우리나라가 외환위기를 극복하는 과정에서 경제의 구조개혁과 글로벌화를 위해 많은 제도와 법체제가 새로이 도입되었습니다. 그래서 정부의 경제정책 보도자료 등에도 종전에는 들어보지 못한 낯선 용어들이 많이 등장하고 있지만 관련 전문가가 아니면 용어의 의미를 의해하기가 쉽지 않아 많은 분들이 어려움을 겪고 있습니다. 이에 따라 여러 경제부처에서 추진하고 있는 정책과 관련된 용어 중에서도 사용빈도가 높은 용어들을 수시로 소개하여 본지 독자들의 경제정책에 대한 이해를 돕고자 합니다.
우리나라가 외환위기를 극복하는 과정에서 경제의 구조개혁과 글로벌화를 위해 많은 제도와 법체제가 새로이 도입되었습니다. 그래서 정부의 경제정책 보도자료 등에도 종전에는 들어보지 못한 낯선 용어들이 많이 등장하고 있지만 관련 전문가가 아니면 용어의 의미를 의해하기가 쉽지 않아 많은 분들이 어려움을 겪고 있습니다. 이에 따라 여러 경제부처에서 추진하고 있는 정책과 관련된 용어 중에서도 사용빈도가 높은 용어들을 수시로 소개하여 본지 독자들의 경제정책에 대한 이해를 돕고자 합니다.
기업 내 업무 효율을 높이고 기업 간 협업 효율화를 위해서는 방대한 제품 설계 데이터로부터 사용자가 필요한 문서를 제공해 주는 검색 시스템 구축이 필요하다. 이 글에서는 용어의 의미 처리를 바탕으로 검색 성능을 높일 수 있는 의미 기반 문서 검색 기술에 대해 소개하고자 한다.
다국어로 구축된 학술정보 시스템의 통합검색 환경을 구현하기 위해서는 다국어 전문용어에 대한 해석을 제공하고 전문용어의 분야별 분류정보를 제공할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구는 이러한 다국어 환경의 통합 정보검색 시스템을 운용할 수 있도록 기반시스템을 구축하는 것을 목적으로 한다. 다국어 의미망으로 상호 연결된 과학기술 전문용어 체계를 구축하는 방법과 다단계 연결노드에 대한 최단거리 탐색 기법을 소개하였다. 또한, 생성된 용어군집 결과를 해석하기 위한 기초분석을 수행하여 향후 심도있는 분석연구를 수행하기 위한 기반을 마련하고자 하였다.
In Korean terminologies, adjectival terms are rare, and the meaning and function associated with adjectives in Indo-European languages are often realized instead in noun form. However, the rarer adjectival terms we, the more they are used in restrictive and repetitive ways in specialized domains. Thus, it is important to distinguish the different senses of these terms. In this work, focusing on semantic modeling in terminology, we distinguish the different senses of adjectival medical terms by applying lexico-semantic criteria (L'Homme, 2004a) and by classifying the semantic category of the arguments of the adjective (Bae and others, 2002). The result not only contributes to enriching medical terminology, but also empirically demonstrates a method for distinguishing the different senses of adjectival medical terms. In this work, we obtained an average of 1.854 senses for each term. We used the KAIST corpus, composed of medical texts (1,500,000 eojeols), and a group of texts on various subjects (40,000,000 eojeols)
최근 문헌정보학 분야에서 고객이라는 용어가 자주 쓰이기 시작하였으나. 기존의 용어인 이용자와 그 의미가 뚜렷이 구분되지 않고 있으며, 또한 도서관 현상에서는 고객이라는 용어에 대한 거부감도 나타나고 있다. 이에 따라 본 고에서는 고객이라는 용어의 의미를 관련 용어와 비교하여 고찰하고, 이러한 개념이 도서관 및 정보센터의 경영에 어떠한 의의를 가지는지를 논의하였다. 도서관은 고객 개념을 도입함으로써 경영에 마케팅관점을 적용하고 있으며, 이러한 활동은 도서관 경영 전반에 걸친 변화를 요구하고 있다.
SNOMED CT는 전자의무기록(EMR) 시스템에서 진료기록을 표준화된 방법으로 기록 및 관리하기 위한 표준 의학용어 체계이다. 하지만, SNOMED CT는 그 표현의 다양성으로 인해 진단, 수술 등의 환자의 상태를 일관성 있게 작성하기가 매우 어려운 문제가 있다. 이는 동일한 임상적 의미가 다양한 용어 및 그 조합으로 표현되고 또한 동일한 용어임에도 다양한 임상적 의미가 내포될 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 SNOMED CT에서 발생하는 용어의 중복성 문제를 분석하고 의학용어를 빠르고 효율적으로 검색하기 위한 검색 브라우저의 요구 조건을 제시한다.
이 논문에서, 필자는 지식귀속이 발화 또는 주체의 문맥에 민감하다고 보는 '안다'에 대한 '민감주의'를 비판한다. Peter Unger는 '평평한', '확실한'과 같은 절대적 용어에 대한 둔감주의를 바탕으로 '안다'에 대한 둔감주의를 제안한 반면, David Lewis는 절대적 용어에 대한 민감주의를 바탕으로 '안다'에 대한 민감주의를 제시한 바 있다. 두 견해 모두 '안다'가 절대적 용어의 집합에 속한다는 것에 근거하고 있기 때문이다. 필자는 '안다'에 대한 Unger-식의 둔감주의에 반대한다. 필자의 주장에 의하면, '의미론적 면도날'이라고 부를 원칙에 입각할 때 우리는 절대적 용어와 관련해선 둔감주의보다 민감주의를 택할 이유를 가지기 때문이다. 다른 한편, 필자는 '안다'에 대한 민감주의적 접근에 대해서도 반대한다. 잘 살펴보면 '안다'와 절대적 용어(또는 민감한 용어 일반) 간에는 근본적인 차이가 있어서, 절대적 용어(또는 민감한 용어 일반)와는 달리 '안다'는 맥락에 민감한 것으로 취급될 수 없기 때문이다. 필자의 이런 주장들은 민감주의 의미론이 다른 많은 경우들에서 성공적일지라도 '안다'는 둔감한 용어로 간주되어야 함을 시사한다.
특정 분야의 용어를 표현하는 전문용어 사이의 계층관계를 학습하는 방법은 규칙기반학습방법, 통계기반학습방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서에서 추출된 퍼지용어 정보를 바탕으로 한 온톨로지 구조를 카테고리화하여 퍼지용어의 전문성을 이용하여 주어진 퍼지용어의 상위어 후보를 레벨화한 후 퍼지용어 의미유사도를 계산하여 선택된 후보들 중에서 최적의 상위어후보를 결정한다. 즉, 퍼지용어의 전문성을 레벨화하기 위한 확장된 AHP방법은 퍼지용어사이의 비교를 통해 가중치나 상대적 중요성을 결정한 후 퍼지집합의 Min연산자와 다이스계수, Min+다이스계수방법들을 비교한다. 이 방법들은 퍼지용어 의미유사도에 따라 문서들이 가지는 의미론적 내용과 관계의 식별을 바탕으로 보다 더 정확하게 문서를 분류할 수 있고 자연어처리 등 많은 분야에 활용될 수 있을 것이다.
복합어 추출 기법은 최근 활발한 연구가 진행되고 있는 온톨로지 구축과 정보 검색에 중요한 기법으로 연구되어 왔다. 초기의 연구는 주로 언어학적인 필터 기법이나 통계적 기법을 사용하였지만, 최근 문맥정보와 의미 사전 등을 이용하여 용어를 추출하는 방법으로 발전해 오고 있다. 또한 정보검색 분야와 온톨로지 분야에서도 모든 용어를 추출하는 방법보다 문서 집합의 도메인에 적합하다고 판단되는 용어들을 추출하는 방법이 그 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 통계학적 방법을 이용하여 도메인에 적합한 시드 용어의 추출을 하고, 그 시드 용어를 이용해 가중치를 정제하는 방법과 시드 용어로부터 관련된 용어를 추출해 나가는 방법을 적용하여 문서 집합의 도메인에 맞는 용어들을 추출하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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