1989년 국외여행자유화가 시행된 이후 국외여행사수와 국외여행객수는 빠른 속도로 증가하고 있다. 국외여행의 출발부터 도착까지 여행 전 일정에 관여하는 국외여행인솔자의 자질은 여행객의 여행만족에 중요한 요소로서 인식되어지고 있다. 이 연구는 여행객의 여행만족에 영향을 미치는 국외여행인솔자의 자질에 관한 분석에 초점을 두고 있다. 몇몇 자질요인평가에 여행객과 여행업종사자 사이에는 그 중요도 인식에 다소 차이가 있는 것으로 분석결과 나타났지만 여행객만족에 국외여행인솔자의 역할이 중요하다는 인식에는 두 집단 모두 동의하는 것으로 조사되었다. 이러한 분석결과를 근거하여 국외여행인솔자는 여행객과 업계가 요구하는 자질개발이 필요하다.
본 연구는 소비자의 의료서비스 만족도에 영향을 미치는 중요한 요인들을 규명해 보고 그 관계를 살펴보고자 하였다. 특히 의료소비자가 인지하는 의료서비스의 만족도에 영향을 미치는 구성요소 가운데 의사, 간호사 등 의료인력 요소와 시설, 대기시간, 행정절차 등 비의료적 구성요소를 중심으로 만족도에 영향을 미치는 관련요인을 규명해 보았다. 본 연구에서 사용된 실증적 자료는 서울에 거주하는 사람으로 조사시점인 2007년 10월을 기점으로 지난 3개월 내에 의료서비스를 이용한 경험이 있는 사람을 대상으로 설문조사에 의해 수집되었고, 최종 543사례가 분석에 활용되었다. 의료서비스에 대한 만족도와 요인들간의 관련성을 파악하기 위해 상관관계 분석과 다중회귀분석을 실시하였고 특히 의료서비스의 질과 만족도에 직접적인 영향을 미치는 의료 인력의 자질과 태도와의 연관성에 초점을 두어 분석하였다. 분석결과, 소비자의 의료서비스 만족도에 영향을 미치는 핵심적인 관련 요인으로는 의료인력 구성요소로서 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 "의사실력", "의사의 자상한 설명과 친절", "의사의 믿음직함", 그리고 "의사가 환자의 얘기를 귀담아 들어줌"이라는 의사의 자질과 태도가 가장 중요한 요인이라고 할 수 있다. 이와 같은 의료서비스의 질과 만족도연구는 소비자의 의료서비스 만족도 정보로 활용하므로 의료서비스 공급자와 의료기관 종사자들의 책임의식 고취와 고객중심적 의료서비스 문화 정착에 도움이 되고 소비자들에게 좀 더 나은 의료서비스를 제공할 수 있도록 의료공급자들에게 동기를 부여해 준다는 점에서도 의의가 있을 것이다.
인터넷을 이용한 사람들의 사회 참여가 확대되면서 다양한 의견(Opinion)들이 급속도로 증가하고 있으며 이러한 의견을 분석하여 유용한 정보로 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 상품리뷰는 기업에서 연구, 개발, 마케팅의 주요 자료로 사용되고 있으며 사용자가 상품의 구매를 결정하는 중요한 요인 중 하나로 작용하고 있다. 본 논문에서는 한국어로 이루어진 상품 리뷰를 분석하여 의견 자질(Feature)을 추출하고 분류(Classification)하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 한글 의견 자질 추출을 위하여 먼저 한글 상품 리뷰를 분석하여 의견 사전을 구축하였다. 의견 사전으로는 의견 자질과 의견 어휘, 독립의견어휘, 의견 숙어, 부정어 등의 각기 다른 세부 사전을 구축하여 리뷰 분석 시 단계적으로 적용하여 정확도를 높일 수 있도록 설계하였다. 이렇게 구현된 시스템을 평가하기 위하여 각기 다른 3개의 도메인에서 실제 한국어 리뷰를 수집하여 실험을 수행하였으며 자질 추출에서는 평균 78.86% 정확률, 61.41% 재현율을, 극성 분류에서는 평균 69.46% 정확률, 42.26% 재현율을 나타냈다.
본 연구에서는 영한 기계 번역 시스템의 생성단계에서 자연스러운 어순의 연속된 부사를 생성하기 위하여 클러스터링 기법을 이용하여 부사의 어순을 결정해 보고자 한다. 먼저 국문학자가 분류해 놓은 부사의 자질 정보를 살펴보고 그 자질 정보에 대한 부사의 어순을 살펴본다. 그 중에서 양태부사에 대한 어순 정보가 부사 어순 결정에 중요한 요인이 됨으로 양태부사에 대해서만 어순을 다루기로 한다. 통합 국어정보베이스에 수록된 한국어 구문구조 부착 망뭉치를 사용하여 연속 부사를 추출하고 그 빈도수를 추출하여 부사의 자질 정보를 부여한다. 부여된 부사의 자질 정보를 가지고 부사-부사 유사도를 계산하고 이 유사도에 기반하여 양태부사들을 재분류한다. 그리고, 양태부사의 어순 비율과 클러스터링을 통해서 세분류한 어순의 비율을 제시한다.
학술 정보에서 저자는, 실세계의 한 저자가 형태적으로 둘 이상의 저자명으로 출현할 수 있으며, 서로 다른 저자들이 동일한 저자명을 공유하기도 한다. 이는 각각 학술 정보에 대한 검색 및 탐색에 있어, 재현율과 정확률을 저하시키는 요인이다. 이 연구에서는 후자에 해당하는 저자의 동명이인 문제에 있어, 그 중의성 해소를 위한 자질의 특성에 집중하고자 한다. 최근까지, 저자 식별을 위한 자질로, 공저자, 논문 제목, 게재지명과 같은 서지 내적 자질과, 논문 원문 텍스트로부터 획득되는 전자메일주소, 소속기관, 논문의 토픽 등과 같은 서지 외적 자질이 사용되어 왔다. 그러나, 이러한 자질들이 저자 식별에 미치는 영향에 대한 비교 분석 연구는 찾아 보기 힘들다. 이 연구에서는, 한글 저자명에 대해 원문과 연계된 대용량 저자 식별 평가 셋을 구축하여, 동명 저자 중의성 해소에 있어 다양한 자질들의 특성을 비교한다.
학술 정보에서 저자는, 실세계의 한 저자가 형태적으로 둘 이상의 저자명으로 출현할 수 있으며, 서로 다른 저자들이 동일한 저자명을 공유하기도 한다. 이는 각각 학술정보에 대한 검색 및 탐색에 있어, 재현율과 정확률을 저하시키는 요인이다. 이 연구에서는 후자에 해당하는 저자의 동명이인 문제에 있어, 그 중의성 해소를 위한 자질의 특성에 집중하고자 한다. 최근까지, 저자 식별을 위한 자질로, 공저자, 논문 제목, 게재지명과 같은 서지 내적 자질과, 논문 원문 텍스트로부터 획득되는 전자메일주소, 소속기관, 논문의 토픽 등과 같은 서지 외적 자질이 사용되어 왔다. 그러나, 이러한 자질들이 저자 식별에 미치는 영향에 대한 비교 분석 연구는 찾아보기 힘들다. 이 연구에서는, 한글 저자명에 대해 원문과 연계된 대용량 저자 식별 평가 셋을 구축하여, 동명 저자 중의성 해소에 있어 다양한 자질들의 특성을 비교한다.
운율구 경계 예측은 대화체 음성합성을 실현하기 위한 주요한 자연언어처리 기술 중 하나이다. 본 논문은 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측을 실현하고자 기존의 학습 자질을 대신할 새로운 학습 자질을 제안한다. 이 새로운 자질들은 기존의 학습 자질보다 실제 언어생활에서 운율구 경계 발생에 영향을 미치는 여러 요인을 더 잘 반영한다. 특히, 수작업으로 구축한 운율구 경계 예측 규칙을 이용하여 추출한 학습 자질은 높은 정확도 향상에 이바지한다. 본 논문에서 제안한 새로운 학습 자질을 바탕으로 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 운율구 경계 예측 모델을 만들었다. 그 결과 3단계 운율구 경계(강한 경계, 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서 86.63%의 정확도를, 6단계 운율구 경계(상승조/하강조 강한 경계, 상승조/하강조/평탄조 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서는 81.14%의 정확도를 보였다.
화행이란 의사소통 과정에서 발화자가 가지는 발화 의도를 말한다. 성공적인 의사소통을 위해서는 발화자의 화행을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국어 대화체 문장의 화행 자동분류를 위해, 화행을 결정짓는 요인이 무엇인지 언어학적으로 분석하고자 하였다. 한국어 수업 대화를 분석하여 화행 분류 체계를 새롭게 자체 정립하였고, 언어학적 근거를 바탕으로 10개의 화행 분류 자질을 제안하였다. 또한 제안하는 화행 분류 자질을 검증하고자 웨카(Weka)를 이용하여 정확률 실험을 진행하였다.
화행이란 의사소통 과정에서 발화자가 가지는 발화 의도를 말한다. 성공적인 의사소통을 위해서는 발화자의 화행을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국어 대화체 문장의 화행 자동분류를 위해, 화행을 결정짓는 요인이 무엇인지 언어학적으로 분석하고자 하였다. 한국어 수업 대화를 분석하여 화행 분류 체계를 새롭게 자체 정립하였고, 언어학적 근거를 바탕으로 10개의 화행 분류 자질을 제안하였다. 또한 제안하는 화행 분류 자질을 검증하고자 웨카(Weka)를 이용하여 정확률 실험을 진행하였다.
본 논문에서는 문서 내에서 동시에 출현하는 단어 쌍을 자질 추출 단위로 하는 문서 범주화 시스템에 대하여 기술한다. 자질 추출 단위를 단어 쌍으로 정의한 것은 문서에서 빈번하게 동시에 출현하는 단어들은 서로 연관관계가 높으며, 단어 하나보다는 연관관계가 높은 단어들의 쌍이 특정 범주의 문서에서만 나타날 확률이 높아지므로 문서 분류 능력을 높이는데 좋은 요인으로 작용할 수 있을 것이라는 가정 때문이다. 그리고 문서 요약 분야에서 제안된 Log-likelihood Ratio를 기반으로 하는 Topic Signature Term Extraction 방법을 사용하여 자질 추출을 하고, Naive Bayes 분류기를 이용하여 문서를 분류한다. 본 연구는 Reuters-21578 문서 집합을 이용한 성능평가에서 좋은 결과를 보였으며, 이는 앞으로의 연구에도 기여할 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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