본 연구의 목적은 한 중 일 궁궐 건축의 이미지 표현 어휘를 활용하여 한 중 일 삼국의 이미지를 비교분석 함으로써 한국 고유의 이미지 특성을 규명하는 데 있다. 이와 같은 연구를 진행하기 위한 방법으로는 조사도구의 선정과 이미지 표현 어휘 수집 및 추출을 위한 문헌 조사방법, 자유 연상 측정법, 그리고 설문조사 방법이 사용되었다. 조사도구로 사용된 한 중 일 궁궐 건축을 대표하는 사진으로는 한국의 창덕궁, 중국의 자금성, 일본의 니조성의 외부 5점, 내부 2점씩의 사진을 이용하였으며, 설문지는 47개의 어휘를 선정하여 5점 척도로 구성하였다. 이상과 같은 방법으로 조사 분석한 결과는 다음과 같다. 한 중 일 궁궐 건축의 대표적인 이미지 표현 어휘는 장식성, 안정감, 개방성, 선적특성, 비친근성, 여성성등 크게 6가지 요인 구조로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 한 중 일 궁귈 건축에 나타나는 이미지 특성을 종합하여 공통성과 차별성을 파악한 결과, 삼국의 공통적인 이미지 특성은 선적 특성으로 나타났으며, 찬국의 이미지 특성으로는 안정감, 곡선적 특성, 여성성, 중국의 이미지 특성으로는 장식성과 직선적 특성, 일본의 이미지 특성으로는 단순성, 비친근성, 개방성의 특성을 보이는 것으로 나타났다. 또한 한 중 일 삼국 궁궐 건축 이미지의 공통성과 차별성을 바탕으로 한국 고유의 이미지 특성을 규명함에 있어 궁궐의 외부와 내부에서 모두 나타난 안정감과 곡선적 특성을 한국의 주요 이미지 특성으로 파악하였다. 이러한 연구 과정을 통해 동아시아 삼국의 이미지 특성의 공통점과 차이점을 파악해 볼 수 있었으며, 오랜 시간동안 지리적 인 영향과 문화적인 면으로 인해 중국과 일본의 문화권에서 중간적, 매개적 문화의 입장으로 평가되었던 한국의 이미지에 대한 고유한 특성을 파악할 수 있었다.
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.
SNS의 확산으로 대중들은 제품, 서비스, 사회적 이슈 등 다양한 도메인에 대하여 자신의 기분이나 의견을 적극적으로 표현하고 있다. 이에 따라 SNS를 분석하여 제품의 수요, TV 시청률, 주가 등의 다양한 현상을 예측하는 데 있어 감성분석을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 감성분석은 각 어휘에 대한 품사, 극성, 감성지수를 규정하고 있는 감성사전을 기반으로 이루어진다. 하지만 동일한 단어라도 도메인에 따라 중요도가 달라지기 때문에 도메인의 특성을 고려한 감성사전을 사용해야 할 필요성이 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 도메인에 대하여 각각의 특성에 맞게 더욱 정확한 감성분석을 할 수 있도록 도메인 맞춤형 감성사전을 구축하는 기법을 제안한다. 도메인 별로 긍 / 부정 평가에 있어 중요한 척도가 되는 단어들을 도메인 감성어휘로 선별하여 목록을 구축하고, 각 감성어휘의 중요도에 따라 도메인 감성지수를 새롭게 정의하였다. 실험 결과, 평가 도메인에 적합한 감성사전이 다른 도메인의 감성사전 및 범용 감성사전보다 우수한 성능을 보였다. 이를 통해 도메인 맞춤형 감성사전 구축기법의 효용성을 확인하였다.
색채 감성에 관한 선행 연구들은 일반 정서 혹은 감성 어휘들을 사용하였으므로, 색채의 특성에 초점이 주어지지 못하였다. 본 연구는 색채 감성과 관련된 어휘들을 포괄적으로 수집하고, 체계적인 절차를 통하여 어휘들을 선별함으로써 90개의 색채 감성 어휘 목록을 구성하였다. 이 목록을 이용하여, 색채 공간을 대표하는 22 가지의 색광이 하나씩 제시되는 상황에서 25명의 조사 참가자가 감성 경험을 평가하도록 하였다. 요인 분석 결과, 온화감, 청아감, 화려감, 역동감, 무게감 등 5개 요인이 추출되었는데, 이 요인들은 선행 연구들과 유사점을 보이면서도, 색채의 특성을 좀더 구체적으로 대변하는 것으로 해석되었다. 요인의 해석과 결과의 적용 영역 둥의 문제를 논의하였다.
최근 수년간 한국어를 위한 어휘의미망에 대한 관심은 꾸준히 높아지고 있지만. 그 결과물을 어떻게 평가하고 활용할 것인가에 대한 방안은 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 단어클러스터링 시스템 개발을 통하여, 어휘의미망에 의해 확장되기 전후의 클러스터링을 수행하여 데이터를 서로 비교하였다 단어클러스터링 시스템 개발을 위해 사용된 학습 데이터는 신문 말뭉치 기사로 총 68.455.856 어절 규모이며, 특성벡터와 벡터공간모델을 이용하여 시스템A를 완성하였다. 시스템B는 구축된 '(-하)동사류' 3,656개의 어휘의미를 포함하는 동사 어휘의미망을 활용하여 확장된 것으로 확장대상정보를 선택하여 특성벡터를 재구성한다. 대상이 되는 실험 데이터는 '다국어 어휘의미망-코어넷'으로 클러스터링 결과 나타난 어휘의 세 번째 층위까지의 노드 동일성 석부로 정확률을 검수하였다. 같은 환경에서 시스템A와 시스템B를 비교한 결과 단어클러스터링의 정확률이 45.3%에서 46.6%로의 향상을 보였다. 향후 연구는 어휘의미망을 활용하여 좀 더 다양한 시스템에 체계적이고 폭넓은 평가를 통해 전산시스템의 향상은 물론. 연구되고 있는 많은 어휘의미망에 의미 있는 평가 방안을 확대시켜 나가야 할 것이다.
특정 사람에 대해 느끼는 이미지 또는 특정 사람이 가지는 이미지를 어떻게 평가하고 나타낼 수 있을까\ulcorner 본 연구에서는 사람에 대해 가지는 이미지를 표준적인 감성 어휘 척도를 활용하여 모델이 가지는 감성이미지가 무엇인지를 비교평가 할 수 있는 방법을 제시한다. 연구 대상으로는 국내 화장품 회사의 모델을 활용하였다. 4명의 모델을 전체와 부분 모습의 두 가지 형태로 제시하면서 각 인물이 가진 이미지를 평가하게 하였다. Personal 감성이미지를 평가하기 위해서 사람의 특성이나 이미지를 묘사하는 형용사 쌍 103개를 이용하였다. 모델 이미지에 대한 평가 반응은 요인분석을 통해 7개의 감성어휘 요인으로 나타났다. 우아한-천박한, 신선감-답답함, 편안함-불편함, 순수함-가식적인, 세련미-촌스러운, 진취성-보수성, 여성성-남성성, 4명의 모델들은 이 7가지 감성 이미지 요인에 따라 상호 차별적으로 나타났다. 인물 감성이미지는 감성적 어휘로 표현됨과 동시에 각 인물이 가진 고유하고 대표적인 personal image로 나타낼 수 있는가를 보여줄 수 있엇다. 본 연구에서는 개발된 감성이미지척도는 사람의 이미지를 평가하는 대표적인 감성척도로 이용될 수 있을 뿐 아니라, 특정 제품을 나타내는 모델이 일반인들에 어떤 이미지를 전달하는지 그리고 모델의 이미지와 제품이 지향하는 이미지와 얼마나 일치하는지를 평가할 수 있었다.
언어학습에서 어휘는 가장 필수적이고 기본이 되는 단위임에도 불구하고 교육현장에서는 학생들에게 어휘를 지도하고 별도의 학습시간을 제공하는 경우는 매우 드물다. 어휘를 습득한다는 것은 소리 내어 말하고 듣는 과정을 통해 이루어진다. 눈으로 내용을 이해하고 암기하는 전통적인 언어 습득 방식은 분명 한계가 있을 수밖에 없다. 본 논문에서는 학습자 특성을 고려한 인지전략과 음성인식을 기반으로 한 Speaking 중심의 학습 방법을 연구하여 초등 영어 어휘 습득을 위한 인지전략 기반의 Speaking Training system을 설계하고 구현하였으며, 초등학교 5학년 두 개 학급을 선정하여 수준 테스트 후 실험 그룹과 비교 그룹으로 각각 편성하여 분석한 결과 학습자의 동기부여와 성취감을 높임으로써 학습자의 소리 영어 중심의 어휘 습득을 강화할 수 있었고, 학력향상 뿐만 아니라 학습참여도, 과제수행 정도, 흥미도 등의 자기주도적 능력까지도 향상시킬 수 있다는 놀라울만한 성과가 있었다. 본 연구를 통해 학생들의 실용적인 영어 말하기 능력을 향상시킬 것으로 기대한다.
본 연구는 18개의 감정어휘와 25쌍의 감성어휘를 사용하여 부산71역 거주 남녀 970명을 대상으로 현대패션에 대한 감정과 감성을 평가하여 구성요인과 의미의 차원을 밝히고, 감정경험과 감성과의 관계를 의복디자인의 조형적 특성으로 분석한 것이다. 본 연구 결과는 구매행동과 구매욕구에 실질적으로 영향을 미치는 감정경험에 대한 실증적 자료로서 의의가 있으며 디자인 기획시 그 활용도를 기대해 볼 수 있을 것이다.
구어는 프로그래밍 언어와는 달리 주어진 문장 내에서의 해당 어휘의 뜻(semantic information)을 알고 다른 어휘들과의 연관성 (grammatical information)을 알아야만 적절한 형태소분석이 가능하다. 또한 구어는 방대한 양의 어휘들로 구성되어 있으며 사용하는 사람마다의 다양한 응용과 공식화되기 어려운 수많은 예외들로 운용되기 때문에 단순히 찾아보기표와 오토마타만으로는 형태소분석에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 주어진 어휘집과 그 어휘들로 만들어진 다양한 문장들로부터 구어운용의 근본기제를 스스로 학습해나가는 강화학습중심의 언어모델을 제안하고 실제로 한국어 형태소분석에 적용하여 그 성능과 특성을 파악해보았다. 구어파서의 입력은 음절단위의 발음이며 인간이 문장을 듣거나 보는 것과 동일하게 시간에 따라 순차적으로 입력된다. 파서의 출력 또한 시간에 따라 변화되면서 나타나며 입력된 연속음절을 형태소단위로 분리(segmentation)하고 분류(labeling)한 결과를 나타낸다. 생성인식 언어모델이 기존의 언어모델과 다른 점은 구어 파싱에 있어서 필수적인 미등륵어에 대한 유연성과 앞단의 음성인식기 오류에 적절한 반응(fault tolerance)을 나타내는 것이다.
이중언어자의 언어구조를 기억정보의 위계적 특성으로 설명하는 위계모형의 적합성을 외현기억검사와 암묵기억검사를 사용하여 살펴보았다. 위계모형에 따르면 단어의 기억표상은 모국어와 외국어의 심성어휘집 정보와 두 언어와 공유하는 개념표상 정보로 구성되어 있으며, 개념표상 정보의 활성화는 심성어휘집 활성화를 통해 이루어지고, 과제의 종류와 번역의 방향성에 따라 심성어휘집과 개념표상의 정보가 별개로 인출될 수 있다. 기억검사중에서 개념 정보의 활성화에 민감한 외현기억검사와 지각 정보의 활성화에 민감한 암묵기억검사는 심성어휘집 정보와 개념표상 정보의 활성화에 상이한 민감성을 보일 것이다. 실험 1에서는 명명과제의 단어들을 의미적으로 범주화하여 제시한 후에 암묵기억검사와 외현기억검사를 실시했고, 실험 2에서는 의미적으로 범주화된 단어목록을 순행 및 역행 번역을 하도록 한 후에 암묵기억검사와 외현기억검사를 했다. 명명과제와 역행번역 및 암묵기억검사에는 목록의 의미적 범주효과가 나타나지 않았고, 순행번역 및 외현기억검사에는 목록의 의미적 범주효과가 나타났다. 이런 결과를 이중언어자의 언어구조가 언어에 따르는 별개의 심성어휘집과 공통의 개념표상을 지니고 있다는 위계모형을 지지하는 것으로 해석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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