길이가 n인 알파벳 $\Sigma$상의 텍스트 T에서 패턴 P를 효율적으로 검색하기 위해 접미사 트리와 접미사 배열이 널리 쓰이고 있다. 접미사 배열이 접미사 트리보다 더 적은 공간을 사용하기 때문에 텍스트의 길이가 긴 경우에는 접미사 배열이 더 선호되고 있다. 최근에는 접미사 배열을 이용한 O(${\mid}P{\mid}{\codt}{\mid}{\Sigma}{\mid}) 시간과 O(${\mid}P{\mid}{\codt}log{\mid}{\Sigma}{\mid}$) 시간 검색 알고리즘들이 개발되었다. 본 논문에서는 접미사 배열을 이용한 시간과 공간 효율적인 알고리즘들을 제시한다. 하나의 알고리즘은 O(${\mid}P{\mid}{\codt}{\mid}{\Sigma}{\mid}$) 비트 공간을 사용하여 O(${\mid}P{\mid}$) 시간에 수행되고, 다른 하나는 O($n{\cdot}log{\mid}{\Sigma}{\mid}+{\mid}{\Sigma}{\mid}{\cdot}$nlog log n/logn)비트 공간을 사용하여 O(${\mid}P{\mid}{\codt}log{\mid}{\Sigma}{\mid}$) 시간에 수행되는데, 두 번째 알고리즘은 보다 효율적인 공간을 사용하면서 여전히 빠른 알고리즘이다. 본 논문이 제시하는 알고리즘들이 시간과 공간에 있어 기존의 알고리즘들보다 더 효율적인 알고리즘들임을 실험을 통해 보여주고 있다.
1990년대 이후 온라인 게임의 활성화와 함께 게임산업이 크게 성장하였고, 상업적 목적으로 인해 컴퓨터 게임의 소비적인 측면이 증가하였다. 그러나 게임의 엔진으로 만들어지는 영상인 '머시니마(Machinima)'의 활성화로 하여금 가상문화를 생산하는 역할을 드러내고 있다. 이렇게 게임이 가상공간의 환경과 밀접해짐에 따라 나타나는 비선형적 활동에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 첫째, 하이퍼텍스트 공간에서 비선형구조화 되는 게임의 환경과 문화적 특징을 연구한다. 둘째, 하이퍼텍스트 문학의 확장으로서 '머시니마'를 논의한다. 셋째, 소비의 측면으로 여겨졌던 게임이 머시니마의 출현과 함께 문화생산의 주체로 역할을 드러낸다. 따라서 본 논문에서는 소비의 이분법적, 위계적 구조를 불식시키는 하이퍼텍스트 공간의 비선형 현상과 함께, 게임이 가상현실을 멀티미디어 속에 적극적으로 수용하고자 한 긍정적인 측면을 제기하고자 한다.
본 연구의 목적은 신도시 근린공원 이용자 경험의 특징을 고찰하고 도시공원의 경험을 다양하게 하는 이슈를 탐색하는 것이다. 다량의 공원 이용자 경험을 정량적으로 분석하기 위하여 소셜 미디어 가운데 텍스트를 기반으로 하는 네이버 블로그 리뷰를 수집하여 분석하였다. 분석 대상은 1, 2기 신도시 가운데 가장 이용자 경험 포스팅이 높은 공원을 도시별로 하나씩 선정하였다. 수집 기간은 2003년 5월 20일부터 2022년 5월 31일까지이며, 일산호수공원, 분당율동공원, 광교호수공원, 동탄호수공원을 대상으로 분석을 실시하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 공원 이용자는 네 개 공원 모두에서 일상적인 휴식과 레크리에이션이 중심 활동으로 나타났다. 둘째, 주거지 주변 근린공원임에도 가족단위뿐 아니라 친구, 연인 등 다양한 사용자 그룹이 확인되었다. 셋째, 공원 주변의 도시 프로그램 또한 공원 이용에 영향을 미쳤다. 넷째, 각 공원별 고유의 시설과 프로그램이 공원에 대한 설명력을 높였다. 마지막으로, 공원별 사용자 특성이 네 가지 유형으로 나타났으며, 공원에 따라 네 가지 유형의 네트워크가 다르게 나타났다. 본 연구는 다음 두 가지 시사점을 제공한다. 첫째, 공원의 자연주의적 특성뿐 아니라 각 공원 고유의 시설과 프로그램의 차별성은 대중의 인식을 크게 향상시키고 개별 공원 경험을 풍부하게 한다. 둘째, 텍스트 분석뿐 아니라 공간정보를 기반으로 한 공원 주변 맥락에 대한 분석이 함께 수행된다면 텍스트 데이터 분석 결과에 대한 해석의 정확성을 높일 수 있다. 본 연구의 결과는 현재 진행 중인 3기 신도시의 공원 및 녹지공간 계획 및 설계에 활용될 수 있다.
공간적으로 다양하게 재구성되며 이동하는 분산/이동/실시간 시스템을 명세 및 분석하기 위한 기존의 프로세스 대수들은 명세/분석 과정에서 텍스트 기반의 명세 언어를 사용한다. 이로 인하여 프로세스 사이의 이동성과 프로세스들의 공간적 분포를 대한 명세 및 분석 방법은 매우 큰 복잡도가 존재한다. 이를 극복하기 위하여 일반 프로세스 대수를 시각적인 형태로 표현하는 다양한 기법들이 제안되었다. 이러한 시각화 언어들은 시스템의 특정 상태를 명세하거나, 시스템의 속성을 공간적 분포와 링크정보로 분리하는 방법들이 사용되었지만, 명세하고자 하는 시스템의 전체 행위에 대한 효율적인 명세 방법이 존재하지 않고, 시각화 언어임에도 불구하고 텍스트기반의 프로세스 대수와 병행되어 사용되어야만 하는 제약들이 존재한다. 이러한 제약들을 극복하기 위한 하나의 방법으로 본 논문에서는 프로세스 대수를 위한 새로운 시각화 언어인 Onion Visual Language를 제안한다. Onion Visual Language는 프로세스 사이에서 발생하는 이동과 상호작용 등의 전체 행위를 원형의 양파껍질과 같은 형태로 표현하며, 각 프로세스들 사이에서 발생하는 행위들의 관계를 액션으로 표현한다. 또한, 계층화된 프로세스 구조, 프로세스의 상태정보, 프로세스의 미래 행위 정보, 비결정적 행위정보를 포함하여 매우 복잡한 시스템의 특징을 효율적으로 명세/분석 가능하도록 하였다.
The purpose of this study is to interpret Korean traditional space as text on the basis of Structuralism. The process of this study is illustrated as follows: At first, this research contains basic concepts and theories of Structuralism and discusses the possibilities of typological approaches in Korean traditional space interpretation. Secondly, As typological structure of traditional space, spacial and visual expressive characteristics in traditional residential space based on traditional thoughts of Koreans formed with inherent consciousness are considered with Hjelmslev's Structuralism and Wonhyo's Whajaeng theory. Finally, This study tries conceptual analysis based on Lacan's Metaphor and Metonymy emerged from unconscious mechanisms about interpretation and induction of the traditional spacial structure for contemporary Application. Structure is a group of elements forming a covariant ensemble. From this point of view, this study validates that texts are understood when methods that bring back to the creative processes and intentions are found by Text Hermeneutics.
영화 ${\ll}$신과 함께-죄와 벌${\gg}$을 대상으로 관객이 영화의 메시지를 효과적으로 전달받을 수 있는 일종의 구성 원리가 있음을 밝히고자 했다. 논의를 위해 '공간'을 메타언어로 하여 서사구조를 분석했다. 구체적으로, 시간을 중심으로 구성되는 서사를 해체하여 공간의 구성으로 전환해 살폈고, 공간에서 벌어지는 사건 양상과 인물의 공간 이동 양상에 주목했다. 사건들은 등장인물들이 일곱 개의 지옥을 이동하는 가운데 벌어지며, 이 일곱 개의 지옥은 서로 연속되기보다는 독립적으로 존재하고 있다. 개별적인 지옥에서 벌어지는 개별적인 사건들은 반복되는 양상을 드러냈다. 이러한 반복적인 형식과 반복적인 내용은 하나의 패턴이 되어 수용자에게 '외부 자극'으로 작용하고 수용자 내부에서 '자기커뮤니케이션'을 발생시키게 된다. 예술텍스트로 인한 감동은 텍스트가 전달하는 맥락과 메시지를 수용자가 적극적으로 받아들이는 상황에서 발생한다. 즉, 감동의 원리는 수용자가 적극적으로 메시지를 받아들이게 하는 '설득'을 기반으로 한다. 반복되는 정보는 수용자의 심상에서 자기커뮤니케이션을 일으켜 '또 다른 정보'가 된다. 달리 말해, 영화가 직접적으로 전달하는 메시지 뿐 아니라 '반복성' 그 자체도 수용자에게 자극이 되어 영화 속 장면을 통해 스스로의 삶을 성찰하게 만든다. 요컨대, 텍스트적 세계가 구현해내는 공간의 분할과 인물의 이동, 이로 인한 반복성은 반복적인 자극이 되어 관객에게 개인적 성찰의 시간을 만들어내고, 바로 이것이 이 영화로부터 메시지가 전달되는 원리라고 할 수 있다.
시대가 급변함에 따라 한 시대를 대변하는 문화는 보다 세분화되고 복잡해지고 있다. 문화적 다양성으로 인해 과거 공간 중심의 개별적인 분야에서 이해할 수 있었던 영향, 요인, 특성들이 단일 분야만의 관점으로는 이해할 수 없게 되었으며, 미래의 변화를 예측하고 대응하는 것 자체가 어려워지고 있다. 이렇게 정보와 지식 전달체계의 발전으로 공간을 형성하기 위한 여러 가지 문화 콘텐츠가 다양하게 생성되고 소멸되고 있으나, 한 가지 관점만으로 설명 또는 이해가 될 수 없는 부분들이 많다. 이러한 현상들을 살펴보기 위해 본 논문에서는 1995년 12월 유네스코 세계문화유산으로 지정된 종묘의 유·무형적 콘텐츠를 도출하여 공간의 형성에 주요한 요인이 된, 핵심적인 요소들을 살펴보고 그 관련요소들의 중요성을 고찰해 보고자 한다. 본 연구에서 분석 방법론으로 적용되는 텍스트 마이닝 분석 기법은 공간을 해석함에 있어 새로운 가치 판단과 관점이라 할 수 있다. 이에 본 연구는 과거로부터 현재까지 이어져 오고 있는 우리나라 전통공간의 다양한 유·무형 콘텐츠 영향 요인을 통해 공간을 다각적으로 해석하기 위한 틀을 제공하고자 새롭게 시도되는 연구이다.
최근 비정형 자료인 텍스트를 벡터로 변환하고 이를 통해 다양한 목적으로 방대한 양의 자연어를 분석하는 시도가 이루어지고 있다. 특히 코퍼스 규모가 제한적일 수밖에 없는 전문적인 도메인의 텍스트에 대해서도 분석 수요가 급증하면서, 해당 전문 분야의 문서를 범용 문서와 함께 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특정 전문어를 해당 전문어 코퍼스 외부의 일반적인 범용어와 함께 분석하기 위해서는, 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간과 일치시키는 것이 필요하다. 기존에는 변환 행렬 또는 매핑 함수 등을 통해 전문어 코퍼스로부터 얻은 전문어 임베딩 값을 범용어 임베딩 공간으로 변환, 일치시키려는 시도가 있었지만, 변환 행렬을 기반으로 하는 선형 변환은 국지적인 범위에서만 근사적인 변환 효과가 있다는 일반적인 선형 변환의 한계를 극복하지 못했다. 이러한 선형 변환의 한계를 극복하기 위해 최근에는 다양한 형태의 비선형적인 변환 방법이 제안되고 있으며, 본 연구에서는 오토인코더(Autoencoder)와 회귀 모델을 동시에 학습하는 종단형 학습을 통해 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간으로 변환하여 임베딩 공간을 일치시키는 모델을 제안한다. 실제 "보건의료" 분야의 R&D 문서에 대해 임베딩 변환 실험을 진행한 결과, 제안 방법론이 기존의 오토인코더를 활용한 방법 대비 변환 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 전개되고 있는 지금, PC에서뿐만 아니라 언제 어디서나 가능한 모바일 환경에서 다양한 사용자 인터랙션에 중점을 두고 떨러 가지 기하객체들과 이미지, 텍스트 객체 등을 지원함으로써 PDA의 고유의 특성을 이용하고 또 이에 알맞은 PDA환경에서 전문적인 저작도구를 개발하는 것이 필요하다. 따라서 PDA와 같은 제한된 스크린 사이즈와 메모리 공간에서 작은 메모리를 사용하여 얼마나 풍부한 컨텐츠가 저작가능한가 하는 것이 아주 중요하다 본 논문은 PDA환경에서 기하객체와 텍스트, 이미지 등 객체들을 이용하여 MPEG-4 컨텐츠 저작함에 있어서 기존의 저작도구의 기초 위에서 PDA환경의 고유 특성을 고려하여 BIFS 텍스트 생성 모듈, BIFS 인코더 모듈. 멀티플렉서 모듈에 대한 최적화 기법을 연구하며 더 나아가서 PDA환경에 보다 적합하면서도 직접적이고도 시각적인 저작이 가능한 MPEG-4 컨텐츠 저작시스템을 제안하고 그 개발 결과를 보인다.
딥러닝 기법이 발달함에 따라 텍스트에 내재된 의미 및 구문을 어떠한 벡터 공간 상에 표현하기 위한 언어 모델이 활발히 연구되어 왔다. 이를 통해 자연어 처리를 기반으로 하는 감성 분석 및 문서 분류, 기계 번역 등의 분야가 진보되었다. 그러나 대부분의 언어 모델들은 텍스트에 나타나는 단어들의 일반적인 패턴을 학습하는 것을 기반으로 하기 때문에, 문서 요약이나 스토리텔링, 의역된 문장 판별 등과 같이 보다 고도화된 자연어의 이해를 필요로 하는 연구들의 경우 주어진 텍스트의 주제 및 의미를 고려하기에 한계점이 있다. 이와 같은 한계점을 고려하기 위하여, 본 연구에서는 기존의 LSTM 모델을 변형하여 문서 주제와 해당 주제에서 단어가 가지는 문맥적인 의미를 단어 벡터 표현에 반영할 수 있는 새로운 언어 학습 모델을 제안하고, 본 제안 모델이 문서의 주제를 고려하여 문장을 자동으로 생성할 수 있음을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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