 용어가 쓰였는데, 이 용어들 가운데 중국 성경에 쓰였던 '수사류(垂絲柳)'라는 단어는 없었다. 또한 당나라 왕유(王維 699-759)의 시 때문에 생겨난 '위성류(渭城柳)'라는 단어도 없었고, 오히려 주나라와 관계있는 '하류(河柳)'라는 용어가 많이 쓰이고 있다. 그런데 현재 사용하고 있는 중국의 학술용어를 조사해 보면 '수사류(垂絲柳)'와 '정류(檉柳)'가 대등하게 나타나기 때문에, 중국성경에서 에셀에 관한 번역은 '수사류(垂絲柳)'로 하던지 '정류(檉柳)'로 하던지 문제가 없어 보인다. 일본성경은 명치역 "구신약전서(舊新約全書)(1887)"에서 'やなぎ(버드나무)'로 번역하는 오류가 있었는데, "구어역(口語譯) 성서(聖書)(1955)"부터 'ぎょりゅう(정류(檉柳))'로 번역하고 있다. 그러나 일본에서 'ぎょりゅう(정류(檉柳))'는 야생종이 아니라 에도시대 도입종이라는 주장이 있기 때문에 용어 설정을 재검토할 필요성이 있다. 한국고전 용례분석에서 나타난 것과 같이, 한국의 T. chinensis는 약용 및 관상용으로 일찍부터 한반도에서 생육하였을 가능성이 매우 높다. 그러므로 한국 성경에서 의약학 용어인 '정류(檉柳)' 사용하거나 혹은 문학적인 용어인 '위성류'를 사용하더라도 큰 문제는 없을 수도 있다. 그러나 '위성류'라는 용어는 중국에서 조차 사용빈도가 극히 낮은 용어이고, 조선시대 문학하던 분들의 모화사상과 연결될 수 있는 부분이므로 이 용어 사용에 신중한 검토가 필요하다. 그러므로 성경에서는 논란이 있는 용어를 사용하기 보다는 히브리어로 음역하여 '에셀나무'라고 하는 것이 타당하다.

신라 시조 혁거세왕 신화에 대한 분석심리학적 연구 (A Study of Myth of King Heokgeose, the Founder of Shilla Dynasty from a Perspective of Analytical Psychology)

  • 한상익
    • 심성연구
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    • 제28권1호
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    • pp.50-87
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    • 2013
  • C. G. Jung은 일찍이 신화(神話)나 민담(民譚, Märchen)에서 인간 무의식의 보편적, 원초적 조건이 발견된다고 하였다. 우리의 일상에서 이러한 인간심성의 보편성을 흔히 체험할 수 있는 것은 꿈이다. 그러므로 꿈에 나오는 인간 심성에 있는 보편적인 원형상들을 이해하기 위해서 신화소(神話素)들이 등장하는 신화나 민담들에 대한 분석심리학적 해석을 시도해 보는 것은 실제 임상에서 마주치게 되는 이런 '큰 꿈'들을 충실히 이해하기 위해 매우 중요한 과정이다. 저자는 신화에 대한 분석심리학적 해석에 관심을 가지면서 그 대상에 대한 탐색을 하면서 신화소에 나타나는 '원형'의 보편성을 우리 민족 전래의 신화 속에서 찾아보기 위해 삼국유사를 살펴보던 중 기이편(紀異篇)에 나오는 신라(新羅)의 건국신화인 혁거세왕(赫居世王) 신화에 주목을 하게 되었다. 신라는 일찍 건국이 되긴 하였지만 한반도 남부 끝자락에 위치한 제일 작은 나라로서 고구려, 백제에 비해 정치, 군사적으로나 문화적으로 가장 늦게 발전한 나라였음에도 결국 삼국을 통일하고 우리나라 역사상 가장 긴 거의 1000년(BC57~AD935)의 역사를 이어온 나라라는 점에서 건국과 관련된 남다른 바탕이 있었는지 그들의 건국신화에 있는 원형상(原型像)들을 살펴보고자 하였다. 한반도의 남쪽 작은 나라였던 신라의 건국시조의 탄생신화가 탄생전의 상태에서부터 탄생, 배필의 탄생, 성장, 결혼, 즉위, 다스림, 죽음, 죽음 이후, 계승까지 거의 완전한 줄거리를 갖고 있다는 것은 매우 주목되는 점이다. 이 신화에 나오는 1, 3, 5, 6, 7, 13, 61 등 다양한 숫자 상징, 동, 서, 남, 북과 중심을 포함한 모든 방위, 호랑이, 백마, 닭, 용, 봉(鳳) 뱀 등 많은 동물상징, 중심적인 상징인 알을 비롯한 바위, 박(瓢), 전광(電光), 샘물, 내(川), 나무, 숲, 산, 쇠 등 자연의 상징과 선도성모 같은 신상(神像) 등 점차 이야기가 전개되면서 등장하는 온갖 상징들은 이 짧은 신화 속에 온 인류가 경험해온 의식의 탄생, 부성과 모성의 합일을 통한 성장과 발전, 소멸, 재생의 이야기가 펼쳐지고 그런 과정이 다음 세대로 영원히 계승되는 웅대한 이야기가 재현되고 있음을 볼 수 있다. 신화의 한 단어, 한 문장 또는 별로 의미를 찾을 수 없어 보이던 내용들이 점차 그 뜻을 드러내고 있었고, 무의식과 의식의 상호 작용이 그 모습을 달리 하며 계속 반복되며, 중층적으로 표현되고 있음을 확인할 수 있었다.

텍스트 마이닝을 이용한 2012년 한국대선 관련 트위터 분석 (Analysis of Twitter for 2012 South Korea Presidential Election by Text Mining Techniques)

  • 배정환;손지은;송민
    • 지능정보연구
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    • 제19권3호
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    • pp.141-156
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    • 2013
  • 최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.

국가민속문화재 전 순정효황후 주칠 나전가구(傳 純貞孝皇后 朱漆 螺鈿家具) 매트리스의 보존처리 및 제작 기법 비교 (The Conservation Treatment for the Mattress from National Folklore Cultural Heritage, the Red-lacquered Furniture with Inlaid Mother-of-pearl Design Used by Empress Sunjeonghyo and Comparative Study of Manufacturing Techniques)

  • 박형호;김종수;김수철;금종숙;장종민;김수하;박창열
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제54권1호
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    • pp.220-237
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    • 2021
  • 국가민속문화재 전 순정효황후 주칠 나전가구(傳 純貞孝皇后 朱漆 螺鈿家具) 매트리스의 제작 기법 및 사용 재료의 특성을 확인한 후 보존처리를 진행하였으며, 창덕궁 대조전 매트리스와 비교하여 1920~30년대 국내에서 사용된 매트리스의 특징을 확인해보고자 하였다. 전 순정효황후 매트리스 분석 결과, 프레임은 소나무과 솔송이 사용되었으며, 구조부인 웨빙, 트와인은 마섬유로 확인되었다. 충전재인 버랩은 마섬유, 초석은 벼속, 그 외 충전재는 면섬유로 확인되었다. 커버 상단은 레이온, 하단은 면섬유가 사용되었다. 사용된 재료와 내부 구조를 확인한 결과, 서양 가구인 데이베드와 의자에서 주로 사용되는 업홀스터리로 제작되었다. 보존처리 과정에서는 분석 결과를 바탕으로 유사한 재료를 사용하였으며, 해체 → 세척 → 보수 및 보강 → 조립의 순으로 진행하였다. 해체 과정에서 상단의 커버가 새롭게 발견되었으며, 충전재인 버랩에서 요코하마, 고베, 조선의 단어가 발견되었다. 하지만 제작사나 제작 장소를 특정할 수 있는 추가적인 흔적은 발견되지 않았다. 구조부와 충전재, 커버는 건식 세척을 진행한 후 업홀스터리 구조에서 기존 재료는 제거하지 않고 유사한 재료를 사용하여 보수 및 보강을 진행하였다. 구조부 웨빙은 동종의 재료를 사용하여 보강하였으며, 스프링의 배열 및 고정은 트와인을 사용하여 목재 프레임에 고정하였다. 손상된 면천과 버랩은 유사한 소재의 보강재를 덧댄 후 바느질하였다. 상단 커버는 손상부에 보강 직물을 마름하여 안쪽에 넣고 바느질하였다. 조립은 해체의 역순으로 진행하였다. 스프링과 닿는 부분에 동일 소재의 버랩을 삽입하여 고정한 후 충전패드, 보강천, 초석, 면천, 솜포, 커버 보호용 광목천, 커버를 씌워 택으로 마무리하였다. 순정효황후가 사용한 2개의 매트리스는 제작 시기의 차이가 있을 뿐 프레임과 충전재, 커버로 구성된 서양의 업홀스터리로 제작되었다. 보존처리 과정에서 새로운 벨벳 커버가 발견되었고 이전 수리 흔적이 확인되었으며, 충전재로 초석, 가마니와 짚풀 등이 확인됨에 따라 제작 환경에 따른 사용 재료의 변화를 확인할 수 있었다. 향후 근대문화재 업홀스터리 의자 또는 소파의 보존처리에서 사용 재료 및 제작 방법의 변화를 살펴볼 수 있을 것으로 기대된다.

에벤키족 씨족명 분포 현황 및 의미 분석: 바이(Baj), 킴(Kim), 샤마/사마(Shama/Sama)를 중심으로 (The Analysis of the Distribution and Meaning of the Evenki's Clan Name: Centering on Baj, Kim, and Shama/Sama)

  • 엄순천
    • 비교문화연구
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    • 제41권
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    • pp.443-475
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    • 2015
  • 본 논문에서는 알타이어족, 예니세이어족, 고립어족에서 공통적으로 발견되는 에벤키족 씨족명 어근 바이, 킴, 사마를 중심으로 해당 씨족명의 기원과 의미, 분포현황, 이동경로, 해당 씨족명이 존재하는 시베리아 제 민족 사이의 친연 관계를 규명했다. 씨족명 '바이'의 기원에 대해 아직 명확하게 규명된 바는 없지만 그 의미를 둘러싸고 '북쪽', '흰색', '풍요로운' 혹은 '자연의'라는 세 가지 입장이 대립하고 있다. 씨족명 '바이~'는 시베리아 제민족 사이에 넓게 분포되어 있다. 먼저 알타이제어 만주-퉁구스어파에 속하는 에벤키, 에벤, 나나이, 울치, 오로크, 오로치, 만주족 그리고 몽고어파와 투르크어파에 분포되어 있으며 예니세이어족이나 고립어족에서도 발견된다. 하지만 이 어근의 씨족명이 에벤키족 사이에서 가장 많이 발견되는 점으로 미루어 이 씨족명은 프리바이칼리예의 에벤키족에서 기원하여 인근의 부랴트, 몽골, 야쿠트족 사이로 넓게 전파된 뒤 이후 동쪽으로는 아무르강의 닙흐족, 북쪽으로는 유카기르와 케트족 같은 예니세이 고아시아제어권 민족, 서쪽으로는 엔츠족과 셀쿠프족 같은 사모예드제어권 민족에게로 전파된 것으로 보인다. 씨족명 '킴~'은 먼 고대에 기원하며 만주-퉁구스어파에 존재하는 유사한 단어, 에벤키족 씨족명 어근 '킴~'과 음성학적으로 유사한 중국인의 성 '김', 에벤키족의 설화를 바탕으로 그 의미를 유추할 수 있었다. 그 결과 씨족명 '킴~'은 '사람'이라는 의미를 지니고 있지만 금, 쇠, 돌과도 일정정도 관련이 있다는 결론에 도달했다. 또 씨족명 '킴~'은 시베리아 소수민족 사이에 널리 분포되어 있지만 에벤키족 사이에 가장 많이 분포되어 있으며 중국 인근과 페르시아에도 분포되어 있었다. 씨족명 '킴~'의 기원은 명확하게 규명할 수 없지만 먼 고대 바이칼 인근의 에벤키족에 편입된 후 만주-퉁구스의 제민족 사이에 널리 전파되었고 더 나아가 투르크제민족 사이로 전파되었음을 알 수 있었다. 씨족명 '샤마/사마~'는 알타이어족의 만주-퉁구스제어권, 투르크제어권, 우랄어족의 사모예드어제어권 민족 등 시베리아의 전역에 널리 분포되어 있으며 음성적 형태도 무척 다양한데 에벤키족 사이에 가장 널리 분포되어 있다. 이 씨족명이 알타이어족과 우랄어족의 제민족 사이에서 발견된다는 점은 이 두 어족의 민족들이 아주 먼 과거에 관련이 있었다는 증거이다. 이 씨족명은 오로크족을 제외한 만주-퉁구스제어권의 모든 민족 사이에서 발견되는데 이에 대한 규명이 필요해 보인다.