본 논문에서는 모바일에서 획득한 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 사용자의 위치 주변에서 발생한 SNS 데이터를 수집하고 분석을 통해 사용자가 원하는 장소를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터에서 위치정보를 포함하는 게시글을 표본 집합으로 정하고 모바일의 위치정보와 함께 활용했을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 양질의 정보를 제공할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 2015년 11월부터 12월까지 수집한 트윗(Tweet)을 대상으로 임의의 위치정보와 검색어로 구성된 질의를 구성하고 형태소 분석을 거쳐 분석에 적합한 형태의 데이터로 변환하였다. 또한 장소 추천을 위해 감정사전을 구축하여 긍정 및 부정을 의미하는 극성 키워드들을 정의하고 레이블을 구성한 후, 감정사전과 극성키워드를 이용해 개별 트윗의 추천 점수를 도출하였다. 논문은 추천 점수와 사용자의 현재 위치, 트윗이 작성된 위치와 사용자 위치 사이의 거리 계산을 통해 가까운 거리 순으로 10개의 장소 정보를 정렬하여 결과를 보인다. 또한 성능평가를 위해 감정 분석된 트윗에 대한 정밀도와 재현율을 도출하여 시스템의 성능을 확인한다. 실험은 '맛집', '공연' 2개의 키워드와 10개 지역을 기준으로 수행하였다. 실험 결과 키워드 1개당 수집된 트윗은 평균 10.5개였으며, 총 10번의 실험에 사용된 평균 210개의 트윗 중 긍정 또는 부정의 단어를 포함한 트윗의 개수는 평균 122개였다. 또한 감정 분석을 통해 긍정 또는 부정으로 분류된 트윗은 평균 65개였으며 그 중 실제로 긍정 또는 부정의 의미를 담은 트윗은 평균 46개였다. 이를 통해 시스템은 38%의 재현율로 감정요소를 담은 트윗을 탐지하고, 71%의 정밀도로 감정 분석을 수행했음을 확인했다.
본 논문은 한용운의 시조를 작품의 내면세계와 표현 미학으로 나누어 살펴 보았다. 현대 시인 한용운은 승려, 독립운동가, 시인, 소설가를 겸하는 그 생애는 물론 그가 남긴 문학 업적에서도 현대시를 비롯하여 한시, 시조, 산시, 동요 등 다양한 시가는 물론 현대 소설까지 남긴 비중 있는 작가이다. 그의 시조 문학은 현대 시인이 고전 시가의 한 갈래인 시조를 창작했다는 점, 그간 시조 작가층으로 승려가 없었는데 승려의 신분으로 시조를 지었다는 점, 또한 한시까지 창작했다는 점에서 그의 시조는 작가 개인은 물론 당대 문단에서도 중요한 의의를 가지는 것이라 판단하고 그 시조의 본질을 구명하기 위하여 그의 다른 갈래 작품과 부분적으로 연관하면서 논의를 진행했다. 그 시조의 내면 세계는 이념과 현실, 일상 등 크게 세 가지로 나타났다. 그가 시조에서 보여준 이념은 불교와 유교였는데 구체적으로 단순한 두 이념의 교조적 반복이나 선전이 아니라 각 이념의 완고한 관행의 틀을 극복하고 새로운 방향을 제시하는 것이었다. 불교 이념의 경우 수행을 통한 깨닫기라는 일반적 순서와 과정을 비판하고 선(禪)의 입장에서 본래성불의 정신을 일깨워 주었고, 유교의 경우에는 당대 사회가 요구하는 행동과 실천의 중요성을 강조하는 방식으로 이념이 표현되었다. 그리고 현실에서는 일반 민중의 구체적 삶의 현실은 물론 민족의 간고한 현실을 표현하였다. 또한 일상에서는 그가 접하는 대상이나 인물, 계절 등을 제재로 하여 객관물과 상관에서 유발된 정서를 표현하였는데 특히 님이라는 절대 존재와의 관계에서 유발되는 정서를 집중적으로 표현하였다. 한용운 시조의 이런 내면세계는 그의 현대시가 님과 관련한 내용에, 한시가 일상의 내용에 각기 치중해 있는 것과는 달리 폭넓은 주제성을 보여주는 것이었다. 다음 표현 미학을 보면 작품을 이루는 가장 저층의 어휘에서 시상의 전개, 수사 기법 등의 세 개 항으로 나누어서 살펴보았다. 어휘에서는 이념을 표현한 작품군의 경우 불교나 유교 이념의 핵심이 되는 체언과 서술어가 주로 사용되고 있었다. 예를 들어 불교 이념 작품의 경우 '소를 찾는다' 유교이념의 경우 나라를 걱정하는 입장에서 상징적으로 달, 무궁화를 가져와서 '달은 비친다. 무궁화는 심는다'는 서술어와 연관시켜 표현하는 것이 특징이다. 그리고 현실을 보여 주는 경우에는 현실에 당면한 인물, 예를 들면 '마누라, 공장, 아씨' 등 현실을 살아가는 인물과 그 주변을 나타내는 용어를 주로 가져 와서 거기에 이들이 하는 행위로서 '손을 젓다, (빨래를) 씻다' 등의 서술어를 호응시킴으로써 현실의 간고함을 드러냈다. 일상의 경우 그가 접하는 대상사물, 대상인물, 현상 등을 주체어로, 여기에 호응하는 서술어를 이어 붙였다. 어휘상의 이러한 특성은 그의 현대시가 님과 관련한 어휘에 치중하고 그의 한시가 일상의 삶을 드러내는 어휘에 치우쳐 있는 것과는 달랐다. 작품의 시상 전개의 미학에서는 이념을 표현한 경우 '부정->부정->주장'이나 '의문->의문->판단'으로 시상을 전개하여 이념에 대한 주장이나 정확한 판단에 이르는 과정을 내세우는 시상 전개 방법을 사용하고 있고, 현실의 경우는 '호칭->질문->대답행위'나 '질문->호칭->질문'의 순서로 시상을 전개하여 당면한 현실의 절박함을 시적 대상 인물과의 대화를 통하여 현장감과 생동감 있게 드러내는 방식을 취하고 있다. 그리고 일상을 표현한 작품군의 경우에는 '감탄적 제시->감탄적 제시->결과'나 '대상 인물-의문-감탄'의 순서로 시상을 전개하여 시적 화자가 일상에서 겪는 다양한 정서를 정감 있게 표현하는 데에 기여하는 시상 전개의 방법을 취하고 있다. 이러한 시상 전개의 방식은 한시의 도식적 기승전결의 방식이나 현대시에서 일방적으로 하소연하고 이를 나열해 나가는 것과는 다른 다양한 방식이었다. 작품의 수사 미학에서 보면 장면을 현재적 관점에서 상황을 생생하게 보이는데 필요한 돈호법을 포함하는 문답법을 가장 많이 구사했고, 시적 화자의 인식이나 주장을 강하게 드러낼 때 설의법, 그가 일으킨 정서를 강렬하게 표현할 때 영탄법을 주로 사용하고 있다. 반복법과 대구법을 많이 사용하여 같은 내용을 강조하거나 심각하게 드러내는 역할을 하게 하였다. 수사법상에서도 그의 현대시가 상징적 님과의 관계를 집중적으로 드러내면서 '---ㅂ니다'를 반복하는 반복법, 같은 문장을 마주 세우는 대구법, 문맥상 은유와 역설을 사용하는 경우나, 한시에서 대구법을 주로 구사한 경우와는 다른 것으로 나타났다.
가능의 의미를 나타내는 양태 표현은 본래 사태의 실현이나 비실현을 나타내는 것이 주 임무가 아니다. 그러나 '-을 수 있-' 같은 가능 표현이 사태의 실현을 나타내는 현상, '-을 수 없-' 같은 불가능 표현이 사태의 비실현을 나타내는 일이 종종 있다. [참여자 내부 양태]로부터 [참여자 내부 요인에 의한 실현], [참여자 외부 양태]로부터 [참여자 외부 요인에 의한 실현]으로 의미의 확장이 일어난 것이다. 가능 표현이 실현을 나타낼 때에는 [바람직한 사태]라는 평가 양태적 의미를 나타내고, 불가능 표현이 비실현을 나타낼 때는 [아쉬움, 바람직하지 않음]이라는 평가 양태적 의미를 나타낸다. 이런 현상은 한국어뿐 아니라 일본어, 중국어에서도 보인다. 현대 일본어에는 [가능]을 나타내는 표현이 다양하게 존재한다. 크게 '가능동사', '-れる/られる(-reru/rareru)', '-できる(-dekiru)', '-得る(-eru)'로 나뉜다. 이들은 공통적으로 참여자 내부 가능성과 참여자 외부 비당위 가능성을 나타낼 수 있지만 참여자 외부 당위 가능성에는 '-eru'가 쓰일 수 없고, 인식적 가능성에는 이와 반대로 '-eru'만이 쓰인다. 또한 한국어와 마찬가지로 실현 비실현용법으로 쓰이기도 한다. 한편 형용사+가능표현의 조합은 불가능하므로 한국어에서 '형용사+-지 못하다'가 나타내는 '아쉬움'은 문맥에 기대어 나타낼 수밖에 없다. 현대 중국어에서 [가능]의 의미는 주로 조동사 '능(能)', '회(会)', '가이(可以)', '가능(可能)'을 통해 나타낸다. '능(能)', '회(会)', '가이(可以)'는 공통적으로 참여자 내부 가능성을 나타낸다. '능(能)'과 '가이(可以)'는 참여자 외부 가능성을 나타낼 수도 있다. '회(会)'와 '가능(可能)'만 인식적 가능성을 나타낼 수 있다. 네 조동사 중 '능(能)'만이 실현 용법으로 확장되어 쓰인다. 네 조동사에 대한 부정형 중 '몰능(沒能)'만 비실현으로 확장되어 쓰이고 다른 부정형은 모두 가능성 자체에 대한 부정을 나타낸다.
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.
일반적으로 사람들은 특정 상품에 관한 의견을 표현할 때 그 상품이 갖는 개별속성에 대해 긍부정 성향을 표시한다. 어떤 경우에는 상품이 갖는 동질의 개별 속성에 대해 포괄적으로 긍부정 성향을 표현하거나 상품 자체에 대해 표현하기도 한다. 따라서 의견검색 분야에서 추출 대상이 되는 의견 속성명에는 상품의 개별 속성명, 이 개별 속성들을 포함하는 전체어, 그리고 상품명이 존재한다. 그러나 의견 대상을 상품명이나 전체어로 표현할 때, 경우에 따라 의견문장 표면에 나타나는 속성명과 의견 작성자가 의도한 실제 대상이 일치하지 않을 수도 있다. 본 논문에서는 의견문장으로부터 의견 대상을 추출하는 방법을 제시한다. 무엇보다 우리는 의도한 대상과 일치하지 않는 속성명으로부터 의도한 대상을 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제시하는 방법에서는 단어간 의존관계를 이용하여 의견속성 후보쌍을 추출하고, 추출된 후보쌍들 중 의견 대상과 일반적으로 빈번히 불일치하는 속성명을 선택한다. 선택된 속성명을 작성자가 의도한 개별속성으로 변경한 뒤, 이를 포함한 전체 의견속성 후보쌍들로부터 적합한 의견속성을 추출하기 위해 사람들이 관심 있어할만한 순으로 재배열하게 된다.
최근 온라인 리뷰의 증가와 분석 기술의 발달로 인해 온라인 리뷰 분석에 대한 관심과 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 리뷰 분석을 다룬 기존의 연구는 동일한 어휘라도 각 어휘에 담긴 감정은 리뷰어에 따라 서로 다를 수 있다는 점을 반영하지 못했다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 고객의 등급에 따라 고객군을 분류하고, 각 고객군별로 리뷰 분석을 수행하여 그 차이를 분석한 결과를 제시하였다. 의류 전문 쇼핑몰인 'M'사의 리뷰에 대한 분석을 수행한 결과, 쇼핑몰 사용도가 높은 고객의 경우 가격적인 요소가, 쇼핑몰 사용도가 낮은 고객의 경우 쇼핑몰에 소개된 내용과 실제 제품의 일치 정도가 제품의 긍/부정 평가에 크게 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 제안 방법론은 고객군별로 제품 평가에 중요하게 영향을 미치는 요소를 식별함으로써, 차별화된 마케팅 전략을 수립하는 데에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
희랍 신화속의 조각가 피그말리온은 미적으로 완벽한 조화를 갖춘 조각상을 완성한 후, 자신이 만든 조각상과 사랑에 빠져 비너스에게 그것을 인간으로 변신시켜 달라고 기도한다. 인간으로 변한 조각상과 그는 결혼한다. 버나드 쇼의 영화 <피그말리온>에서 언어학자 히긴스는 런던 길거리에서 꽃 파는 여인 일라이자를 데려와서 그녀의 말투와 태도를 상류층 여성의 그것으로 바꾸어 놓는다. 히긴스는 신화의 피그말리온과 달리 피조물의 겉모습뿐만 아니라 내면까지도 변화시켜 놓아 그녀는 주체성을 회복한 '신여성'으로 변모한다. 영화 <어글리 트루스>의 애비는 철저한 계획성과 지식을 요구하는 방송국 피디로서 성공한 삶을 살고 있는 것 같지만, 그녀의 삶은 진정한 인간에 대한 이해와 애정을 바탕으로 한 이상적 관계를 부정하고 있다. 애비와는 달리 마이크는 본능과 감성을 매우 중요시 여기는 삶을 살고 있으며 마이크의 이러한 태도는 차가운 조각상 같은 애비를 따뜻한 피가 흐르는 인간으로 서서히 바꾸어 놓는다. 두 편의 영화에서 피그말리온들은 결함이 많은 여성을 외적으로 뿐만 아니라 내적으로도 바꾸어 놓아 그들과의 진정한 소통을 가능하게 하고 있다.
본 연구는 언론미디어에 자주 사용하고 있는 신어(신조어)에 대한 문제점을 일반인을 대상으로 인식조사를 분석하고 그 데이터를 기반으로 개선방안과 시사점을 도출하고 있다. 일반적으로 언론미디어를 통해 신조가 매우 많이 노출되고 무분별하게 활용되고 있음을 알 수 있고, 20~30대는 신어 사용에 긍정적이고 50~60대는 상대적으로 부정적으로 나타났다. 신조의 지나친 사용은 세대 간 갈등과 소외를 불러일으킬 수 있다는 점이 가장 큰 문제로 지적되고 있고, 한글 파괴, 부적절한 사회 인식 등을 제고할 수 있어 전반적으로는 올바른 우리말 사용에 대한 필요성을 인지하고 있다. 다만, 언론미디어는 소확행처럼 최신 트렌드에 맞는 용어 적재적소에 사용해 관심을 유발하고 콘테츠를 풍부하게 하려는 긍정적인 측면에서 신어를 사용하는 경우가 많았다. 이러한 문제점에 대한 대안으로 언론미디어 종사자의 자정 작용이 가장 중요하고, 미디어 리터러시 교육과 캠페인 등을 통해 올바른 우리말 사용을 권장하는 것이 좋다고 본다.
본 연구는 과학 커뮤니케이션 분야에서 널리 쓰이고 있는 뉴스 내용분석 방법론이 하이프 사이클 모델에 부합하는 지를 탐색적으로 살펴보고자 한다. 즉 과학기술 뉴스 내용분석이 하이프 사이클 모델에서 설명하는 사회적 가시성의 실체적 파악을 위한 기술기획의 유용한 보완적 방법론으로 쓰일 수 있음을 밝히는데 본 연구의 의의가 있다. 이를 위해 대표적인 유망기술로 클라우드 컴퓨팅을 대상으로 뉴스 내용분석을 수행하였다. 분석의 초점은 클라우드 컴퓨팅 기술 관련 뉴스의 빈도, 보도태도(긍정, 중립, 부정), 5가지 뉴스 프레임 관점에서 분석이 이루어졌고, 뉴스 보도경향이 하이프 사이클 흐름을 따라가는 지를 살펴보았다. 종합지 경제지와 IT전문지를 대상으로 한 뉴스 내용분석 결과는 뉴스 빈도, 보도 태도, 뉴스 프레임 모두 하이프 사이클의 흐름을 따르고 있었으며, 특히 2014년 이후의 흐름은 하이프 사이클 상에서 기대붕괴 지점을 지나 현실인식의 지점으로 진화되는 시점임을 추론할 수 있었다. 본 연구결과는 최근 확산되고 있는 텍스트 마이닝, 감성어 자동식별 분석 기술 등과 접목하여 사회적 맥락 파악을 위한 기술기획 분석의 보완적 방법론으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
오늘날 인터넷은 개인의 감정, 의견을 서로 공유할 수 있는 공간이 되고 있다. 하지만 인터넷에는 너무나 방대한 문서가 존재하기 때문에 다른 사용자들의 감정, 의견 정보를 개인의 의사 결정에 활용하기가 쉽지 않다. 최근 들어 감정이나 의견을 자동으로 추출하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 감정 분석에 관한 기존 연구들은 대부분 어구의 극성(polarity) 정보가 있는 감정 사전을 사용하고 있다. 하지만 인터넷에는 나날이 신조어가 새로 생기고 언어 파괴 현상이 자주 일어나기 때문에 사전에 기반한 방법은 한계가 있다. 본 논문은 감정 분석 문제를 긍정과 부정으로 구분하는 이진 분류 문제로 본다. 이진 분류 문제에서 탁월한 성능을 보이는 Support Vector Machines(SVM)을 사용하며, 문서들 간의 유사도 계산을 위해 문장의 부분 문자열을 비교하는 문자열 커널을 사용한다. 실험 결과, 실제 영화평에서 제안된 모델이 비교 대상으로 삼은 Bag of Words(BOW) 모델보다 안정적인 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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