• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.199-219
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• 2018

인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.191-206
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• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.85-92
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• 2022

본 연구는 군 성폭력이 끊이지 않고 반복되는 사각지대로 존재하는 요인과 문제점을 파악하고자 2010년 1월부터 2021년 6월15일까지 인터넷 뉴스에서 다룬 군 성폭력 사건기사를 중심으로 내용분석을 실시하였다. 연구결과 구조적으로 불평등한 권력관계, 권위적이고 폐쇄적인 군 조직문화, 성폭력의 소극적 대처에 불신받는 군 내부 대응시스템, 가해자에 대한 제 식구 감싸기식 수사와 관용적 처벌이 국방부의 개선 노력에도 불구하고 사각지대로 존재하는 요인들로 나타났다. 그 기저에는 징병제로 인한 보상심리와 가부장제의 부정적 영향이 국민정서에 녹아 있어 분단의 위기감과 더불어 군대에 지나치게 허용적인 태도가 변화를 더디게 하는 요인으로 작용한다는 사실을 말해주고 있다. 결과에 따른 개선 방안으로는 민간 중심의 사법기관 신설, 강력한 가해자 처벌, 제한적 연금지급과 더불어 상하관계가 명확한 군 문화에서 '계급 강등'과 같은 명예적 처벌도 수반될 필요가 있다. 이를 종합해 볼 때, 군 성폭력은 대부분 위계에 의해 나타나며 성폭력의 주된 원인 또한 불평등한 권력관계임을 강하게 시사하고 있다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권37호
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• pp.197-219
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• 2014

디즈니 애니메이션 <겨울왕국>이 한국에서 개봉된 애니메이션 사상 첫 천만 관객을 동원했다. 겨울왕국은 주제곡 'let it go'의 열풍과 엘사, 안나, 울라프의 캐릭터 상품들을 비롯해 각종 신드롬까지 낳고 있다. 그렇다면 겨울왕국이 어떤 의미를 생성하고 있기에 이토록 한국에서 선풍적인 인기를 끌었는지를 생각해 볼 필요가 있다. 이 연구는 겨울왕국이 관객에게 전달하고자 하는 가치와 겨울왕국이 생성하는 의미는 무엇인지를 그레마스의 행위소 모형과 기호사각형을 이용하여 살펴보고자 한다. 행위소 모형으로 <겨울왕국>의 안나와 엘사를 분석한 결과, 안나는 엘사와의 관계회복과 아렌델의 여름을 되찾기를 욕망한다. 이것은 엘사에 대한 사랑과 아렌델사람들을 위한 사랑으로 말하여질 수 있다. 한편, 엘사는 자신의 설빙능력으로 인해 스스로를 가두기는 하지만 항상 자유를 갈망한다. 즉 엘사는 자신의 설빙능력을 제어하는 방법을 알아내 자신의 설빙능력으로 자유로워지를 욕망하는 것이다. 이러한 안나와 엘사의 욕망은 진실한 사랑의 행동을 통해 획득되어지며, <겨울왕국>에서 모든 갈등의 해결책은 진실한 사랑의 행동이다. 기호사각형으로 <겨울왕국>의 의미를 분석한 결과, <겨울왕국>은 현재의 비정상적인 삶을 과거의 정상적인 삶으로 바꾸고자 하는 과거지향적인 가치를 창출한다. 현재의 삶-한 여름에 추운 겨울이 찾아오고, 자매간의 소통이 단절되며, 비정상의 상태를 의도적으로 이용하여 자신의 이익을 취하려는 사람들-을 과거의 돈독했던 자매간의 우애와 순리적인 계절인 아렌델의 여름으로 바꾸고자 하는 것이다. <겨울왕국>에서 말하고자 하는 과거를 지향하는 가치는 21세기를 살아가는 우리의 현실과 비슷하다. 들었어도 믿기 어려운 소식들, 불안한 정세 등이 난무하는 현실에서 어렵고 힘들어도 정과 희망이 넘쳐났던 과거의 삶으로 돌아가고 싶은 우리의 정서와 맞물렸기 때문에 국내에서 <겨울왕국>이 승승장구하지 않았나 싶다.