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김선웅,오선영 서울대학교 언어교육원 2025 어학연구 Vol.61 No.1
Based on the ICNALE corpus, this study investigates the use of first- and second-person pronouns in argumentative essays by Chinese, Korean, and Japanese leaners of English as a foreign language (EFL) across four proficiency levels. The findings indicate that higher-proficiency learners use these pronouns less frequently, which aligns with prior studies on Western EFL learners. Additionally, Korean and Japanese learners show stronger preference for I over we, whereas Chinese learners exhibit the opposite pattern. These differences may stem from various factors, such as cultural influences or first-language (L1) rhetorical conventions. Statistical analyses suggest that L1 background exerts a stronger effect on pronoun usage than proficiency level. This challenges the prescriptive English for Academic Purposes guidelines, which discourage first-person pronouns for novice writers regardless of their linguistic background. Meanwhile, pedagogical approaches that emphasize the rhetorical functions of pronouns may better equip learners in making informed lexical choices based on their communicative intent.
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불법드론에 의한 민법상 지상 제3자의 법익에 관한 연구 - 긴급피난과 국가배상법을 중심으로 -
김선웅,허재희 사단법인 한국융합기술연구학회 2024 아시아태평양융합연구교류논문지 Vol.10 No.4
드론이 다양한 영역에 활용되고 인간의 삶에 긍정적인 영향을 주는 반면에 드론을 이용한 각종 불법 행위를 통해 피해를 발생시키는 사건 역시 빈번해지고 있다. 처음에는 불법 촬영 및 소음 공해 등 사적 피해이었으나, 이제는 드론을 이용한 국가 핵심시설 침입, 폭탄 테러와 같은 국가 또는 불특정 다수를 대상으로 사적공간을 넘어 공적공간으로까지의 범죄피해가 발생하고 있다. 문제는 군이나 정부기관에서 국가중요시설에서 불법드론 의 침입으로 인해 이에 대한 격추 및 낙하 등의 조치를 취할 시, 지상에서의 제 3자와 드론 충돌사고로 인한 법익침해(인명 및 재산)를 보상받기 위한 법과 제도 등이 현실적으로 미흡한 실정이다. 이에 본 논문에서는 국내·외에서 발생한 불법드론의 법익침해 주요 사례를 제시하고, 불법드론에 대한 중요시설에서의 드론 격추행위가 민법상 긴급피난에 해당하는지를 법 이론적인 측면에서 고찰함으로써 위법성 조각 사유가 해당하는지 살펴볼 것이다. 더불어 불법드론에 관한 국내 법률과 국가배상법 적용여부를 살펴봄으로써 국가 안보에 있어 국민의 생명과 재산을 보호하기 위한 발전방향을 제시하고자 한다. While drones are used in various areas and have a positive impact on human life, incidents that cause damage through various illegal activities using drones are also becoming more frequent. At first, it was private damage, such as illegal filming and noise pollution, but now criminal damage is occurring to countries or unspecified people, such as the invasion of key national facilities using drones and bombings. The problem is that when the military or government agencies take measures such as shooting down or dropping illegal drones in important national facilities, laws and systems to compensate for violations of legal interests (life and property) caused by third parties and drone crashes on the ground are practically insufficient. Therefore, in this paper, we will present major cases of infringement of the legal interests of illegal drones at home and abroad, and examine whether the act of shooting down drones at important facilities constitutes an emergency evacuation under civil law from a legal theoretical perspective to see if the reason for the illegal drone is applicable. In addition, by examining domestic laws on illegal drones and whether the National Compensation Act is applied, we would like to suggest a direction of development to protect the lives and property of the people in national security.
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COVID-19 국면의 암호화폐 가격 예측: 네이버트렌드와 딥러닝의 융합 연구
김선웅 중소기업융합학회 2022 융합정보논문지 Vol.12 No.3
The purpose of this study is to analyze whether investor anxiety caused by COVID-19 affects cryptocurrency prices in the COVID-19 pandemic, and to experiment with cryptocurrency price prediction based on a deep learning model. Investor anxiety is calculated by combining Naver’s Corona search index and Corona confirmed information, analyzing Granger causality with cryptocurrency prices, and predicting cryptocurrency prices using deep learning models. The experimental results are as follows. First, CCI indicators showed significant Granger causality in the returns of Bitcoin, Ethereum, and Lightcoin. Second, LSTM with CCI as an input variable showed high predictive performance. Third, Bitcoin's price prediction performance was the highest in comparison between cryptocurrencies. This study is of academic significance in that it is the first attempt to analyze the relationship between Naver’s Corona search information and cryptocurrency prices in the Corona phase. In future studies, extended studies into various deep learning models are needed to increase price prediction accuracy. 본 연구의 목적은 COVID-19 팬데믹 국면에서 코로나 발생과 확산에 따른 투자자 불안심리가 암호화폐 가격에 영향을 미치는지를 분석하고, 딥러닝 모형에 기반하여 암호화폐의 가격 예측을 실험하는 것이다. 투자자 불안심리는 네이버의 코로나 검색지수와 코로나 확진자 정보를 결합하여 산출하며, 암호화폐 가격과의 그랜저 인과성을 분석하고 딥러닝모형을 이용하여 암호화폐 가격을 예측한다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, CCI 지표는 비트코인, 이더리움, 라이트코인의 수익률에 유의적인 그랜저 인과성을 보여주었다. 둘째, CCI를 입력변수로 하는 LSTM은 높은 예측성과를 보여주었다. 셋째, 암호화폐 사이의 비교에서는 비트코인의 가격 예측 성과가 가장 높게 나타났다. 본 연구는 코로나 국면에서 네이버 코로나 검색 정보와 암호화폐 가격과의 관련성을 분석한 첫 시도라는 점에서 학술적 의의를 찾을 수 있다. 향후 연구에서는 가격 예측 정확성을 높이기 위하여 다양한 딥러닝 모형으로의 확장 연구가 필요하다.
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