• 헬스앤미션
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• 통권5호
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• pp.35-39
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• 2006

과학의 시대에 일방적인 질주를 경계하고 정신세계에 관심을 두고 있는 영성의 심리학적 의미를 되짚어 보고 영성, 혹은 Spritiuality 개념 양쪽에 숨어 있는 심리학적 의미와 정신분석학의 유사점에 대해 논의해 본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.460-463
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• 2002

사전 뜻풀이에서 추출된 기존의 의미정보는 동형이의어가 포함된 뜻풀이에서 명사, 용언을 모두 추출하는 방법을 이용하여 단어 중의성 해소에 부적절만 정보를 상당수 포함하게 되었다. 이러만 부적절한 정보 때문에 오분석이나 과분석이 발생하게 된다. 그러므로 기존의 의미정보에서 동형이의어 분별에 유용한 정보만을 선택하는 기준이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사전 뜻풀이에서 동형이의어와 의미정보 사이의 상호정보량을 계산하고 임계치를 선정하여 의미정보를 선택제약하는 방법을 이용하였다. 임계치에 의해 제한된 의미정보의 효율성을 실험하기 위한 다양만 동형이의어 분별 실험들을 수행하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.291-301
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• 2018

본 연구의 목적은 베이비부머의 죽음불안과 삶의 의미의 인과관계에서 이들 간 영성의 매개효과와 조절효과를 검증하는 것이다. 분석을 위한 연구 자료는 A시에 거주하는 1955년부터 1963년까지 출생한 베이비 부머를 대상으로 수집되었으며, 최종 분석에 총 500명의 자료를 사용하였다. 분석방법은 SPSS 21.0을 이용하여 일반적 특성을 알아보기 위한 기술통계분석, 변인 간 상관관계를 알아보기 위한 상관관계분석, 각 변인 간 가설검증을 위한 매개회귀분석, 영성의 조절효과를 알아보기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 죽음불안이 삶의 의미에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 죽음불안과 삶의 의미의 관계에서 영성의 매개효과가 입증되었으며, 조절효과 분석을 통해 죽음불안과 삶의 의미의 관계에서 영성의 조절효과가 유의하게 나타났다. 이러한 결과 베이비부머의 죽음불안 수준에 따라 영성을 강화시킴으로써 삶의 의미를 더욱 높일 수 있음을 나타내는 것으로, 이들의 삶의 의미에 영향을 미치는 죽음불안을 감소 또는 해소하고, 영성을 강화할 수 있는 방안을 모색하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.137-146
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• 2020

자연어처리 기술은 사람이 말하는 언어를 기계적으로 분석해 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 것을 의미한다. 이것이 중요한 이유는 인공지능의 기본인 인간과 디바이스 간 커뮤니케이션을 위한 핵심기술이기 때문이다. 본 논문에서는 자연어처리, 특히 의미분석과 관련된 기술동향을 확인하기 위해 미국과 한국의 특허정보에 대해 분석하였으며, 본 연구를 통해 향후 자연어처리 관련 연구에 의미있는 정보제공을 그 목적으로 한다. 결론적으로, 국내 특허 수는 미국 대비 7.9% 수준이며, 주요 Keyword의 상이한 빈도는 기술적 방향성에 국가별로 차이가 있음을 확인하였다. 또한 상향 또는 하향 성향의 Keyword가 한국 대비 미국이 2배로 나타나 시대적 흐름을 상대적으로 더 반영한 것으로 분석되었다. 향후 연구에서는 실질적인 기술예측을 위해 상향 성향의 Keyword가 특허에서 어떻게 기술되고 있는지 구체적으로 분석하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.51-55
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• 2014

의미역 결정 (Semantic Role Labeling) 은 문장 내의 술어와 이들의 논항들의 의미 관계를 결정하는 과정을 뜻한다. 의미역 결정을 하기 위해서는 대량의 말뭉치와 다양한 언어 자원이 필요한데, 많은 경우에 PropBank 말뭉치가 사용된다. 한국어 PropBank는 다른 언어에 비해 자료가 적어 그것만을 가지고 의미역 결정을 하기에 적절하지 않다. 또한 한국어 의미 분석을 위해서 지금까지는 세종 말뭉치나 의미역이 활용되어 오기도 하였다. 따라서 한국어 의미역 결정에서는 한국어 PropBank 뿐만 아닌 세종 의미역 표지 부착 말뭉치의 구축 역시 요구되는데 말뭉치 구축 작업이 수동 부착 작업이기 때문에 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이미 구축되어 있는 한국어 PropBank 의미역을 세종 의미역으로 자동 변환하는 방법을 제시한다. 자동 변환을 위해서는 먼저 PropBank 의미역의 변환 후보 의미역을 구하여 이들 중에서 가장 적절한 의미역으로 변환한다. 자동 변환을 위해서는 크게 3 가지 특징을 활용하는데, 첫째는 변환 대상 논항의 의미 유사성이고, 둘째는 논항과 의미 관계를 가지고 있는 술어, 그리고 셋째는 논항과 결합되어 있는 조사이다. 이 세 가지 특징을 사용하여 정확한 의미역 변환을 위해 술어, 조사의 의미역 결합 확률 테이블을 구축한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.252-257
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• 2019

이 논문은 한국어 Abstract Meaning Representation (AMR; 추상 의미 표상) 가이드라인 1.0^*을 소개한다. AMR은 통합적인 의미 표상 체계로, 의미 분석(semantic parsing)의 주요 Task 중 하나로 자리매김하고 있다. 한국어 AMR 가이드라인은 현행 AMR 1.2.6을 심도 있게 분석하고 이를 한국어 상황에 맞게 로컬라이징한 것이다. 해당 가이드라인은 추후 한국어 AMR 말뭉치 구축(sembanking)에 대비하여 일관된 주석 세부 지침을 제공하기 위해 작성되었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.911-921
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• 2017

이 연구는 영상콘텐츠 분야가 정권별로 어떤 의미 구조를 형성하고 있는지 분석하기 위해 의미연결망 분석 기법을 적용했다. 연구대상은 영상콘텐츠 석박사학위논문의 초록을 대상으로, 시기는 문화산업 도입기인 1993년부터 2016년까지이다. 분석대상 단어는 정권별 최상위 출현단어인 영상, 미디어, 교육, 콘텐츠 등 4개 언어의 의미연결망을 분석하였다. 분석방법에는 빅데이터 분석기법인 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 활용했고, 분석프로그램으로는 R을 사용했다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, '교육'에 대한 영향력 감소이다. 초기 영상콘텐츠 분야는 영상과 관련한 '교육', 어떻게 '표현'할 것인지에 대한 연구들이 많이 실시되었으나 점차 감소 추세를 보였다. 둘째, '미디어'의 역할 변화이다. 중기의 영상콘텐츠 분야는 영상을 전달하는 수단인 '미디어'에 대한 연구들이 주로 실시되었으며, 더불어 '디지털' 기술에 대한 연구들이 강세를 보였다. 마지막으로 '콘텐츠' 위상의 변화이다. 노무현 정부를 시작으로 내용물의 질에 관련한 '콘텐츠'에 대한 관심이 증대하였으며, <박근혜정부>에는 '영상'과 '콘텐츠'의 위상이 거의 동등해져 연구들이 실시되었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.53-65
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• 2011

이 시대의 청년문화가 가지고 있는 의미를 이해하기 위해서 청년층이 주로 이용하는 미디어인 게임과 게임의 커뮤니티를 분석한다면 대중문화의 텍스트이해와 수용자 입장을 좀 더 의미있게 분석 할 수 있다. 미디어와 문화의 관계는 미묘한 상호작용의 중계여서 내용분석과 담론 분석을 통한 접근방법을 택하였다. 분석 대상은 플레이어들의 정체성이 투사된 육성 시뮬레이션게임 <심즈2> 에 대한 국내 커뮤니티이며 내용 분석과 담론분석을 통하여 사회적 문화적 의미를 찾아보고자 하였으며 내용분석을 통해 심즈2 플레이어들이 이야기 하는 담론의 내용적 특징을 알 수 있었다. 내용분석에서 나타난 커뮤니티의 내용적 특성을 본 연구는 크게 자아실현및 정체성의 공방 그리고 젠더문제에서의 실험적인 대리만족과, 참여하는 게이머로 문화재생산으로의 의미가 있으며 가상소비의 확산, 반사회적 행위에 대한 성찰로 사회적 문화적 의미를 가진다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권6호
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• pp.392-403
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• 2008

사용자가 작성한 리뷰는 다양한 활용성을 갖는 가치 있는 데이타이다. 특히 온라인 쇼핑몰에서의 상품평은 사용자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 실제 쇼핑몰 사이트에 있는 상품평을 분석하여 각 상품의 특징과 이에 대한 사용자의 의견을 요약하고 상품의 순위를 산정하는 상품평 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 상품평을 분석하는 과정에서는 자연언어처리 기법과 의미 사전을 사용한다. 의미 사전에는 상품의 특징을 표현하는 어휘와 각 어휘들의 극성(Polarity) 정보들을 반자동화된 도구들을 활용하여 정의할 수 있도록 구현하였다. 이에 더하여 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 어휘를 의미 사전에서 정의하고 활용하는 방법에 대해서도 논의하였다. 실험은 2개 상품 분류의 20개 상품, 1796개의 실제 상품평을 수집하여 상품의 순위를 측정하고 주요 요소를 분석하는 방식으로 진행하였다. 그 중 2개 상품에 대한 63개의 상품평에 대하여 분석의 정확률과 재현율을 측정하였으며, 평균 88.94%의 정확률, 47.92%의 재현율을 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.99-106
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• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.