This study examine the manner by which media characteristics are reflected in text formation by-, focusing on book advertising on Instagram. By analyzing book advertising, i.e., a type of advertising text on Instagram, from a text-linguistic perspective, this study examines the textual characteristics of Instagram advertising texts and compares them with book advertisements in other media to identify the unique media characteristics of Instagram. Book advertising on Instagram can be categorized into three types: traditional, hide, and fan page. Differences in the structural characteristics and composition of linguistic and visual symbols are observed in each type. Compared with book advertisements in print and video media, the reversal technique due to page-type image exposure, direct exposure to the advertisement target, and intuitive advertisement-content organization can be regarded as examples that reflect the characteristics of Instagram as a medium. In particular, the structure of book advertisements comprising [thumbnail > text > conclusion] reveals the characteristics of the medium the most significantly. Additionally, various aspects such as the linear organization of verbal and visual symbols and hierarchical and complementary relationships, are observed, which are regarded as the characteristics of book advertisements on Instagram.

This study examines the signs of 83 Korean restaurants operating in Berlin as of January 2025 and discusses the following from the perspective of the language landscape: First, in which characters are these signs written? Second, in what language is the term ʺKorean restaurantʺ stated? Third, in which language is the store name written? Fourth, do other design considerations exists? The result shows that those who operate Korean restaurants in Berlin tend to display signs primarily in Roman letters instead of highlighting Hangul, which is still considered an unfamiliar character to Germans to avoid creating an overly heterogeneous language landscape. But the result of more comprehensive examination shows that the Korean restaurants in Berlin tend to display their identity and characteristics as Koreans. These research results can be used as reference material to gauge the lifestyle of Korean immigrants in the present Germany, beyond a simple discussion of the language landscape.

This study investigates contact-induced grammatical change with specific emphasis on the prefinal imperfectives –ang and -ag in Swahili. Strategies for marking tense and aspect in Swahili and Bantu languages have been analyzed in a number of books, book chapters and articles. Despite the incontrovertible upsurge in the use of prefinal imperfectives, particularly in communicative interactions amongst the youth in urban settings, investigations into this phenomenon are scarce. Based on naturally occurring data obtained in Nairobi, Kenya and observations and interpretations, this study attempts to analyze the morphosyntactic and semantic features of prefinal imperfectives –ang and -ag in Swahili. First, background information conducive to understanding this grammatical change is provided. This includes the standardization of Swahili and its impact on present-day Swahili, strategies to mark tense and aspect in Swahili and other Bantu languages, semantic features of imperfectivity in Swahili, the prominent roles of mimesis in acquiring a second language in contact situations, the S-curve of language change and its applicability, and the disadvantages of prescriptive grammar rules. All these key concepts and topics are interrelated, and less researched topics must be included to systemically and clearly explain language change. Accordingly, this study is designed to enhance our understanding regarding one of the aspects of grammatical change from both synchronic and diachronic perspectives.

이 글은 인문학의 학문적 자산으로서 ‘하늘의 언어와 하늘의 역사’ 자료를 환 기하고 그에 대한 자료 접근력과 관점의 다양화 모색을 펼친 서술이다. 하늘이 궁극의 존재라는 점을 잘 알지만 우리 역사 속에서 어떤 구체성으로 묘사되었 고 그리고 어떠한 언설로 표출되어 왔는지를 학술적으로 접근하는 개관적 시도 이다. 이에 천지인 삼재관과 지저세계관의 유입 문제를 통해 전통적 하늘관을 동서비교 관점에서 들여다보고, 수평과 수직의 공간 우주론을 대비하여 고대 하 늘 인식의 구조를 드러내며, 한국 고대인이 묘사한 수직 하늘 공간론이 신라 선 덕왕릉의 사천왕-제석천주 모형으로 또는 불교적 수요 9층천설의 황룡사 구층 탑으로 구현되는 면모를 짚어보았다. 그러나 조선시대 성리학 사회에서 하도·낙 서의 수비주의적 도식학이 만개하면서 하늘과의 교통이 상실되는 문화상을 읽 게 되고, 그에 무관하지 않은 궁극론 측면에서 척도의 혼란과 한달 시간학의 부 재 현상을 함께 논의하였다. 이를 통해 수천년 한자시대에서 근대 한글시대를 구가하는 우리 시대에 하늘의 언어와 역사 현장을 논의하는 하늘 논장 곧 학문 적 천론의 활성화가 필요함을 역설하고자 하였다.

This study presents a novel methodology for analyzing disease relationships from a network perspective using Large Language Model (LLM) embeddings. We constructed a disease network based on 4,489 diseases from the International Classification of Diseases (ICD-11) using OpenAI’s text-embedding-3-small model. Network analysis revealed that diseases exhibit small-world characteristics with a high clustering coefficient (0.435) and form 16 major communities. Notably, mental health-related diseases showed high centrality in the network, and a clear inverse relationship was observed between community size and internal density. The embedding-based relationship analysis revealed meaningful patterns of disease relationships, suggesting the potential of this methodology as a novel tool for studying disease associations. Results suggest that mental health conditions play a more central role in disease relationships than previously recognized, and disease communities show distinct organizational patterns. This approach shows promise as a valuable tool for exploring large-scale disease relationships and generating new research hypotheses.

생성형 인공지능의 급속한 발전은 사회 전반에 광범위한 영향을 미치며, 일상생활을 포함한 다양한 분야 에 활용되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술의 발전 동향을 대규모 언어모델(Large Language Models, LLM)을 중심으로 살펴보고 생성형 인공지능 기반 솔루션이 정치 및 공공 부문의 효율성과 서비스 최적화 에 기여하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 미국, 싱가포르, 인도 등의 사례분석을 통해 인공지능 도구가 선거의 확장성과 시민과의 상호작용 개선에 역할 할 수 있다는 것을 주장한다. 동시에, 대규모 언어모델의 실사용 과정에서 제기되는 편향성, 허위정보 확산, 규제 공백 등의 쟁점들을 고찰할 필요가 있음을 지적한 다. 요컨대, 생성형 인공지능은 민주주의 발전과 공공서비스 증진에 대한 가능성을 제공하지만, 기술의 지속 가능하고 적실한 활용을 위해 투명성, 공정성과 책임성을 고려한 사용이 요구된다.

This study aims to collect and analyze Common European Framework of Reference for Languages (CEFR)-related research in Korean language education to identify emerging trends. It examines 28 academic articles published in Korea from 2020 to 2024, using text mining and language network analysis methods. Term Frequency (TF) and Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) analyses revealed that studies on curriculum design and application in Korean language education appeared with high frequency. Semantic network analysis identified key research directions, such as comparing proficiency level systems in Korean curricula, proposing “mediation” activities based on CEFR, and evaluating CEFR as an assessment tool. Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling categorized the studies into three groups: (1) research directly analyzing CEFR, (2) research applying CEFR to overseas Korean language curriculum design, and (3) research comparing existing Korean curricula with CEFR. This study is significant as the first to analyze CEFR-related research trends in Korean language education. By employing objective data analysis tools such as text mining, it enhances the reliability of findings and provides valuable insights into recent research trends.

최근 ChatGPT로 대표되는 인공지능의 급격한 발전은 인공지능 에 대한 낙관과 비관이 엇갈리는 가운데 기독교 선교가 새롭고도 실제적 인 방향을 모색해야 할 필요성을 제기했다. 이를 위해 본 연구는 행위자 -네트워크 이론을 주요 이론적 틀로 활용하여 인공지능을 단순한 도구가 아닌 인간과 상호작용하는 행위자로 인식한다. 이러한 관점에서 현재 인공지능 기술의 최전선에 있는 거대 언어 모델의 기술적 특성과 작동원리를 상세히 분석하여 인공지능이 인간과 맺는 관계에 주목한다. 이러한 이해를 토대로 인공지능과의 선교적 접점을 모색하기 위한 방안은 첫째, 인공지능을 선교 현장으로 인식하는 것, 둘째, 인간에게만 주어진 선교적 삶을 사는 것. 셋째, 인공지능을 선교사역의 협력자로 받아들이는 것, 넷째, 오픈소스 거대 언어 모델을 활용한 선교적 목적의 인공지능을 개발하는 것이다. 본 연구는 인공지능 시대의 기독교 선교 가 단순히 인공지능을 도구로 활용하는 차원을 넘어, 인공지능과의 협력적 관계를 통해 새로운 선교의 지평을 열어가야 함을 제안한다. 이는 데이비드 보쉬가 주장한 것처럼, 선교는 각 시대의 변화에 따라 새로운 패러다임으로 변화되어야 한다는 관점에 기반한다.

이 논문은 구약 지혜자, 특히 잠언 지혜자를 선교적 해석학의 모범으로 조명한다. 잠언 14:10-14 분석에서 ‘죽음의 길’ 모티브가 중심을 이루며, 이는 행위-화복-관계 사상과 인간의 이해를 넘어서는 심리적 신비에 관한 서술이 충돌하는 독특한 언어적 공간을 형성한다. 구약 지혜자는 이러한 사상적 모순과 모호성을 통해 인간 인식의 한계를 드러내고, 하나님 일하심의 신비를 수용하는 것이 하나님이 주신 질서 속 적절한 삶의 태도임을 독자의 자발적 판단에 따라 깨닫게 한다. 세상을 분석하고 그 속에서 교훈을 찾게 하는 구약 지혜자의 방법론은 성서 본문을 하나님의 선교 관점에서 해석하고, 독자의 삶의 맥락을 고려하며, 새로운 해석 공간을 수용하는 선교적 해석학과 매우 근접해 있다. 따라서 구약 지혜자의 세상에 대한 관찰, 해석, 의미 도출 방식은 선교적 해석학의 탁월한 모범이 된다.

This study questions whether bilingualism in Korean multicultural education is constructed, perceived, and practiced as a discourse of ‘tolerance’. The purpose of this study is to examine the perceptions, practices, and implications of bilingual education by analyzing policy documents and field research texts related to multicultural language education. Five major discourses on migrants’ languages in Korea are identified: Korean language as the key for migrants to succeed; Korean language for migrants vs. English language for Koreans; migrants’ languages as a sign of problems and deficiencies; and migrants’ languages for global recognition of Korea. This paper argues that bilingualism in Korea works as tolerance because the discourses and practices of bilingual education, which seem to recognize diverse languages, in effect, discriminate against migrants’ languages, positioning migrant students and their languages as the objects of tolerance, and delimiting the boundaries of tolerance and intolerance. Further, bilingual education discourses depoliticize language discrimination and educational inequality that migrants face.

This study aims to explore the linguistic and cultural characteristics of Busan’s old downtown. To achieve this, the linguistic landscapes of three major traditional markets—Gukje Market, Bupyeong Kkangtong Market, and Jagalchi Market—were collected and analyzed as representative commercial spaces of this area. The key findings are as follows: First, Hangeul was the most frequently used script type across all three markets and appeared in the largest font size, reflecting a general preference for Hangeul and the Korean language regardless of business type. Second, store names consisting of four to five syllables were the most common. Third, Gukje Market displayed varied linguistic landscapes across its streets, with the street adjacent to Gwangbok-dong exhibiting the most linguistic diversity. Fourth, the temporary stall signs in Bupyeong Kkangtong Market’s night market exhibited the greatest linguistic variety, showcasing a broad range of languages. Fifth, in Jagalchi Market, where the proportion of foreign tourists is relatively high, signs were predominantly in Hangeul, but menus were provided in multiple languages to accommodate linguistic diversity among visitors. Finally, the use of regional dialects and various regional names in store signage reflected Busan’s local identity and migration-driven history.

This study analyzes the language identity of a 1.5 generation Korean woman in her 30s through a qualitative research method, focusing on her journey of seeking a stable sense of belonging, and reveals its sociocultural implications. The research participant is a woman in her 30s who moved to Germany, with her family in her early teens. She chose, maintained, and strengthened her sense of belonging between Korean and German in the following ways. First, the participant held German citizenship but did not consider herself to have citizenship rights. Second, she perceived people who spoke Korean well as attractive and wanted to connect with Korea. Third, the participant utilized her Korean language skills to position herself as marked German. This study is significant in that it explores the process by which a 1.5 generation Korean woman constructs her language identities, builds a sense of belonging, and shapes her meaning of existence, thereby contributing to a deeper understanding of the various aspects of Korean diaspora.

모빌리티 예측은 단순한 통행 경로 예측을 넘어, 사회 전반의 효율성 및 안전성 향상을 위한 핵심 데이터를 제공한다는 점에서 중 요하다. 기존의 예측 기법은 시공간적 규칙성과 개인 이동 패턴의 통계적 특성 분석에 주로 의존하였으며, 최근 딥러닝 기반의 시공간 모델링을 통해 예측 성능이 향상되었다. 그러나 여전히 개인 통행의 단기·장기적 시공간 의존성 및 복잡한 패턴을 처리하는 데 한계가 존재한다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 대규모 사전 학습된 거대 언어 모델(Large Language Model; LLM)을 도입하여, 개인 속성뿐 만 아니라 실제 통행 데이터를 반영한 객체 단위 통행 생성 프레임워크를 제안한다. LLM 기반(ChatGPT-4o) 객체 단위 통행 생성 프레 임워크는 (1) 개인 모빌리티 패턴 학습, (2) 통행 생성의 두 단계로 이루어진다. 이후 한국교통연구원의 개인통행 실태조사(2021) 데이 터를 이용하여 프레임워크의 통행 생성 성능을 확인하였다. 통행 시작·출발 시간 분포, 출발·도착지 장소 유형, 통행목적, 이용 교통수 단의 정확도를 확인한 결과, 대부분 항목에서 70% 이상의 정확도를 보였다. 하지만 통행목적은 13개의 목적 중 하나를 예측해야 하기 에 정확도가 다른 항목에 비해 약 40%로 낮게 나타났다. 본 연구는 통행 생성 프레임워크를 설계하고, 이에 맞춰 입력 데이터를 가공 및 프롬프트 엔지니어링을 수행함으로써 LLM 기반 통행 생성 기술의 가능성을 확인하였다. 향후 프레임워크의 예측 성능 검증 및 개 선을 위한 추가 연구가 필요하며, 날씨, 대규모 행사 등과 같은 외부 요인들을 고려하면 더욱 정교하고 현실적인 통행일지를 생성할 수 있을 것이다.

The purpose of this study is to overcome the heterogeneity of the inter-Korean languages, focusing on the relationship between the North Korean dialect and the identity of North Korean defectors. While the language problem has been seen as a challenge for North Korean defectors adapting to South Korean society, this paper shifts to view it as a task for South Korean families, highlighting the need for greater acceptance of North Korean language and culture. This paper argues that to restore the language identity of North Korean defectors, signficant changes are required in the ways in which South Koreans perceive, recognize, and accept North Korean dialects as part of a shared language rather than a political language.

Linguistic discrimination, or linguicism, has not been thoroughly explored through socio-political analytical frameworks. This study aims to review existing academic literature on linguistic discrimination and propose new foundations for future research. To understand the conventional research topics and methods in linguistic discrimination studies, this paper critically reviews key concepts and terms, including race-driven, language variation-based, and general perspectives. It then introduces an alternative analytic framework, incorporting methodologies from critical discourse studies (CDS). The socio-political phenomenon of linguistic discrimination is further explored through the lens of Michel Foucault’s governmentality, subjectivity, and the neoliberal form of life. Within this perspective, discriminated languages and subjects are viewed as shadows of neoliberal governance, and ‘the care of the self’ is proposed as a potential form of resistance againt linguistic normalization and discrimination. This study also discusses future areas of research, campaigns, and educational initiatives related to critical language awareness and language diversity.

본고는 중화인민공화국의 건국 초기 약 10년(1949-1959)의 시기(A시기)와 현 정권 이 들어선 이후 약 10년(2013-2023)의 시기(B시기)에 나타난 총 200개의 정치표어의 어휘를 분석하였다. 먼저 어휘 사용 양상 및 빈도 변화에서는 크게 1) 소멸 혹은 감 소 어휘 2) 증가 혹은 생성 어휘 두 범주로 나누어 살펴보았으며, 긍·부정 색채 어휘 의 사용 양상 변화에 대해서도 분석하였다. 어휘 사용 양상 변화에서 가장 눈에 띄 는 점은 A시기에는 주로 국가의 도리나 정책, 방침 등이 앞서 제시되던 것에서 변화 하여 그러한 어휘는 대체로 사라지고, B시기에는 인민(人民)이 중심이 된 어휘와 더 불어 생활과 행복을 중시하는 표어가 다수 등장하기 시작하였다. 또한 A시기에는 부 정적이거나 폭력적 색채의 어휘들이 다수 나타났지만, B시기에는 거의 사라졌으며, 미래지향적이고 진취적인 긍정 색채의 어휘가 이전보다 증가한 양상을 보였다.

세설신어는 東漢 말기부터 東晉 말기까지 실존했던 인물들의 일화를 담아 문학 사적으로 ‘세설체 문학’의 비조라는 지위를 얻었을 뿐만 아니라, 正史에 기록되지 않 은 소소한 내용도 담고 있어 중요한 사료로서의 가치도 지니고 있다. 본고에서는 작 품 속에 구사된 언어들에 주목한다. 왜냐하면 그러한 언어들은 그 시대를 살았던 사 람들의 사고나 문화 등을 파악할 수 있는 유의미한 자료이기 때문이다. 본문에서는 세설신어에 수록된 일화 가운데 특히 당시 사람들의 언어 행태와 관련된 ‘險談’, ‘能言’, ‘典故’를 중심으로 시대상과 가치관을 조명한다. 그러한 언어적 특징은 하나의 전통과 기준이 되어 현재에도 그 영향력을 발휘하고 있다. 따라서 본고에서의 고찰 은 단순한 언어를 통한 위진 시기의 사회 현상 및 의미를 파악하는 것일 뿐만 아니 라, 우리의 현재를 이해할 수 있는 발판을 마련하는 것이 될 것이다.

최근 인공지능 분야에서 가장 활발히 연구되고 있는 거대 언어 모델은 교육에 대한 응용 가능성을 보 이며, 교육학의 거의 모든 분야에서 그 활용 방안이 연구되고 있다. 이러한 연구는 공학 교육에서도 주목 받고 있다. 그러나 구체적인 활용 분야와 방법에 대해서는 아직 많은 연구가 필요한 상황이다. 특히, 거대 언어 모델을 이용한 교육과정 설계와 개선에 대한 연구는 인공지능 공학과 교육학 두 분야에서 모두 중요한 연구 과제로 부각되고 있다. 이러한 응용 필요성에 대한 예시이자 전략으로써, 본 연구는 OpenAI에서 발표한 최신 거대 언어 모델인 ChatGPT-4o를 이용하여 한국과학기술원(KAIST) 공과대학 학부 전공 과 목과 S전자 DS부문(반도체사업부) 직무 사이의 연관성을 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학과 기업체 양측에 반도체 산업 인력 양성과 채용에 대한 실질적인 응용 전략을 제안한다. 이를 위해 KAIST 공과대 학 학부과정에 개설된 모든 전공 과목과 S전자 DS부문(반도체사업부)의 직무기술서를 ChatGPT-4o에 학습시켜 각 과목이 특정 제품군, 직무와 가지는 연관성을 특정 범위와 기준에 의거하여 정량화된 점수로 평가했다. 또한, 각각의 직무, 전공, 과목별로 확보한 데이터를 기초적인 통계 분석을 통해 평가했으며, 구직자와 구인자의 활용 가능성에 초점을 두고 특정 전공의 각 직무별 연관성과 특정 직무의 각 전공별 연관성, 그리고 특정 직무 및 전공의 반도체 제품군별 연관성 등 다양한 조건에서 분석을 진행하였다. 또 한 본 전략에 대한 반도체 산업 실무자 견해를 수집하여 실제 전략으로의 활용 가능성을 검증하였다. 분 석 결과, 간단한 질문과 분석만으로도 전공, 교과목별로 유의미한 직무 연관성의 차이를 확인했다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 대학 교육과정의 개선과 기업 채용 및 양성 과정에서의 응용 전략을 제시한 다. 이 연구는 대학과 산업 간의 협력을 통해 인적자원 개발과 채용 효율성 증대에 기여할 것으로 기대한 다. 또한, 후속 연구로 구직자와 구인자, 교수자 등 본 연구의 효과를 확인할 수 있는 집단을 대상으로 한 대규모 설문조사 및 전문가그룹 대상 질적연구 등을 제안하여 실제 활용도와의 비교 분석 연구를 제안 한다. 결론적으로, 본 연구는 거대 언어 모델을 활용하여 필요한 인재를 양성하기 위한 교육 과정 설계의 구체적인 응용 가능성을 제시함으로써, 인공지능을 이용한 교육 분야에 대한 기여 방안을 모색한다.

This paper aims to test deep-learning-based Korean language models’ capacity to learn and detect social registers embedded in speech data, specifically age, gender, and regional dialects. A comprehensive understanding of linguistic phenomena requires contextualizing speech based on speakers’ age, gender, and geographic background, along with the processing of syntactic structures. To bridge the gap between human language understanding and model processing, we fine-tuned three representative Korean language models—KR-BERT, KoELECTRA-base, and KLUE-RoBERTa-base—using transcribed data from 4,000 hours of speech by middle-aged and elderly Korean speakers. The findings reveal that KoELECTRA-base outperformed the other two models across all social registers, which is likely attributed to its larger vocabulary and parameters size. Among the dialects, the Jeju dialect showed the highest accuracy in inference, which is attributed to its distinctiveness, making it easier for the models to detect. In addition to the fine-tuning process, we have made our fine-tuned models publicly available to support researchers interested in Korean computational sociolinguistics.