명사 추출이란 문서 내에 존재하는 모든 명사를 찾아내는 작업으로서, 한국어 정보검색에서는 문서를 대표하는 색인어 또는 키워드로서 명사를 사용한다. 본 논문에서는 기 구축된 사전을 이용하여 키워드를 추출하는 방법을 제시한다. 이 방법은 불필요한 연산을 줄여서 수행 시간을 단축시켰다. 그리고 대용량의 문서에서도 정확도에 크게 영향을 미치지 않으면서 명사를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 명사의 출현 특성을 이용한 명사 추출 방법 및 비감독 학습 기법에 의한 키워드 추출 방법을 제시한다.
지방 종합병원 임상 시험센터에서 근무하는 임상연구 간호사로서의 근무경험의 의미와 본질이 무엇인지를 심층적으로 탐색하기 위함이다. "비정규직 임상연구 간호사로서의 근무경험은 어떠한가?" 임상연구 간호사의 업무 역할 경험을 사회문화적 맥락에서 해석하고 그 의미를 밝히기 위해 Spradley의 문화기술지 연구방법을 이용하였다. 연구를 통하여 도출된 주제는 다음과 같다. 임상연구 간호사로서의 업무 역할 경험에 있어 기존 간호업무와 관련하여 '임상연구 간호사로서의 사회화 되어 가는 과정', '연구 대상자들을 통한 애환'이었다. 임상연구 업무전문성은 전문교육부재', '연구 총 기획자의 역할'이었다. 근무환경 측면은 '자신만의 공간', '여유와 배려 속에서 주도적인 근무 환경'이었다. 복지 측면은 '비정규직만이 가진 고충'이었다. 비정규직 임상연구 간호사로서 근무경험은 간호사 역할 확대와 더불어 사회화 학습과정을 통하여 자신의 업무과정을 원활하게 수행하려는 경험을 하고 있었다. 결론은 간호사의 역할 확대에 따른 간호 전문직론에 임상연구 간호사의 직무분석과 역할이 추가로 구성될 필요가 있다. 사회적으로 비정규직 임상연구 간호사의 근로조건 개선에 기초적인 자료가 될 것이다.
ICT(Information & Communication Technology) 활용 지리수업을 위해서는 데이터베이스(database, 이하, ‘DB' 라 칭함)형 교수-학습 자료를 개발하는 것이 필수적이다. 이러한 DB형 교수-학습자료는 WBI(Web Based Instruction. 웹기반수업)에서의 지리이미지자료 사용상의 문제점을 극복해 줄 대안으로 간주된다. 이를 위하여 본 구에서는 우선 지리이미지 데이터베이스 프로그램(이하. '지리이미지 DB 프로그램' 이라 칭함)을 기반으로 CD-ROM 형태의 지리이미지 전자사전(이하, 'GEO-DB' 라 칭함)을 제작했다. GEO-DB에는 3,060개의 지리이미지가 원자료로 수록되어 있는데, 이러한 자료들은 온라인과 오프라인 상에서 교사와 학습자가 공동으로 수집한 것이다. GEO-DB에는 교사와 학습자 모두 지리이미지 자료를 단순하게 활용함은 물론. 임의적으로 자료의 가공이 가능하도록 포트폴리오 기능을 첨부했는데, 이러한 포트폴리오 기능은, 특히 학습자의 자기주도적 학습능력의 신장에 기여하고자 한 것이다 GEO-DB는 사용의 수월성, 검색의 신속성 및 확장의 무한성을 갖고 있어서, 지리 교수-학습에서 ICT의 활용 가능성을 극대화시켜 줄 수 있고. 학습자의 지리학습능력의 신장과 지리학습태도의 변화에 크게 기여할 수 있는 것으로 교사와 학습자에 의해 평가되었다.
본 논문은 한국어정보처리에서 단어의 의미를 결정하기 위한 말뭉치 기반의 온톨로지 학습 방법을 제시하고 있다. 먼저 이미 확보된 전자사전의 정보를 이용하여 단어의 확실한 의미를 우선 결정한 후, 아직 결정하지 못한 단어의 의미는 온톨로지를 이용하여 최종 결정하는 절차를 거친다. 온톨로지를 단어 의미 중의성 해소를 위한 지식베이스로 사용하기 위해서는, 온톨로지 내 개념들간의 상호정보가 말뭉치의 통계 정보에 근거하여 미리 계산된다. 계산된 상호정보 값을 가중치로 간주하면 온톨로지는 가중치 그래프로 생각할 수 있으므로, 개념간 최소 경로를 통하여 개념간 연관도를 알아 볼 수 있다. 실제 기계번역 시스템에서 본 방법은 온톨로지를 사용하지 않은 방법보다 9%의 성능 향상을 가져오는 결과를 얻을 수 있었다.
자율주행 및 인공지능 CCTV는 안개와 같은 악조건 상황에서 주변의 사물과 사람인식에 대한 카메라의 가시성 및 검출 능력이 저하된다. 이러한 악조건 상황에서도 중요한 정보를 정확하게 얻기 위해서 안개 제거 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 과거부터 현재까지 안개 제거 기술은 컴퓨터 비전/ 데이터 기반 등 다양한 방법을 이용한 연구가 진행되고 있다. 안개 제거 기술 중에서 입력영상에 대한 깊이 정보를 통한 안개 전달량을 추정하는 방법이 중요하다. 본 논문에서는 영상의 특징 DCP, saturation∗value, sharpness가 깊이정보와 선형관계에 있다는 가정을 통해 선형모델을 제시한다. 제안한 선형모델을 통한 안개제거방법은 기존의 방법들과 정량적 수치평가에서 평균적으로 10% 향상된 결과를 보여주며 알고리즘의 성능의 우수성을 증명하였다.
치의학 분야에 입문한 학습자가 치아 형태를 이해하고 임상의 기반 기술을 익히기 위해서는 치아카빙 실습이 필요하다. 치아카빙 실습은 단계별 모델을 필요할 때마다 관찰할 수 있을 때 더 효과적이다. 본 연구의 목적은 치아카빙 실습모형을 제안하고, 카빙 단계에 대한 3D모델링 정보를 제공하는 튜토리얼 방식의 모바일 실습지원도구를 개발하는 것이다. 연구결과 치아카빙 실습 모형은 치아형태학 강의 및 실습을 포함하는 강의실 활동과 학습자의 실습과 일상적 학습을 모바일 실습지원도구로 연계하는 모바일 심리스 러닝 형태로 도출하였다. 모바일 실습지원도구는 치아형태학 사전, 치아카빙 실습 튜토리얼, 3D 치아 모델링으로 구현되었다. 개발된 콘텐츠에 대한 전문가 평가 결과 내용 및 기능이 타당하게 설계된 것으로 분석되었다(내용 타당도: 5.0, 인터페이스 타당도: 4.53). 따라서 개발된 모바일 실습지원도구도구는 치아카빙 실습의 모바일 심리스 러닝을 지원하는 데 적합한 학습도구로 판단된다. 본 연구를 기반으로 치의학 분야에 ICT를 활용하는 수업모형과 지원도구인 모바일 콘텐츠 개발 연구가 촉진되기를 기대한다.
문헌에서의 전문용어 인식 연구는 정보검색, 정보추출, 시맨틱 웹, 질의응답 분야 등의 연구를 위한 선행 연구로서, 지금까지 대부분 특정 분야, 특히 생의학 분야에서 집중되어 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구들이 특정 도메인 또는 문헌 내부 통계 정보를 활용함으로써 범용적인 전문용어 인식에 한계점을 보여 왔기 때문에, 본 연구에서는 웹 검색 결과와 사전, 후보용어의 문형 특징 등을 활용하는 기계 학습 기반 범용 전문용어 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 문헌의 지역 통계 정보를 사용하는 방법(C-value)과 비교 실험하여 80.8%의 F-값으로 6.5%의 성능향상을 보였다. 다양한 응집도 자질들을 접목한 두 번째 실험에서는 Normalized Google Distance 방법과 접목한 방식이 F-값 81.8%의 성능으로 최고의 성능을 나타냈다. 기계 학습 방법으로는 로지스틱 회귀분석, C4.5, SVMs 등을 적용하였는데, 일반적으로 이진 분류에 좋은 성능을 보이는 SVMs과 로지스틱 회귀분석 방법보다 결정 트리 방식의 C4.5가 전반적으로 좋은 성능을 보였다.
최근 효율적인 외국어 학습 및 테스트를 위한 교육 콘텐츠 개발에 대한 연구가 많이 되고 있다. 이러한 추세에 기반 하여, 온라인 학습 도구와 방송매체 등의 IT 기술을 이용한 e-learning 교육용 콘텐츠 개발이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 하지만 기존의 IT 기술을 이용한 교육용 콘텐츠들은 단방향의 학습 정보만을 제공하기에, 외국어 글을 이해하는 데는 사용자의 학습 편의를 제공하기 어렵다. 사용자 편의가 제공되려면 사용자의 학습 진단에 대한 부가적인 off-line 분석이 요구된다. 이에 본 논문에서는 사용자의 외국어 능력 향상을 위하여, 실시간(on-line)으로 학습 콘텐츠를 제공하여 외국어 능력을 진단하고, 향상시키기 위한 사용자 안구운동 분석 기반의 지능형 학습 도구를 제안한다. 이에 본 논문에서는 사용자 학습상태를 분석하기 위하여 인지심리학/신경생리학 기반의 사용자 학습상태와 관련된 안구 운동 특징 정보를 추출하고 판별 분석한다. 본 논문에서 제안하는 지능형 학습 도구는 앞서 언급한 사용자 안구운동 특징 정보를 기저로 하여 사용자가 외국어 읽기를 수행할 때, 사용자가 응시하고 있는 단어에 대하여, '안다/모른다'를 분석하여, 모르는 단어일 경우 실시간(on-line)으로 웹에서 단어를 검색하고, 정리하여 사용자에게 제공함으로써, 외국어로 된 글을 읽고 이해하는데 도움을 주는 자가 학습 서비스를 제공한다. 제안하는 시스템은 학습자들에게 자기 주도적 학습 도구를 제공하고, 자동화된 학습 콘텐츠로 외국어로 된 글의 이해에 대한 성취와 만족도를 높일 수 있다.
본 연구에서는 동형이의어 분별을 위하여 허정(2000)이 제시한 "사전 뜻풀이말에서 추출한 의미정보에 기반한 동형이의어 중의성 해결 시스템"이 가지는 문제점과 향후 연구과제로 제시한 문제들을 개선하기 위하여 Bayes 정리에 기반한 동형이의어 분별 모델을 제안한다. 의미 분별된 사전 뜻풀이말 코퍼스에서 동형이의어를 포함하고 있는 뜻풀이말을 구성하는 체언류(보통 명사), 용언류(형용사, 동사) 및 부사류(부사)를 의미 정보로 추출한다. 동형이의어의 의미별 사전 출현 빈도수가 비교적 균등한 기존 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하여 비교하였고, 새로 7개의 동형이의어 용언(형용사, 동사)을 추가하여 실험하였다. 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 한 내부 실험에서 평균 99.37% 정확률을 보였으며 7개의 동형이의어 용언을 대상으로 한 내부 실험에서 평균 99.53% 정확률을 보였다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 평균 84.42% 정확률과 세종계획의 350만 어절 규모의 외부 코퍼스를 이용하여 7개의 동형이의 어 용언을 대상으로 평균 70.81%의 정확률을 보였다. 정확률을 보였다.
단어 표현은 기계학습을 사용하는 자연어 처리 분야에서 중요하다. 단어 표현은 단어를 텍스트가 아닌 컴퓨터가 분별할 수 있는 심볼로 표현하는 방법이다. 기존 단어 임베딩은 대량의 말뭉치를 이용하여 문장에서 학습할 단어의 주변 단어를 이용하여 학습한다. 하지만 말뭉치 기반의 단어 임베딩은 단어의 등장 빈도수나 학습할 단어의 수를 늘리기 위해서는 많은 양의 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서는 말뭉치 기반이 아닌 단어의 뜻풀이와 단어의 의미 관계(상위어, 반의어)를 이용하며 기존 Word2Vec의 Skip-Gram을 변형한 자질거울모델을 사용하여 단어를 벡터로 표현하는 방법을 제시한다. 기존 Word2Vec에 비해 적은 데이터로 많은 단어들을 벡터로 표현 가능하였으며 의미적으로 유사한 단어들이 비슷한 벡터를 형성하는 것을 확인할 수 있다. 그리고 반의어 관계에 있는 두 단어의 벡터가 구분되는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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