• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.91-106
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• 2021

본 연구의 목적은 콘텐츠 기획과 제작, 유통의 과정을 통해 자기실현과 사회적 연대를 이끌어내는 과정을 콘텐츠 액티비즘으로 정의하고, 구체적인 실행 단계를 유형화하는 것이다. 이를 토대로 구체적인 사례 분석을 시도함으로써 콘텐츠 액티비즘의 실천이 갖는 사회적 의미와 효과를 규명하고자 한다. 연구 방법은 선행 연구 검토를 통해 전통적 액티비즘과 콘텐츠 액티비즘의 차이를 살펴본 후 콘텐츠 액티비즘의 구체적인 실행 과정을 7단계로 유형화하였다. 콘텐츠 액티비즘의 실행모델은 1)문제의 발견, 2)현상 인식과 정보의 수집, 3)액티비즘 대상 및 목적 설계, 4)콘텐츠 기획과 제작, 5)콘텐츠 유통과 확산, 6)액티비즘 참여 및 효과 공유, 7)지속적인 액티비즘 과제 검토 등 7단계로 유형화하였다. 이 모델을 적용하여 본 연구에서는 콘텐츠 액티비즘 사례 두 가지를 분석하였다. 첫 번째 사례는 코로나19의 공포가 확산되던 2020년 초, 100세 생일을 앞둔 노인이 기획한 뒷마당 100바퀴 챌린지이다. 영국에 사는 톰 무어 경은 국가보건서비스 소속 의료진들이 보호장비가 부족하여 코로나 감염과 사망이 증가하자, 이들을 돕기 위해 뒷마당 100바퀴 걷기에 도전했다. 암 수술과 낙상 후유증으로 보조기 없이 보행이 어려운 그의 도전은 많은 이들의 공감과 참여를 이끌어내면서 글로벌 연대를 이끌어냈다. 두 번째 사례는 2019 일본 아이치트리엔날레 기획전시 김서경, 김운성 작가의 '표현의 부자유, 그 후'를 분석한 다. '표현의 부자유, 그 후' 전시는 평화의 소녀상과 일본군 위안부 할머니들의 삶을 전시하는 프로젝트였으나 극우 세력들의 협박과 공격으로 전시 3일 만에 철회되었다. 이 소식을 들은 해외의 예술가들은 트리엔날레의 결정에 저항하며 트위터와 인스타그램 등 소셜미디어에 소녀상과 같은 포즈로 사진을 찍고 공유하면서 평화의 소녀상이 갖는 역사적 의미에 공감했다. 예술가들로부터 시작된 액티비즘은 소셜미디어를 통해 다양한 지역에 사는 평범한 시민들의 집과 일터, 거리로 확장되었다. 두 사례는 콘텐츠를 통해 누군가와 연대하고 소통하면서 사회적 실천을 이끌어낸 콘텐츠 액티비즘이라고 할 수 있다. 이처럼 콘텐츠 액티비즘은 소셜미디어 시대의 새로운 리터러시이자 윤리적 실천의 도구가 되고 있다.

• 한국언론정보학보
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• 제32권
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• pp.49-73
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• 2006

이 연구는 사람들이 전통적인 여론조사와 온라인 여론조사를 통해 얻어진 결과를 어떻게 다르게 인식하는가를 제3자효과론 (Third Person Effects)을 중심으로 살펴보았다. 미디어의 영향이 본인보다 다른 사람에게 더 클 것이라는 제 3자효과론은 그 동안 미디어효과 연구분야에서 폭넓게 적용되어 왔다. 하지만 최근 인터넷을 이용한 온라인 여론조사의 광범위한 사용으로 과연 이러한 여론조사에서, 특히 우리가 기존에 사용해왔던 전화를 통한 무작위 표본조사와 대표성이 약한 온라인 여론조사의 차이를 고려할 때, 실질적으로 미디어 이용자 입장에서는 얼마나 그 차이를 인식하는지는 매우 중요한 연구과제라 할 수 있다. 뿐만아니라, 서로 다른 두 가지 유형의 여론조사의 결과가 수용자에게 미치는 영향 측면에서 서로 다른 크기의 제 3자 효과가 나타나는지에 대한 관심도 커질 수밖에 없다. 이를 위해서 서베이와 실험연구 두 방법을 병용하여 이 문제에 대한 좀더 심층적인 분석을 시도하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.33-56
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• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 지식경영연구
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• 제23권4호
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• pp.315-338
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• 2022

1986년, 한국은 국가발전의 주축인 중소기업 창업지원을 위한 법 제도를 마련하였다. 이를 기반으로 지난 30여년간 창업정책의 수립 및 발전을 거듭하여 매년 100만 개가 넘는 신규 창업기업이 설립되는 역동적인 창업생태계를 구축하였다. 국가의 정책 방향과 사회, 경제, 문화 등의 외부환경 영향, 그리고 창업지원의 역사를 주요 이슈별로 분석하여 도출된 핵심문장 또는 키워드는 시대별 지원의 특징과 국가지원의 중심내용 등을 확인하는 데 매우 유용하다. 본 연구는 한국의 창업생태계 트렌드 변화를 분석하기 위해 1991년부터 2020년 12월까지 30년간의 언론기사에서 '창업', '벤처', '스타트업' 키워드가 포함된 118만여 건을 추출하고 네트워크 분석과 토픽 모델링을 활용하였다. 분석결과, 한국의 창업생태계 트렌드는 기업 및 산업육성, 확산 그리고 규제 완화, 활황 등, 정부 중심으로 스타트업 생태계의 변화와 발전이 이루어졌음을 파악할 수 있었으며, 다빈도 키워드 분석결과, 생태계 구성요인 간의 연계 활동을 통하여 기업가적인 생산성이 창출되었다. 생산성 창출의 주요 요인으로 한국은 대기업의 휴대폰 산업 발전과 이와 관련된 콘텐츠 스타트업의 성장, 인터넷과 쇼핑몰 중심의 플랫폼 기업의 발전, 그리고 청년창업과 글로벌 진출, 모바일과 인터넷 인프라 중심의 창업기업육성 노력 등으로 파악할 수 있었다. 본 연구는 30년간의 언론기사를 텍스트마이닝과 토픽 모델링을 활용하여 트렌드를 도출하였다. 이는 선행연구가 기존 정부와 정책의 변경 시기를 기준으로 트렌드 변화를 분석한 것과 달리, 언론기사의 키워드와 토픽 변화를 기준으로 창업생태계의 트렌드 변화를 분석하였다는 점에서 학술적 의의뿐만 아니라, 30년 간의 창업생태계 변화 및 주요이슈를 조명해 봄으로써 향후 창업지원의 방향성을 예측할 수 있는 실무적 시사점을 제공하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.179-200
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• 2019

구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.139-148
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• 2020

전염병은 오래전부터 인류를 괴롭혀 왔으며 이를 예측 하고 예방하는 것은 인류에게 있어 큰 과제였다. 이러한 이유로 지금까지도 전염병을 예측하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 초기의 연구 중 대부분은 CDC(Centers for Disease Control and Prevention)의 역학 데이터에 의존한 연구였으며, CDC에서 제공하는 데이터는 일주일에 한 번만 갱신돼 실시간 질병 발생 건수를 예측하기 어렵다는 문제점을 갖고 있었다. 하지만 최근 IT 기술의 발전으로 여러 인터넷 매체들이 등장하면서 웹 데이터를 통해 전염병의 발생을 예측하고자 하는 연구가 진행되었고 이 중 우리가 조사한 연구 중 대부분은 단일 웹 데이터를 사용하여 질병을 예측하는 연구였다. 하지만 단일 웹 데이터를 통한 질병 예측은 "COVID-19" 같이 최근에 등장한 전염병에 대해서는 많은 양의 학습 데이터를 수집하기 어려우며 이러한 모델을 통해 정확한 예측을 하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이에 우리는 전염병 발생을 LSTM 모델을 통해 예측할 때 여러 개의 웹 데이터를 사용하는 모델이 단일 웹 데이터를 사용하는 모델보다 정확도가 더 높음을 실험을 통해 증명하고 전염병 예측에 적절한 모델을 제안하고자 한다. 본 실험에서는 단일 웹 데이터를 사용하는 모델과 우리가 제안하는 모델을 사용하여 "말라리아"와 "유행성이하선염"의 발생을 예측했다. 우리는 2017년 12월 31 일부터 2019년 12월 28일까지 총 104주 분량의 NEWS, SNS, 검색 쿼리 데이터를 수집했는데, 이 중 75주는 학습 데이터로, 29주는 검증 데이터로 사용됐다. 실험 결과 우리가 제안한 모델의 예측 결과와 단일 웹 데이터를 사용한 모델의 예측 결과를 비교했을 때 검증 데이터에 대해서 피어슨 상관계수가 0.94, 0.86로 가장 높았고 RMSE 또한 0.19, 0.07로 가장 낮은 오차를 보여주었다.

• 한국언론정보학보
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• 제36권
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• pp.399-422
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• 2006

언론의 의견보도는 우리 사회의 주의 주장을 증폭시키는가, 아니면 대화와 토론을 유도하는가. 다양한 이해관계가 얽힌 현대 사회에서 정책과 관련된 건전한 공론의 조성은 언론의 마땅한 몫이자 사명이기도 하다. 본 논문은 한미자유무역협정과 관련된 개방담론이 언론의 의견보도 영역에서 어떻게 이루어지는지 검토하기 위해 스크린쿼터제 관련 사설 및 칼럼을 대상으로 논증학자 툴민(Toulmin)의 논증모델(Argumentation Model)과, 정책 논쟁 이슈모델(stock issues model)을 적용, 수사 분석을 시도했다. 분석결과 스크린쿼터 축소에 찬성하는 의견과 반대하는 의견이 각기 다른 논쟁공동체(argument fields)를 구성하고 있음을 나타냈다. 서로 다른 논리와 전제를 가진 논쟁공동체는 이슈의 선택과 증거의 사용에서 상호 반박이나 대화가 어려운 구조를 갖고 있다. 국내 언론의 의견보도는 찬성과 반대와 중립이 비슷한 비율로 나타난 가운데 반대쪽 의견의 비율이 다소 높았으나 논리의 밀도 구성 면에서는 찬성 측이 반대 측에 비해 현 상태(status quo)의 문제구성에서 대안의 합리성 지적에 이르는 다양한 논리를 구비하고 있었다. 이는 증거 제시의 부담을 지닌 쪽이 밀도 높은 논증을 한다는 추정(presumption)의 개념에 어긋난 것으로, 정부가 주도하는 권위적인 논증모델에 기인한 것으로 보인다. 본 연구결과는 스크린쿼터제라는 논제를 둘러싼 우리 사회의 다양한 이슈들을 발굴해 보도함으로써 논점을 이슈화하고 상호 토론을 유도하는 기제로서의 언론이 찬-반 상호 접점의 모색이나 증거의 수집, 논리의 개발이라는 측면에서 보완해야 할 점을 시사한다.을 전략적으로 활용해야 함을 암시한다.송을 신화적 공론장으로 귀결시킨다. TV선거 공론장의 역설(paradox)은 미디어 선거 시대에 유권자의 탈정치화, 정치의 픽션화 그리고 그에 따른 선거의 무관심을 고조시킴으로써 미디어와 정치의 위기를 더욱 심화시키고 있다. 따라서 정치적 인간 주체를 회복하기 위해서는 국가 중심의 제도체계를 벗어나 시민들이 TV선거 공론장의 주체적 참여자가 되도록 개방해야 할 필요가 있다.해야 함을 강조하고 있다.연구할 필요가 있다. 덧붙여 한국의 대중문화가 이러한 욕구에 잘 부합되고 있는지, 새로운 무엇을 만들어 내고 있지는 않은지 연구할 필요성을 절실히 느낀다.해 측정하였다. 실험은 4개의 집단으로 나누어져 실시하였는데 한 집단은 지각된 위험과 희소성 메시지에 동시에 노출되도록 하였고 두 번째 집단과 세 번째 집단은 각각의 두 요인 중 하나의 요인에만 노출되도록 하였다. 그리고 나머지 한 집단은 통제집단으로 지각된 위험이나 희소성 메시지를 모두 처치하지 않은 프로그램을 시청하게 하였다. 연구결과 흥미로운 사실들이 발견되었는데 이용경험에 상관없이 모든 이용자들은 지각된 위험에 부정적인 반응을 보였으며 특히 이용경험이 풍부한 홈쇼핑이용자들인 경우 이용경험이 적은 소비자에 비해 지각된 위험에 더욱 민감하게 반응함을 알 수 있었다. 또한 희소성 메시지에 대해서는 통계적으로는 유의미하지 않았지만 이용경험이 높은 소비자가 이용경험이 적은 소비자들 보다 오히려 부정적인 반응을 보임을 알 수 있었다. 또한 지각된 위험과 희소성 메시지의 상호작용효과의 경우 이용경험이 높은 집단의 소비자가 특히 제품에 대한 태도반응에서 매우 부정적인 반응을 보임을 알 수

• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권1호
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• pp.21-35
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• 2022

본 연구 결과, 식품군별 대표식품과 1인 1회 분량이 설정되었으며 생애주기별, 성별 1일 에너지필요추정량에 따른 식품군별 섭취횟수를 계산하여 제시한 권장식사패턴 및 이를 활용한 권장식사구성안 12종이 제시되었다. 지속적으로 증가하고 있는 유지·당류 섭취량의 감소를 위한 인지를 높이기 위해 1인 1회분량과 식품구성자전거에 유지·당류 식품군을 포함하였다. 자료 분석과 일반인 및 전문가 대상 설문조사를 실시하여 2020 KDRIs 기반 생애주기별 영양문제 범주화 및 대국민 메시지에 기반한 사용자 맞춤형 웹기반 영양 콘텐츠 개발 및 홍보를 위한 근거를 마련하였다. 이를 근거로 일반국민과 청소년 대상 카드뉴스 2종, 새로운 2020 식품구성자전거와 권장식사패턴을 홍보하기 위한 카드뉴스 2종과 5개 언어 (한국어, 영어, 일본어, 베트남어, 중국어) 포스터가 제작되었다. 또한 영양교육주제의 우선순위 선정 후 단계별 교육프로그램 설계 후 교육목표에 따른 교수학습안과 교수자료, 평가도구 등이 개발되었다. 이와 같은 자료는 모두 보건복지부와 한국영양학회 누리집을 통해 배포되었으니 다양한 분야에서 다각적인 측면에서 활용되기를 기대한다.

• 복식문화연구
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• 제19권2호
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• pp.283-295
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• 2011

This study deals with the interchange with art that is contained in the works of Yves Saint Laurent, and it is disclosed through his works that modern fashion is part of expressive art while pursuing creative function as a work of art. The study has been performed on the basis of the references, the pictures of his works and interviews posted in domestic and overseas fashion magazines such as Vogue, Fashion News, Mode & Mode, Gap, Collections, etc. Regarding the scope of this study, it specifically deals with works he created from 1958 until 2002, when he announced his last collection. The results of the study show that with respect to Post-Impressionism, his works were greatly affected by van Gogh(who had used colors as active media in depicting his internal mental state) which gave birth to gorgeous and handicraft-like 'Couture-style clothes'. With respects to Fauvism, the works of Matisse also had an impact on Yves Saint Laurent, who added a sense of fauvism in his works through the use of colors, motif, or full reproduction of images from paintings. We see the influence of cubism upon Laurent when we examine his works of 'clothes with artistic value,' which utilized applique, beaded decoration, patchwork, embroidered patterns, relief-like ornaments, etc. using motif or objet much as we see in the works of Picasso and Braque, artists who expressed a new dimension of the formative arts. Laurent's use of neoplasticism, or plainness of painting, demonstrates a new formative art on the three-dimensional human body by using the works of Mondrian, which consist of black lines and primary colors, although generally Laurent's 'neoplastic'works differed from the works of Mondrian by more actively utilizing the lines and colors when designing dress and its ornament. In addition, the paintings and poems of surrealism artists and poets were directly used in the clothes or their images were sometimes borrowed. In order to express respect toward the spirit of surrealism and its artists, the human body motifs such as lips and eyes(which were frequently used by the surrealism artists) were applied to embroidery, printing and beaded decoration. Finally, being inspired by such Pop artists as Andy Warhol, Roy Lichtenstein and Tom Wesselman, Laurent further emphasized the aesthetic value of the popular consumer image in his own work, resulting in the wide recognition of the designs of Yves Saint Laurent as representing the new wave of the Pop Art school.