• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.423-428
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• 2017

인터넷과 스마트 기기의 사용량 증가로 인해 다양한 교육정보와 많은 양의 데이터가 생성되어 빠르게 확산되고 있다. 최근 이러닝 이용률이 증가하면서 발생하는 빅데이터를 활용하여 학습자들의 교육 성과와 교육 시스템의 효과성을 극대화 하는 것을 목표로 하는 교육 데이터 관련 연구 분야에 대한 관심이 높아지고 있으며 온라인에서 학습자들이 학습한 수많은 기록과 데이터들이 정보로 쌓이게 된다. 이에 본 논문에서는 이러닝 학습자들이 시스템에 남긴 수강 기록을 기반으로 학습자 현황에 대해 객관적으로 파악할 수 있도록 신경망 알고리즘인 Word2Vec을 적용하여 단어 간 유사도를 구하고 클러스터링 알고리즘을 이용하여 군집화 하였다. Word2vec을 이용하여 학습을 시키면 연관된 의미의 단어가 나타나게 되고 학습을 반복해 나가는 과정에서 점차 가까운 벡터를 지니게 된다. 또한 클러스터 알고리즘을 이용하여 명사, 동사, 형용사, 부사가 중심점에서 최소의 거리를 두고 같은 거리에 위치해 있음을 실험 검증하였다.

• 비교문화연구
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• 제38권
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• pp.433-459
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• 2015

This paper aims at a better understanding of the concept of korean separable syntactic atom, of which inner parts is separable in syntax, and at examining whether or not this concept can apply to derivatives, functional complex constructions, idiomatic expressions in korean. I defined a syntactic atom as a minimum unit which is drawn directly from lexicon and then is applied to syntactic rules. And I insist that so-called 'lexical island constraint' has some problems and that the syntactic rules can be applied to inner parts of syntactic atom, if the syntactic rules is irrelevant to new syntactic atom formation. The greater part of derivatives is non-separable syntactic atoms. But the likes of '반짝거리다', '죄송스럽다', '칭얼대다' are the separable syntactic atoms. The degree of separability of them is different in the insertion of korean particles or negative adverbs and the omission of root of sytactic atom. The derivatives of 'X-적', of which roots is regular nominal roots, permit the syntactic link between roots and the syntactic combination of the root and its argument. These kinds of derivatives is separable syntactic atoms. Also the derivatives of 'bracket paradox' and 'X-답-' derivatives is separable syntactic atoms. All functional complex constructions are not separable syntactic atoms. According to the degree of grammaticalization, inner parts of some are separable, some is non-separable. Separable functional complex constructions only permit the switching of endings or Josas but not application of other syntactic rules. All idiomatic expressions which are composed of two or more syntactic atoms are separable syntactic atoms. Some of them have so strong separability to allow the insertion of syntactic atom, adverb or adnominal modification and the noun in idiomatic expression to become the head of the relative clause. And some idiomatic expressions which have weak separability only permit interrogative's substitution or form change in fraction of idiomatic expressions.

• 비교문화연구
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• 제42권
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• pp.451-474
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• 2016

본고는 현대중국어 시간부사 '증경(曾經)'과 '이경(已經)'의 관련 통사구조와 이에 상응하는 한국어 통사구조에 대한 고찰을 통하여 관련 구조 의미소 '시상(時相)(tense and aspect)' 특징을 분석하였고 두 부사의 차이점을 찾아보았다. 아울러 중한 두 언어에서 이들이 나타내는 자질의 같은 점과 다른 점을 찾아냈고 이를 통하여 분석의 타당성(Descriptive adequacy)을 확보하고 나아가 설명적 타당성(Explanatory adequacy)으로 이끌어 내고자 하였다. '증경(曾經)'은 상 범주의 하위 범주인 '과거경험상', '성사상', '과거지속상' 등 자질을 갖고 있고 시제 범주의 하위 범주인 '과저시제' '과거경험상' 등 자질을 겸하고 있기도 하다. 한국어의 '_었(았)_', '_었었_', '_적이 있_'과 대응관계를 이루고 있다. '증경(曾經)'은 하나의 통사구조에서 상과 시제 두 가지 자질을 갖고 있다. '이경(已經)'은 '완료상'과 완료상의 하위 범주인 '과거경험상', 그리고 미완료상의 하위범주인 '과거지속상' 등 자질을 갖고 있고 시제 범주의 하위 범주인 '과거시제', '현재시제', '미래시제' 등 시제 자질도 갖고 있으며 '상태의 변화' 자질도 갖고 있다. 한국어의 '_었(았)_', '_고_', '_었었_', '곧' 등과 대응관계를 이루고 있다. '증경(曾經)'과 동태조사 '과(過)'를 비교하자면 '증경(曾經)'은 상 범주와 시제 범주를 겸하고 있다지만 '과(過)'는 그 수식 범위가 술어밖에 없기에 상적 특징만 갖고 있다. 그리고 심층구조에서 '증경(曾經)'은 술어의 앞에서 술어를 포함한 술어 뒤에 출현한 조사, 목적어, 보어 모두와 통어 관계를 갖고 있지만, '과(過)'는 그 앞의 술어만 수식한다. '이경(已經)'이 '진행상' 자질을 가진 부사 '재(在)'를 수식할 수 있지만, '증경(曾經)'은 불가능하다. 중국어와 한국어 두 언어는 이렇게 시간 표현에서 많은 차이를 보이고 있다. 중국어의 '과거경험상', '성사상', '과거지속상' 등 상 자질과 '과거시제' 자질을 갖고 있는 시간부사 '증경(曾經)', 그리고 '과거경험상', '과거지속상' 등 상 자질 그리고 '과거시제', '현재시제', '미래시제' 등 시제 자질을 갖고 있는 시간부사 '이경(已經)' 등이 한국어에서는 '완료상', '지속상' 자질과 '과거시제' 자질로 대응된다는 것을 알 수 있다. 그만큼 중국어와 한국어 두 언어의 시간 체계는 서로 많은 차이를 보이고 있다. 이는 한중 두 나라 사람들의 사유 방식의 차이와 문화적인 차이에서 비롯됐을 것으로 사료된다.

• 감성과학
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• 제12권4호
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• pp.433-442
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• 2009

요즈음 인터넷을 통해 물건을 구매하는 경향이 증가하고 있다. 또한 물건을 구매한 소비자는 리뷰, 댓글, 비평 또는 블로그 등의 형식으로 온라인에 그들의 사용 후기를 작성한다. 또한 작성된 사용 후기부터 많은 구매자들은 물건을 구매하기 전에 자신이 구입하고자 하는 물건에 대한 정보를 얻는다. 따라서 회사나 공공기관은 대중이 다른 사람의 의견에 관심을 기울인다는 점 때문에 대중의 의견을 수집하고 분석할 필요성에 직면하였다. 그러나 온라인상에 댓글이 너무 많고, 중복적이면서 짧은 경향이 있다. 이러한 환경 속에서 텍스트 문서의 감성을 인식하는 시스템의 필요성이 대두되었다. 텍스트로부터 작성자의 의견이나 주관적인 생각을 추출할 수 있게 영어에서는 단어에 속성이 주어진 GI와 LKB가 있으나 한글은 아직 속성이 주어진 사전이 존재하지 않는다. 이 논문에서는 한글 품사 중 4개의 품사(명사, 동사, 형용사, 부사)에 속성을 주었다. 그리고 학습 군을 만들어서 감성 단어의 패턴을 구성하고, 문장에서 단어 사이의 공기관계를 구성하여 학습 시켰다. 이 학습을 바탕으로, SO-PMI을 이용하여 문서를 긍정과 부정 2가지 극성을 분류하고, 4개의 품사(명사, 동사, 형용사, 부사)를 각각 조합하여 최상의 조건을 구하였다. 마지막으로 사용자 인터페이스를 통해 새로운 감성 표현, 구성형식, 단어 연관성을 반자동적으로 삽입하고 교정할 수 있는 시스템을 설계하였다.

• 인지과학
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• 제22권3호
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• pp.271-298
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• 2011

한국어의 어휘 의미 정보를 명확히 파악하기 위해서는 어휘 의미 체계를 구축해야 한다. 본 논문에서는 어휘 의미 체계 구축의 단계 중 하나인 용언의 의미 군집화를 연구하였다. 용언의 하위범주화 논항(주어 및 목적어)과 선택 제약정보, 부사의 결합정보를 이용한 이전의 연구와는 달리 의미태그가 부착된 사전 뜻풀이의 용언정보를 이용하여 용언의 의미 군집화를 시도하였고, 표제어와 뜻풀이 용언 사이 관계의 종개념과 유개념 관계를 이용하여 계층적 의미 군집화를 시도하였다. 그리고 특정 범주의 일반 샘플을 이용했던 특정 용언의 부류가 아닌, 사전에 존재하는 대부분의 용언들을 대상으로 연구를 진행하였다. 본 논문에서 다의어 수준에서 구분된 총 106,501개의 용언(85,754개의 동사와 20,747개의 형용사)을 대상으로 한국어 용언 의미계층 군집 2,748개를 생성하였다. 이 중 순환정의 군집은 130개가 나타났으며, 중간 계층의 서브군집으로 261개가 나타났다. 군집 내 계층의 최대 깊이는 16단계였다. 그리고 용언 의미 군집 평가를 위해 세종사태의미부류와 비교해 보았다. 그 결과 70.14%의 응집도를 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권3호
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• pp.245-251
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• 2020

영어의 분리부정사구문을 통시적 연구인 문법화의 관점에서 중세영어이후 출현 동기를 살펴보고 COHA, COCA와 같은 코퍼스에 기반하여 주로 미국영어에 나타나는 현재영어(PDE)의 분리부정사의 정당성을 논의하는 것이 연구의 목표이다. 중세영어 이전에는 비문법적이었던 부정사 첨사인 to와 원형동사 사이에 부사 등이 위치하는 [to + 부사 + 동사] 형태의 분리부정사가 어떻게 현재영어에서는 문법적 구문이 되었는지에 대한 출현 동기와 정당성을 살펴본다. 문법화와 코퍼스의 실증적 자료에 기초하여 분리부정사구문의 문법성을 입증하고 영어 분리부정사구문의 출현에 관한 통시적 분석인 문법화 과정을 그 증거로 제시한다. 분리부정사가 왜 만들어지는가의 질문에 대한 답으로 동사이동의 소멸이라는 통시적 문법화를 들 수 있다. 코퍼스 자료에 기초한 통사·화용적인 이유는 표현의 명확성 즉, 탈중의성을 위한 것이거나 분리자인 부사를 통해 인상적인 강조를 하기 위한 것이다. 결론적으로 부사가 to와 원형동사를 분리할 것인가 말 것인가의 문제는 더 이상 문법적 논의의 대상이 아니며 앞으로도 분리부정사의 형태는 자연스러운 문법적 구문으로 문맥상 필요한 경우 더욱 증가하는 추세를 보일 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.317-324
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• 2013

트위터 감성 분석은 트윗글의 감성을 긍정과 부정으로 분류하는 작업이다. 이 연구에서는 SentiWordNet(SWN) 감성 사전에 기반한 트윗글 감성 분석을 다룬다. SWN은 전체 영어 단어에 대해 단어의 의미별로 긍정, 부정의 감성 강도를 저장해 둔 감성 사전이다. 기존 SWN 기반 감성 분석 연구들은 문서에 출현하는 각 용어의 감성을 SWN으로부터 결정한 다음 이를 바탕으로 문서 전체의 감성을 결정하였는데, 그 방법들이 매우 다양하다. 예를 들어, 한 용어의 감성 결정 시 해당 용어의 SWN 내 의미별 긍정, 부정 감성 강도 차이들의 평균을 계산하거나 긍정과 부정 각각의 감성 강도 평균 혹은 최대값을 구하기도 하며, 문서 전체의 감성을 결정하는 경우에도 문서 내 용어들의 감성 값들에 대해 평균 혹은 최대값을 취하기도 하였다. 또한 SWN 내 형용사, 동사, 명사, 부사의 품사 집합 전체 혹은 특정 부분집합에 대해 위의 감성 결정 작업을 적용하기도 한다. 이처럼 기존 연구에서는 SWN 기반의 다양한 감성 자질 추출 절차가 시도되고 있으나 이들 자질 추출 기법 전반에 대한 성능 비교 연구는 찾기 힘들다. 이 연구에서는 SWN을 트위터 감성 분석에 활용하는 다양한 방법들을 일반화하는 절차들을 소개하고 각 방법들의 성능 비교 및 분석 결과를 제시한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제19권4호
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• pp.1-19
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• 2014

빅데이터 내에 존재하는 감정 정보를 추출하여 사용자들이 특정 대상에 대하여 갖고 있는 인식이 어떠한지를 파악하고자 하는 노력이 활발히 이루어지고 있다. 상품, 영화, 그리고 사회적 이슈 등에 대한 문장을 분석하여 사람들이 해당 주제에 어떠한 견해를 가지고 있는지를 분석하고 측정하여 구체적인 선호도를 알아내는 것이다. 문장에서 드러나는 감정 정도를 얻기 위해서는 감정어휘의 목록과 정도값을 제시할 수 있는 감정어휘사전이 필요하므로 본 연구에서는 감정어휘를 발견하는 방법과 이들의 정도값을 결정하는 문제를 다룬다. 기본적인 방법은 기초 감정어휘의 목록 수집과 이들의 정도값은 선행연구 결과와 직접 설문 방식을 이용하고, 확장된 목록의 수집과 정도값은 사전의 표제어 설명부(glosses)를 이용해 추론하는 것이다. 그 결과 발견된 감정어휘는 전형성을 띠고 있는 기본형 감정어휘, 기본형 감정어휘의 gloss에 사용된 확장형 1단계 1층위 감정어휘, 비 감정어휘 중 gloss에 기본형 또는 확장형 감정어휘를 가지고 있는 확장형 2단계 1층위 감정어휘, gloss의 gloss에 기본형 또는 확장형 감정어휘가 사용된 확장형 2단계 2층위 감정어휘의 네 종류로 나뉜다. 그리고 확장형 감정어휘의 정도값은 기본형 감정어휘의 정도값을 기초로 문형의 가중치와 강조승수를 적용하여 얻었다. 실험 결과 AND, OR 문형은 내포된 어휘의 감정 정도값을 평균내는 가중치를, Multiply 문형은 정도 부사어의 종류에 따라 1.2~1.5의 가중치를 갖는 것으로 파악되었다. 또한 NOT 문형은 사용된 어휘의 감정 정도를 일정 정도로 낮추어 역전시키는 것으로 추정된다. 또한 확장형 어휘에 적용되는 강조승수는 1층위에서 2, 2층위에서 3을 갖는 것으로 예상된다.

• 비교문화연구
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• 제47권
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• pp.217-240
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• 2017

본고는 피동 표현에서의 한국어 행위주 표지 '-에게(한테)', '-에, -로'와 중국어 피동 표지 '피(被)[$b{\grave{e}}i$]/양(?)[$r{\grave{a}}ng$]/규(叫)[$ji{\grave{a}}o$]/급(?)[$g{\check{e}}i$]'를 연구 대상으로 삼아 그 분포양상 및 특징을 살피고 이들 형태를 비교 대조를 통하여 그 대응 관계를 면밀히 고찰해 보고자 하였다. 대조 분석 시 두 언어의 유형적 특징, 피동 표현에서의 행위주, 피동주에 대한 선택 제약, 그리고 '받다'류 피동 표현에서 행위주(피동) 표지의 사용 제약과 같은 3가지 측면에 중점을 두었다. 본 대조 분석을 통해 확인한바, 한 중 피동 표현에서 한국어 행위주 표지 '-에게(한테)', '-에, -로'와 중국어 피동 표지 '피(被)/양(?)/규(叫)/급(?)'는 각각 행위주와 결합하여 부사어 역할을 하고 있는 공통점에도 불구하고 용법에 있어 차이점을 보였다. 먼저 두 언어 유형적 특징에 따라 피동 표현에서 행위주와의 결합 방식이 각각 달리 나타남을 확인하였다. 그리고 한국어 행위주 표지는 오로지 조사 역할을 하여 '행위주 유정성 유무'에 대한 제약만 받는 반면, 중국어 피동 표지 '피(被)/양(?)/규(叫)/급(?)'는 각각 문법화 정도에 따라 행위주 유무뿐만 아니라 피동주 유정성 유무 그리고 문장에 나타나는 어휘의 의미에 따른 제약 등을 보인다. 특히 한국어 '받다'류 피동 표현에서 한국어의 행위주 표지 '에게(한테), -에, -로'는 그대로 사용되지만 대응하는 중국어에서는 피동 표지 사용에 여러 제약이 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.97-113
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• 2016

인터넷상의 데이터가 급속하게 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 목적에 맞게 적절히 활용하는 빅데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 기존의 정형 데이터분석이 가진 한계점을 보완하는 방법으로 비정형 데이터 분석 분야 중 하나인 텍스트마이닝 기법에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 특히 텍스트를 기반으로 문장의 긍정, 부정을 판별하고 분류하는 감성분석과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선 상에서, 본 연구는 감성분석에 사용되는 감성사전을 데이터의 특성에 맞게 적절하게 변형하여 구축하는 방법을 시도하였다. 데이터가 속한 영역의 특성을 고려하지 않은 기존의 범용 감성사전을 감성분석에 사용할 경우, 해당 영역에서 쓰이는 단어 또는 감정 표현을 반영하지 못하므로 감성분석의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 감성분석에 있어서 영역 맞춤형 감성사전의 사용 시 데이터 영역의 특성을 정확하게 반영해 분석의 정확성을 높여줄 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 선정하였으며, 대표적 영화정보 사이트 IMDb에서 발생된 약 2년간의 영화리뷰 데이터를 수집 분석하였다. 분석에 앞서 영화 장르별 사용되는 단어의 의미가 각각 다를 것을 고려하여 영화를 '액션', '애니메이션', '코메디', '드라마', '공포', '과학공상' 6개 장르로 분류했다. 맞춤형 감성사전 구축을 위한 핵심 기법으로 SO-PMI(Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information)를 활용하였으며, 어휘 간 극성이 뚜렷하게 구분되는 형용사에 한정하여 연구를 진행했다. 분석결과 맞춤형사전을 활용한 감성분석 예측정확도는 영화 장르별로 상이했다. '애니메이션'을 제외한 5개 장르에서 기존의 범용 감성사전대비 맞춤형 감성사전의 예측정확도가 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 보였다. 본 연구에서는 데이터 영역의 특성에 맞는 맞춤형 사전 구축을 통한 감성분석의 예측의 성능 향상을 확인하였다. 향후 감성사전 구축 시 동사, 부사 등 다양한 품사의 어휘를 추가하여 감성분석 예측정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.