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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나바이러스) 백신에 대한 사회적 의견을 파악하기 위해 트위터에서 작성된 백신 관련 게시물들을 분석하였다. 2020년 3월 16일부터 2021 3월 15일까지 1년간 트위터에서 작성된 코로나바이러스 백신 이름을 키워드로 포함한 45,413개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 데이터 수집을 위해 활용된 코로나바이러스 백신 키워드는 총 12개이며, 수집된 게시물 수순으로 ‘화이자’, ‘아스트라제네카’, ‘모더나’, ‘얀센’, ‘노바백스’, ‘시노팜’, ‘시노백’, ‘스푸트니크’, ‘바라트’, ‘캔시노’, ‘추마코프’, ‘벡토르’이다. 수집된 게시물들은 수기와 자동화된 방법을 동시 활용하여 키워드 분석, 감성 분석, 및 토픽모델링을 통하여 백신들에 대한 의견을 탐색하였다. 연구결과에 따르면 전반적으로 백신에 대한 부정적인 반응이 많았으며, 백신 접종 후유증에 대한 불안 및 백신의 효능에 대한 불신이 백신들에 대한 부정적인 주요 요소로 파악되었다. 이와는 반대로, 백신 접종에 따른 코로나바이러스 확산 억제에 대한 기대감이 백신에 대한 긍정적인 사회적 요소인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존의 선행연구들이 뉴스 등 대중매체 데이터를 통해 코로나바이러스 백신에 대한 사회적 분위기를 파악하고자 했던 것과 달리, 소셜 미디어 데이터 수집 및 이를 활용한 키워드 분석, 감성 분석, 토픽 모델링 등의 여러 분석방법들을 사용하여 대중들의 의견을 파악하는 것으로 학술적 의의를 지닌다. 또한, 본 연구의 결과는 백신에 대한 사회적 분위기를 반영한 백신 접종 권장 정책 수립 기여라는 실질적 함의를 시사한다.
Abstract
In this study, we aimed to understand the public opinion on COVID-19 vaccine. To achieve the goal, we analyzed COVID-19 vaccine-related Twitter posts. 45,413 tweets posted from March 16, 2020 to March 15, 2021 including COVID-19 vaccine names as keywords were collected. The 12 vaccine names used for data collection included ‘Pfizer’, ‘AstraZeneca’, ‘Modena’, ‘Jansen’, ‘NovaVax’, ‘Sinopharm’, ‘SinoVac’, ‘Sputnik V’, ‘Bharat’, ‘KhanSino’, ‘Chumakov’, and ‘VECTOR’ in the order of the number of collected posts. The collected posts were analyzed manually and automatedly through keyword analysis, sentiment analysis, and topic modeling to understand the opinions for the investigated vaccines. According to the results, there were generally more negative posts about vaccines than positive posts. Anxiety about the aftereffects of vaccination and distrust in the efficacy of vaccines were identified as major negative factors for vaccines. On the contrary, the anticipation for the suppression of the spread of coronavirus following vaccination was identified as a positive social factor for vaccines. Different from previous studies that investigated opinions about COVID-19 vaccines through mass media data such as news articles, this study explores opinions of social media users using keyword analysis, sentiment analysis, and topic modeling. In addition, the results of this study can be used by governmental institutions for making policies to promote vaccination reflecting the social atmosphere.
초록
본 연구는 토픽 모델링 및 네트워크 분석 기법을 활용하여 여대생들의 웨어러블 디바이스에 대한 인식 및 선호도 분석, 건강관리에 대한 요구를 분석함으로써 여대생에게 맞는 웨어러블 디바이스 개발 방안을 제시하였다. 이를 위하여 S여자대학교 재학생들이 사용하는 커뮤니티에서 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련된 게시글 2,457건을 수집하였고. 수집된 게시글과 댓글 데이터를 전처리한 뒤 LDA 기반의 토픽 모델링을 실시하였다. 토픽 모델링 기법을 통해 건강관리 및 웨어러블 디바이스와 관련하여 여대생들의 주요 쟁점들을 도출하고, 관련 키워드가 포함된 포스팅에 대해 바이그램 분석과 네트워크 분석을 수행하여 여대생들이 웨어러블 기기에 대해 가지고 있는 견해를 파악하고자 한다.
Abstract
This study proposed a plan to develop wearable devices suitable for female college students by analyzing female college students’ perceptions and preferences for wearable devices and their needs for health care using topic modeling and network analysis techniques. To this end, 2,457 posts related to health care and wearable devices were collected from the community used by S Women’s University students. After preprocessing the collected posts and comment data, LDA-based topic modeling was performed. Through topic modeling techniques, major issues of female college students related to health care and wearable devices are derived, and bi-gram analysis and network analysis are performed on posts containing related keywords to understand female college students’ views on wearable devices.
초록
본 연구에서는 사전학습 된 언어 모델을 기반으로 양방향 게이트 순환 유닛 모델과 조건부 랜덤 필드 모델을 활용하여 참고문헌을 구성하는 메타데이터를 자동으로 인식하기 위한 연구를 진행하였다. 실험 집단은 2018년에 발행된 학술지 40종을 대상으로 수집한 PDF 형식의 학술문헌 53,562건을 규칙 기반으로 분석하여 추출한 참고문헌 161,315개이다. 실험 집합을 구축하기 위하여 PDF 형식의 학술 문헌에서 참고문헌을 분석하여 참고문헌의 메타데이터를 자동으로 추출하는 연구를 함께 진행하였다. 본 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 언어 모델을 파악하였으며 해당 모델을 대상으로 추가 실험을 진행하여 학습 집합의 규모에 따른 인식 성능을 비교하고 마지막으로 메타데이터별 성능을 확인하였다.
Abstract
This study applied reference metadata recognition using bidirectional GRU-CRF model based on pre-trained language model. The experimental group consists of 161,315 references extracted by 53,562 academic documents in PDF format collected from 40 journals published in 2018 based on rules. In order to construct an experiment set. This study was conducted to automatically extract the references from academic literature in PDF format. Through this study, the language model with the highest performance was identified, and additional experiments were conducted on the model to compare the recognition performance according to the size of the training set. Finally, the performance of each metadata was confirmed.
초록
근래까지 증거개시의 대상은 본래 종이 문서로 제한되어 왔으나, 디지털 시대로의 전환에 발맞추어 증거개시의 대상도 확대됨에 따라 현 시점에서는 전자적으로 생성된 정보에 관한 쟁점을 해결하는 것이 소송에서 중요해졌다. 따라서 본 연구에서는 전자기록이 증거로서 인정받기 위한 각 영역의 요건을 분석하고 기록관리 관점에서 고려해야 하는 요소를 설명하였다. 특히, 증거로서 전자기록을 활용되기 위한 선진 사례로, 미국의 전자증거개시제도인 eDiscovery를 선정하여 전자적 정보가 어떻게 수집, 보존되어 최종적으로 법원에 제출되는지를 살펴보았다. 특히 증거 보존 조치 지침을 조사하여 기록이 증거로서 보존되기 위해 고려되어야 하는 요건이 무엇인지 파악하였으며, 증거력이 있는 전자기록을 제출할 수 있도록 도와주는 도구인 eDiscovery 솔루션의 기능을 분석하였다. 본 연구 결과를 통해 전자증거개시를 지원하는 시스템 구현 시 실질적인 도움이 될 수 있는 필수 기능요건을 도출하였다.
Abstract
Discovery's collection was originally paper documents, but with the advent of the digital age, its collection expanded. Resolving the issue of ESI has now become important in litigation. Therefore, this study analyzes the requirements of each domain for electronic records to be recognized as evidence. It also explained the factors that should be considered in record management. In addition, eDiscovery in the United States was selected as an advanced case to utilize records as evidence. This study investigated the Commentary on Legal Holdings: The Trigger & The Process and analyzed which functions must be considered in order for electronic records to be preserved as evidence. To this end, we analyze the functional requirements of the eDiscovery solution. Through this, necessary functional requirements are derived to help implement the system in preparation for eDiscovery.
초록
현재 공공도서관의 자원봉사자는 주로 내부 인력보충의 측면으로 관리되고 자원봉사자 관점에서의 고려가 부족하여 참여의 지속성과 경영효과가 제한적이다. 본 연구는 공공도서관 자원봉사자의 참여 동기와 지속 요인들을 검토하고 이 요인들이 자원봉사자의 만족도와 마케팅 의도에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 자원봉사자, 만족도, 동기요인에 대한 이론적 개념을 기반으로 각 변수에 대한 개념 및 측정요인을 확인하였으며, 자원봉사자 5명의 심층면담을 통해 연구가능성 및 고려요인을 검토하였다. 이를 바탕으로 개발된 설문지로 설문조사를 진행하여 수집된 데이터를 기반으로 통계분석을 실시하였다. 분석 결과, 자원봉사자의 참여동기와 지속 요인은 보수 등의 관리적 요인보다 정서적·심리적 요인들이 자원봉사자 만족도와 마케팅 의도에 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 관계 중심적 관리 방식으로의 변화의 필요성을 나타내며 자원봉사자를 인력 충원의 관점으로 인식했던 것에서 더 나아가 자원봉사자의 만족을 기반으로 한 공공도서관의 마케팅 자원으로서 활용가치를 높였다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
Volunteers in public libraries are recognized only as internal manpower, so their sustainability and effectiveness are limited because the motivation for volunteering is hardly considered. This study aims to explore the motivation for volunteering in public libraries and the factors to continuation of the volunteering, and to analyze how these factors affect volunteer satisfaction and marketing intentions. To this end, the variables in this studies including satisfaction and motivation was defined operationally based on the related research and a pilot study with several in-depth interviews. A questionnaire survey was executed with the defined variables and the survey data were analyzed statistically. The results showed that the factors of emotional and psychological motivation influenced the satisfaction and marketing intention rather than the managerial factors such as remuneration. The results indicate the need for a change in volunteer management to a relationship-oriented management method. This study is meaningful in that it expands the value of volunteers in public libraries from as managerial to as marketing resources for public libraries.
초록
본 연구는 후기수용모델을 통해 병원정보탐색 어플리케이션(이하 병원 앱)의 지속적인 이용과 이용 중단에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 하였다. 병원 앱을 사용한 경험이 있는 이용자를 대상으로 2019년 10월 11일부터 18일까지 설문조사를 실시하여 125개의 유효한 데이터를 수집하였고 구조방정식 모형을 사용하여 데이터를 분석하였다. 연구 결과, 병원 앱 사용자의 만족도와 기대일치도는 지속적 이용의도와 지각된 유용성에 각각 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 지각된 유용성은 지속적 이용의도에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존에 많이 조명되지 않았던 병원 앱에 관한 연구를 통해 이러한 혁신적 기술의 지속적 사용여부에 영향을 미치는 변인들을 파악하였다. 연구 결과는 병원앱의 수용과 이용을 관찰하여 후기수용모델을 재검증하였으며, 응급상황과 같은 긴급한 도움탐색이나 신속함이 강조되는 정보요구를 만족시키는 병원앱의 특수성을 논의함으로써 이론적 확장을 도모하였다. 또한 소비자가 보고한 병원 앱의 유익성과 한계점을 바탕으로 병원 앱 개발자나 운영자들에게 보다 이용자 친화적인 앱을 제공하기 위한 실질적인 시사점을 제공하였다.
Abstract
The present study aims to identify the factors that affect the continuous use and discontinuance of the hospital information seeking applications(hospital apps thereafter) by employing the post acceptance model. The surveys were conducted with people who used the hospital apps from October 11 to 18, 2019. Researchers collected 125 valid data and analyzed them by using the structural equation model. The study found that the satisfaction and confirmation of expectation for the hospital apps users had significant effects on intention for continuous use and perceived usefulness, respectively. However, the perceived usefulness did not have a significant effect on the intention for continue use. The present study has identified the variables that influence the continuous use of these innovative technologies. The findings of the study confirmed the post acceptance model by observing the adoption and use of the hospital apps and extended the literature of the post acceptance model by discussing the unique characteristics of the hospital apps that satisfy the urgent help-seekers under emergency situations or the information needs emphasizing promptness. In addition, based on the benefits and limitations of hospital apps reported by consumers, the study provided practical implications for designing more user-friendly apps to hospital app developers or managers.
초록
본 연구는 공황장애 말뭉치 구축과 분석을 통해 공황장애의 특성을 살펴보고 공황장애 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동 분류 모델을 만들고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어에서 수집한 공황장애 관련 문헌 5,884개를 정신 질환 진단 매뉴얼 기준으로 직접 주석 처리하여 공황장애 경향 문헌과 비 경향 문헌으로 분류하였다. 이 중 공황장애 경향 문헌에 나타난 어휘적 특성 및 어휘의 관계성을 분석하기 위해 TF-IDF값을 산출하고 단어 동시출현 분석을 실시하였다. 공황장애의 특성 및 증상 간의 관련성을 분석하기 위해 증상 빈도수와 주석 처리된 증상 번호 간의 동시출현 빈도수를 산출하였다. 또한, 구축한 말뭉치를 활용하여 딥러닝 자동 분류 모델 학습 및 성능 평가를 하였다. 이를 위하여 최신 딥러닝 언어 모델 BERT 중 세 가지 모델을 활용하였고 이 중 KcBERT가 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 공황장애 관련 증상을 겪는 사람들의 조기 진단 및 치료를 돕고 소셜미디어 말뭉치를 활용한 정신 질환 연구의 영역을 확장하고자 시도한 점에서 의의가 있다.
Abstract
This study is to create a deep learning based classification model to examine the characteristics of panic disorder and to classify the panic disorder tendency literature by the panic disorder corpus constructed for the present study. For this purpose, 5,884 documents of the panic disorder corpus collected from social media were directly annotated based on the mental disease diagnosis manual and were classified into panic disorder-prone and non-panic-disorder documents. Then, TF-IDF scores were calculated and word co-occurrence analysis was performed to analyze the lexical characteristics of the corpus. In addition, the co-occurrence between the symptom frequency measurement and the annotated symptom was calculated to analyze the characteristics of panic disorder symptoms and the relationship between symptoms. We also conducted the performance evaluation for a deep learning based classification model. Three pre-trained models, BERT multi-lingual, KoBERT, and KcBERT, were adopted for classification model, and KcBERT showed the best performance among them. This study demonstrated that it can help early diagnosis and treatment of people suffering from related symptoms by examining the characteristics of panic disorder and expand the field of mental illness research to social media.
초록
인공지능 기술이 결제 서비스 분야에도 적극 도입됨에 따라 말로 하는 결제 서비스 ‘음성결제(Voice Payments)’가 언택트 결제 서비스의 트렌드로 주목받고 있다. 음성결제 서비스는 인간의 가장 자연스러운 소통 수단인 ‘목소리’를 통해 결제를 더 빠르고 직관적으로 실행할 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 인공지능 에이전트와의 신뢰 형성을 위한 요인으로 ‘구체성’, ‘친밀감’, ‘자율성’을 선정하였으며, 각 특성들이 음성결제 상황의 음성 인터페이스에 적용되었을 때 이용자의 신뢰가 형성되는지 알아보고자 하였다. 실험 결과 음성결제 인터페이스의 구체성과 자율성은 높을수록, 친밀감은 낮을수록 신뢰가 높아졌다. 또한 구체성과 자율성의 이원상호작용효과가 유의하였다. 수집된 주관식 답변들을 분석 및 종합하여 이용자들이 음성결제 서비스를 접할 때 느끼는 불안 요인들을 파악하고, 음성결제에 대한 신뢰를 높일 수 있는 음성 인터페이스 디자인 방안들을 제안하였다.
Abstract
As the payment service sector actively embraces artificial intelligence technology, “Voice Payments” is becoming a trend in contactless payment services. Voice payment services can execute payments faster and more intuitively through “voice,” the most natural means of communication for humans. In this study, we selected richness, intimacy, and autonomy as factors for building trust with artificial intelligence agents. We wanted to determine whether the trust will be formed if the factors were applied to the voice payment services. The experiment results showed that the higher the richness and autonomy of the voice payment interface and the lower the intimacy, the higher the trust. In addition, the two-way interaction effects of richness and autonomy were significant. We analyzed and synthesized the collected short-answer system to identify users’ anxiety when using voice payment services and proposed speech interface design ideas to increase their trust in the voice payment.
초록
국회기록은 민주주의의 역사적 증거로써 큰 가치를 가지고 있어 공공기록 중 가장 활용가치가 높은 기록 중 하나로 볼 수 있다. 때문에 업무상의 참고자료 혹은 증빙자료로 활용될 뿐만 아니라 학술 목적으로도 이용되고 있다. 학술 정보 이용자는 우리 사회의 지적 능력을 향상시키고 간접적 혁신을 이끌 수 있으며 이들에게 맞춤형 서비스를 제공 한다면 기록관리기관의 지속적인 열람과 이용률을 증가시킬 수 있다. 따라서 본 연구는 국회기록을 담당하고 있는 국회기록보존소의 학술 정보 서비스 활성화 방안을 제안하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 문헌연구와 미국과 영국의 입법 아카이브센터 사례조사, 국회기록보존소 서비스 담당 실무자 2명과 국회기록을 학술 목적으로 이용해 본 이용자 8명을 대상으로 인터뷰를 수행하였다. 분석 결과를 바탕으로 온라인 원문 구축 확대와 국회기록보존소 홍보를 통한 국회기록보존소 인식 개선과 국회사무처와 협력체계 구축, 주제별 국회기록 제공, 국회기록 수집 및 분석 지원을 통한 온라인 서비스 강화, 개인화 서비스와 연구가이드를 통한 맞춤형 이용자 서비스를 제안하였다.
Abstract
The National Assembly record is considered one of the most valuable public records because it has great value as a historical evidence of democracy. Therefore, it is not only used as a reference or evidence for work, but also used for academic purposes. Academic information users can improve their intellectual skills in our society, lead to indirect innovation, and provide customized services to them, which can increase the continuous viewing and utilization rate of records management institutions. Therefore, the purpose of this study was to propose a plan to activate the academic information service of the National Assembly Records Preservation Center, which is in charge of the National Assembly records. To this end, interviews were conducted with practitioners in charge of literature research, case studies, and services at the National Assembly Archives and users of academic information. It proposed improving awareness of the National Assembly Archives, strengthening online services, and customized user services.
초록
이 연구는 2007년부터 2020년까지 공공도서관 통계를 이용하여 공공도서관의 기본 정보와 시설을 중심으로 14년 동안 우리나라 공공도서관의 변화 추이와 현황을 분석하였다. 연구 데이터는 국가도서관통계시스템으로부터 수집하고 이를 우리나라 인구수 및 1인당 GDP와 비교하였다. 그 결과, 우리나라 공공도서관은 2020년 현재 1,172개관으로 2007년에 비해 양적 측면에서 약 2배 가까이 증가하였으며, 이러한 증가는 1인당 GDP 및 인구수와 매우 강한 상관관계가 있음을 파악하였다. 2020년에는 지자체 소속 위탁 운영 공공도서관이 229개관으로 2007년에 비해 그 비율이 18.8%에서 25.1%로 상승하였다. 공공도서관의 부지면적은 도서관마다 편차가 크지만 시간이 지남에 따라 점점 넓어지는 추세를 보이며, 건물 연면적은 지자체 소속 도서관보다 교육청 소속 도서관이 더 넓고 시간에 따라 점점 넓어지는 추세를 보인 반면, 지자체 소속 도서관은 다소 감소하였다. 도서관의 총 좌석 수는 모든 도서관에서 감소하고 있으며 어린이 열람석과 노인 및 장애인 열람석은 다소 증가하는 경향을 보였다.
Abstract
This study analyzed the trends and current status in public libraries in Korea for 14 years, focusing on the overview and facilities of public libraries using public library statistics from 2007 to 2020. The research data were collected from the National Library Statistics System and compared with the population and GDP per capita of Korea. As a result, the number of public libraries in Korea is 1,172 as of 2020, which has nearly doubled compared to 2007, and it was found that this increase has a very strong correlation with GDP per capita and population. There were 229 contracting out public libraries operating by the local government in 2020, and the contracting out rate increased from 18.8% in 2007 to 25.1%. Although the site area of public libraries varies greatly from library to library, it tends to get larger over time. The total floor area of public libraries operating by the Office of Education is larger than that of public libraries operating by the local government, and it gradually increases over time, but the total floor area of public libraries operating by the local government have decreased slightly. The total number of seats in the library is decreasing in all libraries, and the reading seats for children and the reading seats for the elderly and the disabled tend to slightly increase.