본고는 "천의소감언해"의 이본 간의 차이를 문체론적 측면에서 살펴보고 그 차이의 요인에 대하여 고찰하였다. 목판본과 필사본의 언해는 전제된 독자층에 따라 달라질 수 있고 이본 간의 문체적 차이는 독자층의 확대성에 따라 달라질 수 있다. 이에 본고에서는 언해자인 화자와 독자층인 수신자의 상관관계 속에서 화자의 의도에 따라 문체의 효과가 어떻게 나타나는지를 고찰하였다. II장에서는 이본 간에 나타나는 문체론적 차이를 수용자에 대한 언해자의 경의 표현, 정서 표현, 공적 관계 의식 표현으로 구분하여 살펴보았다. 경의 표현은 목판본에서보다 필사본에서 더 적극적으로 드러난다. 존칭 주어 표지인 '겨 오셔'와 화자 겸양의 표지인 '- -'은 필사본에서 훨씬 빈번하게 나타난다. 긍정적 정서 표현을 위해 필사본에서는 감탄형 어미가 사용되었는데 이는 수용자의 말이나 행동에 대하여 감정적으로 강하게 동조하기 위한 것으로 보인다. 반면 목판본에서는 역신이나 역모에 가담한 죄인을 하대하는 의미로 인명 뒤에 '-이'를 붙여 부르고 있다. 그리고 필사본에서의 긍정문이 목판본에서는 이중부정문으로 표현되었는데, 이는 목판본에서 임금의 왕위 계승에 대한 의의와 당위성을 더욱 강조하고자 한 것이다. 언해자의 공적 관계 의식은 고유어 지명의 훈독 표기 방식을 통해 살펴볼 수 있다. 또한 공적 관계를 드러내는 목판본에서는 고유어의 지명을 한자로 나타내는 것에 비해 필사본에서는 고유어로 표기하고 있다. III장에서는 이본 간의 문체론적 차이가 무엇에서 비롯되었는지에 대하여 살펴보았다. 차이의 요인을 언해의 목적에 따른 수용자의 계층과 범위, 수용자에 대한 언해자의 태도, 언해자와 수용자의 대면적 상황으로 구분하여 고찰하였다.
피봇 기계번역 시스템하에서 자연스런 출력문 생성을 위한 문체선정 문제는 표층 구문정보를 배제한 언어에 의존하지 않는 중간표현의 특성과 언어마다 문화적 차이에서 기인한 사고.발상의 차이로 인해 큰 어려움을 갖는다.본논문은 이들 문제점들을 해결하기 위한 시도로 첫째,출력문의 자연스런 문장구조를 크게 좌우하는 태의 화용적.문체적 결정과 한국어의 심한 피동 제약 가운데서의 태의 생성,둘째,한국어 특유의 표현양식을 위한 문장구조 변경,마지막으로 출력문에서 기능어의 의미 애매성을 제거하기 위한 실질어를 이용한 의미보완 등을 논한다.
이 논문은 형태소 사이의 문법 관계(Grammar Relation)에 기반하여 형태소 간의 의존 관계를 규정하고, 이를 바탕으로 의미 오류와 문체를 검증하는 문법 검사기를 제시한다. 이 방법으로 다수 어절에 걸친 의미적 오류 뿐만 아니라 번역체 문구와 뜻의 전달을 어렵게 하는 문구 등과 같이 문장을 힘없게 만드는 문체 오류를 검증한다. 또한 이러한 오류를 검증하기 위한 지식베이스의 구현과 의존 문법(Dependency Structure Grammar)을 이용한 부분 문장 분석 알고리즘을 제시한다. 이 논문에서 제시한 문법 검사기는 향후 파싱 등의 문장 분석에 중요한 자료로 이용될 것으로 기대한다.
사람들은 주변의 영향을 받아 가면서 각자의 독특한 글쓰기 양식을 만들어간다. 따라서 같은 연령대와 성별을 가지는 사람들은 유사한 글쓰기 양식을 나타내는 경향이 있다. 이와 같은 가정을 바탕으로, 본 연구에서는 다양한 연령대와 성별의 사람들이 작성한 트윗의 문체를 분석하여 임의의 트윗을 작성한 저자의 연령대와 성별을 예측하는 실험을 진행하였다. 한국어 웹 언어에서 자주 보이는 표현들을 토대로 구성한 자질들과, 그에 비해 데이터와 관계가 적은 n-gram 단위의 자질들을 함께 사용하여 예측을 진행함으로써, 최대 공산 기준치보다 25%가량 높은 정확도를 보이는 예측 결과를 얻게 되었다. 이와 함께 각 자질 구성이 예측에 얼마나 효율적으로 기여하는지에 대한 이해도를 높일 수 있었다.
본고에서는 빈도 정보를 이용한 저자 판별 (authorship attribution) 기법을 한국어에 적용한 연구를 소개한다. 그 대상으로는 정형화된 장르인 신문 칼럼을, 구체적으로는 조선일보에 연재 중인 4인 칼럼니스트들의 각 40개 칼럼, 총 160개 칼럼 텍스트를 선정하였다. 이들에 대하여 어절, 음절, 형태소, 각 단위 2연쇄 등의 다양한 언어 단위들의 빈도 정보들을 이용한 저자 판별을 시도한 결과, 형태소 빈도를 기반으로 하여 최고 93%를 넘는 높은 예측 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, 저자 개인 문체간의 거리도 빈도 정보로써 계량적 표상이 가능함을 보일 수 있었다. 이로써 빈도 분석과 같은 통계적, 계량적 방법을 통하여 한국어 텍스트에 대한 성공적인 저자 판별과 개인 문체의 정량화가 가능하다는 결론을 내릴 수 있다.
The purpose of this article is to consider the usage of 'mosu' and 'haberi' in "Shasekishu" written in middle Japanese. In old Japanese, 'mosu' and 'haberi' was used as a modest usage. In middle Japanese, however, the term came to be used in the way to pay respect to the hearer with the shift of its usage, further, in 'jinobun', the writer is using it in the stylistic usage which plays a significant role in providing aesthetic effect for many unspecified readers. As a device to express the honorific forms in middle Japanese, the stylistic usage is claimed to be found with other literary works as well as "Shasekishu".
본 연구는 초개인화된 마케팅 카피 생성을 위해 생성 AI 를 활용하여 고객 맞춤형 카피 생성 모델을 제안한다. 이벤트 데이터를 학습한 생성 AI 를 통해 배너용 카피를 자동으로 생성하였으며, 고객 페르소나 정보를 더해 고객별 초개인화된 문구 및 문체로 변경하도록 하였다. 이러한 개인 맞춤형 카피 및 문구와 문체의 적용은 기업의 마케팅 효율과 고객 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
과거의 향토지들은 대개 방대한 분량에 특색 없는 편찬 체제로 지역문화의 특성이 제대로 부각되기 어려웠다. 최근들어 이같은 문제점을 극복한 새로운 형태의 향토 관련서들이 나오 주목된다. 이들은 부담없는 분량과 평이한 문체, 과감한 편집과 생생한 사진으로 젊은 독자층을 끌고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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