〈설국열차〉와 〈기생충〉에 나타난 계급모순의 극복방식 - 프레드릭 제임슨의 서사이론을 중심으로 -

이수정 ( Lee¸ Soojung ) 한국영상미디어협회 2020 예술과 미디어 Vol.19 No.1

본 연구는 현대 문화텍스트 중 봉준호 감독의 두 영화 〈설국열차〉와 〈기생충〉을 프레드릭 제임슨의 세 가지 의미론적 지평의 해석을 적용하여 해석한다. 제임슨의 세 가지 의미론적 지평의 해석은 한 시대의 문화적 텍스트에서 모순을 해결하는 방식 속에서 동시대의 정치적 무의식 속에 억압된 모순을 다시 읽어내는 해석방법이다. 본 연구는 제임슨의 텍스트 해석방식을 압축하여 소개하고, 이를 적용하여 봉준호의 두 영화 〈설국열차〉와 〈기생충〉을 해석하여 정치적 무의식을 읽어낸다. 제임슨은 자본주의가 진행되면서 문화의 전 영역에서 사물화도 함께 진행되었으며, 후기 자본주의에 이르러서는 사물화가 완성되면서 삶과 가치가 완전하게 분리되어 모순을 인식할 수 없는 상황에 이르렀다고 한다. 제임슨은 사물화를 합리화, 전문화, 파편화, 다양성, 정신분열증, 자율성, 체계화, 소외 등 현대사회의 특징으로 해석한다. 사물화의 체계는 문화 영역을 세분화하고 고립시켜서 하나의 총체적 개념으로 해석할 수 없게 하는 자본주의의 논리이다. 사물화의 결과 전 영역이 고립되어 모순을 인식하기 어려워지면 모순은 정치적 무의식 속에 억압된다. 봉준호 감독의 〈설국열차〉와 〈기생충〉은 계급갈등에 대한 현대 회의 정치적 무의식을 읽어내기 위한 좋은 예이다. 우선 등장인물에 적용된 계급의 알레고리와 두 영화에 인물들의 관계가 만들어내는 서사구조를 비교하여 봉준호 감독이 지향하는 계급의식을 탐구한다. 이를 위해 제임슨의 세 가지 지평의 의미론적 해석방식을 살펴보고 이 해석방식을 적용하여 감독이 영화를 통해 현 사회의 모순을 어떻게 해결하려 하는지를 밝힌다. 제임슨의 해석은 문화텍스트가 현대사회의 모순을 해결하는 방식 속에서 저자가 표면적으로 드러낸 주제 이면의 정치적 무의식을 읽어내기 위한 것이다. 모순을 해결하기 위해 텍스트가 봉합한 정치적 무의식을 복원하는 일은 현시대 문화의 모순을 직시하여 더 나은 미래를 설계할 수 있는 계기를 마련할 것이다. This study applies Jameson's three semantic horizons interpretation to interpret Bong Joon-ho's two films Snowpiercer and Parasite in contemporary cultural texts. By comparing the allegory of the social class applied to the characters and the narrative structure created by the relationship between the characters in the two films, we explore the class consciousness that director Bong Joon-ho is aiming for. To this end, we study Jameson's narrative theory and apply it to reveal how the director intends to solve the dilemma in the present society through the film. Restoring political unconsciousness with the text sutures to resolve the dilemma of political unconsciousness will provide an opportunity to design a better future by facing the contradictions of contemporary culture.

A New Collaborative Filtering Method for Movie Recommendation Using Genre Interest

이수정,Lee, Soojung The Society of Digital Policy and Management 2014 디지털융복합연구 Vol.12 No.8

Collaborative filtering has been popular in commercial recommender systems, as it successfully implements social behavior of customers by suggesting items that might fit to the interests of a user. So far, most common method to find proper items for recommendation is by searching for similar users and consulting their ratings. This paper suggests a new similarity measure for movie recommendation that is based on genre interest, instead of differences between ratings made by two users as in previous similarity measures. From extensive experiments, the proposed measure is proved to perform significantly better than classic similarity measures in terms of both prediction and recommendation qualities. 협력 필터링은 상업적 추천 시스템에서 널리 사용되어 왔는데, 고객의 사회적 행태를 구현하여 사용자의 흥미에 부합하는 항목들을 제안하기 때문이다. 현재까지 적절한 항목을 추천하기 위한 가장 보편적인 방법은 유사한 사용자들을 찾아 그들의 평가치를 참조하는 방법이다. 본 논문은 영화를 추천하기 위해서 장르 흥미도를 기반으로 하는 새로운 유사도 공식을 제안하는데, 이는 기존 공식에서 사용자들의 평가등급 차이를 기반으로 하는 것과 대비된다. 광범위한 실험 결과에 따르면, 제안한 공식은 정확도와 추천의 질에 있어서 전통적인 유사도 공식의 성능을 크게 향상시키는 것으로 확인되었다.

통합 평가치 예측 방안의 협력 필터링 성능 개선 효과

이수정,Lee, Soojung 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.5

Collaborative filtering based recommender systems recommend user-preferrable items based on rating history and are essential function for the current various commercial purposes. In order to determine items to recommend, prediction of preference score for unrated items is estimated based on similar rating history. Previous studies usually employ two methods individually, i.e., similar user based or similar item based ones. These methods have drawbacks of degrading prediction accuracy in case of sparse user ratings data or when having difficulty with finding similar users or items. This study suggests a new rating prediction method by integrating the two previous methods. The proposed method has the advantage of consulting more similar ratings, thus improving the recommendation quality. The experimental results reveal that our method significantly improve the performance of previous methods, in terms of prediction accuracy, relevance level of recommended items, and that of recommended item ranks with a sparse dataset. With a rather dense dataset, it outperforms the previous methods in terms of prediction accuracy and shows comparable results in other metrics. 협력 필터링 기반의 추천 시스템은 사용자들의 평가 이력을 바탕으로 하여 현 사용자가 선호할 만한 상품들을 추천해 주며 현재 다양한 상업용 목적의 필수불가결한 기능이다. 추천 상품을 결정하기 위하여, 유사한 평가 이력을 기반으로 미평가 상품들에 대한 선호 예측치를 산출하는데, 기존 연구에서 대개 두 가지 방법, 즉, 유사 사용자 기반 또는 유사 항목 기반 방법을 각기 개별적으로 활용해 왔다. 이들 방법들은 사용자들의 평가 데이터가 희소할 경우 또는 유사 사용자나 유사 항목을 구하기 어려울 경우에 산출한 예측치의 정확성이 저하되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이들 두가지 방법을 통합하여 평가치를 예측하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법의 장점은 보다 많은 수의 유사 평가치들을 참조할 수 있으므로 추천의 질이 향상된다는 점이다. 성능 실험 결과 제안 방법은 희소한 데이터셋에서 예측치 정확도, 추천 항목 적합도, 항목 순위 적합도의 모든 측면에서 기존 방법의 성능을 크게 향상시켰으며, 다소 밀집한 데이터셋에서는 예측치 정확도 측면에서는 가장 우수하고, 다른 평가 척도에서는 기존 방법과 대등한 결과를 보였다.

추천 시스템을 위한 단계적 평가치 예측 방안

이수정,Lee, Soojung 한국인터넷방송통신학회 2021 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.21 No.4

협력 필터링 기반의 추천 시스템은 현재 다양한 분야의 상업용 시스템의 필수불가결한 기능으로서, 사용자들이 선호할만한 상품을 맞춤형으로 제공해 주는 유용한 서비스이다. 그러나, 사용자들의 평가 데이타가 불충분할 경우 선호상품의 예측이 부정확할 우려가 크다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 단계적으로 상품의 평가치를 예측하는 방안을 제시한다. 각 단계에 해당하는 예측 방법의 적용 조건을 만족하지 못할 경우 다음 단계의 방법을 적용한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해, 공개 데이터셋을 활용한 실험을 진행하였으며, 제안 방법은 여러 전통적 유사도 척도를 도입한 협력 필터링 시스템의 예측 성능과 정밀도 성능을 크게 향상시켰고, 평가데이터 희소성 해결을 위한 기존 방식들의 성능을 능가하는 결과를 보였다. Collaborative filtering based recommender systems are currently indispensable function of commercial systems in various fields, being a useful service by providing customized products that users will prefer. However, there is a high possibility that the prediction of preferrable products is inaccurate, when the user's rating data are insufficient. In order to overcome this drawback, this study suggests a stepwise method for prediction of product ratings. If the application conditions of the prediction method corresponding to each step are not satisfied, the method of the next step is applied. To evaluate the performance of the proposed method, experiments using a public dataset are conducted. As a result, our method significantly improves prediction and precision performance of collaborative filtering systems employing various conventional similarity measures and outperforms performance of the previous methods for solving rating data sparsity.

RNN 기반 360°영상에서의 Saliency map 예측

이수정(Lee Soojung),이주형(Lee Joohyung),이준영(Lee Joonyoung),임가은(Lim Gaeun),김동호(Kim Dongho) 한국통신학회 2023 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2023 No.2

추천 시스템을 위한 퍼지로직의 활용

이수정(Soojung Lee) 한국컴퓨터정보학회 2018 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.23 No.8

Many of the current successful commercial recommender systems utilize collaborative filtering techniques. This technique recommends products to the active user based on product preference history of the neighbor users. Those users with similar preferences to the active user are typically named his/her neighbors. Hence, finding neighbors is critical to performance of the system. Although much effort for developing similarity measures has been devoted in the literature, there leaves a lot to be improved, especially in the aspect of handling subjectivity or vagueness in user preference ratings. This paper addresses this problem and presents a novel similarity measure using fuzzy logic for selecting neighbors. Experimental studies are conducted to reveal that the proposed measure achieved significant performance improvement.

협력 필터링을 위한 공통 평가치 분리 기반의 새로운 유사도 척도

이수정(Soojung Lee) 한국컴퓨터정보학회 2021 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.26 No.11

추천 시스템의 여러 구현 기법들 중 협력 필터링은 과거 평가 이력을 토대로 유사성이 높은 인접 이웃들을 선정하여, 그들이 선호했던 상품들을 추천하는데, 많은 상업 사이트에서 성공적으로 활용되고 있다. 유사도의 정확한 측정은 시스템의 성능을 좌우하는 매우 중요한 요소이다. 기존에 다양한 방식의 유사도 척도들이 개발되었는데, 대개 전통적인 유사도 척도와 기개발된 여러 계수들과의 통합 방식이었다. 본 연구에서는 새로운 방식의 유사도 척도를 제안한다. 두 사용자 간의 공통 평가 영역을 평가치 크기에 따라 분할하여 각 부분 영역별로 유사도를 측정하고 이들을 가중 통합함으로써, 유사한 영역이 구체적으로 파악되어 최종 유사도값에 반영된다. 두 종류의 개방형 데이터셋을 활용한 성능을 측정하였고, 그 결과 특히 밀집 데이터셋에서 제안 방법의 예측 정확도, 순위 정확도, 평균 정밀도 성능이 기존보다 우수하였다. 제안 척도는 다양한 상업 시스템에서 사용자들의 선호에 보다 적합한 상품을 추천하는데 유용하게 활용될 것으로 기대한다. Among various implementation techniques of recommender systems, collaborative filtering selects nearest neighbors with high similarity based on past rating history, recommends products preferred by them, and has been successfully utilized by many commercial sites. Accurate estimation of similarity is an important factor that determines performance of the system. Various similarity measures have been developed, which are mostly based on integrating traditional similarity measures and several indices already developed. This study suggests a similarity measure of a novel approach. It separates the common rating area between two users by the magnitude of ratings, estimates similarity for each subarea, and integrates them with weights. This enables identifying similar subareas and reflecting it onto a final similarity value. Performance evaluation using two open datasets is conducted, resulting in that the proposed outperforms the previous one in terms of prediction accuracy, rank accuracy, and mean average precision especially with the dense dataset. The proposed similarity measure is expected to be utilized in various commercial systems for recommending products more suited to user preference.

일반적 모델의 분산 교착상태의 신속한 해결 기법

이수정(Soojung Lee) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.31 No.5·6

일반적 모델 기반의 분산 교착상태 문제를 해결하기 위한 대부분의 알고리즘들은 diffusing computation이라는 기법을 이용하였는데 이 기법의 주된 특징은 PROBE를 전파하고 그에 따른 응답 메시지에 교착상태 발견에 필요한 정보를 전달하는 것이다. 신속한 교착상태의 발견은 매우 중요하기 때문에 본 연구에서는 응답 메시지 대신 PROBE 상에 교착상태 발견을 위한 정보를 전달하게 한다. 이는 응답 메시지의 역전송 과정을 불필요하게 하기 때문에 기존 알고리즘에 비해 시간을 거의 두 배로 단축시키는 결과를 가져온다. 또한, 기존 알고리즘은 단지 알고리즘이 한번만 실행되는 경우를 고려하였으나 본 연구에서 제시한 알고리즘은 동시 수행하는 경우를 효율적으로 처리하여, 교착상태를 발견하는 시간을 더욱 단축시킬 수 있다. 제안된 알고리즘의 성능은 시뮬레이션을 통하여 타알고리즘들과 비교하였다. Most algorithms for handling distributed deadlock problem in the generalized request model use the diffusing computation technique where propagation of probes and backward propagation of replies carrying dependency information between processes are both required to detect deadlock. Since fast deadlock detection is critical, we propose an algorithm that lets probes rather than replies carry the information required for deadlock detection. This helps to remove the backward propagation of replies and reduce the time cost for deadlock detection to almost half of that of the existing algorithms. Moreover, the proposed algorithm is extended to deal with concurrent executions, which achieves further improvement of deadlock detection time, whereas the current algorithms deal only with a single execution. We compare the performance of the proposed algorithm with that of the other algorithms through simulation experiments.

사용자 기반의 협력필터링 시스템을 위한 유사도 측정의 최적화

이수정 ( Soojung Lee ) 한국컴퓨터교육학회 2016 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.19 No.1

협력 필터링 기반의 추천시스템에서 유사도 측정은 시스템의 성능에 큰 영향을 미치는데, 이는 유사한 다른 사용자들로부터 항목을 추천받기 때문이다. 본 연구에서는 전통적인 유사도 측정 방법의 가장 큰 문제인 데이터 희소성을 극복하기 위해, 기존의 유사도 측정값과 공통평가항목수의 반영값을 최적으로 결합하는 새로운 유사도 측정방식을 제안한다. 제안 방식의 성능 평가를 위해 다양한 조건으로 실험한 결과 기존 방식들보다 우수한 예측 정확도를 나타냈으며, 구체적으로 전통적인 피어슨 상관보다 최대 약 7%, 코사인 유사도보다는 최대 약 4% 향상된 결과를 보였다. Measuring similarity in collaborative filtering-based recommender systems greatly affects system performance. This is because items are recommended from other similar users. In order to overcome the biggest problem of traditional similarity measures, i.e., data sparsity problem, this study suggests a new similarity measure that is the optimal combination of previous similarity and the value reflecting the number of co-rated items. We conducted experiments with various conditions to evaluate performance of the proposed measure. As a result, the proposed measure yielded much better performance than previous ones in terms of prediction qualities, specifically the maximum of about 7% improvement over the traditional Pearson correlation and about 4% over the cosine similarity.

기업시민행동인 CSR 활동이 종업원의 조직시민행동을 유발하는 조건과 과정에 관한 연구

이수정(Lee, Soojung),윤정구(Yoon, Jeongkoo) 한국인사관리학회 2013 조직과 인사관리연구 Vol.37 No.2

본 연구에서는 기업이 사회에 대해서 행하는 시민행동인 사회적 책임 (Corporate Social Responsibility, 이하 CSR)활동이 그 기업에 속한 종업원들의 회사와 동료종업원들에 대한 조직시민행동 (Organizational Citizenship Behavior, 이하 OCB)을 도출해 내는 과정과 조건에 대해서 탐구한다. 조건에서는 종업원들의 자사의 CSR에 대한 정당성을 어떤 종류로 이해하는지에 따라서 그 결과가 달라질 것으로 예측하고, 정당성이 조직시민행동에 미치는 과정의 설명변수로써는 조직동일시라는 변수를 도입한다. CSR이 과연 자사의 조직운영에 어떤 정당성의 측면을 가지고 있는지는 두 종류로 다시 설명된다. 하나는 자사의 CSR활동에 대해 종업원들은 이를 경제적 이득이나 경쟁력 강화를 위한 수단적 정당성을 가진 활동으로 이해하는지 아니면 조직의 미션, 비전, 가치 등을 구현하기 위한 표출적 정당성을 가진 활동으로 이해하는지이다. 본 연구에서는 CSR활동에 대한 이와 같은 종업원의 수단적 정당성 인식을 모방적 동형화라는 개념으로 정형화하고 표출적 정당성의 측면은 조직정당성으로 정형화 하였다. 본 논문에서는 종업원이 자사의 CSR활동을 수단적인 모방적 동형화 측면에서 진행되는 활동으로 인식하게 될 경우 종업원의 OCB는 감소할 것이라 예측하고 있다. 반면, 종업원이 자사의 CSR활동을 조직정당성 측면에서 표출적 활동으로 귀인하게 될 경우 종업원의 OCB는 증가할 것으로 예측하고 있다. 또한, 본 연구에서는 종업원이 조직과 일체감을 느끼는 정도에 대한 지각인 조직동일시가 정당성과 OCB 간의 관계를 매개해줄 것으로 설명하고 있다. 이러한 주장을 검증하고자 본 연구에서는 DJSI (Dow Jones Sustainability Index) Korea 2009에 선정된 최우수기업 41개 중 38개 기업의 405명의 종업원을 대상으로 설문조사를 실시하였다. LISREL분석 결과, 자사의 CSR활동이 모방적 동형화에 의해 이루어지는 것으로 종업원이 CSR의 정당성을 이해할 경우, 이는 이들의 조직동일시를 통하여 OCB를 감소시키는 것으로 나타났다. 반대로, CSR활동이 조직정당성에 근거하여 시행되는 것으로 종업원이 이해하는 경우에는 조직과의 동일시정도가 증가하고, 그 결과 이들의 OCB도 증가함을 발견하였다. 본 논문의 결론에서는 이와 같은 주요한 발견들이 가지는 의미에 대해서 심층적으로 토의를 진행하였다. This study examines the conditions under which and processes through which employees' perceived legitimacy of corporate social responsibility (CSR) affects their organizational citizenship behavior (OCB). Assuming that employees as insiders have better and more accurate information on corporate social responsibility compared to other external stakeholders such as stockholders and customers, their own understanding of firms' CSR legitimacy becomes a key factor affecting their attitudes or behaviors toward their firm. Employees usually perceive their company's CSR as either an instrumental effort to get legitimacy from the institutional environment or an expressive effort to realize their firm's management moral philosophy. This study conceptualizes these perceptions as mimetic and organizational legitimacy respectively. Companies acquire mimetic legitimacy, when they imitate the CSR of dominant companies in their environment for instrumental gains. Instead, they acquire organizational legitimacy when they adopt CSR as a means to express their organizational moral philosophy. We predict that when employees perceive their company's CSR as an effort to acquire mimetic legitimacy, they are less likely to engage in OCB. On the other hand, when they perceive that their firm's CSR as an effort to acquire organizational legitimacy, they are more likely to show OCB. We also predict that organizational identification will mediate the effects of legitimacy on employees' OCB and that the negative effect of mimetic legitimacy on employees’ organizational identification is greater when the organizational legitimacy is low. To test these hypotheses, we sampled 405 employees from 38 companies that are listed on DJSI (Dow Jones Sustainability Index) Korea in 2009. LISREL analyses confirmed most of hypotheses. As predicted, mimetic legitimacy decreases employees' OCB while organizational legitimacy increases it. The findings also confirmed that the effect of legitimacy on OCB was mediated by employees’ organizational identification. We discussed implications of findings in more detail.