• Journal of Korea Game Society
• /
• v.22 no.1
• /
• pp.3-18
• /
• 2022

This study focuses on transtextuality of Easter egg and its effect on replayability. This paper categorizes Easter eggs of digital game into five types based on game elements, and applies Gerard Genette's transtextuality theory by analyzing function and meaning of Easter eggs based on quotation, allusion, and annotation of intertext and paratext. In conclusion, Easter eggs as transtext form game ritual by linking inside and outside of the game, as well as developers and players. Through this process, Easter egg enhances replayability of digital games by extending the narrative of the game.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2021.07a
• /
• pp.103-104
• /
• 2021

본 논문에서는 텍스트 마이닝 기반의 토픽 모델링 웹 애플리케이션 모델을 제안한다. 웹크롤링 기법을 활용하여 키워드를 입력하면 요약된 논문 정보를 파일로 저장할 수 있고 또한 키워드 빈도 분석과 토픽 모델링 등을 통해 연구 동향을 손쉽게 확인해볼 수 있는 웹 애플리케이션을 설계하고 구현하는 것을 목표로 한다. 제안 모델인 웹 애플리케이션을 통해 프로그래밍 언어와 데이터 분석 기법에 대한 지식이 부족하더라도 논문 수집과 저장, 텍스트 분석을 경험해볼 수 있다. 또한, 이러한 웹 시스템 개발은 기존의 html, css, java script와 같은 언어에 의존하지 않고 파이썬 라이브러리를 활용하였기 때문에 파이썬을 기반으로 데이터 분석과 머신러닝 교육을 수행할 경우 프로젝트 기반 수업 교육 과정으로 채택이 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.22 no.3 s.57
• /
• pp.213-232
• /
• 2005

The purpose of this study is to determine factors affecting text difficulty and to model objective formulas which measure readability scores. Some readability-related factors such as total number of letters, total number of syllables, total number of unique syllables, total number of sentences and total number of paragraphs were found through correlation analysis. Some regression equations with these factors as their variables were produced through regression analysis. A model estimating readability score from total number of unique syllables was a good formula, while a model with two factors, total number of unique syllables and new syllable occurrence ratio, was a better enhanced one. The readability score represents detailed level so we can recommend students read texts corresponding to their reading levels.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.11 no.6
• /
• pp.385-396
• /
• 2011

Internet web pages can be classified by three major types such as texts only, images with texts and videos with texts. The purpose of this paper is to analyze how customers recognize and respond perspective of perceived risk and media richness with regard to design patterns of internet web pages. Additionally, we will examine the extent to which aforementioned factors affect customer satisfaction. Analyses with perceived risks revealed that customers feel less personal risks including performance, psychology and time/convenience when used web pages of text-images and text-videos, compared to text only based web pages. However, customers feel that web pages consisting of image-text or video-text have higher points in terms of symbolism and social presence in media richness, compared to text only based web pages. Finally, we showed that personal risk and text-based Web page negatively affect but symbolism and social presence positively impact on customer satisfaction. Therefore, this study suggests a clue that why video-based Web content did not grow different from many people's expectation.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• v.22 no.3
• /
• pp.299-326
• /
• 2011

The text such as stories, blogs, chat, message and reviews have the overall emotional flow. It can be classified to the text having similar emotional flow if we compare the similarity between texts, and it can be used such as recommendations and opinion collection. In this paper, we extract emotion terms from the text sequentially and analysis emotion terms in the pleasantness-unpleasantness and activation dimension in order to identify the emotional flow of the text. To analyze the 'dominant emotion' which is the overall emotional flow in the text, we add the time dimension as sequential flow of the text, and analyze the emotional flow in three dimensional space: pleasantness-unpleasantness, activation and time. Also, we suggested that a classification method to compute similarity of the emotional flow in the text using the Euclidean distance in three dimensional space. With the proposed method, we analyze the dominant emotion in korean modern short stories and classify them to similar dominant emotion.

• Journal of The Korean Association For Science Education
• /
• v.41 no.2
• /
• pp.71-82
• /
• 2021

Learning efficiency can be maximized by careful matching of text features to expected reader features (i.e., linguistic and cognitive abilities, and background knowledge). The present study aims to explore whether this systematic principle is reflected in the development of science textbooks. The current study examined science textbook texts on 20 measures provided by Auto-Kohesion, a Korean language analysis tool. In addition to surface-level features (basic counts, word-related measures, syntactic complexity measures) which have been commonly used in previous text analysis studies, the present study included cohesion-related features as well (noun overlap ratios, connectives, pronouns). The main findings demonstrate that the surface measures (e.g., word and sentence length, word frequency) overall increased in complexity with grade levels, whereas the majority of the other measures, particularly cohesion-related measures, did not systematically vary across grade levels. The current results suggest that students of lower grades are expected to experience learning difficulties and lowered motivation due to the challenging texts. Textbooks are also not likely to be suitable for students of higher grades to develop the ability to process difficulty level texts required for higher education. The current study suggests that various text-related features including cohesion-related measures need to be carefully considered in the process of textbook development.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2019.10a
• /
• pp.1030-1032
• /
• 2019

형태소 분석을 통하여 한국어 문장을 형태소 단위의 임베딩 및 학습 관련 연구가 되었으나 최근 비정형적인 텍스트 데이터의 증가에 따라 음소 단위의 임베딩을 통한 신경망 학습에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 논문은 비정형적인 텍스트 감성 분석 성능 향상을 위해 음소 단위의 토큰을 생성하고 이를 CNN 모형을 기반으로 다차원 임베딩을 수행하고 감성분석을 위하여 양방향 순환신경망 모델을 사용하여 유튜브의 비정형 텍스트를 학습시켰다. 그 결과 텍스트의 긍정 부정 판별에 있어 90%의 정확도를 보였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.31 no.4
• /
• pp.49-68
• /
• 2014

The purpose of this study is to perform content analysis of research articles using the language network analysis method in Korea and catch the basic point of the language network analysis method. Six analytical categories are used for content analysis: types of language text, methods of keyword selection, methods of forming co-occurrence relation, methods of constructing network, network analytic tools and indexes. From the results of content analysis, this study found out various features as follows. The major types of language text are research articles and interview texts. The keywords were selected from words which are extracted from text content. To form co-occurrence relation between keywords, there use the co-occurrence count. The constructed networks are multiple-type networks rather than single-type ones. The network analytic tools such as NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek are used. The major analytic indexes are including density, centralities, sub-networks, etc. These features can be used to form the basis of the language network analysis method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1999.10e
• /
• pp.97-102
• /
• 1999

텍스트 요약이란 중요정보만을 추출하여 본래 텍스트의 의미를 전달하는 축약 과정이다. 인터넷을 통한 온라인 정보가 급증함에 따라 정보에 대한 처리와 신속한 내용 파악을 위한 효율적인 자동 텍스트 방법이 필요하다. 기존의 통계적 방법으로는 전체 텍스트의 구조적인 특징을 고려할 수가 없기 때문에, 생성된 요약문의 의미적 흐름이 부자연스럽고, 문장간 응집도가 떨어지게 된다. 수사학적 방법은 요약문을 생성하기 위해서 문장간의 접속관계를 이용한다. 수사 구조란 텍스트를 이루는 문장들간의 논리적인 결합관계로, 수사학적 방법은 이러한 결합관계를 파악하여 요약문을 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 표지들이 나타내는 접속 관계정보를 사용하여, 텍스트의 수사구조를 분석한 후 요약문을 생성하는 시스템을 구현한다. 수사구조 파싱 과정은 문장간의 수사구조 파싱과 문단간의 수사구조 파싱, 두 단계로 이루어진다. 파싱은 차트파싱 방법을 사용하여 상향식으로 진행된다. 입력된 문장들로부터 두 단계 파싱에 의해 전체 텍스트의 수사구조 트리를 생성하며, 생성된 트리에서 가중치를 계산하여 중요 문장들을 요약문으로 추출한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.163-165
• /
• 2003

도메인 지식은 텍스트의 포맷과 의미 정보를 이용하여 웹에 존재하는 텍스트의 다양한 의미를 이해할 수 있도록 도와준다. 그러나 도메인 지식은 텍스트에 데이터의 의미를 표현하는 레이블이 존재하지 알을 경우에 텍스트 인식을 제대로 수행할 수 없기 때문에 무용지물이 되고 만다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레이블이 존재하지 않는 텍스트의 의미를 효과적으로 추론할 수 있는 엔티티 인식 모델을 제안한다 엔티티 인식 모델은 베이지언 모델과 컨텍스트 정보를 결합한 방법으로서, 구조 분석을 수행한 HTML 문서의 텍스트 토큰에 대해서 어떤 엔티티에 속할 것인가를 결정하는 기능을 수행한다. 실험 결과 본 모델을 사용할 경우 기존에는 레이블이 없어서 인식되지 않았던 텍스트들을 효과적으로 인식하는 것을 확인할 수 있었다.