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AI

Topic Segmentation 서베이 (1) | Lexical Similarity 기반 기법 - TextTiling in Python

원문 - http://www.eecs.qmul.ac.uk/~mpurver/papers/purver11slu.pdf

 

본 서베이에서는 긴 컨텍스트를 주제적 일관성이 있는 segment로 나누는 방법에 대해 다룹니다.

포스팅은 이 중에서 대화 전사 텍스트 혹은 대화 STT 결과물 등을 segment하는 방법에 초점을 맞추어 정리하였습니다.


Topic Segmentation이란

토픽 세분화란, 전체 녹취록이나 전사 스크립트 등을 보다 짧고, 주제적인 일관성을 가지는 덩이로 나누는 것을 의미한다.

통으로 되어 있는 문서를 이렇게 같은 주제로 나누는 작업은 검색(Information Retrieval)에서 필요한 부분의 정보만을 제공하는 등 유용하게 사용할 수 있다. 

뿐만 아니라 컨텐츠에 있는 각 segment의 내용을 분석하거나 분류해서 회의록에서 관련있는 주제을 연관짓거나 각기 다른 방송에서 방영된 관련 있는 내용을 가지고 와 집약적인 요약문을 생성할 수도 있다. 

 

이러한 작업을 위해서는 문서에 있는 토픽 구조를 이해하는 것이 필수적이다:

대화의 주제가 언제 하나의 주제에서 다른 주제로 옮겨가는가?

 

이 질문에 답하기 위해서는 주제 혹은 토픽이란 무엇인가부터 정의해야 한다. 

 

하지만 이를 정의하는 것은 쉽지 않다. 예를 들어, 토론회 같은 경우 전체 녹취록은 일관된 주제에 대해 다루지만, 대화의 일부를 살펴보면 문제를 정의하는 부분, 각 발화자가 해결책을 제시하는 부분, 결론적으로 의사결정을 하는 부분 등으로 나뉘어 있을 수 있다. 특히 주제가 세분화(fine-grained)되면 될수록 문맥 속에서 주제를 분류하는 작업은 사람에게 있어서도 어려울 수 있다. 예를 들어 ICSI 회의록 코퍼스에 대해 사람이 topic segmentation 작업을 진행했을 때, 작업자들 사이에서도 일관성이 떨어진 사례가 있다.

 

이렇게 토픽이 무엇으로 구성되어 있으며 그 시작점과 끝점이 어디인지 정의하기 어려운 이유는 토픽, 혹은 발화가 계층적인 구조를 가지기 때문이다. 발화문은 더 작은 에피소드로 분할될 수 있고, 우리가 <주제>라고 생각하는 것은 그에 해당하는 하위의 주제 혹은 토론들로 이루어져 있는 것이다. 따라서 아주 세분화된 segmentation을 위해서는 토픽 구조를 고려하여 계층적인 구조를 찾아내는 것이 이상적일 것이다.

 

하지만, 실제로 이러한 작업은 매우 어렵기 때문에 본 서베이에서는 선형적으로 토픽을 분류하는 방법에 대해서만 다룬다. 


스피치를 Segmentation 하는 아이디어

💡 아이디어 1. 새로운 주제가 시작되는 것은 새로운 단어의 등장으로 포착할 수 있다

이 아이디어는 같은 주제에 대해 이야기할 때는 주제와 관련된 어휘를 사용할 것이라는 가정에서 출발한다. 즉, 비슷한 주제를 이야기 할 때에는 그와 관련된 이름이나 그를 지칭하는 표현을 사용한다는 것이다. 따라서 특정한 개념을 지칭하는 표현이 반복적으로 언급된다면, 해당 segment는 같은 주제라고 볼 수 있다. 반대로 새로운 토픽이 등장하게 되면 새로운 단어를 사용하게 될 것이다.

 

다른 주제가 시작될 때 사용되는 단어가 눈에 띄게 바뀐다면, 다음과 같은 방법으로 이것을 탐지할 수 있다:

1) discriminative approach :  이웃해 있는 발화문 사이의 유사도를 측정해 차이가 많이 나는 지점을 주제 전환점으로 예측

2) clustering : 비슷한 이웃 발화문끼리 묶어가며 전체 발화문에 대해 토픽 클러스터의 집합을 만드는 방법

3) generative approach : 주제에 대해 언어 모델(language model)을 추정하고, 관측된 발화문을 만들게 되는 가장 그럴듯한 토픽에 대한 시퀀스의 바운더리를 가정하는 방식

 

이렇게 다양한 방식이 있지만, 그 기저에 있는 인사이트는 동일하다 -

" 주제라는 것은 어떠한 컨텐츠와 연관이 있기 때문에 특정한 단어, 개념, 혹은 지칭어의 집합으로 표현할 수 있다 "

 

 

💡 아이디어 2. 주제가 전환될 때, 그 경계선은 특정한 특성을 가진다

실제로 많은 발화문에서, 주제가 전환될 때는 특정한 지시어구가 사용되는 경우가 많다. (영어의 경우 Okay, Anyway, So, Now 등) 따라서, 이런 전환점에 대한 힌트를 찾아내어 바운더리를 찾아낼 수도 있다.

 

텍스트 뿐만 아니라 스피치에서 비언어적인 요소들 역시 이러한 경계선에 대한 힌트가 될 수 있다. 예를 들어 새로운 주제에 대해 말하기 전, 발화자들이 더 오래 발화를 멈춘다거나 발화자가 더 빨리 혹은 더 크게 말하는 경향성이 있다. 

 


방법론 1. Lexical Similarity 기반의 기법

: lexical distribution의 변화를 감지하는 기법

 

💡 Text Tiling (Hearst 1997)

step 1. 발화문을 토큰화 & 원형 복원 (tokenizing & stemming)한 후, 고정된 크기의 윈도우로 분할한다

step 2. 각 윈도우를 lexical frequency vector로 나타낸다

  => 여기서 각각의 단어는 하나의 row로 표현되는데, 그 값은 윈도우 내에 있는 해당 단어 타입의 빈도 수이다.

step 3. 윈도우를 옮겨가면서 이 lexical frequency vector 간의 유사도를 계산한다.

step 4. 유사도 곡선을 smooting한 후, 가장 가까운 피크에 대한 상대적 깊이인 depth score을 계산한다.

step 5. 이 depth score이 가장 높은 곳을 주제 전환에 대한 바운더리로 설정한다. 

 

Subtopic Structuring for Full-Length Document Access (Hearst and Plaunt ,1993)

 

💡 Latent Concept Modeling

위에서 소개한 Text Tiling 기법의 성공 여부는 similarity metric이 유사도를 얼마나 잘 측정하는가에 달려 있다.

하지만 lexical frequency vector은 실제로 관련이 있는 단어일지라도 각각의 단어를 독립적으로 취급한다는 한계가 있다.

 

이러한 문제점을 해결하기 위해 lexical vector을 latent concept space로 프로젝션하는 방법이 있다. 

Latent Semantic Analysis(LSA, Landauer et al. 1998)을 사용하는 것이다.

 

LSA 기법의 핵심은 토픽을 단어 빈도 행렬보다 작은 차원으로 표현하는 데에 있다.

즉, segment를 각각의 이산적인 단어에 대한 빈도로 표현하는 대신 더 적은 latent variable의 집합에 대한 가중치로 표현한다.

 

크기가 d인 토픽 세그먼트들의 집합 D가 주어질 때, 먼저 lexical frequency matrix X를 구성할 수 있다.

여기서 각각의 열은 문서에 대한 단어 빈도 벡터를 나타낸다.

이제 특이값분해(SVD, Single Value Decomposition)를 통해 X를 세 개의 행렬로 다시 표현할 수 있다 :

(U와 V는 아이겐벡터로 이루어진 직교 행렬 (각각 w x w & d x d 차원)이고, sigma는 각 아이겐벨류에 대한 대각 행렬)

 

여기서 V의 아이겐벡터들은 latent concept로 해석할 수 있다.

 

이러한 특이값분해는 오류가 없다. 하지만, 대각행렬 sigma를 가장 큰 k개의 값으로 제한한다면, 원본 행렬 X를 k 차원으로 효율적으로 축소하여 나타낼 수가 있다. 즉, w차원인 단어빈도 행렬 x를 k차원의 latent concept space로 근사하는 것이다. 

 

이렇게 얻은 k차원의 벡터 z가 텍스트 segment에 대한 새로운 representation이다. 

이제 segment간의 유사도는 k차원의 벡터에 대한 유사도 (cosine distance 등을 활용)를 통해 얻을 수 있다.

 

이 방법론은 concept 벡터를 학습할 수 있는 데이터셋을 필요로 한다.

하지만 학습이 잘 이루어진다면, 더 일반적이고 덜 sparse하며 저차원의 representation을 얻을 수 있다.

 

Orney and Cai (2005)에서는 LSA를 사용하여 TextTiling 비슷한 접근법을 활용해 대화 데이터셋에 대해 더 정확한 segmentation을 수행하는 연구를 진행하였다. 여기서는 각각의 윈도우에 있는 각각의 발화문을 비교할 때에 유사도 뿐만 아니라 차이를 활용하였다. 유사도가 발화문 주변에 있는 토픽과의 관련성을 측정한다면, 차이(differnece)는 정보성, 즉 해당 발화가 얼마나 새로운 정보를 제공하는지를 측정하는 것이다. 이후 이 두 가지 요소를 결합하여 회귀분석을 진행함으로써 토픽의 바운더리를 찾아내었다.

 

💡 LCSeg (Galley et al. 2003)

이 방법에서는 유사도 매트릭을 적용할 때에 lexical chain의 존재를 활용한다. 

즉, 단순히 단어의 출현 빈도를 사용하는 것이 아니라 얼마나 반복적으로 사용되는지를 관찰한다.

텍스트에 있는 모든 반복된 term에 대해 chain을 찾아내고, term frequency에 따라 자주 나오는 용어에 가중치를 주며 체인의 길이 (짧은 체인의 가중치가 더 높다)에 가중치를 주어 표현한다. 이후 이렇게 표현된 pair of windows' lexical chain vector에 대해 코사인 유사도를 계산하여 topic segmentation을 수행한다. 이 방법은 여러 명의 참여자가 있는 회의에서도 잘 작동한 것으로 나타난다.

 


💻 Text Tiling in Python

nltk 패키지에서 제공하는 tokenize.texttiling 함수를 한국어에 맞게 조금 수정하여 적용해 보았다.

(source : https://www.nltk.org/_modules/nltk/tokenize/texttiling.html )

 

수정한 부분

  • TextTilingTokenizer에서 stopword를 로딩하는 부분을 제거
  • Puctuation 제거하는 부분에서 한글이 제거되지 않게 수정

 

class TextTilingTokenizer(TokenizerI):

    def __init__(
        self,
        w=20,
        k=10,
        similarity_method=BLOCK_COMPARISON,
        stopwords=None,
        smoothing_method=DEFAULT_SMOOTHING,
        smoothing_width=2,
        smoothing_rounds=1,
        cutoff_policy=HC,
        demo_mode=False,
    ):

        if stopwords is None:
            stopwords = [] #🦊 stopword 사용하지 않음
        self.__dict__.update(locals())
        del self.__dict__["self"]

    def tokenize(self, text): 
        """Return a tokenized copy of *text*, where each "token" represents
        a separate topic."""

        lowercase_text = text.lower()

        # STEP 0. 인풋이 구조적으로 문단을 나누는 경우 분리점을 찾음 ("[ \t\r\f\v]*\n[ \t\r\f\v]*\n[ \t\r\f\v]*" 등)
        paragraph_breaks = self._mark_paragraph_breaks(text)
        text_length = len(lowercase_text)

        # STEP 1. 토크나이징 진행

        # 1-1) 글자를 제외한 문장부호 등을 제거함
        nopunct_text = "".join(  c for c in lowercase_text if re.match(r"[ㄱ-힣0-9a-z\-' \n\t]", c) ) #🦊

        nopunct_par_breaks = self._mark_paragraph_breaks(nopunct_text)

        # 1-2) 토큰 시퀀스로 나누기 => "문장"의 단위가 됨
        tokseqs = self._divide_to_tokensequences(nopunct_text)

        # Filter stopwords => 한국어에서는 적용되지 않음
        for ts in tokseqs:
            ts.wrdindex_list = [
                wi for wi in ts.wrdindex_list if wi[0] not in self.stopwords
            ]

        # STEP 3. 문단 / 문장 별로 단어의 등장 횟수를 체크해 표를 만들기
        token_table = self._create_token_table(tokseqs, nopunct_par_breaks)
        # End of the Tokenization step
        
        ...

 

샘플 텍스트 로딩 & 프린트 해보기

✅ AI HUB에서 제공하는 회의 음성 샘플 데이터셋 중 D27 라디오 텍스트 활용

✅ (링크 : https://aihub.or.kr/aidata/30709)

 

SCRIPT 예시 >> 

더보기


0 > 네8월12일 목요일 EBS FM 라디오 멘토 부모 2부는 님의 행복 캠페인으로 문을 열었습니다.
1 > 어우리 님은 나는 지금 참 행복하다.
2 > 이렇게 생각하는 마음을 갖고 있어서 매일매일이 더 행복한 거 아닌가 싶어요.
3 > 왜 정말 작은 일에도 감사하는 그런 분들 많이 계시잖아요. 내가 이렇게 어몸이 건강한 거 또 지금 이렇게 일도 열심히 할 수 있는 걸 항상 감사하게 생각하는 분들 많이 계시는데 우리 님도 그런 분 같습니다.
4 > 결혼 또 출산, 육아 결코 쉬운 일이 아닌데 말이죠.
5 > 그행복 또 지금 이 마음 그대로 변치 마시고 쭉 계속 이어나가시길 바라겠습니다.
6 > 음멘토 가족여러분들 행복하신가요?
7 > 저는 우리 멘토 가족들 매일매일 만나서 참 행복한데 참 좋습니다.
8 > 어사연 좀 볼게요. 3188 님 아깜짝 놀랐습니다. 출근길에 아빠 교통사고 소식 듣고 병원으로 왔는데요. 다행히 타박상이라고 하네요 하셨습니다.
9 > 어저도 지금 보고 깜짝 놀랬었는데 타박상이라고 하니깐.
10 > 어정말 다행입니다. 하지만 왜 그런 교통사고들은 후유증이 더 무섭다고 하잖아요. 검사 잘 받으시고 건강 되찾으시길 바라겠습니다.

...


373 > 네. 어오늘  님께서 교수님 어떻게 해야 현명하게 문제의 본질을 알아갈수 있을까요? 하셨고요. 그리고  님은,
374 > 교수님 상담 들을 때마다 소름 끼칩니다. 저도 감히 상상도 못 했던 결과네요. 항상 배워 갑니다. 감사해요.하셨고요.
375 > 5581 님은 먼저 마음 읽기부터 해줘야될 것 같네요. 그런 다음에 엄마의 마음도 전하면 부드러운 대화가 될 듯 하네요 하셨습니다. 아이의 마음을 읽을 때 상황 파악부터 꼭 하셔야 된다는 거 우리  교수님께서 늘 강조하시는 부분이시죠.
376 > 자내일 예고 좀해드릴게요. 내일 금요일 라디오 멘토 부모 1부는요. 꿈꾸는 도서관 시간입니다. 방학숙제로 해야 될 박물관, 미술관 나들이 보다 재미있고,
377 > 효과적으로 할수 있는 방법 알아 볼게요. 오늘은 교과서 여행을 해봤는데 내일은 미술관, 박물관 여행을 해 보겠네요.
378 > 자2부 쑥쑥 카운슬링에서는요. 눈만 뜨면 싸우는 우리 아이들 형제관계를 어떻게 이해하고 우애를 키우기 위해서는 또어떤 도움이 필요한지 알아보도록 하겠습니다.
379 > 내일도 1부 2부 많이 기대해주시기 바랄게요.
380 > 자오늘도 많이 더울 거라고 하니깐요 좀최대한 시원하게 잘 보내시길 바라겠습니다. 행복한 오후 되시고요. 자오늘 끝 곡이 되겠네요. 어니스트가 부릅니다.
381 > Because I'm Weary. 오늘 끝 곡이고요.
382 > 오늘 행복한 하루 되시길 바랍니다. 여러분 사랑해요.

 

Tokenizing

 konlpy 트위터 형태소 분석기를 활용해 원형 복원 토크나이징 진행

 

## 형태소 분석 함수 정의 - konlpy의 트위터 형태소 분석기 활용
!pip install konlpy

import konlpy
twitter = konlpy.tag.Twitter()

def my_tokenizer(sentence) :
  """트위터 분석기를 활용해 문장부호 제거 / 원형 복원 & 정규화 토크나이징한 결과 리턴 """
  return[res[0] for res in twitter.pos(sentence, norm=True, stem=True) if res[1] != "Punctuation"]

print(my_tokenizer("내가 만든 토크나이저 테스트하기!"))

# konlpy 활용해 형태소 분석 & 원형 복원 먼저 진행
tokenized_dialog = []
for text in DIALOG:
  tokenized_text = my_tokenizer(text)
  tokenized_dialog.append(" ".join(tokenized_text))

# 결과 프린트해보기
print("토크나이징한 스크립트 :")
for idx, utterance in enumerate(tokenized_dialog[:10]):
  print("{} > {}".format(idx, utterance))

 

# TextTiling 인풋으로 만들기

input_text = ""
for idx, text in enumerate(tokenized_dialog) :
  input_text += text + " "
input_text += "\n\n\t"
input_text[:500]

 

하이퍼 파라미터 지정  & 실험

 pseudo-문장 길이는 30 / 윈도우 사이즈 10으로 지정

SENTENCE_SIZE = 30
WINDOW_SIZE = 10

tt = TextTilingTokenizer(w=SENTENCE_SIZE, k=WINDOW_SIZE, similarity_method=BLOCK_COMPARISON,
        stopwords=None,
        smoothing_method=DEFAULT_SMOOTHING,
        smoothing_width=5,
        smoothing_rounds=1,
        cutoff_policy=HC,
        demo_mode=True)

from matplotlib import pylab
s, ss, d, b = tt.tokenize(input_text)
pylab.xlabel("Sentence Gap index")
pylab.ylabel("Gap Scores")
pylab.plot(range(len(s)), s, label="Gap Scores")
pylab.plot(range(len(ss)), ss, label="Smoothed Gap scores")
pylab.plot(range(len(d)), d, label="Depth scores")
pylab.stem(range(len(b)), b)
pylab.legend()
pylab.show()
pylab.close()

 

 

결과 프린트

text = input_text.split()
w = SENTENCE_SIZE
windowed_text_ = [ text[i : i + w] for i in range(0, len(text), w) ]
boundary_sents = []
for idx, sent in enumerate(windowed_text_):
  try:
    if b[idx] == 1 :
      boundary_sents.append(" ".join(sent))
  except:
    pass

print("** {}개 발화문을 {}개 segment로 분류 **\n".format(len(DIALOG), len(boundary_sents)))

tokenized_sent = ""
for idx, sent in enumerate(DIALOG):
  tokenized_sent += tokenized_dialog[idx] + " "
  print("{} > {}".format(idx, sent))

  for b_text in boundary_sents:
    if b_text in tokenized_sent:
      print("-" * 150)
      tokenized_sent = ""
더보기

** 383개 발화문을 36개 segment로 분류 **

0 > 네8월12일 목요일 EBS FM 라디오 멘토 부모 2부는 님의 행복 캠페인으로 문을 열었습니다.
1 > 어우리 님은 나는 지금 참 행복하다.
2 > 이렇게 생각하는 마음을 갖고 있어서 매일매일이 더 행복한 거 아닌가 싶어요.
3 > 왜 정말 작은 일에도 감사하는 그런 분들 많이 계시잖아요. 내가 이렇게 어몸이 건강한 거 또 지금 이렇게 일도 열심히 할 수 있는 걸 항상 감사하게 생각하는 분들 많이 계시는데 우리 님도 그런 분 같습니다.
4 > 결혼 또 출산, 육아 결코 쉬운 일이 아닌데 말이죠.
5 > 그행복 또 지금 이 마음 그대로 변치 마시고 쭉 계속 이어나가시길 바라겠습니다.
6 > 음멘토 가족여러분들 행복하신가요?
7 > 저는 우리 멘토 가족들 매일매일 만나서 참 행복한데 참 좋습니다.
8 > 어사연 좀 볼게요. 3188 님 아깜짝 놀랐습니다. 출근길에 아빠 교통사고 소식 듣고 병원으로 왔는데요. 다행히 타박상이라고 하네요 하셨습니다.
9 > 어저도 지금 보고 깜짝 놀랬었는데 타박상이라고 하니깐.
10 > 어정말 다행입니다. 하지만 왜 그런 교통사고들은 후유증이 더 무섭다고 하잖아요. 검사 잘 받으시고 건강 되찾으시길 바라겠습니다.
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11 > 님은 언니 오늘은 눈이 휑하신듯해요. 피곤해 보여요. 건강 잘 챙기세요. 하셨습니다. 어어떻게 아셨죠? 사실은 제가 어제 음.
12 > 여기 라디오 멘토 부모 회의가 있었는데요. 회의도 참석 안 하고 응촬영이 있어서 바깥에서 땡볕에서 하루종일 있었더니요.
13 > 어말도 많이하고 그랬더니 조금 피곤해서 오늘 좀표시가 나는 것 같은데. 우리 님 눈치 빠르신데요? 고맙습니다.
14 > 5679 님. 좋은 부모 되기란 쉬운게 아닌가 봅니다. 휴가를 라디오 들으며 보내고 있어요 하셨습니다. 그리고 님은 멘토를 듣고 아이를 인정하는 습관이 생겼어요.
15 > 어아이는 우리엄마가 달려졌다고 말합니다. 넌 외계인이라 방이 지저분한 건 정상이야. 비밀이 생긴 것도 정상이고 이렇게 말합니다 하셨네요.
16 > 어아이를 그대로 인정하는 습관이 생기셨다고요? 예. 아좋습니다.
17 > 자이렇게 2부도 여러분들과 함께할게요.
18 > 음함께하고 싶으신 분들은요. 휴대전화 유료문자 #1045 또는 인터넷 반디 게시판으로 많이 많이 참여해주세요.
19 > 자EBS FM 라디오 멘토 부모. 목요일 2부는요. 연세대학교 심리학과 교수님과 함께하는  1318 대화가 필요해 시간입니다. 상담 받고 싶으신 분들.
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20 > 어무료상담전화 0809301045+ 0809301045로 전화주시고요. 또 역시 휴대전화는 유료문자 #1045 인터넷 반디 게시판으로도 질문내용 남기실 수 있습니다.
21 > 자그럼 목요일 2부 1318 대화가 필요해. 이럴땐 어떻게? 오늘의 상황드립니다.
22 > 자요즘 들어 부쩍 미모에 관심을 갖게 된 우리아이. 거울 앞에 서면 세월이 가는지 오는지 또 옆에 사람이 오는지 가는지도 잊어버리고 계속 서 있습니다.
23 > 내가 보기엔 그대로인 머리를 이리 올렸다 저리 올렸다 옷을 이거 입어봤다가 저거 입어다가.
24 > 학원 가야 될 시간이 다 됐는데도 계속 그러고 있습니다. 거울 좀 그만보고 서두르라고 라고 잔소리를 좀 하면요.
25 > 또 팽하면서 토라져 버리네요. 거울 마법에 걸린 것처럼 맨날 거울 앞에 붙어 서 있는 우리 아이.
26 > 자이럴 때 여러분은 어떻게 하시겠습니까? 도움 안되는 예시.
27 > 자1번 집의 거울을 모두 숨겨버린다.
28 > 2번 뭐별로 잘난 얼굴도 아닌데 뭘 그렇게 들여다보느냐고 한다.
29 > 3번 전신거울을 사준다.
30 > 4번 마음속으로 참을인 자를 한 100번쯤 써본다.
31 > 자매일매일 거울 앞에서 시간을 보내는 아이. 여러분은 어떻게 대처하시겠습니까? 오늘 상황 답변 보내주시는 분들 가운데서 특별히 10분을 뽑아서 보령메디앙스의 선블럭 선물로 보내드리겠습니다.
32 > 휴대전화 유료문자 #1045 인터넷 반디 게시판으로 여러분의 대처법 보내주세요.
33 > 나도 정말 저렇게까지 속을 썩였을까?
34 > 아냐. 저러지는 않았어. 혹시 이렇게 생각하고 계시나요? 그건 우리 생각이고요.
35 > 사춘기 아이들을 이해하는 유일한 길. 자1318 대화가 필요해 시작합니다.
36 > 네많은 분들 기다리셨죠? 연세대학교 심리학과 교수님 나오셨습니다. 안녕하세요 교수님.
37 > 안녕하세요.
38 > 예. 한 주 잘 지내셨어요?
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39 > 예. 아까 저희가 1부 끝에 전화 데이트를 했어요. 근데 그때 님하고 연결이 됐는데 7살 따님 또 이제 2살 짜리 동생이 있대요. 근데 이제 엄마가 아무래도 동생한테도 더 어리니까 손이 많이 가니까.
40 > 좀 큰아이한테 소홀히 했었는데 지금 라디오 멘토 교수님 시간 많이 듣고 또 많이 l좋아지셨다고 인사하셨습니다.
41 > 지금 우리 님도 잘 듣고 계실텐데 예. 이렇게 큰 아이도 동생이 있으면,
42 > 어힘들어 하시는 분들 많이 계세요.
43 > 팁 좀 주세요.
44 > 어우l그걸 팁을 줘. 사실은.
45 > 참거기에 대한 팁이 별로 없네요.
46 > 예동생만 보기도 그렇고. 동생 만지면 넌 안 돼 저리 가 있어 잠깐만  기다려 봐.
47 > 막교수님 짜증내게 되잖아요. 본의 아니게.
48 > 사실은 그럴 수밖에 없잖아요. 그죠? 그러면 이뭐큰 아이한테 이야기를 해야 돼요.
49 > 엄마가 너를 생각하는 마음이 없어진 것도 아니고 줄어든 것도 아니고 동생이 있으니까 동생은 너보다 어리잖아. 그러니까 딱1년만 참아 이렇게 l딱.
50 > 뭐그거는 사실 1년이 될 수도 있고, 2년이 될지도 알 수 없고요. 그런데 사실,
51 > 오큰 아이로서 동생한테 너 또+ 동생을 보면서 기뻐할 수도 있고 또 즐거워 할 수 있는 일도 있으니까 엄마랑 같이 이 어린 동생 불쌍한 동생을 우리 l도와주도록 하자.
52 > 이렇게 b이야기할 수도 있는 거고,
53 > 예. 자지금 이렇게 힘들어하시는 분들.
54 > 저 참 썰렁한 이야기 했다는 막생각이 드니까 미안하네요.
55 > l아니에요. 교수님.
56 > 교수님 말씀 듣고 정말 용기 얻어서 또 이렇게,
57 > 열심히 해야지 이런 분들 많이 계시니깐 예우리 멘토 가족분들도 힘내시기 바랍니다.
58 > 7878 님도요. 아침마다 짜증내는 중1 딸 때문에 야단 치고 나왔답니다. 교수님 말씀 잘 듣고 해결책 찾아야겠어요 하셨습니다.
59 > 자저희가 그아까 이럴땐 어떻게? 오늘 상황에서 외모, 미모에 부쩍 관심을 갖게 된 아이 상황으로 드렸습니다.
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60 > 어사춘기가 되면 아이들이 이렇게 외모에 관심을 갖는 거 당연하다고 봐야 되는 거죠?
61 > 보면 아이들 막등교할 때 머리카락 이렇게 분명히 늦었는데 머리카락 요렇게 만지면서 막뛰어가는 아이도 참 많이 보고,
62 > 그런 경우에요. 부모님이나 주위 분들은 이아주 이쁜 모습 멋진 모습을 아이가 만들려고 노력을 한다 이렇게 생각을 하세요.
63 > 그런데 실제로 사춘기 청소년의 심리에는 본인이 생각하는 멋진 모습을 찾는 거는 분명히 있지만 그보다 더 중요한 게 있어요. 그걸 뭐라고 그러냐면,
64 > 이무대 위에선 배우의 심리라고 이야기를 해요. 사춘기 청소년 아이들은 마치 자신이 무대에 섰고 많은 관중들이 자기를 보고 있다라는 그런 심리 상태에 있다 라고 이야기를 해요.
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65 > 예. 그래서 배우가 된 듯한 심리.
66 > 이걸 아주 전형적인 사춘기 청소년의 심리라고 심리학자들은 이야기를 하고 있거든요.
67 > 그러기 때문에 본인이 어떤 제스처를 하나 쓰면서도 아내가 영화의 한 장면을 l생각할 수도 있고 또는 뭔가 내가 멋진걸 한다고 생각하지 꼭뭐인형같은 그런,
68 > 뭐남자애나 여자애 모습을 내가 따라간다는 게 아녜요.
69 > 약간의 나르시시스트한 그런 느낌. 그래서 거울을 보고 왜 거울을 그렇게 봐도 얼굴도 안 바뀌데 l거울을 그렇게 계속 보고있니? 거울을 보면서,
70 > 본인이 나르시시스트한 환상에 잠기고 있고 또 그 거울 속에 있는 그 수많은 인간들이 나를 보고 있다 라는,
71 > 상상도 하고 있다는 거죠.
72 > 배후가 됐으면 학이 연기 하듯이 이런 u기분인거군요.
73 > 그러니까 그게 단순히 외모에 관심을 가진다 라고 일반 분들은 이해를 하는데 외모,
74 > 뭐분명히 관심이 있긴 하지만 그보다 더 중요한 거는,
75 > 눈에 보이지 않는 듯 저 수많은 사람들이 나를 보고 있잖아요. 그러니까 내가 어떻게 할 수가 없어. 뭐이런거죠.
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76 > 예.아이진짜. 무대 위의 배우라면 또 그런 걸 신경을 안 쓸 수도 없으니까는요.
77 > 그럼 이런 거는 어떻게 보세요. 요즘에 텔레비전 이런걸 보면 그러니까 너무 막진짜 조각같은 얼굴 또 얼굴 요만해 갖고 팔다리 길고 키도 크고 막어떻게 보면,
78 > 그외모의 기준이 너무 날씬하고 뭐키 크고 이런게 좀 정형화 돼 버린 거,
79 > 이런 거에도 기준에 안 맞으면 아이들을 보면서 좌절하게 되고 자신감도 더 없어지고 이런 것도 있을 거 같아요.
80 > 어어른들이 성급하게 그렇게 판단을 내리세요. 아이들은 멋진 뭐아주 날씬한 아+ 모델이나 또는 연예인들을 보고 야 멋있다 뭐에스라인 나도 저렇게 따라오고+ 싶어.
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81 > 하지만은 사실 자기 모습은 누가 뭐래도 가장 본인이 잘 알거든요. 그러니까 꼭 그걸 맞추기 보다는 나도 저렇게 되고 싶다 라는 건 나도 저런 연예인처럼,
82 > 직접적으로 많은 사람들한테 관심의 대상이 되고 싶은 거거든요. 그런데 뭐누구나 텔레비전에 나가거나 또는 쇼를 할 수 없으니까 집안에 있는 식구들이라도 야 너 참 너무 멋있다.
83 > 근데 자저 연예인들은 저 몸매를 유지하려고 하루에 3시간 4시간 너 운동 하는거 아니? 이러면 대부분 사람들은 그걸 몰라요. 그운동을 하면서 얼마나 그몸매 관리를 하는지 그럴 때,
84 > 너도 그렇게 몸매 관리하면 쟤 보다 더 멋있어.
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85 > 근데 대부분의 사람들은 그렇게 할 수 있을까요? 없을까요?
86 > 못하죠.
87 > 그렇게 한다고 되냐? 뭐이렇게.
88 > 그게 잘못된 이야기예요. 하면 너도 돼. 사실은 너도 몸매 관리하면 쟤보다 더 멋있어져. 단지 나의 문제는 그안 한다는 데 있는 거야.
89 > 근데 할 이유가 없잖아.
90 > 왜? 나는 나로서 더 멋있거든. 이렇게 생각하고 살거든요. 그런데 대부분의 부모님들은 거꾸로 이야기 하세요.
91 > 그래요. 그런 경우 많이 있는 것 같아요. 진짜. 음.
92 > 예우리 또 급 지문이 들어왔습니다. 교수님. 님이 그런데요 아까 왜 그나르시시스트 그말씀하셨잖아요. 이런 성향이 성인까지 계속된다면 그땐 그 무섭다는,
93 > 왕자병 또 황제병 이런거 있잖아요. 이런걸로 되는거 아닌가요? 성인이 돼도 거울만 붙잡고 있는 사람 종종 봤거든요. 그렇게 되는 거예요?
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94 > 네. 그렇게 되는데 인제 상황이 어떻게 되느냐에 따라 달라요. 이 분이 나르시시스트한 성향이 상당히 현실적으로 좋은 조건이고 또,
95 > 살아가는 데 크게 뭐어려움이 없으면 사실은,
96 > 계속 할 거고,
97 > 아니요. 이 나르시스 성향이 비교적 줄어들어요.
98 > 그래서 자기가 비교적 쪼금 남들이 보기에는 쪼금은 이상한 것 같지만 그래도 자기가 인정받는 다고 생각하고 지내요. 그런데,
99 > 아까+ 말씀하신 것처럼 주위에 있는 분들이 야 너 그런다고 되냐? 뭐이렇게 구박을 하고 또 넌 아니야 이렇게 이야기하고 또 형편이 또 안 좋아지면 이 나르시스트한 성향이 더 강해지기 시작해요.
100 > 오기가 생길것 같아요.
101 > 그렇죠. 뭐오기 쓰오기라기 보다는 l마음의 상처와 오기와 이게 막섞여져 가지고 인제 거의 공주병, 왕자병으로 가는 거야.
102 > 사실은 공주병, 왕자병은 공주와 왕자는 공주병, 왕자병에 걸릴까요? 안 걸릴까요?
103 > 응이미 공주, 왕잔데 뭐.
104 > 그렇죠. 그러니까  공주병, 왕자병에 안 걸리죠. 그러니까 형편이 좋은 거예요. 그런데 공주, 왕자가 되고 싶은데 형편이 전혀 안되는 사람 덜+.
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105 > 그 사람들은 공주, 왕자가 되려고 노력하다보니까. 공주, 왕자병이 걸리는 거예요.
106 > 그러면 어떻게 보면 인정을 못 받아서 쟤가 되겠냐? 이렇게 생긴 안타까운 병이네요.
107 > 공주병 주변에 계신 공주병 왕자병 환자분들께 좀 더 잘 해드리겠습니다.
108 > 예. l잘 해줘야 돼요. 그러면 어느 순간에 이게 그냥 내 직업이잖아요. 그래서 자연스럽게 진행이 l돼요.
109 > 님은 전 예뻐지고 싶어서 거울을 저리보나 싶었는데 무대위의 배우처럼 착각을 하면서 보는 거였었군요.
110 > 저도 오늘 처음 알았습니다. 교수님.
111 > 아이런 단순한 사실을 몰랐다는게 안타깝네요.
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112 > 예. 오늘도 역시 큰 깨달음을 주셨네요.
113 > 자이렇게 오늘 교수님과 함께 하실 거고요. 이럴땐 어떻게? 여러분들 대처법들이 많이 올려주시기 바랍니다.
114 > 해야할 일이 있는데도 거울 앞에 서면 시간가는 줄 모르고 서있는 우리 아이. 자이럴 때 여러분이라면 어떻게 하시겠습니까?
115 > 휴대전화 유료문자 #1045 인터넷 반디 게시판으로 여러분의 대처법 보내주시면 되겠습니다.
116 > 자그럼 교수님. 노래 한 곡 듣고 와서 상담 본격적으로 시작 해볼까요? 자노래 듣겠습니다. 요조와 소규모 아카시아 밴드가 부릅니다. 러브.
117 > 예. 여러분은 지금 EBS FM  라디오 멘토 부모. 1318 대화가 필요해. 교수님과 함께하고 계십니다.
118 > 아제가 지금 노래 나가는 동안 살짝 당황을 했는데요. 어제가 어렸을 때 좀지저분하고 안 치웠다거 우리 교수님께서 딱.
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119 > +  씨 그러셨죠? 이렇게 딱질문하시는데 어떻게 안 보시고도 교수님 그런걸 알아 맞추세요?
120 > l뜨끔했습니다. 얼굴이 빨게졌었어요.
121 > 아니요. + 씨 그따님이 상당히 나름대로 정리를 잘하고 행동이 상당히 빠릿빠릿하고 그럴 것 같아가지고.
122 > 맞아요.+ 맞아요. 그래서 저랑 반대된다고.
123 > 예. 맞습니다. 진짜 어떻게 아셨는지. 예.
124 > 살짝 부끄러워지는데 자이럴 땐 얼른 사연으로 넘어가야죠.
125 > 님이 이런 글 주셨어요.  아침에 일어나서 밥 먹자고 한 20분 동안 일어나라고 해도 계속 누워만 있어요. 항상 무슨 일을 하자고 하면 계속 느릿느릿 행동을 하며 화가 납니다.
126 > 어떻게 해야 자기 할 일을 빨리빨리 할수 있을까요? 아이한테는 웃는 얼굴로 말하고 싶은데. 이렇게 글 주셨고요.
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127 > 또 비슷한 것 같아서 한번 좀묶어서 여쭤볼게요.  님은 초등학교 4학년이 되니깐 부쩍 외모에 관심이.
128 > 아더워 죽겠는데 머리를 묶지도 않고 자르지도 않습니다. 덥수룩하고 머리숱도 많아 보이는 그사람이 좀 답답 그 자체라니깐요. 어찌해야 될지 이렇게 글 주셨습니다.
129 > 지금 이사실 게시판 사연 이거 올라온 거를 제가 아까 노래 나오는 동안에 보면서요. 이 게시판 처음에 씨가 올려 논 이느릿느릿하게 행동하고,
130 > 또 무슨 일+ 거일어나라고 하면 누워 있고 하는 이 아이의 사연을 보+ 면서 저씨의 얼굴을 탁 보니까 씨도 어릴 때 저렇지 않았을까? 라는 생각이 들어서 아까 물어본 거였거덩요.
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131 > l그러니까 왜 그 생각을 하게 됐느냐? 그리고 씨가 그러면 그+ 그런,
132 > 사람이 엄마가 l됐을 때 그러면 딸을 보고 어떻게 할까? 그럴 때 가만히 생각해 보니까 딸은 씨 하고 다르게 행동할 거 같은 생각이 든 거예요.
133 > 자기 가방도 너무너무 잘 u챙겨요. 예.
134 > 정리를 너무해요.
135 > 이 상황을 이씨한테 이야기를 해야 될 것 같은데 일단 사실 확인을 해야 l되잖아요. 그래서 씨한테 여쭤본 거예요.
136 > 아그래서 이렇게 질문을 하셨군요. 예.
137 > 그리고 또 씨가 지금 이 사연하고 그다음에 외모에 관심이 있는,
138 > 사연,
139 > 그 사연을 2개를 묶어서 이야기를 하는데 이것도 씨가 어릴 때 상황파악 참느린 거 그 특성이 아직까지 남아있다라는 걸 l잘 보여주고 있어요.
140 > l실제로 이 2 사연을 완전히 다른 사연이 이고,
141 > 제 사연이네요. 완전히 저 어렸을 때, 예.
142 > 그래서 어릴 때 씨는 상황 파악이 좀잘 안되고 상당히 느릿느릿하고 걔네들보다 참 굼뜨다고 그랬고,
143 > 어릴 때는 좀 그랬어요. 예.
144 > 그래서 부모님 걱정을 그런 측면에서 얌전하고 착하기는 한데 애가 이렇게 느려 가지고 앞으로 어떻게 살까 이렇게 걱정을 많이 했을 것 같아요. 그런데 그런 분이 지금 잘 살고 있어요.
145 > 저 교수님 참고로 말씀드리지만 지금은 정지정돈도 잘 해요.
146 > 그럼요. 그럼요.
147 > 그러니까 이제결국에는  씨한테 제가 답변은 걱정 l마세요. 이 아이가 나중에 씨 같은 그런 분이 될 거예요. 이렇게 이제일단 b이야기를 해드릴 수 있고요. 그런데 당장 그래도 이걸 보면 화가 나는데 어떻게 해야 합니까? 뭐화낸다고 특별히 애가 달라지지 않아요.
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148 > 계속 갔거든요.
149 > 그럼요. 그랬을 때 아이가 느릿느릿 행동하는건 이 아이가 가지고 태어난 기질이라고 일단 이해를 하세요. 그리고 이거를,
150 > 바꿀려고 하시는 일 만큼 어리석은 일이 없어요. 이제이 아이의 특성을 이핼 하면 돼요. 그러면 이 아이가 앞으론 대부분의 부모님들이 이런 상향을 걱정하는 거는 나중에 이 아이가 컸어도 이렇게 되면 어떡하냐?
151 > 그래서 시집을 갔어도 어떻게하냐? 애는 그럼 어떻게 키울 거냐? 이런 걱정을 하시거든요. 그럼 눈치도 있어야지 사회생활도 하지. 그런데 지금 씨 사례를 제가 언급했던 l이유는 이런 아이가 이렇게 바뀝니다.
152 > 이렇게 달라졌어요 b라는 구체적인 예로서 이제말씀을 드리니까요. 그그런 걱정은 안 하셔도 된다. 첫째.
153 > 그러면 인제 이 어머님은 아이가 느릿느릿 행동하는 것에 대해서 그러고 화가 안 나시겠죠? 그다음에 이제대부분의 경우에 그럼 아이가 학교에 지각하면 어떻게 돼요?
154 > 그러니깐요.
155 > 예. 그랬을 때는,
156 > 학교 시간에 맞춰가지고 보통 시간보다 20분 30분 먼저 깨우세요.
157 > 그리고 에+ 이런 아이들일수록 딱얘+ 애야 깨라 그러면 팔딱 일어나가지고 바로 학교갈 준비를 안해요. 소위 말해서 warming-up 하는 시간이 항상 필요해요.
158 > 조금 길죠.
159 > 예. 그래서 무슨 일을 할 때 든 아이가 warming-up 할 시간을 염두에 두고 아이에게 어떤 행동을 하라고 신호를 주셔야 되는 거예요.
160 > 그러니까 이제이런 측면에서는 엄마가 쪼금 아이에 비해서 미리 시간에 대해서 느긋하게 여유있게 아이한테 신호를 주는 거예요. 그러면 아이도 나름대로 그 시간에,
161 > warming-up을 한 다음에 준비시간을 충분히 가진 다음에 옮기게 되니까 그렇게 갈등이 있었 을+지 않으셔도 된다는 거죠. 이게 이제첫번째 사연에 대한 답입니다.
162 > 예. 쪼금  이렇게 저 같은 경우엔 너무 이렇게 촉박하게 시간을 주면,
163 > 힘들어 해요.
164 > 빠트리는 것도 많고 그랬던 거 같아요.
165 > 그리고 지금도 사실은 일을 하실 때 너무 막촉박 하면요. 진짜 힘드세요.
166 > 말도 더듬고요.
167 > 말도 l더듬고. 네.
168 > 제 결점이 다 나와서,
169 > 아니요 그 결점 아니에요. 그걸 결점이라고 생각하시면 안 돼. 왜냐하면 누구나 자기한테 맞+ 태어나면서 가진 성향이 있거든요. 그래서 그 성향을 잘 알면요.
170 > 거기에 대해서 대비를 할 수 있도록 하는 방법을 찾아내요. 그래서 그걸 잘 찾아내면 이살아가는 게 별로 어렵지가 않고요. 그렇지 않으면 사는 게 상당히 힘들어져요. 저도,
171 > 이 생긴 것도 별로 안 l생겼죠. 그다음에 저가 사실은 다른 사람 앞에서 l상당히 수줍음을 많이 타거든요. 말도 못해요.
172 > 그러니까 어떻게 해요. 그러니까 처음에는 이 생긴 거에 대해서 그걸 제가 고민하고 하나도 성형 수술할까? 이러면,
173 > 아우그럼요.l있죠. 제가 얼마나 심했다고요. 그래서 참내 주위에 있는 많은 사람들은 너 어떻게 대학을 가면 여자친구라도 사귈 수 있겠냐?
174 > 그럼 고민을 하죠. 그럴 때 이제,
175 > 저도 그럼 그 고민을 안 해봤겠어요? 했죠. 그럼 남는 건 시간이고 없는 건 여자친구고 이러니까 어떻게 해요?
176 > 아니 그럼 그 시간에 책이나 읽고 공부나 하지 뭐 이래 가지고 책을 더 많이 읽고 공부를 더 열심히 하게 되는 거죠.
177 > 그러면 지금 아내 되시는 분은 어떻게 만나셨어요?
178 > 아그럴 때는요. 참공자님 말씀에 책 속에 되게 예쁜 미인이 있고 그뭐이런 이야기가 공자님이 하셨거든요. 그래서 책을 열심히 보고,
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179 > 학회에 가서 제가 발표를 딱하는데 그중에 앉아있는 사람이 우리 집사람이 지금 아내되는 사람이 앉아있었어요.
180 > 저가 다른 거는 l보통 때는,
181 > 아내가 저한테 이런 이야기를 얼마 전에 하더라고요.
182 > 당신을 내가 그냥 일반 미팅자리 나+ 에서 만났으면 5분도 안 돼서 자기는 일어나서 나갔을 l거래요.
183 > 왜냐하면 딱보는 순간 아저 사람 내 타입이 아니다 l금방 알기 때문에 길게 오래 앉아있을 이유가 l없잖아요. 그런데 내가 당신을 어디에서 봤냐면은 당신이 학회에서 발표하는 자리에서 내가 당신을 봤다.
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184 > 당신 공부하는 거에 대해서 누구한테 이야기할 때는 가장 자신 있고 가장 잘하는 그 순간에 내가 당신을 봤으니까. 당신의 최고의 모습을 내가 봤으니까.
185 > 그리고 그 자리에서는 10분도 이야기하는 게 아니라 30분 1시간씩 이야기를 하잖아요? 그 사람의 최고의 좋은 모습을 30분 1시간 이상 봤으니까.
186 > 완전 푹 빠지게 되죠.
187 > 그렇죠. 그다음부턴 제가 이야기할 필요가 l없는 거죠.
188 > 아유이러면서 또 이렇게 어떻게 또 아내분하고 만나게 드셨는지까지도 사연 들어봤습니다.
189 > 그래서*, 이l걱정을 내가 외모가 이러니까 어떻게 여자를 만날까?
190 > 이런 고민을 할 필요가 없어요. 자기의 가장 멋진 모습이 드러날 때 많은 사람은 참으로 멋있게 보이는 거예요.
191 > 그런데 우리가 항상 외모만 가지고 생각을 하는 거는 다른 사람을 처음 만났을 때 외모가 신경이 쓰이는 건 사실이거든요. 그런데 뭐 한 3분이나 5분만 만나고 그만 헤어질 것 같으면 외모는 중요 하지만은,
192 > 그 사람하고 우리가 30분 1시간 시간을 보내면 외모는 조금씩+ 조금씩 효과가 없어져요. 그런데 진짜 중요한 건 그 사람이 진짜 멋진 모습을 뭐로 보여줄 거냔데,
193 > 대부분 분들은 1시간을 만나서 이야기를 하고 지내도 그 사람이 누군지 어떤 느낌이 안 들어와요.
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194 > 그 말은 뭐냐 하면 그 사람 나름대로의 이어떤 TASTE라고 하는 캐릭터라는 거 이런 게 없다는 거예요.
195 > 김제동이 모든 사람의 사랑을 받는 거는 얼굴이 잘생겨서 김제동이 사랑을 받아요? 안 그렇지요?
196 > 소설가 이외수 보세요. 이외수가 l이렇게 예술가라고 이야기하면 이상하지만은 그분은 진짜 이쁜 부인하고 결혼하셨대요?
197 > 미스 강원 출신. 근데 그분 얼굴 보세요.
198 > 저이런 이야기하면 좀 그렇지만은 l너 얼굴도 거기에 못해+ 못지않다 이런 이야기를 하시겠지만은,
199 > 전 아무 말 안 할래.
200 > l예. 소설가 씨가 뭐얼굴로 가지고 부인을 만났으면 쉽지않겠죠. 그렇지만은 그런 사람들이 매력을 느끼는 매력 자기의 어떤 매력점을 찾아야 되는 u거죠.
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201 > 예. 자그럼 님. 지금 아무래도 또 이렇게 기다리고 계실 텐데 좀답변 좀부탁드릴게요.
202 > 되니까 외모에 관심이 많아서 머리를 묶지도 않고 자라지도 않아요. 덥수룩하고 머리숱도 많아 보이는,
203 > 여름이라 덥잖아요.
204 > 엄마 생각이죠.
205 > 엄마는 답답하게 보이지마는 본인은 그게 본인의 캐릭터라고 생각하고 머리 묶지않고 있는데,
206 > 그냥 두세요.
207 > 아하긴 뭐 또 무대 위의 배우들 뭐여러가지 또 이렇게.
208 > 얘는 머리를 묶지 않고 텁수룩하게 있으면 본인이 새로운 캐릭터를 만들어 나가고 있거든요. l야너 캐릭터 죽여주는 l캐릭터다.
209 > 너는 이런 캐릭터를 보면 뭐가 생각나니?
210 > 그러면서 또 머리자르는 돈도 절약하고 여러가지 좋은 측면이 있는데 어머님은 그걸 답답하다고 보시는데,
211 > 뭐그렇게 답답하시면 머리 산뜻하게 다+ 자른 그런 사람 사진을 보시면서 이시원함을 달래시고,
212 > 다 른분 사진으로 대리만족하시고?
213 > 예. 근데 이렇게 또 남들이 봤을 때 아유그래도 우리 딸인데 좀아유덥고 좀 답답하고 좀지저분해 보일까봐.
214 > 그렇게 생각 안 해요.
215 > 아남집 딸이 머리 어떻게 하고 있는지 남들이 무슨 신경을 써요?
216 > 자기 집 딸 신경 쓰기도 힘들어요. 걱정마세요.
217 > 알겠습니다. 그러니까 지금 왜 연기자들이 수염도 기르고 막이러잖아요. 캐릭터 지금 만들어가는 중이라고 생각하시고 조금 예걱정 덜어 주셨으면 좋겠습니다.
218 > 자지금 뭐 이렇게 교수님도 그렇고 저같은 사람도 이렇게 잘 살고 있습니다. 우리 님도 그렇고요. 기운 내셨으면 좋겠습니다.
219 > 자어떻게 교수님. 음.
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220 > 노래 한 곡 듣고 와서 상담 이어갈까요? 아니면 쭉 갈까요?
221 > 뭐편하실대로 하시죠.
222 > 예. 안힘드시면 그러면은 음사연 상담 계속해 드리겠습니다. 지난주에 저희가 또 이렇게 많은 분들 게시판으로 사연 주셨는데 게시판 상담 좀해드릴게요.
223 > 어첫번째 사연이요.
224 > 그 가족보다 친구들이 더 좋다는 둘째 딸 때문에 고민이시라고요. 친구를 좋아하는 것까지는 괜찮은데 친구 부모님께서 여행 가고 친구가 집에 혼자 있을 때,
225 > 시험공부할 때 등등 틈만 나면 친구 집에서 자고 오더니 하루는 저녁 먹고 친구 집 가서 같이 숙제를 해야 된다고 문자만 남겨놓고 가버렸더라고요. 12시가 다 돼가도 안 오길래,
226 > 당장 안 들어오면 집에 올 생각하지 말라고 했습니다. 그런데도 친구 가족이 내일 아침에 휴가를 떠나니깐 그때 같이 나온다고 l하면서 결국 외박 집에 오질 않았습니다. 너무 화가 나서 집에 못 들어가게,
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227 > 현관문 번호를 바꿔놓고 놔버렸더니요. 우리가 돌아올 때까지 집 밖에서 고생을 좀했나 봐요. 들어와서는 씻지도 않고 방에 들어가 바로 이불 뒤집어쓰고 눕더군요. 평소에도 사이가 좋지 않던 둘째 딸.
228 > 이번 방학 때는 좀친해져야 되겠다고 생각을 했는데 이번 일로 사이가 좀더 벌어졌습니다. 아무리 친구가 좋아도 미리 허락 받지 않고 하는 외박은 안 된다고 하는데도 나 오늘 친구 집에서 자고 갈 거야.
229 > 이런식으로 통보하는 딸과 제가 또 부딪치고 말았네요. 어떻게 화해할까요? 좀도와주세요. 하셨습니다.
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230 > 예. 이 어머님은 지금 문제가 뭔지 알고 계실까요?
231 > 그 따님. 문제.
232 > 아니에요. 따님과,
233 > 본인의 당신과의 관계의 문제가 뭔지.
234 > 음b일단은 외박하는 거 이걸 게+ 제일 큰 문제라고 보시는 것 같은데,
235 > 그런가요?
236 > 예. 지금 이 어머님은 딸이 외박을 했다 이것 때문에 딸하고 싸웠다는데 저는 진짜 이 어머님. b이걱정되세요.
237 > 왜  걱정될까요?
238 > 이 어머님은요. 지금 첫번째,
239 > 친구. 딸이 친구. 가족보다 친구가 더 좋다 라는 건 무슨 뜻일까요?
240 > 가족하고는 얘기가 안 된다.
241 > 얘기가 안된다. 가족은 나를 잘 알아주지도 않는다.
242 > 그래서 친구집에서 보내는 게 더 좋다 라고 할 때 엄마 입장에서는 어떻게 생각해야 될까요?
243 > 음왜? 얘기가 안 통하+ 안 되는지.
244 > 지금 얘+ 이야기가 안 통 하는 모습이 너무 잘 나타나 있어요.
245 > 아 그래요? 어
246 > 이미 어+ 엄마는 이딸하고 이야기가 안 통하세요.
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247 > 그리고 엄마 입장에서만 일단 볼려고 하는데 첫번째 이 상황에 대해서 저가 엄마가 어떻게 해야되는지 가장 먼저 이야기 할게요. 첫번째 딸이,
248 > 가족보다 친구가 좋다 라고 하면 일단 이 딸은 자기를 인정해주고 자기의 기분이나 감정에 대해서 수용해주는 사람을 간절히 바란다는 거야.
249 > 그리고 집에서 뭐위에 있는 형제나 엄마나 아빠 누구하고도 자기 감정을 공감하거나 또 누가 자기를 인정해주고 있지 않다는 것. 그러니까 평소에도 이엄마하고,
250 > 둘째 딸하고는 별로 사이가 안 좋다는 거죠. 그러니까 얘는 내 마음 갈 곳을 잃어 이러는 거야. 그럼 갈 데가 어디 있어요. 친구 집이죠. 친구예요.
251 > 야진짜 그래서 친구 집에 갔어요. 친구하고 같이 지내요.
252 > 그니까 이 아이한테는 일단 친구는 자기 감정 자기를 받아주고 수용한다는 그 의미가 가장 큰 거예요. 그럼 이 엄마는 좋아해야 돼요? 싫어해야 돼요?
253 > 아이 당연히 안 좋죠.
254 > 아자욱+ 가족인데 가족끼리 잘 통해야죠.
255 > 가족하고 안 통하는데,
256 > 가족이 남인 같고 친구가 가족 같으면, 가족처럼 느낄 수 있는 친구한테 가는 건 당연한 일이에요.
257 > 예. 당연하긴 한데. 좀. 기분은.
258 > 기분. 누구 잘못이에요?
259 > 엄마 잘못.
260 > 네. 됐죠? 그러면. 첫 번째+. 그다음에 이제엄마는 그렇다고 해서 꼭 나쁜 일이 있는 게 아니에요. 얘가 친구 집에 가가지고 거기서 밥을 먹고 거기서 잠을 자잖아요? 그러면 우리 집에 쌀 이 굳은 거죠.
261 > 참 좋은 거예요. 이게.
262 > 그래도 딸이 u주면 딸인데 외박을 한다니까 좀.
263 > 아니 지금 아직 외박까지는 들어가지도 않았어요.
264 > 쌀 일단은 굳어서 좋기는,
265 > 예. 좋은 거는 좋은 거예요.
266 > 예. 예. 좋아요.
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267 > 그리고 내가 신경도 안 써도 되고. 자그러면 이제그래도 내 딸이 남의 집에 가서 아무리 친구지만 친구 집에 가서 그 집에 폐를 끼치는 거는 이건 조금 문제가 있잖아요.
268 > 그럼 이 엄마는 친구 집에 전화를 해서 친구 부모님 한테 우리 딸이 그 집에 가서 폐를 끼치게 해서 참 미안하다고 일단은 인사를 드려야 돼요.
269 > 그렇죠.
270 > 이 어머님 인사 했겠어요? 안 했겠어요?
271 > 안 하셨을 가능성이 많은데,
272 > 그러면 이 어머님을 일반적으로 이야기하면 경우가 없는 분일 가능성이 높다는 거예요. 아니 자기 딸이나 너+ 남의 집에 가가지고 지금 지내면 최소한 인사를 해야 돼요.
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273 > 그래놓고 친구 집에 갔다는 그 이야기만 하면 어떻게 하는 거예요? 인사하셔야 돼요. 지금이라도 늦더라도 인사하셔야 돼요.
274 > 그래서 그 집에서 참친구하고 참잘 지내서 너무 고맙기도 하고 친구 누구가 참너무 참애가 좋은 것 같다고 본 적도 없겠지마는 본 l것처럼 이야기하고 그렇게 칭찬을 이제쫙 해주거예요.
275 > 그래서 그런 다음에 아이가,
276 > 거기서 오늘 외박을 한다는데,
277 > 어떻겠냐고 물어 봐야 돼요.
278 > 이것은 부모로써의 기본적인 의무이기도 하고 예절이에요. 그런데 지금 기본적으로 이 어머님은 그런 예절 하나도 안 지켰어요.
279 > 그래놓고 딸이 외박했다는 거 그것만 가지고 지금 이야기를 해요.
280 > 그게 너무 크게 보시니까. 지금 예.
281 > 그런데 진짜 외박한 게 문제가 아니라요. 엄마는 친구 집에 갔는데 그 친구 집이 어떤 집인지, 그 친구의 부모는 어떤 사람인지, 그 친구는 어떤 아이인지, 그걸 다 알면 외박이 중요한 게 아니에요.
282 > 그런데 외박을 가지고 이야기를 하고 있으니까. 문제가 뭔지를 정확히 지금 보지 못하고 계시는 거예요.
283 > 네. 네. 응.
284 > 무슨 말인지 알겠죠?
285 > 네. 저도 계속 외박 하나만 이렇게 봤었었는데 그게 아니군요. 음.
286 > 계속 하면 이렇게 상담을 계속 하면 이 어+ 이 머니+ 어머니 울거 같으시니까. 요점 딱이야기를 하고요. 그래서,
287 > 그리고 계속 친구 집 가서 자게 되면은 자고 오고 이러면,
288 > 여기서부터 그래요. 애가 친구 집에 가서 자고 왔는데 이 어머님은 그게 화가 나가지고 집에 문 번호까지 바꿔셨어요. 그러면 아이가 집에 들어오면 이 집이 내 집이냐 아니냐 라는 문제를 고민해요.
289 > 안 그래도 심리적으로 거부 당해 가지고 친구집에 전전하는 앤데 그럼 더,
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290 > 아내가 안 들어온다고 이렇게 집 문 번호까지 바꾸면 나는 이 집에 들어올 이유가 더욱더 없구나.
291 > 지금은 내가,
292 > 이어리고 그렇지만은 빨리 어떤 이상한 남자라도 나만 데려갈 수 있으면 낭+ 도망가야 되겠다 이 생각을 하겠어요? 안 하겠어요?
293 > 할 수도 있을 거 같아요.
294 > 예, 됐죠? 이 어머님은 상황이 심각함에 대해서 지금 이해를 못하신 거예요.
295 > 아니 지금 이 어머님도 아무리 딸하고 같은 수준에서 놀려고 하지만은 이거는 아니거든요.
296 > 그리고 아이 고생을 좀 시켜 봐야한다. 아이가 왜 고생을 시켜+ 고생을 해야 돼요.
297 > 진짜 그럴 수 있네요. 말씀 듣다 보니까 진짜.
298 > 예. 이거는 외박의 이슈가 아니에요. 엄마로써의 기본적인 의무와 그리고 타인에 대한 예절의 문제예요. 지금 기본적으로, 이 엄+ 어머님은 친구 부모님한테 엄청나게,
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299 > 무례하게 행동을 이미 했고요. 그리고 친구 부모님은 참 인간성 좋으신 것 같아요.
300 > 아무리 친구 딸이라도 집에  와가지고 내일 아침에 휴가 떠나니까 l그때까지 따+ 이따가 나온다고 하는데 야진짜.
301 > 아마 이 친구,
302 > 부모님 입장에서는 얘가 쟤 누구집 딸인지 궁금도 하실 테고 얘 부모님은 뭐하실까? 걱정도 하신텐데,
303 > 얘가 집을 가출을 나왔나? 그런 생각도 오만 것 생각이 다 들였을 거예요. 그런데 전화를 해 가지고 당신 딸 우리 집에 와 있는데 이런 이야기는 차마 못 하는 거예요.
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304 > 왜냐하면 얘가 부모가 버린 애일 수도 있고 l부모가 쫓아낸 애일 수 도 있고,
305 > 그렇게 될 수 도 있잖아요.
306 > 일단 우리 이어머님께서 저처럼 자꾸 생각을 하셔 갖고서는 또 인사도 못 드리고 그러셨을 술+ 수+ 수도 있을 것 같아요.
307 > 그분 이 휴가 다녀왔으면요.
308 > 이경황이 없어서 그랬다고 다 이야기를 하고요.
309 > 우리 아이가 철이 없어서 그 집에 가서 혹시 패라도 끼친 게 없는지 모르겠다고 그리고 꼭 기회가 되면 그 친구를 우리 집에서 같이 하루 재우면서 또내가 맛있는 것도 해 주겠다고 이렇게 이야기하는 거야.
310 > 이게 이제미국 애들이 보통 이걸 (sleep·over)(슬립오버)라고 그래요. 그래서 미국 애들 초등생이나 중학생 애들이 미국도 사실은 이자녀.
311 > 관리 문제에 대해서 신경을 쓰는 중산층 부모들 엄청 신경 쓰거든요. 그리고 예의를 따질 때 (sleep·over)(슬립오버)는 이 아이들한테는 엄청나게 마치 캠프가는 거보다 훨씬 더 중요한 이벤트예요. 그런거 안 해보셨죠?
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312 > 예. 그런데 남의 집에 가서 잔다는 것은 자기 가족과 다른 또다른 사람들을 만나고 또 다른 가정 환경을 경험하면서 우리 집이 얼마나 좋다라는 것을,
313 > 경험할 수 있는 또다른 기회이기도 하거든요. 그러면서 친구하고 안전한 환경 속에서 친구와 또 다른 어떤 감정적인 교류를 할 수도 있게 되고, 그래서 그런 걸 하는 거를,
314 > 아이들한테 해주는 건 좋은데 그럴 때 항상 부모님이 그것에 대해서 충분히 알고 있어야 되지. 이런 형태가 되는 거는 사실 부모님의 잘못이에요. 아이의 잘못 이거는 하나도 없다고 전까지 이야기를 해요.
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315 > 네. 님이 어저도 문제의 본질을 생각하지 못하고 나타난 현상만 보고 아이랑 실랑이를 했던 것 같습니다. 님이 환상적인 상담이세요. 또 이렇게  말씀을 해주셨습니다.
316 > 자오늘 교수님 말씀대로 꼭 한번 해보시기 바라겠습니다.
317 > 자이럴 땐 어떻게 상황을 다시 한번 좀 드릴게요. 해야할 일도 안하고 거울 앞에서 떠날 줄 모르는 우리 아이. 여러분이라면 어떻게 대처하실지 사연 보내 주시고요. 노래 한 곡 듣고 다시 옵니다. 이수영이 부릅니다. 랄랄라.
318 > 네. EBS FM 라디오 멘토 부모. 1318 대화가 필요해. 지금 함께 하고 계십니다.
319 > 자 이번에는 이럴땐 어떻게 여러분들의 대처법 좀한분 한분 보도록 하겠습니다. 오늘 상황이 외모에 관심이 많아서 거울만 보는 아이. 여러분들 어떻게 대처하실지 올려 주십사 말씀을 드렸는데,
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320 > 5399 님은 이러셨어요.
321 > 여드름은 짜지마라 라고 합니다. 어떠세요? 교수님.
322 > 네. 훌륭하세요.
323 > 예. 7369 님은 고등학교 2학년 딸이 거울만 쳐다봐서 안방, 거실, 화장실 거울을 달아놨더니 행동이 조금 빨라졌네요.
324 > 아l현명하신 분이에요.
325 > 방 방이다 걸려있고,
326 > 현명하신 분이에요. 예.
327 > 예. 어그러면 9463 님은요. 거울공주 우리 딸은 혼낼 때조차 거울을 보면서 감정 조절을 하니 그래도 전,
328 > 어100만번 참을 인자를 그린 답니다.  혼날 때도 거울을 보면서 이렇게,
329 > 근데 이 따님 참 현명하고 똑똑한 애예요.
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330 > 예. 혼날 때조차 거울을 보며 자기감정 조절을 하는 게 이걸 이제심리학 쪽으로 이야기하면 자기 성찰 능력을 이렇게 기르기 시작을 하는 거예요.
331 > 저는 저 연구실에 저 앞에 거울을 딱 해놔요. 그러면 항상 거울을 보면서 나라는 사람이 어떤 사람인가에 대해서 끊임없이 생각해요.
332 > 야 너 생긴 게 참 희한하게 생겼다. 음그러면서 열심히 살려고 한다고 그래 훌륭하구나. 이렇게 이야기하면서 저와 대화도 나누고 그래서 이런 사람들이 상당히 자기,
333 > 감정 조절도 잘 할 수 있고 또 성찰하려고 노력하는 사람이에요.
334 > 그래요?
335 > 훌륭한 따님이니까 참을 인 자를 그릴 게 아니라요. 그런 딸을 볼 때마다 마음속으로 흐뭇한 기분을 느끼셔야 돼요.
336 > 네. 저도 요 앞에다 거울 하나 갖다 놓을까 봐요.
337 > l그러세요. 예.
338 > 예. 9746 님은 방송 듣다가 우리 딸 이야기해서 깜짝 놀랬네요. 목욕탕에 들어가면 안 나옵니다.
339 > 네. 그래서 거울을 보기 b때문에요. 벽에다가도 거울을 만들어 놓고요. 아이 방에다 거울 놔 놓고요. 아이가 움직이는 모든 동선 따라서 거울을 하나씩 다 해 놓으면요. 아이는 자연스럽게 나오게 돼요.
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340 > 음그래 목욕탕에서 노래 하면요. 노래 해보셨어요?
341 > 아우 그럼요.
342 > 가수가 같이 이렇게 노래도 u이렇게.
343 > 멋있잖아요. 그럼요. 그래서 이 무대 위에서의 배우라는 게 바로 그래서 다 그게 충족이 되는 거예요.
344 > 예. 자님은 저도 음관객이 돼서 우리 아이를 즐겁게 봐줄랍니다. 물론 아이와 사이가 좋을 경우에 가능 하겠죠?
345 > 네. 사이가 안 좋을 때도 좀 해보시면 좋을 텐데. 님 거울에다가 좋은 글귀를 남겨 놓겠어요.
346 > 아이참.
347 > 이+ 이거 공부해야 된다 좋은 글을 배워야 l된다는 강박증에 시달리시는 분들.
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348 > 명언 같은거.
349 > 명언 l같은 거 그뭐지하철 타기 전에도 보여지고 l화장실 갈 때도 있고 거의 l대한민국의 이공부 강박증이 있는 분들이 하는 행동인데 그거 보면,
350 > 좋은 생각이 다 들기도 있겠지만은 참  머리 아파요. 네.
351 > 아유. 님은 아쉽지만 선물 못 드리겠네요. 어떻게.
352 > 아니 그주세요. 그래도. 그래도 어떻게 해보시려고 하셨는데,
353 > 알겠습니다. 일단 님 선물 드릴게요. 6261 님은요. 일찍 깨워요. 깨우면서,
354 > 오늘 예쁘게 머리도 하고 해야 하니까 좀 일찍 일어나 보자 해보세요.
355 > 이건 어떠세요?
356 > 조금 일찍 일어나자. 요 단어만 빼고 오늘 예쁘게 머리도 하자. 이렇게 하면서 깨우시면 돼요. 아이는 예쁘게 머리 그것보다는 일찍 일어나자 이러니까.
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357 > 내가 왜 일찍 일어나지 이 생각을 하게 되거든요.
358 > 예. 또 자기가 듣고 싶은 것만 듣고 그러니까. 5264 님. 6학년 딸 이제 막외모의 관기+ 관심을 갖기 시작했는데요. 전 반가워요. 그동안은 편한 것만 좋아해서 걱정이었거든요.
359 > 훌륭하신 어머님입니다. 드디어 아이의 변화에 대해서 관심을 기울이고 그것을 긍정적으로 받아들이기 시작 하신 분이에요.
360 > 훌륭하세요.
361 > 훌륭하십니다. 5502 님. 우리 딸도 그래요. 연예인 따라 하면서 거울 보는데요. 같이 놀아주고 이쁘다고 칭찬해주죠.
362 > 잘하셨어요. l잘했어요.
363 > 3940 님. 저는 본인의 문제니깐. 거울를 마음껏 보라고 내버려둘 것 같은데요. 용돈 모아서 큰 거울 사라고 하겠네요.
364 > 진짜 현명하신 분이에요. 네.
365 > 용돈 모아서 예. 기왕에 더 큰거사라. 괜찮은데요? 자.
366 > 엄마가 사주세요. 그냥.
367 > 그냥. 용돈을 모아라+ 모아 사라고 하지 말고? l알겠습니다. 자어이렇게  님을 비롯해서 오늘 사연 올려주신 모든 분들께 선물 보내 드리도록 하겠습니다.
368 > 자이제 아쉽지만 우리 교수님 보내 드릴 시간이  됐습니다. 어떻게 이제 또 이제 끝나시면 학교로 가시나요? 교수님.
369 > 아니요. 제가 오늘 광주에 강의가 있어서요. 지금 서울역에 가서 이제KTX를 타고 빨리 광주로 내려가야 돼요.
370 > 그러시군요.
371 > 조심해서 잘 다녀오시길 바라겠습니다. 자지금까지 연세대학교 심리학과  교수님과 함께 하셨습니다. 교수님 고맙습니다.
372 > 안녕히 계세요.
373 > 네. 어오늘  님께서 교수님 어떻게 해야 현명하게 문제의 본질을 알아갈수 있을까요? 하셨고요. 그리고  님은,
374 > 교수님 상담 들을 때마다 소름 끼칩니다. 저도 감히 상상도 못 했던 결과네요. 항상 배워 갑니다. 감사해요.하셨고요.
375 > 5581 님은 먼저 마음 읽기부터 해줘야될 것 같네요. 그런 다음에 엄마의 마음도 전하면 부드러운 대화가 될 듯 하네요 하셨습니다. 아이의 마음을 읽을 때 상황 파악부터 꼭 하셔야 된다는 거 우리  교수님께서 늘 강조하시는 부분이시죠.
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376 > 자내일 예고 좀해드릴게요. 내일 금요일 라디오 멘토 부모 1부는요. 꿈꾸는 도서관 시간입니다. 방학숙제로 해야 될 박물관, 미술관 나들이 보다 재미있고,
377 > 효과적으로 할수 있는 방법 알아 볼게요. 오늘은 교과서 여행을 해봤는데 내일은 미술관, 박물관 여행을 해 보겠네요.
378 > 자2부 쑥쑥 카운슬링에서는요. 눈만 뜨면 싸우는 우리 아이들 형제관계를 어떻게 이해하고 우애를 키우기 위해서는 또어떤 도움이 필요한지 알아보도록 하겠습니다.
379 > 내일도 1부 2부 많이 기대해주시기 바랄게요.
380 > 자오늘도 많이 더울 거라고 하니깐요 좀최대한 시원하게 잘 보내시길 바라겠습니다. 행복한 오후 되시고요. 자오늘 끝 곡이 되겠네요. 어니스트가 부릅니다.
381 > Because I'm Weary. 오늘 끝 곡이고요.
382 > 오늘 행복한 하루 되시길 바랍니다. 여러분 사랑해요.

 

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✅ <빈도수> 기반이기 때문에 문장 구분점이 있음에도 불구하고, 같은 개수의 단어 수로 지정한 pseudo-sentence 사용

✅ 대화 특성상 <키워드>만으로 정의할 수 없는 토픽의 경우, 너무 세분화되어서 나누어짐

✅ GAP을 정의하는 수식이 naive한 느낌이지만, 아이디어를 활용해 확장해볼 수 있을 것 같음

 

    def _block_comparison(self, tokseqs, token_table):
        """Implements the block comparison method"""

        def blk_frq(tok, block):
            ts_occs = filter(lambda o: o[0] in block, token_table[tok].ts_occurences)
            freq = sum([tsocc[1] for tsocc in ts_occs])
            return freq

        gap_scores = []
        numgaps = len(tokseqs) - 1

        for curr_gap in range(numgaps): #각각의 token_sequence에 대해 계산하기
            score_dividend, score_divisor_b1, score_divisor_b2 = 0.0, 0.0, 0.0
            score = 0.0
            # adjust window size for boundary conditions
            if curr_gap < self.k - 1: 
                window_size = curr_gap + 1
            elif curr_gap > numgaps - self.k:
                window_size = numgaps - curr_gap
            else:
                window_size = self.k

            b1 = [ts.index for ts in tokseqs[curr_gap - window_size + 1 : curr_gap + 1]] # 윈도우에 해당하는 문장들 인덱스
            b2 = [ts.index for ts in tokseqs[curr_gap + 1 : curr_gap + window_size + 1]] # 다음 윈도우에 해당하는 문장들 인덱스

            for t in token_table: # 각각의 토큰에 대해 token frequency 계산
                score_dividend += blk_frq(t, b1) * blk_frq(t, b2) # 한 번 씩이라도 같이 등장할 경우 점수를 받음
                score_divisor_b1 += blk_frq(t, b1) ** 2
                score_divisor_b2 += blk_frq(t, b2) ** 2
            try:
                score = score_dividend / math.sqrt(score_divisor_b1 * score_divisor_b2)
            except ZeroDivisionError:
                pass  # score += 0.0

            gap_scores.append(score) # 두 블록 사이의 gap은 freq_vector1 * freq_vector2 / (freq_vector1^2 * freq_vector2^2)

        return gap_scores