• 공연문화연구
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• 제39호
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• pp.415-455
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• 2019

본 논문은 판소리 전승의 관점에서 정정렬제 춘향가의 정체와 범주를 명확히 하는 한편, 현대판소리에 남아있는 정정렬제 춘향가의 궤적을 밝히는 것을 목적으로 한다. 현전하는 정정렬 창 춘향가 소리 대목은 총 44개로, 사랑가 부분을 제외하고는 결연-이별-수난-재회 단락에 해당하는 대목이 거의 빠짐없이 갖추어져 있다. '이도령이 동헌으로 들어가는 대목', '황릉묘 대목', '어사가 춘향집을 찾아가 위로하는 대목'은 현행 춘향가와 장단 구성을 달리하는 차이가 있고, '이도령이 춘향 집 찾은 연유를 밝히는 대목'은 현행 춘향가에서 아니리로 구사되며, '남원에서 춘향을 열녀 대우하는 대목'은 박록주 창본에만 유일하게 나타나던 것이다. '어사가 남원 사람들을 모아 잔치 배설하는 대목'은 현행 춘향가에서 발견되지 않는 새로운 부분으로 연극적 재미를 추구한 창극소리에 해당한다. 한편 본 논문에서는 조선성악연구회의 활발한 창극 공연 및 <빅타판 춘향전>, <오케판 춘향전>의 연이은 발매가 있었던 1936년~1937년이 정정렬제 춘향가의 재정립에 중요한 시기였을 뿐 아니라, 그 이전에 정정렬제 춘향가를 사사한 창자들의 소리와 그 이후에 사사한 창자들의 소리에 차이가 있음을 확인하였다. 전자에는 박록주, 김여란, 김소희, 후자에는 김연수, 정광수, 박동진, 정광수, 강도근이 속한다. 또 하나, 김소희의 경우를 제외하면, 정정렬제 춘향가의 이러한 두 전승군은 정정렬제의 학습 시기에 따른 구분이면서 정정렬제 춘향가의 전판 계승 여부에 따른 구분, 그리고 남성과 여성의 성별에 따른 구분이기도 하다. 정정렬은 제자를 가르칠 때, 즉흥적인 판 짜기를 염두에 둔 '옛날식 판소리' 교수법과 판에 박은 소리를 염두에 둔 '근대적 판소리' 교수법을 병행하여 선택적으로 활용했다. 그 결과 정정렬제 춘향가의 전승에는 여성 창자 위주의 오롯한 전판 계승과 더불어 남성 창자 위주의 유파·바디에 따른 분화 두 양상이 공존하게 되었다.

• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.63-75
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• 2023

산업이 발전하면서 대기오염물질에 대한 관심도는 높아졌다. 대기오염물질은 환경오염, 지구 온난화 등 다양한 분야에 영향을 미쳤다. 그 중 환경성 질환은 대기오염물질에 의해 영향을 받은 분야 중 하나이다. 대기오염물질은 분자의 크기가 작아 인체의 피부나 호흡기를 통해 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점 때문에 대기오염물질과 환경성 질환에 대한 연구가 다양하게 진행됐다. 환경성 질환의 일환인 천식은 증상이 심해져 천식발작을 일으킬 경우 생명에 위협을 줄 수 있고 성인 천식의 경우 한번 발병을 하면 완치가 어렵다. 천식을 악화시키는 요인에는 황사, 대기오염이 포함된다. 전 세계적으로 천식은 유병률이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 대기오염물질이 천식 환자의 응급실 입원 건수와 어떤 상관관계를 가지는지 연구하고 상관관계가 높은 대기오염물질을 이용하여 미래의 천식 환자 수를 예측했다. 대기오염물질은 아황산가스(SO₂), 일산화탄소(CO₂), 오존(O₃), 이산화질소(NO₂)와 미세먼지(PM₁₀) 5가지 대기오염물질의 농도를 이용하고 환경성 질환은 천식 환자의 응급실 입원 건수 데이터를 이용하였다. 대기오염물질과 천식의 응급환자 수에 대한 데이터는 2013년 1월1일 부터 2017년 12월 31일 까지 총 5년 치의 데이터를 이용하였다. 모델은 Informer와 LTSF-Linear의 두 가지 모델을 이용하여 예측을 진행하였고 모델의 성능을 측정하기 위해 MAE, MAPE, RMSE 의 성능지표를 이용했다. 천식의 응급환자 수 예측은 응급환자 수를 포함하여 예측을 진행한 경우와 포함하지 않고 진행한 두 가지 경우 모두 진행하여 결과를 비교했다. 본 논문은 Informer와 LTSF-Linear 모델을 이용한 천식 응급환자 수의 예측에 모델의 성능을 향상 시키는 대기 오염물질을 제시한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권12호
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• pp.19-30
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• 2010

벤토나이트는 팽윤성이 좋고 투수계수가 낮아 수직 밀폐형 지중 열교환기 시공 시 보어홀(borehole)의 뒤채움재로 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 사용되는 3가지 벤토나이트를 선정하여 배합비에 따른 점도와 열전도도를 평가하였다. 시공 조건에 따라 다양한 벤토나이트 뒤채움재의 함수비를 고려하여 점도와 열전도도 특성을 규명하기 위해 벤토나이트를 배합비(벤토나이트 무게/(벤토나이트+물) 무게) 5%, 10%, 15%, 20%, 25%로 배합하고 시간에 따른 점도와 열전도도를 측정하였다. 그리고 벤토나이트 뒤채움재가 해안지역에서 시공될 경우 지하수의 염도에 의한 영향을 검토하기 위해 배합수의 NaCl 농도가 0.1M, 0.25M, 0.5M일 때 벤토나이트 뒤채움재의 침강 특성을 관찰하였다. 벤토나이트 뒤채움재의 낮은 점도로 인해 천연규사와 같은 첨가재가 지중 열교환기 바닥에 침전될 경우 발생할 수 있는 재료분리 현상을 저점도 벤토나이트 뒤채움재를 사용하여 실험을 통해 규명하였으며 그 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. (1) 벤토나이트 뒤채움재의 점도는 시간이 지남에 따라 또는 배합비가 증가함에 따라 상승하는 경향을 나타내며 벤토나이트 뒤채움재의 열전도도는 배합비가 증가하면 상승하지만 통일한 배합비에서는 시간에 따른 변화가 미미하다. (2) 벤토나이트 뒤채움재의 팽창지수가 높을수록 배합수의 NaCl 농도에 따른 침강율은 상대적으로 낮게 나타난다. (3) 저점도 벤토나이트 뒤채움재는 첨가재의 재료분리로 인해 보어홀 내의 깊이별 첨가재 분포를 비균질하게 하므로 보어홀 상부의 열전도도가 하부에 비해 작게 나타날 수 있는 가능성이 있다.

• 지질공학
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• 제33권2호
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• pp.275-291
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• 2023

지구온난화로 인해 극지방에 대한 접근성이 높아짐에 따라 석유자원이 풍부한 영구동토 지역에서 자원개발 플랜트 건설의 수요가 증가하고 있다. 동토 지역에서의 자원개발 플랜트 건설 입지는 동토 활성층의 융해와 동결에 기인하는 지표변위가 필수적으로 고려되어야 한다. 그러나 동토의 변위를 고려하여 자원개발 플랜트 건설의 입지를 선정한 연구 사례는 거의 없다. 이 연구에서는 캐나다 앨버타 주의 Athabasca 남부 지역에서 최적의 오일샌드 개발 플랜트 건설 입지를 선정하기 위해 지표변위를 비롯한 다양한 공간정보를 활용하여 계층화 분석(Analytical Hierarchy Process)을 수행하였고, 동토 지역에서의 자원개발 플랜트 건설 활동에 있어 지표변위의 중요성을 논의하였다. 2007년 2월부터 2011년 3월까지 획득된 시계열 ALOS PALSAR 영상에 Small BAseline Subset-Interferometric Synthetic Aperture Radar 기법을 적용하여 지표변위 속도 정보를 구축하였고, ERA5 재분석 자료로부터 2000~2010년 기간에 대한 평균 기온, 지표온도, 지중온도 정보를 구축하였다. 도로 및 철도와 토지피복 공간정보는 각각 캐나다 연방 통계청과 북미환경협력위원회에서 제공하는 자료를 구축하여 활용하였다. 토지피복, 지표변위, 도로 접근성을 가장 중요한 공간정보로 설정하여 수행한 최적 입지 분석 결과는 2010년 이후 건설된 오일샌드 플랜트 건설지와 비교하여 그 타당성이 확인되었고, 입지 적합도 평가에 대한 지표변위의 민감도는 매우 높은 것으로 분석되었다. 이 연구를 통하여 동토 지역에서 최적의 자원개발 플랜트 건설지를 선정하는데 지표변위가 필수적으로 고려되어야 함이 확인되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1255-1272
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• 2023

위성영상 기반 클로로필-a (chlorophyll-a) 농도는 전지구 기후변화 연구를 위해 장기간의 시계열 자료로 생산되고 있으며, 시간합성 또는 다종위성 자료의 병합(merging)을 통해 결측이 없는 자료의 생산이 요구된다. 그러나 한반도 주변 해역에서의 위성영상 기반 클로로필-a 농도와 관련된 연구는 단일 해색센서로 산출하여 계절적 특징을 평가하거나 연구해역에 적합한 알고리즘을 제시하는 연구가 주로 수행되었다. 본 연구에서는 한반도 주변 해역에서의 공간 커버리지가 높은 클로로필-a 농도 산출을 위해 정지궤도 해색센서 GOCI-II와 극궤도 센서(MODIS, VIIRS, OLCI)의 원격반사도(Remote Sensing Reflectance) 병합자료를 이용하였다. 연구결과 산출물의 공간 커버리지는 극궤도 해색센서 자료보다 약 30% 증가하여 구름으로 인한 결측을 보완하였다. 그리고 현장 관측자료와 함께 Ocean Colour Climate Change Initiative (OC-CCI)와 GlobColour에서 제공하는 전지구 클로로필-a 합성장 자료와의 비교를 통해 정확도를 정량적으로 제시하고자 하였다. 그러나 현장관측 자료의 절대적인 수 부족으로 유의미한 통계적 결과는 제시하지 못하였지만, 전지구 자료와의 비교 결과보다 과소 추정 경향을 확인하였다. 또한 적조와 같은 해양재해·재난 대응 목적의 활용성 평가를 위해 2013년 동해에서 발생한 대번성 사례와 정성적으로 비교하여 정지궤도 해색센서 단독 결과보다 OC-CCI와 유사하게 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 산출한 결과를 사용하여 향후 인공지능모델 기반의 예측 연구와 아노말리(anomaly) 활용 연구를 수행할 예정이며, 이를 통해 우리나라 연안해역에서 발생하는 클로로필-a 이벤트 모니터링에 유용하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제54권1호
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• pp.63-74
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• 2024

문화자원을 활성화하고 콘텐츠를 개발하는 그 기본은 국가유산(문화재)으로 국가유산에서 문화유산은 역사와 전통의 고유성, 정체성, 생활 변화를 나타내는 유형의 문화적 유산이다. 박물관의 경우 소장품(소장한 문화유산)이 그 기관에 대한 고유 특성을 나타낸다. 우리나라는 문화유산을 학문, 산업, 행정에 연계하여 관리·활용할 수 있도록 박물관 소장품을 문화유산표준관리시스템에 등록하여 사용하도록 권장하고 있다. 하지만 근·현대 유산에 대한 인식 부족으로 시스템의 주제 분류 편년이 조선시대 이전 위주로 설정되어 있어, 국토정보에 맞는 문화유산 분류체계가 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 '지적' 용어가 처음 사용된 근대를 기점으로 한국국토정보공사 LX국토정보박물관에 소장된 지적 문화유산 소장품을 중심으로 지적 문화유산에 대한 분류체계를 제시하였다. 지적 문화유산은 전문적인 기술 분야이면서도 특정 인물만이 지적을 측량하거나 결과물을 제작하지 않는다는 점, 제작에는 전문적이면서도 사용 시 교육적 측면이 많다는 점을 특징으로 한다. 따라서 다른 전문 박물관 소장품이 제작 방법과 사용 의도, 제작자 등 용도의 기능적인 측면으로 분류한 것과는 다르게 분류 방법을 지적 사용품과 산출물에 따른 특성별 구분하고 문화유산표준관리시스템의 항목을 참고하여 대, 중, 소의 3단계로 분류하였다. 이러한 분류는 개념을 범주화하고 자료의 주제를 일련의 순서로 구분하여 체계화하는 것으로 지식의 효과적인 이용을 목적으로 한다. 직접적으로는 지적 문화유산의 안전한 보존관리 환경을 구축할 수 있으며, 활용도에서는 소장품에 대한 학술적·사회문화적 해석을 가능하게 한다. 또한 국토정보 연구 자료 검색, 전시 기획, 교육 자료 등 박물관뿐만 아니라 국토정보 분야에서 다양한 문화자원 콘텐츠 활용의 기반이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권2호
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• pp.119-138
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• 2011

지난 십년동안 인터넷을 통한 전자상거래는 빠른 속도로 성장해 왔다. 이러한 인터넷의 발달은 기업들의 사업방식에 많은 변화를 유도했으며, 그 중에서도 마케팅경로의 구조와 경로 구성원들 사이의 관계에 중요한 변화를 초래하고 있다. 각 기업이 처한 시장환경은 다양하며 이 다양한 시장 환경은 인터넷 경로가 각 시장에 미치는 효과를 조절하는 역할을 한다. 이러한 시장의 다양성에도 불구하고 지금까지의 선행연구들은 각기 특정한 하나의 시장상황(unique setting)을 상정하여 인터넷경로 도입이 그 시장에 미치는 영향을 분석하는데 그쳐왔다. 이러한 기존 연구의 공백을 채우기 위해 본 연구는 시장의 다양성을 소비자의 지리적 분포, 시장의 인터넷 수용도의 측면에서 살펴보고 이러한 시장 환경이 인터넷 경로 도입 효과에 미치는 영향에 관하여 조사해 보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 다양한 소비자들의 지리적 분포, 경쟁강도, 소비자의 인터넷 상거래에 대한 수용도 등을 포함한 다양한 시장 환경을 수요모형에 반영시켜 그 영향력 분석을 가능하도록 하였다. 그러나, 다양한 시장 요소를 모형에 반영하는 과정에서 수요모형이 복잡한 구조를 가지게 되었다. 이 문제를 극복하고 게임이론의 균형해를 도출하기 위해 Newton-Raphson algorithm을 사용한 numerical search 방법을 사용하였다. 분석결과 두 종류의 경로에 대한 소비자선호의 분포에 따라 생산자의 가격차별정도, 생산자와 독립소매상 간의 경로이윤 배분율, 그리고 인터넷경로 도입이 각 경로주체의 이윤 향상에 도움이 되는지의 여부, 소비자잉여 등이 달라질 수 있음을 발견하였다. 끝으로 연구의 학술적, 실무적 시사점과 한계점 및 향후 연구방향도 논의되었다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권2호
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• pp.1-29
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• 2007

본 연구에서는 플로우 4경로모형에서 마음상태와 플레이(play)가 하는 역할과 그 결과를 분석하고자 하였다. 이를 위해서 선행요인인 도전감 및 숙련도의 조합에 따른 마음상태를 측정하고, 플레이를 플로우 4경로모형에 투입하여 플로우이론에서 가설적으로 제시하고 있는 마음상태와 플레이의 영향관계를 분석하였다. 또한 플로우와 플레이의 웹충성도에 대한 영향도 분석하였다. 가설검정 결과에서는 첫째, 도전감과 숙련도의 조합에 따라 플로우, 두려움, 지루함, 무관심의 마음상태가 형성되는 것이 확인되었다. 그러나 두려움의 수준은 도전감과 숙련도가 모두 가장 낮은 무관심집단에서 가장 높게 나타났다. 이런 결과는 플로우이론의 설명과 일치하지 않는데, 무관심집단은 두려움으로 인해 온라인 쇼핑을 회피하는 것으로 해석할 수 있다. 둘째, 도전감과 숙련도에 따라 구분된 집단 간에 플레이 수준에서 유의적인 차이가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 플레이는 플로우에 대해서는 정(+)의 영향을 미쳤고, 지루함에 대해서는 부(-)의 영향을 미쳤다. 그러나 두려움과 무관심에 대해서는 부(-)의 영향효과가 유의적이지 않았다. 넷째, 플레이와 플로우는 웹충성도에 유의적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고, 부정적 마음상태인 두려움, 지루함, 무관심은 웹충성도에 부(-)의 영향을 미쳤다. 플레이의 웹충성도에 대한 영향은 부정적 마음상태에서 강화되는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 플로우 4경로모형에서의 마음상태를 확인하기 위해 이를 측정할 수 있는 척도를 개발하여 사용하였다. 마음상태별로 수립한 4개의 구조방정식 모형을 통해 플로우 뿐만 아니라 두려움, 지루함, 무관심의 부정적 마음상태에서 발생하는 영향관계를 종합적으로 입증하였다. 이런 결과는 부정적 마음상태의 영향을 확인하였다는 점에서 이론발전에 기여하였다고 본다. 또한, 플로우모형에서 플레이의 역할을 규명하였다는 점에서도 의미가 있다. 본 연구는 실무적으로도 인터넷 소비자들의 마음상태에 따른 시장세분화와 플레이를 활용한 마케팅전략수립에 시사점을 제공한다.

• 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).