본 논문에서는 자연스러운 텍스트 생성을 위한 여러 과정 중, 문장 순서를 결정하기 위한 텍스트 구조화(text structuring)에 관한 것으로, 중심화 이론(centering theory)에 기반하여 문장 순서의 자연스러움을 판단할 수 있는 다양한 평가 척도를 논의한다. 먼저, 기존 연구들에서 중심화 이론에 기반한 문장 순서의 평가 척도들 중 가장 효과적이라고 알려진 MIN.NOCB를 텍스트 구조화에 적용할 때 발생할 수 있는 문제점을 지적하고, 대안이 될 수 있는 새로운 평가 척도인 MAX.CPS를 제안한다. 또, 임의의 평가 척도가 주어진 문장들에 대해 가질 수 있는 기대치를 먼저 예측하고, 그것에 따라 다른 평가 척도를 적용하게 하는 프레임워크를 제안하여, 중심화 이론 안에서 최상의 문장 순서를 찾기 위한 새로운 방법론을 모색한다. 또한, 중심화 이론의 적용에 있어 핵심이라 할 수 있는, 명사들의 돋보임성(salience)을 서열화(cf-ranking) 하는 다양한 방식을 중심화 기반 문장 순서 평가 척도의 관점에서 분석하였다. 그 결과, 텍스트 구조화에 관한 한, 단순히 문장에서 실현된 순서에 따라 명사들의 돋보임성의 서열을 정하는 것이 한국어의 특성상 가장 간단하면서도 효율적임을 입증하였다.
본 연구에서는 멀티미디어 환경에서 정보 제시 유형이 정보 처리에 어떤 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 초등학교 아동을 대사으로 하여 텍스트와 나래이션을 제시한 조건, 텍스트와 애니매이션을 제시한 조건, 애니매이션과 나래이션을 제시한 조건에 따라 학습정도가 어떻게 달라지는지를 알아보았다. 학습 수행 평가는 학습자료를 보여주고 즉시 검사하였고, 학습한 후 일주일이 지난 후에 지연검사를 하였다. 그 결과 두 검사 모두에서 애니매이션과 나래이션을 제시한 조건이 다른 두 조건에 비해 효율적인 학습 수행 결과를 보였다. 이러한 결과는 아동에게 있어서 단일 매체(텍스트)로 정보를 제시하는 것보다는 다중매체(텍스트, 애니매이션)로 정보를 처리할 수 있도록 제시하는 것이 학습에 효과적임을 보요준다. 또한 이러한 결과는 기존의 이중보호이론과 작용기억이론을 지지해 준다.
컴퓨팅 사고력이 강조됨에 따라 우리 나라를 비롯한 세계 여러 나라에서는 프로그래밍 교육 등 컴퓨팅 관련 교육을 실시하고 있다. 일반적으로 프로그래밍 교육에서 초보 학습자에게는 블록 기반 프로그래밍 언어를 학습한 후 텍스트 기반 프로그래밍 언어를 학습하게 된다. 블록 기반 언어와 텍스트 기반 언어는 동일한 프로그래밍 논리를 함양하게 되지만, 다른 모든 언어들과 마찬가지로 언어 특성, 사용법, 형태 등 다소 차이가 있다. 따라서 본 논문에서는 블록 기반 프로그래밍 언어에서 텍스트 기반 프로그래밍 언어의 학습 전이의 효과에 대해 이론적 고찰을 실시하였으며, 그 결과 대부분의 연구에서 긍정적 전이 효과를 입증하였음을 확인하였다.
텍스트 생성(text generation)은 언어가 아닌 다양한 지식원으로부터 텍스트를 생성해 내는 언어 처리의 한 분야로, 여러 가지 복합적이고 단계적인 과정을 통해 이루어진다. 본 논문에서는 자연스러운 텍스트 생성을 위한 여러 과정 중, 한번 언급된 대상(entity)을 자연스럽게 지시(refer)하기 위한 지시어 생성(referring expression generation), 특히 한국어에 두드러진 영형(zero pronoun)에 의한 대용화(pronominalization) 과정에 초점을 맞춘다. 이를 위해, 구문 정보와 비용기반 중심화 이론(cost-based centering model)을 바탕으로, 한국어에 적합한 지시어 특히 영형의 생성에 영향을 미치는 다양한 자질(feature)들온 규명하고, 기계 학습을 통해 지시어 생성 모델을 구축하였다. 세 개의 장르 - 묘사문(설명문), 뉴스, 짧은 우화 - 에서 총 95개의 텍스트로부터 학습이 이루어 졌으며 이론 대상으로, 제안된 자질들이 지시어의 생성, 특히 영형의 생성에 효율적으로 적용될 수 있음을 보였다. 또한, 지시어 생성과 관련된 기존의 방법론들과 본 논문에서 제안한 모델을 비교하여 성능이 크게 향상되었음을 보이고, T-test를 통해 99.9%의 신뢰 구간에서 그 성능 향상이 통계적으로 의미가 있음을 확인하였다.
일본 요괴 애니메이션에 등장하는 요괴 캐릭터의 이미지를 검토하고, 요괴 캐릭터의 생성 원리를 찾아내고자 했다. 이론적으로 줄리아 크리스테바의 '상호텍스트성' 개념과 롤랑 바르뜨의 '텍스트'개념을 방법론으로 채택하여 중국의 신화 지리지 "산해경"과 상호텍스트적 관계를 보이는 <포켓몬스터>의 여러 캐릭터들의 생성원리와 일본의 애니미즘적 사고에 기초한 '백귀야행도'에 등장하는 전통 요괴 캐릭터들의 현대적인 변용을 고찰하였다. 상호텍스트성은 기억 혹은 역사와 연관되며 이는 텍스트에서 드러나기 때문에 요괴 애니메이션의 캐릭터 연구에 유용한 이론적 틀을 제공한다. 또한 요괴담이나 요괴의 이미지들은 민담처럼 집단적 담론의 결과물이며 끊임없는 첨가와 삭제가 이루어지는 텍스트적 속성을 고려해 볼 때, 변화하는 집단 상상력의 산물이라 보인다. 상호텍스트성에 기반한 괴물이나 요괴의 이미지 생성은 크게 '하이브리드'와 '뮤턴트'로 구분해 볼 수 있으며, 구체적인 이미지 제시와 분석을 통해 요괴 이미지의 생성원리를 설명하였다. 인간의 공포에 상상력의 날개를 달아 만들어지는 요괴 캐릭터들은 이미지에 있어 시각적 쾌락을 보여주며 문화 컨텐츠의 아이콘으로 기능하는 것을 알 수 있다.
본 연구에서는 데이터 시각화 연구의 한 분야인 텍스트 시각화에 대하여 그 시각적 표현의 재료가 되는 텍스트 데이터의 종류 및 본질, 특성에 대하여 고찰하고, 다양한 텍스트 시각화의 사례 연구를 통해 텍스트 데이터의 시각화를 위한 표현적 접근 방식에 대하여 다각적으로 분석하였다. 텍스트 시각화 연구는 컴퓨터의 발달과 방대한 데이터의 공개, 그리고 시각화 툴의 범용화 등의 기류를 타고 급속도로 확산되고 있으며, 이에 따라 공학, 예술, 인문, 사회 등 학제 간 융합 연구를 통해 다양한 작품 또는 연구 성과물로서 창작되고 있다. 그럼에도 불구하고 텍스트 데이터를 비롯한 데이터 시각화에 관한 이론적 고찰과 접근 방식에 대한 체계적 분석은 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 데이터는 이해와 해석의 대상이며, 가공 및 접근에 따라 무한한 정보와 가능성을 갖는다. 데이터의 중요성이 점차 증가하고 있는 현 시점에서 데이터의 이해와 해석에서 출발하는 텍스트 시각화라는 융합 학문적 연구 분야는 미래 인간 사회에서 데이터가 차지할 위상을 고려할 때, 보다 체계적인 연구와 이론적 축적을 필요로 한다.
학문은 다양한 이론적 배경을 토대로 시대적 환경에 적응하여 발전한다. 즉, 서로의 영역을 공유하면서 새로운 이론을 창출하고 실제로 이를 응용하고 있는 것이다. 계량서지학, 계량과학학, 문헌과학학등으로 일컫고 있는 계량정보학은 문헌의 분석을 위해 수량학적 방법으로 적용하여 연구하는 학문으로, 활발히 연구되어 응용되고있는 분야는 텍스트검색시스템, OPACs, 비디오텍스시스템, 하이퍼텍스트시스템, CD-ROM, 온라인 정보서비스, 전자출판, 전자우편, 케이블 TV 등의 전자정보서비스 분야이다. 본 연구에서는 계량정보학의 사적변천과 연구영역, 그 응용과 실제를 고찰하였다.
텍스트 시각화는 시각적 표현의 재료가 되는 텍스트 자체에 대한 이해에서 시작한다. 임의의 텍스트 데이터를 시각화하기 위해서는 해당 텍스트의 특성에 대한 충분한 이해가 선행되어야하며, 이렇게 도출된 텍스트가 갖는 고유한 특성에 따라 시각화의 목적과 표현적 접근 방법이 결정될 수 있다. 본 연구에서는 동일한 텍스트가 갖는 다양한 특성에 따라 도출된 대표적인 시각화 사례를 분석함으로써 텍스트 시각화에 대한 접근 방식에 대한 이론적 토대를 구축하고자 하였다. 이를 위해 동일 시각화의 대상 텍스트로서 전 세계적으로 가장 널리 알려져 있고, 그 디지털 데이터를 획득하기 용이하며 따라서 텍스트 시각화 사례가 다양하게 존재하는 '성경' 텍스트를 선정하여 사례 분석을 진행하였다. 사례 분석을 위한 기준으로서 텍스트가 갖는 고유한 특성-내용적, 구조적 특성 및 인용정보-를 도출하고, 각 기준에 부합하는 텍스트 시각화 사례들을 2-3가지 이상 선정하여 분석에 대한 타당성을 높였다. 분석결과 성경 텍스트가 갖는 독특한 특성에 따라 시각화의 목표와 표현적 접근법이 결정됨을 파악할 수 있었다. 본 연구를 토대로 향후 더욱 다양한 관점의 사례 분석을 통하여 텍스트 시각화를 위한 재료 선택 및 접근 방법에 대한 이론적 방법론 구축이 가능할 것으로 기대한다.
언어가 아닌 다양한 지식원으로부터 그것을 설명하는 텍스트를 생성하는 텍스트 생성 (text generation)은 여러 가지 복합적이고 단계적인 과정을 거쳐 이루어진다. 자연스러운 텍스트를 생성하기 위한 여러 단계 중, 지식원으로부터 텍스트에 포함되기 위해 뽑힌 정보들간의 순서를 적절히 결정하는 과정을 텍스트 구조화(text structuring)라고 한다. 텍스트 구조화는 생성될 텍스트의 결속성(coherence)을 크게 좌우하므로, 양질의 텍스트를 생성하기 위해서는 텍스트 구조화를 다루기 위한 정교한 방법론이 요구된다. 본 논문에서는 SA(simulated annealing) 알고리즘을 이용해 추계적 텍스트 구조화 방안을 제안하며 특히, SA의 평가 함수(evaluation function)로서, 총 4가지의 방법론-중심화 이론(centering theory)을 이용한 센터 전이 유형의 선호도, 추론 비용에 근거한 전이 유형간의 선호도, 서두 문장을 결정하기 위한 가중치 할당에 따른 선호도, 인접한 문장간의 유사도에 따른 선호도-을 제안하고 실험을 통해, 그 효용성을 보였다.
블록정렬압축은 빠른 속도로 동작하면서 높은 압축률을 나타내는 압축 방법이다. 또한 블록정렬방식으로 압축된 텍스트는 원래 텍스트를 복원하는 과정에서 접미사배열을 0(n) 시간만에 구할 수 있다. 그러나 접미사배열을 이용하여 효율적인 검색을 수행하려면 lcp(longest common prefix)정보가 추가적으로 필요하다. 본 논문에서는 텍스트와 접미사배열이 주어졌을 때 lcp정보를 0(n) 시간만에 구할 수 있는 알고리즘을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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