This paper aims to reexamine the issue of racism in Conrad's Heart of Darkness, especially in the light of Chinua Achebe's critique of the novella as a racist text entrenched with European prejudices of Africa and its people in his 1975 speech at the University of Massachusetts titled "An Image of Africa." While the novella's indictment of imperial exploitation has been noted from an early stage of its critical reception, its racism had hardly been discussed until Chinua Achebe posed it. Achebe offers the canonized status of the text as a modernist classic, "the most commonly prescribed novel in twentieth-century literature courses," as one reason for its obvious manifestations of racism being glossed over. One may add that Conrad's militant denunciation of imperialist enterprises as "a sordid farce," his seemingly radical stance against imperialism, serves as ideological constraints upon his readers, blinding them to its immanent racism. A closer look at the novella's attack on imperialism turns out to be contradictory, for it also shows such liberal-humanist ideas as the civilizing mission, the work ethic, and the superiority of civilized man, all of which served to prop up European imperialism at the end of the nineteenth century. This ideological contradiction also accounts for Conrad's racist attitude, which is betrayed in his portrayal of Africans as obscure, primitive. Euro-American imperialism has frequently justified itself by recourse to racism, but racism has not always been allied with imperialism. Some staunch racists such as Robert Knox and Arthur de Gobineau went against imperialism, and Conrad proves one of such cases whose critique of imperialism is voiced in ways that can be characterized as racist.
본 논문에서는 채널 환경에 강인한 화자 인식 시스템을 위하여 문맥과 화자에 종속적인 켑스트럼 추출 방법과 추출된 켑스트럼에서 화자 정보의 손실을 최소화하는 채널 정규화 방법을 제안하였다. 제안된 추출 방법은 화자의 고유한 피치를 이용한 피치 동기 분석 방법에 기반을 두어 켑스트럼을 추출한다. 따라서 일명 피치 동기 켑스트럼 (PSC)은 유성음 구간에서 성도의 임펄스 응답을 보다 정확하게 표현할 수 있다. 또한 피치는 채널 환경에서 스펙트럼에 비해 강인하므로 피치 동기 켑스트럼은 채널에 의한 스펙트럼의 왜곡을 보상할 수 있다. 제안된 채널 정규화방법인 포먼트 평활화 피치 동기 켑스트랄 평균 차감법 (FBPSCMS)은 포먼트 평활화 켑스트랄 평균 차감법을 PSC에 적용하여 프레임 내 처리의 정확도를 개선시킨다. 제안된 방법들의 화자 인식 성능을 비교하기 위해 남자 112명과 여자 56명에 대해 WMIT과 전화선 환경의 NTIMIT을 이용한 화자 식별을 수행하였다. 실험 결과 피치 동기 LPCC는 기존 단구간 켑스트럼과 비교하여 에러 감소율을 최대 7.7%까지 향상시켰고, FBPSCMS는 극점 필터링 CMS에 비해 보다 안정되고 낮은 에러율을 나타내었다.
국내에서 출시된 안드로이드 기반의 스마트폰은 한국어 TTS 엔진이 내장되어 있지 않고, 구글에서도 공식적인 한국어 TTS 기술 개발을 발표하지 않고 있는 상황이다. 따라서 안드로이드 스마트폰을 사용하는 어플리케이션 개발자 및 사용자들의 불편이 갈수록 심해져 가고 있다. 본 논문은 안드로이드 기반의 스마트폰에서 서비스할 수 있는 TTS시스템의 설계 및 구현에 대해 기술하였다. 신속 명료한 TTS를 위해 안드로이드 NDK를 이용하여 텍스트 전처리와 합성음 생성 라이브러리를 구현하였다. 또한, 자바의 스레드 기법과 스트림을 적용한 AudioTrack 클래스 객체를 사용하여 TTS 응답시간을 최소화 하였다. 구현된 한국어 TTS 서비스를 테스트하기 위해 수신된 문자메시지를 읽어주는 어플리케이션을 설계 및 개발하였다. 평가 결과, 임의의 문장에 대해 자연스러운 합성음을 생성하였으며, 실시간 청취가 가능하였다. 또한, 어플리케이션 개발자들은 구현된 한국어 TTS 서비스를 이용하여 음성을 통한 정보 전달을 손쉽게 적용할 수 있다. 본 논문에서 구현한 한국어 TTS 서비스는 기존 제한적 음성합성 방식의 어플리케이션의 단점을 개선하였으며, 음성을 통한 정보전달 어플리케이션 개발자 및 사용자들에게 사용성과 편의성을 제공할 수 있다.
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.
Objectives: The aim of this study was to investigate the effects of handwriting on the writing assessment, according to whether the handwriting is excellent or bad. Methods: A total of 24 elementary and middle school teachers participated in this study and assessed 6 original writings and 6 transcriptions of the same original writings using the HWP 2007 program. Six writings were collected from elementary students of 4th to 6th grades, 3 of 6 students presented with excellent handwriting and 3 of 6 with bad handwriting. The assessments were done according to the standards of propositional knowledge assessment (You & Jeong, 2008). Results: In the excellent handwritings, the rules of orthography and the contents of introduction of the original writings were scored higher than those in the transcriptions. The difference between transcription and original writing showed minus scores in original writing assessments and plus scores in transcription assessments. In the propositional knowledge score and its subscales scores - content knowledge, text knowledge, language knowledge and text context knowledge -, were differences in transcription assessments significantly higher than those in original writing assessments. Several assessment indices - clarity of the ending, contents of introduction, appropriate contents, rules of orthography, structured composition and various vocabularies showed significantly higher differences in transcription assessments than those in original writing assessments. Conclusions: The excellent handwriting could be assessed high and the bad handwriting could be assessed low. These results suggest that we should consider the effects of handwriting factors on the results of writing assessment and that the transcription could be used for an accurate writing assessment.
Park, Soonwook;Jun, Hyeyoon;Kim, Yoonsoo;Lee, Soowon
한국컴퓨터정보학회논문지
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제26권12호
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pp.1-9
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2021
재난문자는 재난 발생 시 국가에서 해당 지역에 있는 시민들에게 보내는 문자 메시지다. 재난문자의 발송 건수는 점점 증가하여, 불필요한 재난문자가 많이 수신됨에 따라 재난문자를 차단하는 사람들이 증가하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 재난문자를 재난 유형별로 자동으로 분류하고 수신자에 따라 필요한 재난의 재난문자만 수신하게 하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안 모델은 재난문자를 KoBERT를 통해 임베딩하고, LSTM을 통해 재난 유형별로 분류한다. [명사], [명사 + 형용사 + 동사], [모든 품사]의 3가지 품사 조합과 제안 모델, 키워드 분류, Word2Vec + 1D-CNN 및 KoBERT + FFNN의 4종류 분류 모델을 활용하여 재난문자를 분류한 결과, 제안 모델이 0.988954의 정확도로 가장 높은 성능을 달성하였다.
본 연구는 제 2언어 억양습득 과정에서 나타나는 언어 보편적 간섭현상인 피치대역(음역) 축소현상과모국어 간섭현상이 어떤 양상으로 상호작용하며 한국어 습득과정에서 어떤 순서로 나타나는지 중국인 한국어 학습자들을 통해 살펴보았다. 본 연구에는 7명의 한국어 원어민 화자와 초·중·고급 수준의 중국인 한국어 학습자 각 10명 총 37명이 발화 실험에 참여하였다. 연구 참여자들은 난이도가 다른 한국어 담화 4개와 이를 중국어로 번역한 중국어 담화 4개를 낭독 발화하였다. 한국어화자와 중국인 학습자들이 산출한 음성자료는 음성분석 프로그램 Praat을 사용하여 각 문장별로 Pitch span, Pitch level, Pitch dynamic quotient(PDQ), 왜도와 첨도를 측정하였고 이후 언어 간 분석, 그룹 간 분석, 그룹 내 분석을 통해 두 현상의 상호작용양상을 살펴보았다. 언어 간 분석결과 중국어는 한국어보다 높은 Pitch span과 Pitch level로 특징지어졌다. 이를 바탕으로 초·중·고급 중국인 학습자들의 한국어 발화문에 대한 그룹 간 분석을 실시하였다. 그 결과 초급과 중급 학습자들에게서는 모국어 간섭보다는 음역 축소현상이 두드러지게 나타났으며 고급 학습자들은 음역 축소현상이 완화되어 한국 화자에 근접한 양상을 보여주었다. 중국인 학습자들이 발화한 목표어인 한국어와 모국어인 중국어 문장을 대상으로 한 그룹 내 분석에서도 숙달도가 높을수록 모국어와 목표어 간 피치 편차가 줄어들어 음역 축소현상이 완화되었다. 문장 내 피치 변동 범위를 파악하기 위한 PDQ분석에서 중국어 문장은 한국어 문장보다 음역 변동범위가 크다는 것을 알 수 있었다. 그룹 간 분석에서는 초·중급 학습자들의 PDQ가 한국어와 중국어보다 현저히 낮은 값을 보였다. 고급학습자들도 한국어나 중국어보다 낮은 수치를 보였으나 한국어에 근접한 양상으로 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 숙달도가 낮은 화자일수록 음역 축소 현상이 두드러지게 나타나며 고급 화자의 경우 목표어인 한국어와 유사한 양상으로 실현됨을 알 수 있었다. 따라서 본 연구의 분석 대상인 음성학적 층위에서는 모국어 간섭현상이 뚜렷하게 관찰되지 않았다.
자연과학이 새롭게 발달하던 시기인 16세기에 유럽에서는 수사법(전의나 문채)을 사용하는 장식적 문체가 객관적인 사고를 명료하고 체계적으로 전달하는데 방해가 된다고 하여 수사학 교육을 받은 이들의 권위가 비판, 부정되어왔다. 이에 반해 17세기 프랑스에서는 문체의 교육과 연구가 다시 활발히 등장하기 시작한다. 이러한 흐름이 르네상스에서 계몽주의 시대의 수사학, 낭만주의 시대의 수사학을 거쳐 최근에는 수사학의 신고전주의라는 이름으로 전통적 수사학을 대신할 새로운 수사학이 연구되기 시작하였다. 물론 17세기 프랑스에서는 위와 같은 시대적 변동기를 맞이하여 수사학의 죽음과 부활이라는 엄청난 교육적 이데올로기 투쟁의 파편이 역사적으로 남아있기도 하다. 본 연구는 프랑스의 대표적인 수사학자 베르나르 라미Bernard Lamy의 『수사학 또는 말하는 기법』을 해제, 분석함으로써 17세기 후반 프랑스의 고전 수사학을 조망해보고자 하는 시도이다. 생 오기스탱, 데카르트, 포르루와이알Port-Royal의 후계자임과 동시에, 루소의 스승인 라미는 언어는 이성과 재현의 요구 또는 우리 자신도 모르게 표현되는 정념들에 기인하는 것인가? 언어의 영역은 명제의 이성적인 영역과 일치되는가? 그리고 그것은 각 민족의 자연적인(타고난) 감성과 적합한가? 와 같은 테제를 중심으로 수사학에 관한 중요한 논거들을 조리 있게 제시하였다. 무엇보다도 우리는 본 라미의 저서를 통해 17세기의 수사학, 특히 다양한 문체의 문채들과 관련되어있는 정념情念의 형식과 이론을 비롯하여, 인간언어의 기원과 역할, 17세기의 수사학 원리, 문법과 논리, 문채와 전의, 정념의 수사학(문채의 심리학) 등과 같이 '말하는 기법'으로 이해된 라미의 수사학과 언어관을 중심으로 살펴보았다.
This study details the history and characteristics of consumption values, text style analyses, and appeal types expressed in magazine commercials from 1955 to 2008. This study analyzes the level of the social structure of commercial expression for each period. Consumption values based on the categories of consumption values by Sheth (1991) were classified through a total commercials analysis. Analyses on closing types of sentences, types of sentences, and rhetorical figures were executed focusing on headline text and text style. Appealing types were composed of rational, emotional, and ethical appeals. For analysis, the crosstab analysis and chi-square test of SPSS are used. The results are as follow. Seven values were constructed, functional value, social value, emotional value, conditional value, epistemic value, fashionable value, and indistinct value. The ratio of emotional value was the highest and functional value, epistemic value conditional value, fashionable value, social value, and indistinct value followed. The emotional value social value, conditional value, fashionable value, and epistemic value that focused on the emotion of consumers increased, while the functional value decreased. Sentences that use narrative styles, hyperboles, and metaphors that increased the interest of readers were dominantly used in the headline texts. For sentence expression, a declarative sentence in a sentence type, exciting curiosity in the expression method where hyperbole and figures of speech in rhetorical expressions are used most often. Emotional appeal was used almost twice more than the reasonable appeal for appeal types of the total commercial. The lower level of reasonable appeal is information that provides the product function. Interest and expression (such as pleasure and achievement) were used most often for emotional appeal. These results show that the most important issue is the emotional value in consumption in understanding the consumer. Marketing managers should also be aware of the functional value as well as an emotional value.
휴대폰과 메신저 등 통신 환경에서 문자 메시지를 전송할 때 표준어가 아닌 왜곡된 어휘들을 사용하고 있으며, 이러한 변형된 어휘들은 음성 인식, 음성 합성, 문서 정보 추출 등 언어처리 및 관련 분야의 응용 시스템에서 많은 문제점을 유발시킨다. 본 논문에서는SMS 문장들의 변형 및 띄어쓰기 오류를 자동으로 교정하여 형태소 분석 및 품사 태깅의 성능 저하 문제를 방지하는 문자열 오류의 교정 방법을 제안하고 시스템을 구현하였다. 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 변형된 문자열 사전을 구축하는 방법으로 (1) 통신 어휘집을 기반으로 수동으로 구축하는 방법, (2) 수작업으로 구축된 말뭉치로부터 자동으로 변형된 문자열을 추출하는 방법, (3) 자동으로 변형된 문자열을 추출할 때 좌우 문맥을 고려하는 방법에 대하여 시스템을 구현하고 실험을 통하여 비교-분석 및 성능 평가 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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