기업의 위기대응전략에 대한 소셜 미디어 이용자의 반응 연구

김보라,김우희,정윤혁,Kim, Bora,Kim, Woohee,Jung, Yoonhyuk 한국빅데이터학회 2017 한국빅데이터학회 학회지 Vol.2 No.1

The importance of online communication is getting increased by the rapid growth of smartphone supply and Social Network Service (SNS) use. Catching up with the trend, firms are actively use SNS to improve brand image, promote products, and communicate with customer. On the one hand, SNS is the channel for firms' marketing activities, but on the other, it is also the channel where the events related to the firms propagate in real time. Firms are led to unexpected state of crisis, when events are quickly spread out on SNS. Then firms are assessed their image by the way they deal with the state of crisis. This paper proposes to figure out user response on SNS according to each crisis response strategies by analyzing event-related twitter data when crisis situations of firms arise. We classify crisis response strategies into response attitude, defensive and accommodative response, and response speed, fast and slow response. This paper suggests optimal crisis response strategy to firms regarding state of crisis propagated on SNS. 기업은 자사의 브랜드 이미지 제고, 제품의 홍보와 고객관리를 위해 소셜 네트워크 서비스를 적극적으로 활용하고 있다. 나아가 기업의 위기상황에 대한 실시간 대응 채널로서 소셜 네트워크 서비스의 사용은 확장되고 있다. 특히, 기업의 예상치 못한 위기상황이 소셜 네트워크 서비스를 통해 전파되는 경향이 있다는 점에서 기업의 소셜 네트워크 서비스를 통한 위기대응은 효과적이다. 이러한 대응은 소비자의 기업의 이미지 형성에 큰 영향을 끼친다. 본 연구는 기업의 소셜 네트워크 서비스 대응 사례를 태도(수용적 vs. 방어적)와 속도(빠른 대응 vs. 느린 대응)로 구분하여 소셜 네트워크 서비스 상의 위기 관련 트위터 버즈의 지속기간을 분석하였다. 12개의 기업 위기 대응 사례에 대한 트워터 데이터를 분석자료로 하여 분석하였다. 분석결과는 기업의 위기대응 전략 수립 및 위기별 대응전략 수립에 기본자료로 활용될 수 있다.

크리스마스 시즌 윈도우 디스플레이에 나타난 의외성

김보라,윤정아,이연희,Kim, Bora,Yoon, Jung-A,Lee, Younhee 복식문화학회 2017 服飾文化硏究 Vol.25 No.5

The purpose of this study was to propose various directions for effectively proposing window displays that satisfy changing consumer needs by investigating and analyzing the characteristics of unexpected expressions used in recent Christmas windows. Research was conducted by investigating unexpectedness in window displays through literature reviews and previous studies. To observe unexpectedness in Christmas windows, website-based case images of window displays from the six years between 2010 and 2015 were collected from the department stores of Bergdorf Goodman, Printemps, Selfridges, and Isetan. Unexpected expressions in department-store Christmas window displays could be categorized into four expressive methods of hybrid expressions, figurative expressions, amusing expressions, and exaggerative expressions. The results were as follows: First, hybrid expressions are interpreted by consumers as having new or diverse meanings that change the original external forms of subjects or objects. Second, Christmas colors are used in the window backgrounds' figurative expressions, but these windows do not use excessive expressions; furthermore, these windows personify people as animals and anthropomorphize animals as people, using subjects to depict other subjects to show unfamiliar images. Third, amusing expressions are used to decorate windows with unique and novel ideas that provide stimulation and amusement for customers and capture their attention through the composition of windows that entail childish props and elements that create funny. Fourth, exaggerative expressions deliberately stretch and expand subjects or objects in windows to elicit customers' curiosity and interest through emphasis.

마우스 태자의 골격 형성

김보라,오승현,윤여성,성제경,Kim, Bora,Oh, Seung-hyun,Yoon, Yeo-sung,Seong, Je Kyung 대한수의학회 2001 大韓獸醫學會誌 Vol.41 No.3

This study was conducted to observe the bone and cartilage formation of mouse fetuses. Mouse litters were sacrificed at pregnant 14th and 18th day and examined for gross skeletal formation using cartilage and bone staining. We identified well developed cartilage formation at the 14th pregnant day in mouse fetus. However mouse fetus at the 14th pregnant day did not show any part of bone formation. At 18th pregnant day, mouse fetus showed well developed body shape and bone and cartilage formation. This results will provide basic information for the evaluation of mouse malfromation and impairment of skeleton formation. Further study will be needed for exact explanation of bone formation from cartilage portion.

딥러닝을 이용한 유방조영술의 종양 분할

김보라(BoRa Kim),김혜원(HyeWon Kim),김재희(JaeHee Kim),장설봉(Xuefeng Zhang),김용수(Yong Soo Kim) 한국지능시스템학회 2021 한국지능시스템학회논문지 Vol.31 No.1

유방 종양은 유방암의 증상 중 하나이며 유방암은 여성에게서 흔히 발병하는 질병이다. 유방 종양은 초기 검사인 유방조영술에서 발견되므로 초기 진단이 매우 중요하다. 하지만 유방 종양을 탐지하는 것은 전문가에게도 어려운 일이다. 최근 딥러닝을 사용하여 유방조영술영상에서 병변을 찾으려는 노력이 이루어지고 있으며 본 논문에서는 딥러닝을 사용하여 유방조영술 영상에서 유방 종양을 분할하고자 한다. CBIS-DDSM(Curated Breast Image Subset of Digital Database for Screening Mammography) 데이터를 수집하고 데이터에 전처리를 시행한다. 의미론적 분할 모델인 FCN(Fully Convolutional Network), U-Net과 CNN(Convolutional Neural Network) 백본망인 VGGNet(Visual Geometry Group Net), EfficientNet 모델의 조합으로 4개의 모델을 구성하여 학습 기법을 사용하여 학습한다. 평가 데이터를 통해 유방 종양이 예측된 마스크와 유방 종양을 나타내는 실제 마스크를 사용하여 얼마나 유사하게 분할하였는지 시각화하고 구성한 모델의 성능을 비교한다. U-Net-EfficientNet 모델이 85.91%로 가장 높은 성능을 보여주었고, U-Net-VGG-Net 모델이 63.56%로 가장 낮은 성능을 보여주었다. Breast tumor is one of the symptoms of breast cancer. And breast cancer is a common disease in women. Initial diagnosis is very important because breast tumors are found by mammography, which is an initial examination. However, detecting breast tumor is difficult even for experts. Efforts have recently been made to use deep learning to look for lesions in mammographic images. Many papers used deep learning to isolate breast tumors from mammographic images. We collect CBISDDSM(Curated Breast Image Subset of Digital Database for Screening Mammography) data and preprocess the data. Semantic segmentation model, which is FCN(Fully Convolutional Network) and U-Net, is combined with CNN(Convolutional Neural Network) backbone, which is VGGNet(Visual Geometry Group Net) and EfficientNet, to construct four models. The four models are trained using learning methods. The evaluation data are used to visualize the similarity between the segmented result using a predicted mask and the actual mask showing breast tumors. The performances of the constructed models are compared. The U-Net-EfficientNet model showed the highest performance at 85.91%, and the U-Net-VGGNet showed the lowest performance at 63.56%.

장거리 부정극어 허가 구문의 통사구조 러시아어와 마케도니아어를 중심으로

김보라 ( Bora Kim ) 한국외국어대학교 언어연구소 2016 언어와 언어학 Vol.0 No.73

This paper aims to examine the structures of non-finite clauses which allow a long-distance NPI licensing. In Russian, the long-distance NPI licensing is approved even though the negative particle and the NPI item are located across a clause. In order to explain why the long-distance NPI licensing is approved in the sentences with an infinitival complement, this paper follows the negative licensing mechanism according to Brown (1999): the [NEG] feature checking occurs within a CP phase. The checking configuration between a head of NegP and an NPI item is possible across an infinitival clause. Macedonian da clauses lack an overt subject and tense just like Russian infinitival clauses, and also allow the long-distance NPI licensing. The reason why the long-distance NPI licensing is approved is that a da clause does not project a CP, or it is not a strong CP phase. Therefore, the Phase-Impenetrability Condition is not applied in a da clause.

새만금 외해역 조간대 침·퇴적이 대형저서동물 군집에 미치는 영향

김보라(Bora Kim),류종성(Jongseong Ryu),최경식(Kyungsik Choi) 한국해양환경·에너지학회 2018 한국해양환경·에너지학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.5

고채도 단색과 배색의 안정감

김보라(Bora Kim),박영경(YungKyung Park) 한국색채학회 2019 한국색채학회 학술대회 Vol.2019 No.12

이 연구에서는 일반적으로 불안정하다고 생각되는 고채도의 단색과 배색에 대한 안정감을 확인해보려고 하였다. 조사를 위해 사용된 샘플은 Red, Yellow Red, Yellow, Green Yellow, Green, Blue Green, Blue, Purple Blue, Purple, Red Purple 10가지 색상을 기준으로 가장 채도가 높은 색을 선정하여, 단색 10개, 배색 90개, 총 100개의 샘플로 구성하였다. 이 샘플을 사용하여 20~30대 여성 46명을 대상으로 ‘안정적이다’ 평가 어휘에 따라 안정감을 5점 리커트 척도로 응답하게 하였다. 조사 결과, 고채도 단색의 안정감 평가 결과에서 ‘안정적이다’라고 평가된 단색은 G, B, PB, ‘안정적이지 않다’라고 평가된 단색은 R, YR, GY, RP임을 확인하였다. 그리고 고채도 배색의 안정감 평가 결과 G, BG, B를 기준으로 제작한 샘플이 ‘안정적이다’라고 평가된 샘플이 많았고, R, YR, GY, RP를 기준으로 제작한 샘플이 ‘안정적이지 않다’라고 평가된 샘플이 많았음을 확인하였다. 전체적으로 고채도 단색과 배색의 안정감 결과를 비교해보면, 고채도 배색을 구성하는 각각의 고채도 단색이 고채도 배색에 영향을 주기 때문에 고채도 단색과 배색 사이에서의 안정감은 어느 정도 예측이 가능하다는 것을 확인하였다.

키르기스어 표기체계 및 외래어에 나타나는 러시아어적 요소와 언어정체성

김보라(Bora Kim) 한국슬라브유라시아학회 2015 슬라브학보 Vol.30 No.2

Kyrgyz language was written with the Arabic alphabet from 18th century to 1927, with the Latin from 1927 to 1940, and with the Cyrillic from 1941. Some letters which express foreign phonemes must have been included in the Kyrgyz writing system due to the language policies strongly influenced by its political situation. From the 1940s, there have been significant changes in the Kyrgyz writing system depending on whether to actively include Russian phonological elements or not. Thus this study aims to identify language internal changes ultimately affected by the changes of the Kyrgyz writing system. First, the Kyrgyz phonological system and its characteristics are listed and analyzed. Second, conformity of the Arabic, Latin and Cyrillic writing system to Kyrgyz language is evaluated. Third, phonological and orthographical introductions in Kyrgyz teaching materials for foreigners are examined based on the changes of language policy in the 1990s and 2000s. Finally, aspects of loanword orthography are investigated in the Kyrgyz language.

단어임베딩을 활용한 러시아어 어휘의미 연구

김보라 ( Bora Kim ) 한국외국어대학교(글로벌캠퍼스) 러시아연구소 2021 슬라브연구 Vol.37 No.4

본 연구는 기계학습을 이용한 자연어 처리 방법의 하나인 단어임베딩의 개념, 방법과 종류를 기술하고 더 나아가 러시아어의 단어임베딩을 활용해 일반언어학에서 어떠한 어휘의미 연구를 할 수 있는지를 주된 논의의 대상으로 삼는다. 단어임베딩은 큰 규모의 코퍼스를 대상으로 하여 기계학습 방식으로 대상 언어를 모형화하는 기법이다. 기계학습에 기반한 단어임베딩은 언어학적인 측면에서 어떤 의미가 있는지, 장점과 한계는 무엇인지 등에 대하여 단어유사도 평가와 단어유추 평가를 통해 논의할 수 있다. 단어유사도 평가는 임베딩의 품질 평가뿐만 아니라 단어 간 유사도를 정량적인 수치로 보여줌으로써 유의어의 변별적 특성을 밝힐 수 있다는 점에서 언어학적으로 분석해 볼 가치가 있으며 단어 유추평가는 갑과 을의 관계는 병과 정의 관계와 같다는 의미론적 유추에서 단어 벡터간 계산을 통해 단어들 사이의 의미적 문법적 관계를 도출해 낼 수 있다. This study examines the concepts and types of word embeddings, which is one of the natural language processing methods based on machine learning. This kind of a lexical semantic research can be conducted in general linguistics with Russian word embedding. Word embedding is a technique for modeling a target language based on the machine learning. The study discusses strengths and limitations of word embeddings in terms of word similarity and word inference evaluation. Word similarity evaluation is worth analyzing linguistically in that it can reveal the discriminative characteristics of synonyms by not only evaluating the quality of word embeddings, but also showing the semantic similarity among words with a quantitative value. Semantic and grammatical relationships between words can be displayed by calculating word vectors based on the semantic analogy of relationships.

Acoustic technology-assisted rapid proteolysis for high-throughput proteome analysis

Bora Kim(김보라),Trang Tran Huyen(천후엔창),Na-Young Han(한나영),Jong-Moon Park(박종문),Ungsik Yu(유웅식),Hookeun Lee(이후근) 한국분석과학회 2011 분석과학 Vol.24 No.6