틀의미론에서 의미하는 프레임은 어떤 단어의 의미 파악을 위해 필요로 하는 ‘경험 지식 틀’을 말하는데, 이는 프레임을 형성하는 어휘요소(Lexical Elements)들의 조합으로 표현된다. 이러한 틀의미론을 기반으로 한 프레임넷(FrameNet) 프로젝트가 미국의 버클리 대학 ...

틀의미론에서 의미하는 프레임은 어떤 단어의 의미 파악을 위해 필요로 하는 ‘경험 지식 틀’을 말하는데, 이는 프레임을 형성하는 어휘요소(Lexical Elements)들의 조합으로 표현된다. 이러한 틀의미론을 기반으로 한 프레임넷(FrameNet) 프로젝트가 미국의 버클리 대학을 중심으로 시작되어 현재에는 일본어, 중국어 등의 다국어로 확장되고 있다.
그러나 프레임넷 프로젝트가 기본 분석 데이터로 사용하고 있는 것이 미국 및 영국 영어의 코퍼스인데, 이로 인해 프레임 구축에 있어서 기본적으로 영어 문화권의 틀 구조에서 크게 벗어나지 못하고 있는 실정이다. 방대한 백과사전적 지식을 중시하는 경험적 의미론에 바탕을 두고 있는 틀의미론의 입장에서 각기 다른 문화권에 존재하는 다양한 문화적 변수는 반드시 고려해야 할 대상임에도 불구하고 영어를 기반으로 한 전통 언어학적 접근방식(‘armchair linguistics’)의 한계 등으로 단일 프레임의 한계를 크게 벗어나지 못하고 있는 상황이라고 할 수 있다.
이에 이준서(2013)에서는 ‘프레임의 구성에 있어서, 일반 어휘요소(Lexical Elements)는 물론, 각 언어의 문화적 특수성을 반영하는 특유 문화 요소(Cultural Elements)까지 포함하고, 기존의 텍스트 언어가 아닌 이미지를 사용하여 지식 체계를 구현한다’는 점에서 ‘문화이미지프레임(CIF)’의 개념을 도입하여 기존 영어 기반 틀의미론의 단일 프레임의 한계를 보완하려고 하였다.
본 연구팀은 기 수행연구에서 문화요소(CE) 선정에 있어서 구축자의 주관을 최대한 배제하기 위하여 원어민 인포먼트그룹의 설문조사를 통한 ‘통계적 문화요소(CE) 선정프로세스’를 제안하였다. 그러나 주관성 배제를 위한 이러한 안전장치에도 불구하고 최종선정 과정에서의 구축자의 주관적인 판단개입 여지 및 소수 인포먼트 그룹의 한계성 등의 문제점이 끊임없이 제기되었다.
본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 각국을 대표하는 대용량 코퍼스를 기반으로 하여 개발하는 한·중·일 문화요소추출시스템(CEMS)과 데이터 기반의 컬처마이닝(Culture-Mining) 기법의 정립을 통하여 구축자의 주관성 개입 가능성을 최대한 배제하여 객관성이 충분히 담보된 문화이미지프레임(CIF)과 문화이미지프레임망(CIFN)을 구현하고자 하는 것이다.
구체적으로 1차년도 연구에서는 기 수행연구에서 얻어진 문화요소추출시스템(CEMS)을 보완하여 한·중·일 문화요소추출시스템이 완성되었다. 또한, 한․중․일 문화요소추출시스템을 통하여 추출되는 각 언어의 문화요소(CE)와 선행 융합연구를 통하여 구축된 '비언어 이미지 데이터베이스'를 기반 데이터로 구체적인 문화이미지프레임(CIF)이 기초 어휘를 중심으로 순차적으로 제작되었다. 이를 통하여 한·중·일 특유의 문화요소(CE)가 대비되면서 언어와 문화 간의 연속성을 시각적으로 확인할 수 있는 것이다.
2차년도 연구에서는 문화요소추출시스템(CEMS)의 안정화 및 일반 공개를 위한 인터페이스의 보완 작업과 동시에 문화이미지프레임(CIF)의 제작이 본격적으로 진행되었다. 또한, 문화요소추출시스템(CEMS)의 공기정보는 기존의 특정 코퍼스를 이용하여 얻어진 값이므로 언어의 동적인 변화를 발견하기 어렵다는 단점이 있다. 이에 2차년도 연구에서는 한·중·일 연관 검색어 데이터베이스를 구축하기 위한 시스템을 개발하여 문화이미지프레임망(CIFN)을 보완하였다.
3차년도에서는 1차년도와 2차년도에서 구축된 개별 언어의 문화이미지프레임(CIF)과 문화이미지프레임망(CIFN) 그리고 연관 검색어 데이터베이스가 통합되어 클라우드컴퓨팅 기반 개방형 교육인프라가 구축된 것이다. 아직은 프로토타입에 불과하지만, 이를 통하여 해당 단어의 구체적인 의미는 물론, 전체 어휘구조에서 해당 단어와 관련된 단어와의 연관성 그리고 서로 다른 문화권에서 차별적으로 구현되는 문화행동의 차이점과 공통점을 구체적으로 확인할 수 있는데, 3차년도 연구에서 정립된 컬처마이닝(Culture-Mining) 기법을 활용하여 다양한 외국어 학습모형으로의 발전가능성을 타진해볼 수 있었다.

The frame, in the theory of frame semantics, refers to the 'experiential knowledge frame' required to grasp the meaning of a word, which is expressed as a combination of lexical elements that form a frame. The FrameNet project(https://framenet.icsi.be ...

The frame, in the theory of frame semantics, refers to the 'experiential knowledge frame' required to grasp the meaning of a word, which is expressed as a combination of lexical elements that form a frame. The FrameNet project(https://framenet.icsi.berkeley.edu), based on the framework of frame semantics, began around the University of Berkeley in the United States and is now expanding to multiple languages such as Japanese and Chinese.
However, what the FrameNet project is using as basic analysis data is the corpus of American and British English, which has not deviated much from the framework structure of English culture in frame construction. Although various cultural variables in different cultures must be considered from the perspective of empirical semantics based on vast encyclopedic knowledge, it is not far beyond the limitations of a single frame due to the limitations of the English-based traditional linguistic approach.
Accordingly, Lee Jun-seo (2013) attempted to supplement the limitations of the single frame of the existing English-based aesthetic theory by introducing the concept of 'CIF' in that it includes not only Lexical Elements but also Cultural Elements that reflect the cultural specificity of each language.
In order to exclude the builder's subjectivity as much as possible in selecting cultural elements (CE) in the previous study, the research team proposed a 'statistical cultural element (CE) selection process' through a survey by a native information group. However, despite these safeguards to exclude subjectivity, problems such as the builder's room for subjective judgment intervention in the final selection process and the limitations of minority information groups have been constantly raised.
To solve this problem, this study aims to implement a CIF and a CIFN with sufficient objectivity by excluding the possibility of subjectivity intervention of builders through the establishment of CEMS and data-based culture-mining techniques based on large-capacity corporations.
Specifically, in the first year of the study, the Korea, China, and Japan cultural element extraction system was completed by supplementing the CEMS obtained in the previous performance study. In addition, specific cultural image frames (CIFs) were sequentially produced based on the cultural elements (CE) of each language extracted through the Korea, China, and Japan cultural element extraction system and the 'non-verbal image database' built through prior convergence research. Through this, it is possible to visually confirm the continuity between language and culture as the unique cultural factors (CE) of Korea, China, and Japan are contrasted.
In the second year of the study, the production of the Cultural Image Frame (CIF) was carried out in earnest at the same time as the supplementary work of the interface for stabilization and general disclosure of the CEMS. In addition, the air information of the cultural element extraction system (CEMS) is a value obtained using an existing specific corpus, so it is difficult to find dynamic changes in language. Accordingly, in the second year of the study, a system was developed to establish a search word database related to Korea, China, and Japan to supplement the cultural image frame network (CIFN).
In the third year, an open education infrastructure based on cloud computing was built by integrating the cultural image frame (CIF), cultural image frame network (CIFN), and related search word databases of individual languages built in the first and second years. Although it is only a prototype, it is possible to examine the specific meaning of the word, its association with the word in the entire vocabulary structure, and the differences and commonalities of cultural behavior that are differently implemented in different cultures-mining techniques established in the 3rd year study.

틀의미론에서 의미하는 프레임은 어떤 단어의 의미 파악을 위해 필요로 하는 ‘경험 지식 틀’을 말하는데, 이는 프레임을 형성하는 어휘요소(Lexical Elements)들의 조합으로 표현된다. 이러한 틀의미론을 기반으로 한 프레임넷(FrameNet) 프로젝트가 미국의 버클리 대학 ...

틀의미론에서 의미하는 프레임은 어떤 단어의 의미 파악을 위해 필요로 하는 ‘경험 지식 틀’을 말하는데, 이는 프레임을 형성하는 어휘요소(Lexical Elements)들의 조합으로 표현된다. 이러한 틀의미론을 기반으로 한 프레임넷(FrameNet) 프로젝트가 미국의 버클리 대학을 중심으로 시작되어 현재에는 일본어, 중국어 등의 다국어로 확장되고 있다.
그러나 프레임넷 프로젝트가 기본 분석 데이터로 사용하고 있는 것이 미국 및 영국 영어의 코퍼스인데, 이로 인해 프레임 구축에 있어서 기본적으로 영어 문화권의 틀 구조에서 크게 벗어나지 못하고 있는 실정이다. 방대한 백과사전적 지식을 중시하는 경험적 의미론에 바탕을 두고 있는 틀의미론의 입장에서 각기 다른 문화권에 존재하는 다양한 문화적 변수는 반드시 고려해야 할 대상임에도 불구하고 영어를 기반으로 한 전통 언어학적 접근방식(‘armchair linguistics’)의 한계 등으로 단일 프레임의 한계를 크게 벗어나지 못하고 있는 상황이라고 할 수 있다.
이에 이준서(2013)에서는 ‘프레임의 구성에 있어서, 일반 어휘요소(Lexical Elements)는 물론, 각 언어의 문화적 특수성을 반영하는 특유 문화 요소(Cultural Elements)까지 포함하고, 기존의 텍스트 언어가 아닌 이미지를 사용하여 지식 체계를 구현한다’는 점에서 ‘문화이미지프레임(CIF)’의 개념을 도입하여 기존 영어 기반 틀의미론의 단일 프레임의 한계를 보완하려고 하였다.
본 연구팀은 기 수행연구에서 문화요소(CE) 선정에 있어서 구축자의 주관을 최대한 배제하기 위하여 원어민 인포먼트그룹의 설문조사를 통한 ‘통계적 문화요소(CE) 선정프로세스’를 제안하였다. 그러나 주관성 배제를 위한 이러한 안전장치에도 불구하고 최종선정 과정에서의 구축자의 주관적인 판단개입 여지 및 소수 인포먼트 그룹의 한계성 등의 문제점이 끊임없이 제기되었다.
본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 각국을 대표하는 대용량 코퍼스를 기반으로 하여 개발하는 한·중·일 문화요소추출시스템(CEMS)과 데이터 기반의 컬처마이닝(Culture-Mining) 기법의 정립을 통하여 구축자의 주관성 개입 가능성을 최대한 배제하여 객관성이 충분히 담보된 문화이미지프레임(CIF)과 문화이미지프레임망(CIFN)을 구현하고자 하는 것이다.
구체적으로 1차년도 연구에서는 기 수행연구에서 얻어진 문화요소추출시스템(CEMS)을 보완하여 한·중·일 문화요소추출시스템이 완성되었다. 또한, 한․중․일 문화요소추출시스템을 통하여 추출되는 각 언어의 문화요소(CE)와 선행 융합연구를 통하여 구축된 '비언어 이미지 데이터베이스'를 기반 데이터로 구체적인 문화이미지프레임(CIF)이 기초 어휘를 중심으로 순차적으로 제작되었다. 이를 통하여 한·중·일 특유의 문화요소(CE)가 대비되면서 언어와 문화 간의 연속성을 시각적으로 확인할 수 있는 것이다.
2차년도 연구에서는 문화요소추출시스템(CEMS)의 안정화 및 일반 공개를 위한 인터페이스의 보완 작업과 동시에 문화이미지프레임(CIF)의 제작이 본격적으로 진행되었다. 또한, 문화요소추출시스템(CEMS)의 공기정보는 기존의 특정 코퍼스를 이용하여 얻어진 값이므로 언어의 동적인 변화를 발견하기 어렵다는 단점이 있다. 이에 2차년도 연구에서는 한·중·일 연관 검색어 데이터베이스를 구축하기 위한 시스템을 개발하여 문화이미지프레임망(CIFN)을 보완하였다.
3차년도에서는 1차년도와 2차년도에서 구축된 개별 언어의 문화이미지프레임(CIF)과 문화이미지프레임망(CIFN) 그리고 연관 검색어 데이터베이스가 통합되어 클라우드컴퓨팅 기반 개방형 교육인프라가 구축된 것이다. 아직은 프로토타입에 불과하지만, 이를 통하여 해당 단어의 구체적인 의미는 물론, 전체 어휘구조에서 해당 단어와 관련된 단어와의 연관성 그리고 서로 다른 문화권에서 차별적으로 구현되는 문화행동의 차이점과 공통점을 구체적으로 확인할 수 있는데, 3차년도 연구에서 정립된 컬처마이닝(Culture-Mining) 기법을 활용하여 다양한 외국어 학습모형으로의 발전가능성을 타진해볼 수 있었다.

본 연구는 다음과 같은 4가지 측면에서 활용방안을 기대할 수 있다.

첫째, 이미지 데이터베이스의 다중언어 확장이다.
본 연구의 결과물은 한국어, 중국어, 일본어 등의 다중언어 이미지 사전은 물론, 증강현실을 통한 이미지 전자사전 개발을 위한 학습용 데이터 ...

본 연구는 다음과 같은 4가지 측면에서 활용방안을 기대할 수 있다.

첫째, 이미지 데이터베이스의 다중언어 확장이다.
본 연구의 결과물은 한국어, 중국어, 일본어 등의 다중언어 이미지 사전은 물론, 증강현실을 통한 이미지 전자사전 개발을 위한 학습용 데이터로 바로 활용될 수 있다. 또한, 본 연구에서도 시도된 컬처마이닝을 활용한 다양한 다문화/다국어 수업 모델의 개발은 본 연구소의 이미지 DB와 연계하여 교육 및 학습용 콘텐츠로의 발전 가능성이 타진되었다. 본 연구는 끊임없는 콘텐츠 발굴에 고민하는 개발자에게는 개발소재로 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 관련 산업의 개발자 양성 효과까지 기대할 수 있을 것이다.

둘째, 다중언어 문화이미지프레임으로의 확장과 활용이다.
본 연구는 특정한 한 개 언어의 문화이미지프레임을 연구하거나 서로 다른 복수 언어의 문화이미지프레임을 대조·비교하는 것이다. 본 연구의 결과물인 문화이미지프레임은 텍스트 언어가 지니는 한계를 뛰어넘어 본 연구의 주요 대상 언어인 한국어, 중국어, 일본어 이외의 다양한 다중언어로의 확장성을 가진다. 유사 문화를 공유하는 동일문화권에 있어서는 본 연구 결과물을 활용해 문화와 언어교육을 병행할 수 있고, 다문화(多文化)와 이문화(異文化) 사이의 공통점과 차이점을 이해할 수 있는 기회가 되기도 한다. 또한, 문화이미지프레임은 다문화, 다언어 사회에서 이미지를 통한 원활한 의사소통 방안을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

셋째, 외국어 학습모형의 개발이다.
본 연구에서도 외국어 교육용 모바일 애플리케이션을 개발할 예정인데, 이를 시작으로 본 연구의 결과물인 통합 클라우드 데이터베이스를 매개로 하여 다양한 교육용 플랫폼이 개발될 수 있다. 또한, 문화이미지프레임은 다중언어의 비언어적 커뮤니케이션 학습자료 및 이문화(異文化)커뮤니케이션 시청각자료로도 활용될 수 있을 것이다.

넷째, 인문학과 공학의 만남을 통한 융복합 연구 및 인접 학문에의 공헌이다.
자연언어와 컴퓨터의 만남은 1990년대 이후 급증한 현상으로, 본 연구는 언어학의 의미론에 근간을 두고 구축된 어휘데이터베이스인 워드넷(WordNet), 프레임넷(FrameNet)과 연계될 수 있다. 본 연구에서 시도하는 문화이미지프레임을 중심으로 한 다양한 태깅(tagging) 정보는 컴퓨터의 자연어　인식에 일조할 수 있을 뿐만 아니라, 인문학과 공학이 결합된 융복합 연구 및 인접 학문의 발전에도 기여할 수 있을 것이다.