이 논문은 한국어 교육에서 문형 전자 사전을 바탕으로 하는 자동문형 검사기를 설계하기 위해 문형의 출현 빈도와 사용 빈도 조사를 목적으로 하였다. 먼저 한국어 교육에서의 문형의 개념을 정의하고 그 유형을 구문 문형과 표현 문형으로 나누어 분류하였다. 서술어 중심의 구문 문형과 의존명사, 어미, 조사가 중심인 표현 문형이 학습자 코퍼스에서 어떻게 나타나는지 분석하였다. 학습자 코퍼스는 학습자들이 꼭 배워야 하는 것으로 표준 코퍼스와 학습자들의 생산물인 오류 코퍼스로 나누어 구축하였다. 한국어 교재로 구성된 표준 코퍼스에서의 문형 출현 빈도와 학습자들이 직접 작성한 글을 모은 오류 코퍼스에서 어떻게 문형이 사용되고 있는지 사용 빈도를 조사하였다. 학습자들의 문형 사용 빈도순은 문형 전자 사전에 기술되고, 이것은 문형 검색 속도를 최적화할 것이다.
본 연구에서는 특정 주제분야의 텍스트를 대표할 수 있는 단어술어를 추출하고 기본문형을 형성 한 후 각 단서술어의 기본문형을 실례화하여 연결함으로써 요약문을 작성하는 자동요약시스템의 모형을 설계하고 구현하였다. 시스템은 학습과정과 요약과정을 구분되며, 학습과정에서는 술어와 격조사를 출현빈도를 이용하여 주제분야 텍스트집단을 대표하는 단어술어와 필수격 조사를 추출한 뒤 단어술어가 이루는 문장의 기본문형을 형성한다. 요약과정에서 실례화 규직을 요약 대상 문장의 구문 분석 결과에 적용하여 기본문형의 격조사와 결합될 논항을 찾아 단문을 생성하고 연결하여 요약문을 완성한다. ‘화재’및‘강도’와 관련된 신문기사를 대상으로 실험을 수행하였으며, 작성된 요약문은 단어술어가 포함된 주요 문장에서 추출한 필수 정보항목과 술어를 중심으로 생성된 문장들로서 문장간의 연결이 자연스러울 뿐 아니라 텍스트의 전체적인 의미를 표현할 수 있었다. 또한, 통계적 기법을 이용한 학습을 통해 주제영역의 확장이 가능하였다.
한국인 정상 남자 112명, 여자 118명 총 230명의 460족척에 나타난 피문을 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 족척의 중간부의 융선 방향은 횡행, 경도의 비골측 근위경사, 경도의 비골측 근위경사, 뚜렷한 비골측 원위경사의 순으로 나타났으며 중간부의 융선 배열에 대한 대칭 빈도는 63.9%로 나타났다. 2) 무지구부 문형은 원위측 제상문, 와상문, 개방문의 순으로 나타났으며 무지구에 나타난 대칭 빈도는 83.2%이였다. 3) 지간부 문형은 II 지간부에서는 개방문, 원위측 제상문, 근위측 제상문, 와상문의 순으로, III지간부에서는 개방문, 원위측 제상문, 와상문, 근위측 제상문의 순으로, IV지간부에서는 개방문, 원위측 제상문, 와상문의 순으로 나타났다. 4) 지간부 융선수는 a-b 57.76, b-c 70.74, c-d 75.09이며 남녀 사이, 또는 양족 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 없었다 (p>0.01).
국내의 댐·하천 설계기준은 다양한 수자원 시설물 설계 시에 활용되고 있으나, 강우사상에 대한 분석은 과거의 강우 사상에 대한 통계분석에 따라 수행되어 기후변화의 영향을 고려하지 않고 있다. 또한, 하천 설계기준에서는 홍수량 산정에 대한 방안을 명시한 바에 따르면, 홍수량 산정 표준지침에서 활용하는 빈도해석을 활용하는 방안 또는 강우-유출모형을 활용한 방안을 제시하고 있으나, 홍수량 산정 표준지침 역시 미래 강수 변화에 대한 구체적인 방안을 반영하지 않고 있는 실정이다. 전 세계적인 기후변화는 국내의 기후변동성을 증가시켜 극한강우사상의 빈도와 강도를 증대시키므로 이를 고려한 미래강우에 대한 분석이 필요한 시점이다. 일반적으로 기후 전망에 활용되는 전지구 모델(Global Climate Model; GCM)은 한반도의 복잡한 지형을 고려하기 어려우므로 지역적인 강제력을 보다 효과적으로 고려하기 위하여 지역기후모델(Regional Climate Model; RCM)을 사용하고 있다. 역학적으로 상세화 된 RCM은 비교적 고해상도의 자료를 제공하고 있으나, 강수량을 전반적으로 과소 추정하는 것으로 알려지고 있다. 본 연구에서는 지속시간 1-24시간 연최대 강우량(annual maximum rainfalls; AMRs)과 역학적 상세화 된 SSP 시나리오 일 자료를 활용하며, Copula 함수 기반의 상세화 모형을 통해 Sub-Daily 정보를 시간적으로 상세화 하였다. 최종적으로 이를 활용하여 미래 IDF 곡선을 유도하였다. 산정된 IDF 곡선 결과를 활용하여 기후변화의 영향을 고려한 설계강수량 변화량을 정량적으로 제시하고자 한다.
본 논문은 Roll이 제시한 딜러시장에서의 함축스프레드의 의미를 한국증권시장에 적용하여 미국을 중심으로 한 딜러시장(dealer market)과 한국의 지정가주문형 공매(公賣)시장(auction market)의 형태를 간접적으로 비교하고 시장미시구조의 주가행태에 미치는 영향을 연구하였다. 또한 공매(公賣)시장에서의 Roll이 제시한 함축스프레드 모델의 의미를 확장 재분석했다. Roll의 모델을 한국시장에서 적용하여 실증한 결과 미국을 중심으로 한 딜러시장과 한국의 공매(公賣)시장의 시장미시구조는 근본적으로 패턴의 차이가 없었다. 실증분석한 결과 함축스프레드는 거래량에 반비례하고 수익률의 분산이 크면 추정 함축스프레드가 큼을 확인하였다. Roll이 제시한 딜러시장의 추정된 함축스프레드는 실제 스프레드 자체에 의한 영향일 수도 있지만 이 보다는 일차적으로 거래량이나 거래빈도(trading thinness) 같은 시장 유동성위험 및 충격요인이 관측된 실제 거래주가가 이론적인 균형가에서 벗어나게 작용한 요인의 결과일 수도 있다.
한국어의 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 하위범주화 사전을 구축하였다. 용언에 따라 제한될 수 있는 문형 패턴과 의미역(semantic roles) 정보의 표준을 정하여 이를 부가하였고 구축한 하위범주화 사전이 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미사전과 연동하도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 말뭉치와 구문분석된 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행했다. 이 과정에서 자동으로 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어정보, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하여 하위범주화사전에 추가시켰다. 또한 여기서 얻은 정보를 기준으로 하위범주화 사전을 자동으로 확장하는 알고리즘을 적용하여 확장시켰다.
목적 : 단일기관에서 발생한 가돌리니움 기반의 자기공명영상 경정맥 조영제의 급성 부작용의 빈도 및 종류, 조영제 별 차이를 알아보았다. 대상 및 방법 : 병원정보시스템의 부작용 보고체계를 분석하여, 2008년 10월부터 2010년 12월 사이에 증례를 검색하였다. 부작용은 경증, 중등도, 중증으로 분류되었고 서로 다른 조영제간에 빈도의 차이가 있는지를 분석하였다. 결과 : 총 33,600건의 조영제가 투여되었고, Gd-BT-DO3A 20,824건 (62%), Gd-DTPA 10,417건 (31%), Gd-EOB-DTPA 2,359건 (7%)이었다. 부작용은 총 39예가 발생하여 빈도는 0.1161%였고, Gd-BT-DO3A 0.1248% (26/39,67%), Gd-DTPA 0.0768% (8/39, 21%), Gd-EOB-DTPA 0.2120% (5/39,13%) 였으며, 조영제 간에 유의한 차이는 없었다. 대부분 (89.7%) 이 경증 부작용이었으며 중등도 및 중증 부작용은 각각 2명에서 발생하였다. 결론 : 한국인에서의 자기공명영상 검사용 경정맥 조영제에 의한 부작용의 빈도는 드물었으며, 특히 중등도 혹은 중증 부작용은 매우 드물었다. 세가지 조영제 사이에 부작용 발생 빈도는 차이는 없었다.
선천성 낭종성 선종양기 형은 말초 기관지가 심하게 분화하여 선종(adenomatoid)의 형태를 취하는 질환으로 발생 빈도는 매우 낮으나 신생아에서 급성 호흡부전을 일으키는 선천성 폐기 형중 가장 빈도가 높다. 대부분적 선천성 낭종성 선종양기 형은 단일 폐염을 침범하며 다른 선천성 질환을 동반하는 경우는 드물다. 저자들은 빈번한 호흡기 감염을 주소로 내원하여 치료를 받던중 누두흉을 동반한 선천성 낭종성 선종양기 형으로 진단된 3세의 여아를 양폐엽절제술과 변형 흉골거상술을 동시에 시행하여 양호한 성적을 얻었기에 문헌고찰과 더불어 보고하고저 한다.
본 연구에서는 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 용언의 용례에서 문형 정보를 기준으로 추출함으로써, 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양한 후보명사를 추출할 수 있다. 그러나 추출된 후보명사는 다양한 의미를 지니고 있으므로, 어휘간의 명확한 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 정확한 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문 패턴, 의미 유사도, 빈도 정보 등을 이용하여 후보명사의 의미를 분별한다. 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.
인터넷의 빠른 발전으로 현재 HTML 웹 페이지에 내장된 영상들은 눈에 띄게 두드러졌다. 내용을 묘사하고 주의를 끄는 놀랄만한 함수 때문에 영상들은 웹 페이지에서 사실상 중요하게 되었다. 모든 영상들은 가공할 만한 데이터베이스로 구성되어있다. 게다가. 영상들의 의미론적인 의미도 주변의 텍스트나 링크에 의해 잘 표현된다. 하지만 이들 영상의 소수들이 주요 구에 정확히 할당되고 주요 구들을 현재의 영상에 수작업으로 할당하는 것은 매우 어렵다. 따라서 주요 구들을 추출하는 절차의 자동화는 매우 바람직하다. 본 논문에서는 먼저 저수준 특징, 페이지 태그, 전체적인 단어 빈도수와 지역적 단어 빈도수를 기반으로 한 WWW 영상 주석 방법을 소개한다. 그리고 멀티-큐 통합영상 주석 방법을 전개해 나간다. 또한 실험을 통하여 멀티-큐 영상 주석 방법이 다른 방법보다 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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