• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.228-230
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• 2015

방송 대본은 방송 콘텐츠에 대해 얻을 수 있는 가장 주요한 텍스트 데이터 중에 하나이다. 본 논문에서는 토픽 모델을 통해 방송 대본 분석을 수행하고 그 결과를 제시한다. 방송 대본을 토픽 모델로 학습하기 위해 대본의 장면 단위로 문서를 구성하여 학습하여 대본의 장면을 분석하고 등장인물 단위로 문서를 구성하여 등장인물을 분석하여 그 특징을 살펴본다. 토픽 모델을 사용하여 방송 대본을 분석하는 과정에서 방송 대본이 가지는 특징을 분석하고 그로부터 향후 연구방향에 대해 논의한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.155-158
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• 2002

대본 연습을 하는데 배우들은 딴은 시간과 공간의 제약을 받는다. 또한 연습 도중에 대본의 내용을 수정하려면 모든 배우의 대본을 수정해야 하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 기반의 다자간 대본 연습 시스템을 구현한다. 이 시스템은 사용자가 웹에서 직접 XML 기반의 대본을 작성 편집할 수 있어 모든 배우의 대본을 수정할 필요가 없도록 해준다. 또한 데이터 동기화, 시간 공간 동기화, 이벤트 동기화 기법을 적용하여 여러 사용자가 통시에 연습할 수 있고, 웹 기반이므로 기준에 대본 연습에 따른 제한적인 시간과 공간의 문제를 해결할 수 있는 장점이 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.3
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• pp.513-520
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• 2003

In order to represent a play script using XML, a DTD has been defined and used on the web. However, it is not easy to make XML scripts using text editors for a writer who is not familiar with XML. Moreover, editors do not help actor/actresses use XML scripts for practicing plays. In this research, we develop a syntax-directed XML editor designed for writing XML scripts easily. Also, we implement a system that help actor/actresses practice plays together with multi-clients. Play events are synchronized by a time server synchronizing clocks of participants. We have evaluated the performance of various event implementation techniques through experiments and have used an appropriate technique for synchronizing play events. By using the system, a play writer can easily make an XML script and actor/actresses practice the play using the script.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.227-232
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• 2020

본 논문은 의미역 주석(Semantic Role Labeling) 자원인 FrameNet을 준구어 말뭉치인 드라마 대본에 주석하는 과정과 주석 결과에 대해 서술한다. 본 논문에서는 프레임 - 프레임 논항 구조의 주석 범위를 한 문장에서 여러 발화로 이루어진 장면 (Scene) 단위의 대본으로 확장하여 문장 내에서 생략된 프레임 논항(Null-Instantiated Frame Elements)을 장면 단위 대본 내의 다른 발화에서 복원하였다. 본 논문은 프레임 자동 분석기를 통해 동일한 드라마의 한국어, 영어 대본에 FrameNet 주석을 한 드라마 대본을 선발된 주석자에 의해 대상 어휘 적합성 평가, 프레임 적합성 평가, 생략된 프레임 논항 복원을 실시하고, 자동 주석된 대본과 주석자 작업 후의 대본 결과를 비교한 결과와 예시를 제시한다. 주석자가 자동 주석된 대본 중 총 2,641개 주석 (한국어 1,200개, 영어 1,461개)에 대하여 대상 어휘 적합성 평가를 실시하여 한국어 190개 (15.83%), 영어 226개 (15.47%)의 부적합 대상 어휘를 삭제하였다. 프레임 적합성 평가에서는 대상 어휘에 자동 주석된 프레임의 적합성을 평가하여 한국어 622개 (61.68%), 영어 473개 (38.22%)의 어휘에 대하여 새로운 프레임을 부여하였다. 생략된 프레임 논항을 복원한 결과 작업된 평균 프레임 논항 개수가 한국어 0.780개에서 2.519개, 영어 1.290개에서 2.253개로 증가하였다.

• Korean Journal of Heritage: History & Science
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• v.15
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• pp.9-21
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• 1982

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.215-219
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• 2018

다중 화자 대화 속 인물 식별이란 여러 등장인물이 나오는 대본에서 '그녀', '아버지' 등 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물을 나타내는지 파악하는 문제이다. 대본 자연어 데이터만을 입력으로 하는 대화 속 인물 식별 문제는 드라마 대본에 대해서 데이터가 구축 되었고 이를 기반으로 여러 연구가 진행되었다. 그러나, 사람도 다중 화자 대화의 문장만 보고는 인물을 지칭하는 명사 또는 명사구가 실제 어떤 인물인지 파악하기 어려운 경우가 있다. 이에 본 논문에서는 발화가 되는 시점의 영상 장면 정보를 추가적으로 활용하여 인물 식별의 성능을 높이는 방법을 제시한다. 또한 기존 대화 속 인물 식별 연구들은 미리 정의된 인물을 대상으로 분류하는 형태로 접근해왔다. 이는 학습에 사용되지 않았던 인물이 나오는 임의의 다른 드라마 대본이나 대화 등에 바로 적용될 수 없다. 이에 본 논문에서는 영상 정보는 활용하되, 한번 학습하면 임의의 대본에 적용될 수 있도록 사전 인물 정보를 사용하지 않는 상호참조해결 기반의 인물 식별 방법도 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.470-472
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• 2022

최근 글로벌 OTT 서비스에서 한국드라마가 세계적 인기를 얻음에 따라 드라마 콘텐츠의 가치가 높아지고 있다. 드라마 대본은 드라마 제작에 있어서 핵심이 되는 데이터로, 특히 대사에는 인물의 특성이 잘 나타나 있다. 본 논문에서는 KoBERT 모델을 활용해 드라마 대사에서 인물의 특성 중 하나인 성별을 구분하고 실험 결과를 제시한다. KoBERT 모델로 대사의 성별을 분류한 뒤, 콘텐츠 분석과 인공지능 창작 측면에서의 활용 가능성에 대해 논의한다.

• (The) Research of the performance art and culture
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• no.35
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• pp.229-247
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• 2017

This study was conducted through the typological analysis of theatrical activities and playscript of Packaging Troupe, which was a wandering theater troupe. It seems the activities of the packaging troupe were very active about in the 1950s. They approached to the public with various repertoires and gained popularity during the process. The playscript used in their plays can be divided into several types such as Yi dynasty drama, historical drama and modern drama and their titles are almost same as or similar to those used in Changgeuk troupe (classical opera), Female Gukgeuk troupe (Female classical opera), or Female Nongak troupe (Female farm musical band). Also, as themes, subject matters, and characters were partially same, the characteristics of previous theatrical activities could be reviewed through the playscript of packaging troupe. Also, the characteristics of the playscript of packaging troupe can be found in the list of gramophone record. The changes in popular culture can be examined in the flow of plays with various forms such as theater, film, and gramophone through the comparison between the characteristics of playscript types of packaging troupe around in the 1950s and the list of gramophone record. A typological analysis of playscript of packaging troupe confirmed the activities of packaging troupe lasted around in the 1950s. Also it can be inferred from Hyeopryulsa, Changgeuk troupe, Female Gukgeuk troupe, or Female Nongak troupe, which used traditional subject matters as repertoire of performance. Those were possible because repertoires were composed and contents changed according to the needs of the public. The changes can be also confirmed through the list inserted in the gramophone record. The association can be inferred through the same title as that of the playscript of packaging troupe and similarity of performance curtains and subject matters. As such, the interest and flow of popular culture can be examined through the types of playscript of theatrical activities of packaging troupe.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.327-330
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• 2011

기계학습 기술이 발달함에 따라 기계학습은 제한된 상황에서 벗어나, 실생활과 비슷한 복잡하고 다양한 상황에서의 학습이 중요한 이슈가 되었다. 본고에서는 현실과 비슷한 상황을 도입하기 위하여 드라마를 사용한다. 드라마 내의 등장인물들은 말투, 어조, 관심주제와 같이 다양한 특성을 내재하고 있다. 등장인물들의 다양한 특성 중 관심주제는 대본 안에 글로 드러나 있으므로 기계학습을 통해 등장 인물의 인식에 활용할 수 있다. 최근, 확률그래프모델 분야에서 문서의 주제를 다루는 기법으로 자주 거론되는 토픽 모델 중 하나인 Author-Topic (AT) 모델은 등장인물의 관심주제를 학습하는 데에 적합하다. 본 논문에서는 AT 모델로 대본을 학습하고, 학습된 데이터 분포를 이용하여 장면에 등장하는 인물들을 인식하는 방법을 제시한다. 이 방법의 성능을 측정하기 위해, 미국 TV 드라마 'Friends' 대본 39편을 학습시키고, 장면에 대해 등장인물을 인식하는 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본고에서 Author-Topic 모델을 이용한 인물 인식 방법이 다수의 인물이 참여한 담화의 인물들을 인식하는데 강점이 있음을 확인할 수 있다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.24 no.3
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• pp.459-467
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• 2004

In this study, the effects of scripted cooperative learning in elementary school science instruction were investigated. Three classes (95 sixth graders) were divided into three groups, including a traditional learning group, a cooperative learning group and a scripted cooperative learning group respectively. Students were taught about 'several kinds of gas' for nine class periods. After instruction, the effects upon student's achievement, science learning motivation, and attitude toward science instruction were examined. ANCOVA results indicated that there was a significant interaction effect between the treatment and achievement level in the achievement test scores. The achievement test scores of the low level students were significantly higher in the scripted cooperative learning group than those in the other groups. The science learning motivation and the attitude toward science instruction scores were also significantly higher among students in the scripted cooperative learning group.