본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 언어네트워크 분석방법을 통해 광역도시 대표 트위터의 정보 내용을 연도별 도시별로 심층 분석하고 정보제공 매체로서 트위터 활용에 대해 조사하였다. 언어네트워크 분석을 위한 분석도구는 KrKwic, Ucinet6, Netdraw 프로그램을 이용하였다. 연구 결과, 2014년도에는 시정 관련 정보(시민, 운영, 개최, 참여)와 시민생활 관련 정보(문화, 공원, 출근길)를 중심으로 하는 네트워크가 형성되었다. 반면 2015년에는 시정홍보에 관련 정보(시민, 문의, 개최, 시정, 행사)가 네트워크의 핵심적 역할을 차지하고 있었다. 도시별 네트워크 분석에서 연도별 도시별로 각기 다른 키워드들이 도출되었다.
본 연구는 우리나라 중등교사 임용시험의 형태가 개편된 2014년도 이후부터 2018년도 현재까지 진행된 중등교사 임용시험 관련 선행연구들을 언어네트워크 분석 방법론을 활용하여, 그 연구동향을 분석하였다. 본 연구에서는 2014년도 이후 5년간 진행된 중등교사 임용시험 관련 연구 55건을 대상으로 주요 핵심어 추출 및 워드클라우드 제시, 주요 핵심어의 언어네트워크 전체 분석 및 3종 중심성(연결정도, 근접, 매개) 분석, 네트워크 값을 반영한 네트워크 그림 시각화 작업 등을 진행하였다. 중등교사 임용시험 관련 선행연구의 주요 핵심어는 분석, 문항, 출제, 인식, 임용후보자, 교과교육학, 국어과, 선정경쟁시험, 개선, 예비교사, 교과내용학, 기출문항, 임용교사, 제도, 탐색 등이었다. 이들 상위 빈도 핵심어들은 나름 높은 연결정도를 가지고 다른 핵심어들간의 의미연결망을 구축하고 있음을 확인하였다, 이런 연구결과는 중등교사 임용시험 주제 연구 진행을 할 때, 연구주제 선정 및 방향 설정에 도움을 줄 것으로 기대된다.
구문 분석은 문장을 구성하는 단어들 간의 관계를 알아내 문장의 구조를 분석하는 작업이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어지는데 한국어처럼 어순이 자유로운 언어는 의존 구문 분석이 적합하다. 최근 구문 분석은 심층 신경망을 적용한 방식이 중점적으로 연구되고 있으며, 포인터 네트워크를 사용하는 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 포인터 네트워크만으로 구문적인 정보를 학습하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션을 함께 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 보였다.
이 연구는 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램에 제시된 학습목표를 Bloom의 신교육목표분류체계와 언어네트워크분석 방법을 통해 분석하고 결과를 비교함으로써 학습목표를 분석할 때 언어네트워크분석 방법의 적용 가능성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 27개 대학부설과학영재교육원의 교육프로그램 중 과학 분야 169개 주제에 제시된 702개의 학습목표를 분석대상으로 선정하여 Bloom의 신교육목표 분류체계에 따라 분류하고 코딩한 후 각 학습목표 사이의 구조적 특성을 알아보기 위해 언어네트워크분석을 사용하였다. 분석 결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 주제 별로 사용된 학습목표의 특성을 살펴본 결과 초등은 약 3개, 중등은 약 6개의 서로 다른 범주의 학습목표가 사용되고 있었다. 둘째, 연구방법과 학교 급에 관계없이 지식차원의 사실적 지식, 개념적 지식과 인지과정 차원의 '기억하다', '이해하다', '창안하다'의 비중이 높게 나타났다. 셋째, 단순 통계 분석 결과로는 확인할 수 없지만 언어네트워크분석 방법을 통한 가중치에 근거하여 살펴본 결과 초등 단계는 과학적 사실에 대한 학습을 통해 실제실험과정에 적용해 보는 활동을 강조한 반면, 중등 단계는 이보다는 과학적 사실, 개념 자체를 이해하는 것을 더욱 강조하고 있었다. 이와 같은 결과로 볼 때 기존 단순 통계적 연구를 통해 분석한 것에 비해 보다 다양한 학습목표의 특성을 해석할 수 있는 것으로 보아 언어네트워크분석방법이 학습목표를 분석하는데 적용 가능성이 높은 것으로 판단된다.
구문 분석은 문장을 구성하는 어절들 사이의 관계를 파악하여 문장의 구조를 이해하는 기술이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어진다. 한국어처럼 어순이 자유로운 언어에는 의존 구문 분석이 더 적합하다. 의존 구문 분석은 문장을 구성하고 있는 어절 간의 의존 관계를 분석하는 작업으로, 각 어절의 지배소를 찾아내어 의존 관계를 분석한다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션과 포인터 네트워크를 이용한 음절 단위 의존 구문 분석기를 제안하며 UAS 92.16%, LAS 89.71%의 성능을 보였다.
액티브 네트워크는 새로운 프로토콜 및 기술을 네트워크 상에서 채택하여 운용하는 것을 용이하게 할 뿐만 아니라 사용자가 네트워크 상에 필요한 기능을 수행함으로써 네트워크 관리나 새로운 서비스의 제공을 능동적이고 유연하게 수행할 수 있도록 하는 새로운 네트워크 패러다임이다. 액티브 네트워크가 가지는 가장 대표적인 특징은 네트워크 노드에 대해 프로그래밍이 가능하다는 것이며, 이들 노드간에 전송되는 패킷은 이동 코드의 특성을 갖는다. 따라서 본 고에서는 액티브 네트워크를 위한 인터페이스 계층을 제공하는 프로그래밍 언어 이슈와 관련 연구 동향을 살펴보았다.
본 연구는 콘텐츠산업정책을 포괄하는 문화정책에 대한 학술적 연구의 동향을 알고자 언어네트워크분석을 통해 국내의 가장 대표적인 문화정책 분야 전문학술지인 '문화정책논총'에 수록된 186편의 논문 주제어 832개를 대상으로 분석을 시도하였다. 시간적 범위는 한국연구재단 한국학술지인용색인 홈페이지(www.kci.go.kr)에 수록되어 있는 2008년 10월부터 2017년 1월까지로 하였다. 언어네트워크 분석은 주제어 빈도수, 밀도분석과 중심성을 지표로 분석하였으며, 이를 바탕으로 Netdraw 프로그램에 의한 시각화를 시도하였다. 언어네트워크분석 결과 가장 많은 빈도수를 기록한 주제어는 '문화'였고, '문화정책/행정', '문화산업/문화콘텐츠', '정책'이 최다의 빈도수를 기록한 그룹에 포함되었다. 빈도수가 높은 '문화정책/행정'과 '문화산업/문화콘텐츠'는 대부분의 중심성에서 우위를 차지했으나, 매개중심성은 낮아 다른 주제어들과의 중매 역할에는 한계를 드러냈다.
본 연구는 언어네트워크 분석기법을 활용하여 언론보도자료에 나타난 대통령기록물과 관련된 사회적 이슈를 분석하였다. 분석결과를 통해 대통령기록물 관련 이슈의 발생 현황 및 이슈의 구성요소를 파악할 수 있었으며, 대통령기록물 관련 이슈에 대한 시사점 파악 및 관련 연구의 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 국내 주요 언론사 중 하나인 조선일보를 대상으로, 주제어인"대통령기록물"을 포함하는 관련 기사를 수집하였다. 총 780건의 수집된 보도자료를 대상으로 언어네트워크 분석을 수행하였으며, 분석결과에 대한 시각화를 진행하였다.
의존 구문 분석은 문장 내 의존소와 지배소 사이의 관계를 예측하여 문장 구조를 분석하는 자연어처리 태스크이다. 최근의 딥러닝 기반 의존 구문 분석 연구는 주로 포인터 네트워크를 사용하는 방법으로 연구되고 있다. 포인터 네트워크는 내부적으로 사용하는 attention 기법에 따라 성능이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 포인터 네트워크 모델에 적용되는 attention 기법들을 비교 분석하고, 한국어 의존 구문 분석 모델에 가장 효과적인 attention 기법을 선별한다. KLUE 데이터 셋을 사용한 실험 결과, UAS는 biaffine attention을 사용할 때 95.14%로 가장 높은 성능을 보였으며, LAS는 multi-head attention을 사용했을 때 92.85%로 가장 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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