논문 제목	(논문제목: 15pt, 진하게)

논문 부제목 -	(부제목: 10pt)

홍길동·전우치*

*홍길동, OO대학교, OO학과 / 전우치, OO대학교, OO학과

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[초록]

본 연구는 한국 대중 서사 기반의 감정 데이터를 활용하여 한국 문학의 감정을 연구할 가능성을 모색해보고자 하였다.……(초록 내용: 11줄 내외 작성, 9pt)

주제어 : 감정, 데이터(data), 자연어처리, 한국 소설, 한국 드라마, 디지털인문학, 인공지능인문학(7개 작성, 9pt)

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목차

서론

2. 장 제목

3. 장 제목

4. 장 제목

5. 결론

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1. 서론	(장 제목: 14pt, 진하게)

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본 연구는 한국 대중 서사에 기반한 디지털 감정 사전을 구축하고, 이를 토대로 감정 딥러닝 모델을 구현하여 문학 연구에 활용할 가능성을 모색하는 데 목적이 있다. 인공지능을 활용한 감정 연구는 이러한 대중 서사의 직관적인 감정 추론의 문제들을 보완할 수 있는 하나의 방법론이 될 수 있다. 인공지능을 활용한 감정 연구는 어떤 어휘, 문장 등에 대하여 사람들이 어떠한 감정을 느끼는가에 대한 수많은 개별 데이터를 집약해서 만든 감정 사전이라는 의미망을 통해 대상 텍스트를 분석하고 해석하는 방법을 말한다(김바로, 강우규, 2019:18-20). 따라서 일관된 기준을 가지고 적은 시간 동안에 방대한 텍스트 데이터에 나타난 감정의 자동 판단이 가능한 것이다. 초기에 감정 데이터는 긍정과 부정의 이원화된 감정 양상으로 구축되었다. 물론 긍정과 부정의 감정 양상으로 분석하는 것도 유의미한 연구 방법이라고 할 수 있다(장세경 등, 2019; 전은진, 강동우, 2021). (본문 내용: 10pt, 들여쓰기 10)

본문주 표기 방법을 본문 안에 파란색으로 표시해 두었으니, 논문작성 시 참고하시기 바랍니다. 제출 시에는 글자색을 검정색으로 바꿔주세요.

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2. 장 제목 (장 제목: 14pt, 진하게)

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Paul Ekman 등(1969)은 분노, 공포, 혐오, 놀라움, 슬픔, 행복의 기본 감정을 표현한 표정의 사진들을 제시해주고 피험자들이 감정 표현을 얼마나 잘 인식하는지를 연구하였다. 그는 표정(감정)이란 사회적으로 학습되는 것이며 문화권별로 다른 경우가 많다(Paul Ekman, 이민아 역, 2006:21)는 전제를 인정하지만 여기에 해당하는 감정은 정형화된 표현이 없는 2차, 3차 감정으로 파악하여 생존에 필수적인 기본 감정과 구별하였다.(본문 내용: 10pt, 들여쓰기 10)

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3. 장 제목 (장 제목: 14pt, 진하게)

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이유미 등(2020)은 문화와 관계없이 표출되는 기본 감정연구와 한국인의 정서 구조를 반영한 심리학적 연구 결과 등을 참조하여 부정적인 감정 13개, 긍정적인 감정 10, 중립 항목 1개로 구성된 24분류의 감정체계를 마련하였다. (본문 내용: 10pt, 들여쓰기 10)

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감정 범주	문학 16분류	콘텐츠(드라마) 24 분류
긍정	애정, 재미, 감동, 성취, 평안, 열정	사랑, 정, 행복, 설렘, 재미, 연민
부정	불안, 슬픔, 분노, 혐오, 질투, 수치, 권태, 심란, 놀람	슬픔, 우울, 분노, 공포, 혐오
중립	중립	중립, 감동, 성취, 평안, 열정, 불안, 질투, 수치, 죄책, 권태, 심란, 섭섭, 놀람

<표-1> 문학 및 콘텐츠 분야 감정 데이터 분류 체계	(표 제목: 9pt 가운데 정렬, 표 안 내용: 8.5pt)

이후 중앙대학교 인문콘텐츠연구소 HK+사업단은 24개의 감정 분류체계를 분석하여 16개의 감정 분류체계를 마련하였다. (본문 내용: 10pt, 들여쓰기 10)

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4. 장 제목 (장 제목: 14pt, 진하게)

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4.1. 절 제목	(절 제목: 11pt, 진하게)

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인공지능을 활용한 감정 판단 즉 감정 딥러닝 모델은 학습 방식에 따라서 크게 두 종류로 구분할 수 있다. 하나는 전통적인 기계학습 방법이고, 다른 하나는 전이학습 방법이다.

<그림-1> LSTM 감정 딥러닝 모델 구현 프로세스	(그림 제목: 9pt 가운데 정렬)

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기계학습 모델인 LSTM(Long short-term memory)을 사용하여 감정 딥러닝 모델을 구현하였고, 그 프로세스는 다음의 <그림-1>과 같다.(본문 내용: 10pt, 들여쓰기 10)

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4.1.1. 항 제목	(항 제목: 10pt, 진하게)

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문학 연구의 본질적인 측면에서 감정 연구는 텍스트의 문맥을 이해해야하기 때문에, 딥러닝 감정 판단 모델 역시 텍스트의 문맥을 이해하고 이를 반영하여 감정 판단을 할 수 있도록 만들어야 제대로 된 연구를 수행할 수 있을 것이다. 단순한 알고리즘적인 해결은 감정 판단 텍스트의 선행 텍스트들을 고려하는 방안이겠지만, 문학 텍스트의 다양한 감정 서사 양상을 파악하여 감정 판단에 적용하는 것이 가장 합당한 길이라고 생각된다. (본문 내용: 10pt, 들여쓰기 10)

문학 연구자 관점에서 문학 작품에서 나타난 감정 패턴을 탐색한 연구로 ‘강우규, 김바로(2019b), 「고전소설에 대한 디지털 감정 분석방법론 탐색－<구운몽>을 대상으로」, 『동아시아고대학』56, 동아시아고대학회, pp.349–377’를 들 수 있다. (내용을 설명하는 주석의 경우)

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5. 결론 (장 제목: 14pt, 진하게)

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본 연구는 감정이 유형적 범주로 구분할 수 있다는 전제를 바탕으로, 한국 대중 서사 기반의 감정 데이터를 활용하여 한국 문학의 감정을 연구할 가능성을 모색해보고자 하였다.……추후 문학 연구자의 관점에서 문학 텍스트에서 나타난 감정 서사를 분석하는 연구를 진행하여 한계를 보완해 나갈 것이다. (본문 내용: 10pt, 들여쓰기 10)

참고문헌(14pt, 진하게)

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강우규･김바로(2019), 「고전소설에 대한 디지털 감정 분석방법론 탐색」, 『동아시아고대학』56, 동아시아고대학회, p.356.

------------(2018a), ｢<소현성록> 연작에 나타난 감정의 출현 빈도와 의미 ― 컴퓨터를 활용한 통계학적 분석을 바탕으로―｣, □溫知論叢□ 56, 온지학회, pp.101-128.

------------(2018b), ｢인공지능을 활용한 <소현성록> 연작의 감정 연구｣, □문화와 융합□ 40-4, 한국문화융합학회, pp.149-174.

김만중, 정병설 역(2013), □구운몽□, 문학동네.

이유미·박지영·김바로(2020), 「한국어 감정 디지털 온톨로지 구축에 관한 연구」, 『한국어 의미학』68, 한국어의미학회, pp.131-162.

Paul Ekman, E. Richard Sorenson and Wallace V. Friesen(1969), Pan-Cultural-Elements-In-Facial-Display-Of-Emotion, Science 164-3875, pp.86~88.

Robert Plutchik(2001), The Nature of Emotions, American Scientist, 89-4, p.344.

(참고문헌 내용: 10pt / 한글 문헌은 저자명 가나다 순, 외국 문헌은 저자명 알파벳순 정렬)