• 인지과학
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• 제30권3호
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• pp.105-132
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• 2019

본 연구에서는 광복 이후 한국의 대통령의 연설문을 정량적으로 분석하였다. 기존의 글에 대한 정량적 분석인 내용분석 연구들이 내용어에 집중해 글쓴이의 생각을 분석한 것과는 다르게, 본 연구는 기능어와 심리적 상태와 관련된 내용어의 사용비율을 토대로 대통령의 생각을 분석하였다. 이를 위해, 다양한 대상과 집단을 대상으로 한 기존 언어분석 연구와 마찬가지로, 심리적이고 언어적인 변인들을 지표화하여 대통령의 연설문을 비교하였다. 연구 1에서는 영향력, 진정성, 대통령다움, 인지적 복잡성, 여성성, 심리적 건강 등 6개의 언어스타일 지표를 개발하였다. 역대 대통령 8인의 공식 연설문을 비교 분석한 결과, 대통령 언어스타일 지표 모두에서 대통령 간의 차이가 유의미하였다. 또한, 최근 대통령으로 올수록 연설문에서 진정성, 대통령다움, 심리적 건강은 증가하는 경향이 있고, 인지적 복잡성은 감소하는 경향이 관찰되었다. 재임시대를 구분하여 언어스타일의 변화를 추세 분석한 결과 선형추세가 유의미하였다. 또한, 정치적 성향에 따라서도 언어스타일에 있어서 뚜렷한 차이가 관찰됐다. 진보 성향 대통령의 연설문에서는 영향력과 인지적 복잡성이 높았고, 더 여성적인 언어가 상대적으로 더 많이 사용되었다. 반면, 보수 성향 대통령의 연설문에서는 진정성이 높았고, 더 대통령다운 표현이 많이 사용되었다. 연구 2에서는 개발된 언어스타일 지표가 직전인 박근혜 대통령의 연설문에서도 신뢰도를 유지하는지 여부를 관찰했다. 마지막으로 언어스타일 지표 간의 상관 특성, 2000년대 이후 정권과 일반 대중의 정치적 성향의 적합성, 본 연구의 지표인 여성성의 특성을 논의하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.24-44
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• 2014

이 연구는 제18대 대통령 선거에 출마했던 후보자들의 연설문 담화를 네트워크 관점에서 접근 해 구조적으로 분석하고 연설문에 내재된 의미를 파악하고자 했다. 이를 위해 연설문 담화에서 언급된 단어의 가시성(visibility)과 단어 간 연결성(connectivity)을 살펴보았다. 단어의 가시성은 특정 단어가 얼마나 자주 등장 하는지로, 단어 간 연결성은 네트워크 분석을 통해 연설문에 언급된 단어 간 상호작용을 그래프로 나타내 파악하였다. 박 후보의 경우 '국민행복'과 '약속'이 핵심 키워드로, 문 후보의 경우 '정권교체'와 '한반도,' 안 후보의 경우 '국민'과 '변화'가 핵심 키워드로 나타났다. 이 단어를 중심으로 어떤 단어들이 서로 연결되었는지 네트워크 분석을 하였다. 단어 간 중심성을 분석한 결과 박 후보의 경우 국민과 대한민국, 국민행복, 신뢰가, 문 후보의 경우 대한민국, 보통사람, 국민, 정권교체가, 안 후보의 경우 국민, 정치, 변화가 단어들 간의 관계에서 중심 역할을 하는 것으로 나타났다. 이 연구는 이론적인 측면에서 단어의 네트워크 분석을 통해 대통령 연설문에 내재된 의미를 실증적으로 파악했다는 점에서 의미가 있다. 방법론적인 측면에서는 대통령 후보자의 연설문 담화에 대한 단어 간 연결성을 구조적 측면에서 파악했다는 점에서 정치 커뮤니케이션 연구 분야의 확장에 기여하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.317-320
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• 2020

연설문은 구어체와 문어체 두 가지 특성을 모두 갖고 있는 복합적인 데이터 형태이다. 발화자의 문장 표현, 배열, 그리고 결합에 따라 그 구조가 다르기 때문에, 화자 별 갖는 문체적 특성 또한 모두 다르다. 국정을 다루는 정치인들의 연설문은 국정 현황을 포함한 다양한 주요 문제점을 다룬다. 그러면 발화자의 문서 내 문체적 특성을 고려할 경우, 해당 문서가 어느 정치인의 연설문인지 파악 할 수 있는가? 본 연구에서는 대한민국 정책 브리핑 사이트로부터 한국어 기반 사전 학습된 언어 모델을 활용하여 연설문에 대한 미세조정을 진행함으로써 발화자 예측 분류 모델을 생성하고, 그 가능성을 입증하고자 한다. 본 연구는 5-cross validation으로 모델 성능을 평가하였고 KoBERT, KoGPT2 모델에서 각각 90.22%, 84.41% 정확도를 보였다.

• 인지과학
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• 제19권3호
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• pp.257-281
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• 2008

한국어 '것' 표현은 구어체 및 문어체에서 사용빈도 수가 아주 높은 표현 중의 하나이며, 그 사용 기능은 문맥에 많이 의존한다. 이러한 높은 문맥의존성은 '것' 표현의 문법적 기능을 정확하게 기하는 데 어려움을 가져왔다. 본 논문은 '것' 표현이 통제된 환경에서 어떻게 사용되는지를 파악하기 위해, 정부 고위관료들의 연설문으로 말뭉치를 구축하였다. 이 말뭉치에서 539 경우의 '것' 표현의 사용 기능 파악하여 보았다. 연설문에서 사용된 '것'을 형태, 구문적으로 7유형의 주요 구문으로 구분하고, 이들이 갖는 의미, 화용적 기능을 살펴본다.

• 한국항만경제학회지
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• 제36권3호
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• pp.39-54
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• 2020

대통령 중심제의 정치체제에서는 대통령의 언어가 국가정책의 형성과 의사결정 과정에 지대한 영향을 미치게 된다. 대통령의 이념과 중심가치에 따라 정책우선순위가 결정되고 그 우선순위에 따라 다양한 정책이 수립되고 집행된다. 그래서 대통령의 연설문을 내용분석하는 연구가 관심의 대상이 되고 있다. 대통령의 연설문은 언어 자료이기 때문에 비정형이면서 비구조화 된 텍스트를 분석하기 위해서는 기계학습과 딥러닝의 방법을 통해 빅데이터 분석이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 1996년부터 24년간에 걸쳐 "바다의 날" 기념식의 대통령 연설문을 확보하여 텍스트마이닝 방법의 일종인 토픽모델링의 방법으로 분석하였다. 분석결과 역대 대통령은 모두 자신의 국정운영 방향에 부합되는 해양관을 가지고 연설문을 발표하였다는 것을 확인하였다. 해양의 고유가치인 해양-산업-자원 토픽은 훼손되지 않고 지속적으로 역대 대통령이 모두 강조하고 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.513-524
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• 2020

최근 유튜브의 성장이 주목받고 있다. 유튜브는 콘텐츠를 소비하는 채널일 뿐만 아니라 소비자의 의사를 표시하는 공간이 되고 있다. 소비자들은 댓글이라는 형식으로 유튜브 안에서 그들의 의견을 표출한다. 이 연구는 유튜브에 업로드되어 시청되는 글로벌 기업가 연설문과 영상을 시청하고 작성한 댓글의 텍스트를 연구대상으로 한다. 텍스트 마이닝 소프트웨어인 Leximancer를 사용하여 각각의 연설문과 댓글을 대상으로 내용 분석(content analysis)을 시행하였다. 각 기업가 연설문의 주제는 대응분석(correspondence analysis)을 사용하여 분석하였고 기업가 개인의 성향과 특성과 관련 있는 주제를 도출하였다. 댓글에서는 각 연설문의 내용과는 관계없이 공통적으로 money, work, need의 주제를 발견하였다. 텍스트의 길이가 다름을 고려하여 추가로 중요도 지표 (Prominence Index) 분석을 실행하였고 연설문 내용과 시청자 댓글의 공통적인 주제를 구성하는 핵심어로 time, future, better, best, change, life, business, need를 도출하였다. 유튜브 연설문의 시청자는 인생과 시간, 미래, 고객의 니즈, 긍정적 변화에 대한 메시지에 대하여 동일한 주제로 반응하는 것으로 나타났다.

• 환경정보
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• 제11권9호
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• pp.14-15
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• 1989

• 물과 미래
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• 제1권1호
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• pp.8-10
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• 1968

• 석유와에너지
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• 6호통권148호
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• pp.25-27
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• 1993

이자료는 전 사우디 석유장관이며 현 세계 에너지 연구소(CGES) 소장인 Shaik Ahmad Zaki Yamani씨가 4월 6일 CGES런던회의에서 행한 연설문을 번역한 것이다.

• 전자진흥
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• 제1권5호
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• pp.2-4
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• 1981