Earticle

본 연구는 전화통화에 의해 생성된 데이터에 대한 빅데이터 분석 접근을 제안한다. 전화통화 데 이터의 분석모형은 자연어의 어휘식별을 위한 PVPF(Parallel Variable-length Phrase Finding) 알 고리즘과 키워드의 사용빈도 측정을 위한 워드 카운트 알고리즘으로 구성된다. 제안한 분석모형에서 는 먼저 PVPF 알고리즘에 의해 연계 단어 추출을 통해 어휘를 식별하며, MapReduce의 워드 카운 트 알고리즘을 사용하여 식별된 어휘 및 단어의 사용빈도를 측정한다. 그 결과는 다양한 관점에서 해 석될 수 있다. 제안 분석모형의 효과성을 보이기 위해 HDFS(Hadoop Distributed File System)를 기반으로 분석모형을 설계 구현하였으며, 전화통화 데이터를 실험 적용한다. 실험결과, 키워드 상관관 계 분석 및 사용빈도 변화 분석을 통해 유의미한 결과를 도출한다.

This paper proposes an approach to big data analytics for phon call data. The analytical models for phon call data is composed of the PVPF (Parallel Variable-length Phrase Finding) algorithm for identifying verbal phrases of natural language and the word count algorithm for measuring the usage frequency of keywords. In the proposed model, we identify words using the PVPF algorithm, and measure the usage frequency of the identified words using word count algorithm in MapReduce. The results can be interpreted from various viewpoints. We design and implement the model based HDFS (Hadoop Distributed File System), verify the proposed approach through a case study of phon call data. So we extract useful results through analysis of keyword correlation and usage frequency.

이 연구에서는 첫째, 22사례의 심리치료 축어록을 기존에 사용하는 통찰수준 분류척도 및 감정표현 분류척도를 K-LIWC(Korean-Linguistic Inquiry and Word Count) 글 분석 프로그램으로 분석하여 심리치료과정을 평가하는 도구로서 K-LIWC의 유용성을 알아보았다. 통찰수준 분류척도, 감정표현 분류척도와 비교해 볼 때 K-LIWC은 단어와 같은 미시적인 수준에서의 양적인 변화를 직접적으로 제시해주는 장점이 있었다. 둘째, 22사례의 심리치료 축어록을 K-LIWC으로 분석하여 단어 수준의 양적인 변화에 대한 정보를 바탕으로 심리치료 효과를 알아보았다. 치료자와 내담자의 정서, 인지, 신체증상 등의 K-LIWC 변인들이 초기-중기-후기에 따라 어떠한 변화를 보이는지 살펴보았다. 연구결과는 다음과 같다. 후기로 갈수록 내담자의 긍정적인 정서와 관련된 단어들이 증가하였고 부정적인 정서, 몸 상태와 증상과 관련된 단어들은 감소하였다. 더불어 인지적 과정에서 확신과 관련된 단어들이 증가하였다. 이러한 변화는 심리치료를 통해 긍정적 정서와 자신감이 증가된다는 심리치료의 긍정적인 효과를 반영하는 것으로 생각되었다. 아울러 이 논문의 제한점 및 앞으로의 연구방향이 논의되었다.

The first purpose of this study was to examine the efficiency of the Korean-Linguistic Inquiry and Word Count(K-LIWC), a computer text analysis program, as a psychotherapy process analytical tool by analyzing both the verbatim of 22 cases of psychotherapy which used the K-LIWC as well as the clients’ levels of insight and emotional expression. The K-LIWC examined changes in the quantity related to word level which was compared with scales measuring levels of insight and emotional expression. The second purpose of this study was to determine the effect of psychotherapy based on changes in word quantity of the verbatim of 22 cases of psychotherapy which used the K-LIWC. The K-LIWC examined changes in word quantity of protocol extracted from early, middle, late part of psychotherapy in relation with Emotional processes, Cognitive processes, Physical states and functions, etc. of therapist and client. Results of this study were as follows: Positive emotions were increased significantly, while negative emotions and body states and symptoms decreased. Further, the amount of Certainty in the Cognitive processes of words increased significantly. It could be inferred that positive emotions and confidence increased owing to the expression of suppressed feelings seems to reflect the positive effect of psychotherapy. The limitations of this study and objectives of further study were also discussed.

Language analysis methodologies such as LIWC and KLIWC, its Korean version, have been used widely in psychology and other social sciences. Given this context, this review aims to overview previous psychological findings based on the language analysis methodologies and compare findings deriving from LWIC and KLIWC. More specifically, this review examines important results in clinical psychology, developmental psychology, personality psychology, cognitive psychology, and other social sciences. Further, this review evaluates major debates regarding the language analysis methodologies and provides a possible future direction for using the methodologies in the cognitive science field.

This study investigates the spoken and written English proficiency of Korean speakers in comparison with that of native English speakers. Forty-two Korean and British university students participated in this study and their spoken and written English was collected. The data, consisting of approximately 32,000 words, were analysed by the frequency of 18 syntactic and lexical linguistic features. Accordingly, the frequency indices of the features in the spoken and written English of the Korean and the British students were compiled and compared. The findings showed that the Korean students were inclined to use less complex and less tightly integrated forms of English than the British students. In addition, the Korean students significantly underused a higher number of linguistic features in their speech than in their writing compared to the British students. As a result, the difference between the English of the two groups of students was more evidently found in their speech; and certain features resulted in conflicting mode distribution between speech and writing of the two groups. These findings lead us to conclude that the Korean students had more native-like English proficiency in writing than in their speech.

인터넷 검색 사이트는 사용자들이 검색한 단어들의 순위를 매기는 실시간 검색 순위 서비스를 제공하는데 검색되는 단어들의 순위를 매기기 위해서는 각 단어들의 분포도를 알 수 있는 어절 빈도 계산을 수행해야 한다. 어절 빈도는 BST(Binary Search Tree)를 수행하여 계산할 수 있는데, 사용자에 의하여 검색되는 단어들은 길이와 그 형태가 다양하여 빈도 계산시에 BST 의 깊이가 깊어져서 계산 시간이 오래 걸리게 된다. 본 논문에서는 문자 해시를 이용하여 깊이가 깊은 BST 의 탐색 속도를 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 이 방법으로 빈도 계산 속도를 비교하였을 때 문자 해시의 범위에 의해 1KB 의 추가적인 기억공간의 사용하여 9.3%의 성능 개선 효과가 있었고, 해시 공간을 10KB 추가로 사용할 때는 24.3%, 236KB 일 때는 40.6%로의 효율로 BST 의 빈도 계산 속도를 향상 시킬 수 있었다.

인터넷 검색 사이트는 사용자들이 검색한 단어들의 순위를 매기는 실시간 검색 순위 서비스를 제공하는데 검색되는 단어들의 순위를 매기기 위해서는 각 단어들의 분포도를 알 수 있는 어절 빈도 계산을 수행해야 한다. 어절 빈도는 BST(Binary Search Tree)를 수행하여 계산할 수 있는데, 사용자에 의하여 검색되는 단어들은 길이와 그 형태가 다양하여 빈도 계산시에 BST 의 깊이가 깊어져서 계산 시간이 오래 걸리게 된다. 본 논문에서는 문자 해시를 이용하여 깊이가 깊은 BST 의 탐색 속도를 개선하는 알고리즘을 제안하였다. 이 방법으로 빈도 계산 속도를 비교하였을 때 문자 해시의 범위에 의해 1KB 의 추가적인 기억공간의 사용하여 9.3%의 성능 개선 효과가 있었고, 해시 공간을 10KB 추가로 사용할 때는 24.3%, 236KB 일 때는 40.6%로의 효율로 BST 의 빈도 계산 속도를 향상 시킬 수 있었다.

During her time as Emperor of the Tang Dynasty, Wu Ze Tian created a number of new characters. Later generations called them “Wu Queen New Characters”, and some also called “Ze Tian Characters” and “Ze Tian Xin Characters.” Since the Tang Dynasty, although many scholars have studied the writing methods, word counts, and circulation areas of new characters, there are many different opinions, especially about the number of new characters and that of glyphs, which makes future studies much more difficult and impossible to restore the original appearance at that time. In addition, the timing of the promulgation of each new word is hardly recorded in the classics, and it is difficult to know the actual use of the word and the circulation situation. Therefore, this article uses Collection of Epitaph of Tang Dynasty, Sequel Collection of the Epitaph of Tang Dynasty, Collection of Epitaph of Tang Dynasty and Research, and Beijing Library Collection of Stone Carving of Each Chinese Generation etc. to set the age of the research material from “Zai Chu” first year (A.D.689) to the end of “Chang An” fourth year (A.D.704), 16 years in total, 422 piece of epitaphs. They are arranged according to the grave owner’s burial time, sorting out Queen Wu’s implementation process for new words, actual use of new words, word count, and word font, and staging and spread area. By means of this, the article makes the appearance of Queen Wu’s new words possible, even further presented in front of everyone, and finally making a new investigation for the Queen Wu’s new words.

최근 심리학 연구에서 LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count)라는 '심리학적 영어 글분석 프로그램'을 사용하여 사람들이 사용하는 언어적 양식을 종속측정치로 사용한 연구들은 괄목할 만한 성과를 거두었다. 본 연구는 이러한 영어분석 프로그램을 원형으로 한국어의 특성과 문화를 반영한 '한국어 글분석 프로그램(KLIWC)'을 개발하기 위하여 실시되었다. 형태소 태깅을 통하여 다수의 형태소가 교착된 어절을 분석하는 기능을 추가하였고 기본형 사전과 활용형 규칙을 구축하였다. 또한 체면, 한국적 정서와 관련된 단어를 분석 변인에 포함시켰다. 이러한 한국어 분석프로그램의 개발과정과 특성을 고찰하였고 프로그램의 추후 개선방향에 대하여 논의하였다. (KLIWC 제공 웹사이트: ww.k-liwc.net)

Substantial amounts of research have been accumulated by the attempt to use linguistic styles as the dependent measure in conducting psychological research. This research was condoned to develope a Korean text analysis program(KLIWC) based on the English text analysis program, LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count), and the program reflects the Korean linguistic characteristics and culture that is related with language. We made it possible to analyze agglutinative phrase of many morphemes by linguistic tagging, and basic form dictionary and inflection rule were built. In addition, the face-saving weeds and emotional words were included as the analysis variables. The process of development and characteristics of Korean text analysis have been reviewed, and future direction for the improvement of the program has been discussed.