본 논문에서는 평균 상호정보량에 기반하고 복합명사 의미사전을 이용한 동음이의어 중의성 해소 기술에 대해서 소개한다. 평균 상호정보량을 이용한 방법은 사전의 뜻풀이를 이용하는 기존 방법의 자료부족문제를 완화시킨다. 복합명사 의미사전은 복합명사를 구성하는 단일영사들의 의미제약 관계를 이용하여 구축된다. 기 구축된 복합명사 의미사전은 어휘 의미 중의성의 정확률을 향상시키고, 연산 시간을 줄여 시스템의 효율성을 극대화시킨다. 평균 상호정보량을 이용한 실험에서는 $62.04\%$의 정확률로 LESK의 방법에 비해 $6.06\%$의 향상이 있었고, 복합명사 의미사전을 이용하였을 때는 $68.13\%$의 정확률로 $12.76\%$의 정확률 향상이 있었다.
본 논문은 관광정보검색용 한국어 자연언어 질의 해석 시스템의 모델 정립 및 구현에 대한 것이다. 본 자연언어 질의 해석 시스템은 질의로 부터 정보 검색 시스템의 검색어들을 추출한다. 이를 위하여 1만 단어 수준의 중형사전을 구축하였으며, 불용어 사전, 전거어 사전, 유사어 사전, 복합명사 사전을 구축하였다. 사전의 어휘를 추출하기 위해서 한국어 대화체 문장에 대한 자료수집과 분석을 하였으며, 관광 정보 검색 시스템의 텍스트를 분석하였다. 200여 자연언어 질의 문장으로 실험한 결과는 비교적 좋았다.
본 연구는 핵심노트 기반의 사전학습법이 간호대학생의 자기결정성 학습동기, 자기주도학습, 대학생활 적응에 미치는 영향을 파악하기 위해 수행되었다. 연구대상자는 C도에 소재한 종합대학 간호학과 학생 60명으로 단일군 사전·사후 설계이다. 자료수집은 2016년 8월에서 2016년 11월까지 프로그램 적용 전·후 2차례 실시하였으며, 수집된 자료는 SPSS/WIN 23.0 Program을 이용하여 기술적 통계, Pearson's correlation analysis, Paired t-test로 분석하였다. 연구 결과 핵심노트 기반의 사전학습프로그램 실시 전·후 자기결정성 학습동기(t=-5.52, p<.001), 자기주도 학습(t=-2.11, p=.039), 대학생활 적응(t=-2.90, p=.005)은 유의미한 긍정적인 차이가 있었다. 따라서 다양한 간호학전공교과목의 핵심노트 기반 사전학습프로그램 개발과 사전학습프로그램 활성화를 위한 전공학습에 대한 다양한 수업전략개발이 필요하다.
'형태소 깎는 노인'은 국어사 자료를 처리하는 고성능 자동 형태분석기의 개발이 난항을 겪고 있는 상황에서 수동으로 형태분석 작업을 하는 연구자들을 지원하기 위하여 개발된 형태분석 보조기이다. 인간과 기계의 분업을 통해 인간의 피로를 최대한 줄이고, 단순 반복 형태에 대해서는 정답을 확실하게 제안할 수 있다는 것이 특징이다. 국어사 자료에는 한국어 정보처리를 위해 필요한 어휘 사전이 없으므로, 문법형태소 사전을 만들어 이를 단서로 조사/어미부와 어간부를 구분하도록 하였다. 이를 통해 구축된 소규모 형태분석 말뭉치들이 장기적으로는 자동 형태분석기의 성능 개선에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.
'형태소 깎는 노인'은 국어사 자료를 처리하는 고성능 자동 형태분석기의 개발이 난항을 겪고 있는 상황에서 수동으로 형태분석 작업을 하는 연구자들을 지원하기 위하여 개발된 형태분석 보조기이다. 인간과 기계의 분업을 통해 인간의 피로를 최대한 줄이고, 단순 반복 형태에 대해서는 정답을 확실하게 제안할 수 있다는 것이 특징이다. 국어사 자료에는 한국어 정보처리를 위해 필요한 어휘 사전이 없으므로, 문법형태소 사전을 만들어 이를 단서로 조사/어미부와 어간부를 구분하도록 하였다. 이를 통해 구축된 소규모 형태분석 말뭉치들이 장기적으로는 자동 형태분석기의 성능 개선에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 베이즈인자(Bayes factor)를 이용하여 정상(stationary) AR(1)모형의 자기회귀계수에 대해 다중검정하는 방법을 제시한다. 모수들에 대한 사전분포로는 무정보 사전분포(noninformative prior distribution)를 가정한다. 이러한 경우에 통상적으로 사용되는 베이즈인자를 근사없이 정확히 계산하여 각 모형에 대한 사후확률(posterior probability)을 얻는다. 최종적으로 모의실험 자료 및 실제 자료에 적용하여 이론의 결과가 잘 부합되는지를 검토한다.
인터넷의 확장에 따라 형태소 분석기에서 사용하는 사전의 규모도 커지고 있다. 이러한 상황은 사전의 증가를 가져옴으로써 기존 형태소 분석기의 자료 구조에 대한 새로운 요구를 발생시켰다. 기존의 트라이를 이용한 방법은 노드의 과다 생성과 데이터 부족문제로 발생하는 메모리 낭비의 문제를 가지고 있다. 효율적인 메모리 사용을 위해서는 해시 구조가 적절하다. 하지만 이 경우 트라이에 비해 검색 횟수의 복잡도가 비약적으로 증가되는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 해시를 위한 길이 비트맵을 이용하여 검색 횟수를 제한할 수 있는 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안된 자료 구조와 해시와 트라이의 형태소 사전 검색 횟수를 비교하였으며 비문 사용이 많은 영역에서 효율적임을 입증하였다.
사회과학분야에서 인자분석을 실시하는 경우 제1인자의 사전정의는 연구대상분야에서의 확립된 지식 또는 전제에 의해 나온다. 예컨대 고등학교 학생들을 대상으로 국어, 영어, 수학, 사회, 과학 등의 과목성적을 측정하여 인자분석을 하는 경우 사전적으로 제 1인자를 이 과목들의 단순평균에 의해 생성되는 일반지능으로 정의하는 것이 자연스럽다. 즉 다양한 사회과학분야에서 인지분석을 행함에 있어 선행 연구나 연구자의 사전지식 또는 가설 등에 의해 제1인자를 전제하는 경우 후속되는 나머지 인자를 자료에서 찾아냄으로써 인자분석을 완성하고자 하는 것이 본 연구의 기본 내용이다.
국립국어연구원이 가장 정열을 쏟는 사업은 "종합국어대사전"의 편찬이다. 안병희원장은 이 사전이 통일을 앞두고 남북한언어의 깊은 골을 메우는 기초공사로서의 의의를 갖는다는 데 비중을 두는데, 일단 올해는 기초자료 확보에 진력하기로 하고 내년부터 본격착수에 들어가 2001년에 완간시킨다는 장기계획을 세워두고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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