• Korean Institute of Interior Design Journal
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• v.16 no.4
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• pp.31-38
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• 2007

This study is interested in how philological interpretation of a space text were patterned so as to give the text structural cohesion. A similar philological motivation incorporates some of the notions of generative grammar. Interpretation is the process of recovering the cultural meanings expressed in discourse by analysing the linguistic structures in the light of their interactional and wider social contexts. Viewed in this light, the process of this study is illustrated as follows: At first, this research contains basic concepts of signification of text and context, and theories of spacial text and context of typological structure in terms of Ricoeur's structural Hermeneutics. Secondly, it concretize a logic that traditional space context is inserted in organized attribute like emotion, spirit, nature as character of contemporary space text through typological structure. Finally, from aspect of designation theory among interpretive semantics, it shows that korean contemporary space design is incorporated with typological structure of korean traditional palace spacial context homologically through the case study of I-Hotel space design. Through this process, this study suggest that positivistic interpretation methodology by designation of text is logical thinking of Korean traditional space design.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.380-382
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• 2019

GAN(Generative Adversarial Network)은 정해진 학습 데이터에서 정해진 생성자와 구분자가 서로 각각에게 적대적인 관계를 유지하며 동시에 서로에게 생산적인 관계를 유지하며 가능한 긍정적인 영향을 주며 학습하는 기계학습 분야이다. 전통적인 문장 생성은 단어의 통계적 분포를 기반으로 한 마르코프 결정 과정(Markov Decision Process)과 순환적 신경 모델(Recurrent Neural Network)을 사용하여 학습시킨다. 이러한 방법은 문장 생성과 같은 연속된 데이터를 기반으로 한 모델들의 표준 모델이 되었다. GAN은 표준모델이 존재하는 해당 분야에 새로운 모델로써 다양한 시도가 시도되고 있다. 하지만 이러한 모델의 시도에도 불구하고, 지금까지 해결하지 못하고 있는 다양한 문제점이 존재한다. 이 논문에서는 다음과 같은 두 가지 문제점에 집중하고자 한다. 첫째, Sequential 한 데이터 처리에 어려움을 겪는다. 둘째, 무작위로 생성하기 때문에 사용자가 원하는 데이터만 출력되지 않는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 부분적인 정답 제공을 통한 조건별 생산적 적대 생성망을 설계하여 이 방법을 사용하여 해결하였다. 첫째, Sequence to Sequence 모델을 도입하여 Sequential한 데이터를 처리할 수 있도록 하여 원시적인 텍스트를 생성할 수 있게 하였다. 둘째, 부분적인 정답 제공을 통하여 문장의 생성 조건을 구분하였다. 결과적으로, 제안하는 기법들로 원시적인 감정 텍스트를 생성할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.680-682
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• 2015

최근 스마트폰의 보급으로 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자들이 급증하였다. 그 중 트위터는 정보의 빠른 전파력과 확산성으로 인해 현실에서 발생한 이벤트를 탐지하는 도구로 활용하는 것이 가능하다. 따라서 트위터 사용자 개개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 작성한 트윗 텍스트를 분석한다면 이벤트 탐지의 도구로써 활용할 수 있다. 이와 관련된 연구들은 이벤트 발생 위치를 추적하기 위해 GPS좌표를 이용하지만 트위터 사용자들이 위치정보 공개에 회의적인 점을 감안하면 명확한 한계점으로 제시될 수 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 제공하는 위치정보를 이용하지 않고, 트윗 텍스트에서 위치정보를 추적하는 방법을 제시하였다. 트윗 텍스트에서 키워드간의 관계를 고려하여 이벤트의 사실여부를 결정하였으며, 실험을 통해 기존 매체들보다 빠른 탐지를 보임으로써 제안된 시스템의 필요성을 보였다.

• Cross-Cultural Studies
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• v.27
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• pp.347-386
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• 2012

This article aims to establish the model of textual communication and its schema. To do this, we must identify the characteristics of textual communication, different from that of the oral, because the model of communication is usually done to show the structure of oral communication. Moreover, we must clarify the status text as '${\acute{e}}nonc{\acute{e}}$', that is to say product of the act of enunciation. The study of the text has now reached to achieve from the perspective of pragmatics, overcoming the structural point of view that dominates long text linguistics. And now, we need to enrich the theoretical basis of the pragmatics of text. Then the search of elements necessary to develop the model and pattern of textual communication can help to establish the elements used to form the theoretical basis. To clarify the characteristics of textual communication, we needed to explain the present communication by the position of reader and the point of view of textual reference. The schema that we proposed is not perfect, but there are still issues to think to complete it. For example, one must take into account the plurality of readers and reflect the relationship between interpretive texts in this schema, etc. This kind of problem is not only required to complete the schema but also to strengthen the basis of the theory of textual communication and the pragmatics of text.

• Journal of Korean language education
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• v.29 no.4
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• pp.255-294
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• 2018

The Buckwheat Season, evaluated as the best of Lee Hyo-seok's literature, is one of the short stories that represent Korean literature. However, vivid literary expressions such as lyrical and beautiful depictions, figurative expressions and dialects, which show the Korean beauty, rather make learners have difficulty and become a factor that fails in reading comprehension. Thus, it is necessary to revise and present the text modified for the learners' language level. The methods of revising a literary text include the revision of linguistic elements such as cryptic vocabulary or sentence structure and the revision of the composition of the text, e.g. suggestion of characters or plot, or insertion of illustration. The methods of revising the language of the text can be divided into methods of simplification and detailing. However, in the process of revising the text, many depend on the adapter's subjective perception, not revising it with objective criteria. This paper revised the text, utilizing by the Academy of Korean Studies, , and the by the National Institute of Korean Language to secure objectivity in revising the text.

• Communications of Mathematical Education
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• v.32 no.4
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• pp.555-573
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• 2018

The purpose of this study is to identify the emotional language of math teachers in math class using text mining techniques. For this purpose, we collected the discourse data of the teachers in the class by using the excellent class video. The analysis of the extracted unstructured data proceeded to three stages: data collection, data preprocessing, and text mining analysis. According to text mining analysis, there was few emotional language in teacher's response in mathematics class. This result can infer the characteristics of mathematics class in the aspect of affective domain.

• Journal of Korea Game Society
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• v.21 no.2
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• pp.17-32
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• 2021

This study focused on the games that were in the spotlight during the One Source Multi-use era, analyzing game based movies and the games. Through this, we wanted to examine the phenomena, changes, and in-depth meanings of the genre and grammar. Using Vogler's "12 Stages of the Hero Journey" and Greimas's "Model actantie" the three works of Need for Speed, Assassin Creed and Warcraft were cross-analyzed. Through this analysis, we looked at the structure of the discourse and identified the significant messages brought by the change in text.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.2
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• pp.149-156
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• 2021

Text mining is one of the useful tools to discover public opinion and perception regarding political issues from big data. It is very common that users of social media express their opinion with newly-coined words such as slang and emoji. However, those new words are not effectively captured by traditional text mining methods that process text data using a language dictionary. In this study, we propose effective methods to extract newly-coined words that connote the political stance and opinion of users. With various text mining techniques, I attempt to discover the context and the political meaning of the new words.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.219-224
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• 2022

최근 딥러닝이 상식 정보를 추론하지 못하거나, 해석 불가능하다는 한계점을 보완하기 위해 지식 그래프를 기반으로 자연어 텍스트를 생성하는 연구가 중요하게 수행되고 있다. 그러나 이를 위해서 대량의 지식 그래프와 이에 대응되는 문장쌍이 요구되는데, 이를 구축하는 데는 시간과 비용이 많이 소요되는 한계점이 존재한다. 또한 하나의 그래프에 다수의 문장을 생성할 수 있기에 구축자 별로 품질 차이가 발생하게 되고, 데이터 균등성에 문제가 발생하게 된다. 이에 본 논문은 공개된 지식 그래프인 디비피디아를 활용하여 전문가의 도움 없이 자동으로 데이터를 쉽고 빠르게 구축하는 방법론을 제안한다. 이를 기반으로 KoBART와 mBART, mT5와 같은 한국어를 포함한 대용량 언어모델을 활용하여 문장 생성 실험을 진행하였다. 실험 결과 mBART를 활용하여 미세 조정 학습을 진행한 모델이 좋은 성능을 보였고, 자연스러운 문장을 생성하는데 효과적임을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.87-90
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• 2020

표 질의응답은 반-정형화된 표 데이터에서 질문에 대한 답을 찾는 문제이다. 본 연구에서는 한국어 표 질의응답을 위한 표 데이터에 적합한 TAPAS를 이용한 언어모델 사전학습 방법과 표에서 정답이 있는 셀을 예측하고 선택된 셀에서 정확한 정답의 경계를 예측하기 위한 표 질의응답 모형을 제안한다. 표 사전학습을 위해서 약 10만 개의 표 데이터를 활용했으며, 텍스트 데이터에 사전학습된 BERT 모델을 이용하여 TAPAS를 사전학습한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 기계독해 모델을 적용했을 때 EM 46.8%, F1 63.8%로 텍스트 텍스트에 사전학습된 모델로 파인튜닝한 것과 비교하여 EM 6.7%, F1 12.9% 향상된 것을 보였다. 표 질의응답 모델의 경우 TAPAS를 통해 생성된 임베딩을 이용하여 행과 열의 임베딩을 추출하고 TAPAS 임베딩, 행과 열의 임베딩을 결합하여 기계독해 모델을 적용했을 때 EM 63.6%, F1 76.0%의 성능을 보였다.