텍스트의 스토리를 자동으로 이해하기 위해 텍스트에서 기술된 사건(event)을 파악하고 이들을 조합하여 스토리가 어떻게 구성되어 있는지를 파악하는 연구들이 진행되어 왔다. 하지만 이는 스토리의 깊은 의미론적 이해를 요구하는 것 이외에도 텍스트마다 상황과 일어나는 사건들이 다양하기 때문에 언어 자원이 부족한 환경에서의 처리에는 한계가 있다. 이러한 문제는 사건들을 추상화 하여 단순하게 표현할 수 있다면 스토리 이해의 자연스러움을 저해하지 않고 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 사건들의 추상화 과정을 위한 기초 연구로서 텍스트 속 등장인물이 행하거나 당하는 사건들을 추출하여 PMI기법을 통해 사건의 흐름을 파악하고 언어학적 단서를 참조하여 스토리 이해 과정에 누락될 수 있는 사건들을 추가하여 보완하였다. 이러한 접근을 통해 등장인물이 행할 수 있는 사건들을 재구성하여 단순화하는 방법을 제시한다.
시간정보는 정보 추출, 질의응답 시스템, 자동 요약과 같은 자연언어 처리 응용분야에서 중요한 역할을 한다. 사건 탐지 및 추적 분야에서는 기사의 발행일이 기사간 유사도 계산에 많이 사용되고 있지만 그 유용성에는 한계가 있다. 본 연구에서는 사건 탐지 및 추적 시스템의 성능을 향상시키기 위해서, 한국어 신문기사를 대상으로 비교적 간단한 자연언어 처리 기술을 사용해서 시간정보를 추출하는 방법을 개발하였다. 시간표현 어구를 추출하기 위해 품사패턴과 어휘사전이 사용되었고, 추출된 시간표현 어구는 정규화 과정을 통해 특정 시각 또는 기간으로 변환되었다. 실험을 통해 시간표현 추출과정의 정확도를 측정하였고, 기사에서 자동으로 추출된 시간을 사용함으로써 사건 탐지 및 추적 시스템의 성능을 향상시킬 수 있었다.
이산사건 시스템은 시간의 이산순간에 상태변화가 발생하는 시스템으로서 공정제어, Robotics, 교통시스템, Flexible Manufacturing System, 통신등 많은 분야의 시스템이 이산사건 시스템들이지만 아직도 포괄적이고 융통성 있는 제어이론이 연구되지 않았다. 본 연구는 특히 Real-Time Temporal Logic Framework(RTTL)에서 비결정적으로 발생되어지는 확정적인 사건들로써 유발되어지는 비결정적 이산사건 시스템의 모델링 방법을 제시하였다. 이 방법을 두 개의 machine들로 구성된 Flexible Manufacturing System(FMS)에 적용하여 설명하였다. 이 방법은 복잡한 이산사건 시스템의 모델링을 모듈화하여 간편하게 표현 할 수 있는 우수한 특성을 가지고 있다.
Plot Unit는 이야기를 형성하는 줄거리 또는 줄거리에 나오는 여러 사건을 하나로 구성하여 표현한다. 글을 읽고 Plot Unit를 파악한다는 것은 그 글의 내용을 이해하고 있다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 Plot Unit의 정서상태 선호도를 결정하는 방법으로 범주 재분류를 생각하였다. Roget 범주들을 양, 음 기준에 따라서 양범주, 음범주, 중성범주로 재분류하였다. 또한, 개연규칙과 Plot Unit의 대응에 이 결과를 적용해 봄으로써, 범주 재분류를 활용하여 Plot Unit의 사건유형을 결정할 수 있음을 확인하였다.
문학가와 일반인들 사이의 경계가 인터넷 소설 등으로 희미해지고 있다. 어린이를 독자로 결정하고 작품을 창작하는 사람들은 삽화를 그려서 작풍을 출판하고 싶어한다. 본 논문은 사용자가 동화의 특정 사건을 주제로 삽화를 생성하고자 할 때 이를 자동으로 생성하는 방법에 대하여 논의한다. 본 논문에서는 특히 문장들의 결함으로 표현되는 하나의 사건을 삽화로 그리는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 자연언어를 해석하여 사건을 추출하는 방법으로 결합 범주 문법을 사용한다.
본 논문에서는 영어권에 비해 상대적으로 부족한 한국어 언어자원을 지속적으로 구축함으로써 한국어 문서로 구성된 시간정보 주석 말뭉치를 확보하고 이를 바탕으로 한국어 시간정보추출 시스템에 대한 연구를 수행한다. 말뭉치 구축 과정에서의 시간정보 주석 작업은 가이드라인을 숙지한 주석자들이 수작업으로 기록하고, 어떤 주석 결과에 대해 의견이 다른 경우에는 중재자가 주석자들과 함께 검토하며 합의점을 도출한다. 시간정보추출 시스템은 자연어 문장에 대한 형태소 분석결과를 이용하여 시간표현(TIMEX3), 시간관계와 연관된 사건(EVENT), 시간표현 및 사건들 간의 시간관계(TLINK)를 추출하는 단계로 이루어진다. 추출된 한국어 시간정보는 문서 내 공통된 개체에 대한 공간정보와 결합함으로써 시공간정보가 모두 반영된 SPOTL을 생성한다. 추후 실험을 통하여 제안시스템의 구체적인 시간정보추출 성능을 파악할 것이다.
본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.
본 연구는 시나 웨이보(Sina Weibo)에 게재된 '산시성 린펀시 반점 붕괴 사건'이라는 인기뉴스(hot news)에 대한 댓글에 나타난 감정표현에 영향을 미치는 요인들을 살펴보았다. 연구결과, 첫째, 성별에 따라 감정표현에 차이가 나타났다. 여성은 남성보다 더 강한 분노, 실망, 슬픔, 비난 감정을 표현하였다. 둘째, 동부지역 이용자들의 감정표현 강도가 중부지역과 서부지역에 비하여 유의하게 높았다. 셋째, 이용자가 댓글에 참여하고 감정표현을 게시한 블로그의 총수량인 웨이보 수가 많을수록 감정표현이 더욱 강하게 나타났다. 넷째, 미인증 이용자는 인증된 이용자보다 실망, 슬픔의 감정표현이 더욱 강하였다. 본 연구는 중국의 온라인 여론형성 과정에서 감정표현의 영향 요인을 살펴봄으로써 서양의 트위터나 페이스북과 같은 소셜네트워크와 비교할 수 있다는 점에서 의의가 있으며, 온라인 뉴스분석에서 빅데이터 분석방법을 사용했다는 점에서도 의의가 있다.
보통 시스템은 신뢰도 계산을 위하여 graph나 fault tree(FT)등으로 그 시스템의 신뢰도 특성을 표현하게 된다. 전산망이나 교통망등은 보통 하나의 부품이 graph의 한선에 1:1로 대응하는 linear graph로 표현되나 화학공장이나 원자력 발전소의 신뢰성 분석을 위하여 쓰이는 FT는 보통 하나의 부품 또는 사건이 여러 곳에서 나타나는 non linear graph이다. (중략)
본 논문에서는 가상 상황속의 사건들에 역사적 맥락을 부여하기 위한 통합적 직관적 정보표현구조로서 시공간 그래프(Spatio-Temporal Graph)를 설계하고 구현하였다. 일반적으로 사건은 공간뿐 아니라 시간을 점유함으로써 역사적 사실이 된다. 따라서 가상 상황을 시뮬레이션하기 위해서는 공간적 측면을 표현하기 위한 삼차원 정보구조에 시간적 측면을 더한 다차원적인 맥락에 사건들을 위치시키는 일이 핵심적 기초가 된다. 이러한 다차원적 맥락은 온톨로지 뷰, 인스턴스 뷰, 시공간 뷰, 실제 뷰 등과 같은 여러 수준에서의 통합적 직관적 지식표현수단들을 통해 구현된다. 이와 같이 구현된 시공간 그래프에 기반한 시뮬레이션 시스템에 예제 시나리오를 적용하여 실용성을 검증한다. 본 기술은 지능형 교육시스템이나 차세대 시뮬레이션 게임 등에 필수적인 다양한 상황들을 제공하는 시뮬레이션 시스템의 중심요소가 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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