실체 유물론과 인과 결정론이 개인의 자유와 동일성을 실질적으로 열어주려면 사건 원인 외에 행위자 원인의 여지를 허용해야 한다. 그 두 가지 원인은 법칙적 일반적 결정의 개념과 합리적 개성적 결정의 개념을 지니고 있다. 개성의 인과적 역할은 법칙화할 수 없는 물질성의 여지를 남긴다. 바로 그 가능성이 인간의 자유와 동일성의 실질적 복권의 가능성이다.
본 연구는 웹이나 정보 검색 환경에서 사용자로부터 입력되는 단순한 키워드 형태의 질의가 아닌 문장형태의 질의에 있어 문장이 내포하는 질의의 의미를 결정하여 더 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 온톨로지 내 개념들 간의 속성간 연결을 위해 A-Box 기반의 관계 선언과 새로운 N-ary 개체 관계 방법을 제안한다. 특히 개념 개체들 간의 의미를 더 정확히 결정하기 위해 기존의 N-ary 개체 관계 방법이 갖고 있는 속성에 가중치를 포함하는 것이 아니라 가중치에 관련된 새로운 개체를 생성 패턴을 제시하여 특정 개념에 연관된 개념들의 관련성 결정의 성능을 높이도록 하였다. 본 연구의 실험에 있어 사용자가 입력한 병증의 문장을 결정하기 위해, A-Box 기반의 관계 선언과 N-ary 디자인 패턴에 결합하는 지식 도메인 온톨로지 등을 구축하였으며, 이를 통한 실험 결과 문장의 의미에 따른 더 정확한 결과를 보여주었다.
본 연구의 목적은 만성질환자의 공유의사결정에 대한 개념의 속성을 명확히 정의하기 위함이다. 개념분석의 절차는 Walker and Avant의 방법에 근거하여 학제간 융합적 분석을 시도하였다. 분석결과, 만성질환자의 공유의사결정의 속성은 자기돌봄 전문가로서 인정, 자기 결정권, 번복 가능한 협상, 환자중심 돌봄으로 정의되었다. 선행요인은 비슷한 치료방법 중 선택해야 할 필요성이 있는 상황, 의사결정 갈등, 환자, 가족, 의료제공자의 참여 의지, 충분한 시간과 기회이다. 만성질환자의 공유의사결정의 결과는 의사결정 갈등 감소, 환자결과와 만족도 및 삶의 질의 향상, 장기적인 환자의 자기관리 및 자기 효능감 향상, 질병을 수용하는 삶의 태도이다. 본 연구는 만성질환자의 공유의사결정에 대한 명확한 개념을 제공하고, 관련 간호중재 개발을 위한 이론적 근거 형성에 기여할 수 있을 것이며 만성질환자를 위한 공유의사결정 측정도구 개발 연구의 수행을 제언한다.
본 논문에서는 개체를 자유롭게 설명하고 효율적으로 클러스터링을 수행 할 수 있는 개념 그래프 기반의 새로운 클러스터링 체계 Clustering scheme Based on Conceptual graphs(CBC)를 제안한다. 개념적 클러스터링은 기계 학습 기술 중 하나이다. 개념 클러스터링에서 개체 간의 유사성은 개체의 의미나 환경을 고려하지 않고 유사성을 결정하는 일반적인 클러스터링 체계와 달리 개념 구성원의 자격에 따라 결정된다. 이 논문에서는 다양한 개체를 개념 그래프로 자유롭게 설명하여 효율적인 개념 클러스터링을 수행 할 수 있는 새로운 개념 클러스터링 체계인 CBC를 소개한다.
본 논문은 보조사로 인해 야기되는 한국어 미지격의 구문관계 중의성 해소를 위한 새로운 기법을 제안한다. 기존의 연구는 수작업으로 얻어진 동사의 의미적 선택 제약을 사용하는 방식과 단어 간의 공기패턴과 빈도를 어휘 레벨에서 추출하여 중의성을 해소하는 방식으로 나뉠 수 있다. 본 논문은 말뭉치에서 어휘 레벨이 아닌 개념패턴과 격의 분포 값을 자동으로 추출하여 미지격의 구문관계를 결정한다. 개념패턴과 용언의 격 분포 정보를 적용하여 구문분석 단계에서 실험한 결과, 본 논문이 제안한 방법은 92%의 미지격 결정 정확율을 보였다. 개념패턴은 지식의 저장공간을 줄이고 격 결정 범위를 확장할 수 있기에 범용 구문분석 시스템으로의 확장을 가능하게 한다.
제품의 개념설계 단계는 제품의 주요특성과 라이프 사이클 전반에서 발생하는 Life Cycle Cost(LCC)의 대부분을 결정하는 중요한 단계이다. 이에 따라 개념설계 단계에서의 Life Cycle Cost Analysis(LCCA)의 필요성이 강조되고 있다. 그러나 LCCA는 제품의 경제성과 사용성, 친환경성 사이에서의 합리적인 의사결정을 지원하기에 한계가 있다. 본 논문은 개념설계 단계에서의 새로운 의사결정지원도구로서 기업 관점의 제품 라이프사이클 기업 가치(LCCV)분석 프레임워크를 제안하고, 그 핵심모듈인 기업 비용 예측모델 (LCCCEM)을 소개한다. 이 프레임워크를 통해 기업이 제품의 경제성과 시장성, 친환경성 사이에서 보다 전략적이고 합리적인 의사결정을 수행하도록 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 그동안의 국내의 성년후견제도 도입에 관한 논의에서 간과되었던 의사결정능력과 관련한 주요 쟁점과 의사결정능력의 개념적 구성요소 및 평가와 판정절차에 관한 쟁점을 검토하였다. 이에 근거하여 모범적인 성년후견법률의 하나로 인정받는 영국의 정신능력법(Mental Capacity Act, 2005)이 의사결정능력의 개념과 평가절차를 어떻게 규정하고 있는지 분석하였다. 정신능력법은 의사결정능력을 의사결정대상과 환경, 시간적 맥락에 의존적인 개념으로 규정하고 있었다. 정신능력법의 의사결정능력 평가 및 판정절차는 본인의 의사결정능력을 최대한 규명하기 위한 환경적 지원의 제공, 의사결정능력의 변화가능성에 대한 고려, 의사결정의 중요성에 따른 의사결정능력 평가의 위계적 접근 등이 특징적이다. 이러한 연구결과를 토대로 우리나라 성년후견법률 도입과 관련한 함의를 제시하였다.
문학윤리학비평이론은 모든 문학에 텍스트가 있다고 전제한다. 구비 문학의 원뜻은 말로 전승되는 문학의 한 형태이다. 구비문학의 텍스트는 구두로 표현되기 전에 이미 사람의 뇌에 저장되어 있기 때문에, 뇌텍스트(Brain Text)라고 일컫는다. 뇌텍스트는 인간의 대뇌에 기억되어 있는 텍스트로서, 인간이 문자와 정보 저장 방식을 발명하기 이전의 텍스트 형식이다. 문자가 탄생한 뒤에도 뇌텍스트는 여전히 존재한다. 뇌텍스트와 유사한 텍스트는 문자 텍스트와 전자 텍스트이다. 모든 뇌텍스트는 뇌개념(Brain Concept)으로 구성된다. 뇌개념은 물상(物象)개념과 추상(抽象)개념 두 유형으로 분류된다. 뇌개념은 사유에 필요한 도구이며, 사유는 뇌개념을 이해하고 운용함이다. 뇌개념을 운용하여 사유를 전개하면, 사상을 확보할 수 있게 되며, 이 사상은 뇌텍스트를 매개체로 한다. 뇌개념 조합 과정의 완성은 사유 과정의 끝맺음을 의미한다. 사유과정의 끝맺음에 사상이 생겨나고, 뇌텍스트를 형성하게 된다. 뇌텍스트는 인간의 사상과 행위를 결정하는 확정과정으로서, 정보의 교류와 확산에 작용할 뿐만 아니라 인간의 의식, 사유, 판단, 선택, 행동, 감정까지도 결정한다. 뇌텍스트는 인간의 생활방식과 도덕행위를 결정하고, 인간의 존재를 결정하며, 인간의 본질까지도 결정한다. 어떠한 뇌텍스트가 어떠한 사상과 행위를 결정하고, 어떠한 뇌텍스트가 어떠한 인간을 결정하는 것인가? 이 문제의식은 곧바로 문학윤리학비평이론과 연계된다.
학생의 선개념을 상황과 함께 파악하려는 시도로서 최근에 전형적 인식 상황(TPS)에 대한 연구와 결정적 예에 대한 연구가 수행되었다. TPS는 개념에 대해 생각할 때 가장 먼저 떠오르는 상황이며, 결정적 예는 학습에 가장 큰 도움이 된 예시 상황이다. 우리는 전형적 인식 상황과 결정적 예를 함께 파악함으로써 학생의 개념 이해 과정에서 상황이 어떻게 관련되는 지를 살펴볼 수 있다. 본 연구에서는 설문 조사와 면담을 통해 $9{\sim}11$학년 학생이 '힘'과 '역학적 에너지 전환'에 대해 가지고 있는 전형적 인식 상황과 결정적 예의 특징을 분석하고 그 관련성을 알아보고자 하였다. 연구 결과, 학생들의 전형적 인식 상황과 결정적 예는 개념에 따라 다른 특징을 보였다. 일상 생활과 깊이 관련되어 있는 힘의 경우에는 학생들이 다양한 상황을 TPS와 결정적 예로 가지고 있었다. 반면, 역학적 에너지 전환에 대해서는 공이 떨어지는 것과 같은 몇몇 상황을 전형적 인식 상황과 결정적 예로 가지고 있는 학생들이 많았다. 또, 학생들은 교과서와 일상생활에서 자주 접하는 상황이나 쉽게 이해할 수 있는 상황을 TPS나 결정적 예로 생각하는 경향이 있었다. 이상의 논의에서 TPS에서 시작하여 개념을 도입하고 이후 개념의 속성이 잘 드러나는 결정적 예를 제시하여 학습이 일어날 수 있도록 하는 것이 효과적인 과학 개념의 교수-학습 방안으로 보인다.
본 논문에서는 한국어에 있어 '에, 로'를 격표지로 하는 부사격에 대한 의미역 결정 모델에 대해 다루고 있다. 의미역 결정은 의미 분석의 핵심 과정 중 하나이고 자연언어처리에서 해결해야 할 중요한 문제이다. 본 논문은 기존 연구와 언어학 논저를 참고해서 의미역 결정에 유용한 자질들을 정리하였고 SVM을 이용하여 의미역 결정 모델을 구축하였다. 또한 기존 연구와 차별적으로 기능동사 구문의 처리와 지배소 개념의 유사도 보정 방법을 사용하여 보다 견고한 모델을 만들 수 있었다. 성능 평가 결과 개념(Concept)만을 사용한 기본 모델에 비해서 평균 $9\%$의 정확률 향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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