이번 연구는 일간지, 경제지, 지상파 TV 등 총 11개의 언론 매체들이 보도한 '영끌' 관련 뉴스 기사를 분석하여 각 보도 프레임과 인용문 프레임을 파악하였다. 의미망 분석을 활용하여 매체별 인용문의 프레임, 정보원의 종류별 인용문 프레임 등을 비교, 분석하였고 인용된 정보원의 종류와 빈도, 그리고 각 프레임의 집중도 지수도 측정하였다. 분석 결과, 보도 프레임은 10개의 주제로 구성되었고 인용문의 프레임은 14개의 주제로 구성된 것으로 나타났다. 매체별 인용문과 정보원 종류별 인용문 프레임들 사이 차이는 관찰되었지만 인용 빈도가 높은 정부, 정치권, 비즈니스 정보원 프레임의 집중도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 따라서 정보원의 수적 다양성만으로는 보도 프레임의 다양성을 확립하는 것이 제한적일 수 있다는 실증적 근거를 제시하였다.
일반적으로 질의응답 시스템은 입력된 질문에 대한 정답을 찾기 위해 질문과 관련된 문서 또는 단락 단위의 검색을 수행한다. 그렇지만 단어 기반의 검색만으로는 정답을 포함하는 단락을 찾기 어려운 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 각 문장이 가지고 있는 주제를 통해 해결할 수 있다고 판단하고 이를 위한 질의-응답문의 주제 분류 시스템에 대해 연구하였다. 이러한 시스템을 위해 필요한 인물과 관련한 주제 유형을 소개하고, 주제를 찾기 위한 단서표현을 정의하였다. 또한 단서표현기반으로 문장의 주제를 파악하는 시스템의 구성에 대해 소개하고, 이 시스템의 구성요소들에 대한 성능 평가를 수행하였다.
Chinese is a topic-prominent language, so when we learn Chinese we should know the discourse function of the Chinese language. Most of the Korean student think Chinese sentences should appear in the order of S-V-O and they always make mistakes when they use Chinese. I think Korean is very similar with Chinese in the discourse function. Hence, in this paper, I try to find a method of teaching Chinese topic sentence. It does so by comparing Chinese with Korean in the light of discourse function. I think when Korean student know how to use Korean topic sentence to explain the discourse functions of the Chinese language, they will not make similar mistakes. With this understanding in mind, chapter 2 tries to show various topic sentences to prove that 'topic' is very important in Chinese sentences. This is why we say Chinese is a topic-prominent language. In chapter 3, I analysis the sentences that students made, and highlight the reasons why they made mistake. The result lies in the reason whereby they always think Chinese should appear in the order of S-V-O. They do not understand why some sentences appear in the order of O-(S)V or S-O-V. It show that they do not know what is topic sentence and do not know how to make topic sentences. Sometime I have them translate them into Korean, but they also make Korean sentences like in the order of Chinese S-V-O. Therefore, I think, under this circumstance, to let them to translate and to speak in Korean in topic sentence, get some feelings about Chinese topic sentences, and tell and make Chinese topic sentences are naturally critical in their training.
본 논문에서는 인지적 텍스트 이해 모형을 제시하고 이에 기반한 자동 요약 시스템을 구현하였다. 문서는 정보의 단순한 집합체가 아닌 정형화된 언어 표현 양식으로서 단어의 의미적 정보와 함께 표현 양식, 문장의 구조와 문서의 구성을 통해 정보를 전달한다. 요약 목적의 텍스트 이해 및 분석 과정을 위해 경제 분야 기사 1000건에 대한 수동 요약문을 분석, 이해 모델을 정립하였고. 경제 분야 기사 1000건에 대한 테스트 결과를 토대로 문장간의 관계, 문서의 구조에서 요약 정보 추출에 사용되는 정보를 분석하였다. 본 텍스트 이해 모형은 단어 빈도수에 의존하는 통계적 모델과 비교해 볼 때, 단어 간의 관련성을 찾아내고, 문서구조정보에 기반한 주제문 추출 및 문장간의 관계를 효과적으로 사용함으로서 정보를 생성한다. 그리고 텍스트 이해 과정에서 사용되는 요약 지식과 구조 분석정보의 상관관계를 체계적으로 연결함으로서 자동정보 추출에서 야기되는 내용적 만족도 문제를 보완한다.
오늘날 기계번역 Maschinelle Ubersetzung은 가속적인 발전선상에 놓여있다. 지난 10년 간 컴퓨터로 영어를 타국어로 번역하는 수준은 괄목할 만하다. 본 논문은 기계번역에 있어서 주제어 Topik 및 초점어 Fokus를 중심으로 발생하는 언어학적인 문제점, 특히 의미론적인 문제점을 다루었다 이를 위해 먼저 주제어와 초점어에 대한 언어학적인 개념을 다루어 보았다. 주제어란 한 문장에서 이미 알려진 사항, 즉 이미 주어진 단어이고, 초점어는 한 문장에서 새로운 사항, 즉 지금 전달하고자 하는 내용을 뜻한다 제 3장에서는 주제어와 초점어를 번역하기 위해 생성된 규칙들에 근거한 담화모델 Diskursmodell을 살펴보았다. 제 4장에서는 문장을 번역하는데 있어서 의미론상 발생하는 문제점들을 다루었다 그 문제점들은 다음과 같은 3가지로 요약될 수 있다: 첫째, 문장에서 부정형이 어디에 위치하느냐에 따라 문장의 의미가 달라진다. 둘째, 양화사 Quantor의 형태에 따라 문장의 의미가 달라진다. 셋째, 의문문과 화답문 Antwortsatz에 있어서 어느 내용을 강조하느냐에 따라 문장의 의미가 달라진다. 예를 들어 독일어는 단순히 단어의 위치만 변화시킬 수 있지만 다른 유럽어나 영어는 다른 방법들이 필요한 셈이다. 본 논문에서 제시되고 있는 기계번역의 규칙들은 주제어와 초점어에 관계되는 한 영어와 독일어에 한정되어 제시되었지만, 향후 한국어와 독일어의 기계번역을 위해 밑거름이 되리라 생각한다.
한국데이터베이스진흥센터 산하의 한국정보검색위원회에서 위원간의 연구의욕 고취와 새로운 검색 및 데이터베이스 관련 기술 보급을 위해 매월 연구발표회를 개최하고 있다. 본 코너는 매월 발표된 주제논문을 게재함으로써 정보검색과 관련된 다양한 정보를 제공하기 위해 마련된 것이다.
LCSH는 오늘날 도서관목록 및 국가서지에 있어 매우 중요한 주제접근 도구로 사용되고 있다. 1914년 처음 LC에서 개발했지만 오늘날 세계 여러 나라 도서관에서 LCSH를 적용하고 있을 만큼 주제명표목에 있어 영향력이 크다고 할 수 있다. 이 연구는 LCSH에 수록된 주제명표목 가운데 한국관련 주제명의 변천과정과 특성을 LCSH 초판(1914)부터 제30판(2007)까지 종합적으로 비교 분석하였다. 분석결과 한국의 역사구분이나 관련 주제명이 일반적으로 우리나라 학계에서 사용하고 있는 용어와 다른 경우가 많이 나타나고 있으며, 일반적으로 중요하거나필요하다고 생각되는 주제명이 누락되어 있고 상대적으로 지나치게 세분된 주제명도 많이 있다. 한국관련 주제명이 균형을 이루지 못하고 누락되거나 전개가 부족한 것은 전적으로 LC의 장서수집정책과 관련이 있지만, 최근의 학술적 연구 성과가 반영된 한국관련 문헌이 LC에 골고루 많이 수집될 수 있도록 기증을 하는 등 우리의 보다 적극적인 노력이 필요하다고 생각된다.
본 연구에서는 특정 주제분야의 텍스트를 대표할 수 있는 단어술어를 추출하고 기본문형을 형성 한 후 각 단서술어의 기본문형을 실례화하여 연결함으로써 요약문을 작성하는 자동요약시스템의 모형을 설계하고 구현하였다. 시스템은 학습과정과 요약과정을 구분되며, 학습과정에서는 술어와 격조사를 출현빈도를 이용하여 주제분야 텍스트집단을 대표하는 단어술어와 필수격 조사를 추출한 뒤 단어술어가 이루는 문장의 기본문형을 형성한다. 요약과정에서 실례화 규직을 요약 대상 문장의 구문 분석 결과에 적용하여 기본문형의 격조사와 결합될 논항을 찾아 단문을 생성하고 연결하여 요약문을 완성한다. ‘화재’및‘강도’와 관련된 신문기사를 대상으로 실험을 수행하였으며, 작성된 요약문은 단어술어가 포함된 주요 문장에서 추출한 필수 정보항목과 술어를 중심으로 생성된 문장들로서 문장간의 연결이 자연스러울 뿐 아니라 텍스트의 전체적인 의미를 표현할 수 있었다. 또한, 통계적 기법을 이용한 학습을 통해 주제영역의 확장이 가능하였다.
본 연구는 성호의 대표적 저서인 '성호사설' 천지문(天地門)을 대상으로 여기에 나타난 지리관을 도출하기 위해 지리관련 주제와 내용을 발췌하여 분석한 것이다. 전공 지리학자의 저술이 아닌 만큼, 주제 내용에 대한 접근 방법이 구조적이거나 심오하다고는 볼 수 없다. 백두산-태백산-두류산의 맥을 따라 흐르는 기(氣)가 영남 지역의 풍속과 인물배출에 영향을 미쳤다고 단정하는 서술은 풍수지리사상에 매몰된 듯한 인상을 준다. 방어기능의 중요성만을 강조한 입지설명도 지적할 만하다. 그러나 기후요소, 수리(水利), 지도(地圖)작법 등의 설명, 유래와 정보가 정확한 지명(地名) 명명의 필요성 주장, 제주도와 울릉도 및 이웃나라 일본에 대한 상세하고 치밀한 지지적 기술 등은 지리내용과 주제(topics)들의 훌륭한 포착이다. 생활에 필요한 지리적 내용들을 분석적, 과학적으로 설명하고 있는 점, 실용적인 시각에서 이들 지리관련 정보들을 유용한 지식으로 활용하여야 한다는 묵시적 권고, 기저에 짙게 깔려있는 향토와 국토를 사랑하는 마음 등은 매우 높이 살만하다.
최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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