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오경수(Kyung Soo Oh),천명재(Myung Jae Cheon),김희경(Hee Kyung Kim) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.7
정부가 정책PR을 수행하는 이유는 국민의 정책지지와 정부신뢰를 얻기 위한 것이다. 정책지지와 정부신뢰는 정부가 정책을 입안하고 수행하는데 원동력이 되기 때문이다. 이런 점에서 본 연구는 동반성장 정책을 중심으로 정책PR이 정책지지, 정부신뢰에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과, 첫째 동반성장 정책PR활동과 정책PR의 성과에 대해 긍정적인 인식을 가질수록 동반성장 정책과 동반성장 정책지지에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 동반성장 정책에 대해 긍정적인 인식을 가질수록 동반성장 정책지지가 높아졌다. 셋째, 동반성장 정책지지가 높을수록 정부신뢰(전문성, 윤리성, 신뢰성)에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이러한 결과는 정책PR이 정책지지, 정부신뢰를 이끌어내는 효과적 수단이라는 점을 보여준다. 나아가 정부신뢰제고를 위해서는 정책PR 뿐만 아니라 정책의 투명하고 공정한 집행이 뒷받침되어야 한다. Government has been doing policy PR to acquire policy support and government trust of people. Because it is believed that policy support and government trust of people can be a driving force of government activity. In this perspective, this study analyzed the effects of government’s policy PR on the policy support and government trust of people focusing on the corporation partnership policy. According to the results, first people who have more positive attitude to the policy PR activity and its result, they have more positive attitude to the policy and its support. Second, people who have positive attitude to the corporation partnership policy, they have more positive attitude to the policy support. Third, people who have more positive attitude to policy support, they have more government trust(professionalism, ethicality, reliability). These results show that policy PR is effective method for inducing policy support and government trust of people. And for improving government trust. it is needed not only policy PR but also fair and transparent execution of policy.
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Word2Vec을 이용한 웹 문서 클러스터링 시스템 구현
이현석 ( Hyun Seok Yi ),안성훈 ( Sung Hun Ahn ),이용환 ( Yong Hwan Lee ),천명재 ( Myung Jae Cheon ),박혁주 ( Hyeok Ju Park ),박미화 ( Mee Hwa Park ),이용규 ( Yong Kyu Lee ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
웹 문서 추천 시스템에서는 유사한 내용의 문서임에도 불구하고 URL이 달라서 다른 문서로 인식하여 사용자에게 추천하는 데이터 희소성 문제가 있다. 여기서 기존 연구들은 이 문제에 대한 해결 방법으로 TF-IDF를 이용하였으나 비용 및 시간의 한계가 있으며 유의어 분류 문제가 있다. 본 논문에서는 Word2Vec을 이용한 웹문서 학습 시스템을 통해 문제를 해결한다. 제안 시스템은 언론사의 뉴스를 수집하고 이를 정형화된 형식으로 분석하여 가공하는 전처리 과정을 거친 후 Word2Vec 학습을 통해 문서 벡터를 생성하고 이를 K-Means 클러스터링으로 유사 문서군으로 분류한다. 이 시스템을 이용하면 데이터 희소성 문제를 해결할 뿐만 아니라 연산량이 TF-IDF에 비해 줄어들고 유의어 분류 시 유사도가 높아지는 강점이 있다.
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