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마정미(Joung-Mee Mha),강기호(Ki-Ho Kang) 한국언론정보학회 2009 한국언론정보학보 Vol.46 No.2
이용자 제작 콘텐츠를 의미하는 UCC는 제작자의 주체적 성향이 담긴 욕망기호이자 창의적 산물이다. 웹 2.0 환경에서 UCC는 더욱 증가하는 추세에 있으나, 창의적 산물로서 콘텐츠에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이는 UCC가 아마추어 제작자의 제작물이기 때문에 특히 정치적 콘텐츠와 같은 분야에서 전문 분야 연구자들의 관심을 끌지 못했기 때문이라고 볼 수 있다. UCC에는 다양한 유형의 욕망기호가 숨어 있고 그것이 인터넷과 같은 개방적 매체의 사용자 몰입을 유도하는 원인이 되기 때문에 한 분야에 나타나는 다양한 시각적 언어기호의 특성을 파악하는 데 좋은 재료가 된다. 또한 UCC는 소통 기능이 탁월한 재매개 속성을 갖기 때문에 인터넷 콘텐츠를 활용하여 기호적 특성의 차이를 연구하는 것은 시각적 커뮤니케이션을 위한 이론적 체계 정립을 위해 의미가 크다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 정치 동영상 UCC 〈Yes, we can〉의 텍스트 분석을 통해 이 콘텐츠가 가진 의미와 구조를 분석하고자 한다. 이 연구를 위해서 그레마스의 의미생성이론을 적용했으며, 동영상 UCC 〈Yes, we can〉을 담화구조, 표층구조, 심층구조의 세 가지 구조로 분석했다. 분석 결과, 이 텍스트는 구조적으로 잘 짜여진 콘텐츠였으며 핵심 메시지를 효과적으로 전달하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구는 최근 미국 대선 캠페인의 ‘오바마 신드롬’이 동영상 UCC를 비롯한 웹2.0 기반의 인터넷 캠페인에서 기인한다는 것을 보여준다. UCC, an abbreviation for User Created Contents, is not only a symbol of desire but also a product of creativity that a producer contains his or her subjective disposition. More and more UCC tend to have significantly increased in Web 2.0 environment. However, the research on the contents as a creative product has rarely been processed. It may be fairly said that this results in the indifference of researchers in the special field like the political contents since UCC is usually produced by amateurs. Producers’ various desire is unlikely revealed, which leads to the flow of users into open media such as the Internet. It could also be available to represent the property, of plural visual language signs in a field. Moreover, UCC has the attribute of re-mediation in effective communication, so the differences between the semiotic properties in the Internet contents could be a significant material for researches. This could contribute to establish a theoretical system for the visual communication. Therefore, this study aims to analyse the signification of the political video UCC, 〈Yes, we can〉. To develop this analysis, I apply Greimas’ Generative Trajectory of Signification Theory to the text, or the UCC. He classifies it as three structures: deep structure, superficial structure, and discourse structure. As a result, the text shows meaningful contents delivering core political messages. In addition, this approach could exam that ‘Obama Syndrome’ in American recent presidential campaigns is caused by web 2.0 based on Internet campaigns including video UCC.
철도차량 외부소음 저감을 위한 사이드스커트의 소음 저감효과 확인 방법에 대한 검토
기호철(Ho-cheol Ki) 한국철도학회 2014 한국철도학회 학술발표대회논문집 Vol.2014 No.10
주행중인 철도차량의 외부소음의 저감을 위해서는 대차 부위에서 발생하는 소음의 크기 자체를 저감하거나 대차부위에서 외부공간으로의 전파를 차단시키는 방법이 있다. 사이드 스커트는 대차부위에서 발생하는 소음의 전파를 차단 시키는 방법으로 차량 주행중 외부소음 저감을 위한 가장 효율적인 방법이다. 그러나 실제 소음저감의 효과를 확인하기 위해서는 차량제작 후 스커트 적용 전과 후의 외부소음 측정을 통한 검증이 가장 확실한 방법이나 설계단계에서 효과를 미리 검증하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 대차부위의 소음원을 차륜/선로 소음, 견인전동기 소음, 구동기어 소음으로 구분하고 각 소음원 위치에서 소음을 임으로 발생시켜 각 소음원 위치별로 사이드스커트의 삽입손실을 측정하고 최종적으로 각 소음원을 모두 포함했을 경우의 외부소음에 대한 사이드스커트의 삽입손실을 측정 하는 방법을 제안 하고자 한다. When the railway vehicle is running, the exterior noise is dominated by the sound strength of the of the bogie. The bogie noise consists of the noise emitted by the traction motor, driving gear and the rolling noise by the contact between the rail and the wheel. There are two methods to reduce the exterior noise during traveling of rolling stock, reducing the noise source or blocking the propagation pass of noise from the bogie. Side skirt is more effective to reduce the exterior noise as blocking the propagation pass of noise from the bogie. It is more exact to compare the noise level between with side skirt and without side skirt when rail way vehicle is running. But it is hard to validate and predict the effect of the noise reduction in design step. This paper suggests the indirect method to measure the total sound transmission loss of side skirt by measuring the each sound transmission of side skirt when white noise is emitted from the each source locations.
양방향 LSTM을 적용한 단어의미 중의성 해소 감정분석
기호연,신경식 사)한국빅데이터학회 2020 한국빅데이터학회 학회지 Vol.5 No.1
어휘적 중의성이란 동음이의어, 다의어와 같이 단어를 2개 이상의 의미로 해석할 수 있는 경우를 의미하며, 감정을 나타내는 어휘에서도 어휘적 중의성을 띄는 경우가 다수 존재한다. 이러한 어휘들은 인간의 심리를 투영한다는 점에서 구체적이고, 풍부한 맥락을 전달하는 특징이 있다. 본 연구에서는 양방향 LSTM을적용하여 중의성을 해소한 감정 분류 모델을 제안한다. 주변 문맥의 정보를 충분히 반영한다면, 어휘적 중의성 문제를 해결하고, 문장이 나타내려는 감정을 하나로 압축할 수 있다는 가정을 기반으로 한다. 양방향 LSTM은 문맥 정보를 필요로 하는 자연어 처리 연구 분야에서 자주 활용되는 알고리즘으로 본 연구에서도 문맥을 학습하기 위해 활용하고자 한다. GloVe 임베딩을 본 연구 모델의 임베딩 층으로 사용했으며, LSTM, RNN 알고리즘을 적용한 모델과 비교하여 본 연구 모델의 성능을 확인하였다. 이러한 프레임워크는 SNS 사용자들의 감정을 소비 욕구로 연결시킬 수 있는 마케팅 등 다양한 분야에 기여할 수 있을 것이다.