• 제목/요약/키워드: Learning Contexts

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초·중등학교 교사들의 극지 소양 (Elementary and Secondary School Teachers' Polar Literacy)

  • 정수임;최하늘;김민지;신동희
    • 한국지구과학회지
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    • 제42권6호
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    • pp.734-751
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    • 2021
  • 이 연구는 극지 소양 교육을 학교 교육과정에 반영하기 위한 기초 자료를 마련하고자 수행되었다. 교육과정을 현장에서 구현하는 교사들이 지닌 극지 인식과 교수 경험, 극지 관련 인지적·정의적 특성을 조사했다. 대도시 및 중소도시 10개교의 초·중·고등학교 교사 56명을 대상으로 극지 관련 인식, 교수 현황, 극지 지식, 극지와 기후 변화에 대한 신념 및 태도를 포함한 설문을 실시했다. 그 결과, 교사들은 극지 정보에 대한 효능감은 낮은 편이나, 극지와 기후 변화 문제 해결에 있어 교육자의 위상을 긍정적으로 평가하고 있으며 세계 시민적 가치를 실용적 목적보다 우선했다. 학교에서 극지와 기후 변화 문제를 교수한 경험은 교과와 비교과에 걸쳐 다양했지만, 완성된 형태의 교수-학습 자료를 제공받기 원하는 등 교수 개발에 있어 수동적인 면모를 보였다. 인지적 측면에서 교사들은 극지 변화와 기후가 영향을 주고받는 작동 원리와 과정에 대해 다소 모호한 이해를 드러냈다. 정의적 측면에서 대부분 교사들은 학교급을 초월해서 극지 관련 문제에 대한 신념과 태도에서 높은 경향이 나타났지만, 행동 선택은 근소하게 낮았다. 이상의 결과를 바탕으로 극지 소양을 증진시키기 위한 기회 및 자료 제공, 가치 및 태도 형성을 위한 다양한 맥락의 교육 소재 발굴, 극지 연구 자료를 활용한 교육 자료 개발, 학생과 교사를 포함한 극지 지식에 대한 오개념 파악, 초등 교사의 극지 소양 강화, 정의적 태도와 가치관 함양 등의 시사점을 제안했다.

이상탐지 알고리즘 성능 비교: 이상치 유형과 데이터 속성 관점에서 (Performance Comparison of Anomaly Detection Algorithms: in terms of Anomaly Type and Data Properties)

  • 김재웅;정승렬;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제29권3호
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    • pp.229-247
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    • 2023
  • 여러 분야에서 이상탐지의 중요성이 강조됨에 따라, 다양한 데이터 유형과 이상치 유형에 대한 이상탐지 알고리즘이 개발되고 있다. 하지만 이상탐지 알고리즘의 성능은 주로 공개 데이터 세트에 대해 측정될 뿐 특정 유형의 이상치에서 나타나는 각 알고리즘의 성능은 확인되지 않고 있으므로, 분석 상황에 맞는 적절한 이상탐지 알고리즘 선택에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 이상치의 유형과 다양한 데이터 속성을 먼저 파악하여, 이를 기반으로 적절한 이상탐지 알고리즘 선택에 도움을 줄 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 지역, 전역, 종속성, 그리고 군집화의 총 4가지 이상치 유형에 대해 이상탐지 알고리즘의 성능을 비교하고, 추가 분석을 통해 라벨 수준, 데이터 개수, 그리고 차원 수가 성능에 미치는 영향을 확인한다. 실험 결과 이상치 유형에 따라 가장 우수한 성능을 나타내는 알고리즘이 다르게 나타나며, 이상치 유형에 대한 정보가 없는 경우에도 안정적인 성능을 보여주는 알고리즘을 확인했다. 또한 비지도 학습 기반 이상탐지 알고리즘의 성능이 지도 학습 및 준지도 학습 알고리즘의 성능보다 낮게 나타나는 유형을 확인하였다. 마지막으로 데이터 개수가 상대적으로 적거나 많을 때 대부분 알고리즘들의 성능이 이상치 유형에 더 강하게 영향을 받으며, 상대적으로 고차원일 경우 지역, 전역 이상치에서는 우수한 성능을 보였지만 군집화 이상치 유형에서 낮은 성능을 나타냄을 확인하였다.

학교 내 다양성 문제 해결을 위한 교사 지원 프로그램에 대한 연구: 미국 스미스소니언 과학교육센터 사례를 중심으로 (A Study of a Teacher Professional Development Program for Addressing Diversity Issues in School: The Case of Smithsonian Science Education Center)

  • 이현주;박병열
    • 과학교육연구지
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    • 제47권1호
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    • pp.107-116
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    • 2023
  • 다양성과 관련된 문제는 글로벌 시대의 도래와 함께 사회 전반에서 매우 중요한 이슈로 다루어지고 있다. 이러한 이슈는 교육의 영역에서도 강조되고 있으며 역사적으로 교육적 혜택으로부터 소외되어 왔던 사회적 그룹들에 대한 신중한 고려가 요구되고 있다. 이 연구에서는 학교 내 다양성 문제를 해결하기 위한 미국의 사례를 구체적으로 소개하고 우리나라 교육에서 다양성 문제를 다루기 위해 적용할 수 있는 시사점에 대해 논의하고자 하였다. 이를 위해 미국 스미스소니언 과학교육센터의 프로그램 내용과 2019년-2020년도에 참여한 교사들을 대상으로 수행된 설문조사 결과를 구체적으로 분석하였다. 분석 결과, 해당 프로그램은 다양성과 관련된 문제에 대해 다양한 관점에 대한 경험을 제공하고, 문제 상황과 원인에 대해 그 의미를 심도 있게 다룰 수 있도록 지원하며, 목표와 실행 계획을 구체적으로 설정하고 결과 예상을 통해 평가 및 수정할 수 있도록 안내하는 등의 특징을 보였다. 이러한 특징은 참여자들에게 학습과 경험, 그리고 문제 해결을 위한 방향의 설정에 있어서 의미있는 효과를 보이고 있었다. 이러한 내용은 우리나라 교육이 현재 그리고 앞으로 직면하게 될 학교 내 다양성 문제를 다루기 위한 방안을 구상하는 데 있어서 매우 중요한 시사점을 제공한다.

개방적 참탐구 활동에서 학생들의 과학의 본성에 대한 이해에 영향을 미치는 요인 탐색 (Exploring the Factors Influencing the Understanding of the Nature of Science through Authentic Open Inquiries)

  • 김미경;김희백
    • 한국과학교육학회지
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    • 제28권6호
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    • pp.565-578
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    • 2008
  • 이 연구에서는 학생들이 개방적 참탐구 활동에서 참과학의 인지과정을 경험함에 따라 과학의 본성에 대한 이해에 영향을 미치는 요인을 알아보고자 하였다. 과학고등학교 1학년 학생들에게 인식론적으로 참과학의 특성을 반영하는 개방적 참탐구 활동을 수행하도록 하고, 이들 학생들 가운데 과학의 본성에 대한 학습이 이루어지거나 실패한 4명의 학생들을 선정하여 사례연구를 실시하였다. 초점 학생들이 탐구를 수행하면서 제기한 질문들과 사전 사후 과학의 본성 검사지(VNOS-C형) 답변을 분석하고 반구조화된 면담을 통해 답변을 정교화할 수 있는 기회를 제공하였다. 그 결과 개방적 참탐구 활동은 학생들에게 과학의 본성에 대한 이해를 돕는 탐구 상황을 제공한다는 것과 학생들의 인지적 특성이 과학의 본성에 대한 이해에 영향을 미치는 것을 발견하였다. 학생들에게 실험을 설계하고 수행하도록 함으로써 과학적 방법과 연구의 다양한 형태에 대해 이해하게 되었고, 정해진 답이 없는 실험에서 얻어진 데이터로부터 결론을 도출해내는 과정에서 과학의 추론적 특성을 경험하는 것을 확인하였다. 또한 변칙데이터를 경험하게 됨으로써 과학지식의 형성에서 추론의 역할과 창의성을 이해하는데 도움이 되었다. 이러한 탐구 상황에서는 동료들과 논의를 많이 하게 되는데 이때 반성적 사고 특성을 가진 학생은 실험 설계 및 데이터 해석에서의 타당성에 대해 생각하게 됨으로써 추론의 불확실성, 이론의존성에 대한 이해로 발전하였다. 또한 확산적인 사고 특성을 가진 학생은 유추적인 사고로 연결되어 과학의 창의성을 이해하는 데에 도움이 되는 것을 확인하였다.

CNN 보조 손실을 이용한 차원 기반 감성 분석 (Target-Aspect-Sentiment Joint Detection with CNN Auxiliary Loss for Aspect-Based Sentiment Analysis)

  • 전민진;황지원;김종우
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.1-22
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    • 2021
  • 텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

우리나라 예비 과학교사 교육 연구의 동향 (Trends in Pre-service Science Teacher Education Research in Korea)

  • 이경건;안태수;문선영;홍훈기
    • 한국과학교육학회지
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    • 제42권1호
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    • pp.127-147
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    • 2022
  • 예비 과학교사 교육은 학교 현장에서 이루어지게 될 과학교육의 질을 제고하기 위하여 중요하며, 이에 따라 많은 예비 과학교사 교육연구들이 국내에서 보고되어 왔다. 그러나 그 연구 동향을 중등교사 맥락을 포함하여 포괄적으로 살펴보고 정리하는 작업은 거의 이루어지지 않아 왔다. 이에 본 연구는 지금까지 국내에서 이루어진 예비 과학교사 교육 연구의 동향을 살펴보았다. 분석 대상 문헌은 1995년부터 2021년까지 17개의 KCI 등재지급 학술지에서 출판된 410건이었다. 해당 연구 문헌들의 동향은 시기별 문헌 수, 주제어 빈도, 연구의 질적 속성을 살펴봄으로써 조사하였다. 이 때 연구의 질적 속성은 예비교사의 유형과 전공, 연구맥락 교과, 연구 주제, 접근 방법, 자료 유형, 연구 참여자 수를 질적 코딩함으로써 다각적으로 파악하였다. 연구 결과, 예비 과학교사 교육 연구의 보고는 5년 간격으로 약 40건씩 증가하는 추세를 보였다. 연구가 출판되는 학술지는 '한국과학교육학회지'가 가장 큰 비중을 차지하되 2010년대 후반 이후 다양성이 증가하고 있었다. 주제어 빈도 분석 결과 과학교수효능감이나 과학의 본성, 그리고 여타 교수학습맥락이 강조되고 있었다. 질적 속성 코딩결과 예비교사 유형은 중등교사, 예비교사 전공과 연구맥락 교과는 '일반' 과학교육이 가장 많았다. 연구 주제로서는 '예비교사 대상 교육 프로그램', 그리고 '인식 및 정의적 영역'이 가장 많았다. 접근방법으로서는 특정 주제에 대한 '분석'을 수행한 연구가 가장 많았다. 연구 참여자 수는 11명 이상 30명 미만이 가장 많았다. 다만 이러한 질적 속성의 패턴은 시기별로, 그리고 예비교사 유형별로(유, 초, 중) 사뭇 다르게 나타났다. 연구 결과로부터 보다 행정적인 측면에 집중한 연구, 공통과학 교사에 대한 연구, 교사의 행위주체성에 집중한 연구, SSI 및 STS와 측면에서 생태전환교육을 주도할 환경교육 맥락의 포용 등 추후 예비 과학교사 교육 연구가 나아갈 방향을 탐색하고 제안하였다.

로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반 제스처 인식 (Accelerometer-based Gesture Recognition for Robot Interface)

  • 장민수;조용석;김재홍;손주찬
    • 지능정보연구
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    • 제17권1호
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    • pp.53-69
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    • 2011
  • 로봇 자체 또는 로봇에 탑재된 콘텐츠와의 상호작용을 위해 일반적으로 영상 또는 음성 인식 기술이 사용된다. 그러나 영상 음성인식 기술은 아직까지 기술 및 환경 측면에서 해결해야 할 어려움이 존재하며, 실적용을 위해서는 사용자의 협조가 필요한 경우가 많다. 이로 인해 로봇과의 상호작용은 터치스크린 인터페이스를 중심으로 개발되고 있다. 향후 로봇 서비스의 확대 및 다양화를 위해서는 이들 영상 음성 중심의 기존 기술 외에 상호보완적으로 활용이 가능한 인터페이스 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 로봇 인터페이스 활용을 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 기술의 개발에 대해 소개한다. 본 논문에서는 비교적 어려운 문제인 26개의 영문 알파벳 인식을 기준으로 성능을 평가하고 개발된 기술이 로봇에 적용된 사례를 제시하였다. 향후 가속도 센서가 포함된 다양한 장치들이 개발되고 이들이 로봇의 인터페이스로 사용될 때 현재 터치스크린 중심으로 된 로봇의 인터페이스 및 콘텐츠가 다양한 형태로 확장이 가능할 것으로 기대한다.

2015 개정 교육과정 '과학탐구실험' 평가 도구 및 평가 현황 탐색 (An Investigation on the Assessment Tool and Status of Assessment in the 'Scientific Inquiry Experiment' of the 2015 Revised Curriculum)

  • 백종호;변태진;이동원;심현표
    • 한국과학교육학회지
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    • 제40권5호
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    • pp.515-529
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    • 2020
  • 2015 개정 교육과정이 도입됨에 따라 신설된 과학탐구실험은 과학적 실천을 통한 과학의 학습과 핵심역량의 함양 등의 측면에서 기대를 받고 있는 과목이다. 특히, 변화하는 평가의 맥락에 기초하여 실천중심의 교과목인 과학탐구실험에서의 다각화된 평가가 운영될 필요가 있으나, 이에 대한 다양한 어려움과 한계가 보고되고 있다. 이에 본 연구는 과학탐구실험의 평가 현황을 살피고, 이로부터 평가의 운영과 지원 방안을 고찰하고자 하였다. 이를 위해 25명의 현직 과학교사로부터 과학탐구실험 수업에서 사용되었던 평가 도구와 이에 대한 설명 자료를 수집하여 분석하였다. 평가 도구의 분석은 평가 요소, 평가 기준, 평가 방법의 측면에서 이루어졌고, 평가 결과가 어떻게 활용되는지도 살펴보았다. 결과에 대한 타당성 확보를 위해 과학교육 전문가와 교사들로부터 점검을 받았고, 추가적으로 분석 결과에 대한 의견도 청취하여 연구에 활용하였다. 연구 결과, 교사들은 탐구 기능요소 중 특정 요소만을 중점적으로 평가하고 있었고, 일부 기능 요소는 특정한 주제 및 맥락과 연계하여 평가되었으나 활용 빈도는 낮았다. 또한, 인지적 영역과 정의적 영역에 대한 평가도 이루어지기는 했으나, 각 영역을 평가하는 데 있어서 한계점도 관찰할 수 있었다. 평가 기준의 측면에서 평가 목표는 대체적으로 제시되어 있으나, 평가 목표에 대한 세부 평가 요소의 구분 및 각 요소별 행동 특성을 단계적으로 진술하는 등의 구체적 기준 수립이 이루어진 사례는 상대적으로 적었다. 평가 방법에서 평가의 시점과 주체는 각각 '수업 후 평가'와 '교사 평가'가 주로 사용되었고, 다른 방법은 특정 내용, 특정 상황으로 한정되어 활용되었다. 평가 결과는 모든 사례에서 성적 산출을 위해서 활용되었고, 일부만이 수업 개선과 학생 피드백을 위한 목적으로 활용하고 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 과학탐구실험에서의 학생 평가를 지원하기 위한 방안에 대해 논의하였다.

시조교육의 현황과 학습자 활동 중심의 교수$\cdot$학습 모형 - 고등학교 국어 교과서 수록 작품 <시조>를 중심으로 - (Plans for Teaching and Learning of Learner-centered Activities in Korean Verse Education)

  • 강명혜
    • 한국시조학회지:시조학논총
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    • 제20집
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    • pp.141-171
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    • 2004
  • 시조는 우리의 시가사에 있어서 결코 소홀히 할 수 없는 시장르이다. 비록 고등학교 교과서에 수록된 시조는 단지 3편이었지만, 각각 평시조$\cdot$사설시조 현대시조를 대표한다는 점에서 세 작품을 통한 각각의 유형적인 이해를 할 수 있다. 효율적인 학습자 활동 중심의 학습을 위해서는 작품에 대한 충분한 지식이 선험적으로 체득될 수 있도록 수업전 단계로서 준비학습, 학습할 정보나 원리를 교사의 도움으로 익히도록 한다. 이를테면, 시조는 3장 구조의 정형으로 되어 있고 무색. 무취, 무미한 세계를 표방하고 있느니 만큼 비교적 주제를 밝히기가 수월하다는 점, 시조는 다른 장르에 비해 창작 배경을 구체적으로 형상화해 낼 수 있다는 점, 시조는 작품의 길이가 길지 않기 때문에 학습자의 고쳐쓰기 활동에 적합하다는 점, 시조는 대부분 사적 체험을 평범한 언어를 사용하여 직설적으로 표현하고 있기에 다른 장르나 일상적인 언어 형상과 연관짓기가 쉽다는 점에서 현대까지 이어지며 지속된다는 것 등이다 수업 단계에서는 이를 구체화$\cdot$단계화하는 과정을 거쳐서 쓰기 및 발표, 그리고 평가 및 정리를 거친 후, 수업 후 단계로는 반응일지 쓰기까지의 순차적인 단계를 제시하도록 한다. 구체화$\cdot$단계화하는 과정에서는, 평시조$\cdot$사설시조$\cdot$현대시조로 대표되는 (1)$\cdot$(2)$\cdot$(3)에서의 시적 화자의 감정은 대략 외롭고 쓸쓸하고 막막하고 답답하고 애틋함이라는 단어로 수렴되었지만 이렇듯이 비슷한 감정을 토로하거나 암시하는 작품들은 그러나 표면적으로 보았을 때는 서로 상당히 변별되는데, 이러한 차이는 유형의 구별에서 온다는 것, 유형적 변별성은 또한 사회 정치 문화적인 배경, 즉 컨텍스트적인 변별성에서 기인한다는 것도 파악하도록 한다. 이러한 수업 모형에서는 반드시 학습자는 컨텍스트$\cdot$텍스트에 관해 학습 전 준비를 철저히 해야하는데, 이 때 교사는 어디까지나 학습자의 주관적인 경험과 상상력을 위한 선이해 정도의 조력자의 역할만을 함으로써 상호 교류적인 의사 소통 구조를 형성하는데 밑받침이 되도록 한다.

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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.