• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.95-110
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• 2013

최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.125-148
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• 2018

다양한 스마트 기기 및 관련 서비스의 증가에 따라 텍스트 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이로 인해 방대한 문서로부터 필요한 정보만을 추려내는 작업은 더욱 어려워졌다. 따라서 텍스트 데이터로부터 핵심 내용을 자동으로 요약하여 제공할 수 있는 텍스트 자동 요약 기술이 최근 더욱 주목을 받고 있다. 텍스트 요약 기술은 뉴스 요약 서비스, 개인정보 약관 요약 서비스 등을 통해 현업에서도 이미 활발하게 적용되고 있으며, 학계에서도 문서의 주요 요소를 선별하여 제공하는 추출(Extraction) 접근법과 문서의 요소를 발췌한 뒤 이를 조합하여 새로운 문장을 구성하는 생성(Abstraction) 접근법에 따라 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 문서의 자동 요약 기술에 비해, 자동으로 요약된 문서의 품질을 평가하는 기술은 상대적으로 많은 진전을 이루지 못하였다. 요약문의 품질 평가를 다룬 기존의 대부분의 연구들은 사람이 수작업으로 요약문을 작성하여 이를 기준 문서(Reference Document)로 삼고, 자동 요약문과 기준 문서와의 유사도를 측정하는 방식으로 수행되었다. 하지만 이러한 방식은 기준 문서의 작성 과정에 막대한 시간과 비용이 소요될 뿐 아니라 요약자의 주관에 의해 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다는 한계를 갖는다. 한편 이러한 한계를 극복하기 위한 연구도 일부 수행되었는데, 대표적으로 전문에 대해 차원 축소를 수행하고 이렇게 축소된 전문과 자동 요약문의 유사도를 측정하는 기법이 최근 고안된 바 있다. 이 방식은 원문에서 출현 빈도가 높은 어휘가 요약문에 많이 나타날수록 해당 요약문의 품질이 우수한 것으로 평가하게 된다. 하지만 요약이란 본질적으로 많은 내용을 줄여서 표현하면서도 내용의 누락을 최소화하는 것을 의미하므로, 단순히 빈도수에 기반한 "좋은 요약"이 항상 본질적 의미에서의 "좋은 요약"을 의미한다고 보는 것은 무리가 있다. 요약문 품질 평가의 이러한 기존 연구의 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 요약의 본질에 기반한 자동 품질 평가 방안을 제안한다. 구체적으로 요약문의 문장 중 서로 중복되는 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 간결성(Succinctness) 개념을 정의하고, 원문의 내용 중 요약문에 포함되지 않은 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 완전성(Completeness)을 정의한다. 본 연구에서는 간결성과 완전성의 개념을 적용한 요약문 품질 자동 평가 방법론을 제안하고, 이를 TripAdvisor 사이트 호텔 리뷰의 요약 및 평가에 적용한 실험 결과를 소개한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.

• 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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• 제28권1호
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• pp.155-174
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• 2022

2020년 1월부터 2021년 10월 현재까지 COVID-19(치명적인 호흡기 증후군인 코로나바이러스-2)와 관련된 학술 연구가 500,000편 이상 발표되었다. COVID-19와 관련된 논문의 수가 급격하게 증가함에 따라 의료 전문가와 정책 담당자들이 중요한 연구를 신속하게 찾는 것에 시간적·기술적 제약이 따르고 있다. 따라서 본 연구에서는 LDA와 Word2vec 알고리즘을 사용하여 방대한 문헌의 텍스트 자료로부터 유용한 정보를 추출하는 방안을 제시한다. COVID-19와 관련된 논문에서 검색하고자 하는 키워드와 관련된 논문을 추출하고, 이를 대상으로 세부 주제를 파악하였다. 자료는 Kaggle에 있는 CORD-19 데이터 세트를 활용하였는데, COVID-19 전염병에 대응하기 위해 주요 연구 그룹과 백악관이 준비한 무료 학술 자료로서 매주 자료가 업데이트되고 있다. 연구 방법은 크게 두 가지로 나뉜다. 먼저, 47,110편의 학술 논문의 초록을 대상으로 LDA 토픽 모델링과 Word2vec 연관어 분석을 수행한 후, 도출된 토픽 중 'vaccine'과 관련된 논문 4,555편, 'treatment'와 관련된 논문 5,791편을 추출한다. 두 번째로 추출된 논문을 대상으로 LDA, PCA 차원 축소 후 t-SNE 기법을 사용하여 비슷한 주제를 가진 논문을 군집화하고 산점도로 시각화하였다. 전체 논문을 대상으로 찾을 수 없었던 숨겨진 주제를 키워드에 따라 문헌을 분류하여 토픽 모델링을 수행한 결과 세부 주제를 찾을 수 있었다. 본 연구의 목표는 대량의 문헌에서 키워드를 입력하여 특정 정보에 대한 문헌을 분류할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구의 목표는 의료 전문가와 정책 담당자들의 소중한 시간과 노력을 줄이고, 신속하게 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안하는 것이다. 학술 논문의 초록에서 COVID-19와 관련된 토픽을 발견하고, COVID-19에 대한 새로운 연구 방향을 탐구하도록 도움을 주는 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.69-94
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• 2017

최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제20권1호
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• pp.141-170
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• 2010

User created content (UCC) is created and shared by common users on line. From the user's perspective, the increase of UCCs has led to an expansion of alternative means of communications, while from the business perspective UCCs have formed an environment in which an abundant amount of new contents can be produced. Despite outward quantitative growth, however, many aspects of UCCs do not meet the expectations of general users in terms of quality, and this can be observed through pirated contents and user-copied contents. The purpose of this research is to investigate effective methods for fostering production of creative user-generated content. This study proposes two core elements, namely, reward and motivation, which are believed to enhance content creativity as well as the mediating factor and users' committement, which will be effective for bridging the increasing motivation and content creativity. Based on this perspective, this research takes an in-depth look at issues related to constructing the dimensions of reward and motivation in UCC services for creative content product, which are identified in three phases. First, three dimensions of rewards have been proposed: task dimension, social dimension, and organizational dimention. The task dimension rewards are related to the inherent characteristics of a task such as writing blog articles and pasting photos. Four concrete ways of providing task-related rewards in UCC environments are suggested in this study, which include skill variety, task significance, task identity, and autonomy. The social dimensioni rewards are related to the connected relationships among users. The organizational dimension consists of monetary payoff and recognition from others. Second, the two types of motivations are suggested to be affected by the diverse rewards schemes: intrinsic motivation and extrinsic motivation. Intrinsic motivation occurs when people create new UCC contents for its' own sake, whereas extrinsic motivation occurs when people create new contents for other purposes such as fame and money. Third, commitments are suggested to work as important mediating variables between motivation and content creativity. We believe commitments are especially important in online environments because they have been found to exert stronger impacts on the Internet users than other relevant factors do. Two types of commitments are suggested in this study: emotional commitment and continuity commitment. Finally, content creativity is proposed as the final dependent variable in this study. We provide a systematic method to measure the creativity of UCC content based on the prior studies in creativity measurement. The method includes expert evaluation of blog pages posted by the Internet users. In order to test the theoretical model of our study, 133 active blog users were recruited to participate in a group discussion as well as a survey. They were asked to fill out a questionnaire on their commitment, motivation and rewards of creating UCC contents. At the same time, their creativity was measured by independent experts using Torrance Tests of Creative Thinking. Finally, two independent users visited the study participants' blog pages and evaluated their content creativity using the Creative Products Semantic Scale. All the data were compiled and analyzed through structural equation modeling. We first conducted a confirmatory factor analysis to validate the measurement model of our research. It was found that measures used in our study satisfied the requirement of reliability, convergent validity as well as discriminant validity. Given the fact that our measurement model is valid and reliable, we proceeded to conduct a structural model analysis. The results indicated that all the variables in our model had higher than necessary explanatory powers in terms of R-square values. The study results identified several important reward shemes. First of all, skill variety, task importance, task identity, and automony were all found to have significant influences on the intrinsic motivation of creating UCC contents. Also, the relationship with other users was found to have strong influences upon both intrinsic and extrinsic motivation. Finally, the opportunity to get recognition for their UCC work was found to have a significant impact on the extrinsic motivation of UCC users. However, different from our expectation, monetary compensation was found not to have a significant impact on the extrinsic motivation. It was also found that commitment was an important mediating factor in UCC environment between motivation and content creativity. A more fully mediating model was found to have the highest explanation power compared to no-mediation or partially mediated models. This paper ends with implications of the study results. First, from the theoretical perspective this study proposes and empirically validates the commitment as an important mediating factor between motivation and content creativity. This result reflects the characteristics of online environment in which the UCC creation activities occur voluntarily. Second, from the practical perspective this study proposes several concrete reward factors that are germane to the UCC environment, and their effectiveness to the content creativity is estimated. In addition to the quantitive results of relative importance of the reward factrs, this study also proposes concrete ways to provide the rewards in the UCC environment based on the FGI data that are collected after our participants finish asnwering survey questions. Finally, from the methodological perspective, this study suggests and implements a way to measure the UCC content creativity independently from the content generators' creativity, which can be used later by future research on UCC creativity. In sum, this study proposes and validates important reward features and their relations to the motivation, commitment, and the content creativity in UCC environment, which is believed to be one of the most important factors for the success of UCC and Web 2.0. As such, this study can provide significant theoretical as well as practical bases for fostering creativity in UCC contents.

• 한국작물학회지
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• 제54권1호
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• pp.124-133
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• 2009

시중에서 수집한 소포장 보리쌀의 외관과 품위를 평가하여 일반 소비자들을 위한 브랜드 보리쌀의 품질 등급 기준을 설정하는데 필요한 정보를 제공하고자 전국의 중대형 슈퍼마켓에서 2007년 6월$\sim$7월에 수집한 소포장 보리쌀 61점(쌀보리쌀 28점, 찰보리쌀 23점, 재래시장 보리쌀 10점)을 식물자원학과 유전육종학실험실에서 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 브랜드 보리쌀의 포장단위는 $200{\sim}1,000\;g$이었는데, 1,000 g 포장된 것이 56.8%였으며, 800 g 포장이 25.4%였는데, 찰보리쌀은 800 g 포장이 많았고, 쌀보리쌀은 $200{\sim}300\;g$의 작은 단위로 포장된 것도 있었다. 재래시장 보리쌀의 한 되 평균 중량은 1,159 g이었는데, $762{\sim}1,732\;g$의 범위로 차이가 컸다. 2. 보리쌀의 1,000립중은 평균 $20.1{\pm}2.51\;g$이었는데, 쌀보리쌀은 $18{\sim}28\;g$였고, 찰보리쌀은 $14{\sim}26\;g$이었으며, 쌀보리쌀은 $20{\sim}22\;g$이 39.2%이고, 찰보리쌀은 $18{\sim}20\;g$이 43.47%로 가장 많았다. 3. 보리쌀의 정립율은 쌀보리쌀이 평균 88.0%였고, 찰보리쌀은 평균 94.3%로 찰보리쌀의 정립율이 더 높았는데, 쌀보리쌀의 정립율이 현저히 낮은 것은 싸라기율이 높기 때문이었다. 재래시장 보리쌀의 정립율은 평균 69.7%로 브랜드 보리쌀에 비해 현저히 낮았다. 4. 브랜드 보리쌀의 용적중은 평균 $843\;g{\cdot}L^{-1}$였고, $805{\sim}917g{\cdot}L^{-1}$의 범위였는데, 가장 높은 것은 쌀보리쌀의 $917g{\cdot}L^{-1}$였고, 가장 낮은 것은 쌀보리쌀의 $805g{\cdot}L^{-1}$였으며, 변이계수로 보아 찰보리쌀의 용적중 변이가 더 컸다. 5. 브랜드 보리쌀의 수분함량은 평균 14.75%였는데, 찰보리쌀은 평균 16.2%로 수분함량이 높았고, 쌀보리쌀은 평균 13.75%로 찰보리쌀에 비하여 낮았다. 6. 쌀보리쌀의 길이는 평균 4.61 mm였고, 폭은 평균 3.05 mm였으며, 두께는 평균 2.12 mm였고, 찰보리쌀은 길이가 평균 4.44 mm였고, 폭은 평균 2.89 mm, 두께는 평균 2.06 mm로 쌀보리쌀이 찰보리쌀에 비하여 모두 컸다. 7. 보리쌀의 장폭비는 대부분이 $1.4{\sim}1.9$의 범위였으며, 장폭비는 쌀보리쌀이 $1.51{\pm}0.10$, 찰보리쌀이 $1.74{\pm}0.13$으로 찰보리쌀이 약간 길었으나 최대값과 최소값은 각각 $1.31{\sim}1.70$과 $1.33{\sim}1.74$로 차이가 없었다. 보리쌀의 입장과 입폭은 유의한 상관이 있었으나 입후와는 상관이 없었다. 8. 백도는 쌀보리쌀이 $34.2{\pm}7.34$였고, 찰보리쌀은 $27.3{\pm}10.21$였으며, 재래시장에서 판매되는 보리쌀은 $40{\pm}6.12$로 찰보리쌀이 가장 낮고 재래시장의 보리쌀이 가장 높았다. 9. 쌀보리쌀의 가열흡수성은 평균 215.41%였으며, 대부분이 $200{\sim}220%$였고, 퍼짐성은 평균 379.68%였으며, 주로 $350{\sim}400%$였다. 찰보리쌀의 가열흡수성 평균은 231%였고, 주로 $240{\sim}260%$였으며, 퍼짐성은 평균 401%였고, 주로 $400{\sim}450%$가 많았다.