Two experiments were conducted to determine the exact locus of the frequency effect in speech production. Experiment 1 addressed the question as to whether the word frequency effect arise from the stage of lemma selection. A picture-word interference task was performed to test the significance of interactions between the effects of target frequency, distractor frequency and semantic relatedness. There was a significant interaction between the distractor frequency and the semantic relatedness and between the target and the distractor frequency. Experiment 2 examined whether the word frequency effect is attributed to the lexeme level which represent phonological information of words. A methodological logic applied to Experiment 2 was the same as that of Experiment 1. There was no significant interaction between the distractor frequency and the phonological relatedness. These results demonstrate that word frequency has influence on the processes involved in selecting a correct lemma corresponding to an activated lexical concept in speech production.
본 연구는 국외에서 개발된 비단어 중재접근법을 수정 및 보완하여 한국어 비단어 중재접근법을 확립하고, 아동기 말실행증 아동에게 직접 적용하여 그 효과를 확인하기 위해 실시되었다. 궁극적인 목적은 비단어를 이용한 중재가 아동기 말실행증의 말운동프로그래밍 능력을 개선시켜 비단어 산출 및 단어로의 일반화에 효과적인지 알아보기 위함에 있다. 중재는 아동기 말실행증의 진단 특성을 보이는 5세 6개월의 남아를 대상으로, ABA설계를 사용한 단일대상연구를 실시하였다. 중재에 사용된 비단어는 아동 맞춤형으로 제작하였으며, 한 회기당 60분씩 주 2회로, 총 12회기를 실시하였다. 그 결과 중재한 3음절 비단어의 모든 지표가 향상되었으며, 중재하지 않은 3음절, 4음절 비단어 및 단어로의 일반화를 확인하였다. 단, 단어로의 일반화 효과는 비단어로의 일반화 효과에 비해 미비하였다. 비단어 중재는 대상 아동의 말운동프로그래밍 능력을 개선시키는데 효과적이었다. 그 결과 운동프로그래밍 손상에 기인한 전환 오류가 크게 감소하였고, 중재하지 않은 비단어의 산출 능력이 큰 폭으로 증가하였다. 그러나 강력하게 습관화된 단어 오류를 완전히 개선시키는 데에는 한계가 있었으며, 이는 보다 집중적이고 반복적인 중재 일정을 제공했을 때 기대할 수 있는 결과일 것이다.
통계적 확률이론에 근거한 포아송 모형을 색인어 선정 기반으로 활용하고자 하는 2-포아송 함수와 3-포아송 함수 및 다중 포아송 함수에 대한 단계적 발전 과정을 살펴보았다. 아울러, 2-포아송이 한국어 문헌의 색인어 선정에 유용한지 알아보기 위해 한국어 말뭉치 데이터베이스 내 문헌 50개를 실험 대상으로 단어의 장서빈도와 문헌빈도를 이용하여 z값을 산출해 보았다.
This research was conducted to investigate the priming effect in Korean and English word production by Korean speakers. Picture-naming with distractors was used as experimental task. The type of target language, the type of distractor language and SOA(Stimulus Onset Asynchrony) were used as variables. Cross-linguistic priming effect and within-linguistic priming effect were mesured to investigate bilinguals' conceptual system.
기존의 문서 클러스터링 알고리즘은 모든 문서가 각각 하나의 클러스터에만 할당되도록 설계되어 문서에 여러 개의 주제가 포함되어 있을지라도 문서는 유사도 비교에 의해 오직 하나의 플러스터에 포함된다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문서 플러스터링 방법의 한계를 파악하기 위해 문서가 여러 개의 클러스터에 포함될 수 있는 계층적 중복 문서 클러스터링을 제안한다. 또한, 문서 클러스터링의 정확도를 높이기 위해서 불용어 제거 알고리즘을 이용해 불용어를 제거하여 클러스터링에 사용되는 키워드를 선별하고, 단어가중치 산출을 위한 TF*NHDF 공식을 제안한다.
지금까지 의료서비스에 대한 다양한 연구가 진행되었지만 기존 연구들은 원인변수와 결과변수와의 관계를 규명하는 데만 초점을 두고 있다. 하지만 의료서비스 문제는 다른 서비스 산업과 상대적으로 비교해볼 때 문제 발생 시 고객이 느끼는 감정은 다를 것이라 예측되며, 최근 의료관광과 더불어 의료서비스의 중요성이 부각되는 시점이다. 이에 본 연구는 의료서비스 문제에 관한 정성적 자료를 실증 분석하였으며, 단어구름기법도 이용하였다. 연구의 주요결과를 살펴보면, 의료서비스 문제는 항목별로 의료과실, 간호사 업무미숙, 무심한 진료, 과잉검사 및 진료, 치료강요 및 거부, 응급대기, 불친절, 예약문제, 프로세스문제, 불편함 등 총 10개의 요인으로 나타났다. 그 중 복구 불가능한 서비스 실패에서 가장 많이 산출된 주요 단어는 의료과실, 무심한 진료, 간호사의 업무미숙 순이며, 복구 가능한 서비스 실패에서는 불친절한 태도와 예약시스템에 관한 부정적 경험의 주요 단어가 가장 많이 도출되었다. 의료서비스 문제 후 고객행동은 대부분 강력한 항의를 하며, 아주 심각한 문제에 대해서는 공개적 항의를 하거나 법적대응을 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결론에서는 연구결과 요약과 시사점, 그리고 향후 연구에 대한 제언을 하였다.
최근 U-City 계획을 수립한 지자체의 U-서비스는 시설 및 도시 관리 위주의 서비스로 구현되고 있으며, 시민 맞춤형 U-서비스는 계획에만 그치고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 U-City 종합계획과 U-City 계획의 U-서비스 내용을 네트워크 텍스트 분석과 단어 빈도 분석을 통해 비교 검토하여 향후 시민 맞춤형 U-서비스 제공을 위한 시사점을 제시하였다. 제1, 2차 U-City 종합계획과 4개 지방자치단체의 U-City 계획 중 U-서비스 계획 내용을 추출하여 주요 단어들을 산출하였고, 도출된 단어를 통해 네트워크 텍스트 분석과 단어 빈도 분석을 실시하였다. 분석 결과를 바탕으로 향후 U-City 종합계획에서는 지자체의 특색에 따른 서비스 추가와 정책 재정 지원 및 시민의 필요사항을 반영하여 다양한 분야의 시민 맞춤형 U-서비스 개발과 같은 시사점을 도출하였으며, 이를 통해 U-City에 대한 시민들의 인식 또한 증가될 것으로 기대할 수 있다.
잠재의미분석은 단어 의미를 동일한 맥락 (문장/문서) 하에서 동시에 제시되는 단어들의 공기성(co-occurence)으로 정의한다. 이 분석에서 한 단어는 맥락들을 대표하는 측들로 구성된 다차원 상의 한 점으로 표상 되며, 단어 의미는 각 단어가 맥락 속에서 등장한 빈도로 정의된다. 이 다차원 의미공간은 SVD를 통하여 차원이 축소되어 추상된 의미를 표상 한다. 이 연구는 다의어의 표상이 가능하도록 LSA를 발전시켰다. 제안된 LSA는 축에 대한 해석이 가능하도록 축의 회전을 도입하였으며 다의어 표상을 가능하게 하였다. 시뮬레이션에서는, 먼저 LSA에 의해 산출된 단어-맥락 빈도표에서 다의어를 포함하고 있는 문서들만을 재 수집한 다음 문서들을 다의어 의미별로 분류하였다. 두 번째 단계에서는 다의어의 특정의미에 대한 표상을 분류된 단어-맥락 빈도표에서 비해당 의미에 대한 맥락들을 제거한 후 LSA를 적용하여 구성하였다. 시뮬레이션 결과는 다의어의 의미들을 LSA가 표상 할 수 있음을 보여주었다. 이는 축회전을 포함한 LSA가 다의어 다중의미를 표상 할 수 있고 실용적인 측면에서 웹검색 엔진에도 적용될 수 있음을 시사한다.
연구개발과정에서의 필수요소인 연구장비의 공동활용 및 효율적인 구축을 위해 한국에서는 국가예산으로 구축된 장비정보를 필수적으로 등록하도록 하고 있다. 등록정보의 다양한 활용(중복성 검토, 성능예측, 대체장비추천)을 위해 본 연구에서는 현재 유사장비검색기법에 대해 분석하고 유사도 산출 방법을 제시하였다. 이를 통해 자연어 상태인 장비정보에서 키워드를 추출하여 LSA 기법을 적용하면 키워드간의 유사도산출 및 장비정보 간 유사도 분석이 가능함을 확인하였으며 향후 연구장비분류정보를 접목하여 적용할 경우 의미있는 유사도 산출 및 이를 활용한 다양한 서비스가 가능 할 것으로 예측된다.
인공지능 스피커로 대표되는 대화형 에이전트는 사람-컴퓨터 간 대화형이기 때문에 대화 상황에서 오류가 발생하는 경우가 잦다. 에이전트 사용자의 발화 기록에서 인식오류는 사용자의 발화를 제대로 인식하지 못하는 미인식오류 유형과 발화를 인식하여 서비스를 제공하였으나 사용자가 의도한 바와 다르게 인식된 오인식오류 유형으로 나뉜다. 이 중 오인식오류의 경우, 서비스가 제공된 것으로 기록되기 때문에 이에 대한 오류 탐지가 별도로 필요하다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법 중에서도 단어와 문서를 벡터로 바꿔주는 단어 임베딩과 문서 임베딩을 이용하여 단순 사용된 단어 기반의 유사도 산출이 아닌 단어의 분리 방식을 다양하게 적용함으로써 연속 발화 쌍의 유사도를 기반으로 새로운 오인식오류 및 신조어 탐지 방법을 탐구하였다. 연구 방법으로는 실제 사용자 발화 기록을 활용하여 오인식오류의 패턴을 모델 학습 및 생성 시 적용하여 탐지 모델을 구현하였다. 그 결과, 오인식오류의 가장 큰 원인인 등록되지 않은 신조어 사용을 탐지할 수 있는 패턴 방식으로 다양한 단어 분리 방식 중 초성 추출 방식이 가장 좋은 결과를 보임을 확인하였다. 본 연구는 크게 두 개의 함의를 가진다. 첫째, 인식오류로 기록되지 않아 탐지가 어려운 오인식오류에 대하여 다양한 방식 별 비교를 통해 최적의 방식을 찾았다. 둘째, 이를 실제 신조어 탐지 적용이 필요한 대화형 에이전트나 음성 인식 서비스에 적용한다면 음성 인식 단계에서부터 발생하는 오류의 패턴도 구체화할 수 있으며, 오류로 분류되지 않더라도 사용자가 원하는 결과에 맞는 서비스가 제공될 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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