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텍스트 마이닝과 CONCOR을 활용한 배리어 프리 학술연구 동향 분석 (Trend Analysis of Barrier-free Academic Research using Text Mining and CONCOR)

  • 이정기;윤기혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.19-31
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    • 2023
  • 세계적으로 장애물 없는 생활 환경, 즉 배리어 프리의 중요성이 부각되고 있다. 이에 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 배리어 프리 연구 동향을 파악해 봄으로써 배리어 프리 환경 조성을 위한 연구의 방향성, 정책의 방향성 제시에 도움을 주고자 했다. 분석 자료는 배리어 프리 관련 연구가 시작된 1996년부터 2022년 현재까지 국내 전문학술지에 개재된 227편의 논문이다. 연구자는 학술 논문의 제목과 주제어, 초록을 텍스트로 전환한 후 논문의 패턴과 데이터의 의미를 분석했다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 2009년 이후 배리어 프리 연구가 증가하기 시작했고, 연평균 17.1편의 논문이 게재됐다. 이는 2008년 7월 15일에 장애물 없는 생활환경(Barrier Free) 인증제도 시행지침 시행과 관련성을 가진다. 둘째, 배리어 프리 텍스트 마이닝 결과 i) 상위 주요 키워드 단어 빈도분석 결과 배리어 프리, 장애인, 디자인, 유니버설 디자인, 접근, 노인, 인증, 개선, 평가, 공간, 시설, 환경 등이 중요 키워드로 나타났다. ii) TD-IDF 분석결과는 유니버설 디자인, 디자인, 인증, 주택, 접근, 노인, 설치, 장애인, 공원, 평가, 건축물, 공간 등이 주요 키워드로 나타났다. iii) N-Ggam 분석결과 배리어프리+인증, 배리어프리+디자인, 배리어프리+배리어프리, 노인+장애인, 장애인+노약자, 장애인+편의시설, 장애인+노인, 사회+노약자, 편의시설+설치, 인증+평가지표, 물리+환경, 삶+질 등이 주요 연관어로 나타났다. 셋째, CONCOR 분석결과 군집 1은 배리어 프리의 현안과 과제, 군집 2는 유니버설 디자인과 공간 활용, 군집 3은 장애인 활용 가능성 제고, 군집 4는 배리어 프리 인증과 평가로 나타났다. 본 연구는 이상의 분석결과에 기반하여 배리어 프리 연구의 활성화와 바람직한 배리어 프리 환경 구축을 위한 정책적 함의를 제시 하였다.

박열·가네코 후미코 사건과 퍼포먼스 (Park Yeol·Kaneko Humiko Case and Performance)

  • 백현미
    • 대중서사연구
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    • 제25권2호
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    • pp.117-167
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    • 2019
  • 박열·가네코 후미코 사건이란 일본에서 1923년부터 1926년까지 약 3년 동안 식민지 조선인 박열과 제국 일본의 '무적자' 가네코 후미코가 대역 사건 피고인으로 받은 재판과 '괴사진' 사건 등 그 전후에 발생한 일련의 사건들을 말한다. 박열과 가네코 후미코 관련 사건은 종종 보도가 금지되었지만, 식민지조선에서 그들에 대한 기사는 간헐적이지만 끊임없이 드라마틱하게 이어졌다. 본고는 식민지조선에서 발행된 신문에서 이 사건이 기사화된 방식을 퍼포먼스의 관점에서 살펴 사건이 전달·수용된 양상과 의미를 밝혔다. 퍼포먼스의 주인공답게, 박열과 가네코 후미코는 1923년 구속된 이후 형무소 독방에 갇혀 있었음에도 형무소 바깥 세상을 향해 '행동하는 자'였다. 그들의 '행동'은 기민하고 파격적이었다. 1926년 박열은 세 가지 요구 조건을 걸고 재판 방식을 조율했고, 그래서 박열과 가네코 후미코는 조선예복을 입고 일본 재판정에 등장해 조선말로 자신들의 이름을 알렸다. 대역 사건은 일제에 의해 만들어진 것이지만, 재판 자체를 하나의 사건으로 만든 것은 그들이었다. 또한 박열과 가네코 후미코는 1925년 5월 예심 조사실에서 앞뒤로 밀착해 앉은 자세로 괴사진을 찍었고, 1926년 7월 이 사진이 괴문서와 함께 신문에 실리면서 사법부와 내각을 뒤흔들었다. 그들은 불온한 사진을 남겨, 자신들을 가두고 재판한 일본 사회에 문제를 일으켰던 것이다. 식민지조선의 신문이라는 '무대'의 특성에 따라 이들의 행동은 특별하게 전달되고 수용되었다. 우선 보도 금지 때문에 관련 보도가 간헐적으로 그러나 지속적으로 이어지면서, 사건이 플롯화된 채 알려져 긴장감이 증가했고, 조선인 또는 무산계층이 연루된 사건이 '만들어지고' 있음을 느끼게 했다. 둘째, 재판 전후의 진행 과정을 공연 관람기처럼 기사화하며 재판극을 경험하도록 했다. 박열과 가네코 후미코의 의상과 움직임, 그들이 사용한 언어를 밝히고, 그들과 재판관이 주고받는 문답을 대본처럼 기술하였다. 셋째, 재판부 판사의 '담화'를 되받아 쓴 '사설'과 괴사진의 이야기성을 확대 재생산하는 기사를 통해, 박열·가네코 후미코 사건이 일본 사회에 일으킨 논란과 분란을 문제적으로 드러냈다. 박열·가네코 후미코 사건은 다이쇼 데모크라시 시대의 조화가 깨진 사태를 보여주는 사회적 드라마였다. 본 연구는 이 사회적 드라마에서 박열과 가네코 후미코가 한 역할과 이 사회적 드라마가 식민지조선에서 갖는 의미를 밝혔다. 박열과 가네코 후미코는 행위자로서 이 드라마를 직간접적으로 기획·추진했으며, 일제에 대한 피압박 민족의 당당한 저항을 드라마틱하게 수행했다.

강릉학산오독떼기유산과 공연콘텐츠 (Gangneung Haksan Odokttegi Heritage and Performance Contents)

  • 이창식
    • 공연문화연구
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    • 제38호
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    • pp.249-275
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    • 2019
  • 강릉농요는 제의적 생생력 연희는 중요하다. 특히 연희 과정에는 학산오독떼기와 싸대와 같은 김매기 소리도 불려져 농경의례적인 풍농기원을 보여주기도 하였다. 강릉농요의 활용론은 여건상 매력적이다. 단순한 지역행사용 기획으로 승산이 없다. 종합예술로서 강릉학산오독떼기는 지역성과 대표성, 세계성을 동시에 살려 나아가야 한다. 이를 발전 추이에 따라 세 방향으로 제시하였다. 2방향에서 3방향은 정부-지자체 중심의 지원을 중심으로 편재하지만, 특히 3방향은 대중이 참여하는 열린 아카이브로 콘텐츠 프로슈머 참여를 지향해야 한다. 전통콘텐츠의 생산에서 '다양성'과 '상호관계성'을 통해 OSMU는 끝없이 재창조되고 확산될 수 있도록 해야 한다. 강릉학산오독떼기의 전승 내용과 분석 근거를 바탕으로 콘텐츠활용에 대해 논의하였다. 농요를 공연하는 방식의 다양화 제안, 흥미유발의 민요극 등을 제안하였고 8마당의 기능별로 12종의 노래가 전하고 있는 점에 근거해서는 공연예술의 놀이적 국면도 주목한 콘텐츠 재창조의 측면도 제안하였다. 공연단체의 바람직한 담론성을 제안하면서 농요의 구연원리를 전제로 한 체험 프로그램 개발, 교육, 홍보, 소통 영역의 보강, 대동적 전통과 행사의 수요를 바탕으로 농요 프로그램 개발과 실천도 제안하였다. 가치창조의 필요성도 언급하면서 농요의 원형과 전형 위에 감성, 상상, 신명, 교감 등을 입히는 공연문화기술의 생명력이 강릉학산오독떼기에 보태져야 할 것이다. 강릉아리랑의 독립적 전승 측면도 긍정적이다. 지정에 따른 전통성을 축소, 규격화한 전승, 자발적 공연 전개의 미흡, 시연 중심 전승 유지의 어려움 등이 있다. 좁게 보존회가 스스로의 역량 강화 측면에서 교육과 활성화 방향을 주목하였다. 농요가 지니는 농경문학의 본연의 가치를 구현하여 모든 세계, 모든 생명과 소통과 나눔의 감동을 안겨주고 인본적 세계관과 감성으로 감화를 이끌어낼 수 있다. 농업유산 스토리텔링 재구성, 범일국사, 굴산사, 당간지주, 석천, 학바위 등의 구체적 형상물이나 신화와 연계된 스토리텔링과 융복합형 농요박물관 건립도 제안하였다. 문화재형 문화콘텐츠산업 측면에서 지자체를 포함한 기관의 적극적인 지원과 다양한 농요 스토리텔링 창작사업을 주문하였다.

간찰(簡札)의 안부인사(安否人事)에 대한 유형(類型) 연구(硏究) (A study on the Greeting's Types of Ganchal in Joseon Dynasty)

  • 전병용
    • 동양고전연구
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    • 제57호
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    • pp.467-505
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    • 2014
  • 필자(筆者)는 여러 해째 간찰(簡札)를 대상으로 일련(一連)의 국어학적(國語學的) 연구(硏究)를 진행하고 있으며 이 연구(硏究)는 그 일환(一環)으로서 [안부인사(안부인사(安否人事))]의 유형화(類型化)를 위한 것이다. 이를 위하여 근대국어(近代國語) 시기(時期)(16세기(世紀)-19세기(世紀))의 한문간찰(漢文簡札)와 한글간찰(簡札)를 대상으로 [안부인사(安否人事)]를 형식적(形式的) 유형(유형(類型))와 의미적(意味的) 유형(類型)로 나누어 분석(分析)하였다. [안부인사(安否人事)]의 형식적(形式的) 유형(類型)는 정치여부(定置與否), 생략여부(省略與否), 기상여부(寄狀與否), 존비여부(尊卑與否)를 기준으로 나눌 수 있다. 정치여부(定置與否)를 제1기준으로, 생략여부(省略與否)를 제2기준으로 삼아 다섯 가지로 유형화하였다. [안부인사(安否人事)]의 전형성(典型性)이 가장 잘 드러난 정치형(定置型)이면서 완성형(完成型)을 제(第)1유형(類型)로 삼았다. 정치형(定置型)이면서 자기안부생략형(自己安否省略型)을 제(第)2유형(類型)으로, 정치형(定置型)이면서 상대안부생략형(相對安否省略型)을 제(第)3유형(類型)으로, 정치형(定置型)이면서 안부인사생략형(安否人事省略型)을 제(第)4유형(類型)로 삼았다. [안부인사(安否人事)]에서 破格이 가장 심한 도치형(倒置型)을 제(第)5유형(類型)로 삼았다. 第1유형(類型)은 [상대안부(相對安否)]가 [자기안부(自己安否)]에 선행(先行)하는 정치형(定置型)이면서 의미요소(意味要素)가 온전한 완성형(完成型)을 가리킨다. 이 유형은 [안부인사(安否人事)]의 모든 구성요소(構成要素)를 갖췄다는 점에서 가장 전형적(典型的)이며 규범적(規範的)이라 할 수 있다. 제(第)2유형(類型)은 [안부인사(安否人事)]가 [상대안부(相對安否)]로만 이루어진 것이다. 정형성(定型性)에서는 제(第)1유형(類型)보다 덜하지만 출현빈도(出現頻度)에서는 큰 차이가 없는 유형이다. [상대안부(相對安否)]를 충실히 묻되, [자기안부(自己安否)]는 생략하는 것이 예의에 크게 어긋나지 않으면서 간찰을 쉽게 쓸 수 있기 때문에 활용된다. 제(第)3유형(類型)은 [상대안부(相對安否)+자기안부(自己安否)]의 구성을 보이는 정치형(定置型)이지만 [상대안부(相對安否)]가 생략된 유형을 가리킨다. 제(第)4유형(類型)은 [상대안부(相對安否)+자기안부(自己安否)]의 구성을 보이는 정치형(定置型)이지만 [안부인사(安否人事)] 전체가 생략된 유형이다. 이 유형은 [안부인사(安否人事)]자체를 완전히 생략한 경우와 '제번(除煩)'과 같은 상투적인 표현이 [안부인사(安否人事)]를 대신하는 경우로 나뉜다. 제(第)5유형(類型)은 정치형(定置型)과 달리 [자기안부(自己安否)+상대안부(相對安否)]의 구성을 보이는 도치형(倒置型)이다. 이 유형은 정형성(定型性)에서 파격(破格)이 가장 심한 유형으로 실예(實例)도 아주 드물다. [자기안부(自己安否)]를 앞세우고 나중에 체면치레로 [상대안부(相對安否)]를 묻는 것은 예의에 어긋나기 때문이다. 이 외에 [안부인사(安否人事)] 유형을 [상대안부(相對安否)]와 [자기안부(自己安否)]가 직접 연결된 직접형(直接型)과 [事緣]으로 분리된 간접형(間接型)으로 대별(大別)하여 세분할 수도 있다. [안부인사(安否人事)]의 의미적(意味的) 유형(類型)은 기상여부(寄狀與否), 완급여부(緩急與否), 친밀여부(親密與否), 격조여부(隔阻與否)를 기준으로 나눌 수 있다. 기상(寄狀)의 경우 [안부인사(安否人事)]는 [상대안부(相對安否)(시후(時候)+문안(問安)+심경(心境))+자기안부(自己安否)(상황(狀況)+안부(安否)+심경(心境))]의 구성을 보인다. [상대안부(相對安否)]에서 [시후(時候)]는 [계절(季節)] 정보와 [기상(氣象)(날씨)] 정보로 세분(細分)할 수 있고, [심경(心境)] 또한 수신자(受信者)의 [가족안부([家族安否) 심경(心境)]과 [개인안부(個人安否) 심경(心境)]으로 나뉜다. [자기안부(自己安否)]에서 [상황(狀況)]은 수신자(受信者)의 종래 상황인 [근황(近況)]과 수신자(受信者)의 현재 상황인 [현황(現況)]으로 나뉘며 [문안(問安)] 또한 수신자(受信者)의 [가족문안(家族問安)]와 [개인문안(個人問安)]으로, [안부(安否)]는 [가족안부(家族安否)]와 [개인안부(個人安否)]로 세분(細分)할 수 있다. 이처럼 [문안(問安)]이나 [안부(安否)]가 [가족(家族)]과 [개인(個人)] 차원에서 짝을 이루어 쓰일때가 많은데 부모(父母)나 조부모(祖父母)를 모시고 사는 층층시하(層層侍下)의 대가족제도(大家族制度)에서 비롯한 현상이라 할 수 있다. 답상(答狀)의 경우 [안부인사(安否人事)]는 [상대안부(相對安否)(수신(受信)+안부(安否)+심경(心境))+자기안부(自己安否)(상황(狀況)+안부(安否)+심경(心境))]의 구성을 보며 [상대안부(相對安否)]에서만 의미구성이 기상(寄狀)과 차이가 있다. [상대안부(相對安否)]에서 [수신(受信)]은 직접 간찰을 받는 [서신(書信)]과 사람들 통해 소식을 전해 듣는 [전언(傳言)]으로 나뉘며 [안부(安否)]는 [가족안부(家族安否)]와 [개인안부(個人安否)]로, [심경(心境)] 역시 [가족안부(家族安否) 심경(心境)]과 [개인안부(個人安否) 심경(心境)]으로 나뉜다.

FCA 기반 계층적 구조를 이용한 문서 통합 기법 (Methods for Integration of Documents using Hierarchical Structure based on the Formal Concept Analysis)

  • 김태환;전호철;최종민
    • 지능정보연구
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    • 제17권3호
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    • pp.63-77
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    • 2011
  • 월드와이드웹(World Wide Web)은 인터넷에 연결된 컴퓨터를 통해 사람들이 정보를 공유할 수 있는 매우 큰 분산된 정보 공간이다. 웹은 1991년에 시작되어 개인 홈페이지, 온라인 도서관, 가상 박물관 등 다양한 정보 자원들을 웹으로 표현하면서 성장하였다. 이러한 웹은 현재 5천억 페이지 이상 존재할 것이라고 추정한다. 대용량 정보에서 정보를 효과적이며 효율적으로 검색하는 기술을 적용할 수 있다. 현재 존재하는 몇몇 검색 도구들은 초 단위로 gigabyte 크기의 웹을 검사하여 사용자에게 검색 정보를 제공한다. 그러나 검색의 효율성은 검색 시간과는 다른 문제이다. 현재 검색 도구들은 사용자의 질의에 적합한 정보가 적음에도 불구하고 많은 문서들을 사용자에게 검색해준다. 그러므로 대부분의 적합한 문서들은 검색 상위에 존재하지 않는다. 또한 현재 검색 도구들은 사용자가 찾은 문서와 관련된 문서를 찾을 수 없다. 현재 많은 검색 시스템들의 가장 중요한 문제는 검색의 질을 증가 시키는 것이다. 그것은 검색된 결과로 관련 있는 문서를 증가시키고, 관련 없는 문서를 감소시켜 사용자에게 제공하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CiteSeer는 월드와이드웹에 존재하는 논문에 대해 한정하여 ACI(Autonomous Citation Indexing)기법을 제안하였다. "Citaion Index"는 연구자가 자신의 논문에 다른 논문을 인용한 정보를 기술하는데 이렇게 기술된 논문과 자신의 논문을 연결하여 색인한다. "Citation Index"는 논문 검색이나 논문 분석 등에 매우 유용하다. 그러나 "Citation Index"는 논문의 저자가 다른 논문을 인용한 논문에 대해서만 자신의 논문을 연결하여 색인했기 때문에 논문의 저자가 다른 논문을 인용하지 않은 논문에 대해서는 관련 있는 논문이라 할지 라도 저자의 논문과 연결하여 색인할 수 없다. 또한 인용되지 않은 다른 논문과 연결하여 색인할 수 없기 때문에 확장성이 용이하지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색된 문서에서 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 고려하여 하나의 문서를 formal context 형태로 변환한다. 이 표를 이용하여 문서의 계층적 그래프를 구성하고, 문서의 그래프를 이용하여 문서 간 그래프를 통합한다. 이렇게 만들어진 문서의 그래프들은 그래프의 구조를 보고 각각의 문서의 영역을 구하고 그 영역에 포함관계를 계산하여 문서와 문서간의 관계를 표시할 수 있다. 또한 검색된 문서를 트리 형식으로 보여주어 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있는 문서의 구조적 통합 방법에 대해 제안한다. 제안한 방법은 루씬 검색엔진이 가지고 있는 순위 계산 공식을 이용하여 문서가 가지는 중요한 단어를 문서의 참조 관계에 적용하여 비교하였다. 제안한 방법이 루씬 검색엔진보다15% 정도 높은 성능을 나타내었다.

텍스트 마이닝 기법을 적용한 뉴스 데이터에서의 사건 네트워크 구축 (Construction of Event Networks from Large News Data Using Text Mining Techniques)

  • 이민철;김혜진
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.183-203
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    • 2018
  • 전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.

토픽 모델링을 이용한 트위터 이슈 트래킹 시스템 (Twitter Issue Tracking System by Topic Modeling Techniques)

  • 배정환;한남기;송민
    • 지능정보연구
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    • 제20권2호
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    • pp.109-122
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    • 2014
  • 현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

공연장에서 다중 몰입도 측정을 위한 시스템 개발 (System Development for Measuring Group Engagement in the Art Center)

  • 류준모;최일영;최이권;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제20권3호
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    • pp.45-58
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    • 2014
  • 몰입은 관람객이 콘텐츠를 관람할 때 관람객들이 콘텐츠에 몰두하고 있는 심리적 상태를 의미하는 것으로, 관람객의 몰입경험은 콘텐츠의 만족도에 긍정적인 영향을 미친다. 따라서 공연 같은 콘텐츠를 제공하는 기업들은 콘텐츠의 흥행을 위해 관람객의 몰입도를 측정하는 것은 매우 중요하다. 설문 등의 표본조사 방법을 통해 관람객의 몰입도를 측정 연구는 방송분야 등 에서 널리 사용되고 있다. 이러한 몰입도 측정방법은 콘텐츠 관람 이후 설문을 실시하기 때문에 몰입도를 실시간으로 측정할 수 없을 뿐만 아니라 몰입도 측정의 정확성이 저하되는 문제 등이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 생리적 반응이나 얼굴 표정 분석, 그리고 움직임 관찰 방법 등을 이용하여 몰입도를 측정하는 연구가 수행되고 있다. 생체 신호를 이용하여 몰입도를 측정하는 연구의 경우, 1인을 대상으로 생체신호를 측정할 뿐만 아니라, 많은 데이터 처리 시간과 비용이 소모되는 단점이 있어 많은 관람객이 관람하는 공연장에 적용하기에는 한계가 있다. 얼굴 표정인식 통해 몰입도를 측정하는 경우도 1인을 대상으로 하고 있으며, 밝은 조명의 실험실 환경에서만 가능하다는 단점이 존재한다. 또한 관람객들의 움직인 동기화를 이용하여 몰입도를 특정한 연구는 다중관객을 대상으로 하였지만, 이는 실험실 환경에 한정하여 적용된 사례이다. 따라서 본 연구에서는 공연장, 시사회관 등 많은 관람객들이 콘텐츠를 관람하는 실제 환경에서 다중관람객이 다중몰입도의 정량적 평가를 위한 시스템을 설계하고 개발하였다. 제안된 시스템은 외부장치, 서버, 내부장치 등의 3부분으로 구성되어 있다. 서울시 마포구 상암동에 위치한 DMC 홍보관에 상설 전시장으로 운영하고 있으며, 관람객들을 대상으로 데이터를 획득하고 있다. 제안하고 있는 시스템을 활용하면 콘텐츠의 어느 구간에서 관객들이 몰입을 하고 있는지, 어느 구간에서 몰입을 하고 있지 못한지 분석가능하기 때문에, 향후 콘텐츠 제작 및 마케팅에 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

인공지능 기술 기반 인슈어테크와 디지털보험플랫폼 성공사례 분석: 중국 평안보험그룹을 중심으로 (Analysis of Success Cases of InsurTech and Digital Insurance Platform Based on Artificial Intelligence Technologies: Focused on Ping An Insurance Group Ltd. in China)

  • 이재원;오상진
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.71-90
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    • 2020
  • 최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.