• 비교문화연구
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• 제47권
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• pp.241-260
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• 2017

빠르게 변화하는 현대 중국 사회를 반영하는 수많은 신조어가 등장하여 사용되고 있으며, 이중에는 색채어와 관련된 다양한 단어의 출현을 볼 수 있다. 이러한 색채어 중에는 새로운 의미 또는 문화적 상징 의미 등을 나타내어 현대 중국어와는 다른 쓰임을 보이기도 한다. 본 연구는 중국어 신조어에 나타난 무채색 색채어를 분석하여 다음의 몇 가지 사실을 관찰할 수 있다. 첫째, 중국어 신조어에 나타난 무채색 색채어는 '흑(黑), 백(白), 회(灰)' 등이 있다. 신조어 색채어에 주로 사용되는 의미항은 현대 중국어 색채어의 의미항 중 일부만이 나타나는 것으로 보인다. 둘째, 중국어 신조어에 나타난 색채어 의미항의 사용빈도는 검은색과 흰색 색채어의 의미항 유형이 서로 상대적인 분포를 보인다. 신조어에 나타난 검은색 색채어는 확장의미가 가장 활발하게 사용되며, 그 다음은 기본의미의 사용이 높다. 그러나 흰색 색채어는 기본의미가 가장 활발하게 사용되며, 그 다음은 확장의미의 사용이 높게 나타난다. 셋째, 중국어 신조어에 나타난 무채색 색채어 중 '흑(黑)', '회(灰)'는 의미 확대 현상을 관찰할 수 있다. 예로, 신조어 중 '흑(黑)'은 '재난 지역의', '사회적 차별을 받는' 등을 비유하며, '회(灰)'는 '사교적인 방면'을 비유한다.

• 비교문화연구
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• 제50권
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• pp.425-451
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• 2018

본고에서는 기존의 쌍형어 논의들의 쟁점들을 살펴보았다. 일반적으로 쌍형어는 공통의 어원에서 갈라져 나온 단어들의 쌍을 가리키지만 공시적으로 의미가 같고 형식의 유사성을 보이는 단어들의 쌍이나 문법 형태소들의 쌍을 가리키기도 한다. 본고는 전형적인 쌍형어는 공통의 어원을 가지는 단어들의 쌍이라고 보았다. 쌍형어는 의미와 형식의 유사성이나 차이에 따라 하위 유형화가 가능하다. 전형적인 쌍형어에서 가장 멀어진 것은 공통의 어원을 가지지는 않지만 의미가 같고 형식이 유사한 단어들의 쌍이라고 할 수 있다. 두 번째 쟁점은 쌍형어가 단어들의 쌍을 가리키는가 하는 점이다. 공통의 어원을 가지는 단어들의 쌍이 전형적인 쌍형어이나 조사나 어미의 경우에도 쌍형어를 인정한다면 조사 쌍형어나 어미 쌍형어의 존재가 가능할 것이다. 접미사의 경우에는 접미사 쌍형어의 인정이 가능할 수 있으나 접미사가 결합한 파생어가 쌍형어를 형성하므로 굳이 접미사 쌍형어를 인정할 필요는 없다고 보았다. 어미의 경우도 해당 어미가 결합한 활용형의 쌍형어를 인정할 수도 있으나 한국어의 어미가 통사단위로서의 성격이 강하다는 점을 고려하면 엄청나게 많은 활용형의 쌍형어를 인정하기보다는 해당 어미를 쌍형어라고 하는 쪽이 적절할 것이다. 마지막으로 어간 쌍형어나 어미 쌍형어 일부가 기저형 층위에서 일종의 이형태 관계를 이루는지에 관한 쟁점이 있을 수 있으나 본고에서는 하나의 어휘 항목 내에 속하는 경우에는 쌍형어에 속하지 않는 것으로 보았다. 이들은 일종의 복수 기저형에 해당한다고 할 수 있다.

• 기호학연구
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• 제56호
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• pp.7-44
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• 2018

본 연구의 목적은 인지과학의 관점에 근거하여 한국어 맛 어휘, 특히 한국어 맛 형용사의 분류 체계를 제안하는데 있다. 이때 한국어 맛 형용사의 분류는 인지과학의 분과 학문들이 수용하는 '미각'과 '향미'와 '맛'의 정의에 근거하여 이루어진다. 국내에서는 맛 어휘와 관련하여 많은 연구가 이루어져 왔다. 그래서 맛 어휘의 분류와 관련된 연구 결과물들이 꾸준히 발표되었으나, 연구자에 따라 크고 작은 차이를 보인다. 이는 연구자들이 맛 어휘를 범주화하는데 있어 객관적이고 보편적인 기준보다는 주관적이고 직관적인 기준을 적용했기 때문이다. 우리가 일상생활에서 흔히 말하는 '맛'은 미각 수용기 세포가 지각하는 감각 이상의 것을 포괄한다. 게다가 우리 인간이 지각하는 맛의 80~90%는 냄새에 좌우되어, 맛의 지각에 있어 후각의 중요성이 강조된다. 한편 음식의 식감과 색상과 온도, 음식을 먹는 주변 환경, 음식을 먹는 사람의 개인적 사회문화적 기호척도 등이 맛 지각에 큰 영향을 미친다. 먹는 것과 맛을 보는 것은 우리의 일상생활에서 중요한 부분을 차지한다. 그래서 맛 지각에 대한 언어학적 접근은 결코 간과할 수 없는 연구 영역이다. 본 연구자는 인지과학의 관점에 따른 맛 어휘의 분류가 맛 지각의 인지 메커니즘을 이해하는데 도움을 줄 수 있다는 가정에서 출발한다. 본 연구는 우리 인간의 심상어휘집에 '존재할 혹은 존재할지 모르는' 맛 어휘 낱말밭의 모습을 기하학적 모델로 형상화하고자 하는 후속 연구의 사전 작업임을 이 자리를 빌려 밝혀둔다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.15-28
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• 2022

최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.155-164
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• 2023

본 논문은 온라인 크라우드펀딩 플랫폼에서 환경, 사회 및 지배구조 (ESG) 관련 내용이 자금 조달의 성공에 미치는 영향에 대해 조사한다. 최근, 산업에서 ESG의 중요성이 증가하고 있으며 ESG와 관련된 내용을 포함한 투자 제안도 증가하고 있다. 이에 따라, ESG 개념을 포함한 대부분의 투자 제안은 이러한 사회적 현상으로 인해 더 높은 펀딩 성공률을 보일 것이라는 관행적인 믿음이 존재한다. 우리는 투자 제안서의 어떤 특성이 투자의 증가와 관련이 있는지를 알아보기 위해 Kickstarter 데이터셋에서 9000개 이상의 온라인 사업 제안을 분석하여 조사했다. 먼저, 우리는 어휘 기반 측정과 특성 공학을 사용하여 환경과 사회 점수가 재무 지표와 어떻게 관련되는지를 결정했다. 다음 단계에서는 로지스틱 회귀분석을 사용하여 프로젝트 설명에 환경 및 사회적인 단어를 포함하는 것이 자금 조달에 미치는 영향을 연구했다. 일반적인 믿음과는 달리, ESG 문제를 중심으로 한 투자 제안이 소규모 사업가들에게는 성공할 가능성이 더 낮다는 것을 발견했다. 본 연구는 온라인 소규모 사업가의 환경에 대한 새로운 통찰력을 제공하며, 정보과학 및 크라우드펀딩 연구 분야에서의 새로운 연구 기회를 창출할 것이다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권4호
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• pp.431-441
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• 2020

Objective: To compare the diagnostic performance and interobserver variability of strain ratio obtained from one or two regions of interest (ROI) on breast elastography. Materials and Methods: From April to May 2016, 140 breast masses in 140 patients who underwent conventional ultrasonography (US) with strain elastography followed by US-guided biopsy were evaluated. Three experienced breast radiologists reviewed recorded US and elastography images, measured strain ratios, and categorized them according to the American College of Radiology breast imaging reporting and data system lexicon. Strain ratio was obtained using the 1-ROI method (one ROI drawn on the target mass), and the 2-ROI method (one ROI in the target mass and another in reference fat tissue). The diagnostic performance of the three radiologists among datasets and optimal cut-off values for strain ratios were evaluated. Interobserver variability of strain ratio for each ROI method was assessed using intraclass correlation coefficient values, Bland-Altman plots, and coefficients of variation. Results: Compared to US alone, US combined with the strain ratio measured using either ROI method significantly improved specificity, positive predictive value, accuracy, and area under the receiver operating characteristic curve (AUC) (all p values < 0.05). Strain ratio obtained using the 1-ROI method showed higher interobserver agreement between the three radiologists without a significant difference in AUC for differentiating breast cancer when the optimal strain ratio cut-off value was used, compared with the 2-ROI method (AUC: 0.788 vs. 0.783, 0.693 vs. 0.715, and 0.691 vs. 0.686, respectively, all p values > 0.05). Conclusion: Strain ratios obtained using the 1-ROI method showed higher interobserver agreement without a significant difference in AUC, compared to those obtained using the 2-ROI method. Considering that the 1-ROI method can reduce performers' efforts, it could have an important role in improving the diagnostic performance of breast US by enabling consistent management of breast lesions.

• 한국건축시공학회지
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• 제24권1호
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• pp.157-168
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• 2024

최근 국내 건축현장에서 붕괴사고가 계속해서 발생하고 있어 시공 및 자재 품질 점검과 관리에 대한 공사감리의 중요성이 증가하고 있다. 현행 제도 및 기준에 의하면, 공사감리 업무는 주요 책임이 있는 감리자가 건축현장에서 진행되고 있는 시공 품질, 자재 품질, 재시공 이력 등이 상세하게 기술하여 공사감리보고서를 작성한다. 이러한 문서는 대표적인 비정형데이터로 건축현장에서 생성되고 있는 데이터의 80%의 비중을 차지하고 있으며, 건축현장의 품질정보가 상세하게 기록되어있다. 본 연구에 건축현장에서 발생하고 있는 공사감리보고서를 텍스트마이닝으로 전처리 후 감성사전을 구축하여 품질성과 수준을 평가하고 계량화할 수 있는 SL-QPA 모델을 제안하였다. 모델에서 산정된 성과 점수와 법적 기준에 의한 지표와의 피어슨 상관관계 분석하고, 상관계수에 대한 일원분산분석 결과는 통계적으로 유의미하였다. 제안된 SL-QPA 모델은 현행 건축현장 품질성과 진단에 상호 보완적으로 활용될 수 있고, 공사단계에서 연속적으로 생성되는 비정형데이터를 활용하여 점검 및 관리 활동의 적시성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.91-111
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• 2019

2017년 말, 전 세계적으로 비트코인을 필두로 암호화폐에 대한 투자 열풍이 시작되었으며, 특히 한국은 그 중심에 서 있는 상황이었다. 한국의 투자자들이 그간 수익성이 있는 투자 기회를 찾기가 어려웠던 만큼 새로운 투자처에 투자심리가 몰린 것으로 보인다. 하지만 암호화폐에 대한 이러한 한국의 열기는 자산의 본질적인 가치에 기초한 투자가 아니라 단기적 차익 실현 기대 및 사회적 분위기에 따른 것이기 때문에 심리적 현상에 좌우되는 바가 크다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이를 살펴보기 위해 트위터와 비트코인을 대표로 선정하여 사람들의 소셜 감성이 암호화폐에 미치는 영향을 분석해보고자 하였다. 데이터는 2017년 11월 1일부터 2018년 4월 30일까지 총 181일간 트위터상에 노출된 비트코인 관련 게시물과 빗썸/업비트의 비트코인 가격을 대상으로 수집하였다. 수집된 트위터 데이터는 감성 분석을 통해 중립어 및 긍·부정어로 정제해주었고, 정제된 중립어, 긍정어, 부정어는 비트코인 가격에 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 회귀분석 모형에 투입하였다. 회귀분석을 통해 관계를 살펴본 후에는 Granger Causality test를 통해 인과관계의 존재 여부를 확인하였다. 그 결과, 긍정어는 비트코인 가격과 정의 관계로 나타났고, 부정어는 부의 관계로 나타났다. 또한 소셜감성과 비트코인 가격간에는 양방향의 인과관계가 있음을 확인하였다. 즉, 비트코인 가격 변동이 소셜감성에 영향을 미치기도 하지만, 동시에 소셜감성의 변화도 암호화폐 투자자들의 행동에 영향을 미칠 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제14권2호
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• pp.95-102
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• 2010

목적 : 삼중음성 유방암은 국소재발 및 원격전이가 흔하고 예후가 불량한 유방암이다. 이의 자기공명영상 소견과 임상적, 병리학적 소견이 비삼중음성 유방암과 차이가 있는지 알아보고자 한다. 대상 및 방법 : 2007년부터 2008년까지 수술로 확진된 231명의 유방암 환자를 대상으로 하였다. 자기공명영상 소견에서 대표 병변을 Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS)에 따라 후향적으로 분석하였고 삼중음성 유방암의 소견이 비삼중음성 유방암과 차이가 있는지 알아보았다. 또한 나이, 조직학적 형태, 분화도, 표피 성장인자 수용체, p53, Ki 67의 발현 정도가 두 군간에 차이가 있는지 분석하였다. 결과 : 총 231명 중 43명 (18.6%)이 삼중음성 유방암이었다. 삼중음성 유방암 중 40개 (93%)가 자기공명영상에 서 종괴병변 이었다. 삼중음성 유방암은 비삼중음성 유방암에 비해 원형, 난원형 또는 소엽성 모양 (p=0.006), 변연 조영증강 (p=0.004) 소견이 많았다. 반면 불규칙 모양(p=0.006)과 침상경계(p=0.032)는 비삼중음성 유방암에 유의하게 많았다. 고령 (p=0.019), 높은 조직 분화도 (p < 0.0001), 표피성장인자 수용체 양성(p < 0.0001), p53 (p=0.038)과 Ki 67 (< 0.0001) 과발현이 삼중음성 유방암과 관련이 있었다. 결론 : 자기공명영상 소견은 삼중음성 유방암과 비삼중음성 유방암을 구분하는데 도움이 된다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.