언어 네트워크 분석 방법을 활용한 학술논문의 내용분석

이수상 한국정보관리학회 2014 정보관리학회지 Vol.31 No.4

The purpose of this study is to perform content analysis of research articles using the language network analysis method in Korea and catch the basic point of the language network analysis method. Six analytical categories are used for content analysis: types of language text, methods of keyword selection, methods of forming co-occurrence relation, methods of constructing network, network analytic tools and indexes. From the results of content analysis, this study found out various features as follows. The major types of language text are research articles and interview texts. The keywords were selected from words which are extracted from text content. To form co-occurrence relation between keywords, there use the co-occurrence count. The constructed networks are multiple-type networks rather than single-type ones. The network analytic tools such as NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek are used. The major analytic indexes are including density, centralities, sub-networks, etc. These features can be used to form the basis of the language network analysis method. 본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.

언어네트워크 분석 방법을 통한 ‘예술심리치료연구’ 연구동향 분석

오승진,권충훈 한국예술심리치료학회 2018 예술심리치료연구 Vol.14 No.3

본 연구는 ‘예술심리치료연구’ 학술지에 게재된 논문을 분석하여 예술치료 분야의 연구동향을 살펴보고, 이를 바탕으로 향후 연구 방향을 모색하는데 연구의 목적이 있다. 연구대상은 2012년부터 2017년까지 예술심리치료연구지에 수록된 275편의 논문을 분석하였다. 연구방법으로는 언어네트워크 분석방법을 사용하였으며 주요 핵심어 추출은 게재된 연구제목의 주요 핵심어를 추출하기 위해 박한우와 Loet Leydesdorff(2004)가 개발 보급한 한국어 텍스트분석 소프트웨어인 KrKwic(Korean Key Words in Context) 프로그램을 사용하였다. 주요 핵심어의 언어네트워크 분석 프로그램은 Analytic Technology사의 UCINET6 프로그램(ver. 6.645)과 NetDraw 프로그램(ver. 2.161)이다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 주요 핵심어 추출 결과는 미술치료프로그램(64), 집단(59), 청소년(31), 아동(30), 음악치료프로그램(24), 자아존중감(23), 예술치료프로그램(21), 통합(21), 미술치료(19), 우울(18) 순으로 상위 출현빈도로 분석되었다. 둘째, 주요 핵심어들간의 언어네트워크의 밀도는 0.464이며, 주요 핵심어 평균 연결정도는 22.720개 정도로 나타났다. 밀도가 높은 네트워크에서는 핵심어 간의 연결이 활성화되어 있으며, 매우 다양한 주제들이 다루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 주요 핵심어의 언어네트워크의 특성 분석 및 제시를 위해, 3종의 중심성(연결정도, 근접, 매개 중심성)값을 확인하고, 그 결과를 언어네트워크 지도로 제시하였다. 본 연구는 ‘예술심리치료연구’지에 수록된 논문제목 언어네트워크 분석을 통해, 예술심리치료 분야의 연구동향을 확인하고 향후 예술심리치료 분야 연구의 부족한 영역을 탐색할 수 있었다. The purpose of this study is to investigate research trends in the field of art therapy by analyzing the papers published in the Journal of Arts Psychotherapy Research. The subjects of the study were 275 articles in the Arts Psychotherapy Research from 2012 to 2017(recently 6 years). In order to extract the key words in the title of the study, KrKwic(Korean Key Words in Context), Korean text analysis software developed and distributed by Park, Han-woo and Loet Leydesdorff(2004) Program. The semantic network analysis program for major key words is the UCINET6 program and the NetDraw program. The results of the study are as follows. First, major key word extraction results were obtained from art therapy program(64), group (59), youth(31), children(30), music therapy program(24), self-esteem (23), inclusion(21), arts therapy(19), depression(18). Second, the density of semantic network among major key words is 0.464, and the average degree of major key words is about 22.720. In a dense network, the connections between the key words are activated and a wide variety of topics are covered. In order to analyze and present the characteristics of semantic networks of major key words, three kinds of centrality(degree, closeness, betweenness) were verified and the results were presented as a semantic network map. This study analyzed the research trends in the field of arts psychotherapy by analyzing ‘Journal of art psychotherapy research’, explored the lacking areas in the field of arts psychotherapy.

네트워크 분석 기반 언어 연구의 방법에 대하여

박선우 ( Park¸ Sun-woo ) 우리어문학회 2021 우리어문연구 Vol.71 No.-

본 연구에서는 관계형 데이터의 특성과 네트워크 분석 방법론을 바탕으로 언어 데이터를 분석한 연구 방법론을 소개함으로써 네트워크 분석 기반 언어 연구의 특징과 장단점을 논의하였다. 먼저 네트워크 분석의 대상이 되는 관계형 데이터의 특징을 알아보고, 네트워크 기반으로 이루어진 한국어 관련 연구들을 ‘1원 네트워크 분석, 2원 네크워크 분석’으로 구분하여 소개하였다. 1원 네트워크 분석의 사례로서는 소셜 미디어에서 지역어로 대화하는 사용자들 사이의 네트워크를 통하여 지역어의 기능을 분석한 연구와 텍스트 네트워크를 통한 토픽 모델링을 소개하였다. 덧붙여 단어 네트워크의 응집도를 통하여 중국어 고유명사의 한자음 표기와 원지음 표기의 레지스터(register) 차이를 분석한 연구도 소개하였다. 2원 네트워크 분석의 사례로서는 네트워크를 통하여 강조·정도 부사의 의미거리를 계량적으로 측정한 연구와 동일한 방언형이 관찰되는 지역들의 네트워크를 통하여 계층적으로 방언권을 구획하는 새로운 방언권 구획 분석방법을 소개하였다. 결론에서는 네트워크 분석을 통하여 기존의 연구에서는 발견하기 어려웠던 숨겨진 질서와 원리를 파악하고, 언어의 연구 지평을 확대할 수 있는 가능성에 대하여 논의하였다. The purpose of this study is to discuss the distinctive features, pros and cons of network analysis-based linguistic researches by introducing the preceding studies and research methodologies based on network analysis. I explained the properties of linguistic relational data and introduced researches about Korean language, based on 1-mode network analysis and 2-mode network analysis. As examples of 1-mode network analysis, I presented three researches. The first is about communication networks between users who communicate in Gyeongsang Korean, which is dialect of Southeastern regions in Korea, on social media. Secondly, I presented the analyses of topic modeling over a text network based on corpus data. Thirdly, I explained how to distinguish the linguistic registers between the Chinese pronunciation and Sino-Koean pronunciation of Chinese proper nouns through cohesion in the text and word networks. As examples of 2-mode network analysis, I presented two researches. The first is about examining the semantic diastance of emphasizing degree adverbs based on relationship between adverbs and predicates in Korean. Secondly I introduced a hierarchical clustering of Gyeongsang Korean by calculating the dialect-distances through the 2-mode network analysis. The conclusions discussed the possibility of identifying hidden trends and principles that were difficult to discover in existing studies through network analysis, and expanding the scope of language research and education. Finally I suggest to discover the hidden trends and principles through network analysis, and expand the horizons of linguistic researches.

‘특수교육교과교육연구’게재 논문들의 주요 핵심어와 그들 간의 관계성 탐색-언어네트워크 분석방법을 활용한-

권충훈 한국특수교육교과교육학회 2019 특수교육교과교육연구 Vol.12 No.4

The purpose of this study is to identify the key words of Articles published in 'Journal of Special Education for Curriculum and Instruction', a representative journal in the field of special education subject education in Korea, and to explore and present network relationships among them. The research method of this study was used ‘Semantic Network Analysis Methodology’, and the target of analysis was the title of a total of 194 articles published in the 'Journal of Special Education for Curriculum and Instruction'(2008~2018). The main analysis tools are Korean text analysis KrKwics program, Ucinet 6(ver.6.683) for language network analysis, and NetDraw(ver. 2.161) for visualization program. The results of this study were as follows: First, the top occurrence frequency (up to 40th) extracted from the language text analyzed was ‘intellectual disability’, ‘student’, ‘influence’, ‘analysis’, ‘special education’, ‘teacher’, ‘child’, ‘perception’, ‘special teacher’, and ‘students with disabilities’. Second, the overall language network values were identified for the language network analysis of keywords, and the two types of centrality(degree centrality, betweenness centrality) were extracted and presented on the network-map. The results of this study are expected to help Korean special education experts and field teachers in setting up research topics and directions when conducting special education curriculum and instruction related studies. 본 연구의 목적은 우리나라 특수교육 교과교육 분야의 대표적인 학술지인 ‘특수교육교과교육연구’(한국특수교육교과교육학회 전문 학술지)에 게재된 논문들의 주요 핵심어(키워드)를 확인하고 그들 간의 네트워크 관계성을 탐색하여 제시하는 것이다. 본 연구의 연구방법은 언어네트워크 분석 방법론을 주로 사용하였으며, 분석대상은 ‘특수교육교과교육연구’(2008년~2018년: 총11년 간) 학술지에 게재된 총 194편의 연구물의 제목으로 설정하였다. 본 연구의 주요 연구방법론은 언어네트워크 분석방법론이었다. 본 연구에서 사용한 주요 분석 프로그램(도구)은 한국어 텍스트 분석을 위한 KrKwics 프로그램, 언어네트워크 분석을 위한 Ucinet 6(ver. 6.683), 네트워크 시각화 제시를 위한 NetDraw(ver. 2.161) 등 이다. 본 연구의 연구결과는 첫째, 분석 대상 언어 텍스트에서 추출한 상위출현빈도(40위까지) 핵심어에는 지적장애, 학생, 영향, 분석, 특수교육, 교사, 아동, 인식, 특수교사, 장애학생 등 이었다. 둘째, 주요 핵심어들의 언어네트워크 분석을 위해 전체 언어네트워크 값을 확인하고, 2종의 중심성(연결정도 중심성, 매개중심성) 값을 추출하고 시각화하여 네트워크 지도로 제시하였다. 본 연구결과는 우리나라 특수교육 전문가, 현장 교사들에게 향후 특수교육 교과교육 관련 연구 진행할 때, 연구주제 및 방향성 설정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

비서학 논총 2000년대 8년간의 언어네트워크분석

문주영(Juyoung Moon) 한국비서학회 2018 비서·사무경영연구 Vol.27 No.1

본 연구에서는 언어 네트워크 분석 방법을 도입하여 자연언어로 된 비정형 데이터인 비서학논총논문 데이터를 분석하고 이를 통해 2003년부터 2010년까지의 비서학 연구동향을 파악해 보고자 하였다. 본 연구에서는 2000년대 8년간 『비서학 논총』에 수록된 연구를 언어 네트워크 분석 방법을 이용해 분석하였다. 이를 위해 2003년 12권 2호부터 2010년 19권 2호까지 수록된 총 113편 논문을 대상으로 국문초록을 추출하여 데이터를 구축하고 용어의 전처리 과정을 거쳐 총 1798개의 단어를 추출하였다. 이 중 빈출 상위 10%, 빈도수 20회를 기준으로 179개 단어들을 단어 집합으로 선정하고 코사인유사계수 행렬을 작성하여 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 네트워크 시각화는 단어클라우드와 단어네트워크를 구조화 하였으며 중심성 분석, 응집구조 분석을 통해 비서학 연구의 중심 주제와 하위 군집 구조를 밝혔다. 빈출 단어 분석을 통해 분석기간 가장 많이 출현한 단어는 ‘비서’이며 다음 ‘교육’, ‘조직’, ‘직무’에 관한 주제가 활발히 논의되었음을 알 수 있었다. 단어클라우드 분석을 통해, 해당기간 비서학자들은 ‘비서’, ‘교육’, ‘직무’, ‘조직’ 관련 비서학 논문을 썼지만 좀 더 심층적이고 내면적인 고민은 ‘여성’, ‘직장’, ‘미래’, ‘직업’, ‘현장’, ‘경쟁력’이었음을 알 수 있다. 중심성 분석을 통해 연결중심성이 높은 단어들은 ‘교육’, ‘영향’, ‘조직’, ‘비서’ 등으로 나타났으며 이 단어들이 비서학의 핵심단어로 여러 다른 단어들과 함께 쓰인 경우가 가장 높았음을 알 수 있었다. 응집성 분석 결과, 이시기 『비서학 논총』의 연구는 크게 전문대 비서과 학생들의 취업과 진로에 관한 주제[1], 비서의 역할, 역량, 자질 규명에 관한 주제[2], 전통적인 비서학 연구 주제인 조직만족, 조직몰입, 신뢰관계에 따른 영향을 보는 주제[3], 비서교육 및 교육 프로그램 관련 주제[4] 로 나타났다. The purpose of this study is to identify research trends and intellectual structre in the field of Secretarial Studies. For this purpose, a semantic network analysis was employed to analyze keywords in the abstracts of published articles in the Journal of Secretarial Studies from 2003 to 2010. This study employed NetMiner Program to conduct a semantic network analysis. A total 1,798 keywords were collected for past 8 years in the Journal of Secretarial Studies. Among them, 179 words were selected as keyword sets based on a appearance frequency. And then a semantic network analysis was conducted with similarity coefficient matrix of that keywords. The results of this study are as follows. First, ‘secretary’, ‘education’, ‘organization’ and ‘duty’ are among the most frequently used keywords in the abstracts during this period. Second, With regards to degree centrality ‘education’, ‘effect’, ‘organization’ and ‘secretary’ were among the highest. Third, the results of component and community analysis show 8 core subject areas. Finally, word cloud word netword were visualized.

언어 네트워크 분석을 활용한 독어학 연구 동향 분석 - 최근 25년간 발표된 독어학 관련 논문을 중심으로

권민재 한국독일언어문학회 2024 독일언어문학 Vol.- No.103

본 연구는 한국독어학회가 창립되어 학술지 독어학 제1집이 출간된 1999년부터 2023년 9월까지 독어학 관련 6개 학술지에 실린 2,329편의 독어학 관련 논문들에 대한 정량적 분석과 1,968편의 독문요약에서 추출한 명사를 중심으로 실행한 언어 네트워크 분석 결과이다. 분석 결과 최근 25년 동안 한국독어학 연구는 양적으로는 물론 질적으로도 주목할 만한 성과와 발전을 이루어 왔음을 확인할 수 있었다. 전체적으로 응용 분야와 언어구조에 관한 연구가 다수를 차지하고 있지만, 의사소통적 행위와 대조적 측면의 연구도 적지 않았다. 연간 게재 논문 수는 학계 연구자 수가 감소하면서 자연스럽게 감소하는 추세에 있지만, 연구 분야는 점차로 세분되고 인접 학문으로 확대되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 독어학 연구가 언어구조에 대한 순수 이론 분야를 넘어서 텍스트언어학, 사회언어학, 심리/인지언어학, 코퍼스언어학 등의 응용 분야로 확장되어 인접 학문과 긴밀하게 소통하는 역동적인 학문 분과로 발전되어 왔음을 의미한다. 언어 네트워크 분석은 독어학 연구가 어떠한 키워드를 중심으로 발전되어 왔는지를 확인할 수 있게 하였다. 5년 주기별로 통시적 분석을 시행했을 때 주기별로 주목받은 핵심 키워드들이 무엇인지를 확인할 수 있었다. 이어 LGL 대분류에서 언어구조, 의사소통 행위, 대조적 측면, 응용 분야 네 개 영역에서 중심성 지표가 높은 핵심 키워드를 살펴보았고, 중분류에서는 어휘의미론, 통사론, 텍스트언어학, 코퍼스언어학을 비교하여 각 영역에서 전형적인 키워드들이 무엇인지를 살펴보았다. Diese Arbeit untersucht die qualitative und quantitative Entwicklung der germanistischen Linguistik in Korea in den letzten 25 Jahren und die Schlüsselwörter, mit denen sie sich im Hinblick auf die sprachliche Netzwerkanalyse der deutschen Zusammenfassungen auszeichnet. Im Rahmen dieser Studie wurden insgesamt 2.329 Aufsätze aus sechs verschiedenen koreanischen Zeitschriften gesammelt, die sich mit Germanistik befassen. Durch die diachronische Analyse wurde festgestellt, dass die germanistische Linguistik in Korea sowohl quantitativ als auch qualitativ große Fortschritte gemacht hat. Ihre Forschungsthemen wurden kontinuierlich vertieft und erweitert. Statistisch gesehen dominierten die Untersuchungen zu Anwendungsbereichen und Sprachstrukturen, was 66.25% entsprach. Danach folgten die Untersuchungen in Bereichen des kommunikativen Handelns und der kontrastiven Aspekte, die sich auf 20% beliefen. In der Anfangsphase beschäftigte man sich häufig mit den Themen der Sprachstrukturen, aber in den letzten Jahren konzentrierte man sich mehr auf die Anwendungsbereiche. Aus 1.968 deutschen Zusammenfassungen wurde zuerst die Kookurrenz zwischen Schlüsselwörtern statistisch gemessen. Mithilfe einer sprachlichen Netzwerkanalyse wurden die Schlüsselwörter herausgefiltert und nach ihrer Zentralität im Netzwerk aufgelistet.

언어네트워크 분석방법을 활용한 국내 ‘예비교사 교육’ 연구동향 분석

김훈희 ( Hunhee Kim ),권충훈 ( Choonghoon Kwon ) 아시아문화학술원 2018 인문사회 21 Vol.9 No.4

본 연구의 목적은 ‘예비교사 교육’을 주제어로 2013년부터 2017년까지 한국연구재단 등재 학술지 및 등재 후보 학술지에 게재된 연구논문들을 언어네트워크 분석방법을 활용하여 연구동향을 분석하는 것이다. 연구대상은 5개년 동안 총 1,106 편의 연구논문 제목들이다. 연구방법은 연구제목의 중심 핵심어 추출을 위해 박한우와 Loet Leydesdorff(2004)가 개발한 한국어 텍스트 분석 소프트웨어인 KrKwic(Korean Key Words in Context) 프로그램을 사용하였다. 주요 핵심어의 언어네트워크 분석 프로그램은 Analytic Technology사의 UCINET6 프로그램(ver.6.645)과 NetDraw 프로그램(ver. 2.161)이다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 주요 핵심어 추출 결과는 예비유아교사(425), 예비교사(156), 예비초등교사(152), 경험(123), 교육실습(106)의 순으로 상위 출현빈도로 분석되었다. 둘째, 주요 핵심어들 간의 언어네트워크 밀도는 0.592이며, 핵심어 평균 연결정도는 23.1개 정도로 나타났다. 그리고 주요 핵심어의 언어네트워크 특성 분석을 위해 3종의 중심성(연결정도, 근접, 매개 중심성)값을 확인하고, 그 결과를 언어네트워크 지도로 제시하였다. 향후 ‘예비교사 교육’에 관한 연구동향을 학교급 별로 분석을 함으로써 교사교육 프로그램 구안에 기여를 하고자 한다. The purpose of this study is to investigate research trends in the field of preliminary teacher education by analyzing the papers published in KCI registered journals and journals for listing. The subjects of the study were 1,106 articles from 2013 to 2017 (recently 5 years). In order to extract the key words in the title of the study, KrKwic (Korean Key Words in Context), Korean text analysis software developed and distributed by Park, Han-woo and Loet Leydesdorff (2004) Program. The semantic network analysis program for major key words is the UCINET6 program (ver. 6.645) and the NetDraw program (ver.2.161). The results of the study are as follows. First, major key word extraction results were obtained from preliminary kindergarten teacher (425), preliminary (156), preliminary elementary teacher (152), experience (123), teaching practicum (106). Second, the density of semantic network among major key words is 0.592, and the average degree of major key words is about 23. In a dense network, the connections between the key words are activated and a wide variety of topics are covered. In order to analyze and present the characteristics of semantic networks of major key words, three kinds of centrality (degree, closeness, betweenness) were verified and the results were presented as a semantic network map. In the future, by analyzing research trends of preliminary teacher education based on education levels, this paper will contribute to design and develop teacher education program.

「한국언어문화학」의 연구 동향 - 네트워크 분석과 내용 분석의 활용 -

양길석,구민지 국제한국언어문화학회 2021 한국언어문화학 Vol.18 No.1

본 연구의 목적은 국제한국언어문화학회의 학술지에 실린 논문의 연구 경향을 분석하여 학회의 정체성을 공고히 하고 학회지가 나아가야 할 방향을 모색하는 데에 있다. 이를 위해 창간호부터 17-3호까지의 학술지에 게재된 440편의 논문을 대상으로 키워드 네트워크 분석법과 내용 분석법을 병행, 적용하여 연구 경향을 분석하였다. 네트워크 분석 결과 키워드 출현 빈도 측면에서는 ‘한국어교육, 문화 교육, 한국어, 언어문화, 한국어 교재’ 등의 빈도가 높은 것으로 나타났고, 이를 시기별로 구분했을 때 ‘한국어교육, 문화교육, 한국어, 요구분석, 한국어 교재’ 등은 시기와 구분 없이 출현 빈도가 높았으나 등재지 이후 시기에는 보다 한국어교육에 초점화된 키워드의 빈도가 높게 나타났다. 중심 구조 측면에서는 ‘한국어교육, 문화교육, 언어문화, 한국어 교재/한국어, 한국 문화/문화’ 등의 순으로 연결중심성 값이 높게 나타났고 이 키워드들은 전체 시기의 연구 경향을 대표한다고 볼 수 있다. 내용 분석 결과 전체적으로 한국어교육 관련 주제가 많은 것으로 나타났으며 시기별로 살펴보면 초창기 언어문화를 포함한 문화 자체를 주제로 한 연구가 꽤 많았으나 최근으로 올수록 언어 관련 연구와 교육 관련 연구의 비중이 점차 높아지는 것으로 나타났다. 연구방법 측면에서는 전반적으로는 질적연구 방법의 비중이 높고 시기별로 보면 최근으로 올수록 설문조사 연구 및 양적 연구방법의 비중이 증가하는 경향을 보였다. The purpose of this study is to analyze the identity of the society by analyzing the research trends of papers published in the journals of ‘the International Network Korean Language and Culture’, and to seek the direction the journal should proceed. To this end, the research trend was analyzed by applying the keyword network analysis method and the content analysis method in parallel for 440 papers published in the journals published in the first issue through 17-3. As a result of network analysis, in terms of the frequency of occurrence of keywords, the frequency of ‘Korean language education, culture education, Korean language, language culture, Korean language textbooks’ was found to be high. When categorized by period, ‘Korean language education, cultural education, Korean language, Needs analysis, and Korean textbooks’ appeared in a high frequency regardless of the period, but the frequency of keywords focused on Korean language education was higher than in the period after registration. In terms of the central structure, the value of connection center was high in the order of ‘Korean education, cultural education, language culture, Korean textbooks/Korean, and Korean culture/culture’, and these keywords can be considered to represent the research trend of the entire period. As a result of the content analysis, it was found that there were many topics related to Korean language education. Looking at each period, there were quite a lot of studies on the subject of culture itself, including language culture in the early days. In terms of research methods, overall, the proportion of qualitative research methods is high, and the proportion of survey research and quantitative research methods tends to increase as they become more recent.

유아 언어학습에 대한 하이퍼망 메모리 기반 모델

이지훈(Ji-Hoon Lee),이은석(Eun Seok Lee),장병탁(Byoung-Tak Zhang) 한국정보과학회 2009 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.15 No.12

유아들의 언어습득에 있어서 중요한 점 하나는 학습자에 대한 언어환경의 노출이다. 유아가 접하는 언어환경은 부모와 같은 인간뿐만 아니라 각종 미디어와 같은 인공적 환경도 포함되며, 유아는 이러한 방대한 언어환경을 탐색하면서 언어를 학습한다. 본 연구는 대용량의 언어 데이터 노출이 영향을 미치는 유아언어학습을 유연하고 적절하게 모사하는 인지적 기제에 따른 기계학습 방식을 제안한다. 유아의 초기 언어학습은 문장수준의 학습과 생성 같은 행동들이 수반되는데, 이는 언어 코퍼스에 대한 노출만으로 모사가 가능하다. 모사의 핵심은 언어 하이퍼망 구조를 가진 기억기반 학습모델이다. 언어 하이퍼망은 언어구성 요소들 간의 상위차원 관계 표상을 가능케 함으로써 새로운 데이터 스트림에 대해 유사구조의 적용과 이용을 도모하여 발달적이고 점진적인 학습을 모사한다. 본 연구에서는 11 개의 유아용 비디오로부터 추출한 문장 32744개를 언어 하이퍼망을 통한 점진적 학습을 수행하여 문장을 생성해 유아의 점진적, 발달적 학습을 모사하였다. One of the critical themes in the language acquisition is its exposure to linguistic environments. Linguistic environments, which interact with infants, include not only human beings such as its parents but also artificially crafted linguistic media as their functioning elements. An infant learns a language by exploring these extensive language environments around it. Based on such large linguistic data exposure, we propose a machine learning based method on the cognitive mechanism that simulate flexibly and appropriately infant’s language learning. The infant’s initial stage of language learning comes with sentence learning and creation, which can be simulated by exposing it to a language corpus. The core of the simulation is a memory-based learning model which has language hypernetwork structure. The language hypernetwork simulates developmental and progressive language learning using the structure of new data stream through making it representing of high level connection between language components possible. In this paper, we simulates an infant’s gradual and developmental learning progress by training language hypernetwork gradually using 32,744 sentences extracted from video scripts of commercial animation movies for children.

언어네트워크분석을 활용한 대학부설 과학영재교육원 교육프로그램의 학습목표 특성 분석

박경진,류춘렬,최진수 韓國英才學會 2017 영재교육연구 Vol.27 No.1

이 연구는 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램에 제시된 학습목표를 Bloom의 신교육목표 분류체계와 언어네트워크분석 방법을 통해 분석하고 결과를 비교함으로써 학습목표를 분석할 때 언어네트워크분석 방법의 적용 가능성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 27개 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램 중 과학 분야 169개 주제에 제시된 702개의 학습목표를 분석대상으로 선정하여 Bloom의 신교육목표 분류체계에 따라 분류하고 코딩한 후 각 학습목표 사이의 구조적 특성을 알아보기 위해 언어네트워크분석을 사용하였다. 분석 결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 주제 별로 사용된 학습목표의 특성을 살펴본 결과 초등은 약 3개, 중등은 약 6개의 서로 다른 범주의 학습목표가 사용되고 있었다. 둘째, 연구방법과 학교 급에 관계없이 지식차원의 사실적 지식, 개념적 지식과 인지과정 차원의 ‘기억하다’, ‘이해하다’, ‘창안하다’의 비중이 높게 나타났다. 셋째, 단순 통계 분석 결과로는 확인할 수 없지만 언어네트워크분석 방법을 통한 가중치에 근거하여 살펴본 결과 초등 단계는 과학적 사실에 대한 학습을 통해 실제 실험과정에 적용해 보는 활동을 강조한 반면, 중등 단계는 이보다는 과학적 사실, 개념 자체를 이해하는 것을 더욱 강조하고 있었다. 이와 같은 결과로 볼 때 기존 단순 통계적 연구를 통해 분석한 것에 비해 보다 다양한 학습목표의 특성을 해석할 수 있는 것으로 보아 언어네트워크분석 방법이 학습목표를 분석하는데 적용 가능성이 높은 것으로 판단된다. The purpose of this study is to analyze the learning objectives characteristics of educational programs of centers for the university affiliated science-gifted education using semantic network analysis, we examined the applicability of semantic network analysis in analyzing learning objectives by comparing the results of analysis with Bloom’s revised taxonomy. For this purpose, 702 learning objectives presented in 169 science subjects were selected as subjects to be analyzed. After classifying and coding the learning objectives according to Bloom’s revised taxonomy, we conducted a semantic network analysis to investigate the relationship between learning objectives. The results of the analysis are as follows. First, we looked at the number of learning objectives used for each subject, and about 3 elementary school levels and about 6 middle school levels were used. Second, the knowledge dimension such as ‘factual and conceptual knowledge’ and cognitive process dimension such as ‘remember’, ‘understand’, and ‘create’ was high regardless of the research method and school level. Third, the results of analysis based on the weighting through the semantic network analysis method, the elementary school level emphasize activities th be applied to the actual experimental process through learning about scientific facts, while the middle school level emphasize the understanding of scientific facts and concepts themselves. As a result, it can be seen that the semantic network analysis can analyze characteristics of various learning objectives rather than the conventional simple statistical analysis.