화자의 의도를 결정하는 문제는 대화 시스템에서 핵심적인 부분이다. 기존의 연구에서는 모델의 간소화를 위해 화자의 의도를 화행과 개념이라는 두 요소로 분리하여 분석하였다. 하지만 두 요소는 서로 밀접하게 관련되어 있기 때문에 모델의 간소화는 의도 분석 성능 저하의 원인이 되었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 화자 의도 분류를 위한 재학습 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화자의 의도를 분석하기 위해 화행 분류 모델과 개념열 분석 모델로 분리하여 분석한다. 학습 단계에서 화행 분류 모델은 개념열 분류 결과를 입력으로 사용하고 개념열 역시 마찬가지로 적용하였다. 목적 지항 대화를 대상으로 한 실험에서 제안된 시스템은 화자 의도 분류에서 최대엔트로피 모델과 지지 벡터 기계의 성능을 효과적으로 향상시켰다.
목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역 행위로 표현될 수 있다. 그러므로 지능적인 대화 시스템을 구성하기 위해서는 영역 행위를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 CRFs (Conditional Random Fields)를 이용하여 화행과 개념열을 동시에 결정하는 통계 모델을 제안한다. 편향 학습 문제를 피하기 위하여 제안한 모델은 어휘와 품사 같은 낮은 수준의 언어 자질을 입력 자질로 사용하며, 카이 제곱 통계량을 이용하여 불필요한 자질들을 제거한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안한 모델은 화행 분류 정착률에서 93.0%, 개념열 분류 정확률에서 90.2%의 좋은 성능을 보였다.
목적 지향 대화에서, 사용자의 의도는 화행(speech acts)과 개념열(concept sequences)로 나타낼 수 있다. 화행은 대화의 영역과는 상관없이 표현되는 정보이고, 개념열은 영역과 깊은 관련을 지닌 정보이다. 대화시스템에서 화행과 개념열로 구성되는 사용자의 의도를 정확히 파악하는 것은 시스템이 사용자의 발화에 정확히 응대하는 데에 매우 중요하다. 본 논문에서는 일정관리 영역에서의 대화를 대상으로 화행과 개념열을 분류하고 신경망을 사용하여 이들을 분석한다. 화행과 개념열로 구성되는 의도 분석에 사용하는 자질은 크게 문맥 자질과 문장 자질로 분류되며, 문장자질은 카이제곱 통계량을 사용하여 사용자의 의도 분석에 효과적인 자질만을 선택하여 사용하고 문맥자질로는 이전 발화에 대한 정보를 활용한다. 신경망을 사용하여 사용자 의도 분석을 수행한 결과 성능이 우수함을 알 수 있었다.
이 연구의 목적은 가열과 비가열 상황에서 증발과 끓음 개념을 분류하는 기준에 대한 초등학교 교사들의 생각을 알아보는 것이다. 이를 위하여 초등학교 교사 37명을 대상으로 설문 및 면담을 실시하였다. 가열 상황을 제시하였을 때, 많은 교사들은 증발 현상을 끓음으로 생각하였으며, 그 반대 상황에서는 끓음 현상을 증발로 생각하였다. 이것은 교사들이 가열 상황과 끓음을 연결하고 사고하고, 비가열상황도 증발현상을 연결하여 사고함을 의미한다. 또한 가열과 비가열 상황에 따라 교사들이 증발과 끓음을 구분하는 분류 기준이 달랐다. 이 연구에서는 증발과 끓음 개념에 대한 생각의 혼란을 방지하기 위하여 전형적인 사례를 벗어난 다양한 사례를 교과서과 교수방식에 제시할 필요성을 제안하였다.
현재 우리나라는 원자력에 의한 전력량이 전체 용량의 40 %에 이르고 있으며, 장기전력 수급계획에 의한 2015년까지 운전예정인 28기 원자력발전소로부터 발생하여 누적될 것으로 예상되는 사용후핵연료는 Fig. 1에서 보이는 바와 같이 총 36,000 tHM (PWR 20,000tHM + CANDU 16,000tHM)에 이를 것으로 전망된다. 이러한 사용후핵연료는 고준위폐기물로 분류되며, 지하 수백미터에 위치한 암반에 처분하는 개념에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다.(중략)
이 연구는 중학생들의 전해질과 이온 개념에서 나타나는 개념 변화 유형을 조사한 것이다. 자료수집은 9학년 학생들을 대상으로 전해질과 이온 수업 전후의 개념을 조사하고, 9명의 학생들을 대상으로 반구조화된 면담을 통해 이루어졌다. 면담내용을 모두 녹음하고 전사하였으며, 그리고 학생들의 응답을 유형별로 분류하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 이온의 개념 변화 유형은 단순한 개념에서 정교화된 개념, 불완전한 개념에서 과학적 개념, 오개념에서 혼동된 개념, 오개념에서 오개념 등의 4가지로 분류되었다. 많은 학생들이 수업 전후 이온 개념 형성에 어려움을 겪고 있으며, 원자와 원자의 구성입자를 정확하게 구별하지 못하고 있었다. 둘째, 전해질 개념 변화 유형은 부분적 과학 개념에서 정교화된 개념, 오개념에서 부분적 오개념, 불완전한 개념에서 불완전한 개념, 오개념에서 오개념 등의 4가지로 분류되었다. 또한 다수의 학생들은 전해질과 비전해질의 차이점을 구분하는 것을 어려워하였다. 셋째, 연구 단원인 전해질과 이온은 교육과정에 따라 9학년 2학기에 편성되어 있고, 진학을 위한 내신성적 산출 등 바쁜 시기의 학습으로 학생들이 입자 개념 형성에 더욱 곤란을 겪고 있음을 알 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 학생들이 입자의 과학적 개념을 변화시킬 수 있는 교수전략을 제시하였다.
기존 물관련 시스템들은 독자적인 DB 구조를 가지고 있고 검색 서비스는 자체 시스템의 DB를 직접 접근하여 사용자에게 결과를 제시하는 형식이다. 이러한 서비스의 단점은 사용자가 개별 시스템의 서비스에 대한 지식이 없으면 접근하기 어렵다는 점이다. 개별 시스템의 개별 서비스의 개념을 벗어나기 위하여 물관련 시스템에 있는 하천공간자료 검색 정보를 카탈로그 서버에 등록하고, 카탈로그 서버에 등록된 검색정보를 사용자가 검색하는 방식을 적용하고자 한다. 카탈로그 서버에 자료에 대한 정보를 등록할 때 자료의 정보를 어떻게 기술할 것인가의 문제가 발생한다. 개별 서버마다 등록하게 된다면 용어 및 문화에 의한 차이로 같은 개념을 다른 용어로 등록하게 되는 혼란이 발생할 소지가 있다. 예를 들어 강우자료에 대하여 "강우", "Precipitation", "Railfall", "비" 등으로 등록할 소지가 있다. 이러면 실제 자료가 존재하는 데도 등록 방법에 따라 자료의 검색이 어려워진다. 이러한 상황을 제어하기 위하여 검사어휘(Controlled Vocabulary)를 도입한다. 이는 포털의 운영자가 미리 용어의 개념과 용어의 분류체계를 설정하고 등록 자료의 검색어를 미리 설정하여 자료의 원천 소유자가 자료를 등록 시 검사어휘를 참고하여 등록하거나 또는 등록되지 않는 용어의 자료인 경우 이 용어를 포탈에 신규로 등록한다. 검색용어의 난립을 피하기 위하여 사용자의 신규등록은 포탈의 운영자가 어느 정도 제어할 필요가 있다. 검사어휘의 정립과 하천 관련된 분류체계는 하천공간정보 검색의 포탈을 위한 필수사항이다. 검사어휘의 정립의 주된 목적은 이질성의 극복이다. 이질성의 종류는 문법적 이질성, 데이터 형식과 구조 및 문맥적 이질성이 있다. 이 중에서 문맥적 이질성이 가장 넓고 어려운 문제이다. 단위는 분야마다 호칭이 다르고 채택하는 기준마다 다르다. 유사어는 전문용어라도 분야마다 다르다. 우리나라에서 서비스 인코딩시 국어와 영어를 어떻게 처리할 지에 대한 대책도 필요하다. 수문학의 시계열 자료를 다루는 CUAHSI/HIS의 온톨로지는 대 개념으로 물리학적, 화학적 및 생물학적인 분야로 분류하고 있다. 하천공간정보의 온톨로지 구축을 위해 데이터 분석 및 분류, 온톨로지 요소 설정, 온톨로지 데이터 테이블 작성, 클래스 생성 및 계층화, 클래스 계층화에 따른 속성 설정, 클래스에 적합한 개체 삽입, 논리 관계 확인 및 수정과 같은 과정으로 온톨로지 개발을 진행하고자 한다.
본 연구는 목적 지향 대화 시스템 내에서 단일 한국어 텍스트 형식의 질문으로부터 질의자의 의도를 파악하는 것을 목적으로 한다. 목적 지향 대화 시스템은 텍스트 또는 음성을 통한 사용자의 특수한 요구를 만족시켜주는 대화 시스템을 의미한다. 의도 분석 과정은 답변 생성에 앞서 사용자의 질의 의도를 파악하는 단계로, 목적 지향 대화 시스템 전체의 성능에 큰 영향을 준다. 생활화학제품이라는 특정 분야에 제안 모델을 사용하였고, 해당 분야와 관련된 한국어 텍스트 데이터를 이용하였다. 특정 분야에 독립적이며 범용적인 의도를 의미하는 화행과, 특정 분야에 종속적인 의도를 의미하는 개념열로 나누어 분석한다. 화행과 개념열을 분석하기 위하여 단어 임베딩 모델, 합성곱 신경망을 이용한 분류 방법을 제안한다. 단어 임베딩 모델을 통하여 단어의 의미정보를 추상화하고, 추상화된 단어의 의미정보를 기반으로 합성곱 신경망을 통하여 개념열 및 화행 분류를 수행한다.
전통적으로 많이 사용하는 군집분석의 방법들은 개체간의 거리를 고려하여 이들을 분류해 내는 것이며, 따라서 거리 측정 방법에 따라 여러 형태의 군집분석 방법이 나타나게 된다. 어떤 방법을 적용하던 간에 그 결과는 고정된 수치로써 나타난다. 다차원 자료의 구조파악이 몇 개의 수치로 나타나게 되면 어쩔 수 없이 정보의 손실이 발생하게 된다. 이를 보완하기 위해 시각적 매체를 동원하여 다차원 자료의 구조를 파악하는 연구가 있었으며, 이를 시각적 군집분석이라고 명명하고 있다. 본 연구에서는 시각적 군집분석에 대한 기본적 개념과 이를 위한 통계 도형의 활용, 구현방법 등에 대해 살펴보기로 한다.
본 연구는 문헌정보학 분야 연구논문에서 저자들의 이론 활용 정도를 분석하기 위하여 한국문헌정보학회지와 정보관리학회지를 대상으로 지난 30년간 연구된 654편의 논문에 대한 내용분석이 이루어 졌다. 주요 연구내용은 연구논문의 연대별 생산성, 세부주제영역별 생산성, 연구에 활용된 이론의 유형과 근원, 개별 이론별 활용도, 세부주제 영역별 활용도, 학회지별 활용도 등에 대한 개념적 연구와 실증적 연구가 수행되었다. 이를 위하여 이론의 개념적 기준 설정과 문헌정보연구의 세부주제영역에 대한 새로운 분류 체계, 특히 이론의 활용성을 평가하기 위한 기준으로 ‘이론 활용 5단계’ 모델을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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