• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.143-156
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• 2012

누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제48권3호
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• pp.96-119
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• 2015

이 연구는 중국의 중세 목조건축을 대상으로 귀포(轉角鋪作)의 변천을 고찰한 것이다. 연구의 목적은 당대(唐代)부터 금대(金代)에 건축된 목조건축 중 중국정부가 전국중점문물보호단위(國保)로 지정 보호하고 있는 71동의 건물을 대상으로 귀포의 시기별 변천 양상을 살펴보고 변화요인을 파악하는데 있다. 이 연구에서는 귀포를 구성하는 좌우대(左右隊)의 다양한 결구유형에 주목하여 귀포의 변천과 전개과정을 고찰했다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 귀포의 형식 변화는 건축을 주도했던 장인들의 좌우대에 대한 인식 변화와 깊은 관련이 있다. 초기의 귀포에서는 소첨과 대첨으로 구성되는 중공조(重?造) 구성과 일두삼승(一斗三升)의 첨차 구성 원칙이 잘 유지되었으나 건축기술의 발달로 귀포의 출목부(出目部)에 귀잡이한대(말각공)와 좌우대가 결구되면서 다양한 형식이 나타났다. 초기의 귀포에서 진일보한 과도기형 귀포는 홀수 단에 놓인 좌우대의 모양에 따라 세 가지 유형으로 구분된다. 즉 귀한대에 면해 좌우대의 뺄목이 형성되지 않은 '무(無)뺄목형'(요, 북송)을 비롯한 좌우대의 뺄목이 사두(?頭)와 같은 모양인 '사두뺄목형'(북송, 금)과 좌우대의 뺄목이 소공두(小?頭)와 같은 '소공두형'(남송, 금)이 그것이다. 귀포의 후기형인 정형은 각 출목에 사두가 결구되는 유형으로 비록 요대에 형성되었지만 폭넓게 적용된 시기는 원대이후로 추정된다. 요대(遼代)에 이르러 건물의 지붕이 대형화되고 처마가 길게 돌출되는 변화가 나타나면서 하중이 집중되는 귀포를 구조적으로 보강할 필요가 생겼다. 이 시기에 처음 사용된 귀잡이한대는 귀포의 구조 보강을 위해 사용되었지만 이후 귀포의 형식 변화에 큰 영향을 미친 것으로 파악된다. 그리고 요대(遼代)에 발달한 공포재인 익형공(翼型?)은 귀포를 비롯한 건물의 공포형식이 투심조(偸心造)에서 계심조(計心造)로 변화하는데 큰 영향을 주었으며, 이와 같은 변화는 무앙계 건축을 중심으로 귀포의 정형화에 가장 큰 영향을 미쳤다. 하지만 동시기 하앙계 건축에서는 무앙계에 비해 귀포가 '사두(?頭)뺄목형'에서 '소공두형'으로 바뀌는 변화가 서서히 일어났다. 무엇보다 귀포의 변화에 요대의 건축특성이 중요한 역할을 하였음이 주목된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.21-41
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• 2019

정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.