본 연구는 동적 시각 디스플레이에서 움직임 속성과 감성간의 관계를 이해하고자 하였다. 움직임에서의 감성 모형을 구축하기 위해 기존 연구에서 수집된 감성어휘를 움직임과 관련된 감성을 설명하기에 적절한지 평가하도록 하고 직접 움직임 자극을 제시하면서 자유롭게 움직임에서 감성을 보고하도록 하여 70개의 감성 어휘로 정리하였다. 정리된 어휘들 중 핵심적인 어휘들을 선별하기 위해 다양한 움직임에 대한 감성을 평가한 결과로 요인분석을 실시하여 각 요인을 대표하는 19개의 기본 감성 어휘를 추출하였다. 19개 어휘를 통해 움직임의 감성을 평정한 값을 다차원 척도법을 통해 분석하고 어휘들이 분포된 형태를 분석한 결과 움직임에 대한 감성 차원은 ‘적극적이다-소극적이다’ 차원과 ‘밝다-어둡다’ 두 차원으로 대부분 설명될 수 있었다. 구축된 감성 공간을 기초로 움직이는 속도와 진행 경로의 여러 속성들을 다양하게 변화시키면서 두 가지 감성 차원에 따라 움직임에서의 감성을 평가하도록 하였다. 움직임을 결정하는 물리적 속성 중 속도, 곡선 경로의 주기와 진폭이 감성 차원을 결정하는 요인으로 작용하는 경향을 보였다. 단색에서의 감성이 움직임 감성 공간에서 두 차원을 기준으로 설명된 수 있음에도 불구하고, 움직임 요인에 색이 추가될 경우 색이나 움직임 중 한 가지 요인이 특정 감성 차원에 보다 주도적인 효과를 나타내는 경향이 있었다. 색과 움직임 요인이 동시에 제시될 때 색은 ‘밝다 어둡다’ 의 차원에서의 효과를, 움직임은 ‘적극적이다-소극적이다’ 감성차원에서의 반응을 예측할 수 있는 요소로 작용하였다.uency), 다양하게(flexibility), 그리고 독특하게(originality) 제시할 수 있는 능력이 중요한 것이 아니라, 주어진 문제 상황과 관련하여 해결 개연성이 높은 적절한 아이디어를 찾아나갈 수 있는 능력이 중요한 것임을 지적한다. 필자는 발산적 사고가 작동을 하지 않고서도 어떻게 역사적인 창의적 행위가 가능할 수 있는지를 보여주는 예로 Kekule의 벤젠링 발견의 경우 둥을 살펴본다. 창의적 문제 해결에서는 발산적 사고가 중요한 것이 아니라 해결해야할 문제 영역에 대한 통찰력과 아울러 어떤 아이디어가 주어진 문제 해결에 유용한지에 대한 통찰력이 핵심 요체이며, 이러한 통찰력은 바로 논리적ㆍ비판적 사고 훈련을 통해서 길러질 수 있는 능력인 것이다. 이와 같은 비판적 사고 교육의 강조는 정보화 사회 혹은 지식기반 사회 등으로 특징지워지는 현대사회의 특성과도 밀접한 연관을 맺고 있다. 현대 과학기술의 급격한 발전과 정치ㆍ사회ㆍ문화의 패러다임의 급속한 변화는 요구되는 지식기반의 내용과 중요성을 유동적으로 변화시키게 되었다. 따라서 새로운 변화에 신속히 적응하고 새로운 상황에서 발생하는 여러 문제들을 적절히 해결할 수 있는 상황적응적인 인지적 능력의 배양이 필요하게 되었다 우리는 이제 누구나 인터넷 서핑을 통해 방대한 정보와 지식에 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 암기 등을 통한 정보와 지식의 습득과 축적의 그 본래적 가치는 과거에 비해 현저히 낮아졌다. 가치를 만들어 내는 중심은 지식을 가지고 있다는 데에 있지 않고, 습득한 정보와 지식들을 조합하고 재구성하여 합리적인 문제
본 연구에서는 노년층 40명과 청년층 43명을 대상으로 상위범주어 선택과제를 실시하여 정반응 및 반응시간을 비교하였고, 상위범주어 쓰기과제를 실시하여 정반응 및 오류양상의 차이를 비교하였다. 분석결과, 첫째, 상위범주어 선택 및 쓰기 과제 모두 노년층은 청년층 보다 정반응수가 더 적었다. 둘째, 노년층은 상위범주어 선택과제에서의 반응시간이 유의미하게 느렸다. 셋째, 상위범주어 쓰기과제의 오류양상에서는 노년층은 무관오류보다 연관 오류를 더 빈번하게 보였다. 노년층이 선택과제와 쓰기과제에서 더 낮은 정반응 수를 보인 결과는 정상적인 노화가 진행되면서 의미어휘사전 내 정보 간의 연결이 약화되거나 활성화가 저하되기 때문이라고 볼 수 있다. 반응시간이 긴 이유는 노화에 따른 뇌의 신경생리적 변화와 인지처리 속도 저하에 기인할 수 있다. 목표 상위범주어와 연관된 단어를 산출하는 오류를 보인 것은 비록 노년층이 단어를 완벽히 산출할 수는 없을지라도 목표 단어의 어휘집에 접근하여 의미적으로 연관된 단어를 에둘러 산출하고 목표단어가 가지고 있는 특성들에 대해 우회적으로 설명하는 방식을 취하고 있음을 시사한다.
자동색인이라 함은 기존의 수작업에 의한 색인어 선정 대신 컴퓨터에 의해서 자동화하는 것을 말한다. 한국어는 색인어가 될 수 있는 어근에 조사 및 어미가 붙어서 한 어절을 이루는 언어학 적인 특성을 갖고 있다. 지금까지는 어근을 분리하기 위해 어근에 대한 사전을 구축하고 이를 Top-down 방법에 의해 처리하는 것이 통례였다. 그러나 이러한 방법은 외래어나 고유명사 등 새로 발생하는 어휘가 많은, 뉴스 원고와 같은 보도자료에는 쉽게 적용할 수가 없으며, 자연어를 다루는 타 분야에서도 미등록어에 대한 처리 방안이 시급한 실정이다. 본 논문은 어휘사전 없이 조사 및 어미의 생성 규칙을 이용한 Bottom-up 방식으로 처리하여 후보 색인어를 추론하고, 어절 상호간의 관계를 밝히는 구문분석을 통하여 이를 확정하는 알고리즘을 제안하였다.
지리정보는 시간이 흐름에 따라 변하는 정보를 계속 저장 유지 및 관리하여야 하기 때문에 데이터의 양이 계속 증가하고 용어간의 관계도 더욱 복잡해진다. 이러한 지리정보의 특성은 네트웍을 통한 정보의 공유 및 재사용을 위해 필요한 데이터 검색을 어렵게 한다. 지리정보의 관리, 해석, 그리고 검색의 효과를 향상시키기 위하여 지리정보분야의 어휘 정의와 분류 그리고 다른 어휘와의 관계를 포함하는 온톨로지를 활용할 수 있다. 본 논분에서는 지리정보 데이터 중 하천 관련 용어간의 온톨로지를 구축하여 지리정보 데이터의 관계에 의한 구조적인 검객이 가능하도록 하였다.
본 연구에서는 감성분석기법이 환경평가에 적극 적용되어지면서 쓰이는 감성평가모형을 선행연구조사와 실험을 통해 두 가지 축약형 모형과 추론형 모형으로 구분하였다. 또한 두 가지 유형의 대표 모형인 EPA모형과 PAD모형의 평가어휘들의 특성을 실험을 통해 분석해 본 결과, 두 모형은 개발방식과 어휘구성에 큰 차이가 있고, 요인분석을 통해 어휘들이 모형별로 축약되는 것을 확인하였으며, 유사성 관계를 다차원척도법으로 분석한 결과 서로 관계성이 어느 정도 성립되는 것을 확인하였다. 이를 통해 감성평가모형이 감성평가에 사용될 때는 한쪽으로 치우치기 보다는 모형의 특징을 분석하여 적용하면 보다 객관적인 이미지 분석이 가능함을 알 수 있다. 본 연구에서는 가로경관 환경평가로만 국한되었다면, 다양한 분야에서의 평가대상이 비교될 수 있는 감성평가모형에 대한 지속적인 연구가 필요하다.
감성에 대한 관심도는 한국을 포함하여 전 세계적으로 계속 높아지고 있으며 사회관계망서비스(SNS) 세대의 감성을 가리키는 신조어인 갬성과 더불어 최근에는 복고에 새로움을 더한 뉴트로(New-tro)와 같은 새로운 스타일이 나타났다. 감성의 특성이 시간과 환경에 대한 영향이 강하다는 점을 고려해 보면 현재의 새로운 스타일에 대한 일반인들의 감정을 알아보는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 9개의 뉴트로 스타일이 적용된 제품에서 '갖고 싶다, 귀엽다, 기분이 좋다, 기쁘다, 독특하다, 멋있다, 세련되다, 예쁘다, 재미있다, 좋아하다, 즐겁다, 특별하다' 12개의 감정 어휘를 선정하였다. 설문조사의 분석 결과 남성은 '재미있다-귀엽다-기분이 좋다', 여성은 '독특하다-귀엽다-재미있다' 등의 순으로 감정의 강도가 높았고 연령대별로는 40대, 30대, 50대, 20대의 순으로 감정의 강도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 추출된 감정 어휘는 뉴트로 스타일이 적용된 대상의 감성을 평가하기 위해 사용될 수 있으며 제시된 분석 방법을 활용하여 구체적인 감성 평가 자료를 확보할 수 있다.
뉴스 기사의 정치 분야는 보수, 진보와 같이 양극화된 편향적 특성이 존재하며 이를 정치적 편향성이라고 한다. 뉴스 기사로부터 편향성 문제를 분류하기 위해 키워드 기반의 학습 데이터를 구축하였다. 대부분의 임베딩 연구에서는 미등록어로 인한 문제를 완화시키기 위해 형태소 단위로 문장을 구성한다. 본 논문에서는 문장을 언어 모델에 의해 세부적으로 분할하는 부분 단어로 문장을 구성할 경우 미등록어 수가 감소할 것이라 예상하였다. 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델을 제안하며 이를 SVM과 전방향 뉴럴 네트워크 구조에 적용하여 정치적 편향성 분류 실험을 진행하였다. 형태소 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델과 비교 실험한 결과, 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델이 78.22%로 가장 높은 정확도를 보였으며 부분 단어 토큰화를 통해 미등록어 수가 감소되는 것을 확인하였다. 분류 실험에서 가장 성능이 좋은 임베딩 모델을 이용하여 정치적 인물을 기반한 어휘를 추출하였으며 각 성향의 정치적 인물 벡터와의 평균 유사도를 통해 어휘의 편향성을 검증하였다.
한류의 열풍을 지속하고 보다 긍정적인 방향으로 발전시키기 위해서는 한국의 다양한 전통문화를 발굴하여 세계인에게 널리 알릴 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 한국 전통문화 중에서 영국 옥스퍼드 영어 사전에 가장 많이 추가로 실린 한식에 착안하여 한식을 가장 돋보이게 담아낼 수 있으나, 미쳐 알려지지 않은 '한국 전통의 도자 식기'를 널리 알릴 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 한국 전통의 도자 식기에서 문화수용자의 감성을 측정하여 디자인에 반영할 방안으로 '한국 전통의 도자 식기에서 느껴지는 대표 감성'을 도출하였다. 우선 기존 연구에서 수집된 감성 어휘 182개를 기반으로 델파이 기법을 실시하여 유사한 개념의 감성 어휘를 33개로 그룹화하였다. 또한 33개의 그룹마다 포함된 감성 어휘 중에서 한국 전통의 도자 식기의 특성을 중심으로 중복되는 개념의 감성 어휘들을 다시 그룹화하고 가장 적합한 감성어휘를 추출하여 최종 75개로 축약하였다. 또한 한국 전통의 도자 식기를 체험한 경험이 있는 문화수용자 135명을 대상으로 설문조사를 진행하여 한국 전통의 도자 식기에서 느껴지는 대표 감성 32개를 도출하였다. 마지막으로 요인분석을 통해 32개의 대표 감성을 분석한 결과 '심미감, 유쾌감, 신선감, 소유감, 만족감, 안락감' 등 6개의 감성 카테고리로 분류하였다. 본 연구의 결과로 도출한 6개의 감성 카테고리와 32개의 대표 감성은 한국 전통의 도자 식기를 사용하면서 문화수용자들이 느껴지는 감성 정도를 측정하는 데 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
연속음 인식에서 인식 대상이 가지는 규칙을 적용했을 경우 성능 향상을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 연속음 중에서 연결 숫자음을 인식 대상으로 하는 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 프레임 동기 네트워크(Frame Synchronous Network)을 이용하였다. 연결 숫자음이 가지는 반복적인 특성과 자릿수의 상하 관계가 인식 성능에 미치는 효과를 이용하여 다양한 수준에 제약을 갖는 FSN을 제안하였다. 본 논문에서는 연속 숫자음 중에서 금액을 대상으로 인식 결과 제안된 FSN을 이용하여 금액 어휘의 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
연속음 인식에서의 인식 대상이 가지는 규칙을 적용했을 경우 성능 향상을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 연속음 중에서 연결 숫자음을 인식 대상으로 하는 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 프레임 동기 네트워크(Frame Synchronous Network)을 이용하였다. 연결 숫자음이 가지는 반복적인 특성과 자릿수의 상하 관계가 인식 성능에 미치는 효과를 이용하여 다양한 수준의 제약을 갖는 FSN을 제안하였다. 본 논문에서는 연속 숫자음 중에서 금액을 대상으로 인식 결과 제안된 FSN을 이용하여 금액 어휘의 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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