시간 정보는 문서나 문장 등에서 매우 중요한 정보로 사용되기 때문에 다양한 종류의 데이터에서 시간 정보의 인식은 매우 중요하다. 시간 정보는 일정한 형태를 가진 것으로 간주되지만 실제 사용되는 시간 표현은 매우 다양하고 복잡하며 정보의 일부가 빈번하게 생략되는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 시간 표현의 추출뿐만 아니라 추출된 표현을 정규화된 표준 형식으로 변환하는 범용 시간 표현 추출 및 변환 시스템을 제안한다. 다양한 시간 표현의 추출과 변환에 필요한 노력을 줄이고 새로운 데이터에 대한 확장성을 보장하기 위해 기본 시간 단위를 정의하였다. 추출단계에서는 기본 시간 단위의 조합으로 구성된 사전을 사용하여 가능한 시간 표현들을 추출한다. 정규화 변환 단계에서는 인접 추출 정보와 기준 시간 등을 사용하여 생략된 기본 시간 단위 정보를 복원하고 최종적으로 모든 기본 시간 정보들은 통합되어 정규화된 표준 형식으로 변환된다. 제안한 시스템은 모바일 기기 등의 잡음 환경에서 강인한 성능을 보장하며 영역이나 언어에 대해 독립적이므로 많은 영역에서 응용이 가능하다. 본 연구는 실험에서 다량의 오류가 포함된 SMS 데이터에서 시간 표현 추출 정확도 93.8%, 시간 표현 변환 정확율 93.2%을 보임으로써 오류에 강인하면서도 높은 성능을 유지함을 증명하였다.

대화 시스템은 사용자의 의도를 파악하기 위해 발화 문장으로부터 다양한 형태론적 분석을 시도한다. 하지만 사용자는 발화 문장에 포함된 사전적 의미를 통해 의도를 전달할 뿐만 아니라 현재 감정 상태에 따라서 사전적 의미와는 다른 의도를 표현하거나 동일한 의미를 갖는 발화에서 다양한 의도를 표현한다. 따라서 대화에서 사용자의 감정을 파악하는 것은 사용자의 의도를 다양한 방향으로 분석할 수 있게 한다. 본 연구는 기계 학습 방법을 사용하여 사용자 발화 문장에 자동으로 감정 범주를 할당하는 방법을 제안한다. 일반적 감정 범주를 정의하기 위해 세부적인 감정 모델로 인정받고 있는 Plutchick의 감정 모델을 사용하여 9개 감정 범주를 재 정의하고 감정 분류를 위한 자질 집합을 문장 자질과 선험적 자질 그리고 문맥 자질로 구분하였다. 실험을 통하여 3가지 자질들의 최적 조합을 구성하고 감정의 자동 분류를 위해 SVM 분류기를 사용하였다. 실험 결과에서 제안 시스템은 비교 시스템에 비해 15% 높은 62.8%의 F1-평가치 성능을 나타냄으로서 제안된 방법이 감정 분류에 효과적임을 증명한다.

이 연구는 초등학교 3학년 아동들이 나이에 알맞은 동화와 설명글을 읽을 때 보이는 안구 운동의 전반 특징과 낱말/어절 수준에 따른 특징을 우리글에서 처음으로 알아보았다. 아동들은 동화를 읽을 때 어절을 대략 213ms 동안 보다가 글 방향으로 3.6자 눈을 움직였고, 설명문을 읽을 때는 214ms 동안 보다가 글 방향으로 3.3자 정도 눈을 움직였다. 동화와 설명글 모두에서 앞으로 가서 다시 읽는 눈 움직임은 전체의 약 31%정도를 차지했다. 이런 전반 양상과 더불어, 어절 수준에서 어절 길이, 낱말빈도, 착지점 효과를 살펴보았는데, 아이들은 동화와 설명 글 모두에서 긴 어절을 짧은 어절보다 오래 주시하였고, 성인 독자와 마찬가지로 눈을 어절 가운데 근처에 착지하려는 경향성을 보였다. 또한 반복되지 않은 어절들을 분석했을 때 설명글에서 빈도가 낮은 어절들은 길이에 따른 주시시간이 차이를 크게 보였고 빈도가 높은 어절들은 길이에 따른 차이를 거의 보이지 않았다.

한국어-영어 후기 이중언어자에서 두 언어에 따른 의미체계에 대한 어휘접근 방식을 비교해보고자, 단어-그림 일치판단과제를 실시하였다. 자연물과 인공물에 속하는 두 가지 범주에 속하는 기본수준 범주의 단어 제시 후, 해당 그림을 제시하여 일치하는지 판단하도록 하였다. 단어-그림의 제시간격(SOA)을 실험 1에서는 650ms로 하였고, 실험 2에서는 200ms로 설정하여 과제수행에서의 번역효과를 통제하였다. 실험 1, 2 모두에서 한국어가 제시되었을 때가 영어로 제시되었을 때 보다 반응시간이 빨랐다. 또한 두 언어에 따라 반응시간 양상에 차이가 났는데, L1(한국어)에서는 자연물에서, L2(영어)에서는 인공물에서 하위범주 간 차이를 보였다. 이러한 차이를 공유된 의미체계에 대한 어휘접근 방식의 차이로 논의하였다.

이중 부등호를 이용한 여러 실험을 통해 부적 일치 효과(negative compatibility effect: NCE)가 일관적으로 관찰되었다. 그러나 왜 이 현상이 발생하는가에 대해서는 몇 가지 서로 다른 가설이 제기되어 왔다. 본 연구에서는 부적 일치 효과의 발생 원인으로 가정되어 온 자동 억제, 정보의 업데이트 및 하향적 통제 등과 같은 요인들의 타당성을 확인하고자 하였다. 색이 다른 이중 부등호로 구성된, 차폐된 점화자극과 목표자극의 배열에 대해서 목표자극인 부등호의 방향에 대해 판단하는 경우에, 참가자들은 부등호의 방향과 손의 반응이 일관적인 과제 (실험 1), 부등호의 방향과 손의 반응이 반대인 과제 (실험 2)에서는 물론, 색 반응 과제 (실험 3) 에서도 방향에 근거한 부적 일치 효과를 나타냈다. 이 결과는 부적 일치효과의 주된 원인이 지각적 우세성이나 자극과 반응 사이의 본질적 속성에서 기인할 수 있음을 시사한다.

본 연구는 정보처리 관점에서 기억과 주의와의 비교를 통하여 의식의 개념과 기능적 특성을 탐색해 보고, 의식과 기억과 주의의 관계에 기반한 정보처리와 작업기억의 특성에 대한 대안적 관점을 제시하고자 하였다. 인간의 심적 활동을 설명하기 위해서는 어떤 개념들이 설명에 사용될 만큼 충분히 잘 이해되고 있는지에 대한 합의가 필요하기 때문에 공통적으로 이해되는 기초개념이 무엇인지를 알아내는 것은 중요하다. 기억과 주의와의 비교를 통해 정보처리 관점에서 의식은 주변 환경과 자극에 대한 그리고 이를 처리하는 정보처리과정에 대해 자각하고, 필요한 행동을 결정내리고 수많은 정보들을 통합하고 통제할 수 있는 작동시스템의 특성을 가진다. 의식은 정보의 부호화와 저장, 인출이란 특성을 가진 기억, 그리고 정보의 선택과 분할이란 특성을 가진 주의와 개념적으로 기능적으로 구분되는 심적 구성체 일 수 있다. 이러한 경우 작업기억은 다양한 구성요소로 이루어진 하나의 시스템이라기 보다는 의식과 기억과 주의가 함께 혹은 독립적으로 작동하는 정보처리의 작업장일 수 있다. 또한 의식과 기억과 주의란 심적구성체가 함께 혹은 독립적으로 작동하는 심적구조에서 정보처리는 의식적인 처리과정과 무의식적인 처리과정의 연속선상에서 위계 병렬적으로 일어날 수 있다.

물체의 신경 표상은 시각 피질 전반에 걸쳐 분산되어 있고 다른 물체의 신경 표상과 중첩된 형태로 유지된다. 따라서 특정 물체를 반복적으로 접하면 그 물체의 재인은 촉진되지만 다른 물체의 재인은 상대적으로 손상될 수 있다. 이러한 현상을 각각 반복 점화(priming)와 반점화(antipriming)라고 한다. 본 연구는 반복 반점화 즉, 반복된 물체 자체가 반점화 될 가능성을 검증하였다. 학습 단계에서 참가자들은 다양한 수준으로 화질이 손상된 물체 사진들의 재인 수준을 평정하였고 검사 단계에서는 정상적인 화질의 물체 사진을 보고 범주 판단 과제를 실시하였다. 그 결과, 실험 1과 2에서 모두 학습 단계에서 쉽게 재인되었던 물체는 검사 단계에서 더 효율적으로 처리되었지만(반복 점화), 반대로 학습 단계에서 지각적으로 모호했던 물체는 검사 단계에서 비효율적으로 처리되었다(반복 반점화). 이러한 결과는 지각적으로 모호한 물체를 경험할 때 세부특징에 관한 감각 표상과 다수의 물체 표상들 간의 연결이 강화되어 후속 재인 과정을 방해하기 때문인 것으로 추정된다.

본 연구에서는 수학 학습을 위한 평가 도구로 풀이 과정을 답지로 이용한 시험 방식이 제안되었고, 그 효과가 검증되었다. 풀이된 예제 연구에 따르면, 학생들에게 문제에 대한 단계적인 해결책인 풀이된 예제를 문제 사이에 제시할 경우, 문제만 풀 때보다 효과적으로 학습한다. 그러나 풀이된 예제의 단순한 제시는 학습 효과가 제한적이라는 최근의 발견들이 있었다. 이에 따라 본 연구에서는 학습자가 풀이된 예제를 더 적극적으로 탐구하게 하는 방법으로 풀이과정을 선다형의 답지로 제시하였다. 이 시험 방식은 컴퓨터화 시험으로 구현되었으며, 학생들이 컴퓨터에서 단답형으로 문제를 풀고 나서 답지를 요청하면 선다형 답지가 제시되었다. 이 때 실험 집단은 답지가 풀이 과정으로, 비교 집단은 전통적 선다형과 같이 최종 정답으로 구성되었다. 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 실험이 수행되었다. 사후 검사 결과 실험집단의 평균 점수가 비교집단의 평균 점수보다 높았다. 이 결과는 풀이 과정을 답지로 이용한 시험 방식이 교실현장에서 학습을 촉진하기 위한 도구로 활용될 수 있음을 시사한다. 끝으로 후속 연구의 방향성이 논의되었다.

개체명 인식은 정보 추출의 한 단계로서 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 structural Support Vector Machines(structural SVMs) 및 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 한국어 개체명 인식 시스템에 대하여 기술하고 기존의 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용한 시스템과의 성능을 비교한다. 실험결과 structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘이 기존의 CRFs 보다 높은 성능을 보였고(신뢰도 99%에서 통계적으로 유의함), structural SVMs과 수정된 Pegasos 알고리즘의 성능은 큰 차이가 없음(통계적으로 유의하지 않음)을 알 수 있었다. 특히 본 논문에서 제안하는 수정된 Pegasos 알고리즘을 이용한 경우 CRFs를 이용한 시스템보다 높은 성능(TV 도메인 F1=85.43, 스포츠 도메인 F1=86.79)을 유지하면서 학습 시간은 4%로 줄일 수 있었다.

본 논문은 한 문서의 전체 의미는 각 부분의미의 합성이라는 관점에서 미리 반자동으로 구축된 감정어휘 평가사전을 기반으로 한 시스템을 제안한다. 인간의 의사 결정 과정과 유사한 방식으로 의사 결정 과정을 모델링하려는 노력으로써 본 ARSSA 시스템은 개별 리뷰의 의미값 연산과 자료 분류를 통해 감정 표현이 나타난 영화평 리뷰의 자동 등급화에 대한 연구를 수행한다. 이는 {'평점' : '리뷰'} 이항구조로 이루어진 현재의 평점 부여 형식에서 발생하는 두 변항의 불연속성 문제를 해결해보려는 목적을 가진다. 이는 어휘 의미 합성 과정에서 반영된 추상적 의미들의 합성 함수를 통해 실현될 수 있다. 시스템의 성능 실험에서 네이버 무비에서 확보한 1000개의 리뷰에 대한 10-fold 교차 검증 실험이 수행되었다. 이 실험은 기존에 부여된 평점과 비교하여 감정어휘 평가사전을 이용하였을 때 85%의 F1 Score를 보였다.

최근 연구들은 생존 맥락에서의 대상 기억이 다른 여러 맥락 조건들에서보다 더 정확함을 보고하고 있다(예, Nairne 등, [1]). 본 연구에서는 이러한 생존 맥락의 효과가 과제와 무관한 대상의 위치에 대한 기억에서도 나타나는지를 알아보고, 대상 위치 기억의 성차가 맥락에 따라 달라지는가를 살펴보고자 두 개의 실험을 진행하였다. 참가자들은 생존 맥락이나 혹은 이주 맥락 중 하나의 맥락 하에서 여러 위치에 순차적으로 제시된 사진(실험 1)이나 혹은 단어(실험 2)에 대한 맥락 적합도를 평가하는 과제를 수행한 후, 각 자극에 대한 회상 검사와 위치 기억 검사를 받았다. 실험 결과, 두 개의 실험 모두에서 생존 맥락 조건에서의 대상에 대한 회상율이 이주 맥락 조건에 비해 더 높은 것으로 나타났다. 위치 기억의 경우는 여성이 남성보다 더 좋은 것으로(실험 1), 그리고 생존 맥락에서 더 정확한 것으로(실험 2) 나타났으며, 자극의 종류 및 제시 방식에 따라 기억맥락 조건과 성별간의 상호작용 효과가 나타났다. 이 결과는 위치 기억에 있어서 기억의 부호화 맥락이 성별에 따라 다른 영향을 미치고 있음을 시사하는 것이다.