This article attempts to extract headwords for complication of "Donguibogam Dictionary" with Corpus-based Analysis. The computerized original text of Donguibogam is changed into a text file by a program 'EM Editor'. Chinese characters of high frequency of exposure among Chinese characters of Donguibogam are extracted by a Corpus-based analytical program 'AntConc'. Two-syllable, three-syllable, four-syllable, and five-syllable words including each Chinese characters of high frequency are extracted through n-cluster, one of functions of AntConc. Lastly, The output that is meaningful as a word is sorted. As a result, words that often appear in Donguibogam can be sorted in this article, and the names of books, medical herbs, disease symptoms, and prescriptions often appear especially. This way to extract headwords by this Corpus-based Analysis can suggest better headwords list for "Donguibogam Dictionary" in the future.
본 논문에서는 한국어 명사의 의미 개념의 계층을 생성하기 위한 시소러스 구성 방법과 시소러스를 구축하기 위한 개발 시스템을 구현하였다. 기존의 시소러스 구축에 있어서 나타나는 계층 설정의 비객관성 및 작업속도 문제, 비구조성, 비일관성 등의 문제를 해결하기 위하여 상향식과 하향식 방법을 혼합 적용하는 다단계 구축 방법을 사용한다. 온라인 전자 사전의 뜻풀이 문을 이용하여 객관성을 유지하고, 기존 시소러스의 기본 모델을 참조하여 비구조성과 비일관성의 문제를 해결한다. 또한 방대한 양의 표제어를 포함하는 시소러스를 빠른 시간 내에 구축하기 위하여 클라이언트/서버 환경의 개발 도구를 구현하여 여러 사람이 다중 입력 작업을 할 수 있도록 하였다.
본 논문은 구문패턴과 의미망을 이용하여 복합명사를 생성하는 방법을 제안하고, 제안된 방법으로 설계 구현된 시스템, 복합명사 생성기(Compound Nouns Generator : CNG)를 제시한다. 복합명사에 관한 연구는 형태적, 구문적, 의미적인 관점에서의 분석과 생성에 이르기까지 폭넓게 진행되고 있다. 본 논문에서는, 사전에 등재된 표제어만을 복합명사로 인정하고, 나머지는 1차적으로 명사 연결구로 파악한다. 그리고 이것을 다시 신형 복합명사와 명사 연결구로 파악함으로써, 복합명사에 대한 명확한 기준을 제시하여 자연언어처리, 정보검색 등에서 효율성을 높이고자 하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 복합명사 확장을 위해 구문패턴을 자동 생성함으로써 시스템의 융통성을 향상시키고, 구문패턴과 의미망을 통해 생성된 복합명사와 명사 연결구의 말뭉치상의 빈도정보를 이용함으로써 고빈도의 명사 연결구가 복합명사로서 굳어질 수 있는 가능성을 보여주기도 한다. 또한, 구문패턴과 의미망을 통해 생성된 명사 연결구를 비교하여 생성된 신형 복합명사는 구문패턴에 의해 뜻풀이가 자동으로 생성된다.
워드넷(WordNet)의 논리적 내포관계(ISA)를 자동으로 WIKI와 같은 동적인 백과사전으로부터 구할 수 있다면, 워드넷과 같은 지식베이스를 전문분야로까지 쉽게 확장할 수 있을 것이다, 또한 동적인 백과사전에 기반하기 때문에 지식베이스의 동적인 업데이트가 가능하게 된다. 본 논문은 워드넷과 같은 정적이고 수동으로 제작된 개념망이 온라인상의 동적 백과사전에 의해서 어느 정도 자동화 될 수 있는지 밝히고자 하였다, 워드넷의 IT관련 100개의 표제어에 대해서 WIKI 백과사전에서 추출한 정의를 이용하여 ISA관계를 구축하고 그 결과가 워드넷과 어느 정도 일치하는지를 실험하였다. 실험결과 자동 구축된 ISA관계는 워드넷에 대하여 80%의 일치율을 보였다.
본 연구는 ISBD 통합판과 KCR4의 데이터요소 및 기술규칙을 상호 비교하여 KCR4 개정시 고려할 사항을 제안하기 위한 것이다. 연구방법은 ISBD와 KCR4의 기술요소를 영역별로 구분하여 상호 매핑테이블을 작성한 후 세부규칙을 상호 비교하였다. 비교결과 첫째, 자원유형을 기술시 내용유형과 매체유형의 기술방법을 고려해야 할 것이다. 둘째, 공통표제와 종속표제의 세부규정을 추가해야 할 것이며, 셋째, 대등표제, 대등책임표시, 대등판사항, 대등발행지, 대등발행처, 총서대등표제 등 대등표시에 대한 규정을 추가해야 한다. 넷째, 내용측면에서 자료특성사항 기술을 규정해야 한다. 다섯째, 발행지 기술시 통일성을 위해 본국 중심의 목록을 가능한 배제해야 한다. 여섯째, 자원유형이 모두 통합된 수량, 기타형태사항, 크기, 딸림자료를 기술해야 한다. 일곱째, 주기의 규칙번호는 조기성을 갖도록 하며, 여덟째, 자원식별을 위한 표준번호 기술에 대한 세부 규정이 필요하다. ISBD와 KCR4 규칙을 상호비교 한 본 연구는 앞으로 KCR4의 목록규칙 개정에 기여할 수 있을 것이다.
한국어의 어휘 의미 정보를 명확히 파악하기 위해서는 어휘 의미 체계를 구축해야 한다. 본 논문에서는 어휘 의미 체계 구축의 단계 중 하나인 용언의 의미 군집화를 연구하였다. 용언의 하위범주화 논항(주어 및 목적어)과 선택 제약정보, 부사의 결합정보를 이용한 이전의 연구와는 달리 의미태그가 부착된 사전 뜻풀이의 용언정보를 이용하여 용언의 의미 군집화를 시도하였고, 표제어와 뜻풀이 용언 사이 관계의 종개념과 유개념 관계를 이용하여 계층적 의미 군집화를 시도하였다. 그리고 특정 범주의 일반 샘플을 이용했던 특정 용언의 부류가 아닌, 사전에 존재하는 대부분의 용언들을 대상으로 연구를 진행하였다. 본 논문에서 다의어 수준에서 구분된 총 106,501개의 용언(85,754개의 동사와 20,747개의 형용사)을 대상으로 한국어 용언 의미계층 군집 2,748개를 생성하였다. 이 중 순환정의 군집은 130개가 나타났으며, 중간 계층의 서브군집으로 261개가 나타났다. 군집 내 계층의 최대 깊이는 16단계였다. 그리고 용언 의미 군집 평가를 위해 세종사태의미부류와 비교해 보았다. 그 결과 70.14%의 응집도를 보였다.
이 연구의 목적은 국내 과학교육 연구 문헌들을 분석하여 과학교육에서 인성 관련 연구의 동향을 조사하는 것이다. 이를 위해 1990년부터 2016년 12월까지 KCI 등재 학술지와 국내 석 박사 학위 논문 중 인성 관련 과학교육 연구 문헌들을 추출하였으며, 이를 연구 출처, 수행 연도, 인성 관련 용어별 연구, 연구 대상, 연구 설계 및 방법, 내용으로 분석하였다. 연구 결과, 총 54편의 KCI 등재 논문과 67편의 석 박사 학위 논문이 추출되었고 이중 인성, 윤리, 도덕을 표제어로 포함하는 연구가 각각 46%, 49%, 5%를 차지하였다. 연도에 따른 분석 결과 2012년을 기점으로 인성 관련 과학교육 논문의 수가 전에 비해 2배 이상 급격히 증가했음을 알 수 있었다. 연구 대상에서는 영재 학생을 대상으로 한 연구가 가장 많았고 인성과 관련된 많은 연구가 영재 교육 중심으로 수행된 것을 알 수 있었다. 2009년을 기점으로 질적 연구와 혼합 연구 설계 논문이 양적 연구 설계의 논문수를 앞서기 시작했다. 연구 방법은 다양한 연구 방법들이 골고루 사용되어 16%에서 19%정도의 비율을 보여 주었고 해석 연구 방법이 12%, 검사 도구 타당성 연구가 2%로 가장 낮은 비율을 차지하였다. 전체 분석 대상 논문들의 핵심어 중에서 대표 핵심어 30개를 추출하여 인성 관련 과학교육 연구 내용을 분석한 결과 자연과의 관계 영역에서 인성과 SSI 등 인성과 관련된 다양한 과학교육 연구의 함의를 확인할 수 있었다. 시간이 지남에 따라 인성 관련 과학교육 연구 내용은 더욱 다양화 되었고 연구 수행 빈도는 증가하였으며 시대적 요구에 따라 새로운 연구 내용들이 등장하였다.
빅데이터 내에 존재하는 감정 정보를 추출하여 사용자들이 특정 대상에 대하여 갖고 있는 인식이 어떠한지를 파악하고자 하는 노력이 활발히 이루어지고 있다. 상품, 영화, 그리고 사회적 이슈 등에 대한 문장을 분석하여 사람들이 해당 주제에 어떠한 견해를 가지고 있는지를 분석하고 측정하여 구체적인 선호도를 알아내는 것이다. 문장에서 드러나는 감정 정도를 얻기 위해서는 감정어휘의 목록과 정도값을 제시할 수 있는 감정어휘사전이 필요하므로 본 연구에서는 감정어휘를 발견하는 방법과 이들의 정도값을 결정하는 문제를 다룬다. 기본적인 방법은 기초 감정어휘의 목록 수집과 이들의 정도값은 선행연구 결과와 직접 설문 방식을 이용하고, 확장된 목록의 수집과 정도값은 사전의 표제어 설명부(glosses)를 이용해 추론하는 것이다. 그 결과 발견된 감정어휘는 전형성을 띠고 있는 기본형 감정어휘, 기본형 감정어휘의 gloss에 사용된 확장형 1단계 1층위 감정어휘, 비 감정어휘 중 gloss에 기본형 또는 확장형 감정어휘를 가지고 있는 확장형 2단계 1층위 감정어휘, gloss의 gloss에 기본형 또는 확장형 감정어휘가 사용된 확장형 2단계 2층위 감정어휘의 네 종류로 나뉜다. 그리고 확장형 감정어휘의 정도값은 기본형 감정어휘의 정도값을 기초로 문형의 가중치와 강조승수를 적용하여 얻었다. 실험 결과 AND, OR 문형은 내포된 어휘의 감정 정도값을 평균내는 가중치를, Multiply 문형은 정도 부사어의 종류에 따라 1.2~1.5의 가중치를 갖는 것으로 파악되었다. 또한 NOT 문형은 사용된 어휘의 감정 정도를 일정 정도로 낮추어 역전시키는 것으로 추정된다. 또한 확장형 어휘에 적용되는 강조승수는 1층위에서 2, 2층위에서 3을 갖는 것으로 예상된다.
이 연구의 목적은 "무예도보통지"와 관련된 선행연구의 동향을 분석하는 것이다. 이에 대한 결론은 다음과 같다. 첫째, "무예도보통지" 관련 학위논문은 석사 29편, 박사 18편으로 총 47편이었다. 체육학이 석사 23편, 박사 12편으로 가장 많은 연구 비중을 차지하고 있었다. 체육학 이외의 분야를 살펴보면, 석사논문은 문헌정보학, 공학, 예술학, 문화콘텐츠 등으로 다양한 분야에서 "무예도보통지"를 실용적인 측면에서 다각적으로 분석하고 있었다. 박사논문은 한국사학, 국어학, 문헌정보학, 의류학 등으로 실용적인 차원보다는 인문학적 관점에서 깊이 있게 연구되었다. 둘째, "무예도보통지" 관련 학술지 논문은 체육학 35편, 한국사학 12편, 무도학 7편, 무용학 5편, 국어학 5편, 민속학 3편, 한문학 2편, 미술사학 2편, 군사학 1편 등 9개 학문분야에서 총 72편의 논문이 학술지에 게재되었다. 체육학 분야에서 "무예도보통지"에 관한 연구가 가장 활발하게 이루어지고 있었다. 셋째, 앞으로의 "무예도보통지" 연구방향이다. 첫 번째는 학문의 학제간 융합 연구가 필요하다. 기존의 개별적 성향의 학문분야 연구의 틈새를 "무예도보통지" 의 집단적 연구를 통해 새롭게 확장하면서 기존의 연구틈새를 보완해 줄 수 있기 때문이다. 두 번째는 학술지간 소통할 수 있는 표준주제어 확정 제시가 필요하다. 학술지마다 표제어와 키워드로 제시하는 단어가 다양하며 통일성이 없으므로 "무예도보통지" 연구에 장애가 되고 있다. 따라서 "무예도보통지"의 표준주제어를 확정하여 학술지 간 소통할 수 있도록 해야 한다. 세 번째는 "무예도보통지" 무예 기법을 실제로 활용할 수 있는 데이터베이스 구축이 필요하다. 이를 기반으로 문화콘텐츠 분야에서 한국의 전통무예와 "무예도보통지"를 동시에 활용할 수 있는 계기를 제공할 것이다.
용어 의미 표준화를 통한 업무의 효율성을 높이기 위해서 다양한 분야에서 전문용어가 구축 활용되고 있으며, 국방분야에서도 국방용어 사전 발간을 통해 각 군의 효율적인 업무 연계 및 표준화된 국방 용어 유통체계를 정립하는데 노력하고 있다. 국방기술품질원에서도 3년을 주기로 국방과학기술분야의 전문용어 사전을 발간함으로써 전문용어 구축 표준화 연구는 물론, 전문용어의 활용성 제고에 힘쓰고 있다. 본 연구에서는 국방기술품질원에서 전문용어 사전을 실제로 구축하는데 필요한 구축 프로세스와 조직, 이를 지원하기 위한 워크벤치에 대해서 기술하고 있다. 즉, 국방과학기술 전문용어 사전을 구축하기 위한 전문용어 사전구축 프로세스 및 조직의 구성, 표제어 정의, 전문용어 후보 추출을 위한 대상 문서의 선정, 전문용어 후보추출, 전문용어 후보군 생성, 워크벤치 등록, 사전 구축, 사전 검증 과정에 대해서 설명하고 있다, 또한 전문 용어 사전의 활용성 제고를 위해서 시소러스를 구축 활용하는 내용은 물론, 전문용어 사전 구축을 위해서 개발된 워크벤치의 기능을 중심으로 효율적인 전문용어 사전 구축 지원 방법에 대해서도 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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