• 한국어학
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• 제74권
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• pp.169-197
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• 2017

The purpose of this paper is to seek the development direction of the studies on improving of broadcasting language, by examining the fruits and the limitations of existing research. Firstly, this paper makes sure that the study on improving of broadcasting language is one of the subtypes of study on broadcasting language. Then the current state of the studies on improving of broadcasting language is analyzed by genre, problem, and assessment standard. According to this analysis, existing research is concentrated too much in certain genres such as current affairs and news, but also in certain problems such as accuracy or publicness infractions. Finally, this paper concludes by suggesting three development directions of the future studies on improving of broadcasting language as follows: (1) Accuracy or publicness related problems need no more studies on themselves but continuous and systematic monitoring and institutional device. (2) We need more interest and research on language used in certain genres such as TV home shopping and commercial break. (3) Fairness or soundness related problems need more studies on themselves, because the judgement or assessment standard of these problems is not only difficult to find out, but also in need of viewer and listener awareness investigation and social agreement procedure.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3311-3317
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• 2010

본 연구는 장기간의 남북한 분단으로 인한 언어적 이질성의 정도를 가늠해보기 위하여 남북한 방송언어 비교하였다. 연구의 주목적은 남북한 언어 간 차이에 대한 데이터가 부족한 상황에서 언어사용 실태에 대한 토대 데이터를 제공하는 것이었다. 남북한의 주요 방송사 뉴스 동영상에서 추출한 텍스트를 대상으로 국어분석프로그램KLIWC (Korean Linguistic Inquiry and Word Count)으로 분석하였다. 분석 결과, 북한 방송언어는 KLIWC의 각 차원에서 남한 언어와 유의미한 차이를 나타냈으며, 특히 정서적 단어, 인지적 단어, 사회적 단어 등에서 유의미한 차이가 발견되었다. 또한 북한 방송에서는 인칭대명사나 품사와 같은 언어학적 기능어에 있어서도 남한방송보다 사용빈도가 높았다. 이러한 차이에 대한 예비적인 심리학적 해석을 논의하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.45-50
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• 2020

A Language model with neural networks commonly trained with likelihood loss. Such that the model can learn the sequence of human text. State-of-the-art results achieved in various language generation tasks, e.g., text summarization, dialogue response generation, and text generation, by utilizing the language model's next token output probabilities. Monotonous and boring outputs are a well-known problem of this model, yet only a few solutions proposed to address this problem. Several decoding techniques proposed to suppress repetitive tokens. Unlikelihood training approached this problem by penalizing candidate tokens probabilities if the tokens already seen in previous steps. While the method successfully showed a less repetitive generated token, the method has a large memory consumption because of the training need a big vocabulary size. We effectively reduced memory footprint by encoding words as sequences of subword units. Finally, we report competitive results with token level unlikelihood training in several automatic evaluations compared to the previous work.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권4호
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• pp.189-197
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• 2022

Today, we are exposed to various text-based media such as newspapers, Internet articles, and SNS, and the amount of text data we encounter has increased exponentially due to the recent availability of Internet access using mobile devices such as smartphones. Collecting useful information from a lot of text information is called text analysis, and in order to extract information, it is performed using technologies such as Natural Language Processing (NLP) for processing natural language with the recent development of artificial intelligence. For this purpose, a morpheme analyzer based on everyday language has been disclosed and is being used. Pre-learning language models, which can acquire natural language knowledge through unsupervised learning based on large numbers of corpus, are a very common factor in natural language processing recently, but conventional morpheme analysts are limited in their use in specialized fields. In this paper, as a preliminary work to develop a natural language analysis language model specialized in the railway field, the procedure for construction a corpus specialized in the railway field is presented.

• 방송공학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.237-248
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• 2013

하이브리드 방송(Hybrid Broadcasting) 환경은 다수의 전송경로를 통한 방송 통신 융합 환경이다. 이러한 하이브리드 방송 환경은 기존 방송망의 대역폭 제한으로 소수의 미디어만을 전달하던 것과 달리, 타 통신 전송망을 동시에 활용함으로써 다수의 미디어를 전달할 수 있다. 현재, 스마트TV를 필두로 방송망과 IP망을 결합한 하이브리드 방송 환경이 조성되어 다양한 서비스가 나타나고 있으며, 스마트폰 및 태블릿PC와 같은 타 스마트기기에서 또한 머지않아 하이브리드 방송 환경을 통한 서비스가 나타날 것으로 전망된다. 이렇게 다수의 미디어를 동시에 소비할 수 있는 하이브리드 방송 환경을 효과적으로 활용하는 방법의 하나는 장면구성을 이용하는 것이다. 장면구성은 미디어가 소비되는 시간과 화면상의 공간을 특정함으로써 다수의 미디어를 복합적으로 소비하는 방법이다. 이에 본 논문에서는 하이브리드 방송 환경에 적합하고, 스마트기기에 쉽게 적용될 수 있도록 HTML5를 기반으로 한 장면구성 기술을 제안한다. 하지만 HTML5의 스크립트 언어 및 스타일 언어를 활용한 미디어의 공간구성 및 시간구성은 처리의 복잡성을 높이고, 사용 가능한 단말기의 제한을 줄 수 있다. 또한, 하나의 HTML5 문서는 하나의 장면만 표현할 수 있다. 따라서 제안하는 장면구성 기술은 마크업 언어를 통해 미디어의 공간구성 및 시간구성과 다수 장면을 표현할 수 있도록 HTML5를 확장한다. 더불어 하이브리드 방송환경에 적용을 위한 확장을 포함한다. 이를 위해 HTML5 기술 및 제안하는 장면구성 기술을 소개하고, 구현 및 실험을 통해 본 제안을 검증한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권1호
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• pp.100-106
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• 2021

Over the past few decades, natural language processing research has not made much. However, the widespread use of deep learning and neural networks attracted attention for the application of neural networks in natural language processing. Sentiment analysis is one of the challenges of natural language processing. Emotions are things that a person thinks and feels. Therefore, sentiment analysis should be able to analyze the person's attitude, opinions, and inclinations in text or actual text. In the case of emotion analysis, it is a priority to simply classify two emotions: positive and negative. In this paper we propose the deep learning based sentimental analysis system according to various optimizer that is SGD, ADAM and RMSProp. Through experimental result RMSprop optimizer shows the best performance compared to others on IMDB data set. Future work is to find more best hyper parameter for sentimental analysis system.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.273-281
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• 2016

본 논문에서는 인터넷 매체 언어상에서 나타나고 있는 국어 파괴 현상의 고찰을 고찰하여, 이에 대한 기술적 개선 방법으로서 표준어 자동 번역 기술을 제안한다. 실생활 속에서 국어 파괴 현상과 관련된 경험 및 피해 사례들을 설문 조사 및 FGI(Focussed Group Interview)를 통하여 수집 및 분석한 결과를 제시하고, 분석결과 자료 기반으로, '국어 파괴도(degree of Korean destruction)'의 지표를 정의하였다. 국어 파괴도는 표준어 자동 번역 기술이 갖고 있는 번역 오류가 가진 한계를 최소화하여, 표준어 자동 번역 기술의 효율성을 최대로 활용하기 위한 척도로서 활용될 수 있음을 인터넷 매체 문장 2,480 개의 분석을 통하여 제시하였다. 본 논문에서 제안된 국어 파괴도 측정 및 표준어 자동 번역 기술은 Java 언어를 사용하여 REST API 형태로 구현하였으며, 웹브라우저상에서 동작을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.27-34
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• 2018

Personal media centered on blogs, Twitter, and Facebook has opened up a personal broadcasting area while meeting platforms such as YouTube and Africa TV. Due to the many advantages and disadvantages of personal broadcasting, a study on it was necessary and statistical survey was conducted. The study conducted opinion survey of 118 university students on personal broadcasting. As a result, we are getting news using smartphones and mainly watching videos through YouTube, and watching videos type in the order of games, music videos and sports. Satisfaction rate of video was 72.4%, 80.2% of survey did not use paid services, experiences about personal broadcasting was 96.6% and 90.5% of survey the prospect of person broadcasting of the opinion that "it will be expanded". The first thing we want to be improved in personal broadcasting is the prevention of abusive language and hate speech. Second, we were reluctant to sensational content. Third, the survey results are the improvement of excessive advertising.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권1호
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• pp.120-125
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• 2023

According to whether language symbols are used to solve puzzles, puzzle games can be roughly divided into puzzle games with language symbols and puzzle games without language symbols. Puzzles games with language symbols can be subdivided into dialogue puzzles games and word puzzles games. These different puzzle-solving methods have different characteristics and have different effects on the empathy in the game. In horizontal scrolling games, due to the characteristics of the third-person perspective of horizontal scrolling games, there is always a 'fourth wall' between the player and the controlled character, making it difficult for players to gain a empathy when playing such games .Especially when there is a dialogue between a player-controlled character and an NPC, the sense of distance between the player and the character will be further amplified. As one of the most common game types in side-scrolling games, side-scrolling puzzle games can be divided into language symbols-based puzzle game and non-language symbols-based puzzle game according to whether language symbols are used to solve puzzles, and then promote the development of the game plot. We combine the characteristics of horizontal scrolling games, and analyze the influence of language symbols on empathy in puzzle-solving games by summarizing the game characteristics of two different puzzle-solving methods. The results show that in horizontal scrolling puzzle games, solving puzzles without using language symbols can better expand the player's sense of plot substitution.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.11-17
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• 2011

본 논문은 개체 관계 모델을 기반으로 하는 논리적 데이터베이스 설계도구인 ER_Modeler 개발에 관한 연구이다. ER_Modeler는 윈도우 상에서 개체 관계 다이어그램(Entity-Relationship Diagram: ERD)을 작성할 수 있는 그래픽 편집도구 기능과 생성된 ERD 정보로부터 논리적 데이터베이스 테이블을 정의하기 위해 데이터 정의어(Data Definition Language: DDL)를 자동 생성하는 기능을 제공한다. 또한 상업적으로 가장 많이 사용되고 있는 Erwin 제품과의 호환성을 제공하기 위해 XML을 이용하여 ERwin과의 Export/Import 기능도 제공해준다.