• 중국학논총
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• 제71호
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• pp.61-81
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• 2021

作爲使用頻率較高的副詞, "皆"和"都"分別代表了古代漢語和現代漢語中的兩類總括範圍副詞. 這兩類總括範圍副詞之間, 不是簡單的詞彙替代, 而是一種系統的變化. 通過語義指向, 焦點, 與否定副詞的連用情況的考察, 我們發現"皆", "盡", "都"存在一定的差異, 而且得出了"都"對"皆", "盡"的功能進行了基本結論. 這個演變從深層結構上說, 是各自的語義焦點的差異. "都"之所以能夠取代"皆", "盡", 成爲現代漢語主要的總括範圍副詞, 是因爲它在語義上不僅像"皆"那樣統括的範圍之內的個體在動作行爲或者性狀上的一致性, 也不僅像"盡"那樣強調指向對象的無例外, 而是這兩者的綜合.

• 문화기술의 융합
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• 제6권3호
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• pp.245-251
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• 2020

영어의 분리부정사구문을 통시적 연구인 문법화의 관점에서 중세영어이후 출현 동기를 살펴보고 COHA, COCA와 같은 코퍼스에 기반하여 주로 미국영어에 나타나는 현재영어(PDE)의 분리부정사의 정당성을 논의하는 것이 연구의 목표이다. 중세영어 이전에는 비문법적이었던 부정사 첨사인 to와 원형동사 사이에 부사 등이 위치하는 [to + 부사 + 동사] 형태의 분리부정사가 어떻게 현재영어에서는 문법적 구문이 되었는지에 대한 출현 동기와 정당성을 살펴본다. 문법화와 코퍼스의 실증적 자료에 기초하여 분리부정사구문의 문법성을 입증하고 영어 분리부정사구문의 출현에 관한 통시적 분석인 문법화 과정을 그 증거로 제시한다. 분리부정사가 왜 만들어지는가의 질문에 대한 답으로 동사이동의 소멸이라는 통시적 문법화를 들 수 있다. 코퍼스 자료에 기초한 통사·화용적인 이유는 표현의 명확성 즉, 탈중의성을 위한 것이거나 분리자인 부사를 통해 인상적인 강조를 하기 위한 것이다. 결론적으로 부사가 to와 원형동사를 분리할 것인가 말 것인가의 문제는 더 이상 문법적 논의의 대상이 아니며 앞으로도 분리부정사의 형태는 자연스러운 문법적 구문으로 문맥상 필요한 경우 더욱 증가하는 추세를 보일 것이다.

• 비교문화연구
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• 제52권
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• pp.393-416
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• 2018

영어의 부정 스트리핑 구문은 접속사 but, 부사 not, 그리고 하나의 구성성분 NP로 구성되어있다. 해당 구문은 통사적으로는 불완전한 문장처럼 보이지만 의미적으로는 완전한 해석을 전달하며 특히, 이 구문은 중의적인 해석을 가질 수도 있기 때문에 적절한 접근방법으로 의미부를 분석하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 부정 스트리핑 구문의 통사적 구문생성과 중의성 해소를 위해 직접 해석 접근법(Direct Interpretation Approach)을 기반으로 한 구문 규칙을 제안하고자 한다. 이 규칙은 이전의 연구들이 해결하지 못하는 문제점을 설명할 수 있으며, 통사, 의미, 화용론 등 다양한 특성을 설명해준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.938-942
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• 2007

신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.317-324
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• 2013

트위터 감성 분석은 트윗글의 감성을 긍정과 부정으로 분류하는 작업이다. 이 연구에서는 SentiWordNet(SWN) 감성 사전에 기반한 트윗글 감성 분석을 다룬다. SWN은 전체 영어 단어에 대해 단어의 의미별로 긍정, 부정의 감성 강도를 저장해 둔 감성 사전이다. 기존 SWN 기반 감성 분석 연구들은 문서에 출현하는 각 용어의 감성을 SWN으로부터 결정한 다음 이를 바탕으로 문서 전체의 감성을 결정하였는데, 그 방법들이 매우 다양하다. 예를 들어, 한 용어의 감성 결정 시 해당 용어의 SWN 내 의미별 긍정, 부정 감성 강도 차이들의 평균을 계산하거나 긍정과 부정 각각의 감성 강도 평균 혹은 최대값을 구하기도 하며, 문서 전체의 감성을 결정하는 경우에도 문서 내 용어들의 감성 값들에 대해 평균 혹은 최대값을 취하기도 하였다. 또한 SWN 내 형용사, 동사, 명사, 부사의 품사 집합 전체 혹은 특정 부분집합에 대해 위의 감성 결정 작업을 적용하기도 한다. 이처럼 기존 연구에서는 SWN 기반의 다양한 감성 자질 추출 절차가 시도되고 있으나 이들 자질 추출 기법 전반에 대한 성능 비교 연구는 찾기 힘들다. 이 연구에서는 SWN을 트위터 감성 분석에 활용하는 다양한 방법들을 일반화하는 절차들을 소개하고 각 방법들의 성능 비교 및 분석 결과를 제시한다.

• 감성과학
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• 제12권4호
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• pp.433-442
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• 2009

요즈음 인터넷을 통해 물건을 구매하는 경향이 증가하고 있다. 또한 물건을 구매한 소비자는 리뷰, 댓글, 비평 또는 블로그 등의 형식으로 온라인에 그들의 사용 후기를 작성한다. 또한 작성된 사용 후기부터 많은 구매자들은 물건을 구매하기 전에 자신이 구입하고자 하는 물건에 대한 정보를 얻는다. 따라서 회사나 공공기관은 대중이 다른 사람의 의견에 관심을 기울인다는 점 때문에 대중의 의견을 수집하고 분석할 필요성에 직면하였다. 그러나 온라인상에 댓글이 너무 많고, 중복적이면서 짧은 경향이 있다. 이러한 환경 속에서 텍스트 문서의 감성을 인식하는 시스템의 필요성이 대두되었다. 텍스트로부터 작성자의 의견이나 주관적인 생각을 추출할 수 있게 영어에서는 단어에 속성이 주어진 GI와 LKB가 있으나 한글은 아직 속성이 주어진 사전이 존재하지 않는다. 이 논문에서는 한글 품사 중 4개의 품사(명사, 동사, 형용사, 부사)에 속성을 주었다. 그리고 학습 군을 만들어서 감성 단어의 패턴을 구성하고, 문장에서 단어 사이의 공기관계를 구성하여 학습 시켰다. 이 학습을 바탕으로, SO-PMI을 이용하여 문서를 긍정과 부정 2가지 극성을 분류하고, 4개의 품사(명사, 동사, 형용사, 부사)를 각각 조합하여 최상의 조건을 구하였다. 마지막으로 사용자 인터페이스를 통해 새로운 감성 표현, 구성형식, 단어 연관성을 반자동적으로 삽입하고 교정할 수 있는 시스템을 설계하였다.

• 정보관리학회지
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• 제26권3호
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• pp.451-462
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• 2009

본 연구에서는 의견이나 감정을 담고 있는 의견 문서들의 자동 분류 성능을 향상시키기 위하여 개념색인의 하나인 잠재의미색인 기법을 사용한 분류 실험을 수행하였다. 실험을 위해 수집한 1,000개의 의견 문서는 500개씩의 긍정 문서와 부정 문서를 포함한다. 의견 문서 텍스트의 형태소 분석을 통해 명사 형태의 내용어 집합과 용언, 부사, 어기로 구성되는 의견어 집합을 생성하였다. 각기 다른 자질 집합들을 대상으로 의견 문서를 분류한 결과 용어색인에서는 의견어 집합, 잠재의미색인에서는 내용어와 의견어를 통합한 집합, 지도적 잠재의미색인에서는 내용어 집합이 가장 좋은 성능을 보였다. 전체적으로 의견 문서의 자동 분류에서 용어색인 보다는 잠재의미색인 기법의 분류 성능이 더 좋았으며, 특히 지도적 잠재의미색인 기법을 사용할 경우 최고의 분류 성능을 보였다.

• 경영과정보연구
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• 제39권2호
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• pp.181-193
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• 2020

본 연구는 최근에 이슈가 되고 있는 텍스트마이닝을 활용하여 소비자 인식을 분석한 연구이다. 이를 위해 삼성갤럭시 Youtube 광고에 대한 소비자 리뷰 분석을 통해 소비자들이 가지고 있는 삼성 갤럭시에 대한 인식을 분석하였다. 분석을 위해 Youtube 광고의 소비자 리뷰 1,819개를 추출하였다. 이를 데이터 전처리 과정을 거쳐 광고와 관련된 키워드를 명사, 형용사, 부사로 분류하여 추출하였다. 이후 빈도 분석 및 감성 분석을 실시하였으며 마지막으로 구조적 등위성 분석을 통한 군집화를 실시하였다. 본 연구 결과를 간략히 요약하면 다음과 같다. 첫 번째 가장 많이 언급된 단어는 갤럭시 노트(n=217), 좋음(n=135), 펜(n=40), 기능(n=29) 등으로 나타났다. 이는 소비자들이 광고를 통해 "갤럭시 노트", "좋음", "펜", "기능"은 삼성 핸드폰 제품에 대해 기능적인 면이 좋고, 노트 펜에 대해서 긍정적으로 높게 인식한다고 판단할 수 있다. 추가적으로 "삼성페이", "혁신", "디자인", "아이폰" 등에 대한 인식은 삼성 핸드폰에 대해 혁신적인 디자인과 삼성페이의 기능적인 면에서 상당히 좋은 평가를 하는 것을 알 수 있다. 두 번째, Youtube 광고에 대한 감성분석 결과이다. 감성 분석 결과 감성강도 비율이 긍정(75.95%)로 부정(24.05%)보다 높게 나타났다. 이는 소비자들이 삼성 갤럭시 모바일폰에 대해 긍정적으로 인식하고 있음을 의미한다. 감성 키워드 분석 결과 긍정키워드의 경우는 "좋다", "후하다", "혁신적", "최고다", "빠르다", "예쁘다" 등으로 나타났으며, 부정키워드의 경우는 "겁난다", "울고싶다", "불편", "아쉽다", "싫다" 등이 추출되었다. 본 연구이 시사점은 기존 광고에 대한 소비자 인식 연구를 살펴보면 대부분 정량적 분석 방법에 의한 연구가 대부분이었다. 본 연구에서는 광고에 대한 정량적 연구 방법에서 탈피하여 정성적 연구를 통해 소비자 인식분석을 시도하였다. 이는 향후 연구에도 많은 영향을 미칠 것으로 판단되며, 정성적 연구를 통해 소비자 인식 연구의 출발점이 될 것으로 확신한다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.49-67
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• 2015

최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.97-113
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• 2016

인터넷상의 데이터가 급속하게 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 목적에 맞게 적절히 활용하는 빅데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 기존의 정형 데이터분석이 가진 한계점을 보완하는 방법으로 비정형 데이터 분석 분야 중 하나인 텍스트마이닝 기법에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 특히 텍스트를 기반으로 문장의 긍정, 부정을 판별하고 분류하는 감성분석과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선 상에서, 본 연구는 감성분석에 사용되는 감성사전을 데이터의 특성에 맞게 적절하게 변형하여 구축하는 방법을 시도하였다. 데이터가 속한 영역의 특성을 고려하지 않은 기존의 범용 감성사전을 감성분석에 사용할 경우, 해당 영역에서 쓰이는 단어 또는 감정 표현을 반영하지 못하므로 감성분석의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 감성분석에 있어서 영역 맞춤형 감성사전의 사용 시 데이터 영역의 특성을 정확하게 반영해 분석의 정확성을 높여줄 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 선정하였으며, 대표적 영화정보 사이트 IMDb에서 발생된 약 2년간의 영화리뷰 데이터를 수집 분석하였다. 분석에 앞서 영화 장르별 사용되는 단어의 의미가 각각 다를 것을 고려하여 영화를 '액션', '애니메이션', '코메디', '드라마', '공포', '과학공상' 6개 장르로 분류했다. 맞춤형 감성사전 구축을 위한 핵심 기법으로 SO-PMI(Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information)를 활용하였으며, 어휘 간 극성이 뚜렷하게 구분되는 형용사에 한정하여 연구를 진행했다. 분석결과 맞춤형사전을 활용한 감성분석 예측정확도는 영화 장르별로 상이했다. '애니메이션'을 제외한 5개 장르에서 기존의 범용 감성사전대비 맞춤형 감성사전의 예측정확도가 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 보였다. 본 연구에서는 데이터 영역의 특성에 맞는 맞춤형 사전 구축을 통한 감성분석의 예측의 성능 향상을 확인하였다. 향후 감성사전 구축 시 동사, 부사 등 다양한 품사의 어휘를 추가하여 감성분석 예측정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.