최근 많은 연구가 되고 있는 오피니언 마이닝은 의견어 사전의 구축이 가장 기본적으로 선행되어야 하는 연구이다. 오피니언 마이닝의 의견어 사전 구축 연구는 영어를 중심으로 많은 연구가 진행 되었다. 하지만 형용사 위주의 의견어 사전 구축으로 많은 부분의 문제들이 해결되는 영어에 비해서 한국어는 여러 가지 품사와 문장구조를 고려하여 의견어 사전을 구축해야한다. 이것을 실험으로 밝히기 위하여 형용사로만 구성되어진 의견어 사전을 구축하고 영화평에 적용하여 분석해 봄으로써 형용사로만 구성되어진 의견어 사전의 한계점을 확인한다. 실험은 세종계획 말뭉치에서 나타나는 형용사로 구성된 의견어 사전을 구축하고 네이버 랩에서 제공하는 영화평을 형용사로 구성된 의견어 사전으로 의견 분석하여 시행하였다. 분석 결과 재현율 약 50%, 정확률 약 60%정도의 성능을 보였다.
본 연구에서는 벽지를 위한 감성을 나타내는 형용사들의 대표 감성 형용사를 찾는데 목적이 있으며 이는 몇 개의 대표 감성요인을 이용하여 전체를 잘 설명할 수 있는 모형을 구축하기 위한 것이다. 설문조사, 현장조사, 인터넷조사등 다양한 방법을 통하여 형용사가 수집되었고 수집된 형용사들의 대표형용사를 찾기위해 분산을 고려한 요인분석 방법을 이용하였다. 선행 연구들에서 사용한 요인분석 방법으로는 데이터의 분포정보를 평균값에 집약함으로서 생기는 정보의 손실과 감성표현에 대하여 개인에 따른 의식의 차이를 다룰 수 없다. 따라서 본 연구에서는 이를 다루기 위해 분산을 고려한 요인분석 방법을 이용하였다. 분석결과 요인의수를 3개로 하였을 경우 79.5%의 설명력이 있는 것으로 나타났고 몇몇 형용사에서 개인에 따른 감성차를 잘 반영함을 알 수 있었다. 이 결과를 이용하여 소비자들을 위한 벽지추천 모형을 개발하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논의는 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 형식으로 감정형용사가 연결되는 양상을 살펴보았다. 이로써 한국어에서 감정을 표현할 때 두 개 이상의 감정형용사를 접속하여 표현하는 사례가 적지 않음을 확인할 수 있었다. 이는 해당 구성으로 어울려 사용하는 감정형용사를 파악함으로써 한국어 학습자가 감정형용사의 개별 어휘 의미를 보다 분명하게 이해하고 표현하는 데 도움을 줄 수 있다. 한국어 학습자가 한국어로 감정을 표현할 때 복합적인 감정을 표현하거나, 풍부한 감정 표현을 만드는 데 도움을 줄 수 있다고 보았다. 본 논의에서 보인 [[감정형용사+-고]+감정형용사] 용례 및 빈도가 한국어 감정 어휘 교수-학습에 작게나마 도움이 되기를 기대해 본다.
감성에 대한 기존 연구들은 감성 요인들을 추출하는 데에 치중하여 왔으며, 감성의 내적 구조에 큰 관심을 보이지 않았다. 본 연구는 감성에 감각적 측면과 정서적 측면이 있으며, 이들이 대상의 속성을 묘사하는 객관형용사와 경험자의 심리를 묘사는 주관형용사에 각각 상응한다고 보았다. 국어학적 분류와 경험적 평정을 통해 최종 선별된 43 개의 객관형용사 군과 21 개의 주관형용사 군에 대해 요인분석을 하여, 감각적 측면(객관형용사)의 다섯 요인과 정서적 측면(주관형용사)의 세 요인을 추출하였다. 두 측면의 요인점수들에 대한 다중회귀분석을 통해, 감각적 측면과 정서적 측면 간의 위계 구조를 도출하였다. 그 결과 감성의 정서적 측면은 여러 감각적 요인의 결합으로 파악될 수 있었다. 본 연구의 제한점과 의의를 논의하였다.
형용사 분류에 격틀이 중요한 역할을 한다는 주장은 여러 연구에서 제기된 바 있다. 본 연구에서는 격틀이 의미 분류에 기여하는 바를 보다 체계적으로 검토하기 위하여 '격틀집합'을 활용한다. 격틀집합은 한 개의 어휘가 취할 수 있는 격틀의 집합을 말한다. 격틀집합에 근거하여 형용사를 분류할 경우, 의미적으로 연관성이 높은 그룹으로 나뉠 수 있다는 가설을 바탕으로 이러한 가설의 타당성을 검증하고 이를 입증하는 것이 본 연구의 목적이다. 아울러 본 연구에서는 그러한 가설을 검증하기 위한 구체적인 방법론을 제시한다. 격틀집합정보는 세종전자사전에 들어있는 어휘별 격틀정보를 추출하여 활용한다. 본 연구 결과 도출된 총 101개의 격틀집합 중에서 한 개의 격틀만을 갖는 유형과 어휘목록이 5개미만인 유형을 제외한 12개의 격틀집합이 주요 분석 대상으로, 본 연구에서는 그 중에서 6개를 자세히 분석한다. 격틀집합별 어휘들을 살펴보면 의미적 연관성이 파악되지 않는 어휘들도 일부 포함되어 있기는 하나, 대부분은 의미적으로 상관관계가 있음을 확인할 수 있었다 이와 같은 방법론을 통해 국어 형용사 전체의 유형, 더 나아가 국어 용언을 분류하는데 본 연구의 가설과 방법론이 활용될 수 있다.
기동동사는 새로운 상태나 과정의 시작을 나타내는 동사이다. '-어지다'류의 기동동사는 형용사나 동사의 어근에 '-어지다'라는 기동 보조 구성요소를 붙여 파생된다. 그런데 척도의 개념이 있는 형용사에서 파생된 기동동사의 척도의 개념이 없는 형용사나 동사에서 파생된 기동동사는 상적으로 다르게 행동한다. 이 논문은 '-어지다'류의 기동동사의 이러한 척도의 개념을 근거로 구별하여 기술하고자 한다. 이러한 연구는 인간의 언어에 반영된 척도라는 인지적 요소를 설명할 수 있다.
기존의 컬러 기반 감성시소러스 구축에서는 감성 어휘 관계 생성을 위해 IRI에서 개발한 단색이미지 스케일을 사용하여 컬러를 표현하였다. 그리고 컬러에 따라 연상되는 형용사를 단색 이미지 스케일에 배치하여 형용사 이미지 스케일의 공간관계를 생성하였다 즉, 컬러를 보고 연상되는 이미지를 형용사로 표현하고 색의 고유한 관계를 공간상에 배치하여 컬러 값에 따른 형용사를 매핑하였다. 이는 단순히 컬러의 관계만을 이용한 설정으로 의미적 감성어 표현에는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 HP사의 'The Meaning of Color'표를 이용하여 컬러에 따른 감성 이미지를 정의하고, 정의된 어휘간의 의미적 표현을 위해 유의어, 동의어 관계 등을 포함한 WordNet 구조를 기반으로 새로운 감성어 관계 생성 방안을 제안한다. 방안을 제안한다.
본 논문에서는 영상으로부터 한국적 감성 데이터를 추출하고 감성 컨텐츠 프레임워크(ISC) 구축을 통해 영상데이터를 다양한 멀티미디어 데이터와 함께 사용자에게 전달하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 영상으로부터 객체를 분리해내고 각각의 특징벡터 모델을 구축한다. 특징벡터모델은 요소인자로써 벡터공간의 데이터로 입력되고, 정규화 된 한국어 형용사 데이터와의 근접도를 비교하여 대표 감성을 표현하게 된다. 또한 감성 컨텐츠 데이터의 3층 구조를 이용하여 멀티미디어 데이터를 분류하고 대표 감성형용사와의 인자사상을 통하여 다양한 영상-감성 컨텐츠를 제공하는 프레임워크를 설계한다. 이것은 다양한 영상의 추상데이터에 대응한 감성표현을 추출하여 영상에 내포되어 있는 정확한 의미를 관찰자에게 전달할 수 있다.
본 연구는 사회 트렌드 변화에 따른 적응 속도가 빠르고 소비 또한 타 계층에 비해서 매우 높은 지수로 구성된 20대 여성을 연구 대상으로 선정하여 이들의 다양한 감성 니즈를 파악하고 현 시점에서의 트렌드 분석을 통해 그들의 요구와 취향이 적절하게 반영된 휴대폰 GUI디자인을 대기화면을 중심으로 제시해보고자 한다. 연구방법은 사용자 감성 니즈 분석을 위해 FGI 기법을 사용하였고, 트렌드 분석을 위해서는 Town Watching과 잡지 및 웹사이트 분석을 통하여 감성형용사를 추출하였다. 추출된 형용사간의 상관치와 의미에 따라 상대축을 설정하여 공간을 설정하고 공간 위에 각 형용사와 이미지를 배열하여 감성형용사 공간을 설정하였다. 이러한 감성평가 결과에 FGI를 통해 구분한 사용자의 감성 니즈 분류를 기초로 하여 3가지의 감성테마로 분류를 하였다. 분류 기준은 사용자들이 원하는 휴대폰 이미지와 트랜드 분석을 하여 얻은 형용사를 비교하여 그룹핑하였다. 분류된 그룹에 해당하는 테마명을 지정해주었고 그에 맞는 휴대폰 GUI 디자인을 제안한다. 본 연구는 시장세분화 경향에 따라 특정 사용자 층에 대한 연구가 중요한 시점에서 20대 여성이라는 특정 사용자층에 대한 조사를 바탕으로 디자인을 이끌어내었다는데 의의가 있다.
벽지에 대한 감성형용사를 수집하였다. 수집한 형용사를 이용하여 소비자들을 위한 벽지 추천 모형을 개발하고자 한다. 설문조사, 현장조사, 인터넷 조사 등 다양한 방법을 통해 형용사를 수집하였고, 수집된 형용사들의 대표 형용사를 찾기 위해 여러 가지 통계분석 방법을 활용하였다. 유사성 행렬을 이용한 다차원 척도 분석방법을 통해 차원의 축명을 결정하고자 시도하였으며 배리맥스 회전 방법을 이용한 요인분석 방법을 통해 3개 또는 4개 정도의 축소된 요인을 찾고자 시도하였다 분석결과에 의하면 요인의 수를 3개로 했을 경우에는 약 $82\%$의 설명력에 대중적인, 중후한, 그리고 여성스러운 등의 형용사로 축소할 수 있었으며, 요인의 수를 4개로 했을 경우에는 약$93\%$의 설명력에 품위 있는, 무난한, 아름다운, 그리고 정감있는 등의 형용사로 축소할 수 있는 것으로 나타났다. 이 결과를 바탕으로 하여 추후에 소비자들을 위한 벽지추천 모형을 개발하는 데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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