본 연구는 기존에 잘 알려지고 널리 사용되고 있는 어휘 의미망이나 시소러스를 활용하기 어려운 과학 기술 분야, 특히 IT 분야에서 대용량 용어간 관계를 빠른 시간 내에 구축하여 검색 브라우징, 내비게이션 용도로 활용하는 것을 목표로 한다. 시소러스 구축 절차를 따르는 경우에 분야 전문가에 의한 정교한 작업과 고비용을 필요로 하여 충분한 구축 크기를 확보하는 것에 현실적인 어려움이 있다. 시소러스 자동 구축 방법론을 사용하는 경우에도 해당 용어들이 출현하는 방대한 말뭉치를 확보해야 하며 관계 구축 결과에 대한 직관적 이해가 쉽지 않다는 단점이 있다. 본 연구는 해외 학술 논문 말뭉치와 메타데이터에서 획득한 37만 여 주제어들을 이용하여 상 하위 관계, 관련어, 형제 관계를 추출하기 위해 조어적 기준에 근거한 규칙들을 이용한다. 이들 규칙을 이용하여 추출한 관계 수는 상 하위 관계 60여 만 개, 관련어 640여 만 개, 형제 관계 2,000여 만 개 등이다. 또한, 추출 결과 중 일부를 수작업으로 분석하여 단순한 추출 규칙에서 발생하는 오류 유형을 찾아내고 향후 과제에서 해결할 수 있는 방안에 대해 논하자고 한다.
기존의 온톨로지 구축에 관한 연구들을 살펴보면 개념의 상 하위 관계와 관련한 연구 또는 기구축된 도메인에 특화된 지식베이스에 기반한 도메인 온톨로지 구축 연구가 주를 이룬다. 그러나 개념과 개념간의 관계는 상 하위 구조와 같은 단순한 계층적 구조로는 그 다양한 특성을 표현할 수 없으며, 도메인 온톨로지를 구축하는 경우에 기구축된 데이터베이스와 같은 개념간 관계가 잘 정의된 데이터는 반드시 필요하였다. 예를 들면, 다양한 지식이 구축되어 있는 데이터베이스나 특정 도메인에 관한 전문 사이트(예 : 의학정보, 약학정보 사이트) 등이 있어야 개념간의 다양한 관계가 표현되어 있는 온톨로지를 구축할 수 있었다. 본 연구에서는 도메인 온톨로지를 구축함에 있어서 이러한 제약을 극복하기 위하여 도메인에 특화된 문서들을 웹 검색을 통하여 수집하였고, 수집된 문서 데이터를 이용하여 자동으로 도메인에 특화된 개념들을 추출하고 이들 개념들을 클러스터링함으로써 개념들간의 다양한 관계를 표현할 수 있는 도메인 온톨로지의 자동 구축 가능성을 제시한다.
본 논문에서는 시소러스 상에서 개념간 세분화를 위한 의미적 기준인 개념 패싯 (Conceptual Facet)과 관계 패싯 (Relational Facet) 그룹을 사용하는데, 패싯이란 공통의 특성을 갖는 개념들을 함께 그룹화하고 용어간 관계를 구조화하기 위한 장치이다. 개념 패싯은 용어가 갖는 대표적인 의미속성, 범주를 의미하며, 용어 각각을 구별되는 의미장 (Semantic Field)에 분류하도록 한다. 관계 패싯은 상$\cdot$하위 개념 간 의미 관계를 표현한 메타 개념이다. 본 시소러스는 여러 전문가들의 다양한 관점을 반영하도록 설계되었다. 관점이란 주관적이며, 임의적이어서 개별 개념에 내재된 자질 또는 속성과는 구별되는 독립적 속성이다. 개념 패싯, 관계 패싯의 도입은 계층 관계, 동등 관계, 범주 관계 등과 더불어 용어 간 관계를 보다 구체적으로 명시함으로써 최종 사용자에게 검색의 효율성과 정확성을 제공할 수 있다.
의존 문법을 사용한 의존 파싱에서 기본적인 단어(품사정보)들 사이의 의존 관계 검사에 의한 파싱 방법은 불필요한 의존 관계의 생성을 가져온다. 이러한 과생성을 해결하기 위하여 파싱 단계에서 보다 정교한 의존 파싱을 통해서 불필요한 의존 관계의 생성을 최소한으로 줄이는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문은 의존 파싱에서 최소한의 의존 관계를 생성하기 위하여 후보 의존소가 지배가능경로 상에서 술어 지배소와의 의존 관계 검사 시에 술어의 하위범주화 정보를 이용하는 효율적인 의존 파싱 방법을 제안한다. 이것은 의존 파싱의 다음 처리 단계인 의존 제약의 적용에 훨씬 부담을 덜어 줄 수 있다.
본 연구의 목적은 고등학생이 지각한 부모의 완벽주의 성향으로 인해 학생들이 받는 학업스트레스 및 삶의 만족도의 관계를 분석하는 데 있다. 이를 위해 P 지역에 있는 고등학생 290명을 대상으로 설문을 실시하였다. 부모의 완벽주의 성향의 평균을 중심으로 완벽주의 성향을 높게 지각하는 상집단(평균이상)과 낮게 지각하는 하집단(평균이하)의 삶의 만족도와 학업스트레스가 관계가 있는지 알아보고자 t-test를 하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 부모의 완벽주의 성향의 평균을 중심으로 완벽주의 성향을 높게 지각하는 고등학생이 지각한 부모의 완벽주의 성향과 삶의 만족도와의 평균이 통계적으로 유의하게 나타났으며 가족·친척관계, 자아감·일반적인 삶, 친구·대인관계, 주거환경, 신체·정신건강, 의·식·경제정도, 여가활동, 학업·하루일과 이렇게 총 8개의 하위요인에 대하여 하집단이 상집단에 비해 삶의 만족도가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 고등학생이 지각한 부모의 완벽주의 성향과 학업스트레스의 관계가 통계적으로 유의하게 나타났으며 시험성적 스트레스, 과제 스트레스, 학습내용 스트레스, 학원 스트레스 이렇게 총 4개의 하위변인 중 시험성적과 학습스트레스는 상집단의 스트레스가 더 큰 것으로 나타났다. 이러한 자료 분석을 통해 얻은 주요 결과를 바탕으로 살펴보면 완벽주의 성향을 지닌 부모가 자녀를 양육하였을 때 상집단의 학생들이 학업에 대한 스트레스가 더 높았으며 이로 인해 삶의 만족도 역시 같이 낮아지는 것을 확인할 수 있었다.
본고는 현대중국어 시간부사 '증경(曾經)'과 '이경(已經)'의 관련 통사구조와 이에 상응하는 한국어 통사구조에 대한 고찰을 통하여 관련 구조 의미소 '시상(時相)(tense and aspect)' 특징을 분석하였고 두 부사의 차이점을 찾아보았다. 아울러 중한 두 언어에서 이들이 나타내는 자질의 같은 점과 다른 점을 찾아냈고 이를 통하여 분석의 타당성(Descriptive adequacy)을 확보하고 나아가 설명적 타당성(Explanatory adequacy)으로 이끌어 내고자 하였다. '증경(曾經)'은 상 범주의 하위 범주인 '과거경험상', '성사상', '과거지속상' 등 자질을 갖고 있고 시제 범주의 하위 범주인 '과저시제' '과거경험상' 등 자질을 겸하고 있기도 하다. 한국어의 '_었(았)_', '_었었_', '_적이 있_'과 대응관계를 이루고 있다. '증경(曾經)'은 하나의 통사구조에서 상과 시제 두 가지 자질을 갖고 있다. '이경(已經)'은 '완료상'과 완료상의 하위 범주인 '과거경험상', 그리고 미완료상의 하위범주인 '과거지속상' 등 자질을 갖고 있고 시제 범주의 하위 범주인 '과거시제', '현재시제', '미래시제' 등 시제 자질도 갖고 있으며 '상태의 변화' 자질도 갖고 있다. 한국어의 '_었(았)_', '_고_', '_었었_', '곧' 등과 대응관계를 이루고 있다. '증경(曾經)'과 동태조사 '과(過)'를 비교하자면 '증경(曾經)'은 상 범주와 시제 범주를 겸하고 있다지만 '과(過)'는 그 수식 범위가 술어밖에 없기에 상적 특징만 갖고 있다. 그리고 심층구조에서 '증경(曾經)'은 술어의 앞에서 술어를 포함한 술어 뒤에 출현한 조사, 목적어, 보어 모두와 통어 관계를 갖고 있지만, '과(過)'는 그 앞의 술어만 수식한다. '이경(已經)'이 '진행상' 자질을 가진 부사 '재(在)'를 수식할 수 있지만, '증경(曾經)'은 불가능하다. 중국어와 한국어 두 언어는 이렇게 시간 표현에서 많은 차이를 보이고 있다. 중국어의 '과거경험상', '성사상', '과거지속상' 등 상 자질과 '과거시제' 자질을 갖고 있는 시간부사 '증경(曾經)', 그리고 '과거경험상', '과거지속상' 등 상 자질 그리고 '과거시제', '현재시제', '미래시제' 등 시제 자질을 갖고 있는 시간부사 '이경(已經)' 등이 한국어에서는 '완료상', '지속상' 자질과 '과거시제' 자질로 대응된다는 것을 알 수 있다. 그만큼 중국어와 한국어 두 언어의 시간 체계는 서로 많은 차이를 보이고 있다. 이는 한중 두 나라 사람들의 사유 방식의 차이와 문화적인 차이에서 비롯됐을 것으로 사료된다.
본 연구는 구조화된 설문지를 활용한 서술적 조사연구로, 대학생 144명에게 SNS 사용시간, 대인관계, 신체상, 학업성취도를 확인하고자 t-test와 ANOVA로 파악하였고, 사후 검정은 Duncan's multiple test로 확인하였다. SNS 사용시간에 따른 대인관계, 신체상, 학업성취도 간의 상관관계는 Pearson's Correlation Coefficients로 파악하였다. 대상자 144명 중 남자는 55명(38.2%), 여자는 89명(61.8%), SNS 사용 시간 여자 2.2시간, 남자1.9시간이었다. SNS 사용 시간과 대인관계 유의한 상관관계 양적 상관을 보였는데(p<.014) 특히 하위요인 중 친밀감과 높은 수준의 양적인 상관관계를 보였으나, 신체상 및 학업성취도 간에는 유의한 상관관계가 나타나지 않았다. 대인관계와 신체상 간의 관계는 강한 양의 상관관계가 나타났다(p<.003).
생명현상을 이해하기 위해서는 단백질의 기능 규명이 이루어져야한다. 단백질 기능 규명을 위한 서열분석 방법은 서열 상동성이 현저히 낮은 경우 단백질 기능 예측이 불가능하고, 과거의 전체적인 단백질 구조 분석을 통한 기능 예측의 문제점이 보고되고 있다. 이 논문에서는 기능상 중요한 의미를 가지고 있는 단백질의 특정하위구조의 기하학적 특징을 추출하여 이 특징과 잔기의 위치와의 관계를 규명하였다. 또한 NaiveBayes, SVM, C4.5의 분류알고리즘을 이용하여 각 알고리즘별 분류성능을 평가하였다. 기능상 중요한 의미를 가지고 있는 특정하위구조를 비교함으로써 모르는 단백질의 기능을 예측할 수 있다.
동일 작업 기준에 부합되는 형태로 유형화하고 이를 논리적 체계에 의해 배열을 정형화한 체계 유사한 항목을 공통의 카테고리 내로 그룹화하는 것이 목적 유사한 항목은 하나의 클래스에 속하게 되고. 계층구조를 갖음 계층구조에서 표현하고 있는 품목간의 관계. 품목과 상/하위 클래스간의 관계 등은 품목을 탐색하고 관리하기 위한 정보가 됨 ■ 품목식별코드 어떠한 대상에 대한 명확한 식별을 목적으로 특정대상과 코드를 일대일 대응시킴 법인등록번호. 주민등록번호 PART넘버 -> 거래, 재고관리에 유용(중략)
한국어의 의미 분석을 위해서 의미소가 부여된 말뭉치(Sense-Tagged Corpus)의 구축은 필수적이다. 의미 태깅은 어휘의 다의적 특성으로 인해, 형태소나 구문 태깅에서와 같은 규칙 기반의 처리가 어려웠다. 기존의 연구에서 어휘의 의미는 형태소와 구문적 제약 등의 표층상에서 파악되어 왔으며, 이는 의미 데이터 기반으로 이루어진 것이 아니었기에, 실용적인 결과를 얻기가 힘들었다. 본 연구는 한국어의 구문과 의미적 특성을 고려하고, 용언과 모어 성분간의 의존 관계 및 의미 정보를 나타내는 하위범주화사전과 어휘의 계층적 의미 관계를 나타낸 의미사전(시소러스)을 이용하여, 반자동적인 방법으로 의미소가 부여된 말뭉치의 구축을 위한 기준과 알고리즘을 논하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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