접사 처리는 복합명사 분석에서 중요한 문제인데 접사가 복합명사에 포함되어 있을 경우 여러 중의적 형태로의 분석이 가능하고 또한 미등록어 문제를 발생시킬 수 있기 때문이다. 단순한 접사 사전 정보만으로는 효율적인 분석을 수행할 수 없으므로 추가적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 접사로 인한 복합명사의 분석 중의성을 해소하기 위하여 명사의 의미 정보를 이용하는 방법에 대해 제안한다. 명사 의미 정보는 시소러스의 의미계층 정보로 최상위 계층 정보와 하위 4계층의 정보로 구성된다. 명사+접미사 형태의 의미 결합 정보를 구한 추, 접미사를 포함하는 복합명사의 단위 명사들 간의 의미 결합 정보를 구한다. 이렇게 구해진 명사들 간의 의미 결합 정보는 사전 정보에 추가되며 접사로 인한 중의적 분석 문제가 발생할 경우 명사들 간의 결합 정보를 이용하여 올바른 분석 후보를 선택한다.
언어의 의미정의모듈은 서로 밀접하게 관련 있는 개념과 연산의 의미구조를 모아 놓은 집합이다. 이 논문은 액션 의미표기법으로 의미정의모듈을 구성하고 확장하는 방법을 제시한다. 표현중심언어 핵심 모듈을 먼저 정의하고, 바인딩, 블록구조, 파라미터, 고차 표현식(함수)에 대한 확장 모듈을 정의한다. 그리고 의미의 획일성과 직교성이 보장되도록 의미정의 모듈들을 합성하면 더 복잡한 언어를 구축할 수 있음을 보인다.
본 연구의 목적은 역사적으로 한국언론에 나타난 교육위기담론의 의미구성방식과 주체 구성방식을 분석함으로써 한국사회의 진보-보수 언론이 갖는 대립적 입장과 이데올로기적 특성들을 드러내는 데 있다. 이를 위해 미셀 페쇠의 담론이론에서 제시된 언어체계의 선택과 조합방식들-선구성과 절합 메커니즘-, 그리고 이데올로기의 주체구성 방식을 이론적으로 검토한 후, 실제 사례분석에 들어가고자 한다. 사례분석의 대상은 조선일보와 한겨레신문이고, 두 신문의 진보와 보수라는 상징적 적대성을 근거로 선정했다. 이와 함께 "교실붕괴"나 "학교붕괴" 등의 교육위기 담론을 현장진술, 원인과 책임규명 그리고 사후대책의 범주 속에서 분석하고자 한다.
이 글은 그 동안 '숙어' 또는 '관용어'라는 이름 하에 별 다른 구별 없이 일괄적으로 다루어져 왔던 현대 국어 관용구를 그의 형태적 통사적 의미론적 결합 관계의 특성에 따라 재분류하여 그들의 특성과 하위 분류 등을 밝혀 보았다. 즉, 관용구를 그 내적구조의 특성, 구성요소들 사이의 의미상의 관련성의 긴밀도, 어휘와의 정도에 따라, 어휘화된 정도가 가장 높고 긴밀도에 있어서도 가장 높고 내적구성에 있어서도 여러 가지 특성을 보이는 것을 '숙어'라 하고, 그 이외의 것을 '연어'라 했다. '연어'가 생겨난 요인에 따라 '형태적 연어'와 '통사적 연어', '의미적 연어'로 나누었다. 이러한 분류는 국어 관용구의 특성을 밝혀 줄 수 있을 뿐만 아니라, 이에 더 나아가 각 관용구의 특성에 따른 올바른 기술을 통해 국어의 특수한 어휘 결합에 대한 보다 나은 이해를 꾀할 수 있다고 본다.
이 글은 최근 인지언어학에서 기본적인 핵심이론 중의 하나로 자리잡고 있는 '정신공간 이론'(mental space theory)에 대한 이론적인 소개와 함께 의미구성에 있어서 중요한 개념의 하나인 '사상'(mappings)의 문제를 다루고자 한다. 1994년 이후 Fauconnier와 Fauconnier & Turner 등을 중심으로 진행되어 오고 있는 정신공간 이론에서는, 언어의 의미를 궁극적으로 인지적 공간들 사이의 상호관계가 언어로 '투사'(projection)된 것으로 간주한다. 그리고 기존의 근원영역과 목표영역 사이의 직접적이고 체계적인 사상, 이른바 '두 영역 모델'의 대안으로 '다공간 모델'을 제시하고 있다. 다공간 모델 속에는 '포괄공간'(generic space)과 '혼합공간'(blending space)이 설정되는데, 그 중에서 포괄공간은 근원공간과 목표공간의 모든 개념이나 추상적인 도식 등이 반영되어 있는 반면, 혼합공간은 실제의 다양한 개념적 혼합의 결과로 나타나며, 입력된 공간에서 나타나는 상응되는 부분들 사이의 연결을 활용하고 발전시키기 때문에 그 자체가 또 다른 혼합공간의 입력공간에서 일어나는 개념적 사상의 양상은 매우 다양할 뿐만 아니라 의미구성에 있어서도 중요한 역할을 한다. 이 글에서는 합성어와 같은 어휘적 측면은 물론, 일상의 문장 표현을 통해 나타나는 개념적 사상의 다양한 양상을 고찰하고자 한다.
최근 각 기업에는 6시그마, PI등 여러 가지 혁신 활동이 차별화 되지 않고 도입되는 경향이 있으며, 기업 내부에서도 바람직한 혁신활동 연계방안에 대해서 많은 고민을 하고 있는 실 정 임. 따라서 이러한 혁신활동을 잘 이해하고 통합할 수 있는 방안이 필요 할 것이며, 여기에서는 이것들을 연계한 경영 전략을 제시하고자 한다. 6시그마와 PI의 특징을 살펴보면, 비즈니스 리엔지니어링은 급격하게 변화하는 프로세스의 구성을 의미하는 것으로 볼 수 있으나 PI는 보다 포괄적인 개념이다. 즉, 새로운 작업전략(Work Strategy)의 비전설정과 실질적인 프로세스 디자인 활동을 포함한다. 또한 기술적 차원, 인간적 차원, 조직적 차원등 다차원적 변화의 추진과 실행을 의미한다. 반면에 6시그마는 고객의 요구(Customer Requirement)를 명확히 이해하고 이에 대응하는 기업의 모든 활동을 Top Down시각에서 합리적인 전사 표준을 통해 측정, 평가 후 도출되는 문제점 및 개선 사항에 대해 개선 프로세스에 따라 TFT(Task Force Team) 활동을 지속적으로 전개함으로써 총체적 고객만족을 구현하는데 궁극적인 목적을 둔다. 이러한 경영혁신 활동은 구성원의 참여를 기반으로 하며, 이에 대한 권한 위임과 더불어 지속적인 지원을 바탕으로 제품 및 서비스에 영향을 미치는 모든 부문에 걸쳐 영역 제한 없이 실시하는 것을 의미한다. 따라서 6시그마는 결코 PI를 대체할 수 없으며 상호 보완적 관계로 연계시켜 추진하는 것이 바람직하다.
시장균형상태(市場均衡狀態)의 조건(條件)하에서 주식의 기대수익률을 설명할 수 있는 가격결정(價格決定) 요인(要因)이 무엇을 의미하는가를 규명하는 일은 증권시장을 설명하기 위한 중요한 과제이다. 본 논문의 연구 목적은 재정가격결정모형(栽定價格決定模型)을 적용하여 주식수익률에 대한 요인(要因)을 분석(分析)하고, 최적 포트폴리오 구성 주식수와 유의적인 가격결정 요인 및 이들이 설명하는 경제적(經濟的) 의미(意味)를 찾는데 있다. 특히 ML방식의 요인분석 과정에서 헤이우드 상황(狀況)(Heywood case)을 확인하고 정밀한 요인(要因)의 추정을 위하여 이를 제거하였으며, 헤이우드 상황(狀況)이 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석(實證分析) 결과(結果) 요인분석에서 최적 포트폴리오 구성 주식수는 35개이며, 이때의 가격결정(價格決定) 요인수(要因數)는 $2{\sim}3$개 정도이다. 그리고 주식의 가격결정요인으로 일관성 있게 설명하는 경제변수(經濟變數)로는 종합주가지수, 산업생산성지수, 실업률지수, 기업소규모지수 등이다. 그리고 Heywood case 발생 표본은 균형모형 설정에 교란요인이 됨을 검증하였다.
본 논문에서는 위키피디아를 이용하여 단어 사이의 유사도와 내포된 연결 단어들에 대한 탐색 기법을 제안 한다. 위키피디아에서 제공하는 API를 이용하여 두 단어 사이를 탐색함으로써, 기존 단어 사이의 유사도를 계산하는 방식보다 더 간단하고 폭 넓은 의미 집단을 포괄할 수 있다. 이는 그래프적 특성에 기반하며 그래프를 구성하는 방식으로써 동적 방식과 정적 방식으로 구성된다.
비디오 하이라이트 요약을 위해 내용기반에 의한 의미 있는 이벤트의 검출 방법에 대해 논하였다. 제안된 방법은 비디오 파싱을 포함한 5개의 단계로 구성 되었고, 다수의 기술자가 하위 레벨 특징들의 추출과 정확한 이벤트 검출을 위해 사용 되었다. 특징의 추출에 사용하는 샷과 키 프레임은 이벤트 검출에 힌트가 되는 부분만 사용함으로써 계산 복잡도를 줄였다. 각 샷은 사전에 정의된 추론 방법에 의해 요소가 부여되고, 이들 샷들의 의미를 통합하여 하나의 이벤트가 구성 된다.
본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 지능형 전문 검색엔진을 설계하고 사용자 인터페이스를 구현하였다. 먼저, 컴퓨터 분야의 전문 용어에 대하여 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 의미적으로 연관된 용어들끼리 클러스터로 구성하였다. 전문 용어별로 구성된 클러스터는 본 논문에서 제안한 지식베이스 테이블에 저장하여 의미적으로 연관된 용어를 포함하는 웹 문서를 검색하는 과정에서 이용하였다. 검색과정에서는 사용자가 제시한 키워드와 관련된 전문 용어들간의 연관정도를 가중치로 부여하여 연관 정도가 높은 웹 문서순으로 출력하였다. 제안된 방법을 통하여 사용자가 제시한 키워드와 의미적으로 연관된 웹 문서를 효과적으로 검색할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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