This study aims to give a syntactic and semantic analysis of the phe- nomenon of Quantifier Floating in the framework of Generalixed Cate- gorial Grammar. Floated quantifiers like neys-i as in Hakayngtul-i neys-i swul-ul masyessta are syntactically analyxed as VP modifiers(VP/VP), and semantically as involving nominalixed properties. Related forms like neys(NP/NP) and neys-ul(TV-TV) are also given rigorous syntactic and semantic analysis. A successful anaysis sheds light on the possiblity of using Categorial Grammar, which is subject to adjacency principle, for the (computer) processing od Korean.
The paper review of the methods used to present in a quantitative way of risk to the public in the vicinity of hazardous operation within urban area. The study concentrated on the calculation, presentation and interpretation of societal risk where multiple concerned population at large. It is also compared the way to use of risk criterias in various countries where the different population density concerned. It is recommended societal risk criteria need to be vastly apply to the exposed population.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.262-267
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2008
본 논문에서는 문서 내에서 동시에 출현하는 단어 쌍을 자질 추출 단위로 하는 문서 범주화 시스템에 대하여 기술한다. 자질 추출 단위를 단어 쌍으로 정의한 것은 문서에서 빈번하게 동시에 출현하는 단어들은 서로 연관관계가 높으며, 단어 하나보다는 연관관계가 높은 단어들의 쌍이 특정 범주의 문서에서만 나타날 확률이 높아지므로 문서 분류 능력을 높이는데 좋은 요인으로 작용할 수 있을 것이라는 가정 때문이다. 그리고 문서 요약 분야에서 제안된 Log-likelihood Ratio를 기반으로 하는 Topic Signature Term Extraction 방법을 사용하여 자질 추출을 하고, Naive Bayes 분류기를 이용하여 문서를 분류한다. 본 연구는 Reuters-21578 문서 집합을 이용한 성능평가에서 좋은 결과를 보였으며, 이는 앞으로의 연구에도 기여할 수 있을 것이라 기대한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.508-510
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2001
3차원 물체의 인식과 공간 정보를 추출해 내는 것이 물체인식의 주요 목적이다. 본 논문에서는 평면의 표면을 갖는 기하학적 물체들을 인식하는데 인공신경망이 적용 가능함이 조사되었다. 물체인식을 위한 모델들은 CAD모델들로부터 자동적으로 추출되며, 획득된 물체의 영상과 일치하는 물체의 국면(aspect)과의 매칭은 조건만족 인경신경망을 이용하여 매칭-오차를 최소화시키는 방법을 처리되었다. 인식된 물체의 국면이 어느 방향에서 획득되었는지에 대한 정보(Aspect's view direction)는 검색된 가시 평면들의 분포로부터 추출됨을 ART와 같은 인공신경망을 이용하여 실시간으로 복원할 수 있음을 보였다. 대표적이 측정방향과 이 측정방향으로부터의 편차들을 한 범주에 넣고 학습을 통해 정확한 측정방향 정보들을 구하며, 획득된 3차원 물체의 영상들에 따라 자동적으로 측정방향범주 들이 추가되도록 한다.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.17
no.4
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pp.229-248
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2000
Among several learning algorithms for lexl calegoriration. SVM(Snpport Vsctor Machines) has been provcd to ouq~e~fotm other classifiers. Th~study e~~aluales the categarizalion ability of en SVM classifier using the ModApte split of the Reutcrs-21578 dataset. First. an experiment 1s perlormed to test a few feature wetghtlng schemes that will be used in thc calegarization tasks. Second, (he categorization periarrnances of the lulear SVM and the non-linear SVM are compared. Finally. the binary SVM classifier is expanded into a multi-class classifier and thek pcrforrnnnces are comparativcly evaluated.
직물 및 직물 관련 제품에서 주로 사용되는 감성 어휘들의 관계 및 구조를 분석하기 위해 잡지 및 설문 조사 과정을 통해 어휘를 수집하였다. 수집된 어휘의 빈도를 조사하고, 어휘 적절성을 평가하여 감성어라고 생각될 수 있는 어휘들만을 정리하였다. 여기서 추출된 372개의 어휘는 직물 및 직물 관련 상황에서의 감성어로 사용될 수 있을 분만 아니라 유사 분야의 감성어 모형에 대한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이다. 어휘들 간 관계구조에 대한 분석은 몇 가지 면에서 이뤄졌다. 자유연상 과제를 실시하여 어휘들 간 관계의 연결망(network)을 확인할 수 있었다. 어휘들이 내포하고 있는 의미의 여러 측면에서 어휘들 간 관계를 파악할 수 있도록 어휘들에 대해 다차원 분석을 실시한 결과 어휘 간 관계는 3차원이면 충분히 설명될 수 있는 것으로 나타났다. 두 개의 주차원을 중심으로 어휘들의 공간 분포를 그리고 이들 어휘를 범주로 분류한 결과 대략 11개의 범주로 어휘들을 나눠볼 수 있었다.
본 연구는 아동의 일상 심리학이 그들의 문화에 따라 다르게 나타나는지를 알아보고자 한 것이다. 이러한 발달적 보편성의 문제를 해결하기 위해, 우선 한국 아동과 미국 아동의 타인 행동에 대한 설명을 비교하였다. 또한 서로 다른 문화를 반영할 수 있는 분석 틀을 고안하여. 이러한 서로 다른 분석 틀에 따라 두 나라 아동의 행동설명이 어떻게 다르게 나타나는지를 비교하였다. 본 연구에서는 미국식 범주인 '내적-외적' 법주와 한국식 범주인 '개인-관계-상황' 범주를 사용하였다. 연구결과. 두 나라의 아동은 타인의 행동설명에서 차이를 보여주었다. 미국 아동은 한국 아동에 비해 심리 '내적' 요인과 '개인적' 요인을 더 많이 사용하였으며. 한국 아동은 타인의 '상황적' 조건을 더 많이 고려하여 행동을 설명하였다. 그러나 두 문화권의 아동은 행동설명 과제에서 모두 '내적' 요인과 '개인적' 요인을 다른 요인보다 더 많이 선호하였으며. 오직 '상황적' 요인의 고려에서만 발달적 차이를 나타내는 공통점을 보여주었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.79-84
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1999
본 연구에서는 문서분류시스템에서 자질의 표현으로 전문분야사전을 이용한 분야정보와 개체정보추출을 통한 개체정보를 이용한다. 또한 지식정보를 보완하기 위해 통계적인 방법으로 범주 전문용어를 인식하여 자질로 표현하는 방법을 제안한다. 문서에 나타난 용어들이 어떤 특정 전문분야에 속하는 용어들이 많이 나타나는 경우 그 문서는 용어들이 속한 분야의 문서일 가능성이 높다. 또한, 정보추출을 통해 용어가 어떠한 개체를 나타내는지를 인식하여 문서를 표현함으로써 문서가 내포하는 의미를 보다 잘 반영할 수 있게 된다. 분야정보나 개체정보를 알 수 없는 용어에 대해서는 학습문서로부터 전문분야를 자동 인식함으로써 문서표현의 지식정보를 보완한다. 전문분야, 개체정보 및 범주전문용어에 기반해서 표현된 문서의 자질에 대해서 지지벡터기계 학습에 기반한 문서분류기틀 이용하여 각 범주에 대해 이진분류를 하였다. 제안된 문서자질표현은 용어기반의 자질표현에 비해 좋은 성능을 보이고 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.223-230
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1999
본 논문에서는 결합범주문법으로 한국어를 처리할 때 구문분석과정에서 복잡도를 높이는 역할을 하는 spurious ambiguity와 구조적 모호성이 있는 명사구 접속에 대해서 논한다. 통사적 처리와 의미적 처리가 동시에 수행되는 결합범주문법의 특징을 사용해서 spurious ambiguity로 인해 발생하는 복잡도를 줄이는 방안을 제시하고 접속항에서 접속의 중심이 되는 명사들 간의 공기유사도를 이용해서 접속항 선정에서 발생하는 복잡도와 오분석을 줄이는 방안을 제시한 뒤 이의 개선방안을 논의한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2017.07a
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pp.221-222
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2017
본 논문에서는 문헌 고찰과 전문가 검증을 통해 정보 교사가 가지는 신념을 정의하고 신념 체계의 범주화를 위한 준거를 분석하였다. 신념은 대상에 대해 개인이 가지고 있는 정보를 뜻하는 개념으로 개인의 지식 체계를 구성하고 개인의 행동을 특정 방향으로 유도하는 성향을 가진다. 따라서 정보 교육에 대한 정보 교사의 신념은 정보 교육의 목적과 성격, 교수 방법이나 학습 방법 등을 내면화하고 교육적 행위를 결정하는데 큰 영향을 주게 된다. 본 연구의 결과는 정보 교육에 대한 정보 교사의 신념 형성요인 및 신념 형성 과정 분석을 위한 후속 연구의 이론적 기초를 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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