본 연구는 중국인 한국어 학습자들이 세밀한 느낌과 다양한 감정을 표현할 때 보다 정확하게 말할 수 있도록 한국어 '상징부사+용언'형을 중심으로 효과적인 교재 개선안을 마련하는 데 목적이 있다. 다수 외국인 학습자들이 어휘를 습득할 때 개별 단어를 암기하고자 노력하고 있으며, 어휘간의 결합을 중시하지 않으므로 한국어 어휘를 정확하고 자연스럽게 사용하지 못하는 문제점이 있다. 상징부사는 고립되어 사용하지 않으며 특정 어휘와 자주 공기하기 때문에 개별 어휘가 아닌 '상징부사+용언' 형태로 가르치는 것이 더 효과적이다. 따라서 본고는 상징부사 뒤에 오는 특정 어휘 또는 공통적인 의미자질을 가진 어휘 군과 자주 공기할 수 있는 것을 중심으로 고찰하였다. 이에 상징부사 뒤에 서술어가 함께 사용되는 양상의 차이를 밝히기 위하여 국내·외 대학 기관에서 사용하고 있는 한국어 7종 교재를 중심으로 비교·분석하였다. 마지막으로 교재 분석 결과를 바탕으로 중국인 학습자를 위한 한국어 '상징부사+용언'형의 개선 방안을 제시하였다.
본 논고는 근대한국 문학의 전위인 이상(李箱)의 시작품에 구사되는 프랑스어와 탈 지방성에 대한 연구이다. 이상의 시편들 속에 쓰인 기호와 외래어는 한글로는 표현이 어려운 물리학, 건축학, 수학, 기하학, 이국의 문명과 같은 초감각적인 이미지들을 그려내고, 의미생성과 확장을 불러오는 파생의 시어로 작용한다. 이상의 시작품에서 프랑스어는 알파벳 철자와 한글식의 표기로 나누어지고, 문장들은 고딕 적이며, 병렬적인 이미지를 보여준다. 프랑스어 단어들은 "${\Box}$, ${\triangle}$, ${\nabla}$" 등의 기호들과 조화를 이루어 상형적인 이미지로 기술된다. 문법의 규범을 이탈한 문장들은 해체와 재조합을 불러오고, 이때 프랑스어는 한글을 대체하고, 모국어가 갖는 한계를 초극하여 이국의 과학문명과 사상, 예술을 차용하는 포스트모던의 시어로 활용된다. 나아가 "ESQUISSE" 등의 프랑스어는 시인 자신의 열등의식을 초월하고, 자유와 상상력, 현대의 예술정신을 구현하기 위한 전위적인 시어로써, "향토"(鄕土)의 조선 문단에 세계의 신경향을 이식하여 성숙시켜 놓은 탈 지방의 시어로 나타난다.
이 글에서는 근대 전환기 한국에서 '工藝(공예)'라는 용어의 의미가 변화하는 과정을 문헌을 통해 고찰한다. 근대이전의 용례는 『조선왕조실록』을 중심으로, 개항 후 중국과 일본을 통해 번역됐을 때 달라지는 각각의 의미는 1882년 조선과 미국이 체결한 조미수호통상조약을 중심으로 살펴본다. 그 외에 『승정원일기』, 『각사등록』 등의 사료와 통감부 문서(1904~1910년), 주한일본공사관 기록(1894~1908년), 1910년 이전에 발간된 잡지와 신문을 대상으로 '공예'라는 용어가 어떻게 쓰였고 변화하게 되었는지를 검토하였다. '공예'의 의미는 개항 이후 각기 다른 분야의 사람들이 종사하는 일·직분이라는 넓은 범위에서 제조업·공업과 같은 산업의 한 분야를 나타내는 범위로 좁혀진다. 새로운 의미로 쓰인 '공예'라는 단어는 동아시아 국가 중에 가장 먼저 근대화에 성공한 일본을 본받아 서구의 문물을 수용하고 산업을 일으키자는 문맥에서 주로 사용되었다. 개항과 더불어 산업화가 국가적 과제로 부상하면서 새로운 개념을 표현할 용어가 필요해지자 일본이 서양의 개념을 번역하여 조어한 한자어를 기표 그대로 수입하여 사용하기 시작한 것이다. '공예'는 '공업'과 서로 비슷한 의미를 가지고 혼용되었다. 그러나 한일합병 후 총독부의 문화정책을 통해 미술로서의 개념이 부여되면서 '공예'는 공업으로부터 분화하게 된다. 이와 같이 용어와 개념의 성립을 살펴보는 작업은 한국 공예가 안고 있는 문제를 이해하고 해결하기 위한 기초가 될 수 있을 것이다.
"가뭄으로 인한 기후변화가 인지되고 기후 재난을 겪게 되었을 때 조선시대의 사람들은 환경적으로 어떻게 적응하는 행동을 했을까?"라는 의구심을 가지고 연구를 진행하였다. 연구 진행을 위해 '환경개선사업은 기우제 설행 빈도보다는 기후재난 빈도가 높을 때 더 많이 시행된다.'는 가설을 세웠다. 조선왕조실록에서 가뭄을 대표하는 변수로 기우제 빈도를 선택하였다. 기후재난과 환경개선사업을 표현하는 단어들의 샘플을 추출하고 빈도를 측정하여 가뭄, 기후재난, 환경개선사업의 관계를 회귀분석하였고, 연구 가설을 검정하여 기후재난과 환경개선사업 관계를 기후변화 속에서 설명하였다. 가뭄을 대표하는 기우제의 빈도 측면에서 세종대왕, 숙종, 영조의 순서로 나타냈다. 기후 재난은 중종, 성종, 그리고 태종의 순서로 빈도를 보였고, 환경개선 사업은 영조, 성종, 그리고 태종의 순서로 나타났다. 조선 전기보다는 조선 후기로 갈수록 가뭄 발생으로 인한 환경개선사업보다 기후재난에 대한 환경개선사업 비율이 더 높게 나타났다. 환경개선사업과 기후재난의 관계는 환경개선사업= 0.632기후재난의 선형 회귀모형으로 설명되었다. 기후재난을 경험한 비율이 높을 때 기후변화에 적응하기 위한 환경개선 사업이 더 많이 시행한다는 연구가설은 유의했다. 따라서 기후 재난을 인식하고, 환경개선사업을 시행한 비율이 높았던 조선 후기에 연구가설이 통계적으로 더 잘 설명되었다.
네트워크 분석 기법을 활용한 연구가 다양한 학문 분야에서 수행되고 있다. 본 연구는 2003년부터 2021년까지 국내 학술지에 게재된 네트워크 분석 논문 총 2,187건을 대상으로 계량서지적 분석과 내용분석을 수행하였다. 분석결과는 살펴보면, 논문 생산에 있어서 교육학, 학제간연구, 컴퓨터학, 문헌정보학, 행정학, 경영학 등의 우위를 확인할 수 있다. 학술지 단위로 보면, 메가 학술지의 강세가 나타난다. 그러나 피인용 기반의 영향력을 살펴보면, 행정학, 문헌정보학, 교육학의 영향력을 뚜렷하게 확인할 수 있다. 저자 단위로 분석한 결과 역시 언론정보학, 행정학, 문헌정보학의 우위를 확인할 수 있다. 파악된 1,537명의 저자 중에서 극소수의 저자가 활발한 연구활동을 하는 것으로 나타났으며, 이를 통해 연구자 저변 확대의 필요성도 확인할 수 있다. 내용분석의 결과를 살펴보면, 논문을 데이터셋으로 하여 가중/비방향네트워크를 형성하는 것이 가장 일반적인 네트워크 형태로 나타났다. 노드는 단어, 링크는 동시출현으로 표현되는 것이 보편적이며, 분석을 위해서는 KrKwic, UCINET, NetMiner, NetDraw 의 활용이 가장 두드러졌다.
본 연구는 유서에 반영된 부정적 요인과 대안으로서의 웰에이징 요소를 연구하는 것을 목적으로 한다. 조사기간 및 대상은 2008년~2020년에 언론에 공개된 유서 36건이다. 조사 결과 13세~34세의 청(소)년기 유서에서는 여러 측면의 부정적 요인이 발견되었다. 35세~49세 사이의 중년기 유서에서는 여성 작성자가 부재하는 특성이 발견되었다. 50세~64세 사이의 장년기 유서에서는 사회·경제적 측면의 부정적 요인이 두드러졌다. 65세 이상의 노년기 유서 작성자는 모두 여성이었고 그들의 글은 정신적 측면과 강하게 결부되었다. 결과적으로 본 연구에서 조사한 유서는 역설적으로 온전한 삶을 위한 제안서가 될 수 있다. 유서는 웰에이징의 가능성이 잠재되어 있는 기록이다. 유서의 출처로는 중앙일간지와 방송 및 지역 언론이다. 본 연구는 유서 작성 인원의 연령과 성별 그리고 유서에 반영된 부정적 요인의 세 가지 측면 곧 신체적 측면, 정신적 측면, 사회·경제적 측면을 방법론으로 활용하였다. 그리고 유서에 노출된 단어나 표현 등의 빈도를 분석하고 키워드를 워드 클라우드로 생성하였다.
레스토랑 산업의 성장과 함께 레스토랑 오프라인 매장 수는 점차 증가하지만, 소비자는 자신의 선호도에 적합한 레스토랑을 선택하는 데 어려움을 경험하고 있다. 따라서 소비자의 선호도에 맞는 레스토랑을 추천하는 개인화된 추천 서비스의 필요성이 대두하고 있다. 기존 연구에서는 설문조사 및 평점 정보를 활용하여 소비자 선호도를 조사했으나, 이는 소비자의 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 배경하에 온라인 리뷰는 방문 동기, 음식 평가 등 레스토랑에 대한 소비자 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하기 때문에 필수적인 정보이다. 한편, 일부 연구에서는 리뷰 텍스트에 전통적인 기계학습 기법을 적용하여 소비자의 선호도를 측정하였다. 그러나 이러한 접근 방식은 주변 단어나 맥락을 고려하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 효과적으로 활용하여 온라인 리뷰에서 소비자의 선호도를 정교하게 추출하는 리뷰 텍스트 기반 레스토랑 추천 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 모델은 추출된 높은 수준의 의미론적 표현과 소비자-레스토랑 상호작용을 연결하여 소비자의 선호도를 정확하고 효과적으로 예측한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안된 추천 모델은 기존 연구에서 제안된 여러 모델에 비해 우수한 추천 성능을 보이는 것으로 나타났다.
ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 금융 분야에서 중요한 증감 정보를 효과적으로 이해하고 감성을 정확하게 분류하기 위한 언어 모델의 학습 방법론을 탐구한다. 연구의 핵심 목표는 언어 모델이 금융과 관련된 증감 표현을 잘 이해할 수 있게 하기 위한 적절한 데이터 세트를 찾는 것이다. 이를 위해, Wall Street Journal에서 수집한 금융 뉴스 문장 중 증감 관련 단어를 포함하는 문장을 선별했고, 이와 함께 적절한 프롬프트를 사용해 GPT-3.5-turbo-1106으로 생성한 문장을 각각 post-training에 사용했다. Post-training에 사용한 데이터 세트가 언어 모델의 학습에 어떠한 영향을 미치는지 금융 감성 분석 벤치마크 데이터 세트인 Financial PhraseBank를 통해 성능을 비교하며 분석했으며, 그 결과 금융 분야에 특화된 언어 모델인 FinBERT를 추가 학습한 결과가 일반적인 도메인에서 사전 학습된 모델인 BERT를 추가 학습한 것보다 더 높은 성능을 보였다. 또 금융 뉴스로 post-training을 진행한 것이 생성한 문장을 post-training을 진행한 것에 비해 전반적으로 성능이 높음을 보였으나, 일반화가 더욱 요구되는 환경에서는 생성된 문장으로 추가 학습한 모델이 더 높은 성능을 보였다. 이러한 결과는 개선하고자 하는 부분의 도메인이 사용하고자 하는 언어 모델과의 도메인과 일치해야 한다는 것과 적절한 데이터 세트의 선택이 언어 모델의 이해도 및 예측 성능 향상에 중요함을 시사한다. 연구 결과는 특히 금융 분야에서 감성 분석과 관련된 과제를 수행할 때 언어 모델의 성능을 최적화하기 위한 방법론을 제시하며, 향후 금융 분야에서의 더욱 정교한 언어 이해 및 감성분석을 위한 연구 방향을 제시한다. 이러한 연구는 금융 분야 뿐만 아니라 다른 도메인에서의 언어 모델 학습에도 의미 있는 통찰을 제공할 수 있다.
현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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