▲ 목포대학교 로고.

목포대학교, 조선대학교, 제주대학교 교수들이 참여하는 융합연구팀(연구책임자 조윤경 교수, 공동연구자 최영주·김판구·최준호·김한일 교수)은 2019년 8월 한국연구재단의 일반공동연구지원사업에 융복합연구에 선정되어 새롭게 융합연구를 진행하고 있다.

과제명은 '은유 및 환유 지식베이스 구축을 통한 의미적 문맥 정보 분석 및 자동 스크립트 생성에 관한 연구'이다.

연구 목표는 소셜 데이터와 빅데이터를 기반으로 자연어처리, 데이터마이닝 등의 기술을 이용하여 은유 지식베이스로 구축한다는 면에서 기타 코퍼스를 기반으로 하는 은유 관련 연구와 차별성이 있다.

이를 통해 매우 제한적인 규모의 코퍼스에서 벗어나 활용가치가 높은 은유 지식베이스를 구축하고 다양한 언어학 분야의 활용가치를 창출하고자 한다.

특히 이 연구를 통해 생성된 스크립트는 각각 다른 학문적 목표를 갖고 구축된 코퍼스에 접목하여 쉽게 은유와 환유를 추출할 수 있도록 확장시키는 것을 목표로 연구를 진행한다고 밝혔다.

이 연구는 일상 언어와 밀접하게 관련된 미디어 언어를 기반으로 은유 빅데이터를 이용한 은유 지식베이스를 구축하는 것으로 인간의 사고가 어떻게 운영되고 있는가를 보여줄 수 있는 의미 있는 기반 연구이다.

은유 데이터는 사실 기반의 문장보다는 사용자의 감성적 표현이 주를 이루는 소셜 데이터, 시, 문학, 영화와 같은 멀티미디어 스크립트, 그리고 웹 데이터에 대부분 분포가 되고 있다.

현재는 코퍼스를 기반으로 매우 제한적인 규모의 은유적 표현만을 추출할 수 있지만 다양한 웹 데이터를 기반으로 은유적 표현의 의미적 문맥정보를 분석을 통해 은유 지식베이스로 확장한다면 다양한 분야의 적용이 가능하리라 예상된다.

또한 시대별로 은유를 그 빈도수에 따라 분류하게 되면 시대별로 어떤 근원영역과 목표영역 간의 연결이 가장 강하게 이루어졌는가를 알 수 있고, 미래의 사고 패턴에 대한 예측이 가능하게 될 것으로 기대된다.

또한 은유 패턴 추출이 체계적으로 이루어진다면 일반적인 어휘가 가진 중의성의 문제를 해결하는 것에 비해 훨씬 높은 수준의 중의성이 해결될 것이고, 이는 인공지능의 기술 중 쳇봇(ChatBot), 자동 번역 등과 같은 응용 분야에서 자연스러운 대화체 구현을 위해 반드시 필요한 기반기술이 될 것이다.

본 연구는 일상 언어를 가장 잘 반영할 수 있는 미디어 자료 등의 빅데이터를 데이터 마이닝 등을 통해 지식베이스로 구축한다는 면에서 기타 코퍼스를 기반으로 하는 은유 관련 연구와 차별성이 있다.

Lakoff and Johnson(1980)이 '개념적 은유'란 문학작품에 나타나는 수사학적 기법이 아니라 우리 일상어에 만연한 개념을 지배하는 인지 기제라고 정의한 것에 비추어보면 일상 언어 특히 화자와 청자 간의 대화 및 구어체가 잘 반영된 미디어 자료 등을 기반으로 한 지식베이스 구축은 매우 큰 장점이다.

또한 은유에 대한 이론적 배경이 탄탄한 언어학자들이 은유와 어휘의 관계 및 근원영역과 목표영역의 관계를 정립할 예정이기 때문에 무엇보다도 정확한 결과가 산출될 것이 기대된다고 밝혔다.

이 연구는 은유 빅데이터 자료를 수집하고 분석하여 은유 지식베이스를 구축하고, 구축된 은유 지식베이스로부터 의미적 문맥 정보를 분석하며, 이에 대한 표현방법과 스크립트 생성을 최종 목표로 하여 3년간 연구를 진행할 예정으로 다음과 같이 연구가 진행된다.

1차년도는 은유 빅데이터 수집 및 분석을 통한 요소 분석 및 지식베이스를 구축한다.

2차년도는 의미적 문맥정보를 분석 및 이기종 은유망 매핑에 관한 연구를 진행한다.

3차년도는 의미적 은유 표현 인식 및 자동 스크립트 생성에 관한 연구를 진행할 예정이다.

목포대학교 융합연구팀의 활발한 연구 활동을 기대해 본다.

건국대 융합연구총괄센터 정근하 교수  chrissociology@gmail.com

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