This research intends to propose the methodology for analyzing the current trends of agriculture, which directly connects to the survival of the nation, and through this methodology, identify the agricultural trend of Korea. Based on the relationship between three types of data – policy reports, academic articles, and news articles – the research deducts the major issues stored by each data through LDA, the representative topic modeling method. By comparing and analyzing the LDA results deducted from each data source, this study intends to identify the implications regarding the current agricultural trends of Korea. This methodology can be utilized in analyzing industrial trends other than agricultural ones. To go on further, it can also be used as a basic resource for contemplation on potential areas in the future through insight on the current situation. database of the profitability of a total of 180 crop types by analyzing Rural Development Administration’s survey of agricultural products income of 115 crop types, small land profitability index survey of 53 crop types, and Statistics Korea’s survey of production costs of 12 crop types. Furthermore, this research presents the result and developmental process of a web-based crop introduction decision support system that provides overseas cases of new crop introduction support programs, as well as databases of outstanding business success cases of each crop type researched by agricultural institutions.

The latest issue is the smart factory. In order to implement this smart factory, the most fundamental element is to establish product specifications for factors affecting the product, obtain useful data to analyzed and predicted, and maintain safety. But most manufacturers have many errors. Therefore, the purpose of this study is to verify factors of product through statistical techniques and to study the process control and safety.

Recently, young people wearing hanbok are highly visible in the palace and in Hanok Village. However, there is much controversy regarding whether the hanbok the young people are wearing is traditional. Young people in Korea are exposed to hanbok through a variety of ways such as school education, games, webtoons, television shows, and movies. In this study, we presented teenagers with illustrations of hanbok to see which they preferred and which if any they recognized as traditional. The study respondents most preferred the hanbok from the 18th century, but they considered the hanbok from the 20th century to be the traditional style. We next used text mining to analyze the students’ freely written, open-ended responses regarding the hanbok they preferred and the one they considered traditional. The hanbok from the 18th century, the one the teenagers preferred, was a sexy, cool style related to gisaeng that emphasized the waist, whereas the hanbok they believed was traditional, the 20th-century hanbok, was simple, neat, comfortable, and plain. Among the young people’s responses regarding which hanbok was traditional, the text mining extracted the following repeated words related to both the 18th- and 20th-century hanbok: “dramas,” “mass media,” “historical dramas,” and “movies.” For the 18th-century hanbok only, we extracted “webtoons” and “Hanok Village,” and for only the 20th-century hanbok, we extracted “textbooks.”

SOLAS에서는 국제 항해에 종사하는 총톤수 500톤 이상의 선박에 대하여 2018년 7월 1일 이후 도래하는 최초 검사까지 ECDIS 를 설치해야 한다고 규정하고 있다. 새로운 주요 항해 장비로 ECDIS가 탑재되면서 ECDIS 사용에 관련한 다양한 사고가 발생하고 있다. MAIB, BSU, BEAmer, DMAIB, DSB에서 발행한 12가지의 사고보고서에는 항해사의 운용 미숙과 ECDS 시스템의 사고 원인으로 분석하였고, 사고 원인과 관련된 단어들을 정량적으로 분석하기 위해 R-프로그램을 사용하여 텍스트를 분석하였다. 도출 빈도에 따른 단어의 중요도를 나타내기 위해 텍스트 마이닝 기법인 단어 구름, 단어 연관성, 단어 가중치의 방법을 사용하였다. 단어 구름은 사용된 단어들의 빈도 수를 구름 형태로 나타내는 방법으로써 N-gram 모델을 적용하였다. N-gram 모델 중 Uni-gram 분석 결과 ECDIS 단어, Bi-gram 분석 결과는 Safety Contour 단어의 사용 빈도가 가장 많았다. Bi-gram 분석을 기반으로 사고 원인 단어를 항해사와 ECDIS 시스템으로 구분하고, 연관된 단어들을 단어 연관성으로 나타내었다. 마지막으로 항해사와 ECDIS 시스템에 연관된 단어들을 단어 말뭉치로 구성한 후 단어 가중치를 적용하여 연도별 말뭉치 빈도 변화를 분석하였다. 추세선 그래프로 말뭉치 변화 경향을 분석한 결과, 항해사 말뭉치는 최근으로 올수록 감소하였으며 반대로 ECDIS 시스템 말뭉치는 점점 증가함을 나타내었다.

인공지능 시대의 도전에 종교학적으로 답하기 위해 폴 리쾨르(Paul Ricoeur)의 미메시스(mimèsis) 이론을 그의 종교적 해석학에 접붙였다. 이 접붙임을 통해 드러나는 종교적 텍스트의 본유적인 기능은 개인과 공동체가 종교적 텍스트를 읽고 해석하면서 개인과 공동체가 자신들이 가지고 있는 한정적인 시간성(Zeitlichkeit)을 넘어선 영원성(eternity)이나 공(空)과 같은 근원적인 시간성과 새로운 존재의 가능성을 보면서 일어나는 영혼의 변형과 서사적 정체성이다. 약한 인공지능(weak AI)의 경우, 인공지능이 지식적이고 교리적인 측면의 기능을 감당하게 되어 영혼의 변형이라는 종교적 텍스트의 본유적 기능이 강화될 것이다. 강한 인공지능(strong AI)의 경우, 인공지능이 앞으로 인간과 함께 살아가는 동반자가 될 수 있다는 점에서 강한 인공지능이 등장하기 전에 지금까지 종교적 텍스트가 형성해 온 다양한 종교적인 서사적 정체성을 인공지능 프로그램 안에 적극적으로 포함하는 컴퓨터 공학과의 협업이 강력하게 요청된다.

우제목은 짝수 개의 발굽을 갖는 포유동물로 다양한 종이 전 세계적으로 광범위하게 서식하고 있다. 최근 국내에서는 멧돼지, 고라니와 같은 야생 우제목 동물에 의한 농작물 피해, 로드킬 등의 급증과 산양, 사향노루 등 일부 종의 개체수 급감으로 사회적 관심을 받고 있다. 그러나 이러한 사회적 관심에도 불구하고 우제목 관련 국내 연구는 매우 부족하며, 국내 우제목의 연구 동향 분석도 이루어지지 않아 실질적인 문제점을 파악하는데 어려움이 있다. 최근 연구 동향 분석에 있어 텍스트마이닝과 동시출현단어분석은 연구 문헌들에서 나타나는 주요 단어들을 추출하고 단어들 간의 연관성을 정량화하는데 활용되고 있으며, 연구 주제의 분류에 있어 객관성을 증가시킨다. 본 연구에서는 텍스트마이닝과 동시출현단어분석을 통해 한국, 중국, 일본 3국의 우제목 연구 논문을 분석하고 국가별 연구 주제를 비교하여, 국내 우제목 연구에서의 부족한 점과 향후 필요한 점을 알아보고자 하였다. 각 국가별로 우제목과 관련된 연구 논문을 검색하여 수집한 665편의 논문들에 대한 텍스트마이닝 결과, 총 199개 단어가 추출되었다. 추출된 단어들에 대한 동시출현단어분석 결과 3개의 단어군이 형성되었다. 각 단어군에 포함된 단어들을 살펴본 결과, 단어군1은 “서식 환경/생태”, 단어군2는 “질병”, 단어군3은 “보전유전학/분자생태”와 관련 있는 것으로 판단된다. 국가별로 각 단어군의 비율을 살펴본 결과, 중국과 일본은 비교적 고른 단어군 비율을 나타낸 반면, 한국은 “질병”과 관련된 단어군2의 비율이 69%로 상당히 큰 편중을 나타내었다. 연도에 따른 각 단어군별 단어수 회귀 분석 결과에서도 중국과 일본은 3개의 단어군에 해당하는 단어수가 시간 경과에 따라 비교적 고르게 증가하였지만, 한국은 단어군2의 증가율이 나머지 단어군의 5배 이상을 나타냈다. 국내 우제목 연구는 중국과 일본에 비해 질병과 관련된 연구 위주로 진행된 것으로 판단되며, 서식 특성, 행동, 분자생태를 포함한 연구는 매우 적게 수행된 것으로 판단된다. 향후 국내 야생 우제목 동물에 의한 피해 조절과 멸종위기종 보호를 위한 합리적인 정책 수립을 위해, 야생 우제목에 대한 생태 연구를 집중적으로 실시하여 기초생태 자료를 축적시켜 나가야 할 것이다.

This study examines the effects of text length and question type on Korean EFL readers’ reading comprehension of the fill-in-the-blank items in Korean CSAT. A total of 100 Korean EFL college students participated in the study. After divided into three different proficiency groups, the participants took a reading comprehension test which consisted of 4 reading passages (2 short and 2 long) from the Korean CSAT, followed by multiple-choice fill-in-the-blank questions and open-ended inference questions. The longer version of the passages was made from its originally restored version in which one or two paragraphs were added. The results showed that the college students performed better on the long passages than the short ones. In addition, the college students’ reading comprehension test performance was affected differently depending on the type of questions. The findings of the study provided implications on how to select and construct reading passages for high-stake nationwide examinations, such as the Korean CSAT.

People write reviews of numerous products or services on the Internet, in their blogs or community bulletin boards. These unstructured data contain important emotions and opinions about the author's product or service, which can provide important information for future product design or marketing. However, this text-based information cannot be evaluated quantitatively, and thus they are difficult to apply to mathematical models or optimization problems for product design and improvement. Therefore, this study proposes a method to quantitatively extract user’s opinion or preference about a specific product or service by utilizing a lot of text-based information existing on the Internet or online. The extracted unstructured text information is decomposed into basic unit words, and positive rate is evaluated by using existing emotional dictionaries and additional lists proposed in this study. This can be a way to effectively utilize unstructured text data, which is being generated and stored in vast quantities, in product or service design. Finally, to verify the effectiveness of the proposed method, a case study was conducted using movie review data retrieved from a portal website. By comparing the positive rates calculated by the proposed framework with user ratings for movies, a guideline on text mining based evaluation of unstructured data is provided.

중소기업 분야는 산업사회와 정책 변화에 기인하여 관련 연구들이 증가하는 추세를 보이고 있기 때문에 정책과의 연계성이 비교적 높은 편이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이를 전제로 중소기업 기술혁신정책 관련 학술연구의 연구동향을 분석하고, 중소기업 기술혁신정책과의 상호관계를 살펴보았다. 분석 결과에 따르면 시간이 지남에 따라 학술연구와 정책간의 주제적 유사성이 높아지고 있었다. 이를 통해 해당 시기의 정책을 학술적 관점에서 검증하는 연구가 증가하고 있다는 것과 정부주도정책으로 인해 정책적 이슈가 학술연구에 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한, 학술연구와 정책간의 시간차가 존재하는 연주주제가 나타났으며, 해당 정책이 시행되는 시기에 학술연구가 이전연도에 비해 증가하는 경향이 있다는 것을 확인하였다. 연구 결과는 향후 발표될 ‘중소기업 기술혁신 5개년 계획(2019~2023)’의 수립에 있어 주요 논의사항을 파악하고 방향성을 설정하는데 기여하고, 증거 기반 정책 설계의 가능성을 보여줄 수 있을 것으로 예상된다.

본 논문에서는 한국어 쓰기 교육을 위한 교육용 게임으로서 text-to-scene 모델을 제안한다. 사용자 입력 문장에 대해 즉각적인 피드백을 제공하기 위해서, 제안하는 text-to-scene 모델은 사용자 입력 문장의 의미구조를 분석하여 장면을 자동으로 생성한다. 사용자가 문장을 교정하면서 자연스럽게 한국어 쓰기 능력이 향상될 수 있도록, 제안하는 text-to-scene 모델은 정답 장면과 사용자 입력 문장에 대한 장면을 함께 제공하므로, 사용자는 입력 문장의 어느 부분이 잘못되었는지 쉽게 파악하고 문장을 수정할 수 있다. 기존의 text-to-scene 연구에서 정교하게 장면을 생성하기 위해서는 필요한 자원 구축이 어렵고 처리 과정이 매우 복잡하다는 점을 고려하여, 제안하는 text-to-scene 모델은 외국인이 쉽게 이해할 수 있는 수준으로 장면을 단순하게 표현한다. 실험결과 격조사나 문장 요소 생략 등을 고려하여 15개의 단어를 임의로 조합하여 5개 어절 이내의 문장 1,048,576개 문장을 만들어 실험한 결과 제안하는 모델은 한 문장당 평균 14.94ms가 소요하면서 안정적으로 장면을 생성하였다. 외국인을 대상으로 한 작문 시험 결과, 종이를 이용한 작문 결과에서는 10개 문항 중 오답 문장이 평균 4.7개 나왔는데, 제안하는 text-to-scene 모델을 이용한 작문 결과에서는 한 문장 당 평균 1.56회의 미리보기를 하고 문장을 수정하여 0.87개가 나왔다.

This paper utilized the dual coding theory (Yang, Hlee, Lee, & Koo, 2017) and theory of latent state–trait (LST) (Steyer, Schmitt and Eid, 1999) to the application of consumer impulse purchasing behaviors and further revealed that the number of reaching can thus be identified as a trigger for impulse buying on social media. Three inputs (number of color, text length, number of photo) and three outputs (number of likes; number of comments, and shares; and number of clicks on post) are used to develop this marketing message performance assessment model in the social medial based on the literature and expert opinions through data envelopment analysis (DEA). The disaggregate efficiencies are also assessed in order to improve the individual input resource performance in a total-factor framework. Resource-saving target ratios (RSTR) for 60 marketing message in a five-star hotel chain. The empirical findings indicate that the average total-factor text length efficiency (TFTLE) is worse than the total-factor photo efficiency (TFPE) in the Facebook platform in the five-star hotel chain. This result suggests that photo message is more attractive for viewer than the text message. Managerial discussion and the future studies are discussed.

This study aims to analyse the overall sentiments of online reviews on restaurants in Malaysia using predictive text analytics. As we know in opinion mining, sentiment analysis is a prominent technique in predictive text mining. It is a technique that categorises opinions in unstructured text format into binary classification (ie. good or bad). The authors attempt to go beyond the binary classification by viewing texts as empirical entities derived using the Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) weighting algorithm. These empirical entities, based on online reviews of restaurants in Malaysia, are then manifested into hypothetically defined constructs closely reflecting their thematic and semantic nature. The were 4914 customer reviews from restaurants across 20 towns and cities in Malaysia scraped off TripAdvisor.com using web crawler tools. Then a series of analytical tests were carried out. First the online reviews were parsed, filtered and clustered using SAS Text Miner. Then the online reviews underwent the TF-IDF process to identify significant terms and weightages were assigned according to their importance. The TF-IDF process resulted in a series of important nouns and adjectives from the text corpus. Using these weightages of nouns and adjectives, the authors went on to thematise these terms based on their semantic nature to manifest hypothetical constructs. These constructs were based on the Mehrabian–Russell Stimulus Response Model. Subsequently the authors tested the associations among the constructs using variance-based and covariance-based Structural Equation Modelling (SEM). The authors were encouraged by this exploratory methodological approach in formulating predictive text analytics using SEM. Results indicated that sentiments were generally positive towards restaurants and the important terms derived were price, hospitality, location, waiting time, availability of parking and size of food portion.

Aims: Using text mining techniques to investigate the understudied publication trend and thematic areas in the Confucius Business Ethics relating publications. Methods: Research articles which were published during 1999–2016, were searched in 10 business relating databases on April 9, 2017; resulting a total of 488 articles were included. The titles and abstracts were extracted for the text mining analysis using SAS Text Miner, themes were identified by the Text Topic Node. Publication trend, clustering and associations between themes were analyzed. Results: Eight groups of themes were identified. During 1999–2016, the appearance of the Themes “Confucius Leadership”, “Competitive Advantage”, “Corporate Social Responsibility (CSR)", and “Satisfaction and Health” was continuously increasing; meanwhile, research relating to “Chinese Economy” was continuously decreasing; there was a fluctuation trend in that of “Global Ethics”, “Moral and Human Right”, and “Asian Studies”. In the cluster analysis, three main clusters of themes were classified: “Ethics and Leadership”, “Competition and Economy in Asia”, and “CSR and Satisfaction”. Besides, the appearance of “Confucius Leadership” and “Global Ethics”, “Confucius Leadership” and “Moral & Human Right”, “Asia” and “Competitive Advantage”, and “Asia” and “CSR" was positively associated; whereas, that of “Global Ethics” and “China Economy” was negatively associated. Conclusion: The research of Confucius Business Ethics has been focusing on Eastern and Western cross-cultural business ethics, the Confucius ethics and CSR, which was associated with leadership, moral and human rights, in the Global and Asian environments. A call for future research in “Global Ethics” and “China Economy” were suggested.

This study aims to understand the foreign language learner’s internal process while they are translating. To figure out invisible internal process of the learner, Key logging during translation process, short interview after translating and behavioral observation were used. For considering behavioral characteristics for internal process, Pause, Deletion, Moving and Mistranslation were chosen. In particular, Pause was chosen to work as criterion when analyzing other behaviors. By analyzing those behaviors, three internal processes were found: (1)Deliberatiing on words or phrases following the pauses, (2)Considering ill-matched words or phrases between source text and target text, (3)Continuous checks on what writers had written down. Deliberations were generally found before the long-term pause. Learners were deliberating what to write on next phrases, due to their scarce knowledge of grammatical collocation of the target language. Considering ill-matched words or phrases between source text and target text shows variety of behaviors such as moving, deletion after the long-term pauses. According to the learners’ interview and researcher’s observation, it was arisen when the learners are fail to find the acceptable expressions in target language. Continuous checks on what learners had written down were generally found after the translation was finished. Entire part of target text was examined in this type of process. Thus, long period of pause was required for reading source text and target text, also deletion and moving was required for correcting mistranslated words or phrases. It infers that learners’ behaviors are combined to suggest certain meanings of internal process. Thus, these behaviors do not suggest solid internal process. With more elaborated analysis, this

2016년 초･중등학교에서 한자교육을 선택적으로 받도록 한 국어기본법의 위헌 확인 헌법소원이 각하되었고, 2018년 교육부는 ‘교과용 도서 개발을 위한 편수자료’를 공지하면서 이전 정부에서 추지하였던 초등학교 교과서의 한자 병기 정책을 사실상 폐지하였다. 이에 따라 초등학교에서는 정규 교과의 학습 시간에 한자교육을 명시적으로 수행하기 어렵게 되었으며, 한자 교육은 창의적 체험활동 시간을 활용하여 학습할 수 있게 되었다. 이러한 실정으로 본고에서는 각 교과의 교육과정을 수행하면서 잠재적 교육과정으로 한문 고전을 활용한 한자 수업에서 전통적 가치관 교육의 실행 방안을 논의하였다. 학습자에게 전통적 가치관을 교육시키기 위해서는 학습자 스스로 전통적 가치가 담겨있는 여러 고전들을 읽고 그 의미를 탐색하여 스스로 성찰하도록 하여야 한다. 그러나 선인들의 전통적 가치관 을 추출할 수 있는 자료들은 대부분 한문으로 기록되어 있고 초등학교 학습자들은 한문으로 기록된 자료들을 읽을 수 없는 것이 현실이다. 따라서 본고에서는 전통적 가치가 담긴 고전을 번역하여 우리말로 풀이한 서사 텍스트를 활용하여 교육하는 방법을 논의하였다. 본고에서 전통적 가치가 담긴 서사 텍스트로 활용한 자료는 ≪삼국유사≫와 ≪삼국사기≫이다. 우리의 선조들이 동몽들의 덕성교육용 교재로 사용했던 ≪명심보감≫, ≪동몽선습≫, ≪격몽요결≫ 등과 같은 자료들이 사람의 본성이나 오륜의 도리, 처세의 원칙 등 유교의 전통 가치를 잘 담고 있어서 전통적 가치관의 교육 자료로 더 적절할 수 있겠으나 현재의 초등학교 교실 수업 현장을 고려할 때 위의 교재를 활용하기에는 많은 어려움이 있다. 그러므로 본고에서는 초등학교 학습자들이 서사 구조를 지닌 이야기를 들을 때 흥미를 가지고 수업에 참여한다는 사실에 주목하여 전통적 가치관을 담을 수 있는 서사 텍스트로서 ≪삼국유사≫와 ≪삼국사기≫의 일화 들을 선정하여 논의를 전개하였다. 2015 초･중등학교 교육과정은 홍익인간의 교육이념과 인격도야, 민주시민으로서의 자질 함양, 인간다운 삶의 영위, 민주국가의 발전과 인류공영의 이상 실현이라는 교육 목적을 이루기 위해 4가지 인간상을 제시하였다. 4가지 인간상은 자주적인 사람, 창의적인 사람, 교양 있는 사람, 더불어 사는 사람이다. 또한 2015 초･중등학교 교육과정은 교육과정이 추구하는 인간상을 실현하기 위해 교과 교육을 포함한 학교 교육 전 과정을 통해 중점적으로 기르고자 하는 6가지 역량을 제시하였다. 곧 자기관리 역량, 지식정보처리 역량, 창의적 사고 역량, 심미적 감성 역량, 의사소통 역량, 공동체 역량이다. 본고는 이러한 역량을 증진시키는 것이 중요하다고 인식하고 전통적 가치관 교육을 6가 지 역량의 신장과 관련지어 논의하였다. 다만 지식정보처리 역량은 중등학교 한문과 교육과정을 참고로 하여 인성역량으로 바꿔서 검토하였다. 본고에서 논의 한 ≪삼국유사≫와 ≪삼국사기≫의 서사 텍스트는 하나의 예시 자료이며 각 교과의 학습목표나 학습제재에 따라 다른 서사 텍스트로 대치할 수 있다. 또한 ≪삼국유사≫와 ≪삼국사기≫의 서사 자료에 국한하지 않고 초등학교 학습자들이 흥미 있게 학습에 몰입할 수 있는 다양한 한문 고전 자료의 활용도 가능할 것이다. 여기에서의 논의가 촉매가 되어 초등학교 수업 현장에서 한문 고전을 활용한 다양한 교수･학습 방법이 도출되기를 기대한다.

This study examined the characteristics of research activities in the road sector via an analysis of patents and papers. For the text mining analysis, this study used keywords that contained the term “highway” and extracted data; 25,306 patents and 11,940 papers were used for the analysis. Along with a paper analysis, there is a 3P (paper, patent and patent) analysis method used to examine papers and patents. The 3P analysis method analyzes patent trends (time series, country, applicant, institution, and so on), original technology patents, the latest technology trends in the field of interest, and research trends by examining and evaluating key patent rights and their technology and utilization values. More specifically, analyzing patents owned by companies and papers published based on data obtained from text mining, allows researchers to compare intellectual property competitiveness by institution and identify a competitor’s research trends. Based on the results, commercialized tech areas and global research activity trends can be identified to establish a technology strategy. In this regard, this study used keywords only related to “highway” and acquired the following analysis results: To begin with, some of the most noteworthy research and development areas in the road and transport sector recently included “traction hybrid battery,” “information navigation date,” and “navigation determination.” This suggests great implications. Thus far, the road and transport section has traditionally researched “Construction of Roads, Railways, or Bridges” in Section E (Fixed Constructions) of the International Patent Classification and supporting works such as the installation of supports for the road or the construction of platforms, snow fences or similar arrangements. This study, however, found that lately, a lot of research is being conducted on systems such as transport control systems, transport safety, transport control radars or similar systems, sonar or Light Detection and ranging system, and anti-collision systems. In addition, as smart toll collection increasingly becomes available, a lot of research in the field of physics is being undertaken on transmission methods for measures, control signals or similar signs, and ticket dispensers or devices to collect tolls and admission fees. In conclusion, based on the above findings, this study was able to identify that more research in the road and transport sector is being conducted on smart toll collection and tech convergence such as physics and systems than traditional civil engineering as today’s world is heading towards the 4th Industrial Revolution.

시를 읽는 일은 사물을 읽은 일과 같다. 유식과 무식을 떠나 인간은 생존을 위하여 끊임없이 주위의 대상들을 읽어야 한다. 그런데 인간은 사물자체 혹은 본질에 도달하기가 불가능하다. 그리하여 사물자체가 아니라 사물에 대한 의미생산에 그치고 그 의미는 타자들에 의해 상속되고 갱신된다. 따라서 주/객의 일치를 선언한 그리스도를 제외하고 인간사회에서 객관적인 대상으로서의 사물, 사건, 작품에 대한 초월적이고 절대적인 견해는 있을 수 없다. 그러므로 우리는 상대적인 관점에서 사물을 바라봐야 하는 운명을 지니고 때어났다. 항상 밑바닥에서 시작해야하는 시시포스의 운명처럼. 이런 관점에서 읽어본 본 작품의 내용은 영국의 탄압에 직면하여 식민지 아일랜드의 내/외의 비우호적인 상황을 제시하고 있는듯하다.

「재림」 이 시 자체의 텍스트와 거리를 두게 하는 원인은 이 시가 새로운 문맥과 새로운 사건들을 수용할 수 있는 데에 기인한다. 이 시의 힘은 단순히 하나의 문학 텍스트라는 지위에서 나온다. 그러나 평론가들은 그 시의 힘이 내재적인 것인지 아니면 그 시가 자처하는 종교적 전통에서 비롯된 것인지 확신하지 못한다. 「재림」이 특이한 문학적 사건으로 두드러지게 보이는 것은, 그 시가 문학적, 정치적, 그리고 계시적 디스코스를 혼재하게 만드는 정도 때문인 것 같은데, 그 정도가 심해서 서로를 구분하기 어렵게 한다. 이런 것이 이 시를 사건 자체가 되게 한다.

This study reports the effects of text chat on EFL students’ writing fluency, accuracy, and complexity, investigating whether its effects differ according to the interlocutor. The experimental design employed three text chat groups: one between two nonnative speakers (NNS-NNS); another between a nonnative speaker and a native speaker (NNS-NS); and the other between a nonnative speaker and a nativelike chatbot (NNS-NC). 78 college students of English as a foreign language between 19 to 22 years old were sampled and assigned into the three groups, each consisting of 30, 20, and 28, respectively. Over a 16-week period, they engaged in ten 10-minute-long chat sessions. All groups were tested before and after the treatment. A paired-samples t-test was conducted to compare preand post-test scores as far as fluency, accuracy, and complexity concerned. To find out the differences between mean scores of the groups, a one-way analysis of covariance (ANCOVA) was run. Results indicated that all three groups showed significant improvement in accuracy while only NNS-NS and NNS-NC groups did in fluency. No effects for complexity were evident. In terms of group differences, no statistical significance was detected. Participants’ perceptions of English learning and text chat positively changed overall. This study has pedagogical implications for EFL teachers, students, and researchers.