최근 XML이 웹 상의 데이터의 표현, 교환, 중재의 표준으로 각광받으면서 이러한 XML 문서를 효과적으로 저장, 접근 및 검색하기 위한 기법에 대한 연구가 많았으나, 기존의 연구들은 하나의 XML 문서를 저장 및 검색의 대상으로 하는 경우가 대부분이였다. 그러나 XML 문서를 데이터의 표현과 교환의 표준으로 이용하는 애플리케이션의 개발이 점차 활성화됨에 따라 저장해야하는 XML 문서의 수가 크게 증가하면서 의미나 구조적으로 많은 유사성을 지니는 XML 문서들을 함께 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 기법의 연구가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 의미 및 구조적으로 유사성을 가지는 여러 XML 문서들을 통합하는 기법을 제안한다. 제안된 통합 기법은 같은 DTD나 XML Schema를 가지는 경우와 다른 DTD나 XML Schema를 가지는 경우를 모두 고려한다. 또한 특별한 구조적 정보를 가지지 않는 XML 문서의 경우도 다른 DTD나 XML Schema를 가지는 경우와 마찬가지로 처리함으로써 다양한 XML 문서들에 대한 통합이 가능하도록 한다. 이러한 통합 기법은 중복되는 엘리먼트나 애트리뷰트에 대한 저장 공간의 낭비를 최소화한다. 또한 의미적으로 또는 구조적으로 관련성있는 여러 XML 문서의 부분들을 디스크 상의 페이지내에 서로 가까이 저장할 수 있기 때문에 사용자의 일반적인 질의에 대해 효율적이고 빠른 검색 결과를 유도할 수 있고, I/O 횟수를 줄임으로써 그에 따른 오버헤드를 줄일 수 있는 장점이 있다.
속성 문법은 언어의 정적인 의미구조를 표현하는 형식적인 표기법으로 동적인 의미구조를 표현하기는 부적절하다. 동적 의미구조를 잘 명세하고 명세된 언어를 구현하기 위해서 기존의 속성 문법을 확장하여 언어 구현에 필요한 동적인 작용들(actions)을 잘 표현해야 한다. 본 논문에서는 속성 문법을 확장하여 정적이고 동적인 의미구조를 잘 표현할 수 있는 새로운 작용 식(action equation)을 제시한다. 제시된 작용 식(action equation)의 동적인 의미 구조로 부터 SIMP 언어의 점진 해석기(incremental interpreter)를 설계하고 구현한다. 점진 해석기는 언어 기반의 프로그래밍 환경에서 수정된 부분만을 번역하여 프로그램의 전체 실행 결과를 얻는 해석기를 의미한다. 본 해석기는 SUN 1000에서 Lex와 Yacc을 사용해서 C 언어로 설계하고 구현하였다. 예제 프로그램을 실행시켰을 때 배정 문이나 IF문의 경우는 매우 효율적이었고 Loop의 경우는 재실행될 필요가 있는 영향받는 명령문들이 적을수록 점진 해석이 더 효율적으로 수행된다.Abstract Attribute grammars are a formal notation which expresses the static semantics of programming languages, but they are not suitable for expressing dynamic semantics. To describe dynamic semantics and implement a specified language, we extend attribute grammars and present new action equations which describe static and dynamic semantics. The incremental interpreter of a SIMP language is designed and implemented from the dynamic semantics of presented action equations. The incremental interpreter is to translate only modified part in the language-based programming environments and have results of whole program.Our interpreter is implemented in C with Lex and Yacc on SUN 1000. When we execute example programs, the incremental evaluation of any assignment and IF statements executes efficiently. But in the case of loop, we execute efficiently when the effected statements to be reexecuted in the loop are of small number.
의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.
정보의 단순한 연결뿐만 아니라 의미적인 연결 관계를 표현하는 시맨틱 웹에서 RDF와 RDFS만으로는 정보간의 다양한 의미적 관계를 나타내기가 힘들다. 따라서 정보간의 의미적 관계를 보다 명확하게 필요로 하는 분산 환경에서는 시맨틱 웹 언어의 표준으로 인식되고 있는 OWL로 표현된 시맨틱 웹 데이터를 위한 저장 구조가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 분산 환경을 고려하여 OWL이 표현하는 다양한 의미적 관계를 이용한 질의 처리를 지원하는 저장 구조를 제안한다. 그리고 OWL에 정의된 클래스 간의 계층 관계를 이용한 질의의 효율적인 처리를 위한 인덱스 구조와 처리 전략을 제안한다.
본 논문에서는 온톨로지의 개념구조를 이용한 웹페이지의 의미적 분류방법을 제안한다. 웹 문서들이 가지는 용어 정보들과 어휘들 간의 개념 구조를 파악하여 온톨로지를 확장시키면서 이를 문서분류에 적용하여 의미적 분류가 이루어지게 한다. 문서 분류는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고 이러한 자질들을 통해 미리 정의된 2개 이상의 카테고리에 문서의 내용을 파악하여 가장 관련이 있는 카테고리로 할당하는 것이다. 본 논문에서는 웹 문서에서 추출한 용어 정보들의 유사도와 온톨로지 카테고리의 유사도를 계산하여 웹 문서를 분류하여 문서 분류를 위한 실험데이터나 학습과정 없이 바로 실시간으로 문서분류가 이루어지며, 결과적으로 온톨로지와 문서들이 가지는 고유한 의미와 관계의 식별을 통하여 보다 더 정확하게 문서분류를 가능하게 해준다.
본 연구는 지능형 QA시스템과 관련한 연구에서, 자동 패러프레이즈 생성 시스템을 평가하는 새로운 방법을 제시한다. 기존의 패러프레이즈 생성 시스템의 자동 평가 방법은 참조할 수 있는 패러프레이즈 정보의 양이 크게 제한되어 있었으며, 원 문장의 콘텍스트(context)와 이에 의존하는 통사적 구조(syntactic structure) 및 의미적 구조의 유사성을 고려하지 않고, 단순 구/단어 수준의 의미 유사성을 기반으로 생성된 패러프레이즈를 평가하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 시맨틱 프레임(semantic frame)을 이용한 패러프레이즈 문장 평가 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 문장의 콘텍스트를 표현하는 프레임과 이러한 프레임이 발생시키는 통사적, 의미적 구조의 유사성을 바탕으로 원 문장과 패러프레이즈 문장의 '의미 유사성', '어휘 형태 비 유사성'을 평가하는 방식이다.
본 연구는 후기 한국어(L1)-영어(L2) 이중언어자들에게서 두 언어에 따른 의미체계의 구조를 비교해 보려는 목적으로 수행되었다. 단어의 의미표상이라는 가장 기본적인 지식의 구조가 이중언어자의 두 언어에서 어떠한 양태로 나타날 것인지를 비교해 보고자, 자연범주 또는 인공범주에 속하는 기본수준의 단어를 보고 난 뒤 제시되는 그림을 보고 그 단어로 표상되는 의미인지를 판단하는 단어-그림 일치여부 판단과제를 실시하였다. 실험 1과 실험 2에서 단어-그림의 제시간격(SOA)을 각각 650ms, 250ms 로 하여, 과제를 수행할 때 번역전략의 사용여부를 확인하였다. 실험 결과 번역의 효과는 나타나지 않았다. 두 실험 모두에서 한국어로 단어가 제시되었을 때가 영어로 제시되었을 때보다 판단시간이 빨랐으며, 한국어에서는 자연범주를 판단하는 것이 인공범주를 판단하는 것보다 오래 걸렸지만, 영어에서는 범주에 따른 차이가 나타나지 않았다. 이 결과는 후기 이중언어자에게서 한국어(L1)의 의미구조는 체계적으로 구조화되어 있는 반면, 영어(L2)의 의미구조는 아직 충분히 발달하지 못한 미분화된 체계일 가능성을 시사한다.
본 연구는 1960년대 이후 과학적 소양을 정의하고 분류를 시도했던 연구자들의 분류 결과를 3가지 분류 기준에 의하여 재분류하고, 과학적 소양의 정의 분류의 경향을 파악하는데 목적이 있다. 과학적 소양이 과학교육의 주요 목표를 대변하는 개념이므로 그 정의에 따른 분류는 과학교육의 목적에 대한 동향을 검토할 수 있는 주요자료가 될 수 있다. 분류 기준은 1) "literate"의 의미로서 '학습됨', '능력 있음', '사회에서 최소 기능을 할 수 있음', 2) 과학적 소양을 표현하는 방식으로서 용어와 서술, 3) 과학적 소양의 내부 구조로서 '단일 구조', '직렬식 위계구조', '병렬식 수평구조'이다. 분류 결과와 해석은 다음과 같다. 첫째, 과학적 소양의 구조로서 위계 구조는 90년대 후반부터 표현방식으로서 용어를 사용하는 정의와 함께 나타나고 있으며, 학습과 능력사이에서만 위계를 인정하고 사회적 기능으로서의 과학적 소양의 의미는 수용하지 않고 있다. 수평구조는 과학적 소양의 하위 요소 간의 위계 구조를 보이지 않는 대신 사회적 기능으로서 과학적 소양의 의미를 전반적으로 수용하고 있다. 또, 단일 구조는 대부분 과학적 소양을 새로운 시각에서 제안하는 연구에서 나타나고 있으며, 소양의 의미도 최근으로 오면서 학습에서 능력을 거쳐 사회적 기능을 강조하는 특성이 있다. 둘째, 근래로 오면서 과학적 소양을 용어 형식으로 정의하려는 연구가 증가하고, 이들 사이에도 위계를 설정하는 분류가 주도하고 있다. 또한 소양의 세 가지 의미인 학습, 능력, 사회적 기능을 전반적으로 수용하는 분류가 빈번해졌으나, 이들 간에는 위계 구조보다는 오히려 수평 구조를 설정하는 경향이 있다. 위와 같은 분석 결과를 토대로 살펴 볼 때, 과학 교육의 목표로서 과학적 소양의 의미는 학습이나 과제 해결 능력뿐만 아니라, 근래에는 사회적 맥락에서 어떤 역할을 하는 개인을 육성하려는 목표로서 인정되고 있다는 점이다. 또한 주목할 것은 과학적 소양의 이러한 사회적 기능 측면은 위계적이 아닌 독립적인 목표로서의 특성을 견지하고 있다는 점이다. 이러한 변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 과학교육이 교과 내 개념학습에서 벗어나 다양한 맥락에서의 적용과 사회적 역할을 중시하는 목표로 전환할 준비를 해야 할 것으로 보인다.
XML 문서는 문서의 내용뿐 아니라, 의미를 가지는 구조 정보, 그리고 다양한 의미를 부과할 수 있는 링크 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 보다 효율적으로 관리하기 위하여 DTD와 XML 문서에 대한 새로운 저장 방법과 이를 이용한 색인 모델을 제안한다. 이를 위해 하나의 XML 문서를 저장함에 있어, 엘리먼트 구조 정보, 애트리뷰트 정보, 링크 정보의 구성 방법을 제시하고, 이를 바탕으로 링크 정보론 이용한 내용 검색 색인 모델과 구조 검색, 애트리뷰트 검색을 위한 색인 모델을 설계한다. 또한 제안된 모델에서의 사용자들의 다양한 질의 유형의 처리 과정을 설명한다.
이미지는 오늘날 커뮤니케이션 행위를 지배하고 그 구성원의 사고 구조와 방식에 영향을 미친다. 이러한 현상은 TV 등 다양한 영상매체의 등장으로 가속화되었으며$^1$ 시각 커뮤니케이션이 갖는, 언어문화권을 뛰어넘는 의미의 보편성과 순간적인 의미 전달성이라는 기능적 속성으로 인해 급격히 진행되었다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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