• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.498-509
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• 2018

<쥬피터 어센딩>은 앞선 SF영화와는 사뭇 다른 철학적인 사상이 내포되어 있다. 그 사상은 제카리아 시친의 사상을 차용한 것이다. 시친은 아주 독특한 관점에서 지구 및 인류의 역사를 이야기 하고 있다. 우리 인류는 이 행성의 지적생명체(인간은 그들을'신'이라 불렀다고 한다)가 인류를 창조하고 고대의 문명도 그들이 가져다주었다는 것이다. 본 연구에서는 제카리아 시친의 사상이 학계와 종교계에 비상한 관심 속에 있고 그의 사상들이 현재 발굴되어지고 있는 고고학적 증거들에 의해서 많은 부분들이 지구상의 미스터리들을 해결하는 쾌거를 보여주고 있는 시점에서 SF영화라는 예술장르와의 비교분석이 가능하다는 판단아래 <쥬피터 어센딩>의 분석을 진행 하여 시친이 전하고자 하는 메시지와 SF영화의 두 요소사이의 공감대를 형성할 수 있었던 요인을 찾고 시친과 SF영화<쥬피터 어센딩>의 내러티브에 등장하는 교차영역을 중심으로 시친의 사상을 찾아 분석 한다.

• 베이커리
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• 6호통권347호
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• pp.132-135
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• 1997

• 디지털콘텐츠
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• 2호통권93호
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• pp.34-39
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• 2001

웹캐스팅 비즈니스에 있어서 콘텐츠의 중요성은 굳이 언급하지 않아도 될 정도로 크다. 쥬피터 커뮤니케이션즈의 조사에 근거하면, 미디어 사업에서의 콘텐츠의 중요성이 사업성을 좌우하는 절대적인 기준으로서 콘텐츠 기획 제작 보급이 70%정도 차지한다고 할 정도이다. 특히 웹캐스팅 비즈니스는 웹미디어 비즈니스이기 이전에 콘텐츠 비즈니스이므로 콘텐츠의 중요성은 더욱 크다. 콘텐츠 기획과 제작능력이 웹캐스팅 비즈니스의 최대의 관건이자 최고의 경쟁력임을 명심해야 한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권1호
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• pp.133-150
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• 2021

이 연구의 목적은 공공도서관의 도서 분류를 위해 표제를 대상으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 조사하는데 있다. 데이터 분석은 아나콘다 플랫폼의 쥬피터 노트북을 통하여 파이썬의 싸이킷런 라이브러리를 이용하였다. 한글 형태소 분석을 위해 KoNLPy 분석기와 Okt 클래스를 사용하였다. 분석 대상은 공공도서관의 KORMARC 레코드에서 추출된 2,000건의 표제 필드와 KDC 분류기호(300대와 600대)이었다. 6가지 머신러닝 모델을 이용하여 데이터를 분석한 결과, 도서 분류에 머신러닝 적용 가능성이 있다고 판단되었다. 사용된 모델 중 표제 분류의 정확도는 신경망 모델이 가장 높았다. 표제 분류의 정확도 향상을 위해 도서 표제에 대한 조사와 표제의 토큰화 및 불용어에 대한 연구 필요성을 제안하였다.