본 연구는 '블리자드(Blizzard)'사(社)의 게임 '하스스톤(Hearthstone)'에 적용된 창조적·문화적 의역에 대해 확인하고 이에 대한 수용자들의 반응을 고찰하고자 한다. 본 연구에서는 의역의 기법에 대해 고찰한 뒤 다양한 의역 번역 전략이 '하스스톤'에 어떻게 적용되었으며 의역된 번역어들에 대한 수용자의 반응을 설문조사를 통해 확인하였다. 그 결과 수용자들은 번역어가 원어의 의미와 멀지 않은 번역을 선호했으나 대체할 적절한 단어가 없는 경우에는 다소 의미에 거리가 있어도 번역을 수용했다.
본 연구에서는 방송 제작현장을 가장 충실히 담고 있는 월간 <방송문화>와 의 주제어 분석을 통해 제작체계의 구성요소를 분석했다. 분석 결과, 월간 <방송문화>의 경우, 편성 제작 중심에서 점점 방송에 영향을 미치는 중요한 요소들인 제도 정책, 산업, 기술에 대해 관심을 높여왔다는 것을 확인했다. 의 경우, 제도 정책, 조직, 편성 제작, 단체행동의 순서대로 높은 빈도를 나타냈다. 두 매체의 다소 상이한 성격에도 불구하고, 제도 정책, 산업, 기술, 조직이 편성 제작을 둘러싼 담론의 중요한 요소라는 것을 확인할 수 있었다.
감성은 개인적인 생활경험을 통해 표현되며 동일한 감정상태와 정보자극을 주더라도 다른 감성이 발생될 뿐만 아니라 개인, 사회, 문화 요인에 따라서 크게 변한다. 따라서 다른 영역의 감성과 도서에 대한 감성이 같지 않기 때문에 별도의 감성 사전 구축이 필요하다. 구축된 감성사전은 비슷한 성향의 도서와 사람을 묶어 추천해 주는데 활용할 수 있다. 감성 사전 구축을 위한 원천 정보로 네티즌이 책을 읽고 호감도와 함께 짧은 문장으로 쓴 소감을 활용하였다. 감성분석에서 가장 기본이 되는 분류는 긍정과 부정으로 나누는 것이다. 하지만, 실제로 도서를 추천하기위해서 긍정과 부정으로만 구분하는 것은 충분하지 않다. 따라서 본 연구에서는 도서에 대해서 감성을 긍정과 부정의 호감정도와 감성의 활성도를 조합한 8개의 감성으로 분류하고 각각의 지수를 함께 산출하여 감성어 사전을 구축하고 활용하는 방안을 제시하였다.
문서에서 저자의 의도와 주제, 그 안에 포함된 감성을 분석하는 것은 자연어 연구의 핵심적인 주제이다. 이와 유사하게 특정 글에 포함된 정치적 문화적 편향을 분석하는 것 역시 매우 의미 있는 연구주제이다. 우리는 최근 발생한 한 사건에 대하여 여러 신문사와 해당 신문사에서 생산한 기사를 중심으로 해당 글의 정치적 편향을 정량화 하는 방법을 제시한다. 그 방법은 선택된 주제어들의 문장 공간에서의 거리를 중심으로 그래프를 생성하고, 생성된 그래프의 기계학습을 통하여 편향과 특징을 분석하였다. 그리고 그 그래프들의 시간적 변화를 추적하여 특정 신문사에서 특정 사건에 대한 입장이 시간적으로 어떻게 변화하였는지를 동적으로 보여주는 그래프 애니메이션 시스템을 개발하였다. 실험을 위하여 최근 이슈에 대하여 12개의 신문사에서 약 2000여 개의 기사를 수집하였다. 그 결과, 약 82%의 정확도로 일반적으로 알려진 정치적 편향을 예측할 수 있었다. 또한, 학습 데이터에 쓰이지 않은 신문기사를 활용하여도 같은 정도의 정확도를 보임을 알 수 있었다. 우리는 이를 통하여 신문기사에서의 정치적 편향은 작성자나 신문사의 특성이 아니라 주제어들의 문장 공간에서의 거리 관계로 특성화할 수 있음을 보였다. 할 수 있다.
본 논문은 중국의 '화(和)' 문화사상에서 '화(和)' 라는 자형의 변천으로부터, 기하학 도형으로서의 '화(和)', 동음어의 문화속의 '화(和)', 설화속의 '화(和)' 라는 틀을 통해 '화(和)' 문화사상에 내재된 그 역사적 의미와 내포된 뜻을 알아본다. 또한 전통예술 속에서의 '화(和)' 문화의 표현방식과 2008년 북경 올림픽개막식 속에 나타난 '화(和)' 문화가 현대 중국의 사회문화적 이해의 주요 키워드로 사용되고 있음을 개막식 공연의 다양한 '화(和)' 의 시각적 이미지의 분석을 통해 알아본다.
본 연구는 경도지적장애 학생과 생활연령 일치집단 일반학생을 대상으로 신조어 사용의 특성과 신조어 사용능력과 또래인기도 간의 관계를 알아보는 것이 목적이다. 생활연령이 14~16세 되는 경도지적장애 학생 4명과 생활연령 일치집단 일반학생 4명, 총 8명으로 하여 대상을 비모수 검정으로 집단 간 비교를 하였다. 신조어의 경우 301개의 신조어 중에서 전문가 내용타당도를 통하여 60개의 신조어를 선택한 후, 60개 신조어 어휘에 대한 인식도와 배경정보를 수집하였다. 연구결과 첫째, 경도지적장애 학생 집단과 생활연령 일치 일반학생 집단 간에 신조어 이해도에서 유의한 차이를 나타냈다. 둘째, 경도지적장애 학생 집단과 생활연령 일치 일반학생 집단 각각에 대하여 신조어 사용과 또래인기도의 상관관계를 비교하였는데 두 집단 모두 신조어 사용과 또래인기도가 높은 정적상관관계를 나타냈다. 그러므로 경도지적장애 학생을 대상으로 어휘 지도를 할 때, 또래와의 관계 및 인기도를 높이기 위해서는 신조어 어휘를 지도할 필요가 있음을 시사한다.
이 연구는 2006년부터 2015년까지 최근 10년간 뉴스 보도를 다룬 국내 학술 논문의 주제어에 대한 연결망을 통해 연구의 흐름과 경향을 살펴보았다. 총 1,108편의 논문에 제시된 4,410건의 주제어 연결망 분석을 실시한 결과, 국내 언론 보도를 다룬 연구에서 프레임, 의제설정, 제삼자효과, 선택적노출, 이용과충족 등이 주요 이론으로 다뤄진 것으로 나타났다. 이중 프레임에 대한 연구가 압도적으로 많았다. 연구영역으로는 정치, 경제, 과학보도, 국제뉴스 및 관광 등을 다루었으나, 문화, 스포츠 및 생활뉴스 등의 분야에 대한 연구는 나타나지 않았다. 매체별로는 전통매체와 새로운 매체에 대한 연구가 모두 활발하게 이뤄졌다. 특히 방송뉴스와 온라인뉴스 및 소셜미디어에 대한 연구가 빈번하게 나타났다.
단어의 유사도 측정 알고리즘은 DB 인덱싱, 필터링, 소스코드 분석 소프트웨어, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 기존의 단어의 유사도만 비교하는 시스템에는 발음이 비슷한 유사단어나 오타가 있는 유사단어들은 측정을 못하는 단점이 있다. 언어의 유사도 측정에서는 알파벳만으로 볼게 아니라 언어 발음의 발화적 특성 또한 고려되어야 한다. 본 논문에서는 글로벌 시장에서의 다국적 기업들의 제품이나 문화 수출 등의 도움이 되는 각 나라의 금기어와의 발화적 특성까지 고려한 단어 유사도를 측정 할 수 있는 시스템을 제안한다. 11개국의 4개 언어 총 21487개의 금기어 단어를 금기어 데이터로 사용하였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 타 알고리즘과의 성능비교와 여러 나라의 다양한 언어의 사용자들로부터 사용자 평가를 수행하였고 제안하는 방법이 발음 유사도를 측정하지 않는 알고리즘보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구는 2017년과 2018년 한·중 인물지칭 신어 197개를 조어방식에 따라 단일어, 합성어, 파생어, 축약어, 혼성어로 나누어 신어의 특성을 비교·분석했다. 인물지칭 신어 중 단일어의 경우 한국어는 영어와 중국어에서 차용된 단어들이었으며, 중국어에서는 단일어가 나타나지 않았다. 다음으로 합성어의 경우 중국어 합성법의 형식이 훨씬 다양하고 생성력이 한국보다 더 강하다는 특징이 있었다. 파생어의 경우 양국 접두파생어는 모두 많지 않다는 특징을 보였다. 한국어 접미파생어 중에서는 외래어나 고유어 접미사에 비해 한자어 접미사의 생산력이 강했다. 외래어 접미사는 한국어에서 중국어에 비해 보다 빈번하게 나타났다. 다음으로 축약어의 경우 한국어에 나타난 축약어 신어는 어두 음절의 생산력이 더 강한 반면 중국어의 축약어 신어에서는 비어두 음절어의 생산력이 더 강하다는 것을 알 수 있었다. 끝으로 혼성어의 경우 한국어의 혼성 형식이 중국어보다 훨씬 다양하게 나타났다. 본 연구는 중국인 한국어 학습자가 한국어 신어의 형성과정을 이해하는 데에 도움을 줄 수 있으며, 나아가 그들이 한국어 학습 과정에서 한국어 단어의 의미를 추측하는 능력을 함양하는 데에 이론적 단서를 제공한다는 점에서 의미가 있다.
본 연구는 문학 텍스트를 활용한 머신러닝 기반 가상 캐릭터(virtual character) 구현을 위해 텍스트 내의 화자 지시어가 지시하는 화자를 판별할 수 있는 규칙을 제안하는 것을 목적한다. 선행 연구에서, 본 연구자는 문학 텍스트를 기계 학습에 적용할 때, 별칭, 별명, 대명사와 같은 화자 지시어들이 특정한 분석 규칙 없이는 기계가 화자를 제대로 파악하지 못하여 학습을 제대로 수행할 수 없다는 점을 발견하였다. 본 연구는 이를 해결하는 방법으로 '화자 지시어(대명사 포함)가 지시하는 화자를 찾는 9가지 규칙'을 소개한다: 위치, 거리, 대명사, 가주어/진주어, 인용문, 화자수, 등장인물 외 지시, 복합 단어 지시, 화자명 분산이 그것이다. 문학 텍스트 내의 등장인물을 가상 캐릭터로 활용하기 위해서는 기계가 이해할 수 있는 방식으로 학습 텍스트를 제공해야 한다. 본 연구자는 본 논문을 통해 제안한 화자 찾기 규칙이 문학 텍스트를 머신러닝에 활용할 때 발생할 수 있는 시행착오를 줄이고, 원활한 학습을 수행하게 하여 질적으로 우수한 학습 결과를 산출할 수 있게 해 줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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