본 연구의 목적은 한국어 수분류사 체계를 설정하고, 수분류사와 공기명사 간 의미관계 정보를 제공하는 한국어 수분류사 어휘의미망 "KorLexClas 1.5"의 정보구조와 구축방식을 소개하는 데 있다. KorLex 명사, 동사, 형용사, 부사가 영어 워드넷(Princeton WordNet)을 기반으로 참고구축 방식으로 개발된 것에 비해, KorLexClas 1.0버전과 이를 확장한 1.5버전은 직접구축 방식으로 개발하였다는 점에서, 수분류사의 계층구조와 언어단위 간 의미관계 설정은 매우 방대한 시간과 정교한 구축 방식을 요구한다. 따라서 작업의 효율성을 기함과 동시에, 구축된 어휘의미망의 신뢰성 및 확장성을 높이기 위해, (1) 다양한 기구축 언어자원을 활용하되 상호 검증하는 절차를 거치고, (2) 부분문장 분석방법을 이용하여, 수분류사 및 공기명사 목록을 확장하며, (3) 언어학적 준거를 기준으로 수분류사의 계층구조를 설정하고, (4) 수분류사와 공기명사 간 의미관계 정보를 제공하되 확장성을 확보하기 위해, KorLexNoun 1.5에 '최하위 공통상 위노드(LUB : Least Upper Bound)'를 설정하는 방식을 택한다. 이러한 특성을 가진 KorLexClas 1.5는 기계번역을 비롯한 한국어정보처리의 제 분야에 응용될 수 있다.
최근 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)을 위한 수단으로 음성기반 인터페이스의 사용률이 높아지고 있다. 이에 음성인식 결과에 오류를 교정하기 위한 후처리기에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 그러나 sequence to sequence(S2S)기반의 음성인식 후처리기를 제작하기 위해서는 데이터 구축을 위해 human-labor가 많이 소요된다. 최근 기존의 구축 방법론의 한계를 완화하기 위하여 음성인식 후처리기를 위한 새로운 데이터 구축 방법론인 Back TranScription(BTS)이 제안되었다. BTS란 TTS와 STT 기술을 결합하여 pseudo parallel corpus를 생성하는 기술을 의미한다. 해당 방법론은 전사자(phonetic transcriptor)의 역할을 없애고 방대한 양의 학습 데이터를 자동으로 생성할 수 있기에 데이터 구축에 있어서 시간과 비용을 단축할 수 있다. 본 논문은 기존의 BTS 연구를 확장하여 어떠한 기준 없이 데이터를 구축하는 것보다 어투와 도메인을 고려하여 데이터 구축을 해야함을 실험을 통해 검증을 진행하였다.
부조리극의 풍자적 콘텐츠에 나타난 이근삼 희곡 <원고지>의 등장인물들은 가족애를 상실한 채 단지 의무만이 강조되는 현대 자본주의 사회의 가족상을 표상한다. 이들은 경제의 급속한 발전으로 인해 전통적인 인간관계나 가족 관계가 물질 관계로 변하면서 경제 논리에 종속되어 가고 있는 인간들의 모습을 보여준다. 해설자는 연기자와 해설자의 배역의 역할을 함께 표현한다. 그리고 서사극, 부조리극의 특징적 요소로써 줄거리를 제시하며, 연기자들에게 연출자의 콘 닥터의 역할을 하기도 한다. 또한 앞으로 일어날 사건을 예언하고 극중 인물의 내면 의식을 제시하고 사건과 시간을 축소·확장시키기도 한다. 갈등양상에서는 자식들에게 경제적인 책임을 다하기 위해서 교수는 기계처럼 번역을 하고 처는 그렇게 번 돈을 자식들이 요구하는 대로 나누어준다. 중년 교수와 처는 현실의 상황에 변화를 주려는 의지가 없기 때문에 구체적인 갈등이 드러나지 않는다. 그러므로 이 작품에는 플롯의 세부적 갈등이 형성되지 않는다. <원고지>의 플롯은 22개의 서사소들로 이루어져 저녁부터 그 다음 날 아침까지의 시간 구성으로 이루어졌다. 그리고 특별한 사건도 일어나지 않고 한 가족의 일상만을 보여준다. 또한 신문·밥·생일 등과 같은 일상의 단순한 반복을 보여주는 소재들이 반복적 구조를 통해 부조리극의 풍자적 특징을 효과적으로 드러내고 있다. 또한 부조리극의 언어적 특징은 불안, 절망, 환상과 대상의 목적이 사라진 상실감을 표현하는 데에 주목한다. 무대는 사실주의적인 구체적인 상징을 벗어나고 희곡의 주제에 부합되는 단순한 극적 분위기를 표출한다. 따라서 이를 통해 무대 장치역시 반사실주의 부조리극의 풍자성의 특징을 나타내는 중요한 요소라는 점이다.
문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미는 유지하면서 길이가 축소된 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문법적으로 적절한 문장 압축을 위해, 초기 연구들은 사람이 정의한 언어 규칙을 활용하였다. 또한 시퀀스-투-시퀀스 모델이 기계 번역과 같은 다양한 자연어처리 태스크에서 좋은 성능을 보이면서, 이를 문장 압축에 활용하고자 하는 연구들도 존재했다. 하지만 언어 규칙을 활용하는 연구의 경우 모든 언어 규칙을 정의하는 데에 큰 비용이 들고, 시퀀스-투-시퀀스 모델 기반 연구의 경우 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 이를 해결할 수 있는 방법으로 사전 학습된 언어 모델인 BERT를 활용하는 문장 압축 모델인 Deleter가 제안되었다. Deleter는 BERT를 통해 계산된 perplexity를 활용하여 문장을 압축하기 때문에 문장 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않다는 장점이 있다. 하지만 Deleter는 perplexity만을 고려하여 문장을 압축하기 때문에, 문장에 속한 단어들의 언어 정보를 반영하여 문장을 압축하지 못한다. 또한, perplexity 측정을 위한 BERT의 사전 학습에 사용된 데이터가 압축 문장과 거리가 있어, 이를 통해 측정된 perplexity가 잘못된 문장 압축을 유도할 수 있다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 언어 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 계산에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 고유명사가 자주 포함되어 있으며, 불필요한 수식어가 생략되는 경우가 많은 뉴스 기사 말뭉치로 BERT를 fine-tuning하여 문장 압축에 적절한 perplexity를 측정할 수 있도록 하였다. 영어 및 한국어 데이터에 대한 성능 평가를 위해 본 논문에서 제안하는 LI-Deleter와 비교 모델의 문장 압축 성능을 비교 실험을 진행하였고, 높은 문장 압축 성능을 보임을 확인하였다.
감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.
프랑스 바로크 오페라의 부활에 신호탄이 된 1987년 키노와 륄리의 『앗티스』 공연 이후 그들의 모든 오페라뿐만 아니라 프랑스의 여러 극 작곡가들의 작품들도 무대에 오르거나 연주되면서 조명을 받았다. 2012년의 『앗티스』 재공연은 1987년 공연에 감명을 받은 부유한 미국인 사업가의 후원으로 가능할 수 있었다. 1676년 『앗티스』 초연 당시 세비녜 부인은 희극적 역할을 맡았던 가수가 앗티스 역을 맡는 것에 대해 유감을 표하면서도 경탄할만한 무대장치와 훌륭하고 화려한 의상, 잠의 신과 꿈 장면에 주목한다. 세비녜 부인의 평가는 당시 관객들이 오페라를 평가할 때 드러나는 고전주의와 바로크적 취향을 동시에 보여준다. 1987년의 『앗티스』 공연을 위해 윌리암 크리스티가 연주에 있어 복원의 원칙에 기반을 둔 반면에 장마리 빌레지에는 기계장치 없이 단일 무대장치를 설정하면서 고전주의 원칙에 의거해 연출하였다. 연출가는 퀴벨레 여신이 하늘에서 내려오지 않아도 벽화에서처럼 신성한 옆모습을 통해 걸어서 등장하게 한다. 『앗티스』 초연 후 20년이 지난 시기에 상중에 있는 궁정의 분위기를 상기시키는 그의 연출은 줄거리의 단일과 비극적 결말이 특징인 작품 분위기에도 부합하는 것이다. 작품의 고전주의적 성격은 줄거리에 잘 통합된 디베르티스망과 더불어 충동에 사로잡힌 등장인물들의 섬세한 심리 묘사에서 잘 나타나는데, 이는 상당 부분 신화와 그 변용 덕분에 가능한 것이다. 키노와 륄리의 연구는 1987년 그의 사망 300주년 공연 『앗티스』와 학술행사 이후 활성화되는데, 출전 연구도 마찬가지이다. 대부분의 연구자들이 『앗티스』의 중요한 출전으로 오비디우스의 『축제달력』을 꼽고, 주인공의 소나무로의 변신과 잠의 신의 등장에서 부분적으로 『변신 이야기』를 언급한다. 분명 오페라에서 앗티스를 사랑하는 퀴벨레가 그에게 신전을 지키는 직책을 부여하고, 서로 사랑하는 앗티스와 요정에 대해 분노한 여신이 복수하는 부분은 『축제달력』에 의거하고 있다. 하지만 오비디우스의 텍스트만 가지고는 작품에 반영된 신화적 요소들을 설명할 수 없다. 앗티스가 여신의 육체적인 사랑과 적극적인 성적인 제의를 거부하는 부분과 여신이 요정을 죽이는 대신 앗티스를 미치게 한 대목은 나탈레 콘티의 『신화』에 의거하고 있다. 마찬가지로 앗티스의 애인이 하신의 딸이라는 점과 자살하는 (자살하기 직전의) 앗티스를 불쌍히 여겨 그를 소나무로 변하게 한 점, 퀴벨레가 앗티스와 요정이 육체적 관계를 맺는 것을 발견하는 것 등은 이 『신화』에서 자양분을 가져온 것이다. 키노와 륄리는 문단에서 큰 권위를 누리고 있는 오비디우스의 작품보다는 17세기에 널리 퍼진 나탈레 콘티의 신화개론서의 번역본을 창작을 위해 더 많이 활용한 것이다. 카툴루스의 앗티스의 잠과 잠의 궁전에서의 세 아들의 묘사, 유쾌한 꿈과 불길한 꿈을 다룬 미셸 드 마롤의 『무사이 신전의 그림들』은 오페라의 중심을 이루는 앗티스의 꿈 장면에 지대한 영향을 끼친다. 키노와 륄리는 이러한 출전의 도움을 받아 작품을 창작하지만 신화의 변용은 불가피하다. 퀴벨레의 가차 없는 복수에서 여신의 잔인한 면모가 드러나지만 사랑하는 이의 무심함에 탄식하고 거부에 좌절하는 그녀는 사랑하는 연약한 여자에 지나지 않는다. 또한 오페라는 제4의 인물인 켈라이노스를 창안하면서 앗티스와 상가리데의 사랑을 일종의 금지된 사랑, 더 애절하고 비극적인 사랑으로 만든다. 마지막으로 나탈레 콘티의 『신화』에 어느 정도 언급된 앗티스의 자살은 오페라에서 새로운 의미를 획득한다. 그의 자살은 사랑하는 이를 뒤따라가는 점에서 사랑의 행위이며, 퀴벨레를 피하려하는 점에서 복수의 행위이다. 퀴벨레의 사랑을 받지만 죽음을 선택하면서 그는 자신의 자살에 여신에 대한 반항과 복수의 의미를 담는다. 이러한 신화의 변용을 통해 등장인물들은 그 깊이와 복잡함으로 현대 관객의 마음을 사로잡는데, 륄리의 음악은 그들의 다양한 감정이 가장 매력적으로 증폭되도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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