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텍스트의 내용 구조 분석 방법과 교육적 적용 연구, 박사 학위 논문, 서울: 서울대
추계자(1993) : 텍스트의 연결 수단인 지시에 관한 소고, 언어연구13, 부산대학교 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기본텍스트
Ⅲ. 설명텍스트
Ⅳ. 픽션텍스트
Ⅴ. 텔레
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위한 것이다. 비 선형성은 다선형성, 다중심적, 반위계적인 글쓰기 공간을 가능케하는 하이퍼텍스트성의 핵심이다. 그런데 하이퍼텍스트픽션도 물론 새로운 형태이긴 하지만 아직까지는 대체로 서사적인 글쓰기를 우선적인 것으로 하고 있
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텍스트와 독자 사이의 역동적 커뮤니케이션 조응 행위를 다룬다.
읽기에 관한 이론을 텔레비전의 보기에 직접 응용할 수 있다
→ 텔레비전 프로그램을 텍스트로 보면 ‘보기’는 보다 넓은 개념인
‘읽기’의 한 형식이기 때문 이저의 ‘
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인용 문헌
류현주. 『하이퍼텍스트 문학』. 김영사, 2000.
정형철. 「하이퍼텍스트 픽션에 관한 연구」 (http://home.pusan.ac.kr/~nma/papers/ 39/39_8.htm. 2002년 12월 5일 오전 11:58).
로버트 쿠버. 「하이퍼픽션: 컴퓨터를 위한 소설들」. 『외국문학』, 45호(1
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텍스트가 가질 수 있는 역사성의 한계를 가지고 있는 것으로 보인다. 그것은 SBS라는 상업주의적인 방송국이 정치 역사적으로 얼마나 진실에 피력할 수 있는가의 문제이기도 하다.
또한 역사의 픽션화는 '허구'라는 명목 하에 왜곡되기도 하
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텍스트의 의미를 학습자의 차원에서 새롭게 구성해 나가는 과정이며 이런 과정을 통해 학습자의 문학 텍스트생산 또한 이루어 질 수 있다. 따라서 문학 텍스트의 이해, 즉 수용과 생산은 학습자가 문학 텍스트와 인지적 정서적으로 원활하게
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제 1장 서론
1.1 연구배경
전 세계에서 1년간 생성된 디지털 정보의 양은 2011년에는 1.8제타바이트(ZB)였으며, 2012년에는 2.8제타바이트였다. 2012년에 생성된 데이터 2.8제타바이트는 전 세계 해변에 있는 모래알의 수인 7억 50만조의 약 4배
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텍스트 중심의 문학교육이 이루어지기 시작한 시기이다.
텍스트 중심 문학이론은 문학 작품 자체의 절대적 가치에 대한 믿음에서 출발하여, 작품의 의미는 텍스트 속에 내재해 있기 때문에 작품을 정확히 분석해야 된다는 논리를 바탕
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있었다는 것을 들 수가 있다. 이들과 유대 기독교인들 간에는 피할 수 없는 갈등이 있었을 것이고, 누가가 사회적으로 약자에 대한 많은 관심을 보이고 있음을 살펴본다면, 이러한 누가의 주장들은 올바른 공동체 정체성 확립에 많은 도움을
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제기하기도 하고, 자신의 선행지식을 수정하기도 하며, 교재 내용을 자기 것으로 만들어나간다.
텍스트 이해를 위해 또 하나 중요한 것은 역사 영역 고유의 지식이다. 역사 텍스트에 사용된 어휘나 개념, 원리 등에 대한 배경 지식은 텍스트
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(주)텍스트웨이에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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수 있었습니다.
두 번째로 진행한 경험은 ‘텍스트 데이터 분석과 자연어 처리(NLP) 프로젝트’였습니다. 이 프로젝트는 영화 리뷰 데이터를 활용해 리뷰의 긍정/부정 성향을 분석하는 작업이었습니다. 텍스트 데이터는 다른 형태의 데이터와
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습니다.
● 연구 목적
본 연구의 목적은 소셜 미디어 데이터를 분석하여 여론 및 트렌드를 예측할 수 있는 모델을 개발하는 것입니다. 구체적으로,
- 소셜 미디어에서 생성되는 텍스트 데이터를 분석하여 여론을 추출하는 방법을 연구한다.
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미 체계를 언어학적으로 분석하면서, 언어가 단순한 의사소통의 도구가 아니라 사유의 방식 자체라는 사실을 체감했었던 것이고 이 과목을 통해 문학 텍스트의 의미 역시 언어의 선택과 문법 구조 속에서 더 깊게 분석될 수 있다는 가능성을
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텍스트와 디자인의 ‘스토리텔링 감동’ 편집
OO시의 주요시책 및 정책홍보 방법에 대한 효과적이고 신선한 아이디어 발굴
시정 간행물의 수준 향상과 통합 관리
기존 TV, 라디오, 신문, 잡지와 홈페이지 및 뉴미디어와의 연계성 강화 추진
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텍스트 안에 담긴 감정의 강도, 표현의 다양성, 언급된 키워드의 연관성 등을 분석하여 고객의 재구매 가능성이나 브랜드에 대한 충성도를 정량화하고자 하는 것이겠습니다.
이를 위해 Kaggle이나 공공 데이터포털, 혹은 기업 제휴를 통해 실제
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