한국어의 경우 동사와 형용사는 문장에서의 역할이 명사와는 다르며, 동사의 의미는 동반하는 논항의 의미적, 통사적 특성에 따라 분화되므로 근본적으로 논항과 함께 고려되어야 한다. 논항이라 함은 명제를 표시하는 방법 중 하나로 관계와 논항으로 표시하는 방법이 있는데, 여기서 관계는 문장의 동사, 형용사 또는 다른 관계항에 해당하며, 논항은 특정시간, 장소, 사람, 대상을 지칭하는 것으로서 흔히 명사에 해당한다. 본 논문에서는 동사간의 의미 유사도를 추정하기 위하여, 수동으로 구축한 의미역 표지부착 말뭉치인 한국어 PropBank의 의미역인 ARG1에 해당하는 명사들을 동사의 주요 논항으로 보았다. 그리고 이들 주요 논항간의 의미 거리를 '코어넷 한국어 명사편'에서 계산하여 동사별로 이를 합산함으로써 이 계산한 값을 동사의 유사도로 추정하였다. 또한 본 연구에서 제안된 방식과 '코어넷 한국어 동사편'에서 동사간의 거리를 계산한 값 사이의 상관계수를 구하여 보았다.
본 연구에서는 사전의 뜻말이에서 의미 정보를 추출하고, 이 의미 정보를 확률 통계적 방법에 적용하여 의미 중의성을 해결하는 모델을 제안한다. 사전의 뜻풀이말에 동형이의어를 포함하고 있는 표제어와 뜻풀이말을 구성하는 보통 명사, 형용사와 동사를 의미 정보로 추출한다. 비교적 중의성이 자주 발생하는 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 데이터로 정확률을 실험하는 내부 실험의 결과, 체언류(보통 명사)와 용언류(동사, 형용사)의 가중치를 0.9/0.1로 주는 것이 가장 정확률이 높았다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 1,796문장을 실험하였는데, 평균 79.73%의 정확률을 보였다.
원래 오감은 말 그대로 각 감각이 개별적으로 존재하는 것이 아니라 다섯 개의 감각이 때로는 겹치고 보완하고 서로 상승하기도 하면서 우리의 감성구조를 보다 입체적으로 구성한다. 따라서 사람들은 뭔가를 판단할 때 오감을 총동원하게 된다. 그러나 일반적으로 디자인이나 제품개발을 하기 위해 사용하는 의미분별척도는 사물의 성질이나 모양을 묘사하는 이미지 형용사를 사용하기 때문에 이런 감성구조를 파악하기에는 많은 한계를 가질 수 밖에 없다. 본 연구에서는 형용사 이미지어에 의존하는 의미분별척도법(SD법)의 한계를 밝히고, 형태, 색채, 음감, 미감, 후각, 촉감과 같은 오감 정보의 관련기호분석을 바탕으로 보다 입체적으로 감성구조를 파악할 수 있는 감성척도를 개발하였다.
소비자의 감성적 요구를 충족시킬 수 있는 직물 및 의류의 설계 및 생산을 위해서는 직물의 접촉시에 유발되는 감성반응의 객관적이고 정량화된 평가 체계의 개발이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 질감을 표현하는 형용사들을 추출하여 최종적으로 18개의 감각 및 감성을 구분한 Likert Scale을 개발하였으며 이 척도의 신뢰도(reliability)는 매우 높았다. 이들 18개의 형용사는 요인분석 결과 5개의 주된 요인으로 묶였으며 구성타당도가 높은 척도이다. 19종의 내의 표본에 대한 세 차례의 측정을 통해 내의 직물의 선호도(감성)에 영향을 미치는 주된 감각적 감성요인을 추출하였다. 특히 "매끄러움", "부드러움". "섹시함". "편안함". "폭신함". 등의 감성요인이 선호직물과 비선호 직물을 매우 잘 구분해 주는 소비자의 대표적 감성으로 나타났다. 본 연구의 가장 중요한 결과로, Kawabata Evaluation System을 이용하여 시료 내의 직물의 16개 역학적 특성을 분석하였으며, 이들 특성이 감성에 어떠한 영향을 미치는지를 회귀 분석을 통해 분석하였다. 본 연구의 시료직물 중 선호되는 내의류들은 폴리에스테르(속칭, 물실크)종류이었으며, 가장 비선호 되는 것들은 망사나 모시메리로 나타났다. 내의류 js호도에 가장 많은 영향을 미치는 주된 심리적 특성인 "매끄러움". "부드러움". "섹시함". "편안함" 그리고 "푹신함" 등을 결정짓는 방정식을 만들었다.
자연스러운 대화가 가능한 인공지능 대화시스템을 구축하기 위해서는 사용자의 문장에 내재된 감정을 이해할 수 있는 시스템이어야만 한다. 또한 상호간의 대화를 통해서 풍겨지는 분위기를 파악할 수 있다면 사용자에게 마치 인간과 대화하는 듯한 자연스러움을 느끼도록 할 수 있을 것이다. 실제 대화에서 감정은 언어적인 표현뿐 아니라 비언어적인 표현으로도 표출되지만, 본 논문은 텍스트 상에서 언어적으로 표현되는 감정 정보를 인식하는데 초점을 둔다. 언어적인 표현으로 한정하여 감정을 인식하는 경우에는 감정을 직접 표현하고 있는 형용사나 동사가 중심이 된다. 본 논문에서는 형용사를 중심으로 하여 화행 정보와 결합하여 감정을 인식하는 시스템에 대해서 제시하고자 한다. 이 논문은 문장에 내재되어 있는 숨겨진 감정이나 분위기 등을 파악하기 위한 연구에 대한 선행 연구로서 텍스트 상에서 직접 드러나는 감정을 인식하기 위한 방법을 제안한다.
본 연구에서는 형용사로 감성 반응을 평가하는 일반적인 감성공학 연구에서 감성공학 연구에서 감성 공간을 보다 쉽게 도식화하고 평가 방법을 단순화시키는 전략을 제시하고자 한다. 기존의 감성공학연구에서는 수집된 감성 어휘를 순차적으로 정리해 줄이는 방법을 취한 다음 최종 어휘 목록을 이용하여 평가 대상이 다소 복잡하여 표본의 수가 많은 경우 어휘 목록을 인위적으로 줄이지 않으면 신뢰로운 반응을 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 보다 단순한 방법으로 감성 반응을 포괄적으로 얻을 수 있도록 하기 위하여 감성 형용사를 설명하는데 필요한 최소 차원을 설정하고 차원 평정치에 따라 필요한 어휘군의 목록만 사용하여 어휘를 평가할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
본 연구는 형용사 '크다'를 예로 들어 기존 사전의 의의 기술과 비교하여 실제 코퍼스에서 나타나는 의의를 비교 분석하고자 하였다. 기존 사전들이 기술하고 있는 '크다' 의 의의는 사전마다 다르게 기술되어 있으므로, 공통적인 의의들과 서로 차이가 나는 의의들을 구분하여 비교 제시한다. 이 중에서 조사된 실제 코퍼스를 근거로 하여, '크다'의 의의를 다섯 가지로 설정하였다. 이것은 코퍼스 기반의 의의 구분 방법이 기존의 사전적 구분법보다 더 많은 객관성을 부여해 주는 방법이라 할 수 있다.
본 연구에서는 사전의 뜻풀이말에서 의미 정보를 추출하고, 이 의미 정보를 확률 통계적 방법에 적용하여 의미 중의성을 해결하는 모델을 제안한다. 사전의 뜻풀이말에 동형이의어를 포함하고 있는 표제어와 뜻풀이말을 구성하는 보통 명사, 형용사와 동사를 의미 정보로 추출한다. 비교적 중의성이 자주 발생하는 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 데이터로 정확률을 실험하는 내부 실험의 결과, 체언류(보통 명사)와 용언류(동사, 형용사)의 가중치를 0.9/0.1로 주는 것이 가장 정확률이 높았다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 1,796문장을 실험하였는데, 평균 79.73%의 정확률을 보였다.
본 연구는 생활 소음이 유발하는 유해성을 객관적으로 평가할 수 있는 감성 척도를 개발하고, 그 척도를 이용하여 생활 소음과 소음에 대한 감성간 관계를 반영하는 감성 지수를 도출하고자 수행되었다. 먼저 소음에 대한 주관적 느낌을 잘 기술해주는 27 개의 형용사를 선정한 뒤, 세 가지의 실제 주거 소음을 들려주며 소음에 대한 감성을 27 개의 형용사에 대해 평가하게 하였다. 이 결과에 대한 요인분석을 실시하여 '지배성', '쾌/불쾌', '각성' 차원의 세 개 차원으로 구성되는 14 개의 최종적 소음 감성 척도를 개발하였다. 다음으로 실제 주거 생활에서 소음과 감성간 관계를 알아보기 위해 실제로 4 가지의 주거 소음을 들으면서 인지적 과제를 수행하게 하여 소음에 대한 느낌을 소음 감성 척도상에 평가하게 하는 실험을 실시하였다. 이 결과 소음의 크기가 증가할수록 소음에 대한 감성이 부정적으로 나타나는 직선적 관계가 얻어졌고. 이를 기초로 일차 방정식 형태의 소음-감성 지수를 도출하였다.
본 연구는 주거환경에 대한 시각 감성을 대표하는 형용사를 선발하기 위해 수행되었다. 주거환경에 대한 감성을 대표하는 형용사를 선발하는 것은 감성의 잣대를 만드는 일이기 때문에 감성어휘를 정확하게 선택하는 것은 매우 중요하다. 어휘수집의 첫 단계에서는 주거환경 중 시각 환경에 대한 감성을 표현하는 어휘 235개를 수집하였다. 두 번째 단계에서는 수집된 어휘를 다른 피험자들에게 제시하여 주거 환경의 분위기를 나타내는 어휘로서 적절함의 정도를 7점 척도로 표시하도록 하여 24개의 어휘를 골라내었다. 세 번째 단계에서는 이들 어휘를 무선적으로 두 개씩 짝을 지어 두 단어가 유사한 정도를 7점 척도로 평가하도록 하고 이에 대해 요인분석, 군집분석, 다차원분석(MDS)을 실시하여 주거환경에 대한 10개의 감성 어휘를 추출하였다. 마지막 단계에서는 연구자들이 400여장의 실물 사진 열람을 통해 추출된 감성 어휘를 검증하여 수정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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