들뢰즈는 자신의 영화철학을 집대성한 대저(大著) "시네마"의 첫머리에서, 자신의 영화철학에 대한 연구는 영화사에 대한 연구가 아니라 하나의 분류학 taxinomie이며 이미지와 기호의 분류를 시도한 것이라고 규정하고 있다. 우리는 본 논문에서 들뢰즈가 이 규정에서 언급하고 있는 이미지의 분류란 무엇이며, 어떤 이미지들이 어떻게 분류되고 있는지를 규명해 보려고 한다. 특히 중점적으로 다루려고 하는 점은 "시네마"에서 가장 기본적인 분류인 '운동-이미지 image-mouvement'와 '시간-이미지 image-temps' 간의 구별이다. 그리고 들뢰즈가 운동-이미지로 이루어진 '고전적 classique' 영화라고 규정하고 있는 영화작품과, 다른 한편에서 시간-이미지로 이루어진 '현대적 moderne'이라고 규정하고 있는 영화작품 간에는, 그것을 감상하는 관객의 존재방식이 어떻게 변화하는가 하는 문제가 발생한다. 따라서 여기에는 관객의 문제가 개재될 수밖에 없고 우리는 이 점도 함께 논의할 것이다. 그리하여 우리는 "시네마"의 두 가지 이미지에 대한 이해를 통하여, 사유(思惟)를 현실에서 작동시키는 방법이라는 점에서 역시 영화가 가장 앞서 있는 예술이자 기술이라고 하는 점과, 나아가 세계와 이미지에 대한 우리의 능동적 해석의 자세가 항상 필요하다고 하는 점을 드러내려고 하였다.
시대구분(연대범주)은 주제와 결합하여 주제의 범위를 특정 연대(시대)로 한정하는 방법으로서 분류표에 따라서 사용기법을 달리 하고 있다. CC와 UDC는 공통구분표를 통해 일관성있고 분명한 시대구분이 가능하다. DDC와 KDC는 표준구분, 역사류, 문학류에 따라 시대구분 기호를 다르게 사용하고 있다.
본 논문에서는 중간언어 설계의 일부분으로, 중간의미 표현을 위한 어휘지식 표현 방안에 관하여 논한다. 기존 중간언어들은 단어의 의미 구별법이 단순한 선택적 제한을 기반으로 하고 있으며, 시소러스체계도 단일하게 유지하고 있다. 따라서, 단어의 의미간 중첩성이 반영되지 못하고 단어의 창조적 사용(creative use)에 대한 대처능력도 떨어진다. 또한 단일 시소러스체계를 통해서는 단어들의 명확한 분류기준을 파악할 수가 없다. 이러한 어휘지식 표현체계의 문제점들을 극복하기 위한 해결책으로서 생성사전(Generative Lexicon)을 도입하고, 중간표현의 관계기호를 효과적으로 파악하기 위한 관점에서의 시소러스 분류체계를 제안한다. 또한 이 같은 어휘지식 표현체계를 이용하여 문장의 구문구조로부터 중간표현을 나타내는 과정을 제시한다.
개체명 인식은 자연어 문장에서 장소, 제작물, 사람 등 분류를 통한 의미 부여가 가능한 단어를 파악하는 기술로서 의미 분석을 위한 핵심 기술이다. 현재 많은 개체명 분석 관련 연구들은 형태소 분석 결과에 의존적인 형태를 갖고 있어서, 형태소 분석 결과의 정확성이 개체명 분석 결과의 성능에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 형태소 분석 과정을 거치지 않는 음절 기반의 개체명 분석 기술을 제안하여 형태소 분석의 정확도가 낮은 통신어, 신조어 분석 성능을 향상하였다. 또한, 자동화된 방법으로 음절 단위 개체명 말뭉치 및 개체명 사전을 구축하는 프로세스를 정의하여 개체명 분석의 정확도 향상 및 인지 범주의 확대를 도모하였다. 본 연구에서 제안한 개체명 인식 기술은 한국어 개체명 표준에 기반한 129가지의 개체명 분류가 가능하며, 이는 자연어 처리 기술이 필요한 산업계에서 상용화하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
한국어 문서중 신문이나 시사지, 법률관련문서, 경제학관련문서, 국문학관련문서와 같은 전문분야 문서에는 한글, 한자, 영어, 문장부호와 같은 기호들의 결합으로 이루어지면서 하나의 뜻으로 나타내는 "의미적 한 단어"가 많이 존재한다. 이러한 단어들은 이를 고려하지 못한 형태소 분석기의 분석률을 감소시키고, 오분석율을 증가시킨다. 본 논문은 "의미적 한 단어"의 유형과 분석과정에 따른 유형을 분류하였으며 그에 적합한 형태소 분석기법을 제시하였다. 유형 분류과 제사된 형태소 분석기법으로 구현된 형태소 분석기는 기존의 형태소 분석기보다 분석률이 증가되었으며 오분석률은 감소되었다.
최근 음악 서비스 분야에는 감성추천 서비스가 시행되고 있다. 추천 시스템에 따라 내용 기반 추천 방식과 협업 기반 추천 방식으로 크게 구분할 수 있으며 대부분의 음악 서비스 분야에서는 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하는 방법인 협업 기반 추천 방식으로 서비스를 운영하고 있다. 이에 따라 협업 기반 추천 방식을 사용하는 대표 음원 사이트 멜론과 벅스에서 음악 추천 서비스의 추천된 음악이 실제 감성과 맞는지 기쁨과 슬픔으로 분류하여 Russell의 감성 모형을 기준으로 가사의 5차 분류를 통해 곡의 감성을 분석하여 카테고리의 추천음악과 가사의 상관관계를 비교 연구하였다. 그 결과, 각 카테고리의 감성추천 음악과 실제 음악의 감성이 일치하는 부분도 있지만, 그 외 다양한 감정들이 도출되었다.
실세계에서 일어나는 문제는 매우 복잡하고 다양하기 때문에 예측하기가 어렵고 다양한 상황들이 발생한다. 특히, 소비자의 구매에 따르는 행동을 분석하고 소비자의 다양한 기호를 예측하기 위해서는 구매자의 심리적 요인과 내적 요인이 많은 영향을 미치게 된다. 이러한 요인들은 직접적인 정보 처리가 어렵기 때문에 정보의 불확실성을 취급하는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상품 구매에 따르는 소비자의 구매행동 패턴을 분석하기 위해 판매자의 노하우와 소비자의 구매의식을 조사하여 이 데이터를 바탕으로 베이지안 네트워크를 구성하고 구매패턴을 분류하는 방법을 제안하였다. 특히, 베이지안 네트워크를 이용하여 불필요한 속성을 가진 데이터를 제거한 후 코호넨의 SOM을 이용하여 소비자의 구매 패턴을 분류하도록 하였다.
This paper was done to identify the types and the characteristics of street fashion of men living in world fashion-leading cities. 608 male photos taken on the main streets of 4 world fashion-leading cities such as London, New York, Paris, Tokyo were used as data. Photos were viewed by students and classified according to overall images and the common aspects of characteristic style. Fashion images of male were classified into 11 groups, which were suits, casual, hip-hop, rockers/punks, hippies, ethnic, western, military, new romantic, skirt, androgynous. Frequency distribution showed that casual image was mostly preferred and 1311owe4 by suit, rocker/punks. Military and hippies were least favored. In each category, almost every style looked unique and creative as a result of mixing and cross-coordination of different clothing items.
본 연구는 기존의 대통령선물에 대한 메타데이터의 보완을 위하여 패싯검색기능을 제안하고자 하였다. 이를 위하여 대통령기록관이 온라인 서비스 중인 3,574건의 대통령선물을 바탕으로 대통령선물의 선물명, 증정인, 증정국가와 증정일 및 수령 경위, 규격, 특징에서 추출된 기록물의 특성을 파악하였다. 이를 기초로 5개의 기본 패싯과 51개의 하위패싯으로 대통령선물 패싯 기반의 분류를 설계하였으며 구조화된 패싯은 각 패싯 요소를 정의하고 배열 순서 및 기호를 부여하였다. 이러한 분류체계는 검색시스템에 적용하여 패싯네비게이션을 구축하는 기반으로의 활용을 기대할 수 있을 것이다. 연구를 통해 대통령선물에 대한 새로운 분류체계 개발이 필요하다는 점을 확인하였으며 이를 위한 대안적 의미의 분류체계로서 패싯 분류를 적용할 것을 제안하였다.
이 연구에서는 DDC의 종교류(200)를 일관성 있게 전개하기 위한 새로운 보조표를 고안하기 위해, 291.1-291.9에 전개되어 있는 기존의 종교공통구분의 문제점과 DDC의 각 종교간의 세분전개상의 비통일성에 대해 상세히 분석하고, 기존의 다른 분류표와 선행연구에서 제시되거나 제안된 종교공통구분과의 비교분석을 통해, DDC를 위한 새로운 종교공통구분을 제안하였다. 기독교를 포함한 모든 종교에 이 종교공통구분을 통일적으로 일관성 있게 적용할 수 있도록 하기 위해 DDC 기독교류의 재전개방안과 함께 이 종교공통구분의 사용방안에 대해서도 살펴보고, 실례를 통한 검증과 분석을 통해 이 종교공통구분이 실제자료를 분류하는 데 있어 충분한 적응력을 가지며, 기존의 분류기호를 재전개하는 데도 무리 없이 적용될 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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