• 중국학논총
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• no.71
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• pp.107-129
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• 2021

近几十年来, 翻译学与语言学, 社会学, 文化学, 哲学等学科相结合, 取得了很大的发展。特别是语言学和翻译学一直有着密切的관关系。自上世纪六十年代起, 语言学家们开始逐步突破以句子为最高语言单位的研究范围, 将视角扩大到语篇, "篇章语言学"自此兴起。"衔接理论"作为语言学或翻译学的一个重要课题, 早已在国内外语言学界得到广泛而深入的研究。但是与语言对比研究中的众多课题一样, 两个语言在篇章衔接手段上的对比还鲜有人问津。因此本论文从篇章语言学的角度出发, 将Halliday和Hason提出的衔接(cohesion)理论运用于中韩翻译中, 进行了对比分析和研究。还讨论中韩语篇对比分析对中韩翻译实践和研究带来的影响。第一章是绪论, 介绍了篇章语言学的兴起和国内外代表学者。第二章, 把衔接机制分为衔接的定义和衔接的分类两小节, 了解中韩语篇的衔接机制。第三章, 把衔接理论运用于新闻中韩语篇中, 对两个语篇的衔接机制进行对比分析, 实质上浅谈衔接理在中韩语篇翻译中的应用与实践。

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.876-878
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• 2014

인터넷 사용량이 급증하고 사용자들이 생성하는 데이터의 양이 증가함에 따라 사용자 데이터 분석은 객관적인 정보 탐색과 분석을 넘어 주관적인 감정을 분석하는 데까지 시도되고 있다. 이러한 감정 분석은 사업, 행정, 외교 등의 다양한 분야에 걸쳐 용용 될 수 있다. 본 연구에서는 텍스트 데이터를 주요 분석 대상으로 하여 문장 구성의 다양한 요소를 특징화하고, 특징화된 문장에 대해 다양한 서포트 벡터머신을 통한 학습을 시도함으로써 텍스트가 내포한 감정을 추측한다. 다양한 특징화 방법을 적용하되, 낮은 밀도가 될 것으로 추측되는 데이터 매트릭스의 차원 감쇄를 위해 정보엔트로피 기반의 특징 선택기법을 적용한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.576-581
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• 2022

감정 분석은 긍부정의 극성을 판단하는 감성 분석과 달리 텍스트로부터 구체적인 감정 유형을 분류해내는 과제이다. 본 논문에서는 소설 텍스트에 감정 분석을 수행하는 것을 새로운 과제로 설정하고, 이에 활용할 수 있는 감정 용언 사전을 소개한다. 이 사전에는 맥락과 상관없이 동일한 감정을 전달하는 직접 감정 표현과 맥락에 따라 다른 감정으로 해석될 수 있는 간접 감정 표현이 구분되어 있다. 우리는 이로써 한국어 자연어처리 연구자들이 소설의 풍부한 감정 표현 텍스트로부터 정확한 감정을 분류해낼 수 있도록 그 단초를 마련한다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.25 no.4
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• pp.303-319
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• 2015

Text mining is one of the branches of data mining and is used to find any meaningful information from the large amount of text. In this study, we analyzed titles and keywords of two SCI journals on rock engineering by using text mining to find major research area, trend and associations of research fields. Visualization of the results was also included for the intuitive understanding of the results. Two journals showed similar research fields but different patterns in the associations among research fields. IJRMMS showed simple network, that is one big group based on the keyword 'rock' with a few small groups. On the other hand, RMRE showed a complex network among various medium groups. Trend analysis by clustering and linear regression of keyword - year frequency matrix provided that most of the keywords increased in number as time goes by except a few descending keywords.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.181-184
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• 2007

본 논문은 문장 분석에 의하여 의미 관계를 생성하고 의미 네트워크에 의하여 유사한 의미 관계를 고려하는 의미 중심의 웹 텍스트 검색 기법에 대하여 논의한다. 기존의 웹 텍스트 검색은 단어만을 혹은 의미 관계만을 고려한 검색이었다고 할 수 있다. 그러나 문장 분석에 의한 의미 관계의 생성과 의미 네트워크에 의한 유사한 의미 관계의 고려는 기존의 단어 중심 혹은 의미 관계 중심의 검색 한계를 넘어서 유사한 의미 관계를 고려한 좀 더 포괄적이고 계층적인 검색을 가능하게 할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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• pp.841-842
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• 2013

우리나라에는 영어 학습을 위한 수많은 도구들이 있다. 특히, 최근 스마트폰의 출현으로 영어 학습을 위한 어플리케이션 개발이 활발하다. 그러나 대부분 영어단어를 단순히 암기하는 방법에 관한 것으로 텍스트 분석에 대한 어플리케이션은 부재하다. 본 논문에서는 사용자가 텍스트를 입력하면 단어가 갖고 있는 희소성에 따라 온톨로지 기반으로 분석되어져서 등급을 매기는 어플리케이션 시스템을 제안한다. 결과물은 파일 시스템과 데이터베이스에 저장되어 사용자는 텍스트의 희소성에 따라 선택한 텍스트를 읽음으로서 사용자의 눈높이에 맞게 신속하고 효율적인 어휘획득 능력을 갖게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.316-318
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• 2000

데이터마이닝 기능은 문서의 구조화되지 않은 텍스트보다는 테이블과 일반적인 DB에 있는 구조화된 자료에 초점이 맞춰져 있다. 정보화의 과정속에서 많은 기업이나 조직들은 과거의 시스템을 DB로 구축하여 어느 정도 형태를 갖추게 되었지만, E-business, E-commerce가 활발해지면서 보유하고 있는 DB기반이 아닌 무작위의 새로운 데이터가 사용자들에 의해 생성되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 텍스트 문서에 숨어있는 정보들을 발견하기 위한 텍스트마이닝 과정을 시나리오로 설정하고, 문서와 문서집합에 대해 분석도구를 적용하는 어플리케이션을 구현해 보았다. 대규모의 문서집합에 분석도구를 이용함으로써 빠른 문서처리가 가능하고 이는 사용자가 많은 양의 문서들을 다룰 때의 시간비용을 최소화시킬 수 있는 방법이 될 수 있다. 또한 마이닝과정을 통해 발견한 지식과 특징들을 기반으로 반구조화된 파일로 변환하여, 규칙발견, 데이터마이닝기법을 적용하여 의미있는 새로운 결론을 얻을 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.409-411
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• 2006

써픽스 배열은 사전적 순서로 정렬된 써픽스들의 인덱스를 저장한 인덱스 자료구조로서, 긴 텍스트에서 반복되는 패턴 검색 시 효율적으로 사용 될 수 있다. 하지만 O($n\;log{\Sigma}$) 비트의 텍스트보다 큰 O(n log n) 비트 공간을 차지하기 때문에 대용량의 텍스트에 대해서는 큰 공간을 필요로 하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 압축된 써픽스 배열이 제안되었지만, 구축 시 이미 만들어진 써픽스 배열을 이용하기 때문에 실제 사용 공간을 줄이지는 못했다. 최근 써픽스 배열 없이 텍스트에서 직접 압축된 써픽스 배열을 구축할 수 있는 두 가지 알고리즘이 개발되었다. 본 논문에서는 이 두 가지 알고리즘을 구현한 후, 구축 시간과 사용 공간 등의 실험을 통해 기존의 써픽스 배열들과의 성능을 비교하고 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.375-377
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• 2012

스마트폰과 같은 모바일 기기가 발전함에 따라 SNS, 모바일 메신저, SMS와 같은 단문 기반 메시지는 자신의 감정을 가장 잘 표현하는 매체이다. 그럼에도 불구하고 기존 연구는 주로 장문의 텍스트로부터 긍정, 부정 분류나 문서의 성향을 분석하는 것에 그치는 경우가 많다. 의미지향(Semantic Orientation)방법은 검색엔진을 통해 감정 키워드와 인지하고자 하는 단어의 동시 빈출 정도를 PMI로 계산한 것으로 WordNet과 같은 의미 사전이 존재하지 않는 한국어의 특성에서 적용 가능한 방법이다. 본 논문에서는 의미 지향성 및 다른 텍스트 기반 감정 분류 기술에 대해 비교하고 이들을 활용하여 한국어로 구성된 단문 텍스트에서 효율적인 감정 분류 기법을 제안하고자 한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.8
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• pp.3-11
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• 1998

본 논문에서는 고품질의 얼굴 동영상과 운율이 첨가된 음성을 통합하여 자연스런 가상얼굴을 실시간으로 합성하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 한글 텍스트를 입력하여, 텍스트에 따라 입모양과 음성을 합성하고, 얼굴 동영상과 음성의 동기를 맞추고 있다. 먼저, 텍스트를 음운 변화한 후, 문장을 분석하고 자모음사이의 지속시간을 부여한다. 자모음과 지 속시간에 따라 입모양을 변화시켜 얼굴 동영상을 생성하고 있다. 이때, 텍스트에 부합한 입 모양 변화뿐만 아니라, 두부의 3차원 동작과 다양한 표정변화를 통하여 자연스런 가상얼굴 을 실시간으로 합성하고 있다. 한편, 음성합성에서는 문장분석 결과에 따라 강세구와 억양구 를 정하고 있다. 강세구와 억양구를 이용하여 생성된 운율모델이 고품질의 음성합성에 필요 한 지속시간, 억양 및 휴지기를 제어한다. 합성단위는 무제한 어휘가 가능한 반음절과 triphone(VCV)의 조합이며, 합성방식은 TD-PSOLA를 사용한다.