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판소리 전승 활성화를 위한 무형문화재 제도의 이해와 개선 방향 (Understanding policies regarding intangible cultural treasures and directions for improvement to promote the continuing tradition of Pansori)

  • 최혜진
    • 공연문화연구
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    • 제36호
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    • pp.289-312
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    • 2018
  • 판소리는 여러 세대를 거쳐 전승되면서 시대에 따라, 혹은 명창의 자질과 능력에 따라 생성, 변모를 거듭해 온 예술장르이다. 무형문화재 제도는 이러한 판소리의 생명력을 보전, 전승하기 위해 만들어진 것이므로 그 지원과 보호의 책임을 다해야 한다. 따라서 새로 제정된 법률안의 올바른 시행을 위해서는 먼저 판소리 전승의 주체와 우리 문화 전반의 인식이 변화할 점은 없는지를 살펴보는 일이 필요하다. 판소리는 21세기 현재성과 대중성을 담보하며 향유 양식도 다양하게 변화하고 있다. 이 시대 판소리의 예술성과 보편성을 어떻게 만들어나갈지는 결국 우리의 몫으로 남는 것이다. 이러한 점에서 무형문화재법의 변화 양상, 현재 국가무형문화재와 전북무형문화재를 중심으로 전승의 현황을 살펴보았으며 그 문제점을 개진하였다. 보유자의 수나 종목의 다변화가 필요하며 이를 위해 조사지표나 실기능력지표를 고려하여 신청하고 지정하여야 함을 논하였다. 아울러 보유자 지정을 위한 항목들의 문제점을 지적하고 개선할 방향을 논의하였다. 판소리의 경우 유파별 보유자 지정, 정기조사와 정기 신청, 대중화를 위한 이수자 역할의 확대, 지역 명창의 목록 조사, 보유자에 대한 감독과 모니터링, 전수교육을 위한 매뉴얼 확립 등을 개선안으로 제시하였다. 이를 통해 판소리의 전승이 더욱 활발해지고, 전수교육이 체계적으로 이루어질 수 있도록 노력해야 한다. 무형문화재법 시행 초기이므로 앞으로도 개선해야 할 내용은 지속적으로 드러나게 될 것이다. 판소리가 우리만의 것이 아니고 인류의 것이라는 점에서, 법률과 문화가 서로 보완 상생하며 나아갈 때에 더욱 바람직한 전승지원이 이루어질 것이라는 점은 확실하다.

텍스트 마이닝을 이용한 감정 유발 요인 'Emotion Trigger'에 관한 연구 (A Study of 'Emotion Trigger' by Text Mining Techniques)

  • 안주영;배정환;한남기;송민
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.69-92
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    • 2015
  • 최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.