오리엔탈리즘을 응용한 실버타운 유니폼 디자인 연구

한남기,강민,정삼호 한국의류학회 2008 한국의류학회 학술대회논문집 Vol.2008 No.-

실버세대 여성을 위한 기능성 신소재 활용 의복 디자인 연구

한남기,정삼호 한국의류학회 2006 한국의류학회 학술대회논문집 Vol.2006 No.1

연구논문 : 뉴실버세대 여성을 위한 한지직물 활용 생활한복 디자인 개발 연구 -대전 지역을 중심으로-

한남기 ( Nam Ki Han ),박은희 ( Eun Hee Park ) 한국의류산업학회 2008 한국의류산업학회지 Vol.10 No.5

니트 소재가 적용된 캐주얼 아우터의 구매행동 및 디자인 선호도

한남기(Nam-Ki Han),김장현(Jang-Hyeon Kim) 한국산학기술학회 2022 한국산학기술학회논문지 Vol.23 No.4

니트 소재는 활동성이나 기능성이 강조되는 스포츠 웨어 뿐만 아니라 디자인 측면이 강조되는 캐주얼 아우터 제품에서도 폭넓게 활용되고 있는 추세이다. 본 연구는 니트 소재가 적용된 캐주얼 아우터의 실용화 디자인을 위한 기초조사로, 니트 소재를 사용한 캐주얼 아우터의 구매행동 및 디자인 선호도를 파악하고자 한다. 본 연구의 결과, 첫째, 니트 소재가 적용된 캐주얼 아우터의 구매행동의 결과는 구매 동기는 착용의 편의성, 구매 정보는 인터넷을 활용하였다. 구매 장소는 백화점을 이용하였으며, 장소의 선택 동기는 상품 및 디자인의 다양성을 고려하였다. 선호 구매 가격은 10만원대였으며, 구매 아이템은 카디건이 높게 나타났다. 선택 시 가장 중요하게 생각하는 것은 디자인이었으며, 구매 소재는 울을 선호하는 것으로 나타났다. 브랜드의 선택 동기는 봉제 마감 수준 및 제품의 질을 중요하게 생각하였으며, 브랜드 아이덴티티의 중요 요소로는 클래식 라인 디자인이 가장 높게 나타났다. 불만족 요인으로는 제품의 수명도에 대한 불만을 갖고 있었다. 둘째, 니트 소재가 적용된 캐주얼 아우터의 인구 통계적 특성에 따른 중요도는 연령에서 브랜드와 가격에서 집단 간 차이를 나타냈으며, 학력에서는 유행, 직업에서는 브랜드와 유행에서 집단 간 차이를 보였다. 셋째, 니트 소재가 적용된 캐주얼 아우터의 디자인 선호도에 대해 파악해본 결과, 선호 아이템과 패턴은 카디건과 메리야스 패턴이었으며, 길이와 라인은 튜닉길이와 박스 라인을 선호하는 것으로 나타났다. 여밈과 여밈 장치는 싱글 브레스트 여밈과 단추 여밈 장치를 선호하였다. 칼라디자인은 칼라가 없는 디자인을 선호하였으며, 포켓과 슬리브는 심 포켓과 래글런 슬리브를 선호하는 것으로 나타났다. Knitted materials are widely used in sportswear that emphasizes activity or functionality and casual outerwear that emphasizes design. This study aims to understand the purchase behavior and design preference concerning casual outerwear made of knitted materials. First, the purchase behavior indicated that the purchase motive was comfortable wearing, the purchase information was from the Internet, and the purchase place was a department store. The motivation for choosing a purchase place was the variety of products and designs. The preferred purchase price was 100,000 won, and the preferred purchase item was a cardigan. The design was the most important thing considered when selecting a product, and wool was the preferred purchase material. The motivation for choosing the brand was the level of sewing finish and product quality. The classic line design was the most important factor in brand identity, and the most important dissatisfying factor was the product life. Second, the importance by demographic characteristics showed a difference between groups in terms of brand and price. These demographic groups varied in age, the trend in education, and brand and trend in occupation. Third, The design preference included a cardigan, stockinet pattern, tunic length, box line, single-breast, button closure, non-collar, seam pocket, and raglan sleeves.

논문 제목과 주제어의 공기어 네트워크로 본 『상허학보』의 30년

이재연,한남기 상허학회 2022 상허학보 Vol.66 No.-

This article is designed to commemorate the 30th anniversary of the publication of Sanghǒ hakbo, one of the most distinguished academic journals in modern Korean literature. It aims to approach the large spectrums of research topics in a quantitative way in order to grasp an important part of Korea’s history of literary studies from a macroscopic perspective. For this objective, I apply three quantitative methods to my analysis of Sanghǒ hakbo: 1) frequency analysis of the words comprising articles titles, 2) frequency analysis of titles as well as the keywords of the article, and 3) co-occurrence network analysis of title words and keywords. In order to employ those approaches respectively in a diachronic analysis of the magazine, I divide its thirty-year run into three phases, each one decade in length (the first phase, 1993 to 2002; the second, 2003 to 2012; and the third, 2013 to 2022). Each phase correlates with one of three clusters on the co-occurrence network, and those three clusters yields the most reasonable results in explaining the major academic discourses of each phase. For instance, the most important words from Phase 1 include “fiction,” “discourse,” and “women”; ‘for Phase 2, “modern,” “subjectivity,” and “culture”; and for Phase 3, “cold war,” “North Korea,” and “women.” At the end of the paper, I briefly discuss how scholars of modern Korean literature have engaged with those academic topics while also summarizing the conference presentations. 이 논문은 『상허학보』의 발간 30주년을 기념하기 위해 기획된 논문이다. 학회지에 게재된 한국문학 및 문화와 관련된 연구의 큰 흐름을 계량적 방법으로 접근하고 이 결과를 거시적 시야에서 통시적으로 파악함이 목적이다. 계량적 방법은 크게 세 가지로, 1) 논문 제목 어휘의 빈도분석, 2) 제목과 주제어의 빈도분석, 3) 제목과 주제어의 공기어 네트워크 분석이며 각각의 방식을, 10년 단위의 세 시기(1기: 1993년~2002년, 2기: 2003년~2012년, 3기: 2013년~2022년)에 맞춰 각각 실행할 것이다. 논문 제목보다는 제목과 주제어를 함께 했을 때가, 빈도 분석만 실행했을 때보다는 공기어 네트워크와 중심성(연결정도, 근접, 매개) 분석을 함께 고려했을 때가 좀더 정합적인 결과가 도출되었다. 각 시기의 공기어 네트워크에서 상위 3개의 소집단을 구성하는 단어를 살펴보면, 1기는 ‘소설’, ‘담론’, ‘여성’이고 2기는 ‘근대’, ‘주체’, ‘문화’이며 3기는 ‘냉전’, ‘북한’, ‘여성’이다. 이 결과는 『상허학보』를 통해 찾은, 한국문학연구사의 한 흐름을 읽어낼 수 있는 지표라고 볼 수 있다. 논문 말미에서, 학술대회 발표를 정리하면서, 이들 지표와 관련한 학문적 주제를 연구자들이 논의해온 과정의 한 단면을 간단하게 소개하고자 한다.

텍스트 마이닝을 이용한 감정 유발 요인‘Emotion Trigger’에 관한 연구

안주영,배정환,한남기,송민 한국지능정보시스템학회 2015 지능정보연구 Vol.21 No.2

The explosion of social media data has led to apply text–mining techniques to analyze big social media data in a more rigorous manner. Even if social media text analysis algorithms were improved, previous approaches to social media text analysis have some limitations. In the field of sentiment analysis of social media written in Korean, there are two typical approaches. One is the linguistic approach using machine learning, which is the most common approach. Some studies have been conducted by adding grammatical factors to feature sets for training classification model. The other approach adopts the semantic analysis method to sentiment analysis, but this approach is mainly applied to English texts. To overcome these limitations, this study applies the Word2Vec algorithm which is an extension of the neural network algorithms to deal with more extensive semantic features that were underestimated in existing sentiment analysis. The result from adopting the Word2Vec algorithm is compared to the result from co-occurrence analysis to identify the difference between two approaches. The results show that the distribution related word extracted by Word2Vec algorithm in that the words represent some emotion about the keyword used are three times more than extracted by co-occurrence analysis. The reason of the difference between two results comes from Word2Vec’s semantic features vectorization. Therefore, it is possible to say that Word2Vec algorithm is able to catch the hidden related words which have not been found in traditional analysis. In addition, Part Of Speech (POS) tagging for Korean is used to detect adjective as "emotional word" in Korean. In addition, the emotion words extracted from the text are converted into word vector by the Word2Vec algorithm to find related words. Among these related words, noun words are selected because each word of them would have causal relationship with “emotional word” in the sentence. The process of extracting these trigger factor of emotional word is named “Emotion Trigger” in this study. As a case study, the datasets used in the study are collected by searching using three keywords: professor, prosecutor, and doctor in that these keywords contain rich public emotion and opinion. Advanced data collecting was conducted to select secondary keywords for data gathering. The secondary keywords for each keyword used to gather the data to be used in actual analysis are followed: Professor (sexual assault, misappropriation of research money, recruitment irregularities, polifessor), Doctor (Shin hae-chul sky hospital, drinking and plastic surgery, rebate) Prosecutor (lewd behavior, sponsor). The size of the text data is about to 100,000(Professor: 25720, Doctor: 35110, Prosecutor: 43225) and the data are gathered from news, blog, and twitter to reflect various level of public emotion into text data analysis. As a visualization method, Gephi (http://gephi.github.io) was used and every program used in text processing and analysis are java coding. The contributions of this study are as follows: First, different approaches for sentiment analysis are integrated to overcome the limitations of existing approaches. Secondly, finding Emotion Trigger can detect the hidden connections to public emotion which existing method cannot detect. Finally, the approach used in this study could be generalized regardless of types of text data. The limitation of this study is that it is hard to say the word extracted by Emotion Trigger processing has significantly causal relationship with emotional word in a sentence. The future study will be conducted to clarify the causal relationship between emotional words and the words extracted by Emotion Trigger by comparing with the relationships manually tagged. Furthermore, the text data used in Emotion Trigger are twitter, so the data have a number of distinct features which we did not deal with in this study. These features will be considered in further study. 최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적·의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 ‘감정어휘’로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 ‘Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

트위터 상의 악의적 이용 자동분류

김민철,심규승,한남기,김예은,송민 한국문헌정보학회 2013 한국문헌정보학회지 Vol.47 No.1

The advent of Web 2.0 and social media is taking a leading role of emerging big data. At the same time, however, informational dysfunction such as infringement of one's rights and violation of social order has been increasing sharply. This study, therefore, aims at defining malicious usage, identifying malicious feature, and devising an automated method for classifying them. In particular, the rule-based experiment reveals statistically significant performance enhancement. 웹 2.0과 소셜미디어의 출현은 빅 데이터의 생성을 주도하고 있다. 하지만 이와 정비례하여 권리침해 및 사회질서위반 등의 역기능도 가파르게 증가하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 소셜미디어를 통해 생산되는 방대한 양의 데이터 중에서 악의적 이용을 필터링하여 건전한 사이버 생태계 구현에 기여할 수 있는 자동화 기법을 고안하고자 하였다. 실험 결과, 악의적 이용의 효과적 분류를 위해 사전을 이용한 규칙기반 자동분류에서 통계적으로 유의미한 성능 향상률을 보였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 효과적인 악의적 이용 자동분류를 위한 방법을 제시하였다.

국내 HCI 분야 문헌정보학 연구의 역할 분석과 방향성 고찰

이지연,감미아,한남기,송한나 한국정보관리학회 2016 정보관리학회지 Vol.33 No.2

The purpose of this study was to analyze how the Library and Information Science (LIS) related research efforts in Korea contributed to the progress of the Human Computer Interaction (HCI) discipline to identify the potential collaboration research partners and topics. The following data was used for the network and frequency analysis: titles, keywords and affiliation information extracted from the Korean journals serving the LIS fields as well as the conference proceedings of the Korean HCI society. Information communication technology, computer engineering, and technology industry had been active in research collaborations but LIS field was comparatively not active. This study was able to determine that LIS researchers carried out important research but they had not much interests in the topics that required interdisciplinary collaboration. However, there were a number of papers, which were not authored by LIS discipline researchers, in the LIS related journals. In addition, there are a few ongoing interdisciplinary research projects which included LIS researchers. This reveals that it is possible for the LIS field could play an important role in the future if the researchers actively participate the collaborative projects. 본 연구는 학제성이 강한 HCI 연구 내에서 문헌정보학 분야 연구가 수행한 연구내용과 역할을 분석하고 향후 타 학문분야와의 협력 가능성 및 수행 가능한 연구주제를 살펴보고자 하였다. 연구에서 사용된 데이터는 문헌정보학 분야의 대표적인 국내 학술지 및 한국HCI학회 학술대회의 발표논문집에서 추출한 키워드와 소속 정보이며, 이들을 활용하여 네트워크 분석과 빈도 분석을 하였다. 국내 HCI 분야에서는 정보통신, 컴퓨터공학, 기술산업 등이 활발한 교류를 보이고 있었으며, 문헌정보학은 연구 협력에 있어서 비교적 소극적이었다. 문헌정보학 연구의 HCI 분야 내 역할을 살펴본 결과, 타 분야와 협력이 필요한 전문적인 주제에 대해서는 그 관심도가 높지 않음을 발견했다. 그러나 문헌정보학 분야 학술지에 타 학문분야 연구자들이 HCI 관련 논문을 다수 게재했다는 점과 기술산업 분야와도 어느 정도 연결성을 가지고 있다는 점에서, 향후 문헌정보학 분야가 기술산업 등 타 분야와의 협력을 통한 공동연구를 적극적으로 수행한다면 학계 간의 연구주제 확장 및 발전에 기여할 수 있음을 발견하였다.

창작 보조기에서부터 문장 생성기까지 : 글쓰기 기계의 과거와 현재

이재연 ( Lee Jae-yon ),한남기 ( Han Nam-gi ) 동국대학교 한국문학연구소 2021 한국문학연구 Vol.- No.67

인공지능(AI)에 의한 한국어 서사 창작이 가능할까? 허무맹랑한 과학소설의 한 질문처럼 보이는 이 질문은 초거대규모 인공지능의 등장과 함께 점차 현설성을 얻어가고 있다. 본 논문에서는 국내외에서 시도되었던 여러 서사 자동 생성의 노력을 살펴보고 앞으로 한국어 AI 창작의 가능성을 전망해보고자 한다. 논문의 전반부에서는 해외의 테일스핀, 민스트럴, 국내의 스토리헬퍼 등 AI활용 이전의, 규칙기반 혹은 사례기반의 서사 창작 방식을 살펴본다. 논문의 후반부에서는 비교적 간단한 어휘 할당을 통해 문장생성을 한, 일본의 「컴퓨터가 소설을 쓰는 날」(コンピュータが⼩説を書く日) 그리고 최근에 개발된 인공 신경망 알고리즘에 기반해 작성된 『길 위 1번지』(1 the Road)의 사례를 훑어본다. 이를 통해 각 모델에서 서사를 만든 방식을 살펴보고 이의 장단점을 비교하여, 미래의 서사 자동 창작을 가능하게 만들 조건과 이러한 창작 기계가 불러올 여러 문학적 사회적 여파에 대해 예비해 보고자 한다. Will it be possible for artificial intelligence to write stories in Korean? As ludicrous as this question may sound, the recent development of hyperscale artificial intelligence brings us closer to the answer. This paper aims to explore the potential of an AI writer by examining various domestic and international attempts to develop writing. First, we will look at quantitative reasoningbased story generation devices, including Tale-Spin (1977) and Minstrel (1993) from the United States and StoryHelper (2013) from Korea. In the second half, we will analyze the results of more technologically advanced automatic sentence-generators, such as 「The Day a Computer Writers a Story」 (2016) from Japan and 1 the Road (2018) from the United States. The study of past writing machines will help us identify the problems we must overcome to develop an advanced Korean writing machine. By exploring the possibilities and limitations of simple story generators and complicated sentence generators, we will also reflect on the literary, cultural, and social concerns that advanced writing machines might bring about in the future.

한국 대중가요 가사에 나타난 “세상”의 공기어 네트워크 연구

허인서,이재연,차준형,한남기 한국문화융합학회 2022 문화와 융합 Vol.44 No.12

The analysis of Korean popular song lyrics is helpful in investigating the social phenomenon or emotions of a certain age, but previous studies have only been limited to a small number of qualitative or quantitative analyses. To overcome this limitation, we collected 3,488 songs from 1964 to 2020 and created networks that link words in noun phrases and verb phrases appearing in the same line of lyrics. Then, we traced how the usage of the word "world" ("sesang" in Korean) changed during the periods from 1986 to 1997 and from 2015 to 2020 whereby to explore the world view of the masses diachronically. As a result, we found that the public in the past had a great interest in the change of the world and had a strong view of the world negatively, whereas recently, interest in the world itself decreased. The network data generated in this study will be made public, so anyone can access it through a web page.