본 논문에서는 통계기반의 복합명사 분해 방법과 어휘의미망(U-WIN)과 사전 뜻풀이에서 추출한 의미관계 정보를 이용하는 한국어 복합명사 의미 태깅 시스템을 제안한다. 본 시스템은 크게 복합명사 분해, 의미제약, 그리고 의미 태깅의 세 가지 부분으로 이루어진다. 분해과정은 세종말뭉치에서 추출한 위치별명사 빈도를 사용하여 최적의 구성 명사 분해 후보를 선정하고 의미제약을 위한 구성 명사 재분해와 외래어 복원의 과정을 수행한다. 의미범위 제약과정은 유사도 비교의 계산량을 줄이고 정확도를 높이기 위해 원어 정보와 Naive Bayes Classifier를 이용해 가능한 경우 구성 명사의 의미를 선 제약한다. 의미 분석 및 태깅 과정에서는 bigram 구성 명사의 각 의미 유사도를 구하고 하나의 체인을 만들어가며 태깅을 수행한다. 본 시스템의 성능 평가를 위해 표준국어대사전에서 추출한 3음절 이상의 40,717개의 복합명사를 대상으로 의미 태깅된 테스트 셋을 구축하였다. 이를 이용한 실험에서 99.26%의 분해 정확도를 보였으며, 95.38%의 의미 분석 정확도를 보였다.
예능프로그램에서 자막은 보충적인 설명이나 음향을 보완하는 보조적인 역할에서 재미와 감동을 극대화시키는 흥미유발형 자막 형태로 발전하였다. 본 연구는 JTBC <비정상회담>을 중심으로, 흥미유발형 자막의 특성과 시청자에게 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 연구방법론으로는 내용분석과 텍스트 분석을 병행하였다. 내용분석 결과, 전체 자막 수에 대비하여 흥미유발형 자막은 약 10~20%로 매회 일정비율을 유지하고, 제작진은 출연진의 캐릭터 구축 및 강화를 위해 출연진에게 별명을 설정하여 반복적으로 사용하고 있었다. 텍스트 분석 결과, 수용자는 프로그램에서 주로 사용된 자막 내용에 따라 출연진을 인식하고 있었다. 예능프로그램에서 제작진이 주관적으로 개입하여 의도적으로 사용하는 흥미유발형 자막은 출연진의 이미지를 형성하고, 수용자가 출연진을 인식하는 데 중요한 영향을 미쳤다. 자막을 사용하는 데 있어, 제작진의 신중한 자세와 능동적인 정보 소비자로서의 시청자의 역할이 필요하다.
유비쿼터스 네트워크 통신에서 각 센서는 저 전력과 초경량으로 인해 여러 가지 제한을 가지므로 그동안 센서의 특성을 고려한 여러 가지 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 센서노드의 신분정보의 노출을 최소화하기 위하여 alias를 사용함으로써 등록과 인증을 수행하는 과정을 개선하고 익명성을 제고하는 방법을 제안하였다 등록과 인증과정에서 센서노드의 제한된 기능을 고려하여 RA(Relay Agent)를 도입하였고 SM(Service Manager)로부터 alias를 부여받아 각 센서노드의 신분정보의 익명성을 개선하였다. 센서노드의 개인 정보는 등록 및 인증과정은 물론 node간의 통신과정에서 안전한 보안이 보장되었으며, 계산 량 및 보안성 분석결과 센서노드의 계산 량 증가 없이 RA, SM의 연산 량 일부증가 만으로 보안수준이 향상되었음을 확인하였다.
본 연구는 4차 산업혁명과 관련하여 각광을 받고 있는 가상현실 기술을 화재재난 대비를 위한 훈련과정에 도입하기 위한 연구이다. 최근에 발생한 제천화재와 밀양화재 사례가 보여주는 것처럼 화재재난을 대비하기 위한 화재재난훈련의 필요성은 계속적으로 커지고 있다. 재난발생시 사람들은 정신적 혼란 상태에 빠지게 되며 이를 재난인격이라 한다. 재난에서 생존하기 위해서는 재난상황을 미리 경험하여 자신의 재난인격을 극복할 수 있는 힘을 길러야 한다. 따라서 재난인격을 극복하기 위한 훈련이 필요하며 가상현실은 물리적 공간이 없이도 체험이 가능하다는 점에서 훌륭한 훈련수단이 될 수 있다. 또한 가상현실의 단점을 보완하기 위해 주기적인 실제 재난대피훈련을 병행해야 한다. 가상현실을 이용한 화재재난훈련을 도입하여 국민에게 보급하기 위해서 과거 정보화사업 중에 성공한 국민 PC 사업을 벤치마킹한 국민 VR 사업을 도입해야 한다. 또한 안전대비 훈련 전체를 포괄할 수 있는 국민안전포인트 제도를 도입하여 재난대비훈련과 건축물 보강 등을 통합적으로 관리해야 한다. 국민 VR 사업과 국민안전포인트제도가 성공적으로 도입된다면 한국이 '재난공화국'이라는 치욕적인 별명을 벗어날 수 있는 기반이 될 것이다.
본 연구는 문학 텍스트를 활용한 머신러닝 기반 가상 캐릭터(virtual character) 구현을 위해 텍스트 내의 화자 지시어가 지시하는 화자를 판별할 수 있는 규칙을 제안하는 것을 목적한다. 선행 연구에서, 본 연구자는 문학 텍스트를 기계 학습에 적용할 때, 별칭, 별명, 대명사와 같은 화자 지시어들이 특정한 분석 규칙 없이는 기계가 화자를 제대로 파악하지 못하여 학습을 제대로 수행할 수 없다는 점을 발견하였다. 본 연구는 이를 해결하는 방법으로 '화자 지시어(대명사 포함)가 지시하는 화자를 찾는 9가지 규칙'을 소개한다: 위치, 거리, 대명사, 가주어/진주어, 인용문, 화자수, 등장인물 외 지시, 복합 단어 지시, 화자명 분산이 그것이다. 문학 텍스트 내의 등장인물을 가상 캐릭터로 활용하기 위해서는 기계가 이해할 수 있는 방식으로 학습 텍스트를 제공해야 한다. 본 연구자는 본 논문을 통해 제안한 화자 찾기 규칙이 문학 텍스트를 머신러닝에 활용할 때 발생할 수 있는 시행착오를 줄이고, 원활한 학습을 수행하게 하여 질적으로 우수한 학습 결과를 산출할 수 있게 해 줄 것으로 기대한다.
본 연구는 2021년 현재 13년간 계속되어온 CBS의 <김현정의 뉴스쇼>(이하 <뉴스쇼>)의 콘텐츠 특성과 트랜스 미디어로의 변화에 주목하고자 한다. <뉴스쇼>가 다른 시사프로그램과 차별적인 점은 두 가지이다. 첫째, 시사프로그램으로서 제한된 시간의 한계에도 불구하고 '탐정 손수호' 코너를 통해 사건의 진실을 추적하는 탐사보도, 탐사 다큐의 형식을 시도한다. 둘째, <뉴스쇼>의 인터뷰는 다양한 사건·사고의 당사자, 유가족, 피해자 등 자신의 목소리로 직접 출연하는 당사자 보도를 통해 소수자 문제의 가시화를 위해 불가피한 당사자성을 뉴스에 담아왔다. 정통 시사 라디오프로그램 <뉴스쇼>는 2018년 11월부터 트랜스미디어 콘텐츠인 <댓꿀쇼>(댓글 읽어 주는 꿀같이 재미있는 쇼)를 제작하고 있다. <댓꿀쇼>는 <뉴스쇼> 라디오 본방송이 끝난 후 유튜브에서 실시간으로 방송된다. 스핀오프(spin-off) 콘텐츠로서 '댓꿀쇼'의 특징은 스탭과 MC, 출연자의 경계 허물기 및 '부캐' 활용을 통한 역할 바꾸기 등을 들 수 있다. 라디오 시사프로그램의 여성 진행자로서 다양한 이슈의 주인공들과의 인터뷰를 통해 눈높이 소통과 공감의 캐릭터를 구축해 온 MC 김현정, '하트 피디'라는 별명을 얻으며 새로운 부케로 성장한 유창수 PD, CBS 대기자 출신의 베테랑 현장전문가 변상욱, 팩트 체크와 뉴스 비하인드 스토리텔러 김준일, 잡학다식 문화평론가 김민하 등의 캐릭터 활용을 통해 정통 시사프로그램의 고정된 정체성을 일상정치와 문화 영역으로 확장함으로써 수용자들의 능동적 참여와 호응을 이끌어내고 있다. 본 논문에서는 '댓꿀쇼'의 대표적인 방송 사례(미국 대선 국면에서의 BTS 팬덤 아미의 저항과 활약, N번방(박사방) 사건 보도) 분석을 통해 트랜스미디어 시대의 시사프로그램의 새로운 정체성 확장이 디지털 시민의 비판적 참여와 공동체 의식 함양에 미치는 효과를 고찰한다.
중국 최고의 의약서인 신농본초경(Shennong Classics of Material Medic)과 중국 명대($1368{\sim}1644$)에 이시진이 저술한 본초강목 등 여러 문헌에 기록으로 전해지고 있는 백봉오골계의 의약적 기능을 볼 때 백봉오골계육은 건강 기능 식품의 신소재로서 개발할 만한 충분한 가치가 있다. 본 연구에서는 약계인 백봉오골계가 우리나라 재래 오골계인 연산오골계와 해부학적 특성과 고기의 영양성분에 있어서 어떤 차이점이 있는가를 조사하였다. 1. 백봉오골계의 해부학적 특성 1) 백봉오골계는 깃털이 눈과 같이 희고 깃털의 우판(羽辦)은 가늘게 갈라져 있어 유연한 견사(silk)와 같다. 연산오골계의 깃털은 일반 닭과 같은 모양이고 검은색이다. 2) 백봉오골계의 벼슬은 phoenix crown이라는 별명을 가지고 있는데 일반 닭과는 모양이 다르며, 벼슬은 수컷 경우 장미모양, 산딸기 또는 오디 모양이며, 암컷의 경우 자주 빛깔의 산딸기 또는 오디 모양이다. 3) 백봉오골계의 부리(beak)는 짧고 단단하며 납빛 blue(leaden blue)이고 얼굴은 매끈하고 우아하며 육수는 자색을 띤 창백색이다. 4) 백봉오골계의 눈 홍채는 암갈색 내지는 검정색(dark dark brown)이고 가장 큰 특징 중의 하나는 공작 색(peacock green) 또는 터키 옥색(lightblue turquoise)과 같은 귓불(earlobes)을 가지고 있는 것이다. 연산오골계는 흑회색의 오디 모양의 벼슬을 가지고 있으며 부리(beak)는 길고 단단하며 얼굴은 크고 육수는 적자색을 띤다. 눈의 홍채는 검정색을 가지고 있다. 5) 백봉오골계의 꽁지는 짧은 편이고 많지 않은 부드러운 깃으로 되어 있고 연산오골계 꽁지는 일반 닭과 같다. 6) 백봉오골계의 머리에는 수술(tassel)이 있으며 너무 크게 자라서 앞이 보이지 않는 것도 있다. 턱수염이 있는 종(bearded)과 턱수염이 없는 종(non bearded)이 있다. 7) 백봉오골계의 발가락 수는 5개로 이루어져 있다. 다리는 짧고 흑회색이며 바깥쪽에 깃털이 나 있다. 연산오골계의 발가락 수는4개로 이루어져 있으며 다리 부분에 깃털이 없다. 8) 백봉오골계와 연산오골계의 총 신장을 비교해 볼 때 암수 모두 연산오골계가 백봉오골계 암수보다 훨씬 더 크다는 것을 알 수 있다. 9) 백봉오골계의 피부는 곱고 검푸른색 또는 흑회색이며, 모공은 연산오골계에 비해 모공수가 적고 모공이 가늘다. 연산오골계의 피부는 거칠고 짙은 흑회색을 띠며 백봉오골계보다 모공수가 더 많고 모공도 더 크다. 10) 백봉오골계와 연산오골계는 모두 일반 양계와는 달리 근육, 내장, 뼈 등이 일반적으로 흑회색을 띠고 있다. 2. 백봉오골계 육의 일반 성분과 Mineral 함량 1) 백봉오골계육은 연산오골계육과 일반 양계육에 비해 수분과 지방 함량은 적고, 단백질과 회분 함량이 높은 것이 특징 이다. 2) 백봉오골계는 칼슘(Ca), 인(P), 철(Fe), 칼륨(K), 아연(Zn)의 함량은 모두 다리살이 가슴살보다 더 높은 경향을 보였으며 특히 철(Fe)의 함량은 가슴살보다 약 5.6배, 아연(Zn)은 약 5.2배나 높았다. 그러나 연산오골계는 칼슘(Ca)과 철(Fe), 아연(Zn)만이 다리살이 가슴살 보다 더 높았고 인(P)과 칼륨(K)은 가슴살이 다리살보다 더 높은 경향을 보였다. 가슴살과 다리살 중의 Mineral 함량을 비교해 보았을 때 인(P), 철(Fe), 칼륨(K), 아연(Zn)의 함량은 백봉오골계가 연산오골계보다 높은 경향을 보였으며 칼슘(Ca)함량만이 백봉오골계보다 연산오골계가 높은 경향을 보였다. 3) Fe의 함량은 백봉오골계와 연산오골계 모두 다리살이 가슴살보다 더 높았으며, 다리살 중의 Fe 함량을 비교해 보았을 때 백봉오골계가 3.9 mg%, 연산오골계가 1.0 mg%로서 백봉오골계가 연산오골계보다 약 4.0배나 더 높았다. 4) Zn의 함량도 백봉오골계와 연산오골계 모두가 다리살이 가슴살보다 훨씬 더 높은 경향을 보여주었다. 연산오골계의 경우 Zn 함량은 가슴살이 0.6 mg%, 다리살이 2.3 mg%로서 다리살이 가슴살보다 약4배 높았다. 백봉오골계의 경우 Zn함량은 가슴살이 0.5 mg%, 다리살이 2.6 mg%로서 다리살이 가슴살보다 약 5배 정도 높았다. 5) K의 함량은 백봉오골계가 가슴살과 다리살 모두에서 연산오골계보다 높았다. 그리고 백봉오골계는 가슴살보다는 다리살이 연산오골계는 다리살보다는 가슴살이 K함량이 높았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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