정보과학 분야에서 필요로 하는 의미해석 기술 개발에 중요한 역할을 하는 것이 시소러스이다. 정확한 관계 정의 및 대량정보 수용의 필요성은 시소러스 구축의 커다란 장애 요인이다. 시소러스 구축에은 다방면의 전문지식 활용과 막대한 비용 및 시간 투자가 요구된다. 기계적으로 관리 운영이 가능한 시소러스내의 관계는 BT, NT로 표현되는 계층관계와 USE, UF로 표현되는 등가관계로 이루어 진다. 본 연구는 개념적인 관계를 정의하는 두 관계를 기계적으로 추출하고, 기존의 평면적인 시소러스 구조를 실세계의 정보 구조에 적합하게 조직화하여 시소러스 구축에 있어서의 문제점을 개선하는데 그 목적이 있다. 제시되는 알고리즘은 단일 언어내의 시소러스 구축 뿐만 아니라, 구축된 시소러스들의 융합 및 다국어 시소러스 구축에도 적용된다.
bipartite graph와 Euler graph의 정의를 사용하는 대신 이들 graph가 나타내는 특성을 사용하여 bipartite matroid와 Euler matroid를 정의하고 이들 matroid가 binary일 때 서로 dual 의 관계가 있음을 증명한다. 이 관계를 이용하여 bipartite graph와 Euler graph의 성질을 밝힐수 있다.
최근 공간 데이터를 사용하는 응용 프로그램이 증가하면서 대용량의 공간 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위한 공간 데이터베이스가 요구되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스는 객체 관계형 데이터베이스의 사용자 정의 타입과 사용자 정의 함수를 이용하여 기존의 데이터베이스를 확장하는 형태로 개발될 수 있다. 하지만, 대부분의 객체 관계형 데이터베이스는 공간 인덱스와 같은 사용자 정의 인덱스를 확장하는 일반적인 방법을 제공하고 있지 않기 때문에 객체 관계형 데이터베이스를 확장한 공간 데이터베이스는 공간 영역 질의의 성능이 떨어지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 객체 관계형 데이터베이스를 확장한 공간 데이터베이스에서 공간 인덱스를 개발하고 객체 관계형 데이터베이스에 통합시킬 수 있는 방법인 GiST와 Relational Indexing을 비교/분석하고 향후 이들 방법을 이용하여 공간 인덱스를 구현하고 공간 영역 질의에 대한 성능을 비교하여 보다 적합한 방법을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 한국어에서 빈번하게 나타나는 합성명사의 의미해석을 하기 위한 워크벤치를 설계하고 구현하였다. 합성명사 의미해석을 위한 사전 구축 지원 워크벤치의 기능은 합성명사를 이루고 있는 명사와 명사가 어떠한 의미관계로 결합하고 있는지를 밝히기 위해서 의미관계 패턴을 정의한다. 정의된 의미관계 패턴을 이용하여 합성명사를 자동적으로 추출한다. 추출된 합성명사 사전을 이용해서 각 명사의 상위개념에 대해서도 의미관계를 반영시켜서 합성명사의 의미관계를 해석할 수 있도록 하는 환경을 제공하고 있다.
단백질 구조의 표현 방법을 정형화하고 호환성 및 상호작용성을 향상하기 위하여 단백질의 이차구조 구성요소와 그들 사이의 관계를 이용하여 단백질 구조를 기술하는 PSA가 제안되었다. 본 논문에서는 PSA에서 정의된 단백질의 이차구조 사이에 정의된 요소 중에서 네 가지의 각도관계와 다섯 가지의 거리관계를 계산하는 방법에 대하여 기술하였으며, 이를 자바로 구현하여 그 결과를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 단백질의 이차구조 사이의 상관관계를 포함하는 PSAML 데이터로부터 단백질의 구조 및 유사성을 비교하기 위한 단백질 구조비교 시스템에서 사용할 수 있다.
본 논문에서는 UML 클래스 도해의 저작도구를 위한 메타데이터의 정보 구축을 제시하고자 한다. UML의 클래스 다이어그램에서 클래스를 모델링 할 때, 표현되는 클래스(Class)와 관계(Relationship)를 정의 하였다. 클래스는 어떠한 사물의 개념적인 것을 나타내며, name, attribute, operation 세 가지로 정의하였다. 관계는 클래스와 클래스 사이의 관계를 뜻하며, 관계의 이름, From클래스, To클래스, 관계의 유형을 정의한다. 그리고 UML 클래스 도해의 처리도구를 위한 메타데이터의 정보를 가공하고 처리하는 방법을 제안하였다.
본 연구의 목적은 세무 의사결정에서 이중적 역할을 수행하고 있는 세무대리인의 공격성에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이었다. 특히, 세무대리인이 의뢰인에 대해 인지하는 특성과 공격성간의 관계를 중점적으로 다루었다. 연구결과를 요약하면 첫째 의뢰인 규모는 세무대리인의 공격성과 정의 상관관계를 나타내 의뢰인의 규모가 클 경우 의뢰인의 입장을 적극적으로 옹호하는 것으로 나타났다. 둘째 세무대행수수료와 세무대리인의 공격성과는 정의 관계로 나타났다. 셋째 의뢰인과 세무대리인 간의 친밀도는 공격성에 정의 관계였으며, 넷째 의뢰인의 세무지식도 세무 대리인의 공격성에 정의 관계를 나타냈다. 다섯째 의뢰인의 공격성이 세무대리인의 공격성에 미치는 영향을 분석한 결과 의뢰인의 공격성이 커질수록 세무대리인도 공격적 업무를 수행하는 것으로 나타났다.
본 연구는 온톨로지를 기반으로 접근점을 제어하기 위해, 미국 작가 마크 트웨인을 대상으로 인물과 이름간의 다양한 관계와 특질을 RDF/OWL의 공리정의를 통해 인명접근점제어 온톨로지를 기술하였다. 적용된 공리정의는 인물 이름클래스 간 서로 소 공리정의, 객체속성의 정의역 치역 공리 정의, 인물 이름클래스의 객체속성 값 출현횟수 제약 공리정의, 인물과 이름 개체 간 역함수 관계 공리정의, 인스턴스와 리터럴 간 데이터속성 공리정의 등이다. 그 결과 온톨로지 기반에서 전거와 표목의 개념을 배제하고 모든 표현형식을 대등하게 다룬 대등형접근점이 기존의 제어기능을 수용할 수 있음을 확인하였고, 다양한 공리정의로 보다 강화된 표현력으로 공유성과 유일성이 광역적으로 확보된 인명접근점제어 온톨로지를 기술할 수 있었다.
MPEG-21의 Digital Item은 표준으로 정해진 DID(Digital Item Declaration) 모델을 이용하여 표현된다. 해당 모델은 XML 스키마에 기반하여 정의된 것으로서 뛰어난 표현력과 확장성을 제공할 수 있다. 하지만 정의된 데이터의 저장이나 검색 및 기존 데이터와의 연계에 관한 언급은 표준에서 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 MPEG-21에서 DID 모델을 이용하여 정의되어 있는 Digital Item을 관계형 데이터베이스에 저장하여 사용할 수 있는 방법에 관하여 논하고자 한다. DID를 이용하여 정의된 내용을 관계형 데이터베이스의 스키마로 매핑 하였으며, SQL 언어를 이용하여 기존 데이터와의 연동 검색을 지원하도록 설계하였다.
본 연구에서는 초등학생이 수학 학습과 관련하여 정의적인 면에서 갖는 특성을 파악하기 위하여 Hannula(2012)가 수학 학습자 개인의 정의적 요인 분석을 위해 개발한 설문지를 적용하였다. 설문 조사 결과를 조사 대상 학생의 성취 수준, 학년, 성별에 따라 기술통계 및 일원분산의 방법으로 분석하였다. 또한. 회귀분석을 통하여 각 정의적 요인들 간의 상관관계를 분석하였다. 한편, 이상의 연구 결과를 본 연구에서 사용한 동일 설문지로 이미 핀란드와 칠레의 초등학생을 대상으로 분석한 연구(Tuohilampi et al., 2013; Tuohilampi et al., 2014b) 결과와 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 조사한 초등학생의 수학 성취도와 학년 변인이 정의적 요인과 밀접한 관계를 보이고 있으며, 특히 정의적 요인의 인지와 동기 측면에 있어서 상대적으로 보다 높은 관계성을 보이는 것으로 나타났다. 이상 우리나라 초등학생에 대한 연구 결과와 우리나라, 칠레, 핀란드 3개국의 초등학생들 사이에 나타나는 수학 학습의 정의적 특성 면에서 보이는 차이점은 초등교사로 하여금 정의적인 면에서의 수학 수업 개선에 필요한 방법론적 고찰에 도움이 될 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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