• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.228-230
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• 2015

방송 대본은 방송 콘텐츠에 대해 얻을 수 있는 가장 주요한 텍스트 데이터 중에 하나이다. 본 논문에서는 토픽 모델을 통해 방송 대본 분석을 수행하고 그 결과를 제시한다. 방송 대본을 토픽 모델로 학습하기 위해 대본의 장면 단위로 문서를 구성하여 학습하여 대본의 장면을 분석하고 등장인물 단위로 문서를 구성하여 등장인물을 분석하여 그 특징을 살펴본다. 토픽 모델을 사용하여 방송 대본을 분석하는 과정에서 방송 대본이 가지는 특징을 분석하고 그로부터 향후 연구방향에 대해 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.155-158
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• 2002

대본 연습을 하는데 배우들은 딴은 시간과 공간의 제약을 받는다. 또한 연습 도중에 대본의 내용을 수정하려면 모든 배우의 대본을 수정해야 하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 기반의 다자간 대본 연습 시스템을 구현한다. 이 시스템은 사용자가 웹에서 직접 XML 기반의 대본을 작성 편집할 수 있어 모든 배우의 대본을 수정할 필요가 없도록 해준다. 또한 데이터 동기화, 시간 공간 동기화, 이벤트 동기화 기법을 적용하여 여러 사용자가 통시에 연습할 수 있고, 웹 기반이므로 기준에 대본 연습에 따른 제한적인 시간과 공간의 문제를 해결할 수 있는 장점이 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.513-520
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• 2003

지금까지 연극의 대본을 XML을 이용하여 문서화하기 위한 연구는 있었으나, 시나리오 작가가 대본을 XML 형식으로 작성하도록 도와주는 문법 지향적인 편집 도구나 XML 형식의 대본을 활용하여 배우들이 연습할 수 있도록 지원하는 대본 연습 시스템에 관한 연구는 찾아볼 수 없었다. 따라서, 본 논문에서는 시나리오 작가가 웹에서 대본을 쉽게 작성할 수 있는 XML 기반의 문법 지향적 대본 편집기를 개발한다. 또한, 배우들이 동기화 쇼 기능을 이용하여 함께 연습할 수 있는 웹 기반 대본 연습 시스템을 구현하며, 이를 위해 필요한 클라이언트들간의 이벤트 동기화 모델을 제안하고, 성능 평가를 통하여 어떤 구현 기술이 가장 효율적인지를 보인다. 따라서, 이 시스템을 활용하면 시나리오 작가가 쉽게 XML 형식의 표준화된 대본을 작성하여 교환할 수 있을 뿐만 아니라, 이를 이용하여 배우들이 웹을 통해서 함께 연습할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.227-232
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• 2020

본 논문은 의미역 주석(Semantic Role Labeling) 자원인 FrameNet을 준구어 말뭉치인 드라마 대본에 주석하는 과정과 주석 결과에 대해 서술한다. 본 논문에서는 프레임 - 프레임 논항 구조의 주석 범위를 한 문장에서 여러 발화로 이루어진 장면 (Scene) 단위의 대본으로 확장하여 문장 내에서 생략된 프레임 논항(Null-Instantiated Frame Elements)을 장면 단위 대본 내의 다른 발화에서 복원하였다. 본 논문은 프레임 자동 분석기를 통해 동일한 드라마의 한국어, 영어 대본에 FrameNet 주석을 한 드라마 대본을 선발된 주석자에 의해 대상 어휘 적합성 평가, 프레임 적합성 평가, 생략된 프레임 논항 복원을 실시하고, 자동 주석된 대본과 주석자 작업 후의 대본 결과를 비교한 결과와 예시를 제시한다. 주석자가 자동 주석된 대본 중 총 2,641개 주석 (한국어 1,200개, 영어 1,461개)에 대하여 대상 어휘 적합성 평가를 실시하여 한국어 190개 (15.83%), 영어 226개 (15.47%)의 부적합 대상 어휘를 삭제하였다. 프레임 적합성 평가에서는 대상 어휘에 자동 주석된 프레임의 적합성을 평가하여 한국어 622개 (61.68%), 영어 473개 (38.22%)의 어휘에 대하여 새로운 프레임을 부여하였다. 생략된 프레임 논항을 복원한 결과 작업된 평균 프레임 논항 개수가 한국어 0.780개에서 2.519개, 영어 1.290개에서 2.253개로 증가하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제15권
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• pp.9-21
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• 1982

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.215-219
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• 2018

다중 화자 대화 속 인물 식별이란 여러 등장인물이 나오는 대본에서 '그녀', '아버지' 등 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물을 나타내는지 파악하는 문제이다. 대본 자연어 데이터만을 입력으로 하는 대화 속 인물 식별 문제는 드라마 대본에 대해서 데이터가 구축 되었고 이를 기반으로 여러 연구가 진행되었다. 그러나, 사람도 다중 화자 대화의 문장만 보고는 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물인지 파악하기 어려운 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 발화가 되는 시점의 영상 장면 정보를 추가적으로 활용하여 인물 식별의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 또한 기존 대화 속 인물 식별 연구들은 미리 정의된 인물을 대상으로 분류하는 형태로 접근해왔다. 이는 학습에 사용되지 않았던 인물이 나오는 임의의 다른 드라마 대본이나 대화 등에 바로 적용될 수 없다. 이에 본 논문에서는 영상 정보는 활용하되, 한번 학습하면 임의의 대본에 적용될 수 있도록 사전 인물 정보를 사용하지 않는 상호참조해결 기반의 인물 식별 방법도 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.470-472
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• 2022

최근 글로벌 OTT 서비스에서 한국드라마가 세계적 인기를 얻음에 따라 드라마 콘텐츠의 가치가 높아지고 있다. 드라마 대본은 드라마 제작에 있어서 핵심이 되는 데이터로, 특히 대사에는 인물의 특성이 잘 나타나 있다. 본 논문에서는 KoBERT 모델을 활용해 드라마 대사에서 인물의 특성 중 하나인 성별을 구분하고 실험 결과를 제시한다. KoBERT 모델로 대사의 성별을 분류한 뒤, 콘텐츠 분석과 인공지능 창작 측면에서의 활용 가능성에 대해 논의한다.

• 공연문화연구
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• 제35호
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• pp.229-247
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• 2017

본 연구는 유랑연희단체였던 포장극단의 연희활동과 그 과정에서 사용하였던 대본의 유형분석을 통해 이루어졌다. 포장극단의 활동은 1950년 대 전후를 기점으로 활발히 전개되었던 것으로 보인다. 이들은 여러 레퍼토리로 대중에게 다가갔으며, 그 과정에서 연극을 통해 인기를 얻었다. 이 연극에 사용되었던 대본의 유형을 이조극, 사극, 현대극 등 몇 가지로 나누어 볼 수 있는데 그 제목은 이전의 창극단과 여성국극단, 여성농악단에서 사용하였던 대본의 제목이 같거나 유사성을 보였다. 또한 대본의 주제와 소재, 등장인물이 일부 일치하는 등, 포장극단의 대본을 통해 이전의 연희활동을 살펴볼 수 있는 특성을 발견하였다. 또한 이러한 포장극단 대본의 특성이 유성기음반 목록에서도 그 특성을 찾아볼 수 있다. 이러한 1950년 대 전후의 포장극단의 대본의 유형에 나타난 특성과 유성기음반 목록 비교를 통해 극장과 영화, 유성기음반 등으로 다양한 형태의 흐름 속에서 대중문화의 변화상을 살펴볼 수 있다. 포장극단의 대본의 유형분석으로 이들의 활동이 1950년대 전후를 통해 이어져 온 것을 확인할 수 있다. 또한 전통적 소재를 공연에 레포토리로 구성하였던 협률사나 창극, 여성국극, 여성농악단을 통해 유추해 볼 수 있다. 이러한 것들은 점차적으로 대중의 요구에 따라 레포토리가 구성되고 내용이 변화하였기에 가능하였다. 이러한 변화를 유성기 음반에 삽입된 목록들을 통해서도 확인할 수 있다. 이전의 포장극 대본과 제목의 동일, 공연막, 소재의 유사점 등으로 연관성을 추측해볼 수 있다. 이러한 과정 속에서 포장극단의 연희활동 대본의 유형 속에서 대중문화의 관심과 흐름을 살펴볼 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.327-330
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• 2011

기계학습 기술이 발달함에 따라 기계학습은 제한된 상황에서 벗어나, 실생활과 비슷한 복잡하고 다양한 상황에서의 학습이 중요한 이슈가 되었다. 본고에서는 현실과 비슷한 상황을 도입하기 위하여 드라마를 사용한다. 드라마 내의 등장인물들은 말투, 어조, 관심주제와 같이 다양한 특성을 내재하고 있다. 등장인물들의 다양한 특성 중 관심주제는 대본 안에 글로 드러나 있으므로 기계학습을 통해 등장 인물의 인식에 활용할 수 있다. 최근, 확률그래프모델 분야에서 문서의 주제를 다루는 기법으로 자주 거론되는 토픽 모델 중 하나인 Author-Topic (AT) 모델은 등장인물의 관심주제를 학습하는 데에 적합하다. 본 논문에서는 AT 모델로 대본을 학습하고, 학습된 데이터 분포를 이용하여 장면에 등장하는 인물들을 인식하는 방법을 제시한다. 이 방법의 성능을 측정하기 위해, 미국 TV 드라마 'Friends' 대본 39편을 학습시키고, 장면에 대해 등장인물을 인식하는 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본고에서 Author-Topic 모델을 이용한 인물 인식 방법이 다수의 인물이 참여한 담화의 인물들을 인식하는데 강점이 있음을 확인할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권3호
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• pp.459-467
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• 2004

이 연구는 초등학교 과학 수업에 대본을 사용한 협동학습의 적용하여 그 효과를 조사하였다. 6학년 3개 학급 95명을 대상으로 '여러 가지 기체' 단원 총 9차시에 대하여 전통수업, 협동수업, 대본을 사용한 협동수업을 실시한 후, 학업 성취도, 과학 학습 동기, 과학 수업에 대한 태도를 비교하였다. 이원 공변량 분석 결과, 학업 성취도에서 수업 처치와 성취 수준 사이에 유의미한 상호작용 효과가 나타났다. 성취 수준 하위 학생들의 학업 성취도 점수는 대본을 사용한 협동학습 집단이 다른 집단보다 유의미하게 높았다. 또한 과학 학습 동기와 과학 수업에 대한 태도 점수도 대본을 사용한 협동학습 집단이 유의미하게 높았다.