본문 바로가기 주메뉴 바로가기
22대 대한민국 국회 국회정보길라잡이 국회의원검색
회원가입 로그인
HOME

정보검색

소장정보 검색

국회도서관 홈으로 정보검색 소장정보 검색
결과 내 검색 동의어 포함
결과 내 검색 동의어 포함

-

초록보기

본 논문은 빅데이터 분석 기술을 재중 동포 서신 빅데이터에 적용하여 인공지능 기반의 인문학 연구를 위한 새로운 방법을 제시하였다. 연구에 사용된 서신 빅데이터는 1974년도에서 2008년도까지 진행된 KBS 한민족 방송 가족 찾기 프로그램으로 발송된 재중 동포 서신 약 8만 여 통이다. 서신의 주 내용은 고향에 있는 가족을 찾는 내용이지만, 본 연구에서 초점을 둔 것은 중국과의 공식 수교가 단절되었던 시기에 재중 동포의 삶과 문화를 서신으로부터 찾아내는 것이다. 이를 위해 8만 여통의 서신을 데이터베이스로 구축하여 운영하고 있으며, 감성 분석, 딥러닝, 그리고 설명가능 인공지능 기술을 적용하여 서신 내용을 분석하였다. 감성 분석은 서신에 등장한 형용사만 추출하여 긍정 형용사와 부정 형용사로 나눈 다음, 텍스트의 내용이 긍정적인 내용인지 부정적인 내용인지 판별한다. 긍정 및 부정 형용사를 점수화하기 위해서 공개된 한국어 감성사전에 본 서신에서 사용된 형용사들을 추가하여 처리하였고, 정규화하여 점수를 산출하였다. 한국, 중국, 그리고 일본을 언급한 서신 내용에 대해 감성 분석을 시기별로 분석한 결과 한국에 대한 긍정 점수가 가장 높고 지속적으로 증가함을 알 수 있었다. 부정 점수의 경우는 일본이 초기에는 가장 높았으나 후반부로 갈수록 급격히 하락하였으며, 이는 한중 수교 이후 재중 동포의 관심이 한국으로 집중되었기 때문이라고 할 수 있다. 서신의 내용을 분석하기 위해서 딥러닝을 적용하여 서신을 주제별로 학습시키고 자동 분류를 하도록 하였으며, 설명가능 인공지능 기술인 로컬 대리 분석을 적용하여 주제를 분류하는데 중요한 역할을 한 주요 단어들을 제시하였다. 정치 분야에서는 한중수교, 문화혁명 등이, 그리고 경제 분야에서는 무역, 사업 등이 주요 키워드로 등장하였다. 본 연구는 빅데이터 분석 기술이 인문학 연구에서도 성공적으로 활용될 수 있다는 것을 보여준다.

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
말레이시아 화문교육에서 지식인의 역할 : 在马来西亚华文教育中知识分子的作用 : 林連玉(1901-1985)의 생애를 중심으로 = 以林连玉(1901∼1985)的生平为中心 김주아 p. 231-259

額濟納漢簡草書考察 = A perspective on the Ejina Han Dynasty bamboo slips cursive 홍영희 p. 1-27

감성분석과 딥러닝을 적용한 재중동포 서신 빅데이터 분석 = Applying sentiment analysis and deep learning to correspondence big data from Koreans in living China 김현희, 조진남 p. 201-230

청대 여시인 徐昭華의 『徐都講詩』 題材 고찰 = 淸代女詩人徐昭華之『徐都講詩』題材小考 윤혜지 p. 163-197

『三國演義』 關羽형상 서사 고찰 = A study on the narration for GuanYu image in the『SanGuoYanYi』 남덕현 p. 137-162

중국의 언어 자원 관련 프로젝트에 대한 고찰 = A study on projects related to Chinese language resources 민경만 p. 97-134

현대중국어 '把+个+NP+VC' 구문의 화용 연구 = 现代汉语 '把+个+NP+VC'的语用研究 이나현 p. 73-96

중국 내 소수민족 언어의 방향 관련 동사성 표현 고찰 = A study on verbal expressions indicating directions in ethnic minority languages in China 박성하 p. 29-72

참고문헌 (14건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 김은수, ｢개혁개방 성립기 중국공산당의 문화예술 정책｣,『중국문화연구』, 제35집, 2017. 미소장
2 김현희, 조진남, ｢재중동포 가족 찾기 서신 데이터베이스 구축 및 토픽 모델링과 로컬 대리 분석을 적용한 서신 내용 분석｣,『한국 데이터정보과학 회지』,제 32권, 제 2집, 2021. 미소장
3 오현주, 김형란, ｢빅데이터 분석결과를 반영한 중국어 자기소개 교육 방향 고찰｣,『동아인문학』, 제48집, 2019. 미소장
4 이민호, ｢소수자로서 중국 조선족의 이주사 및 정치사회 환경 변화에 따른 정체성 변동｣,『인문과학연구』, 제 30집, 2012. 미소장
5 임영서, 이소영, 이지나, 류보경, 김현희,｢온라인 고객 리뷰를 활용한 제품 효과 분석 기법｣,『정보처리학회 논문지』, 제 9권 제 9호, 2020. 미소장
6 조휘열, 김진화, 김경민, 장정호, 엄재홍, 장병탁, ｢깊은 신경망 기반 대용량 텍스트 분류 기술｣,『컴퓨팅의 실제 논문지』, 제 23집, 2017. 미소장
7 최은재, ｢빅데이터 텍스트 마이닝을 활용한 국내 중국어 교육 관련 학위 논문 동향 분석 – 2009-2019년간 20년간 연구 성과를 중심으로｣,『중국어문학논집』, 제 119집, 2019. 미소장
8 Marco Tulio Ribeiro, Sameer Singh, and Carlos Guestrin, "Why Should I Trust You?: Explaining the Predictions of Any Classifier“, Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data MiningAugust, 1135–1144,2016. 미소장
9 Liu Bing. Sentiment Analysis and Opinion Mining, Morgan & Claypool publishers, 2012. 미소장
10 Chen N. Nancy, “Urban Spaces and Experiences of Qigong,” Urban Spaces in Contemporary China, Cambridge, Cambridge University Press, 1995. 미소장
11 Hochreiter Sepp, and Schnidhuber Juergen, “Long-Short Term Memory”, Neural Computation, 9(8), 1735-1780, 1997. 미소장
12 Fang, Xing, and Zhan, Justin, “Sentiment Analysis Using Product Review Data”, Journal of Big Data, 2-5, 2015. 미소장
13 Lecun, Yann, Bengio, Yoshua, Hinton Geoffrey, “Deep Learning”, Nature, 521(7553), 2015. 미소장
14 Manning, Christopher D., Raghavan, Probhakar, Schutz, Hinrich, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press, 2008. 미소장

추천서가 (다양한 추천 자료를 만나보세요)

권호기사보기

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 기사목차