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페미니즘 리부트 이후 청년 여성들의 일에서의 의미 만들기: 언론사 내 뉴미디어 조직에서의 일 경험을 중심으로
강다겸 ( Dagyeom Kang ),신승은 ( Seungeun Shin ) 한국산업노동학회 2024 산업노동연구 Vol.30 No.1
본 연구에서는 2010년대 중후반 한국 사회의 ‘페미니즘 리부트’를 중요한 배경으로, 청년 여성들이 어떻게 페미니즘적 가치 지향을 자신들의 노동 경험과 연결지으며 일의 의미를 만들어가는지를 질문한다. 본 연구에서 주목하는 언론사 내 뉴미디어 팀의 사례에서, 청년 여성들은 페미니즘을 녹여낸 콘텐츠를 만들고, 새로운 형태의 일하기 방식과 문화를 꾸려나가는 것을 중심으로 일의 의미를 구성해나갔다. 그런데 이러한 실천이 바탕에 두는 구체적인 조직과 산업, 그리고 정치ㆍ사회적인 맥락은 이들의 의미 만들기에 특정한 제약으로 작용했다. 원조직과 뉴미디어 팀 사이의 관계, 뉴미디어 플랫폼의 작동 구조, 페미니즘과 관련된 정치ㆍ사회적 이념 지형, 뉴미디어 산업 전반의 노동시장 구조와 노동 환경 등으로 인해 연구 참여자들은 성과를 내려 ‘대중성’을 좇게 되는 한편, 노동의 조건이나 전망이 불확실한 상황에 처하게 됐다. 이러한 상황에서 연구 참여자들은 자신들이 놓인 조건과 타협하거나 우회하고, 때로는 타개하려는 대응을 통해서 계속해서 의미를 만들어나가고 있었다. This study explores how young women derive meaning from their work by integrating their feminist perspectives with their work experiences, against the backdrop of the “Feminist Reboot” in Korean society during the late 2010s. In the case of the new media teams of the media companies, young women have been constructing meaning through contents creation rooted in feminism and the cultivation of alternative organizational cultures. However, factors such as the power dynamics between media companies and new media teams, the mechanisms of new media platforms, the socio-political ideological landscape related to feminism, and the broader labor market structure and working environment of the new media industry constraint their meaning-making process. Consequently, the study participants find themselves compelled to pursue popularity through result-oriented contents creation, while facing increasing uncertainty regarding the conditions and prospects of their work. Nevertheless, amidst this challenging environment, the study participants persist in creating meaning by either compromising or circumventing the constraints imposed upon them.
고병일(Byeongil Ko),강유환(Yuhwan Kang),신승은(Seungeun Shin),서영훈(Younghoon Seo) 한국정보과학회 언어공학연구회 2004 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.16 No.1
본 논문에서는 서술형 정답을 요구하는 질의에 대해 올바른 서술형 정답을 추출하는 서술형질의응답시스템에 대해 기술한다. 질의응답시스템에서 요구되는 다양한 서술형 정답을 추출하기 위해 정답 유형을 10가지로 정의하였다. 말뭉치로부터 각 서술형 정답 유형에 대한 정답 패턴을 정의하고, 패턴별 제약 규칙 및 각 유형별 패턴 적용 순위화 등을 사용하여 정확한 서술형 정답이 추출되도록 하였다. 정답 패턴은 서술형 정답의 구문 구조 및 각 패턴 또는 정답 유형별 실마리 어휘 등으로 구성된다. 현재 학습되지 않은 일반 문서에 대해 59.2%의 서술형 정답 추출 정확도를 보이며, 시스템 성능 향상을 위해 연구가 진행중이다.