아ㆍ태 무선통신포럼(AWF)은 기존의 APT IMT-2000 Forum을 2003년 APT 관리이사회에서 한국의 제안으로 확대 개편한 조직으로, IMT-2000 등 무선 통신 전반에 관한 선진 기술 및 문제점 등 각종 이슈에 대하여 회원국 간 의견조율 및 협력체제 구축을 목적으로 함
본 연구는 현재 디지털 뉴스 유통 과정이 개인의 선택, 이에 기반한 미디어의 선택으로 인해 이용자들에게 정치적으로 편향된 정보를 제공할 수 있다는 점에 초점을 맞추고 개인의 뉴스 선택에 영향을 미치는 요인과 이용자의 정파적 선호에 맞춤화된 뉴스가 추천됐을 때 발생할 수 있는 의견변화와 정치참여의 효과를 탐색적으로 분석했다. 자신의 정파적 선호에 부합하는 뉴스를 선택하는 선택적 노출의 현상은 개인이 한정적 정보처리를 많이 이용하고, 정치적 신념이 같은 집단 간의 높은 토론 효능감을 경험할수록 그 정도가 높은 것으로 니타났다. 선택적 노출의 정도가 높은 개인에게 정파적 성향과 일치하는 일방향 메시지의 뉴스를 무작위로 제공했을 때 기존 의견이 강화되는 방향으로 의견 공고화와 의견보강 정보처리가 일어나면서 온라인 정치참여가 높아지는 경향성이 발견되었다. 반면 이들에게 미디어가 경쟁하는 두 정파적 입장을 균형있게 다룬 양방향 메시지 뉴스를 무작위로 제공했을 경우 상대편의 견해와 논지를 이해하고 더 나은 의견이 있다면 기존 의견을 조정해보려는 의향이 함께 발견되었다. 이 연구는 숙의민주주의 과정에서 다양한 의견을 균형있게 이용하는 것의 중요성을 지적하고 이와 관련한 미디어 리터러시의 필요성을 제안했다.
본 연구의 목적은 메타버스와 디지털 교육, 그리고 미래교육과 관련된 전문가들의 의견을 바탕으로 델파이 조사 방법론과 심층 인터뷰 방법론을 적용하여 메타버스와 메타버스 리터러시의 정의를 도출하고 메타버스 리터러시의 구성 요소를 정립, 제시하기 위함이다. 1차 델파이 조사에 참여한 전문가는 9명이며, 자료수집은 2022년 1월 12일부터 1월 17일까지 전자우편으로 발송되고 회송되었다. 2차 심층 인터뷰에 참여한 전문가는 4명이며, 자료수집은 2022년 3월 1일에서 3월 19일까지 각 전문가와 zoom을 통해 4회의 1:1 인터뷰로 진행되었다. 1차 델파이 조사에서 메타버스의 개념 정의를 위한 기초의견을 수렴하기 위해 기존에 정의된 6명의 국내 학자들의 개념 정의를 선별하여 그에 대한 동의 정도를 5점 리커트 척도로 평가하는 방식으로 조사하였고 추가 의견을 설문하였다. 메타버스 리터러시의 개념 정의를 위한 의견수렴을 위해 기존에 정의된 메타버스 리터러시의 정의에 대한 동의 정도와 추가 의견을 취합하였다. 메타버스 리터러시 구성 요소의 선정 및 프레임워크 개발을 위해 기존에 개발된 메타버스 리터러시 프레임워크를 제시하고 메타버스 리터러시를 구성하는 12개의 하위 개념 구성 요소들에 대한 동의 정도와 추가 의견을 수렴하였다. 델파이 조사 결과를 종합하여 메타버스와 메타버스 리터러시를 재정의하였고, 메타버스 리터러시의 개념 구성 요소를 포함한 프레임워크를 재정리하여 2차 전문가 심층 인터뷰를 실시하였다. 심층 인터뷰에서는 델파이 조사 결과로 재정립된 메타버스와 메타버스 리터러시에 대한 정의 및 메타버스 리터러시 프레임워크에 대한 심층 피드백을 수렴하였다. 1,2차 조사 결과를 토대로 최종 정의들과 프레임워크를 제안하였고, 마지막으로 연구의 함의와 한계점, 그리고 후속 연구의 제안을 제시하였다.
급속한 전자상거래의 발전으로 인하여 온라인상으로 상품을 구매하고 그에 대한 평가를 작성하는 것이 일반적인 구매 패턴이 되었다. 구매자들의 상품평은 다른 잠재적인 소비자들의 상품 구입을 이끌어내는데 큰 동기가 된다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서는 상품평의 성질에 부합하는 순위를 부여하지 않기 때문에, 사용자가 구입 결정을 위하여 수많은 상품평에 포함된 의견들을 효과적으로 검토하기는 쉽지 않다. 일반적으로 상품평은 감정적이며 주관적인 의견을 포함하고 있다. 그래서 이러한 상품평에 순위를 부여하는 방법은 일반 웹 검색과는 달라야 한다. 본 논문에서는 오피니언 마이닝 기술을 이용하여, 사용자의 의도에 따라 상품평 데이터에 대해 순위를 결정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자의 검색어뿐만 아니라 상품평 내에 주관적인 의견의 포함 여부 및 감정 극성의 엔트로피 등을 고려하여 상품평의 가치를 판단하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 검증하였다.
시각 프로그램은 GUI(graphic user interface)모듈과 프로세스 로직(logic) 모들로 구성된다. 시각 프로그램의 빠른 개발을 위한 대부분의 RAD(rapid application development)툴 들은 큰 규모의 시각 프로그램 개발에 있어 다중 개발자 참여를 지원하지 않는다. 또한 기존의 공동 작업 도구는 우선권 및 병행성(concurrency) 제어에 있어 유연성이 부족한 단점이 있다. 본 논문은 시각 프로그램 개발에 있어 개발자간 즉각적인 의견 교환을 통한 분업 개발을 지원할 수 있는 공동 개발 환경을 제안하다. 제안하는 공동 개발 환경은 개발자간 다양한 개발 정보 교환과 의견 수렴을 위한 통신 창을 제공하며 공동 작업 공간에서의 개발 공유 객체에 대한 접근 우선권 및 병행성 제어를 위한 실시간 작업 제어기를 포함한다. 따라서 개발자들은 공동 개발 단계에서 충분하고 즉각적인 의견 수렴이 가능하고 공동 개발 과정에 대한 일관성과 신뢰성을 유지할 수 있다. 특히, 제안하는 공동 개발 환경은 대규모 시각 프로그램 개발에 있어 단일 개발자의 개발 부담을 줄이고 개발자의 개발 능력과 특성에 따라 분산 형태의 공동 개발 참여를 유도하여 관련 시각 프로그램 개발 속도와 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.
대한인쇄문화협회는 '출판및인쇄진흥법' 제정에 따른 후속조치의 일환으로 마련한 출판인쇄진흥제안서에 인쇄분야 진흥방안을 제출했다. 출판 인쇄 서점 전자책 분야가 총망라된 이 제안서는 앞으로 인쇄출판 정책의 기본 자료로 이용될 예정이며 대통력직인수위원회에도 보고됐다. 대한인쇄문화협회는 지난해 10월 문화부와의 협의를 통해 동 제안서에 인쇄진흥 방안을 담기로 하고 인쇄연합회와 서울인쇄조합 등 각 단체에 의견 제출을 요청하는 한편 오세익전문이사와 유창준국장이 집필진으로 참여하여 12월 초에 문화부에 제출한 바 있다. 다음은 제출된 원고중 진흥방안 부분을 발췌, 요약한 내용이다.
소셜 네트워크 서비스(SNS)의 활성화로 웹상에는 방대한 양의 온라인 리뷰들이 생산되고 있으며, 이러한 온라인 리뷰들은 다양한 콘텐츠들에 대한 의견 데이터로써 콘텐츠 이용자와 제공자들에게 가치 있는 정보로 활용되고 있다. 한편, 온라인 리뷰에 대한 중요도가 높아짐에 따라 온라인 리뷰를 분석하여 글쓴이의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 추출해 내는 오피니언마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 오피니언마이닝 연구들에서는 리뷰의 의견 분류에만 초점을 맞추어 감성 분석 기법을 설계하였기 때문에 리뷰 속에 내포되어있는 작성자의 자세한 만족도까지는 알 수 없었으며, 감성 분석 기법이 특정 콘텐츠에 한정되어있어 도메인이 같지 않은 다른 콘텐츠들에는 적용될 수 없다는 문제점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존 의견 분류 방법에 강도를 주어 좀 더 세밀한 감성 분석을 수행하고, 이 결과를 통계적 척도에 적용하여 리뷰에 내포되어 있는 작성자의 자세한 만족도를 도출 할 수 있는 감성 분석 기법을 제안한다, 그리고 제안한 기법을 바탕으로 도메인에 상관없이 다양한 콘텐츠에 적용되어 콘텐츠의 만족도를 분석 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 방대한 양의 리뷰 데이터들을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 빅 데이터 처리도구인 하둡을 기반으로 시스템을 구축하였다. 본 시스템을 통해 콘텐츠 이용자는 보다 효율적인 의사결정을, 제공자들은 빠른 반응분석을 할 수 있어 본 시스템은 사용자의 의견을 필요로 하는 다양한 분야에 매우 실용적으로 활용 될 것으로 기대한다.
대부분의 다기준 의사결정 문제에서는 복잡한 문제를 다루기 때문에 의사결정 과정에 한 사람이 아닌 여러 사람의 의견을 필요로 한다. 기존의 퍼지 병합 방법에서 여러 사람이 제출한 퍼지한 의견을 병합하는 방법으로 최소값, 최대값, 평균값등과 같은 연산자가 사용되었다. 그러나, 이들 방법은 의사결정 과정에 의사결정시의 상황을 적절히 반영할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 여러 스텝들이 제출한 퍼지한 의견을 의사결정자가 상황에 따라 병합할 수 있는 퍼지 다기준 의사결정 지원 시스템 모델을 제안한다. 또한, 이에 관련된 알고리즘을 설계하고 이를 위한 프로토타입 시스템을 개발하였다.
오늘날 인터넷은 개인의 감정, 의견을 서로 공유할 수 있는 공간이 되고 있다. 하지만 인터넷에는 너무나 방대한 문서가 존재하기 때문에 다른 사용자들의 감정, 의견 정보를 개인의 의사 결정에 활용하기가 쉽지 않다. 최근 들어 감정이나 의견을 자동으로 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 감정 분석에 관한 기존 연구들은 대부분 어구의 극성(polarity) 정보가 있는 감정 사전을 사용하고 있다. 하지만 인터넷에는 나날이 신조어가 새로 생기고 언어 파괴 현상이 자주 일어나기 때문에 사전에 기반한 방법은 한계가 있다. 본 논문은 감정 분석 문제를 긍정과 부정으로 구분하는 이진 분류 문제로 본다. 이진 분류 문제에서 탁월한 성능을 보이는 Support Vector Machines(SVM)을 사용하며, 문서들 간의 유사도 계산을 위해 문장의 부분 문자열을 비교하는 문자열 커널을 사용한다. 실험 결과, 실제 영화평에서 제안된 모델이 비교 대상으로 삼은 Bag of Words(BOW) 모델보다 안정적인 성능을 보였다.
정치적 사안에 대한 대중의 의견과 인식을 객관적으로 이해하기 위한 방법으로 텍스트 마이닝을 통한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다. 기존 어휘 사전에 기반한 텍스트 마이닝 알고리즘은 신조어와 같이 사전에 수록되지 않은 어휘를 분석하는데 한계가 나타난다. SNS를 통해 나타나는 사용자들의 의견은 많은 경우 신조어와 비속어를 포함하는데, 이러한 어휘들을 효과적으로 분석하지 못한다면 정확한 대중의 인식과 의견을 파악하기 어렵게 된다. 본 논문은 정치 섹션의 뉴스 댓글로부터 정치적 의미성을 지니는 신조어와 비속어를 효과적으로 추출하는 방법을 제안하고, 추출한 신조어휘들의 의미와 맥락을 이해하기 위한 다양한 방법을 제시하였음.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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