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.
XML 문서의 요소는 의미적인 정보와 트리기반의 구조적인 정보를 포함하고 있기 때문에 요소의 구조적인 유사성이 곧 XML 문서의 유사성으로 연구되어 왔다. 그러나 구조적이고 순차적인 유사성만을 고려한 순차패턴 유사성 검색 방법은 의미적인(sementic) 유사성을 제대로 반영을 할 수가 없다. 이것은 정보 검색에 있어 재현율(recall)을 낮을 수밖에 없는 원인을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 기존에 사용되었던 순차패턴을 기반으로 한 유사성의 계산 방법과 각각의 연구 방법이 의미적인 유사성에 대하여 한계가 있음을 찾아보았다.
최근에 웹(Web) 사용의 지속적이 증가로 인하여 정보가 급증하고, 이로 인하여 웹은 정보교환의 의미뿐아니라 정보 저장이라는 중요한 의미를 지니게 되었다. 하지만 현재 많은 웹 페이지들이 HTML(Hyper Text Markup Language)문서로 제작되어 있어 정보관리의 의미에서 많은 부족함이 있고 이를 보완하기 위한 방법 중에 하나가 구조적이고 기능적 언어로 부상하고 있는 XML(exTensive Markup Language)을 기반으로 하여 문서를 제작하거나 변환하는 것이다. 본 논문은 HTML문서를 XML문서로 변환하는데 있어HTML문서 구조를 분석하고 분석결과를 토대로 형성되는 웹 스키마(Schema)를 이용하여 구조 중심의 변환이 이루어지도록 하는 방법에 대해서 제안한다.
프로그램을 실행하는 동안 다양한 오류가 발생할 수 있고 이러한 예외사항은 체계적으로 검사하고 처리해야한다. 예외사항의 의미구조를 잘 표현하면 프로그래밍언어의 신뢰성을 증진할 수 있고, 설계와 표준화, 최적화 및 번역 과정에 중요한 역할을 수행한다. 본 연구에서는 기존에 제시된 작용식을 사용하여 예외사항을 처리하는 방법을 자바 프로그램의 예제를 통하여 제시한다. 다른 의미구조들과 제시된 작용식을 판독성(Readability), 지능성(Intelligibility), 모듈성(Modularity), 확장성(Extensibility), 융통성(Flexibility)의 다섯 영역에서 비교하여 본 작용식의 우수성을 확인하고자 한다.
이 논문은 영어와 한국어에서 논 항구조의 교체를 허용하는 처소격 동사들의 통사구조와 의미를 비교 분석해 보려고 한다. 지금까지 연구가 논항구조의 교체를 허용하는 이런 동사들이 통사적 유사성에만 국한되어 연구가 되었을 뿐 여러 다른 통사적 형식에서 보여지는 차이점이나 논항 교체 동사들의 의미적 차이점과 같은 중요한 현상들에 대한 많은 연구가 되어지지 않았다. 따라서 첫 번째로 이 논문에서는 Pinker (1989)에 제시한 논항 교체 동사들의 의미적 분석을 구체적으로 소개하고, 이런 교체 동사들의 의미적 유사성과 차이점으로 구분한 Pinker의 의미분류들을 자세히 알아본다. 또한 Pinker가 교체동사들의 의미적 분류를 위해 사용한 통사적 기준인 논항 생략 (PP-omission test)을 소개한다. 두 번째로 영어의 논항 교체 동사들에 해당하는 한국어 동사들의 통사적 형태를 알아봄으로써 영어와 한국어에서의 통사적 유사성과 차이점을 알아본다. 세 번째로 영어와 한국어에서 나타나는 통사적 차이점의 설명을 위해 Pinker가제시한 의미 분류들을 수정한 새로운 분류를 제시한다 마지막으로 Jackendoff (1996)에서 제시된 의미적 설명이 영어의 논항 교체 동사에 해당하는 한국어 동사들의 통사적 형태들의 다양성을 설명할 수 있음을 보여준다
본 연구에서는 중사전 규모의 현대국어사전에서 약 5,000 개의 표제항목의 뜻풀이 8,000여 항에 사용된 어휘를 분석한 결과를 제시하였다. 분석 결과 명사류의 의미구조에서 최상위계층에 속하는 것들이 사전의 뜻풀이에 자주 사용됨을 확인할 수 있었고, 아울러 뜻풀이에 사용되는 단어들이 어느 정도 통제된 상태임을 알 수 있었다. 그러나 표제항목과 뜻풀이에 사용된 단어들 사이의 관계만을 바탕으로 해서는 의미망을 구축하기 어려웠는데, 그것은 국어사전에서의 뜻풀이가 지니고 있는 구조적 문제에서 기인하는 것이다. 즉 일부 한자어의 경우에는 명사로 정의되지 않으며, 그 결과 표제명사와 뜻풀이에 사용된 명사 사이의 관계를 바탕으로 한 의미망의 구축에 포함되지 않는 것이다. 또한 순환적 뜻풀이의 경우 역시 의미망 구축에 장애요소로 작용함을 밝혔다.
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.
자연어 추론은 두 문장 사이의 의미 관계를 분류하는 작업이다. 본 논문에서 제안하는 의미 추론 방법은 의존 구문 분석을 사용하여 동일한 구문 정보나 기능 정보를 가진 두 개의 (피지배소, 지배소) 어절 쌍에서 하나의 어절이 겹칠 때 두 피지배소를 하나의 청크로 만들어주고 청크 기준으로 만들어진 의존 구문 분석을 사용하여 자연어 추론 작업을 수행하는 방법을 의미한다. 이러한 의미 추론 방법을 통해 만들어진 청크와 구문 구조 정보를 Biaffine Attention을 사용하여 한 문장에 대한 청크 단위의 구문 구조 정보를 반영하고 구문 구조 정보가 반영된 두 문장을 Bilinear을 통해 관계를 예측하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 정확도 90.78%로 가장 높은 성능을 보였다.
생물정보학 분야에서의 온톨로지는 다양한 생물학적 의미들을 표현하는 구조로 되어 있으며, 생물학 데이터의 의미를 효과적으로 해석할 수 있는 매우 중요한 기술로 인식되고 있다. 특히 바이오 온톨로지는 생물학 데이터베이스로부터 정보에 대한 탐색과 추론 등 의미 전달 과정에서 중심적인 역할을 수행한다. 본 논문에서는 단백질 구조 예측을 지원하는 다중 에이전트시스템인 APSS내에서 각 구성원 에이전트들간에 온톨로지에 기초한 정확한 구조 정보의 전달을 통해 효과적인 단백질 구조 예측 작업을 지원하고자 한다. 이를 위하여 먼저 단백질 구조 관련 바이오 온톨로지의 설계방법을 제시하고, 이것에 기초한 실제 바이오 온톨로지의 설계에 대해 설명한다. 그리고 이렇게 구축된 단백질 구조 온톨로지를 APSS시스템 안에서 어떻게 응용하였는가에 대해서도 설명한다.
자연어 이해는 대화 인터페이스나 정보 추출 등에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 활용한 데이터 기반 자연어 이해 연구가 많이 이루어지고 있으며, 이러한 연구에 있어서 데이터 확장은 매우 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 자연어 이해영역에서의 말뭉치 혹은 데이터 확장에 있어서, 입력으로 주어진 문장과 문법구조 및 의미가 유사한 문장을 생성하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해, 우리는 GPT를 이용하여 대량의 문장을 생성하고, 문장과 문장 사이의 문법구조 및 의미 거리 계산법을 제시하여, 이를 이용해 가장 유사하지만 새로운 문장을 생성하는 방법을 취한다. 한국어 말뭉치 Weather와 영어 말뭉치 Atis, Snips, M2M-Movie M2M-Reservation을 이용하여 제안방법이 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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