The purpose of this study is to understand the feature and phenomena of women's costume in Choson dynasty by the approach of semiotics. In order to do so, F Saussure's linguistic symbol theory, C. Peirce's conception on semiology theory and cultural semiology of R. Barthes ware used as tool to analyse traditional women's costumes in $Chos\v{o}n$ dynasty. And I choose basic conceptions based on their semiotic theory. which were langue & parole. dennotation & connotation, paradigm & syntagm, code, and analysed. structure of sign, communication though the non-language. The fashion of the $Chos\v{o}n$ dynasty contains various meaning as sign symbol system and makes the communication possible as it is mentioned above. We nay understand the sign symbol system described in the fashion sign by analysing the structure and meaning operation of sign on the basis of social, political, and idealistic background of the times, to understand the polysemy quality of the fashion.
현재의 정보환경에서 정보자원을 표현하는데 있어 여러 가지 방법들이 많이 적용되고 있다. 이 가운데 최근에는 태그를 이용한 폭소노미가 정보의 표현과 조직에 있어 새로운 방식으로 급격하게 대두되고 있다. 이는 기존의 방법들이 지닌 문제를 해결할 수 있는 방법으로서의 가능성을 지니고 있기는 하지만, 태그 자체가 지닌 모호성, 비일관성, 의미적 복합성 등으로 인해 효과적인 정보조직에 어려움을 가져오기도 한다. 이에 본 연구에서는 서지레코드와의 연계를 통해 태그의 의미적 제어를 위한 개념적 프레임워크를 구축하여 태그가 지닌 효율성을 극대화하고 태그의 고유한 문제를 해결하여 보다 효과적인 정보의 표현과 검색이 가능하도록 할 수 있는 방안을 제안하고 있다.
The definitions in Korean dictionary not only describe meanings of title, but also include various semantic information such as hypernymy/hyponymy, meronymy/holonymy, polysemy, homonymy, synonymy, antonymy, and semantic features. This paper purposes to implement a parser as the basic tool to acquire automatically the semantic information from the definitions in Korean dictionary. For this purpose, first we constructed the part-of-speech tagged corpus and the tree tagged corpus from the definitions in Korean dictionary. And then we automatically extracted from the corpora the frequency of words which are ambiguous in part-of-speech tag and the grammar rules and their probability based on the statistical method. The parser is a kind of the probabilistic chart parser that uses the extracted data. The frequency of words which are ambiguous in part-of-speech tag and the grammar rules and their probability resolve the noun phrase's structural ambiguity during parsing. The parser uses a grammar factoring, Best-First search, and Viterbi search In order to reduce the number of nodes during parsing and to increase the performance. We experiment with grammar rule's probability, left-to-right parsing, and left-first search. By the experiments, when the parser uses grammar rule's probability and left-first search simultaneously, the result of parsing is most accurate and the recall is 51.74% and the precision is 87.47% on raw corpus.
한국어 자연어처리 분야가 발달하면서 동형이의어 분별을 한 단계 넘어선 다의어 분별의 중요성이 점점 상승하고 있다. 최근에 다의어가 태깅된 "모두의 말뭉치"가 발표되었고, 이 말뭉치는 다의어가 태깅된 최초의 공개 말뭉치로써 다의어 연구가 본격적으로 진행될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 이 말뭉치를 학습하여 작동하는 다의어 분별의 초기 모델을 제시하며, 이 모델의 실험 결과는 차후 연구를 위한 비교 기준점이 될 수 있다. 이 모델은 딥러닝을 사용하지 않은 통계형으로 개발되었고, 형태소분석과 동형이의어 분별은 기존의 UTagger로 해결하고 말뭉치 자원 외에도 UWordMap을 사용하여 다의어 분별을 보조하였다. 이 모델의 정확률은 약 87%이며, 다의어 분별 전에 형태소분석 또는 동형이의어 분별 단계에서 오류가 난 것을 포함한다. 현재까지 공개된 이 말뭉치는 오직 명사만 다의어 주석이 있기 때문에 명사만 정확률 측정 대상이 되었다. 이 연구를 통하여 다의어 분별의 어려움과, 다의어 분별에는 동형이의어 분별과는 다른 방법이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다.
대부분의 상업용 정보검색 시스템은 사용자의 질의 형태로 불리언 질의를 채용했다. 불리언 질의는 빠른 검색을 필요로 하는 검색엔진에는 유용할지라도 불리언 연산자로 사용자의 요구를 정확하게 표현하기는 어렵다. 따라서 사용자에게 편리한 자연어 질의를 이용하는 검색 엔진에 대한 연구가 있어왔다 문서를 검색하기 위해서 사용자는 자신의 요구를 정확하게 표현해야 하며 사용자의 요구도 적절해야 한다. 따라서 본 논문에서는 자연어를 이용한 대화형 질의 처리 에이전트를 제안한다. 이 에이전트는 사용자와 점진적인 대화를 통해 사용자의 요구를 정확하게 표현한다. 사용자가 자연어 질의를 입력하면 에이전트는 질의를 분석하고 적절한 키워드를 추출하여 불리언 질의어를 생성한다. 추출된 키워드가 동의어이거나 다의어이면 사용자와 대화를 통해서 키워드를 한정하거나 확장한다. 이렇게 함으로써 사용자의 요구를 보다 구체적으로 표현하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 따라서 본 시스템은 정보검색에서 정확률을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 기존의 대중문화에서 미약하게 다루었던 게임팬덤의 이차문화 생산에 대해 소개한다. 이러한 이차문화 생산 활동은 3차원 영상 콘텐츠를 자유롭게 제작할 수 있는 게임엔진 기반의 머시니마 제작기술을 통해 폭넓게 확장되고 있다. 본 논문에서는 머시니마를 통해 단순한 게임소비자에서 새로운 대중문화의 생비자로 어떻게 역할을 전환하는지를 고찰하였다. 또한 머시니마를 이용한 다양한 선행 연구와 더불어 게임팬덤의 문화 활동을 민속지학적 연구 방법을 통해 게임 사용자들의 적극적인 문화실천의 심리적 동기와 머시니마와의 관계에 대해 논의하였다. 본 논문에서는 머시니마가 게임 팬덤문화에 끼치는 영향을 대한 객관적 반응을 검증하기 위해 수용자 반응 조사를 수행하였다. 이를 통해 머시니마와 게임팬덤 문화생성 사이에 매우 밀접한 관계 형성이 이루어진다는 것을 알 수 있었고 머시니마가 기존의 게임문화 영역을 새롭게 확장시키는 주체로서 매우 중요한 도구라는 것을 알 수 있었다.
시맨틱 웹 기술의 제안과 더불어 다양한 분야에 온톨로지의 특징을 적용한 기술 개발 연구가 많이 진행되고 있다. 인간이 소유한 개념을 가장 적절하게 표현하기 위해 현재에도 OWL, RDF와 같은 온톨로지 언어의 표현력을 확장시키기 위해 N-ary 관계나 모델-이론 의미론과 같은 개발이 진행되고있다. 본 연구는 한국어에 있어 문장이 내포하는 의미를 정확하게 결정하기 위해 문장의 구조에 따라 달라지는 단어의 의미를 연관할 수 있도록 N-ary 관계와 디자인 기반이 적용된 온톨로지의 지식 표현 방법을 연구하였다. 특히 다양한 지식 영역을 포함하는 다의어(polysemy)와 동의어(synonym)의 특징을 갖는 단어에 있어 각 지식 영역으로 분류되어 각 지식 영역에 있는 유사한 의미를 가진 단어로 확장되어 유사한 의미를 가진 단어가 포함된 문장의 경우 까지도 확장할 수 있는 표현 방법을 연구하였다. 연구의 검증을 위해 사용자가 입력한 병증 문장을 제안된 방법에 따라 구축된 온톨로지내 지식 관계와 의미 결정을 위한 추론 표현 방법을 이용하여 병증의 의미를 결정하고 그에 따른 진단을 제공하는 실험 시스템을 구현하였고, 한국어가 갖고 있는 문장의 유의성, 모호성, 복합성 의 특징을 보유한 증상문들의 실험 결과 의미 결정과 유사 의미 확장에 있어 우수한 성능을 보여주었다.
디자인은 시대와 문화현상을 반영하는 특성상 보는 관점에 따라 기호-기능에 대한 해석이 달라질 수 있음을 누구나 주지하면서도 기업들은 디자이너에게 끊임없이 완벽한 이해와 만족을 강요하고 있다. 동시에 디자이너의 해석은 언제나 주관적이며 불완전하다고 인식하고 있기에 그것이 최적의 기준이라고 받아들이지도 않는다. 이러한 현상은 디자이너에게도 동일하게 클라이언트에 대하여 나타난다. 이렇듯 서로의 오류 가능성만 인지하는 상황이라면 디자이너와 사용자 간의 충돌은 피할 수 없게 되는 것이다. 이러한 문제해결을 위하여 디자인 개발단계에서부터 해석관점의 논리성과 객관성 그리고 이해와 합의를 위한 평가기준의 개발이 요구되는 것이다. 그래픽디자인은 문화현상을 대변하는 유형적(有形的) 산물이며, 시각기호를 탐구해가는 무한한 기호작용 과정으로 이해되어야 하기에 기호학적 대상이다. 따라서 기호학적 접근은 시각기호의 다의적인 의미구조에 대하여 보다 구체적이고 분석적인 해석이 가능하게 한다. 이에 본 논문에서는 그래픽디자인의 기호-기능의 의미작용관계에 대한 이해와 해석의 범주제시를 위하여 기호학적 접근을 시도하였으며, 이를 통하여 전략적인 디자인 개발과 합리적인 평가방법에 있어 유용한 수단이 되기를 기대한다.
어휘적 중의성이란 동음이의어, 다의어와 같이 단어를 2개 이상의 의미로 해석할 수 있는 경우를 의미하며, 감정을 나타내는 어휘에서도 어휘적 중의성을 띄는 경우가 다수 존재한다. 이러한 어휘들은 인간의 심리를 투영한다는 점에서 구체적이고, 풍부한 맥락을 전달하는 특징이 있다. 본 연구에서는 양방향 LSTM을 적용하여 중의성을 해소한 감정 분류 모델을 제안한다. 주변 문맥의 정보를 충분히 반영한다면, 어휘적 중의성 문제를 해결하고, 문장이 나타내려는 감정을 하나로 압축할 수 있다는 가정을 기반으로 한다. 양방향 LSTM은 문맥 정보를 필요로 하는 자연어 처리 연구 분야에서 자주 활용되는 알고리즘으로 본 연구에서도 문맥을 학습하기 위해 활용하고자 한다. GloVe 임베딩을 본 연구 모델의 임베딩 층으로 사용했으며, LSTM, RNN 알고리즘을 적용한 모델과 비교하여 본 연구 모델의 성능을 확인하였다. 이러한 프레임워크는 SNS 사용자들의 감정을 소비 욕구로 연결시킬 수 있는 마케팅 등 다양한 분야에 기여할 수 있을 것이다.
프랑스어의 de와 같은 전치사는 의미를 가지고 있지 않으며 문법적 기능만 가지고 있을 뿐이라는 기존 연구의 입장에 대한 의구심에서 시작된 이 연구는 전치사 de의 쓰임에 대한 일반적인 기술을 분류하여 정리하고, 그 쓰임들을 '출발점을 표현', '특성을 부여', '문법 기능을 수행'이라는 세 개의 부류로 나누어 인지언어학의 관점에서 분석하였다. 출발점을 표현하는 경우에는 공간의 영역과 시간의 영역에서 탄도체가 출발점을 떠나 도착점을 향하는 여정의 개념이 상정되어 있기 때문에 동태적 개념을 갖는다. 반면에, 특성을 부여하는 전치사 de의 보어는 어떤 특정 부류에 대하여 그 부류의 특징을 규정하는 속성을 부여함으로써 해당 특정 부류의 외연을 한정한다. 이 보어는 한정된 부류와 연결된 것으로 인식됨으로써 해당 부류와 공존하는 것으로 여겨지므로 전치사 de가 이 경우에는 정태적 개념을 갖는다. 이러한 동태적 개념과 정태적 개념이 모두 퇴색되고 극도로 문법화가 되어 내재적 관계의 개념만 있는 경우가 전치사 de에 의해 동사 원형이 보어로 도입되는 경우이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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