• 기록학연구
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• 제46호
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• pp.95-152
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• 2015

일상아카이브란 '보통사람들'의 삶과 문화를 구체화, 범주화하여 이에 따라 개인이나 공동체, 더 나아가 한 사회의 기억과 이를 담은 기록물을 수집, 평가, 선별, 보존하는 조직이나 시설, 장소를 말한다. 일기를 비롯해 자서전, 회고록, 편지, 메모 등 실물자료와 온라인 공간에서 주고받는 블로그나 카페 게시물, SNS에 업로드되는 일상의 사진도 여기에 속한다. 이렇게 매 순간 생산되는 일상기록의 수집과 보존에 관한 필요성이 기록학계를 비롯해 다양한 분야에서 제기되고 있다. 특히 일기는 시대를 불문하고 한 개인이 매일같이 경험한 사실과 자아성찰 등을 정리한 글로서 기록의 원천성과 개별성, 유일성 등의 가치가 크게 중요시 되고 있다. 최근 여러 편의 일기들이 발굴, 소개되면서 역사학을 비롯해 다양한 인문사회과학 분야에서도 일기와 기록주체, 생산된 시대 연구가 이루어져왔다. 또한 언어학, 교육학, 심리학 등의 분야에서는 일기에서 관찰되는 언어습관, 문화수용양상, 저자의 감정이나 심리변화 등을 분석한다. 이 글에서는 국내외에서 이루어지는 일기 관련 연구 동향을 정리하고 이 맥락에서 일상기록으로서 "5월12일 일기컬렉션"이 갖는 의미를 찾는다. "5월12일 일기컬렉션"은 매년 5월12일 시민들이 직접 생산, 기증한 일기로 구성되어 있다. 명지대 디지털아카이빙연구소가 2013년 첫 '5월12일 일기수집 이벤트'를 개최한지 3년이 되는 현재 유치원생부터 80대 참가자들이 육필 (그림)일기, 전자문서, 디지털사진/영상, 음성녹음 등 다양한 유형으로 생산된 일기가 2천여 건 수집되었다. 이 글에서는 이렇게 수집된 일기를 정량적으로 분석하고 개별 기록물들이 어떤 내용을 담고 있는지를 살펴본다. 가족, 친구, 학교생활, 진로고민 등 연령별 지역별 직업별로 시민들의 생활상과 진솔한 고민을 읽을 수 있다. 개별 기록물에서 추출되는 키워드와 주제어에 따라 이 일기들이 담고 있는 주제를 더욱 포괄적으로 살펴보고자 한다. 또한 수집된 일기들을 형식과 내용에 따라 연구자료로 언어학, 교육학을 비롯해 역사학, 인류학 등 다양한 학문 분야에서 어떻게 활용될 수 있을지 그 연구 가능성을 제언해본다. 그리고 "5월12일 일기컬렉션"이 일상아카이브로서 수집, 보존되기 위해 필요한 과제가 무엇인지 살펴본다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권6호
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• pp.770-788
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• 2021

본 연구는 중학생들이 온실 효과와 지구 온난화를 이해하고, 이를 지구 복사 평형 관점에서 설명할 수 있는지 심층적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위해 '대기권과 날씨' 대단원 수업을 완료한 중학교 3학년 118명의 학생을 대상으로, 복사 평형, 온실 효과, 지구 온난화에 대한 선택형 및 서답형으로 구성된 학생 이해 온라인 평가를 2021년 7월 13일부터 7월 24일까지 실시하였다. 최종적으로 97명의 학생 응답을 수집하여 분석한 결과, 과반수(61.9%)가 넘는 학생들이 복사 평형의 의미를 옳게 기술하였으나 제시된 자료와 무관하게 사전 지식이나 구체적 사례를 들어 설명하는 경우가 많았다. 대부분의 학생들(92.8%)은 대기가 있는 지구에서 온실 효과가 나타나는 것을 알고 있었지만, 온실 효과를 복사 평형이 깨진 상태로 생각하는 경향이 높았으며(32.0%), 달과 지구 모두 복사 평형이 일어난다고 응답한 학생(47.4%)은 절반에 미치지 못했다. 온실 효과의 원인으로 대기의 재복사를 찾아낸 학생은 다수(69.1%)였으나, 지구로 입사한 태양 복사량보다 방출한 지표 복사량이 더 크다고 응답한 학생은 소수(39.2%)에 불과하였다. 또한 절반 정도의 학생들(49.5%)이 온실 기체의 증가와 대기 흡수, 이로 인한 지표로의 재복사의 관계를 잘 이해하고 있었다. 그러나 온실 기체가 증가할 때, 지표 방출에 대해서는 증가(14.4%), 일정(9.3%), 감소(7.2%), 무응답(18.6%)으로 의견이 매우 다양하게 나타났다. 복사 평형, 온실 효과, 지구 온난화는 지구계의 균형과 상호작용이라는 빅 아이디어로 연결된 커다란 하나의 의미망이므로 학생들이 지구 온난화로 인한 기후 변화를 이해하고 적용하고 해석하는 개념 체계가 될 수 있다. 따라서 현재 인류에 닥친 기후 변화 위기와 관련해 학생들이 정확한 이해에 근거하여 과학적으로 사고하고 과학적 개념을 정립할 수 있도록, 정교한 프로그램 개발과 수업 경험을 제공하고 그 효과를 점검하는 후속 연구가 진행 되어야 할 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.139-150
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• 2020

본 연구의 자료처리는 텍스톰(textom)과 소셜미디어의 단어를 중심으로 3가지 영역인 '코로나 19와 프로야구', '코로나 19와 프로야구 무관중', '코로나 19와 프로스포츠'에 대해 웹 환경에서 데이터 수집과 정제작업을 실시한 후 일괄 처리하였으며, 이를 시각화하기 위해 Ucinet6프로그램을 활용하였다. 구체적으로 웹 환경의 수집은 네이버, 다음, 구글의 채널을 활용하였고, 추출된 단어들 중 전문가회의를 통해 30개의 단어로 요약 정리하여 최종 연구에 활용하였다. 30개의 추출된 단어를 매트릭스를 통해 시각화하였으며, 단어의 유사성과 공통성의 군집을 파악하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과 코로나 19와 프로야구에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었고 코로나 19여파에 따른 프로야구 개막과 관련된 내용을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로야구 무관중에 관련된 군집은 1개의 중심 클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19에 따른 프로야구 경기와 관련된 프로야구 입장의 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로스포츠에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19의 여파에 따른 프로스포츠 시작과 관련된 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 포스트 코로나 시대의 프로야구는 많은 변화가 있을 것이라 예상된다. 특히 응원문화는 관중들이 원하는 정도의 만족감은 없겠지만 관중들이 누릴 수 있는 직접관람의 기회를 누리기 위해 야구장에서도 코로나 19를 극복하기 위한 하나의 일상으로의 행동강령이 잘 유지되어야 할 것이다. 관람문화 또한 라이브커머스, AR/VR, O4O(Online for Offline)등의 4차 산업혁명의 기술도입으로 현장감 있는 쌍방향 소통이 가능한 인터렉티브 소통의 디지털이 구현돼야 할 것이다. 포스트 코로나 시대는 프로스포츠에도 새로운 형태의 패러다임이 구축될 것이다. 랜선 응원, SNS를 활용한 응원, 실시간 동시시청, 라이브 채팅응원, 편파중계 등 다양한 형태의 응원문화가 새로운 창작 콘텐츠 형태로 진화할 것이며, 팬들의 욕구를 충족할 수 있는 새로운 형태의 패러다임이 구축돼야 하겠다.

• 지식경영연구
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• 제23권4호
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• pp.315-338
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• 2022

1986년, 한국은 국가발전의 주축인 중소기업 창업지원을 위한 법 제도를 마련하였다. 이를 기반으로 지난 30여년간 창업정책의 수립 및 발전을 거듭하여 매년 100만 개가 넘는 신규 창업기업이 설립되는 역동적인 창업생태계를 구축하였다. 국가의 정책 방향과 사회, 경제, 문화 등의 외부환경 영향, 그리고 창업지원의 역사를 주요 이슈별로 분석하여 도출된 핵심문장 또는 키워드는 시대별 지원의 특징과 국가지원의 중심내용 등을 확인하는 데 매우 유용하다. 본 연구는 한국의 창업생태계 트렌드 변화를 분석하기 위해 1991년부터 2020년 12월까지 30년간의 언론기사에서 '창업', '벤처', '스타트업' 키워드가 포함된 118만여 건을 추출하고 네트워크 분석과 토픽 모델링을 활용하였다. 분석결과, 한국의 창업생태계 트렌드는 기업 및 산업육성, 확산 그리고 규제 완화, 활황 등, 정부 중심으로 스타트업 생태계의 변화와 발전이 이루어졌음을 파악할 수 있었으며, 다빈도 키워드 분석결과, 생태계 구성요인 간의 연계 활동을 통하여 기업가적인 생산성이 창출되었다. 생산성 창출의 주요 요인으로 한국은 대기업의 휴대폰 산업 발전과 이와 관련된 콘텐츠 스타트업의 성장, 인터넷과 쇼핑몰 중심의 플랫폼 기업의 발전, 그리고 청년창업과 글로벌 진출, 모바일과 인터넷 인프라 중심의 창업기업육성 노력 등으로 파악할 수 있었다. 본 연구는 30년간의 언론기사를 텍스트마이닝과 토픽 모델링을 활용하여 트렌드를 도출하였다. 이는 선행연구가 기존 정부와 정책의 변경 시기를 기준으로 트렌드 변화를 분석한 것과 달리, 언론기사의 키워드와 토픽 변화를 기준으로 창업생태계의 트렌드 변화를 분석하였다는 점에서 학술적 의의뿐만 아니라, 30년 간의 창업생태계 변화 및 주요이슈를 조명해 봄으로써 향후 창업지원의 방향성을 예측할 수 있는 실무적 시사점을 제공하였다.

• 기록학연구
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• 제79호
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• pp.5-32
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• 2024

한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.91-108
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• 2020

박지성 선수의 2005년 맨체스터 유나이티드 FC 입단 이후로, 국내에서 프로축구 유니폼 시장이 본격적으로 성장하기 시작했다. 이후, 국내 선수들의 해외 리그에서 활약이 계속되면서 국내에서도 잉글랜드 프리미어리그에 대한 대중의 관심이 지속되고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 국내 프로축구 팬들의 유니폼 소비에 전반적인 소비자 인식을 알아보고, 선수의 영입에 따른 소비자 인식 변화를 비교하고자 했다. EPL의 토트넘에서 활동하고 있는 손흥민 선수의 영입 전후를 중심으로 소셜 미디어에 나타난 프로축구 팬들의 소비자 인식과 구매 요인을 알아보았다. 'EPL 유니폼'을 키워드로, 국내 포털사이트와 소셜 미디어의 게시글을 수집하고, 텍스트 마이닝, SNA, 회귀분석을 사용하여 분석했다. 연구 결과, 첫째, 선수의 소속 팀, 실적, 포지션과 구단의 실적, 순위, 리그의 우승 여부가 프로축구 유니폼의 구매와 탐색에 있어 주요 요인으로 확인되었다. 가격, 디자인, 사이즈, 로고 등과 같은 항목보다 유니폼의 형태, 마킹, 정품 여부, 스폰서와 더 중요하게 작용하고 있었다. 둘째, 구조적 등위성 분석과 군집분석을 통해 국내 프로축구 팬들 사이에서 유니폼과 관련되어 언급되고 있는 주요 주제를 알아본 결과, EPL에 소속된 구단과 유명 선수들이 가장 핵심적인 주제로 나타났다. 셋째, 프로축구 유니폼에 대한 시기별 주제는 월드컵과 EPL 리그에 대한 관심에서 EPL에서 활동하는 다양한 국내외 선수들에 대한 관심으로, 2015년 이후에는 유니폼 자체에 대한 것으로 주제가 변화했다. 이를 통해, 선수들의 이적에 따라 선수가 소속된 해당 구단의 유니폼이 관심을 받고 있음을 알 수 있었다. 넷째, 남녀 소비자 모두 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라서 토트넘이 소속된 리그인 EPL에 대한 관심도 증가하는 것으로 나타났다. 여성의 경우 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라 축구 유니폼에 대해서도 관심을 가지는 것으로 나타난 반면, 남성의 경우 손흥민 선수에 대한 관심과 축구 유니폼에 대한 관심 사이의 관계가 유의하게 나타나지 않았다. 각 구단은 선수와 구단의 성적과 이미지 관리, 스폰서 브랜드 관리에 집중하고, 선수의 이적이 결정되면 선수의 자국에 해당 물량의 공급을 늘리며, 인기를 끌고 있는 선수의 등번호가 부착된 유니폼의 경우에는 여성을 위한 다양한 사이즈를 제공해야 할 필요가 있다.

• 트랜스-
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• 제12권
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• pp.51-79
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• 2022

본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.