이 연구의 목적은 한글로 된 주요감정단어들의 리스트를 대상으로 의미적 관계의 네트워크와 극성과 각성의 범주를 분석하는데 있다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 감정단어 네트워크에서 각 감정단어들은 의미적으로 연결되어 있었다. 이것은 의미적 유사성에 따라 감정단어들의 유형을 구분하는 것을 어렵게 하는 특징이다. 대신에 의미적 관계의 감정단어 네트워크에서 중심적인 역할을 수행하는 감정단어들을 확인할 수 있었다. 둘째, 극성과 각성의 차원을 혼합한 범주에서, 많은 감정단어들은 부정적인 극성과 높은 각성의 단어들 집단과 부정적인 극성과 중간수준 각성의 단어들 집단으로 분류되었다. 이러한 한글감정단어의 특성들은 도서관이나 문헌정보에 나타나는 각종 텍스트 데이터의 감정분석에 유용하게 활용될 것이다.
초대 이승만 대통령으로부터 제18대 박근혜 대통령 취임사를 네트워크 기반으로 분석하였다. 연합뉴스에서 제공하는 데이터베이스는 역대 대통령 취임사 단어구름으로 보여줌으로써 키워드를 파악할 수 있도록 하였다. 이 경우 특정 단어의 등장 횟수에 비례하여 중심 단어를 찾아주기 때문에 취임사 전체에 흐르는 문맥이나 대통령의 의중을 반영하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서 18개 대통령 취임사에 등장하는 키워드 네트워크를 구축하였다. 네트워크상에서 허브(hub)에 해당하는 단어를 연결하면 대통령의 의도나 통치 방향을 파악할 수 있다. 대한민국의 18개 대통령 취임사는 네트워크의 동적 변화를 분석할 수 있는 좋은 자료다. 초대 취임사 네트워크에 두 번째 취임사 네트워크를 추가하여 점진적으로 확장되는 네트워크를 구축하여 동적변화를 분석하였다. 네트워크 동적 분석 결과는 시대의 흐름에 따른 대통령 통치 방향과 변화가 담겨져 있기에 대한민국 현대사 흐름을 파악하는데 기여하는 것으로 나타났다. 이제 복잡계를 이해하는 방법의 하나인 네트워크에 관한 연구는 사회현상, 자연현상, 생명현상을 넘어서 대통령 취임사에 이르기까지 다양한 영역에 함축된 복잡한 현상을 이해하려는 시도에 방법론적 실마리를 제공하고 있다.
대통령 취임사는 국가 비전을 제시하고 대통령의 정치철학, 정책기조와 방향을 국민들에게 전달할 수 있는 매우 유용한 수단이다. 이런 이유로 취임사를 분석하는 것은 해당 대통령을 이해하고 그 시대를 파악하는데 도움을 줄 것이다. 대통령 취임사는 다양한 학문분야에서 분석할 수 있지만, 본 연구에서는 취임사를 하나의 콘텐츠로 보고 네트워크를 기반으로 분석하고자 하였다. 취임사에 등장하는 단어의 빈도수를 중심으로 분석하는 단어구름이 널리 사용되지만 네트워크를 기반으로 분석하면 문장 속에 들어있는 맥락을 도출할 수 있기 때문에 유용한 방법이 될 것이다. 대한민국 역대 대통령 취임사 전체 네트워크를 구축하고 구조인자를 제시하였다. 네트워크로부터 도출한 핵심단어 및 단어구름의 핵심단어를 비교분석하여 대통령의 정책 방향 등을 도출하였다. 대통령 각각의 취임사 네트워크를 구축하여 핵심단어 및 네트워크의 구조인자인 근접 중심성을 비교 분석하여 취임사의 특성을 제시하였다. 네트워크 기반 역대 대통령 취임사 분석은 궁극적으로 대통령의 이해와 평가를 위한 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
제4차 산업혁명이 시작되었고 한다. 인류가 한 번도 경험하지 못한 새로운 시대가 온다고 하며, 미래 사회의 변화에 전략적 대응 방안이 필요하다고 역설한다. 그럼에도 불구하고 제4차 산업혁명을 명확하게 이해하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 제4차 산업혁명과 세계미래보고서 2055에 있는 단어들의 상호작용 데이터베이스(DB)를 추출하였다. 추출한 DB를 기반으로 상호작용 네트워크를 구축하였다. 네트워크는 멱함수 성격을 가지는 전형적인 사회네트워크를 보여주었다. 제4차 산업혁명 네트워크에서는 제4차 산업혁명, 방법론, 국제안보문제, 사물인터넷, 신소재가 연결계수가 높은 허브 단어였으며, 세계미래보고서 네트워크에서는 인공지능, 메가시티, 자율주행차, 슈퍼휴먼, 텔로미어가 허브단어였다. 추출한 허브 단어를 중심으로 다양한 분야의 콘텐츠와 융합하면 미래세계에 필요한 융합 콘텐츠에 대한 통찰력을 얻을 것으로 기대한다.
이 연구는 제18대 대통령 선거에 출마했던 후보자들의 연설문 담화를 네트워크 관점에서 접근 해 구조적으로 분석하고 연설문에 내재된 의미를 파악하고자 했다. 이를 위해 연설문 담화에서 언급된 단어의 가시성(visibility)과 단어 간 연결성(connectivity)을 살펴보았다. 단어의 가시성은 특정 단어가 얼마나 자주 등장 하는지로, 단어 간 연결성은 네트워크 분석을 통해 연설문에 언급된 단어 간 상호작용을 그래프로 나타내 파악하였다. 박 후보의 경우 '국민행복'과 '약속'이 핵심 키워드로, 문 후보의 경우 '정권교체'와 '한반도,' 안 후보의 경우 '국민'과 '변화'가 핵심 키워드로 나타났다. 이 단어를 중심으로 어떤 단어들이 서로 연결되었는지 네트워크 분석을 하였다. 단어 간 중심성을 분석한 결과 박 후보의 경우 국민과 대한민국, 국민행복, 신뢰가, 문 후보의 경우 대한민국, 보통사람, 국민, 정권교체가, 안 후보의 경우 국민, 정치, 변화가 단어들 간의 관계에서 중심 역할을 하는 것으로 나타났다. 이 연구는 이론적인 측면에서 단어의 네트워크 분석을 통해 대통령 연설문에 내재된 의미를 실증적으로 파악했다는 점에서 의미가 있다. 방법론적인 측면에서는 대통령 후보자의 연설문 담화에 대한 단어 간 연결성을 구조적 측면에서 파악했다는 점에서 정치 커뮤니케이션 연구 분야의 확장에 기여하였다.
이 연구의 목적은 네트워크 분석법을 활용하여 '전기' 용어에 대한 연상 단어 및 정의에 사용한 핵심 단어가 무엇인지 확인하고, 핵심 단어들이 어떻게 활성화되어 인지 구조를 이루는지 알아보는 데 있다. 연구대상은 지방 소재 교육대학교 1학년 대학생 총 83명으로 하였다. 대학생들의 성별과 고등학교 때 물리 과목 이수 여부에 따라 수업 전과 수업 후로 나누어 '전기' 용어에 대한 연상 단어 및 정의를 네트워크 분석하였다. 연구 결과 대학생들이 '전기'하면 가장 많이 떠올리는 단어는 수업 전 '에너지'이고 수업 후에는 '전류', '전자'이다. 그리고 '전기' 정의에 가장 많이 사용한 단어는 수업 전 '에너지', '흐름', '전자'이고 수업 후에는 '전자', '이동', '전하' 이다. '전기' 용어의 연상 단어에는 성별과 고등학교 때 물리 과목 이수 여부에 따라 조금 다른 네트워크 구조를 이루고 있었지만, 수업 후에는 대학생들의 특성에 상관없이 비슷한 네트워크 구조를 보였다. '전기' 용어의 정의에서는 수업 전 성별에 따라서는 비슷한 네트워크 구조를 갖고 있었고, 고등학교 때 물리 과목 이수 여부에 따라서는 조금 다른 네트워크 구조를 보였다. 하지만 수업 후에는 대학생들의 특성에 상관없이 비슷한 네트워크 구조가 나타났다. 끝으로 대학생들의 '전기' 용어에 대한 네트워크 분석 결과에 대한 교육적 시사점을 논의하였다.
최근 주소를 자동으로 인식하여 우편물 분류와 같은 업무를 효과적으로 수행하기 위한 연구가 진행되고 있다. 기존 연구들은 낱자 단위의 인식을 수행한 후 사전 형태의 간단한 DB를 통해 최종의 결과를 생성한다. 그러나 한글과 같은 복잡한 구조의 필기 문자에 대한 인식기의 성능은 아직도 미흡한 상태이다. 따라서 낱자 인식기의 성능에 의존하는 현재와 같은 방법으로는 만족할 만한 결과를 얻기가 힘들 것으로 생각된다. 본 논문에서는 낱자 인식 결과에 크게 의존하지 않고 주소에 나타나는 단어의 낱자들 사이간 연결 정보를 이용하여 단어를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 통계적 인식기를 사용하여 낱자를 인식하는 부분과 낱자 인식 결과를 조합하여 단어 수준의 인식과정을 통해 최종의 결과를 생성하는 부분으로 구성된다. 통계적 인식기는 Nearest neighborhood 방법을 사용하여 간단한 형태로 구현하였다. 단어인식 모듈은 단어에서 모든 문자간의 관계를 표현할 수 있도록 HMM 모형을 사용하여 어휘정보 네트워크를 구성하고 이를 이용하여 주소에 나타나는 단어를 인식하도록 하였다. PE92 한글 문자 데이터를 이용하여 실험을 수 璿\ulcorner 결과, 통계적 인식기의 성능이 저조함에도 불구하고 HMM을 이용한 어휘정보 네트워크가 이를 보완함으로써 좋은 결과를 얻었다. 이러한 단어 인식 방법을 주소 이외의 다른 단어 집합에 대해서도 쉽게 적용될 수 있을 것으로 예상된다.
코퍼스그람에서 실험이 필요한 부분은, 첫 번째는 변수 d와 dust의 정의 부분이다. 즉, 변수 d만을 이용한 경우, 변수 dist만을 이용한 경우, 그리고 변수 d와 dist를 모두 이용한 경우를 실험해 보아야 한다. 두 번째는 코퍼스그람에서 거리가 가까운 단어들의 조합, 예를 들어 명사와 명사, 동사와 명사, 형용사와 명사, 동사와 부사를, 조사하여 그 의미를 해석하여 보는 것이다. 세 번째로는 코퍼스그람의 단어들에 대하여 거리를 중심으로 단어 연결(connection) 네트워크를 구성하고 의미 네트워크와 비교하여 보는 것이다. 네 번째로는 연결 네트워크를 정보 검색 등의 응용에 적용하여 효과를 확인하는 것이다. 그리고 언어 처리, 온톨로지 등에 중요한 요소인 부분-전체 관계에 대하여 소개하였다.
인간은 어떤 정보를 기억하려 노력하더라도, 시간이 지남에 따라 그 정보의 대부분을 잊어버린다. 반면에 인간은 사진을 보며 대부분 잊혀진 과거의 기억을 떠올릴 뿐만 아니라, 사진 속에 존재하는 특정 물체로부터 여러 단어들을 연상한 뒤, 그 연상된 단어로부터 새로운 기억을 떠올리곤 한다. 또한 이렇게 떠올린 기억으로 그 당시의 감성을 느끼기도 한다. 따라서 본 논문은 소셜 네트워크 서비스에 업로드된 사진들과 개인의 연상 단어 사전을 활용하여 사용자의 과거 회상에 도움이 되는 증강 기억 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서 사용자가 특정 사진 속에 존재하는 물체를 선택하면, 그 물체와 관련된 연상 단어가 사용자에게 제공된다. 만일 사용자가 연상 단어중 하나를 선택하면, 제안하는 시스템은 해당 단어의 물체를 포함하는 다른 사진들의 목록을 사용자에게 제공함으로써, 사용자의 기억 회상을 돕고 감성을 자극할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 소셜 네트워크 서비스에서 보다 다양한 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
과학에서 지식의 불확실성은 명제가 현재 상태로는 참도 거짓도 아닌 불확실한 상태를 의미한다. 기존의 연구들은 학술 문헌에 표현된 명제를 분석하여 불확실성을 의미하는 단어를 수동적으로 구축하고 구축한 코퍼스를 대상으로 규칙 기반, 기계 학습 기반의 성능평가를 수행해왔다. 불확실성 단어 구축의 중요성은 인지하고 있지만 단어의 의미를 분석하여 자동적으로 확장하고자 하는 시도들은 부족했다. 한편, 계량정보학이나 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 네트워크의 구조를 파악하는 연구들은 다양한 학문분야에서 지적 구조와 관계성을 파악하기 위한 방법으로 널리 활용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 불확실성 단어를 대상으로 Word2Vec을 적용하여 의미적 관계성을 분석하였고, 영어 어휘 데이터베이스이자 시소러스인 WordNet을 적용하여 불확실성 단어와 연결된 상위어, 하위어 관계와 동의어 기반 네트워크 분석을 수행하였다. 이를 통해 불확실성 단어의 의미적, 어휘적 관계성을 구조적으로 파악하였으며, 향후 불확실성 단어의 자동 구축의 확장 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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