인터넷 사용자들은 어떠한 이슈에 대해 소셜 네트워크 서비스를 통해 빠르고 간결하게 다른 사람들과 지속적인 커뮤니케이션을 원한다. 사회적 이슈에 대해 어떠한 사건이 일어나게 되면 그날의 트윗 글과 리트윗 개수에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 트위터 자료에서 사회적인 핵심 사건을 추출하기 위해 시간 분석과 감성 자질 및 리트윗 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 비교실험으로 어휘 빈도수를 이용하여 핵심 사건을 추출하는 방법, 어휘 빈도수와 감성 자질을 함께 이용한 방법, 시간 분석을 반영하기 위해 카이제곱만을 이용한 방법과 제안 방법인 어휘 빈도수, 감성 자질, 리트윗 및 카이제곱을 함께 이용한 방법으로 성능을 비교하였다. 성능 평가를 위해서는 추출된 사건리스트에서 상위 10개 결과에서 정확도를 계산하였는데, 제안 방법이 94.9%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안한 방법이 핵심 사건 추출에 효과적인 방법임을 알 수 있다.
본 연구는 동적 시각 디스플레이에서 움직임 속성과 감성간의 관계를 이해하고자 하였다. 움직임에서의 감성 모형을 구축하기 위해 기존 연구에서 수집된 감성어휘를 움직임과 관련된 감성을 설명하기에 적절한지 평가하도록 하고 직접 움직임 자극을 제시하면서 자유롭게 움직임에서 감성을 보고하도록 하여 70개의 감성 어휘로 정리하였다. 정리된 어휘들 중 핵심적인 어휘들을 선별하기 위해 다양한 움직임에 대한 감성을 평가한 결과로 요인분석을 실시하여 각 요인을 대표하는 19개의 기본 감성 어휘를 추출하였다. 19개 어휘를 통해 움직임의 감성을 평정한 값을 다차원 척도법을 통해 분석하고 어휘들이 분포된 형태를 분석한 결과 움직임에 대한 감성 차원은 ‘적극적이다-소극적이다’ 차원과 ‘밝다-어둡다’ 두 차원으로 대부분 설명될 수 있었다. 구축된 감성 공간을 기초로 움직이는 속도와 진행 경로의 여러 속성들을 다양하게 변화시키면서 두 가지 감성 차원에 따라 움직임에서의 감성을 평가하도록 하였다. 움직임을 결정하는 물리적 속성 중 속도, 곡선 경로의 주기와 진폭이 감성 차원을 결정하는 요인으로 작용하는 경향을 보였다. 단색에서의 감성이 움직임 감성 공간에서 두 차원을 기준으로 설명된 수 있음에도 불구하고, 움직임 요인에 색이 추가될 경우 색이나 움직임 중 한 가지 요인이 특정 감성 차원에 보다 주도적인 효과를 나타내는 경향이 있었다. 색과 움직임 요인이 동시에 제시될 때 색은 ‘밝다 어둡다’ 의 차원에서의 효과를, 움직임은 ‘적극적이다-소극적이다’ 감성차원에서의 반응을 예측할 수 있는 요소로 작용하였다.uency), 다양하게(flexibility), 그리고 독특하게(originality) 제시할 수 있는 능력이 중요한 것이 아니라, 주어진 문제 상황과 관련하여 해결 개연성이 높은 적절한 아이디어를 찾아나갈 수 있는 능력이 중요한 것임을 지적한다. 필자는 발산적 사고가 작동을 하지 않고서도 어떻게 역사적인 창의적 행위가 가능할 수 있는지를 보여주는 예로 Kekule의 벤젠링 발견의 경우 둥을 살펴본다. 창의적 문제 해결에서는 발산적 사고가 중요한 것이 아니라 해결해야할 문제 영역에 대한 통찰력과 아울러 어떤 아이디어가 주어진 문제 해결에 유용한지에 대한 통찰력이 핵심 요체이며, 이러한 통찰력은 바로 논리적ㆍ비판적 사고 훈련을 통해서 길러질 수 있는 능력인 것이다. 이와 같은 비판적 사고 교육의 강조는 정보화 사회 혹은 지식기반 사회 등으로 특징지워지는 현대사회의 특성과도 밀접한 연관을 맺고 있다. 현대 과학기술의 급격한 발전과 정치ㆍ사회ㆍ문화의 패러다임의 급속한 변화는 요구되는 지식기반의 내용과 중요성을 유동적으로 변화시키게 되었다. 따라서 새로운 변화에 신속히 적응하고 새로운 상황에서 발생하는 여러 문제들을 적절히 해결할 수 있는 상황적응적인 인지적 능력의 배양이 필요하게 되었다 우리는 이제 누구나 인터넷 서핑을 통해 방대한 정보와 지식에 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 암기 등을 통한 정보와 지식의 습득과 축적의 그 본래적 가치는 과거에 비해 현저히 낮아졌다. 가치를 만들어 내는 중심은 지식을 가지고 있다는 데에 있지 않고, 습득한 정보와 지식들을 조합하고 재구성하여 합리적인 문제
감성에 대한 관심도는 한국을 포함하여 전 세계적으로 계속 높아지고 있으며 사회관계망서비스(SNS) 세대의 감성을 가리키는 신조어인 갬성과 더불어 최근에는 복고에 새로움을 더한 뉴트로(New-tro)와 같은 새로운 스타일이 나타났다. 감성의 특성이 시간과 환경에 대한 영향이 강하다는 점을 고려해 보면 현재의 새로운 스타일에 대한 일반인들의 감정을 알아보는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 9개의 뉴트로 스타일이 적용된 제품에서 '갖고 싶다, 귀엽다, 기분이 좋다, 기쁘다, 독특하다, 멋있다, 세련되다, 예쁘다, 재미있다, 좋아하다, 즐겁다, 특별하다' 12개의 감정 어휘를 선정하였다. 설문조사의 분석 결과 남성은 '재미있다-귀엽다-기분이 좋다', 여성은 '독특하다-귀엽다-재미있다' 등의 순으로 감정의 강도가 높았고 연령대별로는 40대, 30대, 50대, 20대의 순으로 감정의 강도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 추출된 감정 어휘는 뉴트로 스타일이 적용된 대상의 감성을 평가하기 위해 사용될 수 있으며 제시된 분석 방법을 활용하여 구체적인 감성 평가 자료를 확보할 수 있다.
소셜 미디어 데이터를 통해 파급되는 형태를 분석하여 국내 외 정치, 경제, 보건, 사회 문화현상을 대응하고자 하는 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구는 한국인이 가장 많이 사용하는 검색 서비스인 검색 정보를 알 수 있는 네이버 트렌드와 소셜 데이터인 네이버 블로그, 네이버 카페와 Open Data(API)를 사용하고 기상청의 온도, 습도 데이터를 사용하였다. 사람의 감성을 나타내는 감정 어휘와 감각을 표현하는 감각어휘 중 미각 어휘를 분석하여 대중의의 감성 활동 변화를 연구하였다. 적합도 검증과 계층적 군집분석으로 군집의 개수를 정하여 비 계층적 군집분석으로 군집화 하였다. 군집분석 결과 8개의 군집으로 군집화되어 감성어휘를 알 수 있었다. 판별분석에 의하면, 군집분석에서 결정된 8개의 그룹은 98.9% 정확성을 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 연구한 감성 활동 변화는 온도와 습도에 의해 감성 활동을 예측 할 수 있어 감성을 공유하고 대중의 기분을 파악하여 서로 공감대를 형성 할 수 있다.
이 연구의 목적은 한국어 이중모음 /ㅛ/가 다양한 언어학적 환경에서 어떠한 발음 변이 양상을 보이는지 밝히는 것이다. 특히 음성적 변이와 분포 범위의 연관성에 주목하여 /ㅛ/의 발음 양상을 논의하였다. 서울코퍼스의 여성 화자 10명의 발화에서 나타난 /ㅛ/의 운율적 위치(단음절, 어절 초, 어절 중, 어절 말)와 어휘 부류(내용어, 기능어)를 분석하였다. 각 환경에서 /ㅛ/의 출현 빈도를 파악한 결과, 운율적 위치에 따라 어휘 부류와 발음형 실현이 달라지는 양상을 보였다. 음향 분석을 통해 기능어에서 나타나는 /ㅛ/에서는 음성적 약화가 빈번하게 일어나는 것을 확인하였다. 어휘 부류는 /ㅛ/의 평균적인 음가를 달라지게 하지는 않았지만 개별 토큰의 분포 양상에서는 차이가 발견되었다. 이를 통해 언어학적 환경이 모음의 음성적 분포 양상에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
언어 정보 처리가 정보과학의 가장 중요한 분야의 하나로 부상하면서 언어 정보 가치가 높은 실용성있는 우리말 사전의 필요성이 더욱 더 절실해지고 있으며, 또 우리 언어사회에 외래어가 지나치게 범람함으로써 고유 언어 문화를 위협할 정도가 되어 외래 신생어에 대한 대책이 긴요하다 하겠다. 그러므로 본 논문은 최신 전산 기술을 이용하여 우리말 어휘 뭉치를 대량 정보 처리함으로써 우리말 언어 세계를 신속하고 정확하게 반영하며, 실용성있고 사용하기 편리하며, 우리말 어휘 확장에 보조 역할을 해줄 하이퍼텍스트화된 우리말 전자사전을 제안하며 그 원형을 설계 및 구현하였다.
이야기를 통한 메시지 전달은 가장 강력한 소통의 기구다. 그것은 디지털미디어가 발달하면서도 마찬가지이다. 정보의 급격한 양과 질적인 변화는 인간에게 다양하고 변화되는 학습이 요구되고 있으며, 평생교육의 개념이 강화되는 상황 속에서, 디바이스의 발달은 지식정보화 사회에서의 필수적인 학습도구로서 자리잡고 있으나, 진화를 요구 받게 되어있다. 특히, 영어학습에서 디바이스들은 EFL 에서 학습한계를 극복하고, 문화적 교육을 가능하게 하는 도구로 발전하고 있으므로, 수집된 정보들은 의미전달에 있어서 효율성을 취하는 설계에 있어서 디지털 스토리텔링방법의 효과성 검증과 디지털 매체 그리고 변화된 환경의 학습자 분석을 통한 교수학습의 촉진기반연구가 필요하며, 이에 기반한 영어어휘 교수 학습설계의 개발연구를 제안하고자 한다.
인터넷을 이용한 사람들의 사회 참여가 확대되면서 다양한 의견(Opinion)들이 급속도로 증가하고 있으며 이러한 의견을 분석하여 유용한 정보로 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 상품리뷰는 기업에서 연구, 개발, 마케팅의 주요 자료로 사용되고 있으며 사용자가 상품의 구매를 결정하는 중요한 요인 중 하나로 작용하고 있다. 본 논문에서는 한국어로 이루어진 상품 리뷰를 분석하여 의견 자질(Feature)을 추출하고 분류(Classification)하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 한글 의견 자질 추출을 위하여 먼저 한글 상품 리뷰를 분석하여 의견 사전을 구축하였다. 의견 사전으로는 의견 자질과 의견 어휘, 독립의견어휘, 의견 숙어, 부정어 등의 각기 다른 세부 사전을 구축하여 리뷰 분석 시 단계적으로 적용하여 정확도를 높일 수 있도록 설계하였다. 이렇게 구현된 시스템을 평가하기 위하여 각기 다른 3개의 도메인에서 실제 한국어 리뷰를 수집하여 실험을 수행하였으며 자질 추출에서는 평균 78.86% 정확률, 61.41% 재현율을, 극성 분류에서는 평균 69.46% 정확률, 42.26% 재현율을 나타냈다.
이 연구는 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 드라마를 한국어 교육에 활용하여 한국어 관용표현의 효율적 교수·학습 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 한국어 학습자들의 흥미와 교육적 효과를 높이기 위해서 한국에서 인기리에 방영된 드라마 <도깨비>를 교육 자료로 활용하였다. 관용표현은 한국의 역사와 문화, 사회적 배경을 통해 형성되어 사용하고 있기 때문에 한국의 문화와 정서가 담겨있는 드라마는 관용표현의 교수·학습에 적합한 자료라고 할 수 있다. 한국어 교육용 관용표현을 선정하기 위해 드라마 <도깨비>를 분석하여 실제 발화된 어휘를 바탕으로 드라마 내에서 277개의 유의미한 어휘를 추출하였다. 그중 중복 표현된 어휘를 제외하고 기준으로 124개의 관용표현을 분류하였다. 이렇게 분류한 관용표현은 사용 빈도 2회 이상의 어휘를 기본으로 하여 학습자 수준에 맞는 교육용 관용표현 선정을 위해 어휘의 난이도를 고려하여 최종 한국어 교육용 관용표현 46개를 선정하였다. 마지막으로 드라마 <도깨비>에서 선정한 자료를 교육적으로 활용할 때 교수·학습의 유의사항과 초급, 중급, 고급 등급별 관용표현의 교육 방향을 제시하였다.
이 연구는 KDC 사회과학류(300)와 순수과학류(400)를 중심으로 분류표의 분류명사와 초등학생관련 자료의 실제적인 어휘분석을 바탕으로 초등학교 도서관을 위한 분류표의 수정 전개방안을 제시하고자 시도되었다. 이를 위해 국내$\cdot$외 학교도서관이나 어린이도서관에서 초등학생관련 자료의 분류를 위한 분류표 개발 사례 및 문제점에 대해 살펴보고, 초등학교도서관을 대상으로 실제로 소장된 문헌의 KDC 유별 현황을 분석하여 각 분류항목의 실제적인 문헌의 유별 분포도를 분석하였다. 그리고 KDC 사회과학류와 순수과학류에서 사용되고 있는 분류항목과 초등학교교과서나 초등학생용 학습백과사전 등의 초등학생관련 문헌에서 추출한 용어에 대해 초등학교 4, 5, 6학년 학생들을 대상으로 용어의 이해도를 분석하였으며 이를 바탕으로 분류표 수정전개의 원칙과 방법을 마련한 후, 유별로 학교도서관을 위한 KDC 분류항목의 수정전개 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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