본 논문은 문서내의 의미적인 관계에 기반하여, 문서의 내용을 보다 잘 추측할 수 있는 의미 인덱스 추출 및 가중치 부여 시스템을 제안하고자 한다. 문서 내의 개념 추출에 있어서는 기존의 어휘 체인(lexical chains)에 관한 연구를 확장하여 적용였다. 또한, 추출된 개념에서 중요 어휘에 가중치를 부여하기 위해서, 개념 벡터 공간을 이용한 정보성(information quantity)과 정보비(information ratio)를 정의하고, 인덱스의 가중치를 측정할 수 있는 정량화 할 수 있는 척도로 제시하였다.
에코톱은 생태학적 지휘체계(Niche)와 서식처(Habitat)가 결합된 환경을 의미하며 도면에서 최소한의 단위로 일반적인 구성요소의 상태, 잠재자연식생, 잠재생태계 기능으로 균일하게 분류가 가능한 요소로서 천이단계 또는 토지이용이 서로 다른 패치들로 이루진 생태공간을 의미한다. 따라서 에코톱과 비오톱은 식물과 동물의 특정 군집에 요구되는 서식공간의 개념에서는 의미가 같지만 비오톱은 서식공간의 일부분 또는 한 개 이상의 생물이 서식가능한 공간의 개념으로 사용된다. 현재 네덜란드, 스페인을 포함한 유럽국가에서는 에코톱분류를 통한 하천을 관리하는 방안을 제시하고 있으며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 만경강 중류 소양천 합류점에서 전주천 합류점까지 약 3.5km 구간의 제외지포함 제내지 1km 폭을 대상으로 1918년 고지도 토지피복을 분류하고, 1948년 해방이전 항공사진, 2003년 2014년 항공사진을 활용한 에코톱을 분류하여 이에 대한 에코톱 다양성지수를 추이분석하여 하천으로부터 떨어진 거리 별 에코톱다양성지수 변화를 분석하였다. 분석결과 과거 제방축조 이전인 1918년 에코톱 다양성 지수는 하천으로부터 멀어질수록 안정적으로 감소하였으나 1948년 이후의 하천은 제내지에서부터 지수값이 급격히 감소한 것을 알 수 있었다. 이는 1948년 이후의 만경강은 과거 1918년 하천에 비해 구하도 공간이 농경지 증가, 보설치 등으로 인한 인위적 교란에 의한 감소로 분석되어지며 에코톱다양성과 밀접한 연관이 있는 생물종다양성 역시 감소하였음을 유추할 수 있다.
본 연구에서는 벡터 공간 모델과 HAL (Hyperspace Analog to Language)을 적용해서 단어 의미 유사성을 군집한다. 일정한 크기의 문맥을 통해서 단어 간의 상관성을 측정하는 HAL을 도입하고(Lund and Burgess 1996), 상관성 측정에서 고빈도와 저빈도에 다르게 측정되는 왜곡을 줄이기 위해서 벡터 공간 모델을 적용해서 단어 쌍의 코사인 유사도를 측정하였다(Salton et al. 1975, Widdows 2004). HAL과 벡터 공간 모델로 만들어지는 공간은 다차원이므로, 차원을 축소하기 위해서 PCA (Principal Component Analysis)와 SVD (Singular Value Decomposition)를 적용하였다. 유사성 군집을 위해서 비감독 방식과 감독 방식을 적용하였는데, 비감독 방식에는 클러스터링을 감독 방식에는 SVM (Support Vector Machine), 나이브 베이즈 구분자(Naive Bayes Classifier), 최대 엔트로피(Maximum Entropy) 방식을 적용하였다. 이 연구는 언어학적 측면에서 Harris (1954), Firth (1957)의 분포 가설(Distributional Hypothesis)을 활용한 의미 유사도를 측정하였으며, 심리언어학적 측면에서 의미 기억을 설명하기 위한 모델로 벡터 공간 모델과 HAL을 결합하였으며, 전산적 언어 처리 관점에서 기계학습 방식 중 감독 기반과 비감독 기반을 적용하였다.
실내공간의 구성원리는 비가식적 측면의 '내용'과 가시적 측면의 '형태'간의 결합방식에 의해 결정되며 그에 따라 다양한 의미가 내재하게 된다. 특히 실내디자인에 있어서의 내용은 형식을 통하여 총체적으로 표현하고자 하는 비가시적인 개념이며, 이는 디자이너가 공간의 사용자에게 전하고자 하는 이미지가 중심이 된다. 본 연구에서는 이미지 표현에 있어서의 구조적, 유형적, 전달의 특성을 규명하기 위해, 관련 문헌 조사를 통하여 이지미에 관한 내용을 파악한 후 국내외에 발표된 상업공간을 대상으로 공간 분석을 시도하였다. 분석결과 실내공간에서의 이미지는 디자이너의 초기공간 개념으로써 의미의 심층부를 형성하며 다양한 형태소의 변환규칙에 의해 의미가 전달됨을 확인할 수 있었다. 결론적으로 실내공간의 이미지는 공간의 형식적인 요소에 의해 자연히 발생되는 부가적 개념이 아니라 공간계획의 초기 단계부터 다루어져야 하는 계획개념으로 인식되어야 한다는 결론을 얻을 수 있다.
지금까지 만들어지고 있는 실내공간데이터는 공간적 활용을 위한 데이터라고 하기 보다는 삼각분할로 표현된 3DS나 COLLADA 형식의 가시화 데이터이다. 의미 있는 공간분석이나 실내응용서비스를 개발하기 위하여서는 단순히 삼각분할로 만들어진 가시화데이터가 아니라 의미적 공간정보가 필요하다. OGC (Open Geospatial Consortium) 표준인 IndoorGML(Indoor Geographic Markup Language)은 가시화가 아니라 실내공간 분석을 비롯한 다양한 응용을 위하여 만들어진 공간데이터 형식이다. 따라서 삼각분할로 표현된 3DS나 COLLADA형식의 실내 공간데이터를 OGC IndoorGML 형식으로 변환하는 것은 중요한 작업이 된다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여, 삼각분할 형식으로 표현된 원시 실내 공간데이터를 기하, 위상, 그리고 의미적으로 유용한 IndoorGML로 변환하는 방법을 제시한다. 또한 이 변환 방법의 타당성을 위하여 개발된 도구도 함께 소개한다. 실제 데이터를 통한 실험을 통하여 이 방법과 개발된 도구를 검증하였다.
문서에서 공간 개체와 사건을 찾아내고, 이들 간의 위상적 관계나 의미적 관계를 찾아내는 것을 공간정보 추출이라고 한다. 본 논문에서는 언어분석 결과와 세종사전을 활용해 자연언어 문서에서 동작(motion) 사건 관계 중심의 공간 정보를 추출하는 규칙 기반 시스템을 제안하였다. 수동으로 구축한 20문장의 평가 집합에 대해 사건 관계 추출은 27.45%의 F-measure 성능을 보였다. 공간보다 비교적 많은 연구가 진행된 시간 관계 추출에 대한 최신 연구의 성능이 30~35% 수준[1]인 것을 고려하여 볼 때, 본 연구는 공간 사건 관계 추출의 기초 연구로 의미가 있다.
부분 공간 군집화는 고차원 데이터에서 의미 있는 특징들을 선별 및 추출하여 저차원의 부분 공간에서 군집화 하는 것이다. 그러나 최근 딥러닝 활용한 부분 공간 군집화 연구들은 AutoEncoder을 기반으로 의미있는 특징을 선별하는 것이 아닌 특징 맵의 크기를 증가시켜서 네트워크의 표현 능력에 중점을 둔 연구되고 있다. 본 논문에서는 AutoEncdoer 네트워크에 Channel Attention 모델을 활용하여 Encoder와 Decoder에서 부분 공간 군집화를 위한 특징을 강조하는 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크는 고차원의 이미지에서 부분 공간 군집화를 위해 강조된 특징 맵을 추출하고 이를 이용해서 보다 향상된 성능을 보여주었다.
본 연구에서는 시각 표시정보 중에서 제목용 한글에 대하여 감성어휘들을 조사하고, 의미분별법을 이용하여 한글의 설계요소들과 감성어휘들간의 관계를 다변량 통계방법을 통하여 분석하였다. 제목용 글자는 가로와 세로의 크기가 동일한 정체 중 크기가 24poin1인 낱 글자와 두 글자 단어를 이용하였다. 한글의 설계요소는 네모 형태이면서 글자 줄기에 세리프가 있는 명조 설계요소, 직각 형태인 고딕 설계요소, 둥근 형태인 굴림 설계요소와 탈 네모 형태이면서 세리프가 있는 공한 설계요소로 한정하였다. 총 420명(남자 210명, 여자 210명)의 피실험자를 대상으로 하여, 각 설계요소별로 요인분석을 통한 의미공간과 요인과 감성어휘 간의 관계를 파악하였다. 그리고 설계요소별로 23개의 감성어휘에 대한 감성차이와 남녀 간의 감성차이를 파악하기 위하여 ANOVA와 T-TEST 분석을 하였다.
공간정보를 전달하고 이해하는 과정에서 여러 가지 원인으로 의사소통의 불일치가 발생한다. 이 연구의 목적은 '맞은편' 이라는 공간언어를 통해 공간언어가 갖고 있는 의미의 모호성이 사람들 간 의사소통 문제를 일으키는 하나의 원인이 된다는 점을 실험을 통해서 증명하는 것이다. 단순화된 '사거리'를 활용하는 평가도구를 통해 실험 참가자들이 생각하는 '맞은편'은 어디이며, 그 방향이 맞은편을 얼마나 정확하게 의미하는지를 조사하였다. 본 실험은 대부분의 실험 참가자들이 한 방향 이상을 '맞은편'으로 적절하다고 판단하고 있음을 밝혔다. 이러한 결과는 '맞은편' 이라는 용어가 갖고 있는 의미의 모호성을 증명하는 것이다. 대부분의 실험 참가자들은 준거로 주어진 정사각형 건물의 수직과 수평 방향을 고르게 '맞은편'으로 고려하는 경향을 보였다. 준거가 되는 건물의 형태 변화, 준거가 되는 건물에 내재적 방향성 부여 등도 '맞은편' 의 방향을 결정하는데 의미 있는 영향을 주는 것으로 드러났다.
일반적으로 경제개혁과정은 생산활동을 위한 공간구조의 재편을 초래한다. 중국의 지역경제의 구조변화와 관련된 일반적인 이해는 사회주의 개발전략에 의한 남북간의 공간구조의 격차가 경제개혁이후 공간적인 불균등발전으로 인하여 동서간 공간구조의 격차구조로 발전하고 있다라는 점이다. 이러한 공간적인 격차구조와 아울러 중국의 경제개혁을 구성하는 중요한 공간적 요인은 바로 지역경제의 등장이다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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