• 제목/요약/키워드: Sentiment word

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Analyzing Correlations between Movie Characters Based on Deep Learning

  • Jin, Kyo Jun;Kim, Jong Wook
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권10호
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    • pp.9-17
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    • 2021
  • 인간은 사회적인 동물로서, 대화로써 정보를 얻거나 사회적인 교류를 해왔다. 대화는 두 사람 이상의 작은 모임에서 서로 말을 편하게 주고받는 것으로, 한 사람이 다른 사람에게 가지는 감성에 따라 그 말의 분위기가 달라질 수 있다. 영화에서 인물들과 인물들이 펼치는 이야기는 중요한 요소로 작용하며, 인물들 간의 관계는 이야기와 인물 간의 대사를 이해하는데 꼭 필요하다. 그러나 이런 정보를 영화에서 자동으로 추출하는 방법은 아직까지 연구되지 않아서 관객들에게 제공되고 있지 못하고 있다. 따라서, 영화 속 양상을 자동으로 분석하는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 딥 러닝 기법을 활용하여 각 영화 등장 인물들 간의 감성을 측정하여 영화 속 인물들 간의 관계를 효과적으로 분석하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 먼저 영화 대본으로부터 주요 인물들을 추출하고, 주요 인물들 간의 대화를 효과적으로 찾는다. 그런 다음, 주요 인물들 간의 관계를 분석하기 위하여, 감성 분석을 수행하여 전체 시간 간격 내 대사의 위치에 따라 가중치를 부여하고 점수를 수집한다. 또한, 실데이터를 이용한 실험을 통하여 제안 기법이 효과적으로 영화 등장 인물들 간의 감성을 분석할 수 있음을 보인다.

치킨 리뷰의 이면: 텍스트 마이닝을 통한 리뷰의 탐색적 분석을 중심으로 (BEHIND CHICKEN RATINGS: An Exploratory Analysis of Yogiyo Reviews Through Text Mining)

  • 김준겸;최은솔;윤수현;이유빈;김동환
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권11호
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    • pp.30-40
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    • 2021
  • 코로나 19의 영향으로 배달앱 시장이 빠르게 성장하며, 리뷰와 평점이 더욱 중요해지고 있다. 그러나 급격하게 늘어난 리뷰와 평점의 신뢰도에 의문이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 리뷰와 평점을 탐색적으로 분석하여 배달앱 리뷰의 신뢰도와 유용성을 파악하고, 이를 높일 방법을 탐구하였다. 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 요기요와 네이버 지도, 구글 지도의 음식점 평점을 분석한 결과, 요기요는 가장 우편향된 평점 분포를 보여주었다. 둘째, 요기요의 세부 평점 요인(맛, 양, 배달)간에는 모두 강한 양의 상관관계가 있었고, 이는 부정 리뷰의 단어 분석에서도 드러났다. 셋째, 리뷰의 극성에 따라 사용되는 품사와 형태소의 비율이 달랐다. 넷째, 전체 리뷰 데이터에서 367개의 부정어를 선별한 후, 이를 분류하여 치킨 전용 부정어 사전을 제작하였다. 본 연구는 치킨 리뷰의 탐색적 분석을 통해 앞으로 배달앱 리뷰에 대한 연구가 나아가야 할 방향을 제시하였다.

기업의 SNS 노출과 주식 수익률간의 관계 분석 (The Analysis on the Relationship between Firms' Exposures to SNS and Stock Prices in Korea)

  • 김태환;정우진;이상용
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제24권2호
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    • pp.233-253
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    • 2014
  • Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

감성 발현체로서의 시조의 역동성 (Dynamics of Sijo as a manifestation of Gamsung)

  • 조태성
    • 한국시조학회지:시조학논총
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    • 제42권
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    • pp.93-115
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    • 2015
  • 시조의 역동성은 한때 그것이 '닫힌 성격'의 장르였음에도 불구하고 오히려 오늘날 바로 그 '닫힌 성격' 덕분에 여러 분야에서 재조명되고 있다. 문학이라는 본래 영역은 물론이거니와 때로는 글쓰기 학습에도 원용되는 사례들도 있었다. 더욱 두드러지는 사례는 시조가 문학치료, 나아가 감성치유의 영역에서 곧잘 언급된다는 것이다. 이 글에서는 이런 재조명 과정의 하나로 감성 발현체로서의 시조의 역동성을 논의하였다. 문학 장르로서의 시조가 가지고 있는 서정성을 넘어 서정이라는 그릇으로서의 시 안에서도 감정이나 정서뿐만 아니라 이성적인 것들 또한 얼마든지 상호 공유될 수 있다는 점을 효과적으로 드러내기 위해서였다. 물론 서정성이라는 개념이 시조의 역동성을 스스로 제한해버리는 한계를 노출시킬 수 있다는 점도 분명하다. 따라서 이 글에서 주로 언급하는 '감성'이라는 키워드 역시 이러한 한계를 극복하고, 시조가 가진 역동성을 최대한 드러내 보이려는 시도에서 사용되었다. 즉 이 글에서는 지금까지 감정 혹은 정서에 치중한 면이 강하다고 평가되었던 시조의 감성적 기질에 더해 그것이 가지고 있던 이성적 면모까지를 함께 살펴봄으로써 시조라는 장르가 인간의 감성을 가장 역동적으로 발현시킬 수 있었음을 밝히고자 하였던 것이다. 물론 이런 감성적 기질과 이성적 면모는 시조의 구조를 재해석하는 과정에서, '(1) 맞서게 하기, (2) 역동적으로 느끼기, (3) 느낌으로 호명하기, (4) 느낌으로 느끼기' 등으로 구조화하여 구체적으로 분석해보기도 하였다.

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영어 리뷰데이터를 이용한 딥러닝 기반 다국어 감성분석 (Deep learning-based Multilingual Sentimental Analysis using English Review Data)

  • 성재경;김영복;김용국
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.9-15
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    • 2019
  • 영어로 된 아마존과 같은 대형 글로벌 온라인 쇼핑몰은 전 세계를 대상으로 영어 또는 판매 해당국가 언어로 서비스를 하고 있다. 온라인 쇼핑몰 이용자 중, 많은 고객은 상품 리뷰평가를 참조하여 상품을 구매하고 있다. 그래서 고객들이 작성한 대량의 리뷰데이터를 이용하여 구매 상품에 대해 긍정과 부정을 판정하는 감성분석을 영어를 중심으로 활발히 연구되고 분석 결과는 고객의 타켓 마케팅에 활용되고 있다. 하지만 이와 같은 영어 중심의 감성분석 시스템을 전 세계의 다양한 언어에 그대로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 연구에서는 영어로 된 50만개 이상의 아마존 푸드 상품 리뷰데이터를 학습과 테스트 데이터로 분리하여 딥러닝 기술 기반의 감성분석 시스템을 구현하였다. 먼저 영어 테스트데이터의 3가지 모델에 대한 감성분석 평가 실험을 한 후에, 같은 데이터를 자동번역기로 7개국(한국어, 일본어, 중국어, 베트남어, 불어, 독어, 영어) 언어로 번역 후에 다시 영어로 번역하여 실험 결과를 얻었다. 감성분석 정확성은 영어(94.35%)에 비해 각 7개국 언어의 평균(91.59%)보다 정확도가 2.77% 정도 낮게 나왔으나 번역 성능 수준에서 실용 가능성을 확인하였다.

텍스트 마이닝을 활용한 온라인 교육에 대한 소비자 인식 변화 분석: COVID-19 전후를 중심으로 (A Study on Consumer perception changes of online education before and after COVID-19 using text mining)

  • 손민성;임미자;박경환
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권1호
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    • pp.29-43
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    • 2021
  • COVID-19 이후 국내는 물론, 전 세계적으로 온라인 교육은 절대적으로 필요하며 대체 불가한 교육 형태가 되었다. 온라인 교육이 급부상 하면서 교육 형태에 대해 사람들이 가지는 인식은 어떠한지, 만약 변화가 있다면 어떻게 변화했는지는 매우 궁금증을 자아내는 질문이다. 본 연구는 온라인 교육에 대한 소비자 인식의 변화 추이를 빅데이터를 활용하여 조사하였다. 이를 위해 코로나 이전(2019년 11월-12월), 코로나 촉발 이후(2020년 1월-2월), 온라인 개강직후(2020년 3월-4월), 온라인 교육을 일정 정도 경험한 이후(2020년 5월-6월)의 4개의 구간으로 구분하고, 텍스트 마이닝 즉, 키워드 빈도분석, 워드클라우드 분석, 네트워크 분석, 감성 분석을 수행하였다. 시기별로 온라인 교육 관련 키워드의 출현빈도는 코로나 이전에는 학점은행제, 평생교육, 블로그 등에서 코로나 이후 학교 개강이 시작되면서 온라인 개학, 비대면 교육, 실시간, 콘텐츠 제작, 유튜브 등으로 변화하였다. 감성분석 결과, 코로나 사태 이전에는 공지안내, 정보교류 등의 중립글이 대부분이었으나, 코로나 발생을 계기로 온라인 교육에 대한 사람들의 인식과 평가에 대한 긍정 및 부정의 의견이 논의되기 시작하였다. 또한 미래 온라인 교육시장의 확산과 전망 등 방향성에 대해서도 관심이 증대되었다. 온라인 교육은 발전가능성이 높은 만큼 앞으로 개선해야 할 부분들이 많겠으나, 교육 정책입안자, 현장에서 일하는 교육자들에게 온라인 교육 품질 개선 및 향후 나아갈 방향 수립에 도움을 줄 수 있을 것이다.

의존 구문 분석을 이용한 질의 기반 정답 추출 (Query-based Answer Extraction using Korean Dependency Parsing)

  • 이도경;김민태;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.161-177
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    • 2019
  • 질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.

王若虚的詩論探究(왕약허의 시론 탐구) - 以《滹南遺老集》中的《詩話》三卷爲主(『호남유로집』 중 「시화」 3권을 중심으로) - (Quest of Wang Yak-heo(王若虚)'s Theories of Poetry - With a focus on Three Volumes of 「Talks on Chinses Poetry」 among "the Collected Writings of Wang Yak-heo"(滹南遺老集))

  • 장영기
    • 동양고전연구
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    • 제34호
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    • pp.207-224
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    • 2009
  • 본 연구는 금대 문학 비평가인 왕약허의 시론에 대한 탐구이다. 왕약허는 ${\ll}$호남유로집${\gg}$이라는 대표 저작을 남겼는데, 본고는 그 가운데 ${\ll}$시화${\gg}$ 3권에 나타난 시학이론을 고찰한 것이다. 특히, 시론 원리, 창작 기술, 실제 비평 등 호남시화의 장단점에 대하여 살펴보았다. 왕약허는 중국문학사상에서는 저명한 인물은 아니지만, 그의 비평이론과 시화 가운데 비평이론은 톡특한 견해를 지니고 있다. 왕약허의 시론은 무엇보다도 자연, 의미, 진리, 내용을 중요하게 여겼다. 그는 현실주의적 문학관을 드러내는데, 두보 소식 황정견이 어떻게 다른지 분석하였고, 두보 백거이 소식의 현실주의 시를 높이 평가하였다. 또한 그는 형식주의에 반대하였으나 시가의 형식을 경시하지는 않았다. 그의 시화 비평은 소식과 백거이 등의 작품을 높이 평했으나 비판 또한 서슴치 않았고, 자신만의 독특한 비평 기준을 정하여 다른 사람의 의견을 맹목적으로 받아들이지 않았으며, 자신이 생각하는 바와 다른 점을 제기하였다. 특히 자구의 수식과 문법, 전체 문맥이 잘 조화를 이루는지를 중요시하였다. 그러나 왕약허의 시론은 합리성을 지나치게 중시한 나머지 글자마다 세세하게 분석하여 시가 드러내고자 하는 정취를 간파하지 못하는 경우도 있다. 자구에 지나치게 얽매여 시가 주는 본연의 감정과 상상의 즐거움을 깨우치지 못하고 결국 시인의 시상에 까지 악영향을 끼쳤다.

시조의 변이 양상 (The Aspects of Change of Sijo)

  • 강명혜
    • 한국시조학회지:시조학논총
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    • 제24집
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    • pp.5-46
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    • 2006
  • 시조는 발생초기부터 당대의 역사 시대적 배경에 따라 그 틀과 내용이 조금씩 변하면서 융통성 있고 유연하게 적응해 왔다. 이런 점이 당대의 시대적 배경이나 사상, 실태 등을 반영해서 당시의 독자들의 공감대를 이끌어낼 수 있었으며, 그러면서도 시조를 시조답게 하는 시조성만은 그대로 고수해 왔기에 '시조'라는 장르가 현재까지도 생존할 수 있었다. 어느 시대나 어떤 배경에서나 어떤 상황에서도 3장이라는 정형성은 지켜졌으며, 3, 3조나 3, 4조를 유지했고, 또 종장의 첫 구 3자도 고수했다. 이러한 시조성은 시대적인 간극에도 불구하고 '시조'라는 공분모 안에 모두 수렴시킬 수 있는 동인을 마련했다. 한국시가에 있어서 시조는, 공적 기능에서 사적 기능으로 변모가 이루어진 최초의 양식으로서. 그 변이과정을 살펴본 결과. 고려말${\sim}$조선조의 평시조는 그 당시 조류에 부합해서 시조 텍스트를 재도지기(載道之器)로 보아 이중적인 의미의 채색, 상징성 부여, 다채로운 문장 수식 등은 나타나지 않지만, 명천도(明天道) 정인륜(正人倫) 지향하는 성현의 가르침을 온유돈후(溫柔敦厚)하게 나타내고자 노력했다. 주제는 주로 그 당시 상황과 부합되는, 송축, 절의, 정쟁, 훈민, 한정, 강호도가, 안빈낙도, 애정 등이었다. 조선조 후기에 오면서는 사설시조(辭說時調)가 활성화하기 시작한다. 사림파의 득세와 양란(兩亂), 실학의 도입 등으로 조선조 후기에는 인식의 변화를 겪게 되었고, 이러한 변화가 시가 양식에도 적용되었기 때문이다. 결국 사설시조는 당대의 봉건주의 파괴, 유교적 모랄에 대한 반발, 근대적 특성 보유 남녀평등등 사상, 지배층에 대한 고발 및 저항정신 둥이 주축을 이루게 된다. 그러므로 저항적 리얼리즘적 현실지향적인 성향을 띠며 특히 고발문학 저항문학의 지반을 형성하는 장르적 특성을 지니고 있었다. 또한 무엇보다도 잡다한 일상사에 대한 상세한 묘사와 현실 생활에 대한 깊은 관심, 그에 대한 사실적, 구체적 표현은 사실주의 정신의 매개항이 된다는 점에서 근대성이 반영되어 있다고 보았다. 1905년 이후 신문에, 형식이나 내용 등, 여러 가지 측면에서 기존의 평시조나 사설시조에서 변이된 형태를 취하는 일군의 시조가 등장했다. 변이된 형태는 시조 텍스트의 형식과 내용뿐만이 아니라, 수용적 측면에서도 일어났다. 이때부터 시조는 '읊고 부르는 형태'에서 주로 '읽는 기록물'로 인식되기 시작하기 때문이다. 변이 된 시조 형태란, 당대의 시대를 풍자하는 '흥, 내지 흐응'이 삽입된 것, 종장의 어미가 생략된 것 등을 말한다 이러한 형식은 긴박한 상태를 효과적으로 전달할 수 있다는 특성을 지니기는 하지만, 고시조의 틀, 즉 율격이나 자수에서 많이 이탈되어서인지, 그 생명은 길지 못했다. 그러다가 1920년대 중반을 기점으로 해서 시조부흥운동이 일어나면서부터 시조 창작은 다시 활기를 띠게 되는데, 시조부흥운동은 최남선에 의해 주도되었다. 시작(詩作) 초기에는 서구지향의 시와 시조들 병행해서 쓰던 육당 최남선이, '조선국민문학(朝鮮國民文學)으로서의시조(時調)'라는 글을 통해 시조의 중요성과, 소중함을 언급하면서 시조부흥 운동을 선도한다. 그는 시조집, '백팔번뇌'도 출간하는데. 그의 전 시조집을 관통하는 것은 '조국 사랑'이라는 일 주제였다. 결국 육당은 고시조를 민족정신의 일환으로 보고, 시조양식을 채택하여 그 당시의 역사 사회적인 상황에 부합되는 주제를 표출한다. 결국 육당도 시조 텍스트를 재도지기(載道之器)로 여겼음을 알 수 있었다. 현대의 시조는 현대성(現代性)과 시조성(時調性)을 모두 만족시켜야 한다는 어려움을 지니고 있는데, 이는 전자에만 치중한다면 자유시와의 변별성이 문제가 되며, 후자를 고수하려니 고루하고. 시적 묘미가 없다는 비난을 감수해야만 하기 때문이다. 그래도 많은 작가들에 의해 평시조가 지속되고 있다는 것은 시조가 지니는 원형성에 대한 매력을 감지해서일 것이라고 보았다. 그들 중 특히 선정주의 작품에 주목했는데, 그 이유는 여러 가지이지만 특히 근대의식, 사회비판정신, 고발의식, 사실주의 정신 구현, 서민의식, 산문체 ·일상어 지향 등, 사설시조의 특징 및 성향을 잘 구현, 반영하면서 그 맥을 잇고 있고 있다는 점 때문이었다 이렇듯이 현대의 시조 작가들은 우리의 고시가 형식을 다양하게 선택해서 다양한 주제를 표출하고 있었다. 여기서 추정할 수 있는 사실은 이러한 시조의 유연성은 앞으로 시조의 생명을 항구적으로 할 것이라는 것, 그리고 역사 시대적 변화와 상황 하에서 다시 새로운 양상을 취할 가능성을 보인다는 것, 그리고 이 '시조'는 한국인의 '영원한 정형시 장르'로 남을 것이라는 사실이었다.

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