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자살 관념의 종교적 회로와 구성 방식에 관한 분석: 한국 가톨릭교회와 개신교를 중심으로 (An Analysis on the Suicide Concept, its Religious Circuit and Construction Way: Focused on the cases of the Korean Catholic and Protestant Churches)

  • 박상언
    • 종교문화비평
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    • 제31호
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    • pp.255-287
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    • 2017
  • 본고는 한국 가톨릭교회와 개신교의 자살 담론에서 살필 수 있는 언어적 표현과 의례적 행위를 중심으로 자살 관념의 종교적 회로를 분석한다. 자살과 종교의 상관성을 다루는 연구들에서 쉽게 간과되고 있는 부분은 일반 종교인의 자살 관념을 형성하는 종교적 회로와 그 구성 방식이다. 전통 종교들이 자살을 금지하는 믿음 체계를 가지고 있고, 소속된 구성원들은 그러한 믿음체계에 따라 자살에 대한 인식 혹은 관념을 형성하게 된다는 기본 전제는 자살률과 (종교)집단의 상관성을 밝히려는 연구에서 많이 발견된다. 그러나 사적인 차원에서 자살 관념의 종교적 구성 방식을 이해하려면 자살 관념과 정서가 유통되는 종교적 환경에 주목할 필요가 있다. 왜냐하면 일반 신자는 교리나 신학에의해 완벽하게 정의된 자살 관념을 수동적이고 온전하게 수용해서 자신의 것으로 삼지않기 때문이다. 오히려 일반 신자는 종교적 환경에서 떠도는 자살과 관련된 여러 관념의 조각들을 '자신의 삶의 맥락' 속에서 모으고 미완의 형태로 자살 관념을 지니는 경향을 보인다. 그러한 자살 관념의 불안정하고 미완결적인 특성은 자살에 의한 상실의 경험을 겪을 때 확연하게 드러난다. 종교적 믿음을 지닌 자살생존자의 경우에는 교리나 신학에 의해 제시되는 자살의 공식적 규정에 저항하거나 또는 자기의 맥락 속에서 자살 관념을 이해하고자 노력한다. 자살과 관련한 언어적 표현과 의례적 행위를 놓고 볼 때 공적인 영역과 사적인 영역에서 관심의 초점이 다르게 놓여 있음이 발견된다. 가톨릭교회의 경우, 공적 영역에서 가톨릭교회는 한국 사회의 높은 자살률을 고려해서 자살과 자살자에 대한 과거의 부정적인 태도에서 점차 관용적인 태도를 취하지만, 그러한 관용은 자살을 대죄로 규정하는 교리적 윤리적 판단을 넘어서지는 않는다. 이에비해 사적 영역에서 나타나는 신자의 언술과 몸짓에는 간절함, 안타까움, 근심, 불안, 고통 등의 감정이 담겨 있다. 이러한 감정의 언어와 몸짓은 종교적 환경에서 자살자를 위한 종교적 장치를 향해 뻗어가면서 자살의 종교적 회로를 가톨릭교회 내에서 활성화시키고 있다. 개신교의 경우, 한국 개신교에서는 교파주의 및 개교회주의의 제도적 특징과 ${\ll}$바이블${\gg}$에 치중된 해석 기반이 사적 영역에서의 자살의 언어적 표현과 의례 행위에 큰 영향을 주고 있음이 나타난다. 자살에 대한 종교적-윤리적 판단은 신학자나 목회자 개인의 해석에 따라서 상이하게 제시되며, 내면의 신앙과 구원의 확신을 강조하는 개신교의 정서에서 자살 생존자가 감당해야할 복잡한 감정과 심리적 상처를 치유할 수 있는 의례 행위는 크게 활성화되지는 않은 것으로 나타난다.

해원상생 관점에서의 북한인권문제 고찰 (A Study on Human Rights in North Korea in terms of Haewon-sangsaeng)

  • 김영진
    • 대순사상논총
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    • 제43집
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    • pp.67-102
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    • 2022
  • 이 연구의 목적은 대순진리회 해원상생에 내포된 인권 요소를 중심으로 북한헌법의 자체적 인권과 북한 주민의 인권 실상에 대해 고찰하는 것이다. 해원상생은 선천의 상극적 자연법에 지배된 인간의 원한을 해소하고 인간 서로서로 잘되게 해주는 의미를 가진 새로운 자연법이다. 해원상생의 자연법에는 인간 존엄의 가치인 생명권, 자유의사에 따라 결정하고 말하며 행동할 수 있는 자유권(신체의 자유, 양심의 자유, 종교의 자유, 언론의 자유, 출판의 자유), 사회적 환경에서 평등한 대우를 받을 권리인 평등권, 치료를 통해 최고 수준의 건강을 확보할 권리인 건강권이 내포되어 있다. 북한헌법에는 헌법의 근본원리인 천부적 인권을 보장하기 위한 제도적 장치로서의 성격이 없고, 독재자와 독재체제를 옹호하고 주체사상을 완성하기 위한 혁명 전사의 권리를 규정하고 있다. 생명권은 사회정치적 생명론에 따라 개인의 생명이 집단의 생명에 귀속되도록 명시되어 있다. 자유권은 집단주의 원칙에 따라 개인의 이익보다 집단의 이익을 더 우선시하도록 명시되어 있다. 평등권과 건강권은 계급적 차별을 명시하여 차별적 대우를 정당화시켰다. 북한 주민의 생명권은 북한형법과 형법부칙의 사형제도로 인해 보장받지 못하고 있다. 북한 정권은 공개처형을 통해 북한 주민이 인간으로서 존엄하게 죽을 수 있는 권리까지 박탈하고 있다. 북한 정권은 노동당의 지시로 적법절차가 이루어지게 하고, 종교를 미신 또는 아편으로 인식하며, 노동당이 언론과 출판물을 감시하게 하여 신체·종교·언론·출판의 자유를 보장하지 않는다. 북한 주민은 신분에 따라 분류되고, 가부장적 질서에 따라 전근대적 생활방식을 강요받으며, 평등권을 보장받지 못하고 있다. 또한 의료분야 가용성·접근성의 양극화와 무상치료제의 붕괴로 건강권을 보장받지 못하고 있다.

텍스트 마이닝을 이용한 감정 유발 요인 'Emotion Trigger'에 관한 연구 (A Study of 'Emotion Trigger' by Text Mining Techniques)

  • 안주영;배정환;한남기;송민
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.69-92
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    • 2015
  • 최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

CNN을 적용한 한국어 상품평 감성분석: 형태소 임베딩을 중심으로 (Sentiment Analysis of Korean Reviews Using CNN: Focusing on Morpheme Embedding)

  • 박현정;송민채;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.59-83
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    • 2018
  • 고객과 대중의 니즈를 파악하기 위한 감성분석의 중요성이 커지면서 최근 영어 텍스트를 대상으로 다양한 딥러닝 모델들이 소개되고 있다. 본 연구는 영어와 한국어의 언어적인 차이에 주목하여 딥러닝 모델을 한국어 상품평 텍스트의 감성분석에 적용할 때 부딪히게 되는 기본적인 이슈들에 대하여 실증적으로 살펴본다. 즉, 딥러닝 모델의 입력으로 사용되는 단어 벡터(word vector)를 형태소 수준에서 도출하고, 여러 형태소 벡터(morpheme vector) 도출 대안에 따라 감성분석의 정확도가 어떻게 달라지는지를 비정태적(non-static) CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 검증한다. 형태소 벡터 도출 대안은 CBOW(Continuous Bag-Of-Words)를 기본적으로 적용하고, 입력 데이터의 종류, 문장 분리와 맞춤법 및 띄어쓰기 교정, 품사 선택, 품사 태그 부착, 고려 형태소의 최소 빈도수 등과 같은 기준에 따라 달라진다. 형태소 벡터 도출 시, 문법 준수도가 낮더라도 감성분석 대상과 같은 도메인의 텍스트를 사용하고, 문장 분리 외에 맞춤법 및 띄어쓰기 전처리를 하며, 분석불능 범주를 포함한 모든 품사를 고려할 때 감성분석의 분류 정확도가 향상되는 결과를 얻었다. 동음이의어 비율이 높은 한국어 특성 때문에 고려한 품사 태그 부착 방안과 포함할 형태소에 대한 최소 빈도수 기준은 뚜렷한 영향이 없는 것으로 나타났다.