• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.709-713
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• 2009

Recently, a lot of research that applies data acquired from devices such as cameras and RFIDs to context aware services is being performed in the field on Life-Log and the sensor network. A variety of analytical techniques has been proposed to recognize various information from the raw data because video and audio data include a larger volume of information than other sensor data. However, manually watching a huge amount of media data again has been necessary to create supervised data for the update of a class or the addition of a new class because these techniques generally use supervised learning. Therefore, the problem was that applications were able to use only recognition function based on fixed supervised data in most cases. Then, we proposed a method of acquiring supervised data from a video sharing site where users give comments on any video scene because those sites are remarkably popular and, therefore, many comments are generated. In the first step of this method, words with a high utility value are extracted by filtering the comment about the video. Second, the set of feature data in the time series is calculated by applying functions, which extract various feature data, to media data. Finally, our learning system calculates the correlation coefficient by using the above-mentioned two kinds of data, and the correlation coefficient is stored in the DB of the system. Various other applications contain a recognition function that is used to generate collective intelligence based on Web comments, by applying this correlation coefficient to new media data. In addition, flexible recognition that adjusts to a new object becomes possible by regularly acquiring and learning both media data and comments from a video sharing site while reducing work by manual operation. As a result, recognition of not only the name of the seen object but also indirect information, e.g. the impression or the action toward the object, was enabled.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제10권2호
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• pp.279-296
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• 2008

본 연구는 교사교육 프로그램 이수 기간이 서로 다른 초등학교 예비교사들의 수학 수업 논평을 분석함으로써 예비교사들의 수학 수업에 대한 관점을 비교하고 그 특징을 확인하는 데에 그 목적이 있다. 본 연구에서는 교육대학교에서 수학교육을 심화로 전공하고 있는 3학년 예비교사들과 4학년 예비교사들에게 한 초등학교 교사의 수학 수업을 관찰하면서 수업 논평문을 작성하도록 한 후, 그 수업 논평문을 분석하는 방식으로 수업 관점을 조사하였다. 본 연구 결과, 4학년 예비교사들은 여러 수학교육 이론을 적용하여 수업을 논평한다는 점에서 3학년 예비교사들과 현저한 차이를 보였다. 또한, 4학년 예비교사들은 3학년 예비교사들에 비해 더욱 엄격한 기준으로, 그리고 더욱 심층적으로 수업을 논평하였다. 한편, 4학년 예비교사들이 여러 수학교육 이론을 적용하여 수업을 논평할 때, 일부 이론에 대해서는 그 이론이 지향하는 본질의 범위를 과도하게 확장하여 수업에 적용하는 경향이 있음이 확인되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.41-48
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• 2015

영화 리뷰 사이트에서 영화 평점은 네티즌들의 주관적 판단으로 결정된다. 이로 인해 그들이 남긴 영화평과 평점 사이의 극성이 서로 불일치하는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 영화의 평가에 영향을 미치는 감성 문장들의 집합을 만들고, 이들을 영화평에 적용하여 평점을 추론한다. 감성 문장들의 집합을 만들기 위한 과정은 감성 어휘 사전을 구축하는 단계와 감성 문장을 구성하는 단계로 이루어진다. 감성 어휘 사전은 영화평에서 쓰인 형용사와 형용사의 극성을 저장한다. 감성 문장은 영화와 관련된 명사를 주어로 갖고 감성 어휘 사전의 어휘를 서술어로 갖는 문장 구조이다. 감성 문장의 극성과 감성 문장에서 쓰인 서술어의 극성이 다른 문장들은 제거하여 감성 문장들이 감성 어휘 사전 어휘의 극성과 일치되도록 하였다. 영화평에서 쓰인 감성 문장들의 평균 점수를 구하면 영화평이 갖는 감성 점수가 된다. 본 연구 결과를 통해 네티즌들이 매긴 평점에 비해 감성 문장 집합을 적용하여 계산한 영화평의 감성 점수가 영화평에 대한 의견을 더 잘 반영한다는 것을 알 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.135-145
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• 2018

온라인 커뮤니티에서는 사용자들이 댓글을 이용하여 다양한 주제에 대한 의견과 감정을 교환한다. 댓글을 통한 의사소통은 신속하고 편리하지만 때로는 이러한 무게감이 덜한 특성이 사용자로 하여금 무례하고 공격적인 언사를 쉽게 행하도록 만들어 분쟁을 쉽게 유발하기도 한다. 따라서 이러한 분쟁을 미리 예측하고 대응하기 위하여 사용자들의 특성을 미리 파악하고 분류하는 작업이 중요하다. 본 논문에서는 이러한 사용자의 특성이 해당 사용자들이 참여한 발제글을 나타내는 댓글트리의 구조적인 특징에 나타난다는 가정을 바탕으로 댓글트리 구조를 서술하기 위한 여러 가지 정량적인 지표를 제안한다. 제안하는 정량 지표들의 분포를 통하여 발제글 작성자 및 댓글 작성자에 따른 지표의 분포를 살펴보고, 추가적으로 관리자에 의하여 경고를 받은 사용자들을 분류하는 실험을 통하여 제안하는 구조적 지표의 효과성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.74-85
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• 2022

한국 사회에서 결혼가치관의 변화, 비혼 만연 현상과 더불어 비혼출산이라는 새로운 가족 구성의 형태가 나타났고, 출생률 감소 문제와 결부되면서 사회적 논의가 이루어지고 있다. 이에 본 연구는 비혼출산에 대한 사람들의 감성과 인식을 알아보기 위해 방송인의 비혼출산 사실이 알려진 2020년 11월 16일부터 최근 2021년 8월 16일까지 비혼출산에 관한 뉴스기사 댓글을 이용해 감성분석을 수행하였다. 연구 결과, 방송인의 비혼출산 사실이 알려진 사회이슈기에는 긍정적인 댓글이 다수인 반면, 정부여당이 정책적 검토를 시작한 정책의제기부터 정책결정기까지는 부정적인 댓글이 다수였다. 단어 동시출현빈도에 기반한 네트워크를 살펴본 결과, 댓글에는 전통적 가족규범 측면, 정책적 측면, 개인적 측면의 인식이 나타났다. 본 연구는 비혼출산 이슈가 정책의 제화 이후 정책결정과정 동안 부정적 인식이 만연하였다는 점을 밝혀냈으며, 비혼출산에 대한 사회적 논의의 초석이 되었다는 점에서 의의가 있다.

• 대중서사연구
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• 제25권3호
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• pp.303-345
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• 2019

이 논문은 포탈사이트 Daum에 연재되고 있는 김나임 작가(글/그림)의 웹툰 <바리공주>를 대상으로, 콘텐츠의 서사 구조와 댓글 분석을 질적/양적 방법론을 병행해 수행함으로써, 바리공주 서사무가라는 고전을 기반으로 한 웹툰 콘텐츠의 창작과 수용에 매개된 다층적 대화 양상을 해명했다. 웹툰 <바리공주>는 단위 서사가 독립적, 다선적, 중층적으로 연결되는 옴니버스 구성을 취하되, 바리의 성장담과 로맨스를 통해 개별서사를 통합하는 서사적 장치를 활용했다. 이때 작가는 예고편을 통해 고전원작(서사무가)을 웹툰의 프리퀄에 해당하는 전사(前史)로 활용했고, 원작이 지닌 젠더 비대칭성과 가부장제의 문제에 서사적으로 응답하는 서사적 재구성을 시도했다. 이에 대해 수용자는 비평적/성찰적 차원의 댓글로 토의하는 대화적 공론장을 형성했다. 표집을 통한 통계 분석에 따르면, 댓글의 양상은 〔콘텐츠에 대한 감상과 비평 ≫ 감정 반응 ≫ 직관적 총평 ≫ 지식과 성찰 ≫ 댓글평〕의 순으로 나타났다. 웹툰 <바리공주>의 창작과 수용에는 고전과 현대, 콘텐츠와 수용자, 수용과 창작 차원의 다층적 대화 양상이 작동했다. 창작의 차원에서 작가는 신화적 상징의 간극을 메우는 장치를 활용했으며, 수용자의 차원에서는 댓글을 통해 전통/민속/문화에 대한 정보와 지식, 성찰을 공유하는 문화를 형성했다. 이는 웹툰을 매개로 한 고전과 현대의 대화에 해당한다. 수용자는 웹툰의 향유를 통해, 정보를 보완하고 공감대를 형성하며, 해석학적 조율을 시도하고, 논쟁을 통해 시각을 조율하는 과정을 보였다. 또한 댓글을 다는 태도, 시각, 입장에 대해 논평함으로써, 문학에서의 메타비평에 해당하는 행위 양태를 보였다. 수용자의 댓글은 웹툰의 창작에 피드백 정보로 작용함으로써, 창작과 수용 자체가 웹툰 콘텐츠 제작에 영향을 미치는 실천적 역량으로 작동했다. 이 글은 고전을 기반으로 한 웹툰 <바리공주>가 고전과 현대, 작가와 수용자, 연구자간의 다양한 대화성을 형성함으로써, 감각, 사유, 비평, 성찰에 이르는 '움직이며 역동하는' 콘텐츠로 재구성된다는 것을 구체적으로 해명하는 케이스 스터디로 수행되었다.

• 한국병원경영학회지
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• 제11권2호
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• pp.16-31
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• 2006

Through investigating communication contents, extent of conflict, and its causes between medical residents and nurses/technicians, this study will provide the effective communication skills to ease interpersonal conflicts and maintain healthy partner relationships. This is a descriptive study to find out the communication contents, extent of conflicts and its causes between medical residents and nurses/technicians. Data were collected from April $1^{st}$, 2004 to April $8^{th}$, 2004 from 118 medical residents, 288 nurses, 85 radiology technicians and 107 laboratory technicians in 4 university hospitals in Seoul capital region. Data analysis was done with SPSS version 11.0 using descriptive statistics, ANOVA and chi-test. Interpersonal conflict towards medical residents were rated higher by nurses than technicians (Nurses > Technologists = Medical residents). Causes of conflict showed regional differences. In communication contents, all regions showed "Thank you" and "Well done" as most pleasant comments. Medical residents proved other medical residents' negative comments as most unpleasant and nurses and technicians proved residents' commanding phrases, disrespectful speech, and urging comments to be most unpleasant. Communication between the center members of the medical organization is very important in treating patients and understanding each other. For smooth conflict resolutions and maintaining healthy partner relationships, continued education and support for appropriate communication and interpersonal relationship skills is needed.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.866-878
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• 2014

On Korean websites, people often use several Korean vowels or consonants solely, which is the way to express emotion. This way of expression has scarcely been examined seriously, though it is one of the most popular online slangs. This is an exploratory study that reveals how and how much these expressions are used on social media. Data crawling technique was used as a way to examine the usage of vowels and consonants in ordinary situations. 6 'Facebook pages' popular among Korean users are selected, and about 2.5 million comments are collected from posts in those pages. 10 expressions, including 'ㅋ(K)', 'ㅎ(H)', 'ㅜ(U)', are counted and analyzed from the collected texts of comments. As a result, several patterns of using vowels and consonants are found. Especially, 'ㅋ(K)' is used much more frequently than other vowels or consonants, and used more continually. It is also found that the patterns of using vowels or consonants in writing comments changes as the mood of posts or the characteristics of Facebook pages.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.163-169
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• 2016

This study is to analyze factors affecting a growth of online community with perspectives of social network. Particularly this study tries to explore structural phenomenon built by interactions between users in a certain of free board belonging to the online community, in which focuses on one's writing a comments responding on those of others. With using SNA(Social Network Analysis), the social network data calculated from users' interaction shown as their comments were collected to draw out each individual's centrality value representing the structure of the online community and also we estimated duration time and the number of each comments as a proxy variable representing growth of the online community. And then cause-and-effect relationship between individual's centrality value and the duration time and the number of each comment were analyzed. As a result of the analysis, Core-Periphery, Centralization and Reciprocity have significant effects on the duration time and the number of each comment, therefore those significant values representing online structure will give an implication to manage, to promote the online community, to forecast its evolution path and to build critical policies.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1564-1573
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• 2016

With the spread of social media and mobile devices, people spend more time on online than ever before. As more people participate in various online activities, much research has been conducted on how to make use of the time effectively and productively. In this paper, we propose two methods which can be used to extract highlights and make searchable media indexes using online social data. For highlight extraction, we collected the comments from the online baseball broadcasting website. We adopted peak-finding algorithm to analyze the frequency of comments uploaded on the comments section of the website. For each indexes, we collected postings from soap opera forums provided by a popular web service called DCInside. We extracted all the instances when a character's name is mentioned in postings users upload after watching TV, which can be used to create indexes when the character appears on screen for the given episode of the soap opera The evaluation results shows the possibility of the crowdsourcing-based media interaction for both highlight extraction and index building.