문서에서 저자의 의도와 주제, 그 안에 포함된 감성을 분석하는 것은 자연어 연구의 핵심적인 주제이다. 이와 유사하게 특정 글에 포함된 정치적 문화적 편향을 분석하는 것 역시 매우 의미 있는 연구주제이다. 우리는 최근 발생한 한 사건에 대하여 여러 신문사와 해당 신문사에서 생산한 기사를 중심으로 해당 글의 정치적 편향을 정량화 하는 방법을 제시한다. 그 방법은 선택된 주제어들의 문장 공간에서의 거리를 중심으로 그래프를 생성하고, 생성된 그래프의 기계학습을 통하여 편향과 특징을 분석하였다. 그리고 그 그래프들의 시간적 변화를 추적하여 특정 신문사에서 특정 사건에 대한 입장이 시간적으로 어떻게 변화하였는지를 동적으로 보여주는 그래프 애니메이션 시스템을 개발하였다. 실험을 위하여 최근 이슈에 대하여 12개의 신문사에서 약 2000여 개의 기사를 수집하였다. 그 결과, 약 82%의 정확도로 일반적으로 알려진 정치적 편향을 예측할 수 있었다. 또한, 학습 데이터에 쓰이지 않은 신문기사를 활용하여도 같은 정도의 정확도를 보임을 알 수 있었다. 우리는 이를 통하여 신문기사에서의 정치적 편향은 작성자나 신문사의 특성이 아니라 주제어들의 문장 공간에서의 거리 관계로 특성화할 수 있음을 보였다. 할 수 있다.
교과교육학지식(PCK)은 과학 교사의 전문성을 나타내는 지표로 인식되어 왔다. 이 연구에서는 예비 교사와 현직 교사의 주제-특정적 PCK를 비교 분석하였다. 이를 위해 과학 교사들의 PCK를 명시적으로 드러낼 수 있는 분석틀을 개발 및 적용하여 예비 및 현직 지구과학 교사를 대상으로 동일 주제에 대한 PCK 차이를 분석하였으며, 서로 다른 2개 주제에 대한 PCK가 어떻게 달라지는지를 각각 분석하였다. 연구 결과, 동일 주제에 대한 예비 교사와 현직 지구과학 교사의 PCK는 구성 요소에 따라 큰 차이가 있음을 알 수 있었다. 서로 다른 주제에 대한 PCK의 변화는 경향성을 나타내지는 않았으나, 구성 요소 및 교사에 따라 매우 큰 차이를 나타내었다. 이 연구를 통해 PCK의 주제-특정성을 확인하였으며, 과학 교사의 수업 전문성 개발 및 평가에 PCK분석틀 및 프로파일의 활용가능성에 대해 논의하였다.
본 연구는 국내 기록관리학 분야의 학회지 논문을 분석함으로써 국내 기록관리학 분야의 연구동향을 제시하고자 하였다. 이를 위해 최근 10년간 발표된 학회지 논문으로부터 주제영역과 연구배경 정보(연구시기와 학회지)와 연구자특성 정보(소속 및 전공)를 추출하였다. 이를 토대로 연구배경 및 연구자특성에 따른 국내 기록관리학 분야 주제영역의 분포와 상관성을 분석하였다. 분석방법으로 빈도분석과 대응분석을 사용하였다. 분석결과 첫째, 국내 기록관리학 분야의 주제영역은 최근 10년동안 시간의 흐름에 따라 주제영역이 출현하고 쇠퇴한 것으로 분석되었다. 둘째, 조사대상 학회지마다 특정적인 주제영역을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 셋째, 연구자 소속기관마다 특정적인 주제영역을 가지고 있었으나 연구자 전공별로 그렇지 못한 것으로 분석되었다.
자동색인 시스템의 색인이 선정 능력을 향상시키기 위한 특정어파일 구축을 제안한다. 특정어파일을 도입함으로써 색인어 선정시 좀더 포괄적인(또는 세부적인) 주제어선정을 돕고 또한 전조합색인의 문제점으로 야기되기 쉬운 검색누수현상을 막을 수 있다. 특정어파일은 시소러스 기반 자동시스템의 성능을 강화하거나 시소러스파일의 대용으로 이용할 수 있을 것이다.
수자원 분야의 데이터 베이스를 대상으로 한 실험연구에서 검색효율의 차이는 질문특성의 차이에서 기인한다는 것이 밝혀졌기 때문에 특정성, 복잡성, 최신성의 세 요소를 가지고 질문에 대한 질적 분석이 행해졌다. 그 결과, 특정적인 질문보다 일반적인 질문을 위해서 보다 많은 적합문헌이 주제탐색을 통하여 검색되었으며, 박사학위논문의 연구질문은 특정성을 지닌 질문이었기 때문에 주제탐색보다 인용탐색을 통해 적합문헌이 더욱 많이 검색되었다. 또한 자연과학분야, 공학분야 및 사회과학 분야의 질문에 대한 개별적인 분석이 이루어졌다.
본 논문에서는 1940년대 할리우드 영화 <우리 생애 최고의 해>의 '귀향 장면'의 주제를 연구하였다. 그 장면 속에 제시되는 몇 개의 주제의 음악적 성격과 그 주제가 반복되고 변형되는 스타일을 분석함으로써 작곡가가 영화의 장면에 대응하는 방법을 밝히고자 하였다. 여기서 작곡가 프리드호퍼는 주제의 반복과 변형, 특정 음정과 분산화음의 빈번한 사용, 조성구조에서의 해결 지연과 화음의 연장이라는 방법을 주인공들의 심리 묘사에 사용한다.
본 논문에서는 1940년대 헐리웃 영화 <로라>의 특정 시퀀스를 분석함으로써 영화의 극적 요구를 음악적 어휘로 전환시키는 데 있어 작곡가들이 어떤 방식으로 작곡 기법을 적용하는가를 고찰하였다. 한개의 시퀀스를 장면 별로 나누어 고찰한 결과, 일관된 주제의 성격과 그 주제가 내포한 음악적 동기의 반복과 변형, 주제의 중단과 생략, 시종일관 모호한 조성적 구조 등의 음악적 기법이 도출된다.
대학소속 연구자들의 연구 분야가 다변화되면서 대학도서관에서는 서비스 운영을 위하여 학과별 주제 분야를 파악하는 것이 중요한 과제로 인식되고 있다. 이 연구는 대학 학과 소속구성원들의 학술지 논문 서지사항을 분석하여 학과별 주제특성을 다차원적으로 분석하고자 하였다. 게재한 학술논문을 분석하여 1차적으로 해당 학과의 주제영역을 파악하고자 하였으며 심층적으로 주제영역을 분석하기 위하여 해당 논문들이 인용한 학술지를 조사하여 확장된 주제영역을 조사하였다. 또한 상위 인용된 학술지를 대상으로 네트워크 분석을 하여 학술지간 관계를 분석하였다. 분석 결과 학과별 주제 분야별 학술지 이용현황에 차이가 있는 것으로 조사되었으며 특정 주제 분야의 경우 학술지 종수와 논문 수에 따라 주제 분야의 중요도가 비례하지 않는 것으로 나타났다. 즉, 특정분야의 경우 소수의 학술지에서 많은 논문이 인용되고 있는 현상이 있으며 게재하는 주제 분야와 인용하는 주제 분야의 중요도가 일치하지 않는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 음악 수사법에 기초한 악곡의 주제선율 추출법을 제시한다. 이는 음향학적 신호처리 기술을 이용하는 기존의 수리적인 방법과는 구별된다. 본 방법을 이용한다면 주어진 곡에서 두 마디 정도의 주제선율을 추출해 낼 수 있어, 원하는 곡을 짧은 시간 안에 선별하거나 특정 곡의 전체적인 분위기를 미리 추측해 보는 것이 가능할 것이다.
최근 화두가 되고 있는 스마트 폰 앱의 관심으로 스마트 TV의 앱에 대한 관심도 함께 증가하고 있다. TV시청 이용자들의 편의를 위해 증가하고 있는 수많은 채널과 콘텐츠 중, 개인 사용자의 이용 습관 및 대중의 선호 프로그램을 고려하여, 편리하게 원하는 TV프로그램에 접근하도록 해 주는 TV 앱이 있다면 이는 매우 중요한 기능으로 자리 잡을 가능성이 높을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 사용자의 시청 이용행태를 기반으로 주제모델링 기술의 고전적 모델인 LDA을 기반으로 협업필터링을 결합한 TV 선호 프로그램 추천 알고리듬을 제안한다. 개인의 관심 선호도는 일반적으로 특정 개수로 한정지어지는 특성을 고려하여, 개인 선호도 특성이 구별 되도록 두 가지 방법을 적용하였다. 하나는 개인 선호도 프로파일의 특정 상위 주제만을 고려하는 것이고, 또 다른 하나는 개인별 주제에 대한 선호도의 다양성이 드러나도록 비대칭 하이퍼-파라미터를 갖는 LDA를 사용 하였다. 실험 결과, 두 가지 방식에 대해 사용자의 실제 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로 추천 성능의 향상을 평균 Precision 값을 측정하여 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 주제 모델링을 통해 학습된 각 주제의 상위 확률의 TV 프로그램들을 분석한 결과, 하나의 주제가 개인별 시청의 특성 보다는 가족단위의 시청 특성을 드러냄을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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