• 한국지구과학회지
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• 제32권1호
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• pp.84-98
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• 2011

이 연구에서는 장르 분석 및 레지스터 분석을 통해 중학생들의 지구과학 주제 글쓰기의 언어적 특징을 분석하였다. 연구 자료는 7, 9학년 학생들을 대상으로 '지구 온난화'와 '암석의 분류' 주제 글쓰기를 실시하여 얻은 학생들의 글쓰기를 대상으로 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들은 장르별 글쓰기에 익숙하지 않았으며 특히 논설장르 글쓰기에 많은 어려움을 보였다. 둘째, 내용과 논리관계의 특징으로 정의나 분류와 같이 한 부분을 다른 부분과 관련시키는 관계적 술어보다는 행동 및 하는 것을 의미하는 현상적 술어와 부가적 논리 관계가 많이 나타났다. 셋째, 상호관계적 표현의 특징으로 글 속에서 글의 주체, 글쓴이의 감정, 주관적 의견들이 많이 드러났으며, 학생들은 자신의 생각에 대해서 확신을 가지지 못하고 불확실성을 드러내었다. 넷째, 텍스트 구성의 특징으로 대부분의 학생들이 부가 접속사를 통해 단편적인 정보들을 나열하였으며, 체계적이며 논리적인 글을 쓰는데 익숙하지 않았다. 연구 결과를 바탕으로 과학적 소양의 함양을 목표로 하는 과학 학습에서 과학 글쓰기가 강조되어야 하며 국가 교육과정차원에서 체계적인 계획뿐만 아니라 과학 글쓰기에 대한 교사들의 인식이 향상되어야 함을 논의하였다.

• 영어어문교육
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• 제16권4호
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• pp.267-290
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• 2010

The purpose of this study is to analyze the writing tasks included in the newly developed high school English textbooks in the aspects of genre, rhetorical structure, task type, and authenticity in order to find out whether these tasks could contribute to improving Korean EFL students' writing skills. A total of nine textbooks were selected for the study and every writing task in each textbook was analyzed. The results show that various types of genres were incorporated in the tasks, but very few opportunities were provided for students to acquire characteristics of specific genres. In terms of rhetorical structure of text, narration, illustration, and transaction were required most, whereas not a single writing task asked students to use classification or cause and effect. Many of the writing tasks analyzed offered linguistic and/or content support through the use of models, which displays traces of the product-based approach to teaching writing. Lastly, most of the tasks lacked authenticity represented by explicit discussion of purpose and audience. Implications for L2 writing task development and writing instruction in the Korean EFL context are discussed.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.383-390
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• 2016

본 논문은 사용자의 검색에 따라 유사도가 높은 스토리를 보여주는 서비스인 <스토리헬퍼>를 대상으로, 사용자기록에 나타난 인물 성향을 군집화하여 창작과정에서 나타나는 인물의 유형화를 수행한다. 또한 인물 유형이 관련된 장르 및 행위의 분포를 보여주는 가시화 기법을 이용하여 주요 인물 유형의 장르-행위 특성에 대해 살펴본다. 적은 수의 인물의 유형으로 과반수의 인물성향을 대표할 수 있고, 인물 유형이 특정 장르/행위와 관련성을 가지는 경우가 많음을 확인하였다. 이를 이용하여 인물 유형별로 자료를 제공하는 창작 지원 시스템이 가능할 것으로 생각된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.1-7
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• 2009

본 논문은 효율적인 음악 데이터의 분류를 위한 방법으로 분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용한 분류기 모델을 제안한다. 분산 커널 기반의 퍼지 c-평균은 주어진 오디오 데이터에서 추출된 특징벡터의 평균과 공분산 정보를 동시에 이용하여 기존의 평균값만을 사용하는 방식에 비해 성능을 월등히 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 사용된 방식은 확률적 분포로 주어지는 데이터 사이의 거리를 분산거리척도로 측정하고, 복잡한 분류 경계를 단순화 시키는데 효율적인 커널 개념을 사용함으로서 분류의 정확도를 극대화 시킬 수 있는 장점이 있다. 제안하는 분류기의 성능을 평가하기 위하여 고전음악, 컨트리음악, 힙합, 재즈의 4개의 장르 음악데이터를 총 1200개 수집하여 실험을 진행하였다. 실험의 결과 제안된 분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용하는 분류기는 기존의 방식과 비교하여 분류정확도에서 평균적으로 17.73%-21.84%의 성능향상을 보여준다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권1호
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• pp.5-26
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• 2009

본 연구는 KDC 4판을 중심으로 국내 어린이도서관의 어린이 자료 분류의 개선 방안을 제안하였다. 이를 위해 문헌 연구, 국내 51개 어린이도서관의 KDC 적용 현황 조사와 부모 및 어린이 이용자의 요구 분석을 실시하였다. 국내 현황과 이용자 요구 분석 결과를 토대로 KDC 개선 방안을 분류체계 부문과 배가 부문으로 나누어 제시하였다. 우선, 분류체계 부문에서는 특정 기호에 집중되는 주제를 분산시키고, 어린이 자료의 다양한 유형과 특성, 다양한 어린이 문학 장르를 KDC 상에 반영해야 한다. 또한 학제적 주제에 대하여 상세한 주기 및 분류지침을 제공해야 한다. 배가 부문에서는 첫째, 이용자 친화적인 청구기호 구성과 배열 방법을 도입하고, 둘째, 이용자의 다양한 관심 분야를 반영한 컬렉션 구성과 어린이와 부모를 대상으로 이용교육을 실시하도록 제언하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.224-231
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• 2013

이 논문에서는 비정형 혼합 오디오 신호에서 청취자에게 전달 되도록 의도된 주된 신호의 종류를 검출해 낼 수 있는 방법을 제안한다. 주된 신호의 종류는 음성, 음악, 음향효과로 정하였으며, 인텐서티 기반의 발생/소멸 패턴에서 추출할 수 있는 특징을 사용하여 그들을 구별할 수 있는 방법을 소개한다. 청취자가 주어진 오디오 신호에서 주된 신호를 받아들이는 주관적인 평가를 반영하기 위해서, 웹기반의 평가시스템을 도입하여 18시간의 다양한 종류의 장르 비디오의 오디오를 평가하였다. 실험을 통하여 비디오의 장르별로 각기 다른 성능을 보이지만 가능성 있는 (음성위주의 토크쇼의 경우 86.7%, 액션 영화 49.3%)정확도를 보였다.

• 동양고전연구
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• 제59호
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• pp.233-261
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• 2015

이 논문은 영문으로 된 한국고전문학의 서술에 대한 이해를 목적으로 삼고 있다. 영문으로 된 한국고전문학사를 다루고 있다는 점에서 특징을 갖는다. 우선 한국문학사라고 일컬을 만한 영문 저술서들의 현황을 살핀 결과 14종이 있었다. 그러나 고전문학사로서 논의될 만한 책은 6종에 해당되었다. 고전문학사의 서술의 특징을 살펴보고자 고전소설만을 대상으로 하여 고찰하였고, 고전소설을 대상으로 하면서 1종의 영문으로 된 고전소설사에 대한 책을 추가하여 7종이 그 대상이 되었다. 이들 7종을 대상으로 삼아 각각에 나타난 소설에 대한 명칭, 분류, 유형, 유형 명칭을 살펴보았다. 이를 통해 영문 한국고전문학사에 대한 인식, 서술 태도를 고찰할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.45-52
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• 2022

With the development of artificial intelligence analysis methods, especially machine learning, various fields are widely expanding their application ranges. However, in the case of classical music, there still remain some difficulties in applying machine learning techniques. Genre classification or music recommendation systems generated by deep learning algorithms are actively used in general music, but not in classical music. In this paper, we attempted to classify opera among classical music. To this end, an experiment was conducted to determine which criteria are most suitable among, composer, period of composition, and emotional atmosphere, which are the basic features of music. To generate emotional labels, we adopted zero-shot classification with four basic emotions, 'happiness', 'sadness', 'anger', and 'fear.' After embedding the opera libretto with the doc2vec processing model, the optimal number of clusters is computed based on the result of the elbow method. Decided four centroids are then adopted in k-means clustering to classify unsupervised libretto datasets. We were able to get optimized clustering based on the result of adjusted rand index scores. With these results, we compared them with notated variables of music. As a result, it was confirmed that the four clusterings calculated by machine after training were most similar to the grouping result by period. Additionally, we were able to verify that the emotional similarity between composer and period did not appear significantly. At the end of the study, by knowing the period is the right criteria, we hope that it makes easier for music listeners to find music that suits their tastes.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.152-161
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• 2011

본 연구는 한국과 미국의 스포츠 영화가 어떤 특성을 가지며, 그 성과는 어떠한지에 대한 탐색적인 분석이다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 스포츠 영화의 외적 특성을 살펴본 결과, 영화 소재를 제외한 상영연도, 장르, 등급 등은 모두 한국 및 미국 영화에서 유사한 특성을 갖고 있는 것으로 나타났다. 한국 및 미국 스포츠 영화 공통적으로 영화 상영연도는 글로벌 스포츠 이벤트 개최 여부와는 연계성이 높지 않았으며, 장르로는 휴먼 장르 비율이 가장 높았다. 등급의 측면에서는 전체 관람가 등급 점유율이 가장 높았다. 반면, 영화 소재의 경우에는 미국은 미식축구가 가장 높은 비율을 차지한 것으로 나타난 반면 한국은 야구 비율이 가장 높은 것으로 나타났다. 둘째, 스포츠 영화의 내적 특성을 살펴본 결과, 주인공 성별 분포 및 내적 구조는 한국 및 미국 스포츠 영화 모두에서 비교적 유사하게 나타난 반면, 실화 여부에 있어서는 미국 영화가 한국 영화보다 실화 비율이 높은 것으로 나타났다. 주인공 성별 분포에서는 한국 및 미국 스포츠 영화 모두 공통적으로 남자 주인공이 차지하는 비율이 높게 나타났다. 내적 구조에서는 미국은 인물 중심 비율이 약간 높았던 반면 한국 영화는 인물 및 사건 중심 비율이 50%로 같게 나타났다. 셋째, 성과 측면에서는 한국 스포츠 영화들이 미국 스포츠 영화 보다 상업적 성공 비율이 낮은 것으로 판단된다. 이는 스포츠 영화에 접근하는 양 국가의 제작방식 차이를 반영하는 것으로 보인다. 한국 스포츠 영화가 비주류 스포츠의 인간 승리에 초점을 집중함으로써 주제 참신성이나 다양성이 높지 않은 점을 나타내는 반면, 미국 스포츠 영화는 주류 스포츠 영화의 인간 승리에 집중한다는 것이다. 결론적으로 한국 및 미국 스포츠 영화는 내적 구조에서나 외적 구조 모두에서 유사성이 높게 나타나고 있다. 이는 스포츠 영화의 장르적 속성이 영화 기획 및 제작에 그대로 반영되었기 때문으로 보인다. 다만, 미국 영화는 상업적 성공을 위해 한국 영화보다 특정 스포츠 종목에 집중하는 추세가 나타나고 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.159-166
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• 2009

최근까지 장르나 무드 등의 정적 분류 기술자를 이용한 음악 정보 검색에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 정적 분류 기술자는 주로 음악의 다양한 내용적 특징에 기반하기 때문에 그러한 특징에 유사한 음악을 검색하는 데 효과적이다. 하지만 음악을 들었을 때 느끼게 되는 감정 내지 기분 전이를 이용하면 정적 분류 기술자보다 더 효과적이고 정교한 검색이 가능하다. 사람이 음악을 들었을 때 발생하는 감정 전이의 효과에 관한 연구는 현재까지 미비한 실정이다. 감정 전이의 효과를 체계적으로 표현할 수 있다면 기존의 음악 분류에 의한 검색에 비해 음악 추천 등의 새로운 응용에서 더 효과적인 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 음악에 의한 인간 감정 전이를 표현하기 위한 감정 상태 전이 모델을 제안하고 이를 기반으로 새로운 음악 분류 및 추천 기법을 제안한다. 제안하는 모델의 개발을 위하여 다양한 내용 기반의 특징을 추출하였으며, 고차원 특징 벡터의 차원 감쇄를 위하여 NMF (Non-negative Matrix Factorization)를 사용하였다. 성능 분석을 위한 실험에서 SVM (Support Vector Machine)을 분류기로 사용한 실험에서 평균 67.54%, 최대 87.78%의 분류 정확도를 달성하였다.