국내대학은 학령인구 감소와 등록금 동결로 재정적인 어려움을 겪고 있다. 2018년 대학기본역량진단평가를 받으면서 선택과 집중을 통한 생존전략을 모색하고, 효율적으로 대학을 운영하는 방법이 주목받고 있다. 교육서비스 품질의 향상은 대학 행정직원의 업무 몰입을 통해서 가능하며, 이는 직원 만족도의 향상을 통해 이루어진다. 대학 행정직원의 실제 만족도는 사전에 갖고 있던 일정 수준의 기대가 영향을 미친다. 본 연구에서는 사전 기대와 실제 성과의 차이인 직무기대 불일치가 전반적인 직무만족에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 통해 지원정책의 우선순위를 제시하여 효율적인 전략수립에 도움을 주고자 한다. 남성은 여성에 비해 보수결정과정과 조직내 인간관계를 더욱 중요하게 여기고 있으며, 여성은 정년보장을 더욱 중요하게 여기고 있다. 근무기간이 짧을수록 보수결정과정, 급여의 적절성, 복지제도에서 기대불일치가 높고, 승진의 공정성에 대한 기대불일치는 낮다. 전반적인 직무만족 결과가 개인 특성별로 차이가 존재하므로 직원 지원정책 수립과정에 개인 특성을 고려한다면 제한된 재원으로 효율적인 전략을 수립할 수 있을 것이다.
최근, 일반적으로 BSC를 도입.운용하는 영리, 비영리 조직이 많은 추세로 늘어나고 있다. 그러나 BSC의 도입이 반드시 조직에 효과적인 결과를 가져 오지는 않고 있다. 따라서 BSC를 도입하기 위해서는 철저한 사전평가와 준비가 필요하다. 본 연구는 선행연구 결과에서 BSC 도입 시 성공요인을 도출하고 사례대학을 선정하여 BSC 성공적 도입을 위한 사전 평가를 실시하였다. 또한 본 연구는 BSC를 도입 하려는 많은 기업과 대학에게 BSC 도입을 위한 사전평가에 대하여 유익하게 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
조사어미사전은 한국어 연구 및 교육, 정보처리 분야에 두루 이용될 수 있는 범용적 전자사전을 지향하는 세종전자사전의 한 위성사전으로서, 한국어 조사와 어미에 대한 각종 언어 정보를 체계적이고 일관된 형식으로 표상하는 것을 목적으로 하고 있다. 그러한 목적을 달성하기 위해 본 연구 작업에서는 조사와 어미의 형태적 변이 양상과 조건을 상세히 밝히는 한편, 의미 통사적 특성과 제약에 관한 다양한 정보들을 가능한 한 풍부하게 제시하고 있다. 조사와 어미에 대하여 사전에 풍부하고 다양한 언어 정보를 표상하는 작업은 기존의 한국어 인쇄사전은 물론 전자사전에서도 본격적으로 시도되지 않았던 것으로, 본 사전에서 현재까지 기술하고 있는 다양한 정보들은 앞으로 한국어에 대한 순수 언어학적 연구만이 아니라 한국어 정보 처리 분야의 발전에 있어서도 기여하는 바가 적지 않을 것으로 기대한다.
본 논문은 정보검색을 위한 형태소분석기를 소개한다. 검색엔진의 속도향상을 지향한다면 형태소분석 알고리즘과 참조하는 사전의 구조를 어떻게 구성하는가에 따라 처리속도에 상당한 변화를 기대할 수 있으며, 본 논문에서는 알고리즘으로 최장일치법을 이용하고, 사전내부구조로 AVL+Trie 구조를 이용하여 사전참조의 속도향상을 기대하였다.
언어학적 성과를 효과적으로 반영하고 운용할 수 있는 체계적인 전자 사전 구축을 위해선, 어휘들에 대한 총체적이고 체계적인 언어 정보 제공과 함께 효율적인 처리 방식이 무엇보다도 필요하다. 따라서 이번 전자 사전 구축 작업은 내용 면에서는 형태 정보를 중심으로 다양하고 상세한 어휘 특성들을 체계적으로 제시하였고, 기술 방식에 있어서는 모든 입력 정보를 코드화 시킴으로써 효율성을 추구했다. 또한 연구 과정에서 나타난 문제 유형에 대한 인식과 검토는 앞으로 사전 개발의 원칙 및 방향을 설정하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다. 특히 단어 형성 정보에 있어서 접사 정보가 부착된 파생어 사전은 어휘 확장과 중의성 해결을 하는데 활용될 수 있을 것이다. 본고에서는 3음절 명사 사전 작업의 전반적인 파전, 분류 유형, 어휘 정보, 기술 방법 및 앞으로 논의될 문제 유형들을 담고 있다.
언어학적 성과를 효과적으로 반영하고 운용할 수 있는 체계적인 전자 사전 구축을 위해선, 어휘들에 대한 총체적이고 체계적인 언어 정보 제공과 함께 효율적인 처리 방식이 무엇보다도 필요하다. 따라서 이번 전자 사전 구축 작업은 내용 면에서는 형태 정보를 중심으로 다양하고 상세한 어휘 특성들을 체계적으로 제시하였고, 기술 방식에 있어서는 모든 입력 정보를 코드화시킴으로써 효율성을 추구했다. 또한 연구 과정에서 나타난 문제 유형에 대한 인식과 검토는 앞으로 사전 개발의 원칙 및 방향을 설정하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다. 특히 단어 형성 정보에 있어서 접사 정보가 부착된 파생어 사전은 어휘 확장과 중의성 해결을 하는데 활용될 수 있을 것이다. 본고에서는 3음절 명사 사전 작업의 전반적인 과정, 분류 유형, 어휘 정보, 기술 방법 및 앞으로 논의될 문제 유형들을 담고 있다.
기존 자연어 처리 모델은 문맥 단위 단어 임베딩을 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있는 한편 최근 BERT 기반 사전학습 모델들은 문장 단위 임베딩이 가능하고 사전학습을 통해 학습 효율이 비약적으로 개선되었다는 특징이 있다. 본 논문에서는 사전학습 언어 모델들을 이용하여 음식점, 배달전문점 등 음식 업종에서 발생한 고객 발화 의도를 분류하고 모델별 성능을 비교하여 최적의 모델을 제안하고자 한다. 연구결과, 사전학습 모델의 한국어 코퍼스와 Vocab 사이즈가 클수록 고객의 발화 의도를 잘 예측하였다. 한편, 본 연구에서 발화자의 의도를 크게 문의와 요청으로 구분하여 진행하였는데, 문의와 요청의 큰 차이점인 '물음표'를 제거한 후 성능을 비교해본 결과, 물음표가 존재할 때 발화자 의도 예측에 좋은 성능을 보였다. 이를 통해 음식 업종에서 발화자의 의도를 예측하는 시스템을 개발하고 챗봇 시스템 등에 활용한다면, 발화자의 의도에 적합한 서비스를 정확하게 적시에 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 빅데이터에 대한 관심이 높아지면서 분석을 위해 필요한 데이셋의 표준화에 대한 중요성이 강조되고 있다. 데이터 표준화를 위해서는 업무 처리에 필요한 모든 데이터의 명명 규칙을 규정하고 그 기준에 따라 표준 명칭을 부여하여야 한다. 본 연구에서는 사전을 기반으로 하는 항목명 표준화 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 공개된 표준단어사전을 활용하여 유의어를 포함한 참조 사전을 구축하고 이를 기반으로 표준사전을 구축하여 표준 항목명을 제공한다. 기 구축된 데이터셋의 항목명을 입력하거나 사용자가 원하는 새로운 항목명을 입력하면 항목명 표준화 시스템은 표준화된 한글 항목명과 영문 항목명, 그리고 테이블 설계에 사용하는 영문 약어명을 출력한다. 본 연구에서 제안한 시스템을 테이블 설계에 활용하거나 기 구축된 데이터셋을 표준화하는데 적용하면 일관된 데이터 해석이나 관리가 가능할 것으로 기대된다.
우리는 이 글에서 독일어 관용어들을 가장 광범위하게 수록하고 있으며, 가장 신뢰받는 $\lceil$DUDEN(1992)-관용어 사전$\rfloor$을 대상으로 특히 동사 관용구의 사전적 표제어(lexikographische Nennform) 및 결합가 진술(Valenzangabe)과 관련한 문제를 논의해 보았다. 이러한 지적은 주로 학술지의 서평(Rezension)을 통해 언급되고 있다. 따라서 이 글에서는 J. Korhonen(1993), D. Steffens(1994), J. Mohring/I. Bar2 (1994)의 서평을 근거로 하여 이 사전의 문제점을 살펴보았다. 특히 이 사전을 사용하는 외국인 학습자들의 입장에서 몇 가지 문제점을 제기하고 그에 대한 대안을 모색해 보았다. 우리는 이 글이 독일어 관용어 사전을 보다 잘 이용할 수 있는 배경지식이 되길 바라며, 아울러 독일어 학습에서 어려운 어휘에 속하는 vPL의 내용 및 표현구조를 보다 잘 이해하는데 도움이 되길 기대한다.
도메인 적응 사전 훈련(Domain-Adaptive Pre-training, DAPT)을 활용한 한국어 문서 요약 연구에서는 특정 도메인의 문서에 대한 이해도와 요약 성능을 향상시키기 위해 DAPT 기법을 적용했다. 이 연구는 사전 훈련된 언어 모델이 일반적인 언어 이해 능력을 넘어 특정 도메인에 최적화된 성능을 발휘할 수 있도록 도메인 특화 데이터셋을 사용하여 추가적인 사전 훈련을 진행한다. 구체적으로, 의료, 법률, 기술 등 다양한 도메인에서 수집한 한국어 텍스트 데이터를 이용하여 모델을 미세 조정하며, 이를 통해 얻은 모델은 도메인에 특화된 용어와 문맥을 효과적으로 처리할 수 있음을 보여준다. 성능 평가에서는 기존 사전 훈련 모델과 DAPT를 적용한 모델을 비교하여 DAPT의 효과를 검증했다. 연구 결과, DAPT를 적용한 모델은 도메인 특화 문서 요약 작업에서 성능 향상을 보였으며, 이는 실제 도메인별 활용에서도 유용할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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