• 제목/요약/키워드: Energy and Transportation Technology

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인류의 생존 위기 대응을 위한 양잠과 곤충 산업의 현황 (Current Status of Sericulture and Insect Industry to Respond to Human Survival Crisis)

  • 김아영;김기영;최희정;박현우;고영호
    • 한국응용곤충학회지
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    • 제61권4호
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    • pp.605-614
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    • 2022
  • 인류는 기후변화와 인구 구성 비율의 급격한 노령화 라는 두 가지 커다란 생존을 위협하는 문제점에 직면해 있다. 기후변화는 경제 발전과 운송 수단의 발달로 화석 연료 사용 증가에 따른 대기 중 온실가스 농도가 증가한 결과이고, 인구 구성 비율의 노령화는 선진국의 의 생명과학 기술 발전과 개인 위생의 증진으로 기대 수명이 증가한 결과이다. 돌이킬 수 없는 전 지구적인 기후변화를 피하기 위해서는 빠른 기간 내에 온실 가스의 배출이 없는 탄소 제로 경제로 전환을 해야 한다. 이 목표를 달성하기 위해서는 농업 중 온실가스의 발생이 가장 많은 낙농축산업을 저탄소 경영방식으로 전환하고 동시에 소비자들의 저탄소 식품들에 대한 인식의 변화가 필요하다. 현재 지구상 이용 가능 초지 중 77%가 가축용 사료 재배에 활용되지만, 인간이 섭취하는 전체 단백질의 37%와 총 열량의 18%만이 낙농축산업에서 얻어질 뿐이다. 그러므로, 가축보다 온실가스 배출량, 물의 사용량이 적고, 사육 공간이 작아도 되며 사료전환율이 높은 식용 곤충을 단백질원으로 활용해야 할 필요성이 있다. 이와 더불어 건강기능 증진 효과가 있다고 과학적으로 밝혀진 누에와 같은 곤충들의 기능성을 활용하여 현재 치료 방법이나 예방법이 확립되지 않은 퇴행성 질환들을 예방하고 치료를 촉진시킬 수 있는 기능성 식품 개발이 필요하다. 곤충은 동물 중 가장 오래 전에 지구상에 나타났고, 인간의 생존 유무와 상관없이 앞으로도 빠르게 진화를 하여 지구의 환경 변화에 적응하고 번성할 것이다. 그러므로, 다양한 식용 곤충과 누에를 포함한 약용 곤충을 이용한 산업은 현재 인류가 직면한 문제를 해결하여 미래에 인간이 지구에서 생존하고 번영할 수 있는 중요한 받침돌이 될 것이다.

온라인 언급이 기업 성과에 미치는 영향 분석 : 뉴스 감성분석을 통한 기업별 주가 예측 (Influence analysis of Internet buzz to corporate performance : Individual stock price prediction using sentiment analysis of online news)

  • 정지선;김동성;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.37-51
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    • 2015
  • 인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.