본 연구는 수학 교사와 고등학생을 대상으로 그래프로부터 의미를 어떻게 구성하고 그 과정에서 그래프 해석의 요소들이 어떻게 상호작용 하는지를 분석하여, 그래프 교수학습에서 고려해야 할 점을 제안하는 것을 목적으로 한다. 분석결과, 교사와 학생 모두 그래프에서 의미를 구성하는 것에서 많은 어려움을 겪었고, 의미를 구성할 때 포개어지는 관계망의 형태로 구성해갔다. 또한 의미를 구성하는 과정에서 인지적 맥락적 정서적인 요소가 서로 상호작용하여 해석체를 구성해갔다. 하지만 이 과정에서 교사는 그래프에 질적인 접근방법으로 인지적인 요소에 주로 초점을 두었던 반면에, 학생은 양적인 접근방법으로 인지적인 요소와 함께 맥락적인 요소도 고려하여 자신이 구성한 해석체를 정당화시키고 이를 기반으로 의미를 구성해갔다. 본 연구는 이런 결과를 기반으로 그래프 교수학습에서 고려해야 할 점을 3가지로 제안하였다.
본 논문에서는 통계기반의 복합명사 분해 방법과 어휘의미망(U-WIN)과 사전 뜻풀이에서 추출한 의미관계 정보를 이용하는 한국어 복합명사 의미 태깅 시스템을 제안한다. 본 시스템은 크게 복합명사 분해, 의미제약, 그리고 의미 태깅의 세 가지 부분으로 이루어진다. 분해과정은 세종말뭉치에서 추출한 위치별명사 빈도를 사용하여 최적의 구성 명사 분해 후보를 선정하고 의미제약을 위한 구성 명사 재분해와 외래어 복원의 과정을 수행한다. 의미범위 제약과정은 유사도 비교의 계산량을 줄이고 정확도를 높이기 위해 원어 정보와 Naive Bayes Classifier를 이용해 가능한 경우 구성 명사의 의미를 선 제약한다. 의미 분석 및 태깅 과정에서는 bigram 구성 명사의 각 의미 유사도를 구하고 하나의 체인을 만들어가며 태깅을 수행한다. 본 시스템의 성능 평가를 위해 표준국어대사전에서 추출한 3음절 이상의 40,717개의 복합명사를 대상으로 의미 태깅된 테스트 셋을 구축하였다. 이를 이용한 실험에서 99.26%의 분해 정확도를 보였으며, 95.38%의 의미 분석 정확도를 보였다.
본 연구는 수검자가 검사 문항을 어떻게 이해했는지를 조사하기 위해 검사문항의 의미표상을 탐구하였다. 잠재의미분석을 활용하여 성격검사문항과 성격요인의 의미표상 간 유사도를 나타내는 의미유사도 행렬을 제안하였고, 이를 기존의 탐색적 요인분석 결과와 비교하였다. 이를 위해 예비 연구에서 대학생 154명을 대상으로 제한된 맥락에서 성격의 5요인을 각각 묘사하는 지문을 수집하였고, 이를 바탕으로 5차원의 축소하여 의미공간을 구성하였다. 연구 1에서는 간편형 한국어 BFI의 요인부하량 행렬과, 예비 연구에서 구성한 의미공간에서 생성한 의미유사도 행렬을 비교하여, 두 행렬이 높은 정적 상관이 있음을 보여주었다. 연구 2에서는 의미유사도를 기반으로 성격검사문항을 생성하고, 수검자의 반응을 수집하여 탐색적 요인분석을 통해 요인구조를 도출하여 두 행렬이 유사함을 보였다. 결론적으로 본 연구는 성격검사에 대한 수검자의 반응 없이 검사문항의 의미표상을 분석하여 구성타당도를 추론할 수 있는 방법을 제안하였고, 성격검사의 요인구조를 검사문항과 성격요인의 의미표상 간 유사도로 해석할 수 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 성격검사 개발에 실용적인 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 논문은 세종 전자사전을 구성하고 있는 하위사전의 하나인 세종 용언전자사전에서 사용되는 의미역 기술체계 및 그 목록을 소개하는 논문이다. 본 논문은 2부로 구성되어 있다. 1부에서는 의미역이란 개념을 정의하고 의미역 기술의 의의를 순수언어학적 차원과 NLP의 응용 기존의 비판에 관하여 우리의 응용 차원에서 설명한다. 아울러 1부에서는 의미역 개념에 대한 기존의 비판에 관하여 우리의 입장을 밝힌다. 제 2부는 본론으로서 세종 용언전자사전에서 사용되는 의미여 기술체계 및 목록 그리고 그것이 지니는 의의를 소개하는 부분이다. 제 2부에서는 우선 세종 용언전자 사전이 의미역 기술 및 목록 확정을 위해서 채택하고 있는 원칙을 밝힌다. 그 다음에는 현재 세종 용언전자사전에서 사용하고 있는 의미역 목록을 각 의미역의 정의와 함께 소개한다. 끝으로 세종 용언전자사전의 틀 내에서 이루어지고 있는 의미역 기술이 갖는 의의와 현 의미역 기술체계가 지니고 있는 문제점을 지적한다.
본 연구는 유아기 자녀를 둔 어머니의 자녀 행복 의미 구성과정을 탐색하는 데에 목적을 두었다. 연구 참여자는 유아기 자녀를 둔 어머니 16명이었고, 2회에 걸친 1:1 면담을 통해 자료를 수집하였으며, 어머니의 자녀 행복 의미 구성과정을 분석하기 위해 근거이론방법의 개방코딩, 축코딩의 패러다임 분석, 과정분석을 실시하였다. 유아기 자녀를 둔 어머니의 자녀 행복 의미 구성과정은 분리되지 않은 욕망을 따라가기, 나의 욕망과 아이의 행복 돌아보기, 얽혀있는 욕망을 조정하기, 아이와 나의 행복 찾아가기로 나타났다. 그리고 이들은 어머니의 개인적 맥락, 사회문화적 맥락, 시간체계와 상호영향을 주고받는 것으로 나타났다. 본 연구는 이상의 결과를 바탕으로 어머니가 자녀의 행복 의미를 구성해 가는 각 과정에서 나타나는 시간관, 자녀 양육과 교육에 대한 태도 및 행동과의 상호작용 특성, 행복 의미 구성에의 영향성을 논의하였다.
인간이 가진 개념을 지식베이스화하려는 시도 중 하나로 의미망이 구축되고 있다. 한국어를 대상으로 한 어휘 의미망 중 프린스턴 대학의 WordNet을 대역한 KorLex는 1,2단계에서 한국어 어휘의미의 특성을 반영하여 개념 및 의미구조를 재구조화하고 있다. 그러나 현재 KorLex의 동의어 집합을 구성하는 어휘 의미에는 논항정보를 따로 구성할 수 없었다. 본 연구는 세종 전자 사전 격틀정보내의 선택제약조건(selectional restriction)으로 사용되고 있는 의미 부류와 KorLex의 명사 어휘 의미망을 자동 맵핑하는 방안을 제안함으로써 KorLex에서 세종 전자 사전 격틀정보를 활용할 수 있는 가능성을 제공한다.
디지털 테크놀로지의 발달은 디지털화된 이야기의 형식으로 내러티브를 구축하며 의미를 구성한다. 모바일 전용 영화와 같은 영상콘텐츠 역시 디지털 테크놀로지 기반의 내러티브 구조와 의미구성 방식을 따른다. 이 연구는 모바일 전용 영화가 모바일 미디어에 적합하게 기획 및 제작됨으로써 전통적인 내러티브 구조를 확장하고 새로운 의미구성 방식을 제시할 수 있음을 논증하고자 했다. 이를 위해 국내 최초의 모바일 전용 영화라고 할 수 있는 와 <건달과 달걀>을 사건의 인과관계에 따른 의미중복과 시공간 구조의 이중교차를 통한 내러티브 구조의 통합과 응집 과정을 중심으로 분석했다. 연구결과에 의하면, 두 편의 연구대상 모바일 전용 영화는 이야기의 연속성과 일관성을 위해 의미를 응집시켜 통합적으로 내 러티브를 구축하고, 시공간을 등장인물의 주관적 시점에서 이중으로 교차시켜 이동시키는 것으로 나타났다. 이는 곧 모바일 전용 영화의 내러티브 구조와 의미구성 방식이 모바일 미디어에 적합하게 전통적인 영화 고유의 형식을 변형 또는 확장시키는 것이라고 할 수 있다.
이 연구는 컴퓨팅사고력에서 추상화의 의미를 명확히 확인하고 그 구성요소를 정제하는데 목적이 있다. 그래서 기존 정보교육 분야에서 제시된 추상화 의미를 파악하여 그 의미를 명확히 하고, 관련 구성요소의 개념을 정제하여, 정보교육이 나아가야할 방향에 대한 시사점을 도출하였다. 이 연구의 결론은 1)컴퓨팅사고력에서 추상화를 위한 구성(composition) 과정이 필요함을 확인하였고, 2) 컴퓨팅 사고력에서 추상화는 가설연역적 사고과정으로 인지발달에 도움이 될 것으로 판단되었다.
시맨틱 라이브러리는 의미사전을 구축함으로써 EDI 전자문서의 교환에 활용될 수 있다. 본 논문은 실무 개발자들이 메타데이터를 이용한 의미사전을 개발하는 과정에서 참고할 수 있는 시맨틱 라이브러리 설계정보를 기술한다. 시맨틱 라이브러리를 구성하는 요소로는 크게 시맨틱 요소(Semantic Element)와 시맨틱 단위(Semantic Unit), 매핑 테이블(Mapping Table) 등 3개로 구성된다. 본 논문에서는 이러한 구성요소들의 기본적인 특성과 개발 관련 설계 방법을 제안한다. 또한 이러한 구성요소와 제반 규칙을 준용하여 메타 데이터 간 의미적 교환을 위한 사전을 구축한 사례를 소개한다.
XML을 대상으로 하는 연구가 최근 5~6년 사이에 꾸준한 증가를 보이며 이루어지고 있지만 대다수의 연구들은 XML을 구성하고 있는 엘리먼트 자체에 대한 통계적인 모델을 기반으로 이루어졌다. 이는 XML의 고유 속성인 트리 구조에서의 텍스트, 문장, 문장 구성 성분이 가지고 있는 의미(semantics)가 명시적으로 분석, 표현되어 사용되기 보다는 통계적인 방법으로만 데이터의 발생을 계산하여 사용자가 요구한 질의에 대한 결과, 즉 해당하는 정보 및 지식을 제공하는 형식이다. 지능형 지식서비스 제공을 위한 환경에 부합하기 위한 정보 추출은, 텍스트 및 문장의 구성 요소를 분석하여 문서의 내용을 단순한 단어 집합보다는 풍부한 의미를 내포하는 형식으로 표현함으로써 보다 정교한 지식과 정보의 추출이 수행될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구는 범람하는 XML 데이터로부터 사용자 요구의 의미까지 파악하여 정확하고 다양한 지식을 추출할 수 있는 방법을 연구하고자 한다. 레코드 구조가 아닌 트리 구조 데이터로부터 의미 추출이 가능한 효율적인 마이닝 기법을 진일보시킴으로써 다양한 사용자 중심의 서비스 제공을 최종 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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