• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.39 no.4
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• pp.119-138
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• 2005

The purpose of this study is to analyze and systematize the semantic relationships in knowledge organization systems(KOS) . For this purpose, Classification systems, thesaurus, subject headings, semantic networks, ontology, databases were analyzed in terms of the semantic relationships between terms. Also, various kinds of the terminological relationships not only in the current KOS but in the theoretical researches were collected and analyzed. In addition, six proposals were suggested for the organized system of the terminological relationships for the future uses.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02b
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• pp.389-395
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• 2006

이 연구는 사회관계망의 형태와 구성원에 관한 정보를 분석하여 모바일로 서비스하는 것에 관한 연구이다. 사람들은 얽히고 설킨 다양한 인간 관계를 갖고 있다. 인간 관계를 유지하기 위해 여러 채널을 통해 커뮤니케이션을 하게 된다. 실생활에서 갖게 되는 인간 관계의 형태와 가장 비슷한 형태의 커뮤니케이션 채널은 휴대전화이다. 사회관계망 이론의 관점에서 보면 휴대전화의 사용은 기존의 인맥에서 친밀도가 적은 사람에게는 영향이 크지 않지만 친밀도가 높은 사람에게는 더욱 친밀하게 만드는 영향을 준다. 이 연구에서는 휴대전화의 통화상대, 통화시간, 통화량 등의 정보가 나타나있는 통화기록에 기반하여 일정기간 동안 통화한 상대들을 추출하였다. 통화기록의 정보를 사회 관계망 분석 도구인 UCINET으로 분석한 결과 휴대전화를 매개로 한 사회관계망의 형태가 자아 중심적 관계망과 같은 형태를 지니고 있다는 사실을 도출해냈다. 그리고 자아 중심적 관계망의 분석 기법을 이용하여 관계망의 중심에 있는 자아와 통화상대와의 관계를 분석하였다. 또한 통화상대들의 휴대전화 통화기록을 통해 서로 관계가 있는지에 대해 알아보았다. 그 결과 자아의 인맥 네트워크 안에 있는 사람들을 그룹화하고 그들의 나이, 성별, 직업에 의해 어떠한 특징을 갖는 그룹인지 분석하였다. 이러한 연구는 휴대전화를 통해 자신의 인간 관계 형태를 파악하여 관계를 관리하고 유지할 수 있는 새로운 모바일 서비스 개발을 위해 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.22 no.1 s.55
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• pp.125-144
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• 2005

This study uncovered ambiguity and inconsistency of the semantic relationships of the existing thesaurus by analyzing the concept relationships of AGROVOC and proposed the concept relationships of ontology in partially overcoming these limitations. By the results of analyzing the concept relationships, the study proposed conceptual model as most important part of conecept relationships of ontology and semantically developed concept relationship types. These relationships partially can perform inferences and must be useful for information knowledge system based on more exact semantic relationships. Also the study found out new relationship types and they will be useful for extension of the concept relationships of existing thesaurus. And these relationship types showed that they were useful for the existing thesaurus as Legal Thesaurus.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.3
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• pp.1-14
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• 2017

This study aims to understand the influences that emotional and behavioral problems, relationships with parents, peer groups and teachers have on school refusal tendency and their routes targeting for 546 students of the 1st and 2nd grades in the boys' and girls' middle schools in G city and to conduct a path analysis by using Pearson's product-moment correlation and LISREL program. The results are the followings: First, significant correlation is shown in the all relationships, excluding the external problems out of emotional and behavioral problems, social support factor out of teachers-related variables, negative support factor out of parents-related variables. Second, emotional and behavioral problems have highly direct influence on school refusal tendency and relationship with parents without any meditator effect and has indirect influence on relationships with peer groups and teachers without having statistically significant and direct influence. Also, relationship with peer groups has statistically significant and negative effect on school refusal tendency without having statistically significant and direct influence, teachers relationship has statistically significant and direct effect on school refusal tendency and relationship with parents has indirect influence on school refusal tendency through relationship with peer groups and teachers relationship without having statistically significant and direct effect.

• 한국노년학
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• v.32 no.4
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• pp.975-991
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• 2012

Using data from 271 elderly couples, this study was to explore the types of group classified by couples' perception of marital relationship(marital intimacy, marital comparison level) and relationship with adult children(triangulation, differentiation between parents and adult children. In addition, this study was to analyze the differences in the demographic variables and psychological maladjustment according to the group types of elderly couples. A cluster analysis result identified four clusters such as chaos, bad, average, and good type. Second, the four clusters were different in the length of marriage, education level, and the type of social activity participation. Third, the four clusters were different in the levels of the psychological maladjustment, indicating that the psychological maladjustment level was the lowest in the cluster of good type but the highest in the cluster of bad type in both relationships with spouses and adult children.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.364-366
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• 2002

본 논문에서는 텍스트 형태로 구성된 특정 생물에 대한 문헌 데이터에서 해당 생물의 주요 단백질간의 이진(binary) 관계를 추출하여 이들을 특징별로 계층적으로 군집화 함으로써 특정 현상을 나타내는 단백질간의 주요 관계를 추출하는 방법을 제시한다. 텍스트 데이터에서 단백질간의 이진관계는 기본적인 데이터마이닝 기법을 사용하여 연관규칙(association rule)의 형태로 추출하게 된다. 본 논문에서는 실험을 위해 PUBMED에서 추출한 Yeast의 주요 단백질간의 관계를 포함하고 있는 논문 데이터인 MEDLINE Abstract와 몇몇 공개 데이터베이스를 사용하였다. 실험 결과 SH3와 같이 기존에 알려진 단백질간의 단일 관계를 추출하는 것 이외에 이러한 관계들을 이용하여 클러스터링을 행한 결과 공통 현상에 작용하는 주요 단백질간의 관계들이 서로 군집화 됨을 확인 할 수 있었다. 또한 단순 이진관계가 아닌 클러스터링을 이용한 보다 상위 단계에서 단순 규칙들 간의 관계를 살펴봄으로써 단백질간의 이진관계를 추출하기 위한 데이터로 사용한 문헌 데이터에 나타나 있지 않은 1차 이상의 관계를 고찰 해 볼 수 있었다. 논문에서는 규칙 추출의 전체 과정과 함께 사용된 추출 시스템의 각 부와 데이터에 대한 설명을 다룬다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.310-315
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• 1999

본 논문에서는 기계가독형사전과 말뭉치로부터 명사의 의미관계정보를 추출하고, 추출된 의미관계정보와 명사에서 파생된 용언의 문형정보를 이용하여 복합명사를 해석하는 방법을 제안한다. 의미관계정보는 상 하위관계, 목적관계, 위치관계, 시간관계, 소유관계, 원인관계 등 11개에 대해서 정규식 패턴을 정의하여 기계가독형 사전과 말뭉치로부터 추출한다. 복합명사 해석은 한국어 복합명사의 대부분을 차지하는 '수식명사 + 핵심명사' 형태를 해석 대상으로 하며, 핵심명사의 특성에 따라 의미관계정보와 문형정보를 이용하여 해석한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2014.08a
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• pp.135-141
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• 2014

본 연구는 법률명 용어의 의미적 성분분석을 통해 '보충적 관계속성'을 도출하고, 이를 구조적 용어사전의 관계속성 설정에 적용하였을 때 용어관계에 나타나는 효과를 확인하는 것을 목적으로 한다. '보충적 관계속성'이란 클래스(범주)별 용어들이 가지는 특징에 기반하여 만든 관계속성을 말하며, 용어사전 구축 시 도출한 관계속성을 반영함으로서 용어 간 관계가 유기적이고 명확하게 표현될 수 있도록 하는 보조적 구축지침의 역할을 하도록 한다. 이를 위해 법원도서관 '법률용어 관련어집의 316개 용어쌍을 분석하여 '보충적 관계속성'을 도출하였으며, 구조적 용어사전 용어에 적용하여 밀도 값과 밀도의 정도를 시각화하여 효과를 확인하였다. 그 결과, '보충적 관계속성' 전, 후의 변화는 적었으나 이는 법률명 용어의 특징으로 인한 결과라는 것을 알 수 있었고, '보충적 관계속성' 반영의 명확한 효과 확인을 위해서는 분석대상용어를 법률명에서 법률관련용어로 확장시켜 연구할 필요성을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.374-378
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• 2022

대화형 관계 추출의 목표는 주어진 대화에서 두 개체 간의 관계를 식별하는 것이다. 대화 중에 화자는 개체 및 관계와 관련이 있는 단서인 트리거를 통해 특정 개체 간 관계를 식별하는 것에 힌트를 얻을 수 있다. 그러나 데이터에 대해 항상 트리거 정보가 존재하는 것이 아니므로 트리거를 활용해 성능을 향상시키는 것은 어렵다. 본 논문은 이 문제점을 해소하기 위해 대화, 개체, 관계 중심으로 트리거 생성 모델을 학습하고, 이를 통해 생성된 트리거를 대화형 관계 추출에 학습하여 관계 식별에 효과적인 성능 향상을 보이는 접근법을 제안한다. 제안하는 접근법은 대화형 관계 추출 태스크에서 기존 성능과 비교한 결과 Dev, Test에서 각각 F1 19.74%p, F1 15.53%p 의 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.9-13
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• 2020

관계 추출은 주어진 문장이나 문서에 존재하는 개체들 간의 의미적 관계를 찾아내는 작업을 말한다. 최근 문서 수준 관계 추출 말뭉치인 DocRED가 공개되면서 문서 수준 관계 추출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 사전 학습된 Masked Language Model(MLM)이 자연어처리 분야 전체에 영향력을 보이면서 관계 추출에서도 MLM을 사용하는 연구가 진행되고 있다. 그러나 문서 수준의 관계 추출은 문서의 단위가 길기 때문에 Self-attention을 기반으로 하는 MLM을 사용하면 모델의 계산량이 증가하는 문제가 있다. 본 논문은 이 점을 보완하기 위해 관계 추출에 필요한 문장을 선별하는 간단한 전처리 방법을 제안한다. 또한 문서의 길이에 상관없이 관계 추출에 필요한 어휘 정보를 자동으로 습득 할 수 있는 Relation-Context Co-attention 방법을 제안한다. 제안 모델은 DocRED 말뭉치에서 Dev F1 62.01%, Test F1 59.90%로 높은 성능을 보였다.