본 연구는 남북한 영어교과서에 나타난 어휘를 비교하여 영어어휘의 양적 질적인 차이를 알아보고 궁극적으로 남북한 통일 영어교과서에 담을 영어어휘 목록을 만드는데 필요한 기초적인 작업을 진행하는데 있다. 이를 위해 2000년대에 출간된 남북한 영어교과서로 코퍼스를 구축하여 어휘목록을 추출하고 이들 남북한 영어교과서 코퍼스를 비교하였다. 어휘목록의 추출은 남한 영어교과서의 경우는 7차교육과정 이후 출간된 교과서에서 추출하고 북한 영어교과서의 경우는 김정일정권시대인 2000년대 이후 영어교과서로 코퍼스를 구축하고 그 코퍼스에서 어휘목록을 만들어서 비교하였다. 이를 위해서 AntConc 3.5.7을 사용하여 어휘목록을 추출하고 콘코던스를 통해서 어휘목록에 나온 어휘의 사용맥락을 살펴보면서 점검하였다. 이를 통해서 남북한 영어 어휘의 양적 질적 비교를 통해서 그 차이점들을 도출하였다. 양적으로 남북한이 영어교과서를 통해서 학습해야 할 어휘는 양적으로 비슷하게 3000 단어 내외였으나 북한 영어교과서의 경우 전문학술 어휘가 좀 더 많이 나타났다. 자본주의 시장경제를 따르는 남한과 사회주의 계획경제를 따르는 북한 영어교과서에는 이와 관련된 어휘의 사용과 의미적 차이가 발견되었다. 아울러, 종교와 문법 용어의 사용에 있어서 차이가 나타났다.
본 논문은 단락의 자동 구분을 통한 중요 문장 추출 시스템을 제안한다. 먼저 어휘의 재출현 여부와 어휘의 일치도, 어휘의 역할 변화를 파악하여 재출현 어휘에 대한 양상을 분석하고 이를 통하여 문장 간의 긴밀도를 정량적으로 계산한다. 다음으로 측정된 문장 간 긴밀도를 이용하여 사용자의 추출 범위에 따라 단락을 구분하고, 각 단락의 대표 문장을 선정하여 최종 요약문을 생성한다. 제안한 방법은 문서 제목, 문장의 위치, 수사 구조 등의 정보를 이용하지 않으며, 단순히 어휘의 출현 빈도만을 이용하던 기존의 통계적인 방법보다 질높은 요약문을 생성할 수 있다. 또한 제안한 방법론은 본 논문이 대상으로 삼고 있는 신문기사의 영역뿐만 아니라 다른 영역으로의 적용이 가능하다.
근래 트위터와 페이스북 등의 SNS(Social Network Service)에서 일반 대중의 관심사나 트렌드 등의 이슈를 탐지하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 검색어에 대한 연관 어휘 추출을 통해 검색어에 연관된 이슈나 화제를 트위터에서 추출하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 연관성이 높은 단어는 서로 가깝게 발생할 것으로 기대하고, 단어 간 거리가 가까울수록, 공기빈도가 높을수록 커지는 단어연관도 계산법을 제안한다. 연관도 값이 임계치를 넘는 어휘를 연관 어휘로 보고 네트워크의 형태로 관련 이슈를 제시한다.
어의 중의성 해소는 자연어처리에서 중요한 역할을 한다. 감독 중의성 해소 방법은 비감독 중의성 해소 방법보다 높은 성능을 나타내지만, 구축비용이 큰 대규모 의미부착 말뭉치가 필요하다. 본 논문에서는 중국어 어휘의미망(HowNet)과 의미 미부착 말뭉치를 이용한 중국어 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미 미부착 말뭉치에서 통계정보를 추출하고, 중국어 어휘 의미망에서 중의성 어휘의 의미별 형제어를 추출하여 중의성 어휘의 주변 문맥에 나타나는 어휘와 카이제곱검정(${\chi}^2$-test)에 의한 독립성 검정을 통해 어휘 간 연관성을 판단하고 중의성 해소를 한다. 본 논문에서 제안한 중의성 해소방법의 성능을 SemEval-2007 평가데이터에서 측정한 결과 명사와 동사에서 각각 64.7%, 49.4%를 나타냈다. 이는 SemEval-2007 중국어 비감독 중의성 해소에서 가장 높은 성능을 나타낸 시스템보다 13.1%, 13.9% 높은 성능이다.
지식 정보의 확산에 따라 기존 전문분야 용어집에 수록되지 않은 용어의 수가 폭발적으로 증가하고 있다 이에 따라 용어집을 자동으로 구축하는 작업이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 의학분야 코퍼스에서 주어진 전문용어에 대한 정의문을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선, 정의문의 구문적 패턴과 용어의 어휘구성 패턴을 이용하여 용어의 상위개념을 추정한다. 상위개념별로 구축된 특성 어휘 목록을 이용하여 구문적 패턴으로 뽑힌 문장에 등장하는 어휘의 적합성 여부를 판단하여 정의문을 추출한다. 실험 결과 코퍼스에 정의 정보가 있는 48개의 용어에 대하여 71.43%의 정확률을 보인다.
인간의 언어지식은 다양한 개념 관계를 가지며 서로 망(network)의 모습으로 연결되어 있다. 인간의 언어지식의 산물 중에서 가장 체계적이며 구조적으로 언어의 모습을 드러내고 있는 결과물이 사전이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사전 뜻풀이 말에서 개념 어휘와 자동적인 지식획득을 통하여 의미 정보를 구조적으로 추출한다. 이러한 의미 정보가 추출되면서 동시에 자동적으로 개념 어휘의 의미 참조 모형이 구축된다. 이러한 것은 사전이 표제어 리스트와 표제어를 기술하는 뜻풀이말로 이루어진 구조의 특성상 가능하다. 먼저 172,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미 정보를 추출하는데, 의미분별이 처리 된 결과물을 대상으로 하기 때문에 의미 중의성은 고려하지 않아도 된다. 추출된 의미 정보를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(Ml)을 이용하여 개념 어휘와 의미 정보간에 연관도를 측정한 후, 개념 어휘간의 유사도(SMC)를 구하여 지식표현의 하나로 연관망을 구축한다.
최근 들어 한복에 대한 문화수용자들의 관심이 증가함에 따라 다양한 한복들이 시장에 등장하고 있다. 문화수용자들의 요구사항을 충분히 반영한 한복이 일상복으로까지 확산되려면 한복의 기능성 측면뿐만 아니라 한복을 착용하면서 느끼는 감성적인 만족까지 가져다주는 것이 중요하다. 하지만 한복을 경험하면서 표출되는 문화수용자의 감성에 대한 기존 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 심리학, 언어학, 감성공학 등의 다양한 분야에서 기존의 연구결과와 참고문헌을 활용하여 수집한 182개의 감성어휘를 활용하여 델파이 기법과 적합성 평정을 위한 설문조사를 통하여 한복에서 표출되는 감성어휘 28개를 추출하였다. 본 연구를 통해 추출된 28개의 감성어휘는 한복에서 느끼는 문화수용자의 감성을 표현하기 위한 감성어휘라고 정의할 수 있다. 또한, 요인분석을 통해 최종 선택된 28개의 감성어휘들 간의 상관관계를 이용하여 어휘들을 그룹핑하였다. 결론적으로 요인분석을 통해 추출된 6개의 요인에 적재된 감성어휘들은 각 요인에 적재된 감성어휘들의 공통적 특성에 따라 '유쾌감', '심미감', '조화감', '신선감', '호감', '안정감' 등 6개 감성 카테고리로 구분할 수 있었다. 본 연구를 통해 추출된 6개의 감성 카테고리는 사용자들이 한복에서 느끼는 대표감성이라고 할 수 있다. 본 연구의 결과로 도출한 28개의 감성어휘와 6개의 대표감성은 한복에서 표출되는 문화수용자의 감성을 측정하는 데에 필요한 기초자료로 활용할 수 있을 것이라 기대된다. 향후 연구과제로는 본 연구에서 추출한 대표감성을 이용하여 한복에서 느끼는 문화수용자의 감성을 측정하기 위한 구체적인 평가스케일을 도출해보고자 한다.
직물 및 직물 관련 제품에서 주로 사용되는 감성 어휘들의 관계 및 구조를 분석하기 위해 잡지 및 설문 조사 과정을 통해 어휘를 수집하였다. 수집된 어휘의 빈도를 조사하고, 어휘 적절성을 평가하여 감성어라고 생각될 수 있는 어휘들만을 정리하였다. 여기서 추출된 372개의 어휘는 직물 및 직물 관련 상황에서의 감성어로 사용될 수 있을 분만 아니라 유사 분야의 감성어 모형에 대한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이다. 어휘들 간 관계구조에 대한 분석은 몇 가지 면에서 이뤄졌다. 자유연상 과제를 실시하여 어휘들 간 관계의 연결망(network)을 확인할 수 있었다. 어휘들이 내포하고 있는 의미의 여러 측면에서 어휘들 간 관계를 파악할 수 있도록 어휘들에 대해 다차원 분석을 실시한 결과 어휘 간 관계는 3차원이면 충분히 설명될 수 있는 것으로 나타났다. 두 개의 주차원을 중심으로 어휘들의 공간 분포를 그리고 이들 어휘를 범주로 분류한 결과 대략 11개의 범주로 어휘들을 나눠볼 수 있었다.
본 연구는 감성공학적 접근법으로 터치 모바일 폰의 자유 드로잉 GUI 요소를 디자인 하기 위한 프로세스를 검증하는 것이 목적이다. 본 연구의 프로세스는 다음과 같이 진행되었다. 첫째, 터치폰에서 자유드로잉하는 행태를 파악하기 위하여 남 녀 대학생 57 명을 대상으로 터치폰 일기를 쓰게 하여 분석하였다. 또한 관찰 대상자가 선호하는 패션, 좋아하는 이미지를 수집하여, IRI 표준 이미지 스케일 맵에 매핑하여 감성 요소를 추출하였다. 둘째, 추출된 감성 요소는 Norman(2002)에 의거한 감각적(Visceral), 행태적(Behavioral), 심볼적(Reflective) 감성 어휘로 도출하고, 요인 분석을 통해 대표 감성 어휘를 도출하였다. 셋째, 자유 드로잉을 위한 터치 모바일폰 GUI 요소를 도출한 후 대표 감성 어휘와의 관계성을 분석하여 관계성이 높은 디자인 요소를 추출하였다. 마지막으로 추출된 대표 디자인 요소와 대표 감성 어휘는 다차원척도(Multidimensional scaling : MDS) 분석을 실시하여 2 차원 축에 모델링하고, 정량적으로 디자인에 반영될 주요 감성을 도출해본 결과 사용자의 감성적 경험을 통해 도출된 GUI 와 유사성이 높은 감성 어휘는 감성적 디자인을 할 때 주 요소로 적용 된다는 사실을 확인하였다.
자연언어처리에서 어휘의 의미를 구분하는 것은 기계번역이나 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 국내에서도 여러 어의 중의성 해소 시스템이 소개되었으나 대부분 시스템이 의미 부착 말뭉치를 이용한 감독 학습 방식을 기반으로 두고 있다. 본 논문은 한국어 어휘의미망을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 시스템을 소개한다. 일반적으로 감독어의 중의성 해소 시스템은 비감독 어의 중의성 해소 시스템보다 성능은 좋으나 대규모의 의미 부착 말뭉치가 있어야 한다. 그러나 본 시스템은 한국어 어휘의미망과 의미 미부착 말뭉치에서 추출한 어휘 통계정보를 이용해, 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미별 통계 정보를 이용하는 감독 중의성 해소 방법과 같은 효과를 낸다. 본 시스템과 타 시스템의 성능 비교를 위해 'SENSEVAL-2' 평가 대회의 한국어 평가 데이터를 이용하였다. 실험 결과는 추출된 통계 정보를 바탕으로 우도비를 이용하였을 때 정확도 72.09%, 관계어 가중치를 추가로 이용하였을 때 정확도 77.02%로 감독 중의성 해소 시스템보다 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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