This exploratory study investigates the use of a computational knowledge engine (WolframAlpha) and social networking sites (Gmail, Yahoo and Facebook) by 200 students at De La Salle-College of Saint Benilde, their "friends" and their "friends of friends" during the 2009 through 2013 school years, and how this appears to have added value in knowledge generation. The primary aim is to identify what enhances productiveness in knowledge generation in Philippine Tertiary Education. The phenomenological approach is used, therefore there are no specific research questions or hypotheses proposed in this paper. Considering that knowledge generation is a complex phenomenon, a stochastic modelling approach is also used for the investigation that was developed specifically to study un-deterministic complex systems. A list of salient features for knowledge generation is presented as a result. In addition to these features, various problem types are identified from literature. These are then integrated to provide a proposed framework of inclusive (friendly) and innovative social networks, for knowledge generation in Philippine tertiary education. Such a framework is necessarily multidisciplinary and useful for problem-solving in a globalized and pluralist reality. The implementation of this framework is illustrated in the three parts of the study: Part 1: Online lessons, discussions, and examinations in General Psychology, Introduction to Sociology, and Life and Works of Jose Rizal, for the author's students in De La Salle-College of Saint Benilde; Part 2: Facebook Report analytics of students and teachers, their friends and their friends of friends via WolframAlpha; and Part 3: Social Network Analysis of the people and groups influencing the courses' scope-and-sequence in the new General Education Curriculum for Tertiary Schools and Institutions in the Philippines.
본 연구는 소셜미디어 빅데이터를 활용하여 기후변화에 대한 일반대중들의 인식변화를 분석한다. 기후변화는 지난 반 세기 동안 주요한 사회적 문제로 지속적인 관심을 받아왔다. 코로나19 이후에도 펜데믹 출현 가능성과 함께 기후변화 대응책을 마련하는 것이 시급한 과업으로 재조명되었다. 본 연구는 코로나19 전후에 나타나는 기후변화 인식변화를 분석하기 위해, 주요 소셜미디어를 중심으로 2019년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지 총 3개년의 데이터를 수집하였다. 데이터를 가공하여 기후변화 연관어, 기후변화에 대한 감성어 등과 기후변화 대응 주체별 움직임을 포착하였다. 분석결과, 기후변화가 기후위기로 인식되는 상황에서 부정적인 인식이 지배적이었으나, 긍정적인 인식도 일정부분 상존하는 것으로 나타나, 기후변화에 대한 대응책이 긍정적인 인식을 이끌었음을 유추할 수 있다. 본 연구결과는 기후변화에 대한 국민적 인식변화를 포착하고, 주요주체에 대한 국민적 관심도의 변화를 포착함으로써, 사회적 문제를 해결하기 위한 기업의 전략과 정부의 정책을 수립하는 데 국민적 인식을 검토할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 한국기업정보(주)에서 제공받은 2015년도의 5만 여개의 최신 기업정보를 활용하여 전자업체를 중심으로 거래 네트워크를 생성하여, 사회네트워크 분석을 포함한 새로운 분석을 시도하였다. 그 결과 97개의 10개 이상 기업으로 이루어진 클러스터들이 발견되었고, 전자산업 매출의 90% 이상을 차지하는 13개의 클러스터들을 주목하게 되었다. 사회네트워크 분석에서의 클러스터들은 소속 기업들이 해당 클러스터 안에서 거래를 완결하는 특성을 가지고 있다. 13개 클러스터들을 보면, 매출액이 많은 상위 5개 클러스터에 전자매출의 83%가 집중되어 있으며, 일부 예외를 제외하고는 각각의 클러스터들은 특정업체가 매출의 대부분을 차지한다. 그렇지만 이들 이외에도 후방생산연관효과가 특별히 높은 업체들도 발견하였으며, 중소기업에 미치는 영향력이 특히 큰 전자 업체들도 눈에 뜨인다. 후방생산연관효과가 높은 업체들은 성장 정책적인 측면에서, 그리고 중소기업에 영향력을 많이 미치는 전자업체들은 중소기업 육성 정책적인 측면에서 중시되어야 할 것이다. 그리고 작은 클러스터들의 합인 마지막 기업군은 매출 대비 고용이 매우 높은 특성을 지닌다는 사실도 발견하였다. 이 기업군에 높은 생산연관효과를 보이는 기업군과 전자업체들이 발견되었으며, 이들은 고용정책적 측면에서 중시될 필요가 있다. 거래를 중계하는 네트워크 특성인 사이중심성이 매출과 비례하지 않게 특별히 높은 클러스터들도 발견하였다. 사이 중심성이 높은 이들 클러스터들은 기술 발전의 가능성이 큰 기업 그룹들이기에 주목할 필요가 있다.
SNS는 데이터를 통해 사용자의 생각이나 행동을 파악할 수 있고 검색포털의 트렌드는 사용자들의 관심사와 그 변화를 파악할 수 있는 대표적인 서비스이다. 본 논문에서는 SNS의 트윗과 검색포털 트렌드에 마약류관련 단어 노출정도와 마약류 사건 통계와의 비교분석을 수행하여 관계를 분석하였다. SNS와 검색 포털 트렌드의 추이가 일정한 시차를 두고 검찰청 통계에도 동일하게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 또한 마약류관련 단어들이 언급된 트윗들에 대한 의미를 파악하기 위해 군집분석을 수행하였다. 2020년 10월에 수집된 5만건 트윗에서는 실제 마약류의 판매에 관련된 의미를 찾을 수 있었다. 이를 통해 SNS모니터링만으로도 마약류관련 사건에 대한 모니터링이 가능하고 구체적 판매 또는 구매관련한 정보를 찾을 수 있고 수사과정에 활용할 수 있다. 추후에는 텍스트뿐 아니라 이미지로 나타나는 관련 범죄사항을 파악할 수 있고 범죄모니터링 및 예측시스템을 제안할 수 있다.
이 연구는 영상콘텐츠분야 연구의 의제설정 경향을 분석하여, 정권별 정책과 연결되는 의미화 과정을 제시했다. 이를 위해 문화산업의 도입시점인 <문민정부(1993년)>부터 <박근혜정부(2016년)>까지의 영상콘텐츠 석박사학위논문 총 2,624편의 초록에서 43,991개의 단어를 추출하고 의미연결망 분석을 실시하였다. 분석방법은 R프로그램의 다양한 패키지를 활용하였으며, 이를 통해, 텍스트 분석과 시각화를 도출하였다. 연구 결과는, 첫째, 영상콘텐츠분야 연구는 출현빈도별, 정권순서별로 '영상', '미디어', '콘텐츠'의 순위와 순서로 진화되었다. 둘째, 정권별로는 3단계 연구흐름을 볼 수 있다. <문민정부>는 '교육'과 '표현', <국민의정부>와 <참여정부>에서는 '미디어', <이명박정부>와 <박근혜정부>에서는 '콘텐츠'관련 연구들이 중심이 되었다. 셋째, 연구대상 기간 또는 정권별 기간 내내 지속적으로 꾸준하게 진행되는 연구주제는 '방송', '디지털', '기술', '제작' 등이며, 향후에도 계속 진행될 것으로 보인다. 마지막으로 각 정권마다 새롭게 등장한 연구대상이 있었다. <문민정부>는 '콤팩트디스크기억장치(CD-ROM)', <국민의정부>는 '워터마크', '고화질', '3D', '가상현실', <참여정부>는 '플랫폼', <이명박정부>는 '모바일', '애플리케이션', <박근혜정부>는 '스마트'이며, '콤팩트디스크기억장치'와 '워터마크' 등은 단기에 소멸되었다. 연구의 의제설정과 산업화 과정에서 트렌드와 미래예측이 필요하다고 보여 진다.
Objectives: Disability weights require regular updates, as they are influenced by both diseases and societal perceptions. Consequently, it is necessary to develop an up-to-date list of the causes of diseases and establish a survey panel for estimating disability weights. Accordingly, this study was conducted to calculate, assess, modify, and validate disability weights suitable for Korea, accounting for its cultural and social characteristics. Methods: The 380 causes of disease used in the survey were derived from the 2019 Global Burden of Disease Collaborative Network and from 2019 and 2020 Korean studies on disability weights for causes of disease. Disability weights were reanalyzed by integrating the findings of an earlier survey on disability weights in Korea with those of the additional survey conducted in this study. The responses were transformed into paired comparisons and analyzed using probit regression analysis. Coefficients for the causes of disease were converted into predicted probabilities, and disability weights in 2 models (model 1 and 2) were rescaled using a normal distribution and the natural logarithm, respectively. Results: The mean values for the 380 causes of disease in models 1 and 2 were 0.488 and 0.369, respectively. Both models exhibited the same order of disability weights. The disability weights for the 300 causes of disease present in both the current and 2019 studies demonstrated a Pearson correlation coefficient of 0.994 (p=0.001 for both models). This study presents a detailed add-on approach for calculating disability weights. Conclusions: This method can be employed in other countries to obtain timely disability weight estimations.
본 논문에서는 부분 최소 제곱(PLS) 회귀 모형을 이용한 인공지능(AI) 기술 분석을 제안한다. AI 기술은 이제 우리 사회의 대부분의 영역에 영향을 미치고 있다. 따라서 이 기술에 대한 정확한 이해가 필요하게 된다. AI 기술을 분석하기 위하여 전 세계 특허 데이터베이스로부터 AI 관련 특허 문서를 수집하고 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 수집된 특허 문서에서 AI 기술 키워드를 추출한다. 본 연구에서는 추출된 AI 키워드 데이터를 PLS 회귀 모형으로 분석한다. 바이오정보학, 사회과학 및 공학 등 다양한 분야에서 고급 데이터 분석을 위하여 사용되는 PLS 회귀 모형은 부분 최소 제곱 기법을 기반으로 한다. 제안 방법의 성능을 확인하기 위하여 AI 특허 문서를 사용하여 분석 실험을 수행하고 제안하는 연구가 실제 문제에 어떻게 적용될 수 있는지 보여 준다. 본 논문은 AI 기술뿐만 아니라 다른 기술 분야에도 적용 할 수 있다.
본 연구는 가상 인플루언서 마케팅의 출발선에서 가상 인플루언서에 대한 수용자의 반응을 알아보는 것을 목적으로 한다. 이에 국내에서 활동 중인 가상 인플루언서의 인스타그램에서 게시글과 댓글, '좋아요' 수와 동영상 리뷰 수를 수집하였다. 자료의 수집과 분석에는 Python 3.7과 Textom을 사용하였다. 감성 분석결과, 긍정 감성이 부정과 중립의 감성보다 높게 나타났으며, 긍·부정 모두 가상 인플루언서의 외모가 주요한 요인으로 나타났다. 중립의 감성에서 가상 인플루언서에 대한 소비자의 관심을 유추할 수 있었다. 본 연구는 가상 인플루언서에 대한 소비자의 반응을 알아보고 가상 인플루언서에 대한 긍정과 부정의 감정에 대한 요인을 파악하여, 가상 인플루언서 마케팅의 전략 수립에 도움이 될 자료를 제시했다는 것에 그 의의가 있다.
본 연구는 K-POP 가수의 신한복 스타일에 대한 국내·외 소비자들의 반응을 알아보는 것을 목적으로 한다. '블랙핑크 한복'을 키워드로 포함하는 유튜브 영상과 사용자 댓글을 수집했으며, 소셜 네트워크 분석과 감성분석을 적용했다. 첫째, 블랙핑크의 신한복 스타일은 안무하기 편하도록 미니드레스 형태로 제작되었으며, 전통적 요소를 더해 현대적으로 재해석한 것으로 나타났다. 둘째, 블랙핑크의 신한복 패션에 대해 국내 반응에서는 노출에 대한 이슈가 논란이 된 키워드로 등장한 반면, 해외 반응에서는 나타나지 않았다. 셋째, 감성분석 결과 국내보다 해외 반응에서 신한복 스타일에 대해 더 긍정적인 평가를 보였다. 본 연구는 광범위한 소비자들의 반응을 알아보고 신한복에 대한 긍부정 요소를 파악하여, 신한복이 나아가야 할 방향을 제시했다는데 의의가 있다.
이 연구에서는 COVID-19 확산에 따른 정부의 사회적 거리두기 조치가 도시민들의 공간이용행태에 미친 영향을 서울시 생활인구 자료를 이용하여 분석한다. 생활인구는 서울시와 KT가 공공빅데이터와 LTE시그널 데이터를 이용하여 추계한 특정시점, 특징지역에 존재하는 모든 인구이다. 커널밀도추정과 공간자기상관을 이용하여 COVID-19 유행 전후인 2019년과 2020년의 주중 주간생활인구를 분석한 결과, 2019년과 2020년의 생활인구분포는 전반적으로 유사한 패턴을 보였다. 이는 정부의 사회적 거리두기 조치가 COVID-19 확산을 통제하면서도 어느 정도 정상적인 활동을 가능하게 했다는 것을 의미한다. 그러나 2020년과 2019년의 차감생활인구에 대한 분석 결과는 미시적 차원에서 다른 결과를 보여주고 있다. 상업시설과 업무시설이 밀집한 지역에서는 주간생활인구가 감소하였으며 주거지역에서는 증가한 것으로 나타났다. 이는 COVID-19 사회적 거리두기 조치가 공간적으로 균등하지 않은 영향을 발생시켰다는 것을 의미한다. 공간회귀분석을 통해 지역, 토지이용, 경제, 교육, 접근성 특성의 생활인구 변화 영향을 분석한 결과, 상업과 업무시설 밀도가 높을수록, 규제를 받는 업종들과 비대면 수업을 하는 학교와 대학교가 많을수록 주간생활인구가 더 감소한 것으로 나타났다. 반면, 재택근무와 야외활동 증가로 주택과 공원이 많을수록 주간생활인구가 더 증가한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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