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Gluconobacter oxydans 생물전환을 통한 쌀 가수분해물 유래 dextran 합성 (The synthesis of dextran from rice hydrolysates using Gluconobacter oxydans KACC 19357 bioconversion)

  • 백승민;이현지;레게세;박찬순;박보람
    • 한국식품저장유통학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.149-160
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    • 2024
  • 식물에서 유래하는 전분과 달리 dextran은 미생물 기원으로 바이오폴리머로 glucose 단위체가 α-1,6 결합 형태로 연결된 다당류이며, 주로 젖산균에 의해 설탕으로부터 생산되는 것으로 알려져 있으나 dextran-dextrinase 활성을 갖는 초산균(G. oxydans)을 통해서도 얻을 수 있다. 쌀로부터 dextrin 기반의 dextran을 얻기 위해 쌀 가수분해물을 이용하여 초산균 발효를 통해 dextran을 생산하고 생성물의 특성을 연구하였다. 발효조를 이용한 dextrin 및 쌀 가수분해물 첨가 배지 배양 시, 초산균 배양 20시간 후 모두 OD600값 5 수준을 유지하였으며, 배양 72시간 후 상등액의 분자량구성을 GPC 분석한 결과 배지 내 기질의 구성과 달리 DP 480 및 400 수준의 고분자 물질이 생성된 것을 확인하였다. 다당류의 glucose 결합패턴을 1H-NMR로 확인한 결과 α-1,4:1,6 결합비율이 각각 1:2.37 및 1:4.4로 증가하여 쌀 가수분해물을 이루는 주요 결합인 α-1,4 결합이 α-1,6 결합 물질로 전환된 것으로 확인되었고, rat 유래 alpha-glucosidase 소화효소 처리결과 glucose가 천천히 방출되는 것으로 나타났다. 이를 통해 쌀 가수분해물은 당전이 활성이 있는 초산균 발효를 통해서 미생물 유래의 dextran으로 전환시켜 수용성 식이섬유 소재와 같이 소화를 지연시키는 고부가 생물소재로 제조할 수 있음을 시사하였다.

Perceptional Change of a New Product, DMB Phone

  • Kim, Ju-Young;Ko, Deok-Im
    • 마케팅과학연구
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    • 제18권3호
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    • pp.59-88
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    • 2008
  • Digital Convergence means integration between industry, technology, and contents, and in marketing, it usually comes with creation of new types of product and service under the base of digital technology as digitalization progress in electro-communication industries including telecommunication, home appliance, and computer industries. One can see digital convergence not only in instruments such as PC, AV appliances, cellular phone, but also in contents, network, service that are required in production, modification, distribution, re-production of information. Convergence in contents started around 1990. Convergence in network and service begins as broadcasting and telecommunication integrates and DMB(digital multimedia broadcasting), born in May, 2005 is the symbolic icon in this trend. There are some positive and negative expectations about DMB. The reason why two opposite expectations exist is that DMB does not come out from customer's need but from technology development. Therefore, customers might have hard time to interpret the real meaning of DMB. Time is quite critical to a high tech product, like DMB because another product with same function from different technology can replace the existing product within short period of time. If DMB does not positioning well to customer's mind quickly, another products like Wibro, IPTV, or HSPDA could replace it before it even spreads out. Therefore, positioning strategy is critical for success of DMB product. To make correct positioning strategy, one needs to understand how consumer interprets DMB and how consumer's interpretation can be changed via communication strategy. In this study, we try to investigate how consumer perceives a new product, like DMB and how AD strategy change consumer's perception. More specifically, the paper segment consumers into sub-groups based on their DMB perceptions and compare their characteristics in order to understand how they perceive DMB. And, expose them different printed ADs that have messages guiding consumer think DMB in specific ways, either cellular phone or personal TV. Research Question 1: Segment consumers according to perceptions about DMB and compare characteristics of segmentations. Research Question 2: Compare perceptions about DMB after AD that induces categorization of DMB in direction for each segment. If one understand and predict a direction in which consumer perceive a new product, firm can select target customers easily. We segment consumers according to their perception and analyze characteristics in order to find some variables that can influence perceptions, like prior experience, usage, or habit. And then, marketing people can use this variables to identify target customers and predict their perceptions. If one knows how customer's perception is changed via AD message, communication strategy could be constructed properly. Specially, information from segmented customers helps to develop efficient AD strategy for segment who has prior perception. Research framework consists of two measurements and one treatment, O1 X O2. First observation is for collecting information about consumer's perception and their characteristics. Based on first observation, the paper segment consumers into two groups, one group perceives DMB similar to Cellular phone and the other group perceives DMB similar to TV. And compare characteristics of two segments in order to find reason why they perceive DMB differently. Next, we expose two kinds of AD to subjects. One AD describes DMB as Cellular phone and the other Ad describes DMB as personal TV. When two ADs are exposed to subjects, consumers don't know their prior perception of DMB, in other words, which subject belongs 'similar-to-Cellular phone' segment or 'similar-to-TV' segment? However, we analyze the AD's effect differently for each segment. In research design, final observation is for investigating AD effect. Perception before AD is compared with perception after AD. Comparisons are made for each segment and for each AD. For the segment who perceives DMB similar to TV, AD that describes DMB as cellular phone could change the prior perception. And AD that describes DMB as personal TV, could enforce the prior perception. For data collection, subjects are selected from undergraduate students because they have basic knowledge about most digital equipments and have open attitude about a new product and media. Total number of subjects is 240. In order to measure perception about DMB, we use indirect measurement, comparison with other similar digital products. To select similar digital products, we pre-survey students and then finally select PDA, Car-TV, Cellular Phone, MP3 player, TV, and PSP. Quasi experiment is done at several classes under instructor's allowance. After brief introduction, prior knowledge, awareness, and usage about DMB as well as other digital instruments is asked and their similarities and perceived characteristics are measured. And then, two kinds of manipulated color-printed AD are distributed and similarities and perceived characteristics for DMB are re-measured. Finally purchase intension, AD attitude, manipulation check, and demographic variables are asked. Subjects are given small gift for participation. Stimuli are color-printed advertising. Their actual size is A4 and made after several pre-test from AD professionals and students. As results, consumers are segmented into two subgroups based on their perceptions of DMB. Similarity measure between DMB and cellular phone and similarity measure between DMB and TV are used to classify consumers. If subject whose first measure is less than the second measure, she is classified into segment A and segment A is characterized as they perceive DMB like TV. Otherwise, they are classified as segment B, who perceives DMB like cellular phone. Discriminant analysis on these groups with their characteristics of usage and attitude shows that Segment A knows much about DMB and uses a lot of digital instrument. Segment B, who thinks DMB as cellular phone doesn't know well about DMB and not familiar with other digital instruments. So, consumers with higher knowledge perceive DMB similar to TV because launching DMB advertising lead consumer think DMB as TV. Consumers with less interest on digital products don't know well about DMB AD and then think DMB as cellular phone. In order to investigate perceptions of DMB as well as other digital instruments, we apply Proxscal analysis, Multidimensional Scaling technique at SPSS statistical package. At first step, subjects are presented 21 pairs of 7 digital instruments and evaluate similarity judgments on 7 point scale. And for each segment, their similarity judgments are averaged and similarity matrix is made. Secondly, Proxscal analysis of segment A and B are done. At third stage, get similarity judgment between DMB and other digital instruments after AD exposure. Lastly, similarity judgments of group A-1, A-2, B-1, and B-2 are named as 'after DMB' and put them into matrix made at the first stage. Then apply Proxscal analysis on these matrixes and check the positional difference of DMB and after DMB. The results show that map of segment A, who perceives DMB similar as TV, shows that DMB position closer to TV than to Cellular phone as expected. Map of segment B, who perceive DMB similar as cellular phone shows that DMB position closer to Cellular phone than to TV as expected. Stress value and R-square is acceptable. And, change results after stimuli, manipulated Advertising show that AD makes DMB perception bent toward Cellular phone when Cellular phone-like AD is exposed, and that DMB positioning move towards Car-TV which is more personalized one when TV-like AD is exposed. It is true for both segment, A and B, consistently. Furthermore, the paper apply correspondence analysis to the same data and find almost the same results. The paper answers two main research questions. The first one is that perception about a new product is made mainly from prior experience. And the second one is that AD is effective in changing and enforcing perception. In addition to above, we extend perception change to purchase intention. Purchase intention is high when AD enforces original perception. AD that shows DMB like TV makes worst intention. This paper has limitations and issues to be pursed in near future. Methodologically, current methodology can't provide statistical test on the perceptual change, since classical MDS models, like Proxscal and correspondence analysis are not probability models. So, a new probability MDS model for testing hypothesis about configuration needs to be developed. Next, advertising message needs to be developed more rigorously from theoretical and managerial perspective. Also experimental procedure could be improved for more realistic data collection. For example, web-based experiment and real product stimuli and multimedia presentation could be employed. Or, one can display products together in simulated shop. In addition, demand and social desirability threats of internal validity could influence on the results. In order to handle the threats, results of the model-intended advertising and other "pseudo" advertising could be compared. Furthermore, one can try various level of innovativeness in order to check whether it make any different results (cf. Moon 2006). In addition, if one can create hypothetical product that is really innovative and new for research, it helps to make a vacant impression status and then to study how to form impression in more rigorous way.

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사회문제 해결형 기술수요 발굴을 위한 키워드 추출 시스템 제안 (A Proposal of a Keyword Extraction System for Detecting Social Issues)

  • 정다미;김재석;김기남;허종욱;온병원;강미정
    • 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).

카테고리 중립 단어 활용을 통한 주가 예측 방안: 텍스트 마이닝 활용 (Stock Price Prediction by Utilizing Category Neutral Terms: Text Mining Approach)

  • 이민식;이홍주
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.123-138
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    • 2017
  • 주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

$[^{11}C]6-OH-BTA-1$ 조제 시 생성되는 부산물 규명과 반응용매에 따른 표지 효율 비교 (Radiosynthesis of $[^{11}C]6-OH-BTA-1$ in Different Media and Confirmation of Reaction By-products.)

  • 이학정;정재민;이윤상;김형우;이은경;이동수;정준기;이명철
    • Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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    • 제41권3호
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    • pp.241-246
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    • 2007
  • 목적: 베타아밀66로이드 양전자단층촬영 영상 추적자인 $[^{11}C]OH-BTA-1(1)$는 알쯔하이머병의 진단용으로 개발되었다. 반응용매 루프 방법에 의한 $[^{11}C]1$$[^{11}C]MeOTf$를 통해서 한번의 반응으로 $^{11}C$을 바로 표지 할 수 있다. 또한 반응 중에 $[^{11}C]2$가 생긴다는 것이 보고된바 있다. 하지만, 실험 중에 다른 부산물이 생기는 것이 발견되어 그 물질을 추정하고, 각 반응용매에 따른 $[^{11}C]1$과 부산물의 표지효율 변화에 대한 조사를 했다. 대상 및 방법: 사이클로트론에서 $^{14}N(p,{\alpha})^{11}C$ 핵반응과 미량의 $O_2$로 부터 의하여 생산되는 $[^{11}C]CO_2$를 0.2 M $LiAlH_4/THF$ 0.2 ml로 환원한 다음 HI 1ml과 반응하여 $[^{11}C]CH_3I$를 생산했다. 질소가스를 20 ml/min로 불어 주면서 200C 에서 AgOTf-Graphpac GC column를 통과시켜 $[^{11}C]CH_3OTf$를 생산했다. 각 반응용매 (MEK, CHO, DEK, DMF) 100 1에 녹인 전구물질 1 mg를 고성능 액체 크로마토그래피 시료 루프에 미리 주입하고 $[^{11}C]CH_3OTf$를 상온에서 7분 동안 질소가스를 불어줬다. Semi-preparative HPLC로 분리하였다. 결과: 각 반응용매에서 $[^{11}C]1$에 표지효율은 MEK: $86.0{\pm}5.5%$, CHO: $59.7{\pm}2.4%$, DEK: $29.9{\pm}1.8%$, DMF: $7.6{\pm}0.5%$이었다. MEK에서 얻은 $[^{11}C]1$의 비방사능은 98 ($GBq/{\mu}mol$)이다. 각 물질의 질량 분석은 1: m/z 257.3 (M+1), 2: 257.3 (M+1), 3: 271.3 (M+1)이었다. 각 생성물질의 표지효율은 MEK에서 $86.0{\pm}5.5%:5.0{\pm}3.4%:1.5{\pm}1.3%$ $([^{11}C]1:[^{11}C]2:[^{11}C]3)$, CHO에서 $59.7{\pm}2.4%:4.7{\pm}3.2%:1.3{\pm}0.5%$, DEK에서 $29.9{\pm}1.8%:2.0{\pm}0.7%:0.3{\pm}0.1%$, DMF에서 $7.6{\pm}0.5%:0.0%:0.0%$이다. 결론: $[^{11}C]1$은 4가지 반응용매 중 MEK 반응용매에서 가장 높은 표지효율을 나타냈다. 부산물인 $[^{11}C]3$은 고성능 액체 크로마토그래피의 자외선, 방사능 검출기와 질량 분석법을 통해 물질을 추정할 수 있었다.

애니메이션 입체 영화에 대한 연구 (Study of Animation 3-Dimensional Motion Picture)

  • 민경미
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권9호
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    • pp.127-142
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    • 2005
  • Study of Animation 3-Dimensional Motion Picture국내뿐만 아니라 전 세계의 수백만의 인구가 영상을 접하고 있다. 영상은 움직이는 형상을 시각화 하는 것에서 지식, 정보 전달의 매체로서 자리 매김 하였다. 과학의 발전은 온라인(Online)시대를 열어주었고 온라인 시대의 정보습득은 지속적으로 고속화 되어, 과량의 정보 속에서 선택을 해야 하는 관객들을 함께 가속화 시키고 있다. 선택적인 측면에서 시각적인 전달 방법은 급변하는 시대의 요구에 맞게 변화하게 된다. 다량의 정보 속에서 순간의 선택을 받기 위한 일한으로, 1차적인 요건은 시선을 집중시키는 것이며, 그에 상응하는 만족감을 선사하는 것이다. 영상의 초기는 실제로 자신이 보고 있는 상황을 그대로 옮기고자 하는 욕구에서 출발한 것이다. 정지화면에서 만족하지 못한 인간은 움직이는 화면(Film)을 개발하였고 양안의 시점의 차이와 광선의 자극 반응을 감안한 실제 인지하는 시점보다 더 입체감을 만들어내는 영상을 가늠 해내는 연구를 하게 된다. 이는 컬러 필름(Color Film)에서 입체영상 개발까지 놀라운 성과를 누리게 된다. 인간의 가시적인 면에 대한 욕망의 추구 즉, 극대화된 실재감(Reality) 있는 볼거리 추구는 영상이 포함되는 모든 분야에 지속적으로 요구되고 있다. 지금 수백만의 인구가 보편적으로 보고 있는 영상들은 평면적이다. 화면의 깊이 감(Depth)과 착시현상(Optical Illusion)은 효과적으로 현실감을 주며 정보를 전달한다. 하지만, 인간의 양안 시점차이로 인식하는 입체감은 평면속에서 만들어 내는 깊이 감으로는 현실감 있게 인식하는데 한계점이 존재한다. 이러한 한계를 만족시킬 입체 영상) 입체영상은 영화에서 시작되었으나, 20c후반기에 들어서면서 애니메이션 분야와 모바일, 광고 패널, 텔레비전등의 매체를 이용한 입체 영상의 개발로 인하여 특정 분야에 한정 시킬 수 없으므로 영상으로 칭한다. 입체 영상은 21c에 들어서면서 영상매체의 한 분야로 급부상하고 있다. 1900년 무렵부터 연구된 입체영화(3-Dimensional motion Picture)는 In여 년이 지난 지금 대중화를 눈앞에 두고 있다. 국내에서는 놀이 동산이나 박물관등에서 흔히 볼 수 있다. 하지만 앞으로는 HDW등의 대중화로 화질의 발전을 이룬 텔레비전 분야 등에서 실용화 될 전망이다. 국제적인 흐름과 함께 국내에서도 입체 영화에 대한 연구가 활성화 되어 영상산업의 한 주류로서 대두되고 있다. 이러한 상황에서 입체영상에 대한 이해와 콘텐츠(Contents)의 개발은 기술적인 진보에 발맞추어 준비되어야 한다. 본 논문은 이러한 기술적인 계보에 발맞춘 영상 콘텐츠 개발에 박차를 가하고자 앞으로의 발전분야에 대한 기술적인 면과 기법적인 면을 제시하여 기술만 앞서고 내용은 수입하는 수입국이기 보다는 미리 준비하여 비전문가나 타국의 기술에 선점 당하지 않는 분야로 성장할 수 있는 진보적인 영상 인들의 관심과 지속적인 연구를 독려하고자 한다.

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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.

캐릭터 상품 제작 교육에 적합한 3D프린터 연구 (Study on 3D Printer Suitable for Character Merchandise Production Training)

  • 권동현
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권41호
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    • pp.455-486
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    • 2015
  • 1986년 특허등록으로 시작된 3D프린팅 기술은 당시에는 인식 부족으로 일부 기업 외에는 주목받지 못하는 기술이었다. 그러나 20년이 지나 만료되는 특허들이 나오는 오늘날에는 가격도 개인이 구매가능한 선까지 낮아졌고 컴퓨터 성능향상 및 인터넷 정보교류의 보편화로 3D 콘텐츠에 대한 인식이 보편화 되어 산업계는 물론 일반인들에게도 주목 받고 있다. 수정 및 유통이 편리한 디지털 데이터를 기반으로 하면서 금형제작이 필요없는 3D프린터는 제작 공정에서 획기적인 변화를 가져 올 수 있으며 캐릭터 콘텐츠상품 분야에서도 동일한 효과를 얻을 수 있다. 최근 들어 관심을 받고 있는 키덜트 문화의 가장 선두에 있는 다양한 캐릭터 상품 제작에는 3D프린터를 사용하는 것이 필수적인 공정이 되고 있으며 이 같은 캐릭터 콘텐츠 관련 산업현장 수요를 예측해 볼 때, 그리고 특허 만료 및 기술의 공유로 저렴해진 가격 등을 고려해 볼 때, 앞으로 교육현장에서 3D프린터를 활용할 수 있는 인재를 양성하는 교육과정을 도입하여 보다 창의적인 작업을 할 수 있는 인재를 양성하고 취업의 영역과 기회를 확대하는 것은 꼭 진행되어야 할 것이다. 그러나 학교 교육에서 3D프린터를 도입하고자 할 때 얻을 수 있는 정보는 한계가 있다. 언론이나 정보매체에서는 3D 프린터에 대한 장밋빛 미래가치나 산업규모 성장과 같은 일반적인 정보만을 거론하고 있으며 학계에서도 연구의 수준의 프린팅 기술 소개나 산업에서의 적용, 산업 규모 데이터 분석 등 개론수준의 내용 정리에 머무르고 있다. 이러한 정보의 부족은 교육현장에서 문제를 발생시킨다. 장점과 단점 비교와 같은 실질적인 정보 비교 없이 일단 도입 하여 시행착오의 과정 이후에서야 사용을 할 수 있게 됨으로서 시간적, 기회비용이 발생할 수밖에 없는 상황이다. 특히 많은 비용을 들여 도입한 장비가 학교 교육의 특성에 맞지 않는다면 그로 인한 비용손실은 클 것이다. 본 연구의 목적은 관련 전문가들이 아닌 기술관련 기반이 없는 일반 사용자들을 대상으로 하였다. 기존의 의 3D프린터 기술소개의 정도가 아닌 대표적 기술에 따른 사용상의 주의 점과 문제점을 분석하고 장단점을 비교하여 학교 교육, 특히 애니메이션 관련 학과에서 캐릭터 상품 개발과 관련한 교육에서 필요한 3D 프린터는 어떤 특성을 가져야 하는지를 설명하고 앞으로 3D프린터 이용한 교육을 시행하고자 할 때 실질적인 도움이 될 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 본론에서는 지지대 방식, 재료의 종류, 이차원 프린팅 방법, 삼차원 프린팅 방법과 같이 새로운 관점으로 기술을 구분하여 설명하였다. 이렇게 다른 구분 방식을 선택 하게 된 이유는 사용상의 실질적인 문제들을 상호 비교하기 용이하도록 하기 위함이다. 결론적으로 가장 적합한 3D프리터는 출력물의 품질은 다소 부족하지만 비교적 가격대가 저렴하고 재료 및 유지보수비용이 적게 드는 FDM방식의 프린터로 선정하였으며 부가적으로 기술지원이 잘되는 업체를 선정하기를 추천한다.

일부 산업보건기관들의 혈중연 분석치 비교 (Interlaboratory Comparison of Blood Lead Determination in Some Occupational Health Laboratories in Korea)

  • 안규동;이병국
    • 한국산업보건학회지
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    • 제5권1호
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    • pp.8-15
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    • 1995
  • 사람의 독성 영향을 평가하는데는 생체 시료중 금속의 분석이 중요한 역할을 한다. 우리 나라는 최근에 산업보건 분야에서 이 문제의 필요성이 제기되어 법적인 정도관리 제도를 도입하였다. 연은 특수건강 진단과 산업위생 정도관리 프로그램에서 표준적인 금속으로 이용된다. 과거 20 여년 동안 연중독은 중금속 중독증 발생율이 가장 높았으며 따라서 산업보건 전문기관들은 혈중연 분석의 능력은 필수적인 것으로 되어 왔다. 또한 혈중연은 연 폭로를 평가하는데 가장 중요한 지표이므로 신뢰성과 정확한 분석이 항상 요구된다. 따라서 본 연구는 우리 나라에서 비교적 잘 알려진 산업보건기관에서 혈중연 분석의 실험실간 측정치의 변동을 평가하기 위하여 축전지 제조공장의 68명 연폭로 근로자로부터 2 ml씩 2개의 시료를 채취하여 그 하나는 순천향대 산업의학연구소(SIIM)에서 분석하고 40개의 시료는 C 대학 산업의학연구소(CIIM), 그리고 나머지 28개의 시료는 일본 K 노동위생기술쎈타(JOHC)에서 분석하여 비교하였으며, 한편 일본 전국노동위생연합회(JFOHO)에서 정도관리용 우혈을 농도별로 6종을 구입하여 우리나라 정도관리 프로그램에 참여하고 있는 C 대학 산업의학연구소, 일본 K 노동위생기술쎈타, Y 대학 산업의학연구소, S 대 환경보건과, D 연구소등 6개 기관에서 분석한 결과를 비교하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 순천향대 산업의학연구소와 국내 C 대학 산업의학연구소간 혈중연 농도별 분석결과는 평균값에서 유의한 차이가 없었으며 상대표준편차도 3% 미만인 것으로 나타났으며, 일본 K 노동위생기술쎈타와는 평균값에서 역시 유의한 차가 없었으며 상대표준편차는 최고 6.84% 였다. 2. 순천향대 산업의학연구소와 국내 C 대학 산업 의학연구소간 혈중연 농도별 분석결과가 15% 이하의 차이를 나타낸 시료의 수는 40개중 35개로 87.5%의 일치율을 나타내었으며, 일본 K 노동위생기술쎈타와는 28개 시료중 22개로 78.6%의 일치율을 나타내었다. 3. 순천향대 산업의학연구소의 결과를 종속변수로 그리고 국내 C 대학 산업의학연구소간의 분석치를 독립변수로 하였을 때 단순회귀식은 순천향 = 2.19 + 0.9243 C 대학(p=0.0001), 상관계수는 r = 975(p =0.0001)였으며, 일본 기관과는 순천향 = 1.91 + 0.9794 K 일본(p=0.0001), 상관계수 r = 0.965(p=0.0001)였다. 4. 일본 정도관리시료의 공인 값과 본 연구에서 이들 시료를 분석한 기관들 간의 분석치에 대한 단순회귀식의 설명력(R2)은 모두 0.99 이상이었으며 일본 정도관리 시료의 공인 값을 종속변수로 하고 국내 및 일본 기관들의 정도관리 시료 분석치를 독립변수로 하였을 때 기울기는 0.972에서 1.153으로 정체적으로 양호한 일치율을 나타내었다.

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네트워크 분석을 활용한 딥러닝 기반 전공과목 추천 시스템 (Major Class Recommendation System based on Deep learning using Network Analysis)

  • 이재규;박희성;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.95-112
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    • 2021
  • 대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.