Earticle

게임의 눈부신 산업적 성장과 함께 게임을 하나의 학문으로 체계화하려는 시도가 활발 해지고 있다. 특히 게임이 새로운 학문 분야로 인정받기 위해서는 다른 학문과 구별될 수 있는 학문 정체성을 밝혀 내는 것이 반드시 요구된다. 본 연구는 학문으로서 게임의 정체성을 알아보기 위해 학문, 지식을 체계화한 학문, 문헌, 연구 분류체계 표준에 나타 난 게임의 개념과 다른 분류요소와의 관계를 정리하고 이를 오늘날 지식체계의 철학적 근간인 아리스토텔레스의 개념을 사용하여 분류하였다. 다양한 지식분류체계에서 게임의 개념을 정리한 결과 비평의 대상, 전자화된 놀이, 문화 상품과 같이 다양하며 일치된 견 해가 존재하지 않았다. 그러나 다양한 개념은 결국 아리스토텔레스의 인간의 삶과 지식 에 대한 철학적 개념 중 만들고 제작하는 것에 중심을 두는 포에이시스와 이를 실현하기 위한 실용적 지식인 테크네로 정리될 수 있었다. 더 지식분류체계에 드러난 게임의 관계 를 포함하여 분석하면 단순하게 포에이시스의 영역이 아니라 실천을 의미하는 프락시스 의 영역에 걸쳐 있는 것을 알 수 있었다. 후속 연구를 통해 향후 이러한 두가지 개념이 다양한 게임 연구 및 교육활동에서 어떻게 구체화되거나 적용될 수 있는지 탐구함으로 써 게임의 학문정체성을 정의하는데 도움을 줄 것으로 기대할 수 있다.

Despite the growth of games in industry and academic fields, there are few studies on the digital game's disciplinary identity. In this research, characteristics and knowledge relation of digital game in knowledge classification system were analyzed with the identity perspective using Aristotle's notion of human life. As a result, there were no diverse digital game concepts in various knowledge classification systems, such as the object of criticism, electronic play, and cultural products. However, different ideas can be concluded as a kind of Poiesis, which means "a life that makes" in Aristotle's notion of human life and knowledge. Including relation of other entity in same knowledge classification level, digital game's identity can be not only Poiesis but Praxis, which interpreted as "a life of doing/to do/to act," which means considering what is good to be able to live as a human. The changed concept of criticism and play activity is regarded as not Poiesis but Praxis in today. Accordingly, digital games' identity is thus far recognized as somewhere between Poiesis and Praxis. This study's results can be used to develop academic research identity for game and convergence content curriculum design. This study analyzed only South Korean cases; further studies on other countries' subjects are required to generalize the results.

A plethora of big data applications are emerging and being researched in the computer science community which require online classification and pattern recognition of huge data pools collected from sensor networks, image and video systems, online forum platforms, medical agencies etc. However, as an NP hard issue data mining techniques are facing with lots of difficulties. To deal with the hardship, we conduct research on the novel algorithm for data mining and knowledge discovery through network entropy. We firstly introduce necessary data analysis techniques such as support vector machine, neural network and decision tree methods. Later, we analyze the organizational structure of network graphical pattern with the knowledge of machine learning methodology and graph theory. Eventually, our modified method is finalized with decision and validation implementation. The simulation results of our approach on different databases show the feasibility and effectiveness of our proposed framework. As the final part, we provide our conclusion and prospect.

본 연구에서는 기존 지식맵을 형태적으로 분류하고 추가적으로 개발되어야 할 지식맵의 유형을 제시함과 동시에 정보분석 관점에서 활용할 만 한 가치가 있는 과학기술 지식맵 모델을 도출하였다. 기존 연구에서 나타난 지식맵의 정의들을 살펴보고 본 연구에서의 정의와 범위를 다시 정리하였다. 또한 육하원칙을 정보속성으로 취하고 이를 기반으로 주요 과학기술 지식맵을 그 형태에 따라서 단순 도표, 트렌드 지식맵, 분포도 지식맵, 네트워크 지식맵으로 분류하였다. 네 가지 과학기술 지식맵 유형에 따라 주요 지식맵의 세부 모델을 정리하고 추가적으로 개발이 필요한 지식맵 모델의 유형도 제시하였다. 마지막으로 정보분석 관점에서 유용한 13가지 지식맵 모델 사례를 도출하고 각 세부 모델에 대한 지식맵의 유형, 정보 항목, 모델의 설명 및 활용 목적 등을 제시하였다.

Knowledge maps for science and technology are used extensively in the research projects. However, they are not organized systematically and are not necessarily suitable to be used in the research projects. Therefore, this study aims to organize the knowledge maps in order to support scientific research projects. To this end, the existing knowledge maps for science and technology are classified as one of four types based on data representation methods; the frequency summary map, trend summary map, distribution-based knowledge map and network-based knowledge map. Additionally, by summarizing and classifying the knowledge maps through the principle of 'five w's and one h', the unexplored area are investigated. Finally, some examples of useful knowledge maps in terms of data analysis are provided with details such as definitions, components and utilization purposes. These findings may be a starting point for future research into a better understanding of knowledge maps for science and technology.

본 연구는 장자 내편 7편에 출현하는 인간 및 비인간 존재와 이들 사이의 의미 관계를 지식 그래프로 구축하고, 다축 분류와 네트워크 분석을 통해 내편의 사유 소통 방식을 고찰하는 데 목적이 있다. 기존의 장자 연구가 주로 철학적 개념 해석이나 특정 인물 유형의 분석에 집중해 왔다면, 본 연구는 텍스트 안에 배치된 출현 존재들과 그 관계 구조에 주목함으로써 장자 사유가 어떠한 관계망을 통해 전달되는지를 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 장자 내편 7편에서 인물 125명과 비인간 존재 22개체, 총 147개체를 추출하여 노드로 설정하고, 의미관계 127건과 편 출현 관계 169건을 엣지로 구축하였다. 또한 출현 존재는 존재론적 층위, 서사 기능, 명명 방식의 세 축으로 분류하였으며, 의미 관계는 텍스트 실현 양태와 관계 내용 영역의 두 층위로 나누어 분석하였다. 이러한 분류 체계를 통해 개별 존재의 고정적 속성뿐 아니라, 편별로 변화하는 서사 기능과 관계의 의미론적 성격을 함께 파악하고자 하였다. 분석 결과, 허구 인물이 전체 인물의 49.6%, 출현 빈도 기준으로는 50.3%를 차지하여 내편의 우언적 성격을 수치적으로 확인할 수 있었다. 또한 무명 인물은 모두 세속 입장 대변자로 기능하며, 이름의 부재가 특정한 서사 전략과 연결되어 있음을 보여주었다. 한편 공자는 내편의 의미 관계망에서 가장 높은 연결 중심성을 보이며, 일방적 권위자가 아니라 가르치고 비판 받는 양방향적 허브로 기능하였다. 편별 관계 분석에서는 각 편이 고유한 소통 양식, 즉 ‘관계 지문’을 지니고 있음이 확인되었다. 특히 ‘대화적×도의 전달’과 ‘서사적×지적 교류’의 구조적 공백은 도는 말로 직접 전달되지 않으며, 앎은 발화적 상호작용 없이 교환되지 않는다는 장자의 인식론적 특징을 드러낸다. 이상의 분석을 통해 본 연구는 장자 내편의 사유가 단일한 주체의 직접 발화가 아니라, 인간과 비인간 존재, 역사 인물과 허구 인물, 발화자와 비발화자 사이의 다층적 관계망을 통해 우회적으로 소통됨을 밝혔다. 나아가 지식 그래프 기반의 네트워크 분석이 고전 텍스트의 인물 배치와 의미 구조를 해명하는 유효한 방법론이 될 수 있음을 제시하고자 하였다.

This study examines the modes of thought communication in the Inner Chapters of the Zhuangzi by constructing and analyzing a knowledge graph of human and non-human entities appearing in the text. Rather than reading the Zhuangzi only through philosophical concepts or individual anecdotes, this study focuses on the structural relationships among the entities through which Zhuangzian thought is indirectly articulated. The dataset consists of 147 entities, including 125 human figures and 22 non-human beings, extracted from the seven Inner Chapters. These entities are modeled as nodes, while 127 semantic relations and 169 chapter-appearance relations are modeled as edges. To capture the complex textual functions of these entities, this study adopts a multi-axial classification system. The nodes are classified according to three axes: ontological status, narrative function, and naming type. The semantic relations are further classified according to two layers: mode of textual realization and content domain. The analysis yields several findings. First, fictional figures account for 49.6% of all human figures and 50.3% of all appearances, quantitatively supporting the centrality of allegorical discourse in the Inner Chapters. Second, all anonymous figures function as representatives of worldly perspectives, suggesting that the absence of names operates as a deliberate narrative strategy. Third, Zhongni appears as the most central hub in the semantic network, functioning not as a one-sided authority but as a bidirectional node who both teaches and is challenged. Fourth, each chapter displays a distinct “relation signature,” in which specific modes of communication correspond to its thematic orientation. Finally, the structural absence of “dialogical transmission of the Dao” and “narrative intellectual exchange” suggests that, in the Zhuangzi, the Dao is not transmitted directly through speech, while knowledge cannot be exchanged without communicative interaction. By moving beyond co-occurrence-based character network analysis, this study demonstrates that semantic knowledge graphs can reveal how authority is displaced, how thought circulates through borrowed voices, and where communication reaches its own limits in the Inner Chapters of the Zhuangzi.

이 연구는 감성분석용 지식사전 구축에서 극성의 정도성을 반영하기 위한 기초연구로서, 전자제품 도메인을 중심으로 상품평 말뭉치를 분석하여 극성의 정도성을 7단계로 세분화하고 각 단계에 해당하는 주요 표현들을 유형화하였다. 기존 감성분석 연구들이 감성의 정도성 차이를 충분히 반영하지 못했던 점을 보완하고자, 본 연구는 단순한 극성 분류를 넘어서 극성의 정도성 차이를 정밀하게 반영할 수 있는 분류 체계를 제안하였다. 또한 극성의 정도성에 대하여 정의하고 실제 리뷰 문서를 대상으로 감성분석을 수행하여 극성의 정도성에 영향을 미치는 의미적 특성과 형태·통사적 요인에 대해 면밀하게 살펴보고 분석하여 제시하였다. 이러한 분석 결과는 향후 감성분석 지식사전 구축 시 극성 정도성 분류 기준 마련에 실질적인 기초 자료로 활용될 수 있다. 다만 본 연구는 실제 모델 구현이나 실증 분석까지는 수행하지 못한 한계가 있으며, 이 지식사전의 활용 가능성은 후속 연구를 통해 검토되어야 할 것이다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 감성분석 고도화를 위한 기초 내용을 제공하였다는 점에서 의의를 가진다.

This study aims to incorporate sentiment intensity into the construction of a sentiment knowledge base. Focusing on the domain of consumer review, it analyzes product review corpus and proposes a seven?level sentiment intensity classification system. Each level is accompanied by representative expressions, allowing for a more fine?grained categorization beyond traditional polarity approaches. To overcome limitations of previous sentiment analysis research that overlooked variations in intensity, this study defines sentiment intensity and conducts analysis on real?world review documents, identifying semantic, morphological, and syntactic factors that influence the expression of intensity. The results of this study can serve as foundational resources for establishing sentiment intensity classification criteria in future knowledge base development. However, this research is limited in that it does not implement or empirically evaluate a sentiment analysis model using the proposed classification system. As a preliminary study, the practical applicability of the knowledge base should be examined in future research. Nevertheless, this study provides meaningful groundwork for enhancing the precision and depth of sentiment analysis.

최근 국내 전자통신 산업에서 지식과 기술 단위에서의 융합이 활발히 일어나고 있다. 이 같은 변화는 산업의 대부분을 차지하고 있는 중소기업들에게 엄청난 위협인 동시에 새로운 기회로 작용하고 있다. 특히 기존 지식과새로운 지식의 역할이 중요한데, 본 연구에서는 이들 지식 사이의 융합이 혁신성과에 미치는 영향에 주목하고 있다. IPC 공동출현 네트워크 개념을 활용하여 기업의 지식융합 특성을 ‘활용적’, ‘탐험적’ 그리고 ‘분산적’으로 구분하고, 이러한 특성들이 각각 활용적, 탐험적 혁신성과에 어떻게 영향을 미치는지에 대해 실증분석을 실시하였다. 이를 위해 NICE 평가정보에서 제공하는 한국표준산업분류(KSIC-9)(9차개정) 중 26(전자부품, 컴퓨터, 영상, 음향 및통신장비 제조업)과 28(전기장비 제조업)을 전자통신 산업으로 간주하고, 해당분류에 속한 중소기업들의 자료를 수집하였다. 분석 결과, 활용적인 지식융합은 활용적, 탐험적 혁신성과에 유의미한 영향을 주지 못하는 반면 탐험적지식융합은 활용적, 탐험적 혁신성과 모두 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편 분산적 지식융합은 활용적 혁신성과에는 긍정적인 영향을 주나, 탐험적 혁신성과에는 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 기업들은 한정된 자원 하에서 자신의 지식융합 특성을 파악하여 전략적으로 혁신을 추구할 필요가 있다는 전략적 시사점을 도출하였다.

Recently, convergence in knowledge and technology has been active in domestic electronics & telecommunication industry. These changes provide great opportunities as well as big threat to small and medium-sized enterprises(SMEs) which consist the most of the industry. In particular, since the role of existing and new knowledge is important, this study focus on the effect of convergence between these knowledge on innovation performance. Using IPC co-occurrence network, firms’ knowledge convergence characteristics can be divided into three types: ‘exploitative’ knowledge convergence, ‘exploratory’ knowledge convergence and ‘dispersive’ knowledge convergence. And how each characteristic affects exploitative and exploratory innovation is empirically analyzed. KSIC(Korea Standard Industrial Classification, 9th edition) code 26 and code 28 provided by the NICE Information Service are considered as a electronics & telecommunication industries. The results show that exploratory knowledge convergence has a significant and positive effect on exploitative and exploratory innovation each. And the dispersive knowledge convergence has only effect on exploitative innovation. Meanwhile the exploitative knowledge convergence has no significant effect on exploitative and exploratory innovation. According to these results, firms should recognize their characteristics of knowledge convergence and strategically pursue innovation with their limited resources.