한국어 의미역 결정(Semantic Role Labeling)은 주로 기계학습에 의해 이루어지며 많은 말뭉치 자원을 필요로 한다. 그러나 한국어 의미역 결정 시스템에 사용되는 Korean PropBank는 의미역이 부착된 용언과 용언 격틀이 PropBank에 비해 각각 1/5, 1/2 수준에 불과하다. 따라서 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 시스템을 위해 의미역이 부착된 용언과 용언 격틀을 확장하여 Korean PropBank를 확장 시키고자 한다. 대부분의 의미역 결정 시스템은 학습 도메인에 의존적이기 때문에 적용 도메인 변경에 따른 성능 하락이 나타날 수 있다. 본 논문에서는 기존의 학습 말뭉치와 적은 양의 새로운 학습 말뭉치를 활용하여 새로운 도메인에 대해 의미역 결정 시스템의 성능 하락을 최소화 할 수 있는 도메인 적응 기술을 Structural SVM(S-SVM)과 Deep Neural Network(DNN) 기반 한국어 의미역 결정 시스템에 적용하여 그 실효성을 알아보고자 한다.

창의성은 독창적이고 유용한 아이디어를 산출할 수 있는 능력을 말한다. 현대 사회의 많은 문제들을 해결하고 인류의 복지를 증진시키기 위해 창의성의 기전을 이해하고 이를 증진할 수 있는 방안에 대한 연구는 매우 중요하다. 창의성은 매우 이질적이고 복합적인 능력으로서 이를 하나의 능력으로 개념화하는 것은 적절하지 않다. 따라서 학계에서는 창의성의 개별 구성 요소를 중심으로 창의성의 기전에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 개관 연구에서는 창의성의 주요한 구성 요소인 확산적 사고, 통찰, 관계적 사고 그리고 예술적 창의성에 대한 인지신경과학 연구들을 소개한다. 여러 연구 결과를 종합적으로 고려한 결과, 창의성의 인지신경학적 기전과 관련하여 우반구가 좌반구보다 우세하다는 가설은 실험적 증거에 의해 지지되지 않았다. 또한, 창의성과 관련하여 특정 뇌 영역의 중요성이 일관되게 보고되고 있지 않으며, 다양한 뇌 영역의 활동성이 창의성과 관계된다는 연구 결과가 혼재하고 있다. 이러한 상이한 연구 결과가 관찰되는 이유는 창의성의 각 구성 요소의 이질성 뿐 아니라, 연구에 사용된 과제의 특수성과 과제에 의해 유발된 인지적 전략의 차이에 의해 뇌 활동이 달라지기 때문인 것으로 해석할 수 있다. 본 개관 연구에서는 창의성의 요소 별 뇌기반과 창의성의 증진에 대하여 우수한 연구 방법을 사용하여 탁월한 연구 성과를 이룬 대표적인 사례들을 소개하고 현행 연구들의 제한점과 후속 연구의 방향을 제시한다.

최근 개체 링킹에 대한 연구들은 지식 베이스를 외부 자원으로 사용하여 실세계의 지식과 의미적인 관련도를 통해 중의성을 해소하는데 중점을 두고 있다. 지식 베이스를 사용한 개체 링킹은 신문기사나 블로그 포스트 등에서는 좋은 성능을 보이지만, 마이크로블로그에서는 짧은 텍스트 길이와 지식 베이스에 존재하지 않는 주제를 다루는 특성 때문에 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 140자가 되지 않는 짧은 텍스트 내에서 실시간으로 빠르게 정보를 공유하는 특성을 가지는 마이크로블로그에서 나타나는 개체명의 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 지식 베이스만 사용하는 개체 링킹의 한계를 극복하기 위해 마이크로블로그 사용자 기록과 뉴스 기사를 이용하고, 지식 베이스에 존재하는 특정 엔트리로 개체 링킹을 수행한다. 본 논문에서는 개체명을 포함하는 한국어 트윗을 추출하여 데이터를 구축하였다. 성능 평가는 정확도 지표(시스템이 정답으로 판정한 데이터 개수/전체 데이터 개수)를 사용하였으며, 제안하는 시스템은 구축한 데이터에서 기존 지식 베이스만 사용한 개체 링킹 시스템보다 높은 67.7%의 정확도를 나타내었다.

본 연구는 시각작업기억의 표상 특성에 대해 상반되는 주장을 펼치고 있는 고정해상도 슬롯 모형과 탄력적 자원 모형을 개관하고, 두 모형 간 상충을 해소하기 위한 노력이 필요함을 강조하였다. 이를 위해 고정해상도 슬롯과 탄력적 자원 모형을 태동시킨 객체 및 병렬 저장 가설을 살펴보고 두 모형의 상반되는 주장에 대한 이론적 근거를 소개하였다. 다음으로 두 모형을 지지한 구체적인 연구 사례를 통해 경험적 지지 증거의 객관성을 평가하고 관련 신경생리학적 모형에 대한 이해를 시도하였다. 마지막으로 두 모형 간의 상충을 해소하기 위한 이론적 그리고 방법론적 재고와 이를 달성하기 위한 수렴적 증거 확보의 필요성을 강조하였다.