• 한국철학논집
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• 제52호
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• pp.107-130
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• 2017

본 연구는 퇴계 이황(退溪 李滉, 1501~1570)의 물격설(物格說)인 이도설(理到說)에 대한 한주 이진상(寒洲 李震相, 1818~1886)의 견해를 바탕으로 한주의 '리(理)' 개념의 특징을 파악하고, 이를 통해 퇴계 이도설에서 포착되는 퇴계 성리학 체계에서의 '리' 개념이 후대에 전개 심화되는 양상을 확인하는 데 그 목적이 있다. 무위의 본체인 '리'를 살아 움직이는 것으로 간주한다는 비판에 직면하였던 이도설에 대해 영남지역의 퇴계 후학들은 대체적으로 자구(字句) 해석의 정합성을 확보하는 것으로 논리적 정합성을 확보하려 하였다. 한주 역시 '격물(格物)' '물격(物格)'에서의 '격(格)'을 '구(究)'의 의미로 풀이한 것에 기반하여 이도(理到)의 서술어인 '도(到)'를 '진(盡)'의 의미로 풀이하였다. 그러나 한편으로 그는 퇴계가 '리(理)의 자도(自到)'를 승인하면서 체인하였던 '리'의 '체용(體用)'과 '활물'적 특성을 퇴계 성리학의 종지(宗旨)로 보았으며, 이는 그의 인식방법론으로 대표되는 삼간법(三看法)을 설명하는 곳에서 나타난다. 한주 이전의 학자들은 자구의 의미를 수정하는 데에서 더 이상의 논의가 진행되지 않고 있어 이도설 해석을 통해서 학문적 특성을 파악하기에는 부족하였다. 한주는 리(理)에 대한 활간(活看)이 부족할 경우 '심(心)'과 '리(理)'의 관계를 곡해할 수 있다는 문제의식 하에서 리일분수(理一分殊)의 관점에 기반하여 퇴계 이도설을 평가하였다. 그 결과 물리(物理)를 본구한 '심'의 주류변화(周流變化)와 '리'의 작용성을 등치시켜 '리'의 '분수' 적 측면을 아우르면서 '심'이 만물의 '리'를 통섭한다는 '리일'의 측면을 강조하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.291-298
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• 2022

본 논문은 한국어에 대해서 구묶음을 수행한 후에 의존구조를 분석하는 방법을 제안한다. 의존구조 분석은 단어의 지배어를 결정하는 과정이다. 지배어를 정할 때, 문법적인 지배어를 정할 것인지 의미적인 지배어를 정할 것인지가 고질적인 문제이다. 일반적으로는 문법적인 지배어를 정하고 있다. 예를 들면 문장 "밥을 먹고 싶다"에서 어절 "먹고"의 지배어로 "싶다"를 정한다. 그러나 "싶다"는 보조용언으로 의미적으로 지배어가 될 수 없다. 이와 같은 방법으로 구문을 분석하면 의미분석을 위해서 또 다른 변환이 있어야 한다. 본 논문에서는 이런 문제를 다소 완화하기 위해서 구묶음을 수행한 후에 구문을 분석하는 방법을 제안한다. 구묶음은 문장을 구성성분 단위로 분할하는 과정이며 구성성분은 내용어 말덩이와 기능어 말덩이로 구성된다. 구묶음을 수행하면 구문 분석의 입력이 되는 문장 성분의 수가 줄어들므로 구문 분석 속도가 개선될 수 있으며, 문장에서 중심어를 중심으로 하나의 말덩이로 묶이므로 말덩이에 대해서만 그 의존 관계를 파악할 수 있어 구문 분석의 효율성을 높일 수 있다. 본 논문은 세종의존말뭉치를 사용해서 성능을 분석했으며 UAS와 LAS가 각각 86.48%와 84.56%였으며 입력의 노드 수도 약 22% 정도 줄일 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.17-25
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• 2022

기존의 한국어 품사 태깅 방식은 복합어를 단위 형태소들로 분해하여 품사를 부착하므로 형태소 태그가 세분화되어 있어서 태거의 활용 목적에 따라 불필요하게 복잡하고 다양한 어절 유형들이 생성되는 단점이 있다. 딥러닝 언어처리에서는 키워드 추출 목적으로 품사 태거를 사용할 때 복합조사, 복합어미 등 문법 형태소들을 단위 형태소로 분할하지 않는 토큰화 방식이 효율적이다. 본 연구에서는 어절을 형태소 단위로 토큰화할 때 어휘형태소 부분과 문법형태소 부분 두 가지 유형의 토큰으로만 분할하는 Head-Tail 토큰화 기법을 사용하여 품사 태깅 문제를 단순화함으로써 어절이 과도하게 분해되는 문제점을 보완하였다. Head-Tail 토큰화된 데이터에 대해 통계적 기법과 딥러닝 모델로 품사 태깅을 시도하여 각 모델의 품사 태깅 정확도를 실험하였다. 통계 기반 품사 태거인 TnT 태거와 딥러닝 기반 품사 태거인 Bi-LSTM 태거를 사용하여 Head-Tail 토큰화된 데이터셋에 대한 품사 태깅을 수행하였다. TnT 태거와 Bi-LSTM 태거를 Head-Tail 토큰화된 데이터셋에 대해 학습하여 품사 태깅 정확도를 측정하였다. 그 결과로, TnT 태거는 97.00%인데 비해 Bi-LSTM 태거는 99.52%의 높은 정확도로 품사 태깅을 수행할 수 있음을 확인하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제14권2호
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• pp.1-10
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• 2022

내포문에 위치한 의문사 구는 의문사 억양으로 발화되었을 경우 모문의 작용역으로 해석되는 것으로 알려져 있다. 40명의 경상 방언 화자가 모문 작용역으로 해석되는 문맥 속에서 발화한 동일 문장 발화를 자극으로 하여, 그 작용역을 판단하는 지각 실험이 24명의 경상 방언 화자를 대상으로 이루어졌다. 자극당 3회 청취로, 문장당 72개 응답이 수집되었으며, 40개 중 20개의 자극에서 36회 이상의 내포문 작용역 응답이 나타났다. 이는 경상 방언에서 명시적으로 의문사의 작용역을 표시하는 종결어미가 있음에도 불구하고 적절한 의문사 억양으로 발화하지 못하는 화자가 다수 있음을 보여준다. 다중 회귀 분석을 통해 모문 작용역 응답을 가장 잘 예측하는 운율 단서는 내포 동사와 보문소가 나타나는 어절의 돋들림 크기로, 해당 어절의 fundamental frequency(F0) 정점에서 보문소에 나타난 F0값을 차감한 수치로 계산되며, 이 돋들림이 크면 클수록 내포문 작용역으로 판단하는 음의 상관관계를 가진 것으로 나타났다. 이처럼 의문사 작용역은 내포문 동사와 보문소가 있는 어절의 돋들림 크기에 기반한 범주적 인지로 나타나며 인지의 경곗값은 실험 참가자에 따라 매우 다르게, 큰 차이를 보이는 결과로 나타났다.

• 중소기업연구
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• 제41권1호
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• pp.97-129
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• 2019

기업가정신의 개념을 이해하는데 있어서 일반인들뿐만 아니라 많은 연구자들도 매우 혼란스러워 하면서, '통일된 정의가 없다'거나 '매우 다양하다' 또는 '모르겠다'라고 하는 경우가 많다. 기업가정신을 정의하는데 마치 장님 코끼리 만지듯이 특정 측면을 강조하여 정의함으로써 매우 많은 다양한 정의들이 제시되어 기업가정신을 이해하는데 있어서 혼란스러운 상황이 지속되고 있는 것이다. 기업가정신의 전체적인 개념적 모습을 알 수 있는 모델이 필요하지만 이에 대한 연구도 미흡한 상태로 보인다. 이에 본 연구는 선행연구에서 기업가정신 및 기업가를 '스스로를 고용(self-employment)하는 사람'으로도 정의하고 있음에 착안하여, 기업가를 자연인이 아니라 하나의 직무(경력/직업)로 보고, 선행연구문헌에서의 기업가정신과 기업가에 대한 정의들을 직무관점과 역량모델관점에서 분석적으로 재고찰하였다. 연구결과 선행연구에서 제시된 기업가정신의 정의의 내용을 직무관점에서 담당자(주체)와 직무행동방식(동사), 직무내용(대상), 직무성과(결과/효과), 기타 측면으로 분류할 수 있었다. 그리고 기업가에 대한 정의들에 포함된 내용들을 역량모델관점에서 개인차원의 심리적 특질들과 '기업가가 수행하는 직무 측면 요인들로 나누고, Spencer and Spencer(1993)의 역량모델에 비추어 기업가직무역량모델을 도출하였다. 본 연구는 직무관점과 역량모델관점을 토대로 선행 연구에서의 기업가정신의 정의와 기업가의 정의들을 재해석하고 체계화하여 앙트라프러뉴어십(기업가정신) 개념 전체를 조망하고 이해할 수 있는 개념적 통합모형을 도출하였다. 본 연구의 앙트라프러뉴어십 통합모형은 기업가정신에 대한 기존의 장님 코끼리 만지듯이 정의하고 논의했던 한계를 극복하는데 기여할 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권6호
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• pp.553-563
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• 2023

Objective: Functional magnetic resonance imaging (fMRI) and diffusion tensor imaging-derived tractography (DTI-t) contribute to the localization of language areas, but their accuracy remains controversial. This study aimed to investigate the diagnostic performance of preoperative fMRI and DTI-t obtained with a simultaneous multi-slice technique using intraoperative direct cortical stimulation (DCS) or corticocortical evoked potential (CCEP) as reference standards. Materials and Methods: This prospective study included 26 patients (23-74 years; male:female, 13:13) with tumors in the vicinity of Broca's area who underwent preoperative fMRI and DTI-t. A site-by-site comparison between preoperative (fMRI and DTI-t) and intraoperative language mapping (DCS or CCEP) was performed for 226 cortical sites to calculate the sensitivity and specificity of fMRI and DTI-t for mapping Broca's areas. For sites with positive signals on fMRI or DTI-t, the true-positive rate (TPR) was calculated based on the concordance and discordance between fMRI and DTI-t. Results: Among 226 cortical sites, DCS was performed in 100 sites and CCEP was performed in 166 sites. The specificities of fMRI and DTI-t ranged from 72.4% (63/87) to 96.8% (122/126), respectively. The sensitivities of fMRI (except for verb generation) and DTI-t were 69.2% (9/13) to 92.3% (12/13) with DCS as the reference standard, and 40.0% (16/40) or lower with CCEP as the reference standard. For sites with preoperative fMRI or DTI-t positivity (n = 82), the TPR was high when fMRI and DTI-t were concordant (81.2% and 100% using DCS and CCEP, respectively, as the reference standards) and low when fMRI and DTI-t were discordant (≤ 24.2%). Conclusion: fMRI and DTI-t are sensitive and specific for mapping Broca's area compared with DCS and specific but insensitive compared with CCEP. A site with a positive signal on both fMRI and DTI-t represents a high probability of being an essential language area.

• 한국과학교육학회지
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• 제37권2호
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• pp.371-382
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• 2017

과학과 교육과정은 모든 독자가 집필자의 의도를 정확히 해석할 수 있도록 서술되어야 한다. 본 연구에서는 과학과 교육과정 성취기준에 대한 국어교육전공자의 해석을 살펴보고, 국어교육전공자와 과학교육전공자의 해석 차이가 나타나는 경우를 분석함으로써, 교과내용 전공자와 비전공자가 이해를 공유할 수 있도록 성취기준을 진술하는 방법에 대해 알아보았다. 국어교육전공자 3인은 '국어교육전공자의 과학과 성취기준 분석틀'을 이용했으며, 과학교육전공자 3인은 'TIMSS 인지적 영역 평가틀'을 기반으로 분석하였다. 두 교과의 해석차이가 나타나는 부분은 면담을 통해 그 이유를 알아보았다. 연구 결과에 따르면, 국어교육전공자와 과학교육전공자는 '설명', '분석', '정의', '인과' 등의 용어에 대한 시각차를 가지고 있었다. 성취기준이 포괄적 의미의 서술어로 진술된 경우 해석이 다양하게 분포하였으며, 과학과 성취기준이 '설명할 수 있다'의 서술어를 자주 사용하고 있음에도 불구하고 국어과의 해석에 따르면 이들 대부분이 설명하기의 하위항목보다 묘사하기의 하위 항목으로 분석되었다. 과학교육전공자는 부사어나 관형어 등으로 표현되는 과정적 지식을 강조하여 해석하는 반면 국어교육전공자는 목적어, 서술어 등 문장의 필수 요소에 강조점을 두어 해석하는 경우에 두 교과의 해석 차이가 발생하였다. 또한 과학교육전공자는 성취기준 문장에서 내용의 범위나 수준에 대한 정보가 충분히 제공되지 않은 경우 암묵적 지식을 기반으로 해석하였으나 국어교육전공자는 문장 구조에만 의존하여 표면적 의미를 해석하여 두 교과의 해석 차이가 발생했다. 교육과정에서 성취기준을 진술할 때 도달해야 할 목표 개념의 범위와 인지적 영역의 수준을 부사어 및 관형어를 포함한 행동 동사로 적확하게 기술하며, 국어교육전공자를 포함한 다양한 전공 영역의 전문가가 검토함으로써 집필자의 의도대로 해석되도록 문장 구조를 명료하게 진술하는 것이 바람직하다. 이와 같이 성취기준이 나타내고자 하는 인지적 영역을 타 교과와 연계하여 분석하고 진술함으로써 교과 융합적 개선 방안을 마련하는 것이 요구된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제30권3호
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• pp.129-149
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• 2018

본 연구는 4차 산업혁명 시대를 예고하는 사회 변화 속에서 Bloom의 신교육목표분류학에 기초하여 2015 개정 가정과 성취기준을 분석하고 핵심역량과 지식의 연관성을 찾는데 목적을 두었으며 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 지식 차원은 중학교 성취기준에서는 메타인지적 지식이, 고등학교 성취기준에서는 사실적 지식이 가장 높게 나타났으며 지식 차원의 하위유형은 구체적 사실과 요소에 대한 지식이 가장 높게 나타났다. 인지과정 차원은 중학교 성취기준에서 '적용하다', '분석하다', '평가하다', '이해하다', '창안하다'의 순으로, 고등학교 성취기준에서는 '이해하다', '평가하다', '창안하다', '적용하다', '분석하다' 순으로 나타났다. 둘째, 핵심 개념별로 지식 차원과 인지과정 차원은 '발달'에서 메타인지 지식과 '이해하다', '관계'에서 개념적 지식, 메타인지적 지식과 '이해하다', '생활문화'에서 메타인지적 지식과 '적용하다', '안전'에서 절차적 지식과 '평가하다', '분석하다', '관리'에서 사실적 지식, 절차적 지식과 '적용하다', '생애설계'에서 메타인지적 지식, 사실적 지식과 '이해하다'가 높게 나타났다. 셋째, 성취기준에 사용된 동사의 진술은 '탐색하다', '이해하다', '분석하다', '실천하다', '제안하다', '인식하다', '평가하다'의 순으로 나타났다. 행동 동사의 진술은 수행과정을 판단할 수 있는 기준이 되므로 교과내용 지식과 다양한 인지과정을 나타내는 성취기준에 반영되어 구체적인 역량을 성취할 수 있다. 따라서 성취기준을 통해 학습자의 수행능력의 습득에 더욱 효과적인 인지과정을 제공하고 내용요소와 기능과의 연결을 정교화하는 전략을 통해 교육의 방향성을 높이고 학습자들이 미래를 대비하는 역량을 함양해나갈 수 있도록 지원해야할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.97-113
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• 2016

인터넷상의 데이터가 급속하게 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 목적에 맞게 적절히 활용하는 빅데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 기존의 정형 데이터분석이 가진 한계점을 보완하는 방법으로 비정형 데이터 분석 분야 중 하나인 텍스트마이닝 기법에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 특히 텍스트를 기반으로 문장의 긍정, 부정을 판별하고 분류하는 감성분석과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선 상에서, 본 연구는 감성분석에 사용되는 감성사전을 데이터의 특성에 맞게 적절하게 변형하여 구축하는 방법을 시도하였다. 데이터가 속한 영역의 특성을 고려하지 않은 기존의 범용 감성사전을 감성분석에 사용할 경우, 해당 영역에서 쓰이는 단어 또는 감정 표현을 반영하지 못하므로 감성분석의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 감성분석에 있어서 영역 맞춤형 감성사전의 사용 시 데이터 영역의 특성을 정확하게 반영해 분석의 정확성을 높여줄 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 선정하였으며, 대표적 영화정보 사이트 IMDb에서 발생된 약 2년간의 영화리뷰 데이터를 수집 분석하였다. 분석에 앞서 영화 장르별 사용되는 단어의 의미가 각각 다를 것을 고려하여 영화를 '액션', '애니메이션', '코메디', '드라마', '공포', '과학공상' 6개 장르로 분류했다. 맞춤형 감성사전 구축을 위한 핵심 기법으로 SO-PMI(Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information)를 활용하였으며, 어휘 간 극성이 뚜렷하게 구분되는 형용사에 한정하여 연구를 진행했다. 분석결과 맞춤형사전을 활용한 감성분석 예측정확도는 영화 장르별로 상이했다. '애니메이션'을 제외한 5개 장르에서 기존의 범용 감성사전대비 맞춤형 감성사전의 예측정확도가 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 보였다. 본 연구에서는 데이터 영역의 특성에 맞는 맞춤형 사전 구축을 통한 감성분석의 예측의 성능 향상을 확인하였다. 향후 감성사전 구축 시 동사, 부사 등 다양한 품사의 어휘를 추가하여 감성분석 예측정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.

• 기독교교육논총
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• 제67권
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• pp.45-75
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• 2021

본 논문은 시대적 상황 속에서 성서교육에 대한 새 패러다임을 모색하며 유대 성서해석의 옛 전통인 미드라쉬로 시선을 돌린다. 이는 오늘의 상황 속에서 현재의 성서교육이 의미 있고 효과적인 교육이 되기 위한 준거틀을 삼고자 함이다. 유대 랍비들은 성경을 대할 때 특정한 해석지침을 가지고 있었는데, 이러한 해석지침은 미드라쉬와 함께 전수되었으며, 성경을 해석하는 태도를 형성하였다. 미드라쉬는 문집이나 강론 모음집, 랍비 문학의 특정 장르, 공개적으로 전달되는 성경 주석과 설교, 그리고 성경의 특정 책에 대한 주석 행위 등을 포함하는 상당히 넓은 의미지평을 가지고 있다. 랍비들의 미드라쉬 해석지침은 성경이 들음과 배움의 자세를 요청하고 탐구의 자세를 갖게 한다는 것, 여백을 통한 탐구를 하고자 하며 상호존중과 상호소통의 중요성을 알게 하고, 오늘 나에게 도전하는 말씀이라는 성서교수학적 의미를 발견하게 한다. 한편 미드라쉬를 성서교수학적으로 적용한 비블리오드라마는 미드라쉬의 해석지침과 많은 공유점을 갖고 있다. 비블리오드라마는 성경과 참여자의 대면을 통해 서로 인격적인 만남과 성찰을 일으킴으로써 서로를 새로운 모습으로 발견하는 기회를 제공한다. 그리하여 비블리오드라마는 성경의 내용을 바르게 이해하고 인식하는데 그치는 것이 아니라 그 이해와 인식을 바탕으로 참여자의 삶에 도전하고 새로운 관점으로 참여자 자신의 삶을 돌아보게 함으로써 새로운 정체성 형성을 도모한다.