본 연구에서는 코로나19 관련 연구논문의 연구주제를 탐색하고 동향을 검토하고 있다. 또한 감성분석을 통해 부정적인 어조가 강한 경고가 되는 주제들을 알아본다. 잠재 디리슐레 할당(LDA)를 이용하여 총 8개의 토픽을 발견하 였고, 이를 구조적 토픽 모델링(STM)과 비교하여 비교적 안정적인 결과임을 확인하였다. 또한 k-means 군집 알고리즘을 통해 각 토픽별로 세부 연구주제를 발견하였고 주성분 분석을 이용하여 이를 시각적으로 표현하였다. 감성분석을 통해 각 토픽별 긍정적, 부정적인 단어들을 살펴보고 감성점수를 계산하여 연구논문의 주된 어조를 파악하였는데, 특히 생물 의학 관련, 국제적 역학관계, 심리적 영향과 관련된 연구에서 부정적인 어조가 강한 것으로 나타나 해당 부문에 대해서 주의와 관심이 요구된다. 향후 연구자들이 연구의 방향성을 탐색하고 정책결정자들이 연구지원 사업을 결정하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.
이 논문은 개화기에서 일제 식민지에 이르는 격동기를 살다간 두 지식인이자 선각자였던 육당 최남선과 만해 한용운의 시조를 살펴보았다. 육당과 만해의 삶은 여러 측면에서 공통된 요소를 지니고 있다. 두 사람은 모두 당대의 지식인으로서 독립운동에 관여하였다. 또한 문학 활동의 경우에도 신시와 시조 및 한시에 이르기까지 다양한 활동을 보여 주었다. 이 논문에서는 두 사람의 시조 작품을 대조하여 고찰했다. 특히, 각각의 시조 작품에 나타난 어조의 측면을 중심으로 '님'을 노래한 경우와 '생활'을 노래한 경우로 나누어 살펴보았다. 논의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, '님'을 노래한 시조들을 살펴보았다 육당과 만해 모두 님과의 이별을 전제하고 있는 점에서는 공통적이다. 그러나 두 사람의 시조는 다음과 같은 면에서 현격한 차이를 보여 주었다 육당의 경우, 님의 부재로 인한 허탈감과 상실감을 위주로 한 소극적 수동적 어조로 나타났다. 만해의 경우, 님과의 만남을 전제로 한 적극적 능동적 태도로 나타났다. 둘째, 생활을 노래한 시조들을 살펴보았다. 육당의 경우 개인적 서정의 세계에 대하여 적극적이고 능동적인 모습을 보여 주었다. 반면. 만해의 개인적 서정의 세계에 대하여 체념적이며 부정적 의미 지향으로 나타났다. 이와 같은 대조적인 작품의 어조는 두 사람의 현실인식의 문제와 관련된 것으로 생각되며. 앞으로 보다 심미적인 측면에서 논의가 이어져야 할 것이다.
본 연구에서는 코로나19 관련 연구논문의 연구주제를 탐색하고 동향을 검토하고 있다. 또한 감성분석을 통해 부정적인 어조가 강한 경고가 되는 주제들을 알아본다. 잠재 디리슐레 할당(LDA)를 이용하여 총 8개의 토픽을 발견하였고, 이를 구조적 토픽 모델링(STM)과 비교하여 비교적 안정적인 결과임을 확인하였다. 또한 k-means 군집 알고리즘을 통해 각 토픽별로 세부 연구주제를 발견하였고 주성분 분석을 이용하여 이를 시각적으로 표현하였다. 감성분석을 통해 각 토픽별 긍정적, 부정적인 단어들을 살펴보고 감성점수를 계산하여 연구논문의 주된 어조를 파악하였는데, 특히 생물 의학 관련, 국제적 역학관계, 심리적 영향과 관련된 연구에서 부정적인 어조가 강한 것으로 나타나 해당 부문에 대해서 주의와 관심이 요구된다. 향후 연구자들이 연구의 방향성을 탐색하고 정책결정자들이 연구지원 사업을 결정하는데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
때는 1912년 5월의 어느날. 소쉬르가 저 불후의 기념비적 작품 '일반언어학'을 강의했던 스위스 즈네브 대학의 강의실. 한국의 소장 기호학자 김성도는 15년 전부터 연구해온 소쉬르 선생과 가상 대화를 각기 전에 시간여행을 하여 그의 강의를 경청하기 위해 이곳에 왔다. 맑고 투명한 어조, 전치사 하나까지 배려하는 정치한 언어 구사, 눈이 부실 정도의 푸른 눈빛, 사물을 투시하는 눈매, 짙은 눈썹과 근엄한 구렛나루, 귀족적 이미지의 뛰어난 외모는 학생들의 혼을 사로잡고 있었다. 수강생은 고작 열명 안팍이었지만, 20세기 인문학의 새로운 '퍼스펙티브'를 열어줄 언어사상의 잉태가 이루어지고 있었다. 강의가 끝나자, 소쉬르 선생은 반갑게 한국에서 온 젊은 학인을 맞이하였고, 장소를 옮겨 즈네브로부터 약 20km 떨어진 아름다운 고성이자 소쉬르 가문의 유산인 뷰풀랑 성으로 안내하였다. 소쉬르 선생은 바로 이곳에서 언어의 본질에 대한 심오한 성찰과 침잠에 빠지곤 했으며, 1913년 2월 22일 55년간의 생애를 마감한 곳도 바로 이곳이다.
서울대 58년 역사상 첫여성 처장으로 임명됐던 노정혜 연구처장(생명과학부 교수)이 7월말로 2년간의 임기를 끝냈다. 노 처장은 지난해 우리 사회를 혼란스럽게 했던 황우석 박사의 줄기세포 논문조작 사건을 맡아 진실 규명에 중요한 일을 해낸 것으로 평가받고 있다. 당시 노 처장은 전국민을 대상으로 한 방송 생중계에서 차분한 어조와 절제된 표현, 힘 있는 발언으로 강한 인상을 남겼다. 또 서울대 자연대 수석 졸업, 20대 서울대 여교수 임용, 강금실(전법무부 장관), 김영란(대법관)과 고교 동기 등의 사실이 알려지면서 노 연구처장에 대한 개인적인 호기심을 불러일으키기도 했다. 정운찬 서울대 23대 총장의 이임식이 열리던 지난 7월 19일, 서울대 본부의 연구처장실에서 그를 만났다. 그는“과학자가 행정업무에 적합하지 않다는 것은 선입견일 뿐”이라며“과학자는 합리성을 갖고 있기 때문에 오히려 더 잘할 수 있다”고 밝혔다.
우리는 우리가 방문하는 박물관에 대한 배경지식이 없으면 박물관에서 제공하는 오디오 가이드를 이용한다. 그러나 기존의 오디오 가이드는 크게 두 가지 문제점이 있다. 첫째, 기존의 오디오 가이드는 단순히 성우가 텍스트 컨텐츠를 읽은 것에 지나지 않기 때문에 지루하다. 지루하기 때문에 사용자들은 자연스레 오디오 가이드에 집중하지 못한다. 둘째, 기존의 오디오 가이드에는 포인트가 없다. 오디오 가이드에서 성우들의 목소리에 톤이나 어조가 일정하기 때문에 사람들은 오디오 가이드를 들을 때 중요한 부분에 대해 알지 못한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 우리는 기존의 오디오 가이드 컨텐츠의 키워드에 단어와 관계있는 음향효과를 추가해서 새로운 오디오 가이드를 만들었다. 새로운 오디오 가이드는 기존의 오디오 가이드의 문제점인 지루함과 중요 포인트가 없음을 해결해서 사용자의 흥미도와 집중력을 높여주었다. 우리의 실험이 성공적이었기 때문에 향후 우리의 이론은 좀 더 일반적인 컨텐츠들로 확장 될 수 있을 것이다.
희은 고대 그리스시대부터 현재까지 대중의 인기를 받으며 존재해왔다. 희극을 더 효과적으로 시각화하기 위해서는 배우의 연기가 중요한 요소로 작용한다. 그렇다면 배우가 희극적 연기를 수행하는데 있어서 실제로 어떻게 형상화할 수 있는지에 대한 적극적인 논의가 필요하다. 연극 <코트>의 김서영 역을 중심으로 희극적 연기 방법에 관해 접근하고자 한다. 본 연구자가 김서영 역을 맡아 수행하였으며, 희극적 연기의 특징으로는 과장과 반복, 빠른 템포, 변화 있는 어조, 과장된 신체 행위 등을 들 수 있다. 희극적 연기는 반응의 부조화에서 비롯된다. 자극에 대해 기대하지 않은 반응은 관객의 웃음을 유발할 수 있는 요인이 되기 때문이다. 또한 희극적 연기는 과장과 반복이 중요하게 작용하는데, 여기에는 진실한 연기가 기반이 되어야 한다. 행위의 빠른 템포감과 말의 변화 있는 어조도 희극적 연기 표현에 영향을 미치며, 소극(farce) 연기의 특징이라고 할 수 있는 '슬랩스틱'과 '군무' 등의 구현은 관객의 웃음을 유발하는 데 중요한 역할을 한다. 이러한 특징적 요소들이 희극적 효과를 나타내기 위해서는 진실하게 표현하는 배우의 연기가 기반이 되어야 한다. 희극적 연기에서 중요한 것은 텍스트의 서사적 흐름과 특징을 이해하고 그것을 정확하게 표현하는 것이다. 배우는 자신의 수단을 진실하게 표현하고 텍스트에서 요구하는 것을 있는 그대로 충실하게 보여준다면 희극적 효과는 충분히 나타낼 수 있다. 이러한 연구가 다양한 연기예술에 대한 탐구와 연기교육현장 그리고 연극창작 과정에 도움이 되길 기대한다.
본 연구는 국한문 혼용 텍스트를 대상으로 한글 형태소 분석 기법과 한문 어조사를 반영한 색인어 추출기법을 제안하였다. 국한문 혼용체로 작성된 『시사총보』 논설을 대상으로 해당 시기에 사용된 고유명사 및 한자어 사전을 보완하였으며 한자어 불용어 리스트를 고려하여 색인어를 추출하였다. 본 연구에서 제안한 국한문 색인 시스템은 수작업 색인 결과를 기준으로, 중국어형태소 분석기에 비해 재현율과 정확률 측면에서 상대적으로 높은 성능을 보였으며, 어문법이 확립되지 않은 근현대 시기의 국한문 혼용체를 대상으로 한 첫 번째 색인어 추출기법을 제안하였다는 데에서 연구의 차별점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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