본 연구는 코로나19로 촉발된 뉴노멀 시대의 예술정책에 관한 이론과 국내외 정책 동향을 바탕으로 언어네트워크 분석을 시도하였다. 이를 위해 2020년 3월부터 9월까지의 '코로나'와 '예술'의 키워드가 들어간 자료를 구글(Google)뉴스와 웹(web)문서에서 수집하여 227개의 정제된 주제어를 추출하였고, 추출된 주제어를 넷마이너 프로그램을 통해 주제어 빈도분석과 중심성을 지표로 분석하였다. 또한 각 주제어 간의 관계 분석을 위해 언어네트워크의 시각화 분석을 시도하였다. 분석결과 가장 많은 빈도수를 드러낸 주제어는 '코로나'였고, '문화예술', '예술', '공연', '온라인', '지원'이 최다 빈도수를 기록한 그룹에 포함되었다. 중심성 분석에서는 '코로나'가 가장 빈도가 높았고, '시대', '이후', '포스트', '예술', '문화예술' 순으로 나타나 빈도수가 높은 '코로나'와 '예술', '문화예술'은 대부분의 중심성에서도 우위를 차지했다. 특히, 주제어 빈도수와 중심성 분석에서 공통으로 상위를 차지하는 주제어는 '온라인'과 '지원' '정책'이다. 이는 코로나19로 인해 사회적 거리두기의 일상화에 따라 비대면·온라인콘텐츠의 급부상과 예술계에 대한 지원정책이 필요함을 나타내고 있다고 볼 수 있다.
본 연구는 난독증과 학습장애 관련 연구 동향과 키워드 네트워크 분석을 통한 관련 변인의 중심성을 알아보는데 그 목적이 있다. 2008년부터 2018년까지 학술교육학술정보원에서 제공하는 학술연구정보서비스 사이트 데이터베이스를 활용하여 연구 목록을 수집하였다. 분석대상으로 선정된 407편의 연구 주제는 키워드 클렌징 작업을 거쳐 KrKwic 프로그램을 이용하여 주요 키워드를 추출하였고 키워드 간 연결중심성을 시각화를 하기 위해 NodeXL프로그램을 활용하였다. 분석결과 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 난독증과 학습장애 연구주제 총 72개의 키워드가 추출되었고 주요키워드에는 학습장애, 읽기장애, 난독증, 중재반응모형 순으로 제시하고 있었다. 둘째, 난독증과 학습장애의 관련 매개 키워드 중심성을 분석한 결과 학습장애가 국내 난독증 및 학습장애 관련 연구에서 주요한 키워드로 볼 수 있다. 이러한 연구결과를 통해 난독증과 학습장애와 관련해 정량적 분석과 정성적 분석을 절충한 연구동향 분석방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권3호
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pp.54-60
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2020
Online cybercrime has various causes. The criminal guilty language, Criminal lingo is active in the shaded area with the bilateral aspect of the word on cyber. It has been continuously producing massive risk factors in cyberspace. Criminals are shared and disseminated online. It has been linked with fake news and aids to suicide that has recently become an issue. Thus the criminal lingo has become a real danger factor on cyber interface. Recently, Criminal lingo is shared and distributed as cyber hazard information. It is transformed that damaging to the youth and ordinary people through the internet and social networks. In order to take action, it is necessary to construct an expert system based on AI to implement a smart management architecture with block-chain technology. In this paper, we study technically a new smart management architecture which uses artificial intelligence based decision algorithm and block-chain tracking technology to prevent the spread of criminal lingo factors in the evolving cyber world. In addition, through the off-line regular patrol program of police units, we proposed the conversion of online regular patrol program for "cyber harem area".
네트워크 스트리밍 기술은 네트워크에서 스트리밍을 통하여 여러 가지의 애플리케이션 소프트웨어를 지원할 수 있는 서비스 방법이다. 멀티미디어 스트리밍 기술이 개발되어 광범위하게 사용되고 있지만, 소프트웨어 스트리밍 기술에 대한 연구는 활발하게 진행되지 않고 있다. 본 논문에서는, 개선된 성능을 가진 자바 언어 기반 소프트웨어 스트리밍 기술을 설계 및 구현하고, 기존 관련 시스템과 비교하고 여러 가지의 특성을 분석하고 성능 평가를 수행한다. 구현된 시스템은 윈도우 체제 이외에 다중 운영체제에서 사용될 플랫폼을 가지고 있다. 또한 클라이언트의 컴퓨터에 소프트웨어를 설치하지 않고 사용할 수 있으며, 사용자의 편리성이 극대화되는 이상적인 특징이 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.241-248
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2021
The article reviews the social media as an Internet phenomenon, determines their place and level of popularity in the society, as a result of which the social networks are a resource with perspective pedagogical potential. The analysis of social media from the point of view of studying a foreign language and the possibility of their usage as a learning medium has been carried out. The most widespread and popular platforms have been considered and, based on their capabilities in teaching all types of speech activities, the "Instagram", "Twitter", and "Facebook" Internet resources have been selected as the subject of the research. The system of tasks of teaching all types of speech activities and showing the advantages of the "Instagram", "Twitter", and "Facebook" platforms has been proposed and briefly reviewed.
소프트웨어 재공학은 기존 시스템의 유지보수 문제에 대한 해결책으로 많은 연구가 이루어 지고 있다. 재공학은 역공학과 순공학을 이용하여 기존 시스템에 대한 이해와 새로운 시스템의 개발을 의미하며 기존 시스템에서의 컴퍼넌트들로부터 필요한 기능을 가져와 재구성 하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 프로시져 언어에 의해 컴파일된 바이너리 코드를 입력으로 받아서 웹 기반 자바 바이트 코드로 변환한다. 즉 바이너리-바이너리 단계에서 수행되는 소프트웨어 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 Pascal-L 에 의해 작성된 기존의 프로그램 언어를 Jasmin 이라는 어셈블리 코드로 먼저 번역하고 사용자 읽기 가능한 자바 바이트 코드 상태인 Jasmin 어셈블리가 실제 자바 코드로 변환된다. 이 시스템은 결국 기존의 원시코드가 번역기를 통해 실행 가능한 바이너리 코드 형식으로 실행된다. 이 번역과정은 먼저 주어진 바이너리코드에서 언어구조를 식별하는 과정과 변수 객체의 위치를 분석하고 초기화 하는 과정 그리고 주어진 바이너리 코드를 Jasmin 코드로의 매핑하는 단계등으로 구성된다.
대통령 후보 합동 TV토론은 후보들의 정책과 인성의 상호 검증을 통해 민주적인 방식의 대통령 선출에 기여하는 중요한 선거 캠페인이다. 본 연구는 제17대 대통령 후보들이 TV합동토론에서 상호 교환한 어휘군(群)의 연결망을 언어네트워크 분석 소프트웨어인 KrKwic와 UCINET을 통해 분석하고 단어의 사용과 단어 간 거리를 비교 고찰함으로써 정치 토론의 실효성을 점검하고 북한 관련 이슈에 대한 후보 간 입장 차이를 규명하고자 했다. 연구 결과 이명박, 정동영, 이회창 세 후보의 상호토론에는 중심 논제의 구성이 본래 토론이 지향하는 상호이해의 구성요건인 접점(stasis)을 형성하기에 부적합하고, 단어의 선택과 사용빈도에서 생산적인 공방이나 토론의 교육적 효과에 대한 한계를 노정시킨 것으로 나타났다. 북한 관련 이슈 8개 단어들의 공출현 단어 간 거리 분석(co-occurrence matrix) 결과, 각 후보가 연결시킨 단어들 간의 관계를 통해 입장의 차이를 도식화할 수 있었다. 이명박 후보는 북한 문제를 남한과의 상대성에서 파악하는 경향을 보였으며, 이회창 후보는 한-미간의 관계 틀 안에서 북한 문제를 고려하고 북한문제와 핵문제를 동일시하는 것으로 드러났다. 또 정동영 후보는 북한의 문제를 한반도 문제로 개념화하고 북한과 전쟁을 연결 짓지 않는 특징을 나타냈다.
세계적으로 해양산업은 크루즈산업에 많은 관심과 연구가 대폭적으로 이루어지고 있고 우리나라도 미래의 잠재력 있는 국가동력산업의 하나로 인식하고는 있으나 크루즈산업의 연구동향 분석 연구는 국내외에 활발히 이루어지고 있지 않다. 따라서 우선 세계 크루즈산업을 연구하고 이해하기 위해서는 최근에 다양한 산업에 대한 연구동향을 분석한 방법을 활용하여 크루즈산업에도 적용할 필요가 있다. 본 논문의 목적은 외국 유명저널에 발표된 크루즈산업과 관련된 학술논문에서 제시하고 있는 키워드와 논문을 매개로 한 키워드 네트워크를 구축하여 복잡계의 네트워크 분석에서 사용하는 연결 중심성과 매개 중심성 분석방법으로 시대별로 나누어 시각화하여 살펴봄으로써 세계 크루즈산업의 연구동향을 심층적으로 관찰하여 논의하는 것이다. 본 연구에서 제시된 키워드 빈도는 Zipf의 법칙을 따르고 노드의 연결정도는 멱함수 분포를 보여주고 있어 언어네트워크에서 분석하는 키워드 네트워크와 동일함을 관찰한다. 연구방법론으로는 키워드 네트워크 분석을 위하여 사회연결망 프로그램인 넷마이너 4.0을 사용하여 여러 가지 중심성 측정방법 중 키워드 상위 20개의 빈도순위를 비교하여 빈도순위와 가장 가까운 중심성 측정방법을 선택하여 크루즈산업의 연구동향을 분석한다. 특히 크루즈산업의 연구동향이 연도 기간별로 어떠한 변화를 가져왔는지를 살펴보기 위해 2000년 이전과 2000년 이후로 크게 대별하여 나누고 2000년 이후에는 5년 주기로 각 기간별 공통적으로 나타나는 연결 중심성이 높은 최상위의 키워드인 cruise와 tourism 노드를 중심으로 매개 중심성이 높은 것들의 키워드 네트워크를 시각화하여 논의한다. 연구결과에서 흥미롭게도 2010-2014의 기간에 새로운 노드로 China가 등장하여 최상위의 키워드들을 연결하고 있는 것은 최근 급성장하고 있는 중국의 크루즈산업의 발전 양상을 보여준다. 그러므로 본 연구에서 사용하는 키워드 네트워크 분석은 각 연도 기간별 네트워크의 다른 종류의 숫자와 크고 작은 중심축 군집 네트워크의 숫자의 증감뿐 아니라 중심축 군집 네트워크의 중심에 있는 키워드 간의 연결 분석을 용이하게 해주어 기간별 연구동향을 파악하는데 유용한 방법임을 확인할 수 있었다.
담화분석은 치매환자의 발화특성을 알아보거나, 환자군을 변별하는 데 있어서 그 효용성이 입증되었다. 그러나 기존의 담화연구들에서 활용된 과제, 전사법, 측정요인들이 서로 상이하므로, 체계적이고 일관적인 분석이 이루어지지 않아 해석을 도출하는데 어려움이 있다. 본 연구는 치매환자의 담화과제, 전사법, 측정요인들을 조사하여 향후 담화분석에 도움이 되고자 하는 목적으로 수행되었다. 이에, 스코퍼스(Scopus) 데이터베이스를 통해 2005년부터 2014년도까지 치매 환자의 담화를 분석한 연구들이 조사되었다. 그 결과, 첫째, 치매환자를 대상으로 가장 많이 쓰인 담화과제는 '주제에 대해 이야기하기'이었다. 둘째, 전사과정에서 일관된 전사규약(transcription conventions)을 적용하는 경우, 좀 더 신뢰성 있는 전사자료를 얻을 수 있었다. 셋째, 담화측정요인들은 담화처리모델에 따라 통일성, 응집성, 생산성, 명제 통사 사전분석, 유창성의 영역들로 범주화되며, 각 범주는 담화처리단계(즉, 개념형성단계, 명제처리단계, 자연언어단계)에 속하였다. 결론적으로, 향후의 담화연구는 치매유형 및 특징에 따라 담화과제를 선정하고, 분석의 신뢰성을 위해 일관된 전사규약을 적용해야 할 것이다. 또한, 담화처리이론에 바탕을 둔 측정을 통해, 담화연구의 해석이 체계적으로 이루어지는 것이 바람직하다고 할 수 있다.
음성타자기의 구현에 접근하려는 노력의 일환으로서, 우리는 본 논문에서 자음의 분류에 대해 연구한다. 많은 자음들은 시간에 따른 주기적 거동을 보이지 않고 따라서 그들에 대한 푸리에 해석의 타당성에 확신을 갖기 어렵다. 그러므로, 우선 음성 신호로부터 추출되는 MFCC와 LPCC 특징벡터들이 자음에 대해 어느 정도의 의미가 있는지를 파악하기 위하여 LBG 클러스터링을 통한 벡터양자화를 수행한다. VQ의 실험적 결과는 자음에 대한 푸리에 해석의 타당성에 관해 분명한 결론을 내리는 것이 쉽지 않음을 보여주었다. 자음의 분류를 위해 SOM과 LVQ의 두 가지 신경망이 사용되었다. SOM의 결과는 몇 쌍의 자음들이 나뉘어 분류되지 않음을 보여주었다. LVQ에서는 본질적으로 이 문제가 사라지지만 자음의 분류 정확도는 낮은 수준이었다. 이로부터, LVQ에 의한 자음 분류에 있어서는 MFCC 및 다른 특징 벡터들이 함께 사용되어야 함이 사료된다. 하지만 본 연구에서 도입한 MFCC/LVQ의 결합은 기존의 언어모델을 기반으로 하는 음소 분류에 비해 그 결과가 나쁘지 않은 것으로 나타났다. 모든 경우에 LPCC 특징벡터는 MFCC에 비해 그 결과가 좋지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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