• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권9호
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• pp.59-70
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• 2016

중국판 트위터라고 할 수 있는 신랑웨이보의 급속한 발전에 따라서 웨이보는 중국 SNS 사용자들이 정보를 획득하고 공유하는데 있어 중요한 소통 수단이 되었다. 이로 인해 중국에서는 전통적 여론 주도층에서 SNS 여론 주도층으로의 권력 이동 현상이 나타나게 되었다. 중국 SNS 사용자들의 인구통계학적 변인과 관심 키워드에 대한 관계를 중심성 분석을 통해 사회 연결망 프로그램인 넷마이너를 사용하여 관계 네트워크를 분석을 하였다. 중국의 SNS 오피니언 리더들은 사회적인 이슈보다는 가족 혹은 지인과 함께하는 일상적인 활동에 전반적인 관심을 가지고 있는 것으로 파악되었으며 매개중심성이 높은 SNS 오피니언 리더들 경우 일반 사용자들이 인접 정보를 유기적으로 이끌어내는 중요한 매개자 역할을 하고 있다는 것으로 분석되었다. 이러한 특성은 전문성과 같은 인구통계학적 변인과 무관하지 않으며 따라서 SNS 오피니언 리더의 인구통계학적 특성은 매개 중심성 지수에 중요한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 본 연구는 중국의 사회현상을 정보의 관정으로 보고 중국 SNS 사용자 특히 오피니언 리더의 특성을 분석하였다. 이를 바탕으로 집단적 의사소통을 통한 중국의 사회적 특성에 대한 기초 자료 들을 제공 해 줄 것으로 기대한다.

• 기독교교육논총
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• 제72권
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• pp.147-164
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• 2022

연구 목적 : 본 논문은 어린이 예배에서 이루어지고 있는 이야기식 설교에 초점을 맞추어 이야기식 설교가 지니고 있는 기독교교육적 함의를 다루고자 한다. 연구 내용 및 방법 : 이야기는 기독교교육의 중요한 교육방법으로 연구되어 왔다. 최근의 종교교육 논의에서 이야기는 시각적인 미디어와는 반대로 아이들만의 고유한 판타지를 자극한다는 의미에서, 그리고 얼굴과 얼굴을 맞댄 직접적인 커뮤니케이션이라는 측면에서 긍정적으로 평가되고 있다. 세상에 대한 우리의 가장 근원적이고 열정적인 지향은 이야기에 의해 빚어진다. 이야기는 우리에게 감동을 주어 마음을 움직이고 그에 따라 행동하도록 우리의 무의식을 형성해 가기 때문이다. 그러나 지금 아이들에게 이야기를 공급해주는 주체는 다양한 대중 매체와 소비문화이다. 그것이 전해주는 이야기는 세속적 세계관을 주입하고 하나님 나라와 전혀 다른 세상을 꿈꾸도록 한다. 우리 아이들에게는 하나님 나라를 상상할 수 있는 이야기가 필요하다. 어린이 예배에서 설교의 한 형태로서 이야기식 설교는 아이들에게 생생하게 이야기를 들려줄 수 있는 좋은 방법이다. 이에 본 논문은 어린이 예배에서 이루어지고 있는 이야기식 설교에 초점을 맞추어 이야기식 설교가 지니고 있는 기독교교육적 함의를 다루고자 한다. 문헌 연구를 통하여 우선 이야기에 대한 대략적인 개념과 성경을 이야기로 접근한 문학 비평의 입장에 따라 성경을 이야기로 다룰 것이다. 두 번째는 이야기식 설교에 대해 다룰 것이다. 우선 성인을 대상으로 하는 이야기식 설교에 대해 살펴보고 이어서 어린이를 위한 이야기식 설교를 다룰 것이다. 두 개의 이야기식 설교는 따로 구분돼 있다기 보다는 어린이의 특성을 고려한다는 의미에서 구분하여 다룰 필요가 있다. 마지막으로 이야기식 설교에 대한 기독교교육적 함의를 이끌어낼 것이다. 결론 및 제언 : 본 논문은 현재 어린이 예배에서 행해지고 있는 설교가 보다 더 이야기식 설교에 초점이 맞추어지길 기대하면서 거기에서 발견할 수 있는 기독교교육적 함의를 다루었다. 이야기식 설교를 통하여 아이들에게 참여적 배움의 길이 열리며 하나님과 자아와 타자에 대한 종교적 언어를 획득함으로 신앙의 성장에 도움을 얻을 수 있기를 기대한다.

• 분석과 대안
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• 제7권3호
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• pp.27-59
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• 2023

이 연구는 현재 논란이 되고 있는 '신냉전'에 대해 비판적으로 비교하기 위한 시론의 역할을 하는 것을 목적으로 한다. '신냉전' 담론이 미디어와 학계에 주요 이슈로 등장하여 현실 정치적 힘으로 작용하게 된 것은 세 번의 계기를 통해서였다. 중국의 '일대일로' 프로젝트가 출범하고 러시아의 크림병합으로 '우크라이나 위기'가 발생하면서 '신냉전' 담론이 형성되기 시작하여, 트럼프정부의 미중 무역분쟁을 통해 '신냉전' 관련 논쟁이 본격적으로 전면화 된 데 이어, 바이든 정부의 '민주주의 대 권위주의'의 프레임과 푸틴의 우크라이나 침공으로 인해 '신냉전' 논쟁은 현재 심화되고 있다. 현재 논란이 되고 있는 '신냉전'이 역사적으로 공인된 '20세기의 냉전(Cold War)과 동일하거나 연속선상에 있다는 합의'가 부재하다. '신냉전'이라는 용어는 이론적인 검증과 체계화는 물론이고 아직 분석적 개념의 지위를 획득하지 못한 시사적인 용어에 가깝고, 관련 논쟁 또한 주장이나 담론discourse 수준에 머물고 있다. '신냉전' 관련 담론들을 지지 및 동의하는 주장과 이에 대한 비판적 입장을 비교하여, 과거의 냉전과 어떠한 유사성과 차별성이 있는지 분석할 것이다. 이러한 비교 분석을 통해 현재 진행되는 '신냉전' 담론이 오늘날 세계질서의 전환적 현상을 설명하는 데 적실성 있는 개념이 아니라는 것을 논증하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.57-71
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• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1363-1373
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• 2009

본 연구는 두 집단지성의 가장 대표적인 서비스인 네이버 지식iN과 위키피디아의 구조적, 경험적 차이를 바탕으로 생산의 차원에서 생산 주기, 생산 참여자, 생산물의 모델을 설정하고, 새롭게 탄생하는 지식을 중심으로 검증함으로써 최종 지식 소비 행위를 반영한 각각의 종합모델을 도출하였다. 우리는 웹에서 집단지성의 일상화를 확인할 수 있다. 지식 획득 매체가 매스미디어에서 인터넷으로 변화하는 과정에서 등장한 포털 및 검색사이트는 지식의 생산이 전문가패러다임에서 소비자 중심으로 재편될 수 있는 가능성을 열어주었다. 그리고 이러한 생산 방식의 변화는 '지식'의 개념 역시 변화시키고 있다. 즉, 집단지성이라는 새로운 웹2.0의 현상이 지식생산방식을 변화시키고 변화된 지식생산방식은 '지식'자체를 변화시킨다는 이론적 가설을 도출할 수 있는 것이다. 본 연구는 이러한 새로운 현상들을 분석하기 위해서는 먼저 보다 엄밀하게 집단지성의 개념을 규정할 필요성에 출발하였다. 현재 집단지성이라는 이름으로 불리면서 급격히 성장하고 있는 위키 방식의 인터넷 서비스와 지식검색 방식의 인터넷 서비스를 비교함으로써 보다 정교한 집단지성의 모델을 구축하고자 하였다. 위키형 집단지성과 지식검색형 집단지성의 차이점은 경험적으로도 뚜렷하게 확인할 수 있다. 본 연구는 이러한 경험적 차이와 기존의 문헌에서 밝혀진 사실들을 바탕으로 두 서비스의 지식생산 방식을 생산플로우, 생산참여자 성향, 생산물(지식)의 성향과 같이 세 영역으로 나누어 각각의 가설 모델을 설정하고 이 모델을 선정된 질의어를 바탕으로 검증한 뒤에 최종적인 모델을 도출하는 방식으로 진행되었다. 지식검색형 집단지성은 '질문-답변-채택'의 구조이고, 그 구조 속에서 '질문기-답변기-순서화기'를 거쳐 하나의 지식 덩어리인 'K-let'을 생산한다. 생산된 'K-let'들은 지식검색서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이는 공통된 질의어를 기준으로 소비자들에 의해서 검색되어 소비된다. 하나의 질문에 대해 여러 개의 답변들이 존재하고, 답변자의 성향은 크게 전문성과 체계성을 바탕으로 한 전문가형 답변자와 경험적이고 의견지향적인 대화형 답변자로 나눠진다. 다수의 네티즌들의 참여에 의해서 지식의 생산이 진행되므로 질문의 성향 역시 사실, 의견, 경험 등 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 반면에 위키형 집단지성은 개방형 플랫폼을 바탕으로 한 백과사전의 형식이며, 이러한 형식 속에서 최초의 개념어 등록과 다수의 편집활동을 거치면서 완성되지 않는 하나의 아티클인 'W-let'을 생산한다. 이러한 'W-let'은 생성 초기에 소수에 의한 활발한 내용 입력 활동으로 어느 정도의 안정화를 거친 후에는 꾸준한 다수의 수정활동을 통해서 'W-let'의 생명력을 유지함으로써 지식의 실제적인 변화를 반영한다. 생산된 'W-let'들은 위키형 집단지성 서비스의 데이터베이스에 축적되고, 이것들은 내부링크를 통해서 모두 연결되어 있다. 백과사전 형식으로 하나의 개념어를 설명하는 하나의 아티클은 오로지 사실적인 지식들로만 구성되나 내부링크와 외부링크를 통해서 다양한 스펙트럼을 가지는 모델로 설정하였다. 위와 같이 설정된 모델을 바탕으로 공통된 질의어 및 개념어를 선정하여 각각의 서비스에 노출시켰다. 이를 통해서 얻어진 각 서비스의 데이터베이스에 축적된 모든 데이터들 중에서 일정한 기간을 기준으로 각각의 모델 검증에 필요한 데이터를 추출하여 분석하는 방식으로 진행되었다. 그 결과 지식검색형 집단지성에서는 '질문-답변-채택'의 생산 구조 속에 다수가 참여하여 질문-채택답변-기타답변으로 배열되어 있는 완성된 형태의 K-let들을 지속적으로 생산하며 비슷한 성향을 가진 K-let들이 반복적으로 생산되어 지식검색 데이터베이스에 누적된다. 지식 소비자들은 질의어 검색을 통해서 다양한 K-let들을 선택하여 비교, 검토한 후에 선택된 K-let들의 배열은 해체되어 소비자들에 의해서 재배열됨을 발견할 수 있었다. 이에 지식검색형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 누적된 지식들이 소비자의 검색과 선택에 의해 해체되어 재배열되는 지식의 맞춤화 과정이라고 정의내릴 수 있었다. 반면에 위키형 집단지성에서는 '내용입력-미세수정' 구조 속에서 생명력 있는 W-let을 생성한다. W-let은 백과사전처럼 정리되어 내부링크를 통해서 서로 연결되고, 외부링크를 통해 확장되고, 지식소비자들은 검색을 통해 최초의 W-let에 도달한 후에 링크를 선택함으로써 지식을 확장시킴을 검증할 수 있었다. 따라서 위키형 집단지성이란 다수의 의해서 생산되고 정리된 지식들이 소비자의 검색과 링크에 의해 무한히 확장되는 지식의 확대 재생산되는 과정이라고 정의 내릴 수 있다. 결국, 현재의 집단지성이란 지식이 다수의 참여로 생산됨으로써 개인에게 맞춤화되고, 끊임없이 확대 재생산되는 과정을 의미한다. 그리고 이러한 집단지성의 방식은 지식이라는 현재의 차원을 넘어서 정치, 경제를 비롯한 사회의 전 영역으로 점차적으로 확대되어갈 것이다. 앞으로 연구들은 두 가지 모델이 혼재되어 있는 현재의 집단지성이 어떠한 새로운 모델을 만들면서 다른 영역으로 확장되어갈 것인지에 대해서 초점을 맞춰 나가야할 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.193-206
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• 2017

본 논문에서는 4K UHD 입력 영상을 실시간으로 부호화하기 위해 GOP 단위 또는 IDR 주기 단위의 병렬 부호화 구조를 지원하는 $R-{\lambda}$ 모델 기반의 율 제어 방법을 제안한다. 제안하는 $R-{\lambda}$ 모델 기반의 율 제어 방법에서는 순차적 프레임 부호화가 아닌 병렬 부호화를 위한 슬라이스 레벨 비트 분배(bit allocation) 방법을 제안한다. GOP 단위 또는 IDR 주기 단위의 병렬 부호화에서 율 제어기를 작동시키는 경우, 계층적 B구조에서 최하위 프레임 계층을 제외한 동일 계층에 속한 프레임 간에는 상호간에는 부호화 수행 이후 각 소모된 비트양에 대한 정보를 공유 할 수 없기 때문에 기존의 비트량 분배 방식으로는 비트 예산(bit budget) 관리가 불가능하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는, 기존의 $R-{\lambda}$ 모델 기반 율 제어 방법인 프레임 부호화 순서에 따라 각 프레임별로 목표 비트량 분배하던 방식으로부터, GOP 별로 비트량을 할당한 후, 각 GOP 내의 계층적 B 구조에서 계층이 깊어지는 방향으로 순차적으로 비트 예산을 갱신하여 비트량을 분배하는 방식으로 율 배분 방식을 개선하였다. 뿐만 아니라, 입력 영상의 전처리 과정을 통해 획득된 영상의 복잡도 정보를 고려하여 비트를 분배하여 영상의 주관적인 화질을 향상시켰다. 실험을 통해 제안 방법이 병렬 구조의 HEVC 부호화기에서 잘 작동함을 확인 할 수 있었고, 전처리 결과를 활용하여 율 제어기의 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인하였다.

• 대순사상논총
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• 제29집
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• pp.241-278
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• 2017

이 논문은 한국 종교에 대한 비판적인 견해의 대대적인 표출 현상(안티 종교운동)을 정리하고 유형화한 뒤 그 의미를 분석한 글이다. 이를 위해 먼저 현대의 범세계적인 종교변동부터 살폈다. 세계종교는 지구촌 의식 출현에 영향을 받아왔다. 그 결과 그들은 과거와의 연속성을 유지한 채 여러 종교의 공통 기반 위에서 보편성을 획득하려하고 있다. 그러한 모습은 스스로의 정체성을 계속 유지하려들거나, 전통을 재창조하려하거나 혹은 현대에 맞게 변용시키거나, 혁신적으로 변화를 추구하거나, 민족주의와 결탁하거나 하는 여러 유형으로 중첩되어 나타나곤 한다. 세계종교에서 살필 수 있는 이러한 변동들이 한국 사회에서는 어떻게 관찰되는가? 대체로 현 시대의 한국 종교상황은 개신교에 대한 비판이나 혁신 요구, 소수종교에 대한 공격, 학계와 언론의 종교 개혁요구, 종교무용론 전파, 유튜브 등 인터넷과 멀티미디어를 활용한 종교 비판 등으로 나타나고 있는 것으로 보인다. 이러한 종교 비판은 안티 종교운동으로 읽혀진다. 종교 외적으로는 서구 학자들이 제기하고 있는 종교무용론이나 과학 또는 역사적 관점에서의 종교 비판 이론이 서점을 중심으로 전파되고 있으며, 종교 내적으로는 개신교를 중심으로 자신의 내부를 반성하고 새로운 초종교적 영성을 강조하는 방향으로 흐르고 있다는 것이 그 내용이다. 과거에도 물론 종교 일반과 특정 종교에 대한 비판은 제기되었다. 그러나 최근에 우리나라에서 진행되고 있는 안티 종교운동은 그 내용과 맥락에서 과거와는 다른 양상으로 전개되고 있다. 특히 개신교에 대한 적극적이고 전반적인 비판 운동은 분명 새로운 현상임에 틀림없다. 적어도 개신교가 주요 대상이기는 하지만 현재 우리나라에서 진행되고 있는 안티 종교운동은 앞으로 우리나라의 종교변동을 살필 수 있는 주요 자료가 될 수 있을 것이다.

• 대한치위생과학회지
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• 제6권2호
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• pp.13-23
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• 2023

연구배경: 본 연구의 목적은 직업정보를 얻는 경로에 따라 치과위생사 이미지 형성에 어떠한 차이가 있는지를 파악하고, 치과위생사에 대한 올바른 인식과 직업 이미지 긍정화의 토대를 마련하고자 한다. 연구방법: 수도권 지역의 대입 준비생 305명을 대상으로 설문지를 배부하였다. 설문 내용은 일반적 특성(3문항), 경로 관련 문항(3문항), 치과위생사 이미지 관련 문항(21문항), 앱 관련 문항(2문항), 진학 관련 문항(5문항), 총 34문항으로 작성되었다. 일반적 특성, 인식 경로 및 진학 여부에 따른 치과위생사의 이미지는 Mann-Whitney의 U 검정, kruskal-wallis 검정으로 분석하였다. 연구결과: 연구 대상자 전체를 대상으로 치과위생사에 대한 전체 이미지는 3.75점으로 나타났고, 개인적 이미지 (4.18점)가 가장 높게 나타났으며, 사회적 이미지(3.20점)가 가장 낮았다. 치과위생사 인식경로에 따른 치과위생사 전체 이미지는 '온라인'(3.88점)이 높게 나타났고, 전체 이미지, 개인적, 업무적 이미지에서 집단 간 통계적으로 유의한 차이가 나타났다(p<0.05). 정보획득 경로에 따른 치과위생사 전체 이미지는 '오프라인'(3.87점)이 높게 나타났으며, 세부 영역 중 개인적 이미지에서만 집단 간 통계적인 유의한 차이를 보였다. 진학 여부에 따른 치과위생사 전체 이미지는 '진학(4.00점)'이 '비진학(3.64점)'보다 높았고, 사회적 이미지를 제외한 모든 영역에서 통계적으로 유의하였다(p<0.05). 결론: 온라인 경로를 효율적으로 활용하면 보다 많은 사람들에게 치과위생사의 중요성과 전문성을 알릴 수 있을 것으로 생각되며, 이를 통해 구강건강 증진에 기여하는 치과위생사의 역할을 올바르게 인식하고, 직업의 가치를 홍보하고 교육함으로써 이미지 향상에 도움이 될 것으로 생각된다.