• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.279-292
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• 2011

영화는 스토리를 전달하는 대표적인 매체 중의 하나이며 영화 속 스토리는 인물, 사건, 배경의 유기적인 연결을 통해 진행된다. 소설과 같이 스토리를 지닌 다른 매체와 마찬가지로 영화 역시 서사 구조를 갖고 있다. 즉 등장인물 간의 갈등과 해결이 인과 관계에 따라 전개된다. 영화의 서사구조는 아리스토텔레스의 3막 구조를 가지며 6단계로 세분화 될 수 있다. 전통적인 3막 구조는 발단부, 중반부, 결말부로 구성된다. 발단부는 영화에 등장하는 인물이나 배경을 소개하고 사건의 실마리와 갈등을 암시하는 장치들을 제시한다. 중반부는 내외적인 요인들에 의해 사건이 발전하고 갈등과 긴장을 고조시키는 부분이다. 결말부에서는 사건이 해결되면서 스토리의 주제 및 작가의 메시지가 전달된다. 특히 발단부는 스토리 진행을 위해 등장인물의 성격을 설정하고 배경을 지시하는 등의 다양한 정보가 노출되는 부분이기 때문에 영화의 축약이나 등장인물들의 중요한 정보를 추출할 수 있는 중요한 부분이다. 따라서 영화의 스토리를 추출할 경우 서사구조에 따라 가중치를 다르게 부여할 필요가 있다. 본 논문에서는 등장인물 수를 누적한 그래프를 이용하여 발단부와 중반부의 경계를 추출하는 방법을 제시한다. 발단부에서는 주요 등장인물이 소개되고 이들 간의 갈등이 암시되거나 사건의 실마리가 제시된다. 따라서 주요 등장인물의 등장이 마무리되는 장면에서 일정 장면이 진행된 이후의 장면이 발단부와 중반부의 경계가 된다. 주요 등장인물은 주인공과 적대자, 그리고 주인공과 적대자를 보조해 주는 각각의 보조자(조연)로 구성되기 때문에 등장인물 수 누적 그래프에서 주요 등장인물의 등장이 마무리되는 장면을 찾기 위해서는 단역을 제거하여야 한다. 또한 주요 등장인물이 더 이상 등장하지 않는 변곡점을 찾는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 단역이 제거된 등장인물 수 누적 그래프를 그린 후 변곡점을 찾는 방법을 제안한다. 실제 발단부와 중반부의 경계는 주요 등장인물의 출현이 마무리 된 후 갈등과 사건의 실마리가 암시되는 추가적인 장면이 진행된 후에 나타난다. 따라서 다수의 영화를 통해 추가적인 장면의 개수를 설정하는 실험을 진행할 것이다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제4권4호
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• pp.219-224
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• 2004

목적: 활발히 운영되고 있는 위암관련 인터넷 홈페이지에서 이루어진 질의와 설문 조사를 통해 위암환자나 보호자들의 위암에 관한 정보 욕구와 관심사항을 조사하였다. 대상 및 방법: 2002년 6월부터 2003년 9월까지 인터넷 홈페이지(www.gastriccancer.co,kr)에 문의된 619예의 질의와 2003년 8월부터 2003년 10월까지 시행된 설문에 응답한 524예의 위암 환자나 보호자들의 답변을 토대로 분석하였다. 결과: 질의 분석 619예의 질의를 내용에 따라 빈도순으로 분류해 보면 치료, 예후, 병기, 증상, 병태, 진단방법, 위암에 이로운 음식, 위암의 원인, 추적관리, 기타의 순이다. 치료에 관련된 질의 가운데 가장 높은 빈도는 수술 전후의 합병증이나 음식에 대한 내용이었고, 다음으로 항암 치료에 관련된 내용이 많았다. 수술 전 상황에서는 수술의 가능성과 예후에 관한 질문이 많았고, 수술 후 상황에서는 가능한 합병증과 예후에 관한 질문이 많았다. 수술이 불가능한 경우나 재발 위암의 경우에는 말기치료나 항암치료에 대한 질문이 많았다. 설문 분석 위암 관련 정보의 습득경로는 인터넷을 통한다는 답변이 가장 많았다. 의사들의 설명에 만족하는 경우는 $6\%$에 불과하였고, 설문 응답자의 $89.9\%$는 민간요법이나 대체요법에 대해 관심을 나타내었으며 단지 $5\%$만이 관심이 없다고 응답하였다. 결론: 위암 환자와 가족들은 위암에 관련된 정보의 습득을 갈망하고 있으나 의사들의 설명은 부족하다고 느끼고 있다. 발달된 인터넷 통신매체를 통한 올바른 위암 관련 의료정보를 제공함으로써 환자들의 치료와 건강증진에 도움을 줄 필요가 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제19권2호
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• pp.239-247
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• 1999

본 연구는 제 6차 중학교 과학과 교육과정 목표를 달성하기 위한 교수매체인 과학 교과서 생물영역의 내용과 구성을 분석함으로써 체계적인 교과서 개발에 관한 제안을 하고자 하였다. 제 6차 과학과 교육과정의 하위목표와 Klopfer 및 교육부의 분류틀에 근거하여 교육목표의 포괄성을 분석하였다. 또한 Tyler의 교육과정 모형에서 제시된 목표 설정 준거인 학습자 차원, 교과차원, 사회 차원에 따라 생물영역의 내용과 구성을 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 1. 제시된 목표의 포괄성은 매우 낮았다. 2. 학습자 차원에 있어서 주요 개념의 인지적 수준은 학년이 올라감에 따라 형시적 조작수준의 것이 급격히 증가하였다. 또한 학습 주제와 영역에 있어 학습자의 흥미 반영도가 낮았다. 3. 교과 차원에서는 학년이 올라감에 따라 탐구 학습활동에 비해 개념 중심의 학습활동의 비중이 증가 하였으며, 탐구과정의 하위요소 분석결과, 1학년에서는 관찰, 분류, 기록정리, 기능 중심으로 구성되었고, 2학년에서는 관찰과 기구조작 중심으로, 3 학년에서는 자료해석이 증가하였다. 문제와 과정이 주어져 탐구 자유도가 낮았다. 학습상황은 실생활적 상황에 비해 학문적 상황 중심으로 구성되었다. 4. 사회 차원에서는 환경과 건강에 관한 학습 주제들은 많이 다루어져 있었으나, 생명공학, 진로에 관한 주제는 매우 적었으며, 2학년과 3학년에 편중되어 있다. 본 연구의 분석 결과, 교육과정 목표의 효과적인 달성을 위해서는 목표의 포괄성을 높이고 교과서의 내용과 구성이 학습자, 교과, 사회 차원에서 균형 있게 조직되어야 함을 시사한다.

• 한국약용작물학회지
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• 제15권1호
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• pp.30-37
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• 2007

한국산 겨우살이 (Viscum album)는 면역 활성효과와 항암효과가 있다는 것으로 잘 알려져 있다. 본 연구에서는 한국산 겨우살이 추출물 M11C (비렉틴 구성물질)가 사람의 말초혈액 단구를 활성화시켜 tumor necrosis factor-alpha $(TNF-\alpha)$를 생산 분비하게 하는지를 규명하기 위해 실험에 이용되었다. 단구로부터 $TNF-\alpha$의 생산에 있어 M11C의 효과를 알기 위해 단구를 여러 농도 $(0-2000{\mu}g/m\ell)$의 M11C로 0.5-24시간 동안 자극한 후 배양액 MCM을 수거했다. 수거한 배양액 MCM을 $TNF-\alpha$에 민감한 L929 세포에 첨가한 후 L929 세포의 독성 정도를 MTT 기법으로 검사하였는데, 배양액 MCM이 L929 독성효과를 가졌으며, 이 MCM의 L929 세포 독성효과는 $TNF-\alpha$ 항체에 의해 거의 완전하게 억제되었다. 이러한 결과는 배양액 MCM에 $TNF-\alpha$가 존재함을 지적했으며, 또한 M11C가 단구를 자극해 $TNF-\alpha$를 생산하리라고 암시했었다. 이러한 암시를 확인하기 위해 immunoblotting 기법을 사용해 배양액 MCM에 존재하는 $TNF-\alpha$을 검사를 수행했다. 검사결과 배양액 MCM에 많은 량의 $TNF-\alpha$가 검출되었다. 이러한 $TNF-\alpha$ 검출량은 단구를 자극한 M11C의 농도와 자극시간에 비례해서 증가했다. 즉, 단구로부터 $TNF-\alpha$의 생산 분비량은 M11C의 농도와 자극시간에 의존적이었다. 이러한 M11C의 농도와 자극시간의 의존적 효과는 단구로부터 $TNF-\alpha$ mRNA 발현에도 같은 경향을 보였다. 결론적으로 한국산 겨우살이로부터 열탕 추출한 M11C가 면역활성제로 작용할 수 있음을 시사함과 동시에 한방탕제로 사용되는 한국산 겨우살이가 면역학적 효능을 가지고 있음을 말해주고 있다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제31권4호
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• pp.297-316
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• 2006

의료분쟁 증가는 하나의 사회현상으로 특히, 인터넷을 통한 의료사고와 관련된 정보의 생산과 유통이 급속도로 증가되고 있는 현상을 간과해서는 안 된다. 본 연구는 2006년 3월 기준으로 인터넷 야후 포털 사이트에서 '의료사고'를 검색어로 하여 검색된 의료사고 관련 정보를 제공하는 웹사이트 28개를 사이트 개설자별로 분류하고 사이트 구성내용을 분석하여 의료사고 관련 사이트들의 현황과 개선되어야 할 문제점들을 비교 점검한 후 올바른 의료분쟁 해결을 위한 발전 방향을 모색하는 것을 연구목적으로 하여 분류항목별 전체 개수에 대한 비율을 조사한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 용어의 선호도에서 의료인, 일반인, 법조인 모두 '의료사고'라는 용어에 가장 익숙하거나 이를 선호하는 것으로 나타났다. 2. '의료사고' 검색어로 검색된 개설자별 사이트 개수를 비교한 결과 28개 사이트 중 의료인 4개, 일반인 7개, 법조인 17개였다. 의료인 중 치과의사가 개설한 사이트는 단지 1개였다. 3. 진료기록부 분석원을 따로 둔 일반인과 법조인 개설 사이트의 비율은 높았으며 치과관련 부분은 전무하였다. 4. 일반인은 의료사고 예방법에, 법조인은 의료사고 발생 이후 처리 과정에 주된 관심을 갖고 있는 것으로 보였으며, 이에 반해 의료사고 대책에 관해서 의료인 개설 사이트는 비중이 적은 것을 관찰할 수 있었다. 5. 일반인은 의료사고 발생시 대책으로 정부가 주도하는 공정한 제3자의 개입을 희망하는 것으로 조사되었다. 6. 개설자별 비교에서 의료인 개설 사이트는 의료사고에 대한 실례를 다른 개설 사이트에 비해 적게 다루는 것으로 나타났다. 7. 의료사고 상담글에서 치과 관련 내용이 많은 것에 비해 실제 판례 소개는 미미한 것으로 나타났다. 8. 국내 치과 판례 중 관혈적인 치과 치료에 대한 판례글이 많았던 반면 국내 공개 상담글은 비보험관련 치과 치료에 대한 상담글이 많았다. 9. 개설자별 의료사고 관련 정보 제공 게시판 글의 비교에서 일반인은 관련 용어, 의료인은 관련 의학지식, 법조인은 관련 법률에 대한 내용이 많았다. 10. 의료인, 일반인, 법조인 개설 사이트 모두 국내 의료사고 현황을 제공하는 형태로 언론보도 자료를 주로 사용하였으며, 일반인 개설 사이트 중 특히, 시민단체에서는 의료사고 관련 통계자료를 비중있게 다루고 있었다. 11. 적기는 하지만 의료사고 관련 사건을 수집하는 배너가 존재하는 사이트도 있었다. 이상의 결과를 볼 때 범람하는 정보들 속에서 제3자의 그릇된 정보로 의료분쟁 발생률이 증가될 소지가 크지만 의료인은 의료사고에 대해 가장 소극적인 것으로 나타나 이에 대해 향후 법조인-의료인, 환자-의료인, 일반인-의료인간의 상호대화와 정보교류를 통한 올바른 이해를 바탕으로 의료분쟁을 보다 적극적이고 능동적으로 조정, 해결하려는 노력을 보여야 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.