• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.440-447
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• 2013

코퍼스 언어학이 연구방법의 한 분야로서 최근 그 입지를 급격하게 넓혀온 가운데, 언어학적 현상과 함께 문학텍스트의 이해를 깊게 하는데 기여를 해 왔다. 최근 코퍼스 언어학의 급속한 저변확대에도 불구하고 문학텍스트 코퍼스를 기반으로 한 고전 및 문학작품의 재해석에 대한 시도는 국내언어학계에서 매우 미미한 실정에 머물러 있다. 이에 본 연구는 코퍼스 언어학의 분석도구인 컴퓨터 콘코던스 프로그램인 워드스미스를 이용하여 방대한 전자텍스트로 이루어져 있는 문학작픔의 문체적 특성과 주요테마를 조사하고자 하였다. 특히 본 연구는 텍스트의 주요한 특성을 나타내는 키워드(keyword)에 초점을 두고 세익스피어의 비극작품인 로미오와 줄리엣을 코퍼스 언어학적 분석기법으로 접근하여 작품세계를 재조명하여 학문적 의의가 크다고 생각되며 앞으로 관련된 후속연구가 이어질 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.39-41
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• 2017

본 연구에서는 해사영어어휘의 특징인 ballast water, fore peak bulkhead, container, freight station charges와 같은 n-gram의 복수 단어로 구성된 합성어 (multi-word compounds) 태깅(tagging)처리가 포함된 해사영어코퍼스를 구축하였다. 해사영어코퍼스는 백만 단어씩 수집한 학술, 법, 신문, 교과서 4개 하위 코퍼스로 구성된 총 400만 단어의 해사영어코퍼스로 구성되어 있다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.189-194
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• 2016

본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.189-194
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• 2016

본 연구는 다국어 감성사전 및 감성주석 코퍼스 구축 프로젝트인 MUSE 프로젝트의 일환으로 한국어 감성사전을 구축하기 위해 대표적인 영어 감성사전인 SentiWordNet을 이용하여 한국어 감성사전을 구축하는 방법의 의의와 한계점을 검토하는 것을 목적으로 한다. 우선 영어 SentiWordNet의 117,659개의 어휘중에서 긍정/부정 0.5 스코어 이상의 어휘를 추출하여 구글 번역기를 이용해 자동 번역하는 작업을 실시하였다. 그 중에서 번역이 되지 않거나, 중복되는 경우를 제거하고, 언어학 전문가들의 수작업으로 분류해 낸 결과 3,665개의 감성어휘를 획득할 수 있었다. 그러나 이마저도 병명이나 순수 감성어휘로 보기 어려운 사례들이 상당수 포함되어 있어 실제 이를 코퍼스에 적용하여 감성어휘를 자동 판별했을 때에 맛집 코퍼스에서의 재현율(recall)이 긍정과 부정에서 각각 47.4%, 37.7%, IT 코퍼스에서 각각 55.2%, 32.4%에 불과하였다. 이와 더불어 F-measure의 경우, 맛집 코퍼스에서는 긍정과 부정의 값이 각각 62.3%, 38.5%였고, IT 코퍼스에서는 각각 65.5%, 44.6%의 낮은 수치를 보여주고 있어, SentiWordNet 기반의 감성사전은 감성사전으로서의 역할을 수행하기에 충분하지 않은 것으로 나타났다. 이를 통해 한국어 감성사전을 구축할 때에는 한국어의 언어적 속성을 고려한 체계적인 접근이 필요함을 역설하고, 현재 한국어 전자사전 DECO에 기반을 두어 보완 확장중인 SELEX 감성사전에 대해 소개한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.61-66
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• 2011

본 논문은 한국어 복합명사 구조의 분석을 목적으로 한다. 연구는 이론 언어학뿐만이 아니라 정보처리, 정보검색과 같은 언어의 전산적 처리에서도 중요한다. 복합명사 구조는 크게 외심구조와 내심구조로 나뉘며 내심구조의 경우에 좌분지나 우분지 구조로 분석이 되어야 하는 중의성이 있다. 기존의 Lauer 모델은 사전적 정보에서 발견되는 확률 정보를 구조 정보에 연결하기 위한 모델로 의존모델과 인접모델을 제시하였다. 본 연구에서는 구조에 기반을 둔 확률정보를 결합하기 위한 확률적 CFG 파싱 방법을 활용하고자 하였다. 이를 위해서 실제 코퍼스상에서 발견되는 복합명사 패턴을 대상으로 구조적 분석을 화자 직관을 통해서 진행하고, 이를 다시 Lauer 모델과 확률적 CFG 파싱 방법 응용과 비교해 보았다. 결과적으로 화자 직관에 가장 일치한 예측을 하였으며, 구조에 대한 정보 해석이 가능하였다.

• 인지과학
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• 제23권3호
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• pp.295-322
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• 2012

본 연구에서는 벡터 공간 모델과 HAL (Hyperspace Analog to Language)을 적용해서 단어 의미 유사성을 군집한다. 일정한 크기의 문맥을 통해서 단어 간의 상관성을 측정하는 HAL을 도입하고(Lund and Burgess 1996), 상관성 측정에서 고빈도와 저빈도에 다르게 측정되는 왜곡을 줄이기 위해서 벡터 공간 모델을 적용해서 단어 쌍의 코사인 유사도를 측정하였다(Salton et al. 1975, Widdows 2004). HAL과 벡터 공간 모델로 만들어지는 공간은 다차원이므로, 차원을 축소하기 위해서 PCA (Principal Component Analysis)와 SVD (Singular Value Decomposition)를 적용하였다. 유사성 군집을 위해서 비감독 방식과 감독 방식을 적용하였는데, 비감독 방식에는 클러스터링을 감독 방식에는 SVM (Support Vector Machine), 나이브 베이즈 구분자(Naive Bayes Classifier), 최대 엔트로피(Maximum Entropy) 방식을 적용하였다. 이 연구는 언어학적 측면에서 Harris (1954), Firth (1957)의 분포 가설(Distributional Hypothesis)을 활용한 의미 유사도를 측정하였으며, 심리언어학적 측면에서 의미 기억을 설명하기 위한 모델로 벡터 공간 모델과 HAL을 결합하였으며, 전산적 언어 처리 관점에서 기계학습 방식 중 감독 기반과 비감독 기반을 적용하였다.

• 한국어학
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• 제76권
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• pp.83-112
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• 2017

In this paper, newspaper articles were collected through '5.18' keyword search results and the news corpus was constructed from the collected data. In the articles of local newspapers 'Honam' and 'Yeongnam', the ideological differences regarding '5.18' were investigated. The ideological differences of local newspaper discourse through objective figures was analyzed.. The subjects of the newspaper articles, the frequency of nouns and predicates were analyzed. The use and meaning of the intended vocabulary were examined. As a result of analyzing the title of the newspaper article, the discourse written in 'Honam' emphasized the necessity of re - recognition of 5.18. In both regions, the word "Gwangju" is often used. However, 'Gwangju' in 'Honam' newspaper means spiritual space, not physical space. In Honam regional newspapers, there are many vocabularies describing the events such as 'shoot' and 'fire', this calls for recollection and memory of '5.18'. In the analysis of newspaper discourse, the analysis of the contrast between the local newspapers was very insignificant, but, this study was conducted to analyze the discourse among local newspapers.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.127-129
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• 2010

본 논문에서는 다양한 코퍼스를 통해 언어를 학습하는 과정을 모델링하여 무감독학습(Unsupervised learning)으로 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다. 제안 방법에서는 적은 수의 특성 조합으로 잠재적 패턴의 부분만을 표현한 후 표현된 규칙을 조합하여 유의미한 문법적 패턴을 탐색한다. 본 논문에서 제안한 방법은 베이지만 추론(Bayesian Inference)과 MCMC (Markov Chain Mote Carlo) 샘플링에 기반하여 특성 조합을 유의미한 문법적 패턴으로 정제하는 방법으로, 랜덤하이퍼그래프(Random Hypergraph) 모델을 이용하여 많은 수의 하이퍼에지를 생성한 후 생성된 하이퍼에지의 가중치를 조정하여 유의미한 문법적 패턴을 탈색하는 방법론이다. 우리는 본 논문에서 유아용 비디오의 스크립트를 이용하여 다양한 유아용 비디오 스크립트에서 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다.

• 정보화정책
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• 제26권4호
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• pp.85-106
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• 2019

최근 전자민원시스템에 집단민원을 제기하는 사례가 늘어나고 있으나 이에 대한 효율적인 관리시스템이 아직 마련되어 있지 않아 행정 업무량 증대와 사회적 갈등 양산 등의 부작용이 우려되고 있다. 이에 본 연구에서는 이상탐지와 코퍼스 언어학 기반의 내용분석을 활용한 전자 집단민원 추정 방법론을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 1)집단민원의 개념에 대한 이론적 고찰과 2) 비모수적 비지도 학습에 기반 한 이상탐지를 활용한 전자 집단민원 추정과 3) n-gram 코사인 각도 거리를 활용한 민원의 내용 유사도 분석방법론을 제안하고 4) 창원시 시민의 소리에 대한 사례분석을 통하여 제시한 방법론의 유용성과 정책적 시사점, 향후 과제를 검토하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권2호
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• pp.29-38
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• 2022

이 연구는 국립국어원 일상 대화 음성 코퍼스(2020)에서 나타나는 발화를 분석하여 발화 속도 및 말차례 교체 빈도가 운율 단위 변화에 어떤 영향을 끼치는지 밝히는 것을 목적으로 하였다. 분석 결과, 발화 속도가 증가할수록 억양구, 어절 빈도, 발화 길이가 증가하는 양의 상관관계를 보였으나 상관관계가 낮았고, 회귀모형의 적합도는 3%-11%로 설명력이 약했다. 말차례 교체 빈도에 따른 평균 발화 속도는 유의미한 차이가 있었고, 말차례 교체 빈도가 증가할수록 발화 속도는 감소하였다. 또한 말차례 교체 빈도가 증가할수록 억양구 및 어절 빈도와 발화 길이는 감소하였으며 높은 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 회귀 모형의 적합도는 27%-32%로 계산되었다. 말차례 교체 빈도가 발화 속도와 운율 단위를 변화시키는 요인으로 작용했을 수 있다. 이는 대화체에서 나타나는 비유창성, 말차례 교체 특성, 화자 간 활발한 상호작용 등이 영향을 미쳤을 것이라 추측된다.