• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.59-76
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• 2014

스마트 미디어 장치의 발달로 인하여 시공간적인 제약이 없이 비디오를 시청 가능한 환경이 제공됨에 따라 사용자의 시청행태가 수동적인 시청에서 능동적인 시청으로 계속해서 변화하고 있다. 사용자는 비디오를 시청하면서 비디오를 볼 뿐 아니라 관심 있는 내용에 대한 세부적인 정보를 검색한다. 그 결과 사용자와 미디어 장치간의 인터랙션이 주요 관심사로 등장하였다. 이러한 환경에서 사용자들은 일방적으로 정보를 제공해주는 것보다는 자신이 원하는 정보를 웹 검색을 통해 사용자 스스로 정보를 찾지 않고, 쉽고 빠르게 정보를 얻을 수 있는 방법의 필요성을 인식하게 되었으며 그에 따라 인터랙션을 직접 수행하는 것에 대한 요구가 증가하였다. 또한 많은 정보의 홍수 속에서 정확한 정보를 얻는 것이 중요한 이슈가 되었다. 이러한 사용자들의 요구사항을 만족시키기 위해 사용자 인터랙션 기능을 제공하고, 링크드 데이터를 적용한 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 여러 분야 중에서 사람들이 가장 관심 있는 분야중 하나인 요리를 선택하여 문제점을 발견하고 개선하기 위한 방안을 살펴보았다. 요리는 사람들이 지속적인 관심을 갖는 분야이다. 레시피, 비디오, 텍스트와 같은 요리에 관련된 정보들이 끊임없이 증가하여 빅 데이터의 한 부분으로 발전하였지만 사용자와 요리 콘텐츠간의 인터랙션을 제공하는 방법과 기능이 부족하고, 정보가 부정확하다는 문제점을 가지고 있다. 사용자들은 쉽게 요리 비디오를 시청할 수 있지만 비디오는 단 방향으로만 정보를 제공하기 때문에 사용자들의 요구사항을 충족시키기 어렵고, 검색을 통해 정확한 정보를 얻는 것이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 요리 비디오 시청과 동시에 정보제공을 위한 UI(User Interface), UX(User Experience)를 통해 사용자의 편의성을 고려한 환경을 제시하고, 컨텍스트에 맞는 정확한 정보를 제공하기 위해 링크드 데이터를 이용하여 사용자와 비디오 간에 인터랙션을 위한 요리보조 서비스 시스템을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 한국조경학회지
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• 제49권2호
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• pp.128-140
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• 2021

본 연구는 도보관광의 대표적 대상인 제주 올레길의 유형별 대표자원을 대상으로 Landscape Ecology 이론을 적용하여 생태문화적 특성을 파악하였고, 올레길 자원의 경관생태학적 해석 기법을 정립하였다. 제주 올레길 유형분류는 올레길 주변 대표경관, 주요 토지이용, 식생현황을 중심으로 비오톱유형을 조사하여 12개 유형으로 구분하였다. 제주 올레길 도보 관광자원 유형분류는 생태관광 자원분류 유형을 토대로 자연자원 7개 중분류 유형, 인문자원 7개 중분류 유형으로 구분하였고, 각 자원을 경관생태학 구성 체계와 동일하게 Geotope, Biotope, Anthropotope으로 특성화하여 유형별 특성을 파악하였다. Geotope 자원은 해안 및 해변, 바위, 암반, 폭포, 지질 및 주상절리, 오름 및 분화구, 수자원, 지형경관 조망점 등이 해당되어 시각적 경관특성, Biotope 자원은 대경목 및 보호수, 곶자왈, 숲길 및 식생군락지, 생물서식지, 식생경관 조망점 등이 해당되어 생태특성, Anthropotope 자원은 해녀 및 전통문화, 포구 및 등대, 체험시설, 사찰 및 교회, 군사 및 봉수시설, 기타 역사·문화시설, 문화경관 조망점이 해당되어 지역문화 특성이 강하였다. 제주 올레길 유형별 대표자원은 제주에서만 볼 수 있는 해안, 오름, 곶자왈, 밭과 밭담, 제주가옥과 돌담이고, 제주 올레길의 생태문화를 알아보기 위해 올레길 유형을 대표하는 자원들의 구성요소와 다양한 기능들을 경관생태학적으로 해석하였다. 제주 해안의 생태문화적 특성을 살펴보면 해안은 검은 현무암 암반, 해안가 식생, 해안초지, 해안암반 식생, 겨울철새, 제주해녀 등이 있다. 오름은 독특한 화산지형으로 원형과 타원형의 산체, 오름 식생, 분화구 습지, 오름 지명 유래 및 전설, 설문대할망 설화, 말 방목 문화, 군사 목적의 사용, 민간신앙의 대상, 정상에서 조망경관 등이 있다. 곶자왈은 바위 요철 지형, 독특한 미기후 형성, 곶자왈 식생, 지명 유래, 과거 숯을 구웠던 문화, 기이한 형상의 나무와 덩굴식생이 특징이다. 밭담은 밭담구조 및 형태, 밭 재배 농작물, 밭담 서식생물, 제주 농업문화, 밭담경관 등이 있다. 마을은 현무암으로 쌓은 돌담과 지붕구조, 마을 어귀 정자목, 가옥내부 마당과 텃밭, 지역민들의 삶의 모습, 골목길 경관 등이 있다. 이런 자원들은 인간의 오랜 삶과 함께 서서히 변해왔고, 지금은 제주에서만 경험할 수 있는 독특한 경관이 되었다. 자원을 통합적으로 해석하여 특화된 콘텐츠를 제공함으로써 올레를 걷는 도보 관광객들은 자원들의 스토리를 알아가면서 깊이 있게 체험할 수 있고, 올레길의 지속가능한 이용 및 이용객 만족도를 높일 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제47권5호
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• pp.41-48
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• 2019

최신 정보통신기술이 다양한 분야에 접목되면서 우리의 일상은 급격한 속도로 변화하고 있으며, 스마트시티 개념이 확산되고 있는 반면, 조경분야에서는 기술진화에 의한 사회변화에 대비하려는 노력이 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 스마트공원의 개념을 정립하고, 공원 관련 스마트 기술 도입 현황을 파악하며, 기존에 조성된 스마트공원의 서비스에 대한 이용자의 인식과 활용도를 파악함으로써 향후 스마트공원 조성을 위한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 관련 문헌 및 선행연구 고찰, 전문가 토론, 국내외 사례조사를 실시하였으며, 국내 최초로 스마트공원 시범사업이 시행된 대구시 국채보상운동 기념공원의 이용자를 대상으로 스마트공원에 대한 인식 정도와 서비스 만족도를 조사하였다. 연구결과, 스마트공원이란 다양한 첨단 기술을 활용하여 이용자의 공원 체험을 향상하고, 효율적으로 공원을 유지 관리하며, 도시가 직면한 사회 및 환경문제를 해결하는 지속가능한 공원으로 정의할 수 있다. 현재까지 공원에 도입된 스마트기술은 인공지능 CCTV, 스마트 가로등, 미세먼지 알림장치 등 주로 안전 및 환경 분야에 집중된 것으로 나타났다. 실제 이러한 기술이 도입된 국채보상운동기념공원 이용자들을 대상으로 한 인식조사 결과, 홍보 부족 및 관리인 편의 중심의 기술도입으로 인하여 실제 이용자의 인식 정도는 매우 낮은 편이었다. 특히 역사성 있는 공원의 역사정보 전달을 위한 AR서비스 활용이 가장 저조한 반면, 태양열 벤치나 WiFi 등의 시설의 활용도가 가장 많은 것으로 조사되었다. 향후 스마트공원 조성 시 안전 및 환경 관리, 편의성 증진을 위한 서비스 뿐 아니라, 이용자가 체감할 수 있고, 이용자 요구에 맞는 다양한 콘텐츠 개발을 위한 노력이 필요할 것이다.

• 한국전통조경학회지
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• 제36권4호
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• pp.58-69
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• 2018

본 연구는 다양한 유적지 공간에서의 경관계획 및 시공기준에 대해 조경 분야에 적용 가능한 구체적 경관계획과 시공기준을 살펴보았으며, 이에 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 유적지의 유형은 보존상태 및 처리기법에 따라 분류되는데 보존 상태에 따른 분류는 건조물이나 구조물 등 지상에 노출된 유적과 매장문화재와 같이 지하에 매장된 유적, 유적에 대한 기록이나 명성이 전해져 오고 있으나 장소만 남은 유적 등으로 구분된다. 전시 처리기법에 따른 분류는 유적 주변을 격리하는 폐쇄와 유적 지상에서 관람할 수 있는 관통, 별도의 보호시설을 유적 위에 설치하는 중첩 등의 기법들로 분류되었다. 둘째, 유적지 관람 전시를 위한 조경계획의 원칙을 수립해보면, 유적을 구성하는 항목으로 영역의 구분, 유적의 표면처리, 수목식재, 시설물 설치 등으로 구분된다. 유적은 원형의 공간이 아닐 경우 구성요소간의 소재를 달리하여 공간을 구분하는 영역의 구분이 필요하다. 유구의 보존이 필요할 경우 복토가 바람직하며, 이를 위해서는 잔디나 관목류 등을 사용하는 것이 효율적으로 판단된다. 수목의 식재는 공간의 성격에 따라 도입을 검토해야 한다. 시설물은 유적의 영역과 성격에 따라 경관에 미치는 영향과 유적의 추가 발굴 등을 검토하여 신중한 접근이 요구된다. 셋째, 유적지 공간에서의 조경시공 원칙을 살펴본 결과 도출된 정비방법은 현상보존, 보호시설 설치, 복토, 수복, 복원, 이전, 재현 등으로 분류되었다. 현상보존은 제한적인 조경계획이 필수적이며, 기존 유적의 원형에 영향을 미치지 않아야 한다. 보호시설은 유적의 보호를 위해 불가피할 경우 설치되어야 하며, 복토가 이루어질 경우 유적을 훼손할 수 있는 수목을 제거하고 성토 후 토사유실방지를 위해 표면처리가 요구된다. 수복은 원형에 대한 단서를 근거로 원형보존에 준하는 조경계획의 수립이 이루어져야 한다. 이전은 기존 유적의 외부공간과 유사한 환경을 조성하기 위한 조경계획이 필요하며, 본래 유적의 가치나 장소성을 부각할 수 있어야 한다. 재현은 현재 사라진 유적에 대해 과거의 경관과 분위기를 살릴 수 있는 조경계획이 수립되어야 한다. 넷째, 조경 분야는 발굴유적의 보존 및 전시효과 상승을 동시에 만족시킬 수 있는 분야로서 과거의 흔적을 보호하고 오늘날 폐허의 장소에 생기를 부여하기 위해 구체적 방안의 모색이 요구되며, 유적의 기능과 가치를 살린 유적지 공원 조성, 연계콘텐츠의 형상화 등이 대안으로 제시될 수 있다.

• 기록학연구
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• 제42호
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• pp.135-183
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• 2014

우리나라는 높은 수준의 IT기술과 인터넷 보급률 덕분에 웹 전시를 제공할 수 있는 환경을 갖추고 있다. 그러나 소규모 공공기관의 웹 전시는 단순히 오프라인 전시프로그램을 소개하거나 웹전시 자체로는 활성화 되지 못한 채 운영되고 있다. 이와 같이 공공기관의 웹 전시가 활성화 되지 못하는 이유로는 웹 전시에 대한 인식 부족, 시스템 구축비용 문제, 전문 인력 부재 등을 들 수 있다. 이런 상황에서 시스템에 대한 전문지식을 갖춘 인력과 예산이 부족한 소규모 기관에서는 공개 소프트웨어의 적극적인 활용이 필요하다. 본고는 기록을 전시하기 위한 공개 소프트웨어인 OMEKA의 주요 기능을 소개하고 해외 사례 및 설치에서 전시에 이르는 활용을 살펴보았다. 그리고 OMEKA가 가진 특징을 고려할 때 전시효과와 효용을 높이기 위해 보강되고 갖추어야 할 점을 검토하였다. OMEKA는 전문적 기술 없이도 멀티미디어의 웹 전시가 가능해 시청각 기록물의 활용도가 높은 장점이 있다. 따라서 OMEKA는 설치가 쉽고 운영비용이 저렴하다는 장점뿐만 아니라 새로운 기술 발달 추세에 맞는 기술적 유연성을 갖춘 프로그램으로 다양한 기관의 목적을 구현하는데 적합하다. OMEKA는 디지털 컬렉션과 웹 전시 등 콘텐츠 관리를 위한 프로그램으로서 전통적인 아카이브 활용 프로그램과 달리 이용자에게 친화적이다. 특히 전시 기능이 탁월하여 이미 여러 도서관과 소규모 박물관, 학교 등에서 다양하게 활용되고 있다. OMEKA를 활용, 공공기관의 전시 서비스 수준을 향상시켜 이용자의 만족도를 높이면 이를 통해 공공기관에 대한 사회 전반의 인식을 변화 시킬 수 있을 것이다. 기관에서 보유한 기록에 대해 주제와 내용에 맞는 기획으로 전시 컬렉션을 제공할 수 있고 기관과 이용자의 상호작용을 통해 기록물 활용에 있어 긍정적인 결과를 얻을 수 있다. 따라서 OMEKA는 웹 전시가 필요하지만 전시를 위한 환경 조성에 어려움을 겪고 있는 공공기관에 현실적인 해결책을 제시할 수 있을 거라 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.147-157
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• 2013

디지털 환경의 도래와 언제 어디서나 접근할 수 있는 고속 네트워크의 도입으로 디지털 콘텐츠의 자유로운 유통과 이용이 가능해졌다. 이러한 환경은 역설적으로 다양한 저작권 침해를 불러 일으키고 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 사용하는 상품 이미지의 도용이 빈번하게 발생하고 있다. 인터넷 쇼핑몰에 올라오는 상품 이미지와 관련해서는 저작물성에 대한 시비가 많이 일어나고 있다. 2001년 대법원 판결에 의하면 햄 광고를 위하여 촬영한 사진은 단순히 제품의 모습을 전달하는 사물의 복제에 불과할 뿐 창작적인 표현이 아니라고 적시하였다. 다만 촬영자의 손해액에 대해서는 인정함으로써 광고사진 촬영에 소요되는 통상적인 비용을 손해액으로 산정하게 하였다. 상품 사진 이외의 실내사진이라 하여도 '한정된 공간에서 촬영되어 누가 찍어도 동일한 사진'이 나올 수 밖에 없는 경우에는 창작성을 인정하지 않고 있다. 2003년 서울지방법원의 판례는 쇼핑몰에 사용된 사진에서 피사체의 선정, 구도의 설정, 빛의 방향과 양의 조절, 카메라 각도의 설정, 셔터의 속도, 셔터찬스의 포착 기타 촬영방법, 현상 및 인화 등의 과정에서 촬영자의 개성과 창조성이 인정되면 저작권법에 의하여 보호되는 저작물에 해당한다고 선고하여 손해를 인정하였다. 결국 쇼핑몰 이미지도 저작권법상의 보호를 받기 위해서는 단순한 제품의 상태를 전달하는 것이 아니라 촬영자의 개성과 창조성이 인정될 수 있는 노력이 필요하다는 것이며, 이에 따라 쇼핑몰 이미지를 제작하는 비용이 상승하고 저작권보호의 필요성은 더욱 높아지게 되었다. 온라인 쇼핑몰의 상품 이미지는 풍경사진이나 인물사진과 같은 일반 영상과 달리 매우 독특한 구성을 갖고 있으며, 따라서 일반 영상을 위한 이미지 워터마킹 기술로는 워터마킹 기술의 요구사항을 만족시킬 수 없다. 쇼핑몰에서 주로 사용되는 상품 이미지들은 배경이 흰색이거나 검은색, 또는 계조(gradient)색상으로 이루어져 있어서 워터마크를 삽입할 수 있는 공간으로 활용이 어렵고, 약간의 변화에도 민감하게 느껴지는 영역이다. 본 연구에서는 쇼핑몰에 사용되는 이미지의 특성을 분석하고 이에 적합한 이미지 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 이미지 워터마킹 기술은 상품 이미지를 작은 블록으로 분할하고, 해당 블록에 대해서 DCT 양자화 처리를 함으로써 워터마크 정보를 삽입할 수 있도록 하였다. 균일한 DCT 계수 양자화 값의 처리는 시각적으로 영상에 블록화 현상을 불러오기 때문에 제안한 알고리즘에서는 블록의 경계 면에 붙어있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 작게 하고, 경계 면에서 멀리 떨어져있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 크게 함으로써 영상의 객관적 품질뿐 아니라 시각적으로 느끼는 주관적 품질도 향상 시켰다. 제안한 알고리즘에 의해서 워터마크가 삽입된 쇼핑몰 이미지의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 40.7~48.5[dB]로 매우 우수한 품질을 보였으며, 일반 쇼핑몰 이미지에서 많이 사용되는 JPEG 압축은 QF가 70 이상인 경우에는 BER이 0이 나왔다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.