본 연구의 목적은 오피니언 리더의 정보 매개 행위와 영향력 행사 행위가 온라인 학습의 콘텐츠 만족도와 운영 만족도에 어떠한 영향을 미치는가, 그리고 이러한 영향 관계는 사회적 지능에 의해 매개되고 있는 가를 실증적으로 규명하고자 하였다. 이론적 연구를 통해 오피니언 리더의 행위를 정보매개 행위와 영향력 행사 행위로 분석하고 학습만족도를 콘텐츠 만족도와 운영만족도로 구분했다. 관련이론과 선행연구를 기반으로 하여 가설을 설정하였으며, 연구 목적에 맞게 온라인 대학원 학생 300명을 대상으로 3주간 온라인 설문조사를 실시하여 153부의 설문지를 회수하였으며 이를 PLS 통계 프로그램을 이용해 실증분석을 실시하였다. 연구 결과를 살펴보면 첫째, 오피니언 리더의 정보 매개 행위와 영향력 행사 행위는 오피니언 리더의 사회적 지능에 정(+)의 영향력을 보였다. 둘째, 오피니언 리더의 사회적 지능은 온라인 학습 콘텐츠와 운영 만족도에 정(+)의 영향력을 보였다. 셋째, 오피니언 리더의 정보 매개 행위는 온라인 학습 콘텐츠와 운영 만족도에 영향을 미쳤으나 사회적 지능을 거쳐서도 영향을 미쳤기 때문에 부분 매개되었으며, 오피니언 리더의 영향력 행사 행위는 온라인 학습 콘텐츠와 운영 만족도에 사회적 지능을 통해 완전 매개된 형태를 보였다.
최근 SNS나 포털을 중심으로 다양한 분야 대해 대중들의 의견이 표현될 수 있는 환경이 확대되고 있고, 이로 인해 오피니언 문서들은 빠르게 대량화 되고 있다. 이러한 환경에서 대용량의 오피니언 문서들의 내용을 파악하기 위해서는 자동 요약 기술의 적용이 필수적이다. 하지만 오피니언 문서 내에는 대상 객체가 갖는 특성들과 주관적 표현들이 내재되어 있어 일반적인 요약 기법으로는 효율적인 요약이 불가능하다. 본 논문에서는 대용량의 오피니언 문서를 대상으로 주요 문장들을 추출하여 요약하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 사전에 정의된 오피니언 문서의 특성들에 대해서, 특성들에 대한 오피니언이 표현된 대표적인 문장들이 추출되도록 설계되었다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 유용성을 증명하였다.
최근 들어 SNS가 대중화됨에 따라, 이들로 부터 오피니언을 분석하여 특정 이슈에 대한 여론을 파악하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. SNS 환경에서 오피니언 분석을 위해서는 우선 게시글 중에서 오피니언 문서와 그렇지 않은 문서(객관적 문서)를 분리해야한다. 본 논문에서는 트위터 문서로 부터 오피니언 문서만을 추출하는 새로운 방법을 제안한다. 트위터 환경에서 오피니언 문서에 대한 분류나 검색의 어려운 점은 충분한 학습 자료가 존재하지 않다는데 있다 이를 위해 제안된 방법에서는 감성 분류를 위해 트위터와 유사한 외부의 정보를 이용하여 기계학습기반 분류 모델을 생성하고, 이를 응용하여 트위터에서의 오피니언 문서 추출에 적용하였다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법의 적용 가능성을 평가하였다.
본 고에서는 통신망의 통화품질의 기준을 설정하기 위하여, 음성품질 열화요인 중 음량정격 및 측음 마스킹 정격에 대한 일련의 주관평가를 실시하여, 음량정격과 평균 오피니언 점수 및 측음 마스킹 정격과 평균 오피니언 점수와의 상관을 구하였고, 또한 음성품질에 대한 사용자 백분율을 도출하여 사용자의 오피니언을 기본으로 하는 음성품질 기준에 대하여 기술하였다.
사회복지 영역의 확대로 복지서비스 수혜자들의 사례관리가 매우 중요한 영역으로 자리매김하고 있다. 이는 사례관리를 이용하여 새로운 서비스를 발굴하고, 실행결과를 평가하여 중요한 패턴을 추출 후 다른 유사 대상자들에게 적용하는 것이 실패를 줄이는 방법이기 때문이다. 그러나 현재 대부분의 사례관리시스템은 서비스를 입력하여 저장/관리하는 측면만을 제공하여 체계적인 분석이 안되고 있다. 이에 본 논문에서는 사례자들의 상담 및 서비스 결과에 관한 오피니언을 분석하여 마음속에 내포하고 있는 사례(비유적 표현)에 관한 실제적인 평가와 오피니언을 추출하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 실험하기 위해 자기의 오피니언을 외부로 노출하기 꺼려하는 장애인을 대상으로 한 상담 사례를 이용하여 실험하였다.
본 논문은 3상 AC 모터와 영구동기자석 모터제어를 위한 새로운 1200V, 5A/10A 지능형 전력반도체 모듈(Intelligent Power Module, IPM) 제품을 소개한다. 이 전력 모듈은 DIP(Dual in line)패키지의 DBC(Direct Bond Copper)로 구성되어 있으며 Silicon on Insulator, SOI type의 6 채널 게이트 드라이브와 6개의 IGBT, Diode로 구성되어 있다. 본 논문에서는 1200V, 5A/10A 의 새로운 전력반도체의 전기적 특성 및 드라이빙 퍼포먼스를 소개한다.
최근 들어 트위터나 페이스북과 같은 SNS가 대중화되면서, 오피니언 마이닝에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 오피니언 마이닝 연구는 대부분 감성분류나 특징선택 방법에 중점을 두고 있으며, 오피니언 문서의 검색에 관한 연구는 아직 미진한 실정이다. 본 논문에서는 단문으로 구성된 오피니언 문서로부터 사용자가 원하는 문서들을 효율적으로 검색하는 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 기존의 감성분류 방법을 활용함과 동시에 문서의 질적 평가를 위해 여러 가지 특징들을 적용한다. 검색 모델을 생성하기 위해 기계학습 기반 랭킹 기법을 활용하며, 감성 분류 모델을 기계학습 랭킹 모델에 통합하는 방법을 사용한다. 또한 실험을 통하여 제안된 방법이 오피니언 검색에 효율적으로 적용될 수 있음을 보여준다.
본 논문은 한국어 온라인 리뷰 문서의 오피니언 분류(Opinion Classification)에 있어 그 핵심 키워드가 형용사 (Adjective) 범주라는 점을 고려하여, 한국어 형용사를 <문맥에 의존하지 않는 절대 극성>과, <문맥에 의존하여 극성이 바뀌는 상대극성>으로 대분류한 뒤 그 각각의 의미 극성을 하위 분류하는 작업을 수행하였다. 기존의 연구에서 특징적인 오피니언 어휘 수십개에 의존하여 자동 분류를 시도하고자 하였던 문제점을 극복하기 위해서는 한국어 형용사 전체 범주에 대한 체계적인 극성 분류가 이루어져야 할 필요가 있으며, 여기서 특히 상세히 주목받지 못했던 상대 극성 어휘에 대한 본격적인 의미 분류가 요구된다. 본 연구에서 제시하는 형용사의 극성 분류는 기존의 이론 언어학적 형용사 의미 분류와 달리 온라인 오피니언 문서에서 도메인에 따라 나타나는 특징적 의미 유형을 결정하고, 이를 기준으로 온라인 오피니언 문서의 극성 판별에 효과적으로 적용할 수 있는 사전을 구축하였다는 점에서 의의를 가진다.
트래픽 혼잡이 도심지역에서는 급속히 증가하고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 유용한 핵심 정보를 사용하여 트래픽 상황을 신속하게 인지할 수 있는 실시간 그리고 지능적인 방안이 필요하다. 본 연구는 실시간 교통망을 관찰하고 여행자를 위한 도시의 극성 지도를 구축하기 위하여 퍼지기반 오피니언 마이닝 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 도시의 교통 상황에 관련한 트위터 및 리뷰를 추출하고, 특징 오피니언을 추출하여, 퍼지기반 오피니언 마이닝 시스템를 사용하여 교통 및 도시의 특징적 극성을 규명한다. $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ OWL 과 자바를 사용하여 퍼지기반 오피니언 마이닝 시스템과 그 지능형 프로토타입을 개발한다. 실험을 통하여 트위트 및 리뷰의 분석과 오피니언 마이닝 측면에서 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 연구에서는 통신망의 음성품질 기준을 설정하기 위하여, 음성품질 열화요인 중 음량정격 및 측음 마스킹 정격에 대한 일련의 주관평가를 실시하여, 음량정격과 평균 오피니언 점수 및 측음 마스킹 정격과 평균 오피니언 점수와의 상관을 구하였다. 또한 음성품질에 대한 사용자 백분율을 도출하여 사용자의 오피니언을 기본으로 하는 음성품질 기준을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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