• 한국항만경제학회지
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• 제32권2호
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• pp.105-122
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• 2016

항만의 지위와 역할에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이들 연구의 대부분은 항만의 입지적 우위, 인프라스트럭처, 생산성 및 경쟁력 등 항만의 역량에 초점을 맞추고 있다. 그러나 거대한 글로벌 운송네트워크를 구성하고 있는 항만의 위상은 네트워크상에서의 항만간의 상호연관성을 통해 보다 정확하고 포괄적으로 이해될 수 있다. 본 연구의 목적은 사회 네트워크 분석에서 제안하고 있는 구조적 등위성과 역할 등위성의 개념을 적용하여 아시아-유럽 항로상의 82개 항만의 지위와 역할을 비교하는데 있다. 구조적 등위성 분석을 통해 지역 내 경쟁 항만들이 구축하고 있는 네트워크의 유사성과 차이점을 평가하였으며, 역할 등위성 분석을 통하여 아시아와 북서유럽, 아시아와 지중해를 연결하는 간선항로상에 위치한 항만들의 위계구조를 도출하고자 하였다. 분석 결과 아시아-북서유럽 항로의 경우 싱가포르와 로테르담이 최상위의 지위를 점유하고 있는 것으로 나타났으며, 아시아-지중해 항로에서도 싱가포르는 독보적인 존재감을 시현하였다. 그러나 아시아-지중해 항로를 구성하는 중동 및 지중해 지역 항만들은 아시아-북서유럽 항로의 로테르담이나 함부르크 또는 앤트워프에 비견할 수 있는 중량감을 보유하고 있지는 못한 것으로 나타났다.

• 기술혁신연구
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• 제27권3호
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• pp.53-82
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• 2019

본 연구는 지역 클러스터 내에 존재하는 기술지식 교류 네트워크의 전반적인 구조적 특징을 파악하기 위해 사회네트워크 분석에 토대한 구조적 등위성 분석을 실증적으로 수행한다. 지금까지 기존 연구들은 구조적으로 등위적인 집단들 간에 성과차이가 존재하는 것으로 개념적으로 주장하였다. 그러나, 이에 대한 실증연구가 거의 없어 본 연구가 이를 보완하기 위해 수행되었다. 분석을 위해 구미국가산업단지 내에서 53개의 기술지식 교류 관련 협회 등을 조사하여 2550개 기업의 2-mode 네트워크 데이터를 활용하였다. 분석결과, 구조적 등위 집단들이 규정되고 중요한 기업들의 속성에 기초하여 네트워크 기존기업(established firms), 중개 기업(broker firms), 신생기업(emerging firms), 고립 기업(isolationist firms)으로 4개의 역할이 결정될 수 있었다. 또한, 블록 1에서 불록 4로 구분된 각각의 구조적 등위 집단들 즉, 역할들 간의 성과(매출액), 급진적 혁신성향, 기술혁신역량 차이에 대한 검증에서는 역할마다 검증결과가 차별적일 수 있음이 본 연구를 통해 제시되었다. 마지막으로 본 연구는 구조적으로 등위적인 집단들 간의 성과차이에 대한 연구를 발전시킬 필요성을 제안한다.

• 대한교통학회지
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• 제32권2호
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• pp.162-169
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• 2014

세계화의 진전으로 국가들 간 사람과 물자의 교류는 지속적으로 증가해왔고 이에 따라 공항네트워크 또한 점점 방대해지고 촘촘해지고 있다. 자연계의 다양한 네트워크를 연구하는 네트워크 과학은 공항네트워크를 분석하는 데에 유용하다. 본 연구는 사회과학 네트워크에서 사용되고 있는 구조적 등위성 개념을 아시아 태평양 공항네트워크에 적용하여 그 결과를 바탕으로 국가들 간의 항공 시장, 교류 관계 정도를 해석해보았다. 아시아 태평양 공항네트워크는 8개의 블록(block)으로 구분되었으며 각 Block의 특성과 Block들 간의 관계를 분석한 결과 Block 1(주요 허브 공항들의 집합)과 Block 5(호주와 뉴질랜드의 공항)는 다른 Block들보다 깊은 관계를 갖고 있는 Block의 수가 많았다(영향력이 컸다). 다른 곳과 관계가 낮은 곳으로는 Block 3(CIS 지역), Block 7(말레이시아 인도네시아), Block 8(남태평양 프렌치폴리네시아)이었다. 구조적 등위성 분석으로 방대하고 복잡한 네트워크를 소수의 Block으로 집단화시켜 분석할 수 있으며, 네트워크의 성격에 맞게 항공 시장의 관계, 교류와 교역의 정도를 해석하여 의미 있는 결과를 얻었다.

• 영어어문교육
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• 제9권2호
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• pp.173-192
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• 2003

The purpose of this paper is to analyze the semantic ambiguity of coordination connected by 'and' in English and show a clear explanation for the meaning of the sentence. Two sentences which are connected by 'and' can be divided into the symmetric conjunction and the asymmetric conjunction according to its meaning. Especially, in order to explain the different meaning in the asymmetric conjunctions, we introduce the theory of presupposition and entailment, which provides the solution to the ambiguity in meaning. It can be said that presupposition and entailment can logically explain the meaning of natural language.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.323-328
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• 2000

국내에서 영한 자동번역 시스템을 1985 년부터 개발한 지 벌써 15년이 흐르고 있다. 15년의 영한 자동번역 기술개발에도 불구하고 아직도 영한 자동번역 시스템의 번역품질은 40%를 넘지 못하고 있다. 이렇게 번역품질이 낮은 이유는 다음과 같이 요약할 수 있을 것이다. $\textbullet$ 입력문에 대해 파싱할 때 오른쪽 경계를 잘못 인식함으로써 구조적 모호성의 발생문제: 예를 들어 등위 접속절에서 오른쪽 등위절이 등위 접속절에 포함되는 지의 모호성. $\textbullet$ 번역 단위로써 전체 문장을 대상으로 한 번역패턴이 아닌 구나 절과 같은 부분적인 번역패턴으로 인한 문장 전체의 번역 결과 발생. $\textbullet$ 점차 증가하는 대용량 번역지식의 구축과 관련해 새로 구축되는 번역 지식과 기구축된 대용량 번역지식들 간의 상호 충돌로 인한 번역 품질의 저하. 이러한 심각한 원인들을 극복하기 위해 본 논문에서는 문틀에 기반한 새로운 영한 자동번역 방법론을 소개하고자 한다. 이 문틀에 기반한 영한 자동번역 방법론은 현재 CNN 뉴스 방송 자막을 대상으로 한 영한 자동번역 시스템에서 실제 활용되고 있다. 이 방법론은 기본적으로 data-driven 방법론에 속한다. 문틀기반 자동번역 방법론은 규칙기반 자동번역 방법론보다는 낮은 단계에서 예제 기반 자동번역 방법론 보다는 높은 단계에서 번역을 하는 번역방법론이다. 이 방법론은 영한 자동번역에 뿐만 아니라 다른 언어쌍의 번역에서도 적용할 수 있을 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.151-164
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• 2009

전략적 제휴를 통해 형성되는 기업 간의 네트워크는 정보, 자원, 지식이 공유되고 확산되는 경로이자 새로운 자원으로서, 제휴네트워크의 구조적 특성은 기업의 성과에 영향을 미치고 있으므로 전략경영의 중요한 연구대상이 되었다. 본 연구는 건설기업간의 제휴네트워크를 대상으로 중앙성, 결속성, 등위성, 무척도성 등과 같은 구조적 특성을 분석하고, 이러한 특성이 성과에 미치는 영향을 확인한다. 연구 결과 건설기업 간의 제휴네트워크는 대부분의 기업이 상호 연결된 거대한 집단구조임과 동시에 일부의 허브 기업이 전체 제휴의 대다수를 차지하고 있음을 발견히였다. 그리고 네트워크에 포함된 기업을 5개의 역할 집단으로 분류할 수 있었으며, 상위집단의 경쟁과 협력 구도를 파악하였다. 또한 척도 없는 네트워크의 속성이 존재하여 제휴의 양극화가 진행 중임을 확인하였다. 최근 10년간의 네트워크에 대한 실증적 분석을 통해 참여한 프로젝트가 많고 네트워크에서 중심에 있는 기업의 성과가 지속적으로 높음을 검증하였다. 제휴를 통해 형성되는 네트워크에서 기업이 자리 매김(embedding)하는 미시적 행태와 네트워크의 거시적, 구조적인 속성은 참여한 기업에게 편익과 제약을 동시에 제공하고 있다. 이제 기업의 전략방향과 일치하는 네트워크전략의 수립과 포지셔닝 및 네트워크자원의 관리는 새로운 중요한 전략적 과제이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.13-23
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• 2022

Prasad et al.는 사전학습(pre-trained)한 신경망 L1 글로다바(Gulordava) 언어모델을 여러 유형의 영어 관계절과 등위절 문장들로 적응 학습(adaptation learning)시켜 문장 간 유사성(sentence similarity)을 평가할 수 있는 통사 프라이밍(syntactic priming)-기반 프로빙 방법((probing method)을 제안했다. 본 논문에서는 한국인 영어학습자가 배우는 영어 자료를 바탕으로 훈련된 L2 LSTM 신경망 언어 모델의 영어 관계절 혹은 등위절 구조의 문장들에 대한 임베딩 표현 방식을 평가하기 위하여 프로빙 방법을 적용한다. 프로빙 실험은 사전 학습한 LSTM 언어 모델을 기반으로 추가로 적응 학습을 시킨 LSTM 언어 모델을 사용하여 문장 임베딩 벡터 표현의 통사적 속성을 추적한다. 이 프로빙 실험을 위한 데이터셋은 문장의 통사 구조를 생성하는 템플릿을 사용하여 자동으로 구축했다. 특히, 프로빙 과제별 문장의 통사적 속성을 분류하기 위해 통사 프라이밍을 이용한 언어 모델의 적응 효과(adaptation effect)를 측정했다. 영어 문장에 대한 언어 모델의 적응 효과와 통사적 속성 관계를 복합적으로 통계분석하기 위해 선형 혼합효과 모형(linear mixed-effects model) 분석을 수행했다. 제안한 L2 LSTM 언어 모델이 베이스라인 L1 글로다바 언어 모델과 비교했을 때, 프로빙 과제별 동일한 양상을 공유함을 확인했다. 또한 L2 LSTM 언어 모델은 다양한 관계절 혹은 등위절이 있는 문장들을 임베딩 표현할 때 관계절 혹은 등위절 세부 유형별로 통사적 속성에 따라 계층 구조로 구분하고 있음을 확인했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.105-117
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• 1992

교착어(agglutinating language)에서는 다양한 통사정보가 독자적인 형태소에 내재되어 있다. 국어의 경우 형태소의 분석이 통사구조 분석에 선행되어 이루어져야 하는 이유가 바로 국어의 교착어적인 속성에 기인한다. 이 논문의 전반부에서 국어의 교착성을 명확히 보여주는 등위 접속구문을 핵심어 주도 구구조문법(HPSG)에 의하여 분석한다. 후반부에서는 PROLOG로 구현된 국어의 형태소 분석기와 통사구조 분석기(PARSER)를 소개한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.113-123
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• 2020

본 논문은 과거와 현재의 패션 트렌드와 패션 유행 주기에 관한 빅데이터 분석을 실시하였다. 패션 전문가나 패션쇼가 아닌 일반 사람들의 데일리룩을 위한 패션 트렌드를 분석하는데 집중하였다. 소셜 매트릭스 도구인 텍스톰을 활용하여 빈도수 분석, N-gram 분석, 네트워크 분석 및 구조적 등위성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째, 패션 전문가가 아닌 일반 사람들의 데일리 룩을 대상으로 과거(1980년대, 1990년대)와 현재(2019년, 2020년)의 패션 키워드를 도출하였다. 둘째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되는 순환성과 순환 주기가 30-40년 정도로 짧아졌음을 빅데이터 분석을 통해 과학적으로 검증하였다. 셋째, 도출된 패션 키워드들의 구조적 등위성 분석을 수행한 결과, 과거 패션에서는 청바지 패션, 레트로 코디, 애슬레저룩, 연예인 복고패션의 4개의 군집으로, 현재 패션에서는 레트로 청바지, 뉴트로, 레이디 쉬크, 레트로 퓨처리즘의 4개의 군집을 확인하였다. 넷째, 과거의 패션이 현재의 패션으로 재현되고 진화하는 네트워크 연결 관계를 확인하고 그 배경에 관한 이슈를 고찰하였다. 이와 같은 연구결과는 과거와 현재의 패션 키워드를 도출하고 이로부터 패션 유행의 순환 주기를 확인함으로써 과거를 통해 미래 패션을 예측하도록 하는데 의의가 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.323-328
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• 2000

국내에서 영한 자동번역 시스템을 1985 년부터 개발한 지 벌써 15년이 흐르고 있다. 15 년의 영한 자동번역 기술개발에도 불구하고 아직도 영한 자동번역 시스템의 번역품질은 40%를 넘지 못하고 있다. 이렇게 번역품질이 낮은 이유는 다음과 같이 요약할 수 있을 것이다. o 입력문에 대해 파싱할 때 오른쪽 경계를 잘못 인식함으로써 구조적 모호성의 발생문제: 예를 들어 등위 접속절에서 오른쪽 등위절이 등위 접속절에 포함되는 지의 모호성. o 번역 단위로써 전체 문장을 대상으로 한 번역패턴이 아닌 구나 절과 같은 부분적인 번역패턴으로 인한 문장 전체의 잘못된 번역 결과 발생. o 점차 증가하는 대용량 번역지식의 구축과 관련해 새로 구축되는 번역 지식과 기구축된 대용량 번역지식들 간의 상호 충돌로 인한 번역 품질의 저하. 이러한 심각한 원인들을 극복하기 위해 본 논문에서는 문틀에 기반한 새로운 영한 자동번역 방법론을 소개하고자 한다. 이 문틀에 기반한 영한 자동번역 방법론은 현재 CNN뉴스 방송 자막을 대상으로 한 영한 자동번역 시스템에서 실제 활용되고 있다. 이 방법론은 기본적으로 data-driven 방법론에 속하다. 문틀 기반 자동번역 방법론은 규칙기반 자동번역 방법론보다는 낮은 단계에서 예제 기반 자동번역 방법론보다는 높은 단계에서 번역을 하는 번역방법론이다. 이 방법론은 영한 자동번역에 뿐만 아니라 다른 언어쌍에서의 번역에도 적용할 수 있을 것이다.