• 한국문헌정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.119-138
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• 2005

본 연구는 현행의 용어관계가 가진 문제점을 파악하기 위하여 용어관계의 다양한 사례를 조사 분석하고 이를 바탕으로 용어관계를 체계화하고자 하였다. 이를 위해 용어관계가 기반이 되는 분류, 시소러스, 주제명표목을 비롯하여 의미망, 온톨로지, 데이터베이스 등 기존의 여러 지식조직체계를 용어관계의 측면에서 재조명하여 그 특성 및 상호관계를 파악하였다. 또한 이들 지식조직체계에 실질적으로 나타나는 각종 용어관계의 사례와 용어관계에 대한 연구들을 광범위하게 수집하여 다양한 용어관계의 유형을 파악하였다. 이렇게 수집된 다양한 용어관계를 분석하여 실재하는 용어관계의 체계화 방안을 모색하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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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.

• 정보관리학회지
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• 제22권1호
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• pp.125-144
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• 2005

이 연구에서는 AGROVOC 시소러스의 개념간 관계를 분석하여 시소러스의 의미 관계의 모호성과 비일관성을 밝히고, 이러한 단점들을 개선한 은톨로지의 개념간 관계를 제시하였다. 개념간 관계 분석의 결과로 온톨로지의 개념간 관계의 핵심 요소인 개념 모형과 의미론적으로 발전된 개념간 관계 유형을 제시하였다. 이 관계들은 부분적으로 추론 기능을 수행할 수 있으며 보다 명확한 의미 관계를 기반으로 하는 지식조직시스템에 적용할 수 있을 것이다. 그리고 시소러스의 개념간 관계 유형을 확장하는데 이용할 수 있는 새로운 관계 유형들을 밝혀내었고, 이 관계 유형들이 법률분야 관련어집과 같은 기존 시소러스에도 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.1-14
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• 2017

본 연구는 G시의 남, 여 중학교에 재학중인 1, 2, 3학년 546명을 대상으로 정서 행동문제, 부모관계, 교우관계, 교사관계가 등교거부성에 미치는 영향과 그 경로를 파악하기 위하여 Pearson 적률상관분석과 LISREL 프로그램을 이용한 경로분석을 실시하였으며, 본 연구에서 나타난 연구결과는 다음과 같다. 정서 행동문제 중 외현화문제와 교사관계변인 중 사회적지지 요인, 교우관계변인 중 신뢰감요인과 부모관계변인 중 부정적지지요인, 교사관계변인 중 사회적지지요인과 부모관계변인 중 부정적지지 요인을 제외한 모든 관계에서 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 정서 행동문제는 등교거부성과 부모관계에 매개효과 없이 각각 매우 높은 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 교우관계와 교사관계에는 통계적으로 유의한 직접적인 영향을 미치지는 않고 간접적인 부적영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 교우관계는 등교거부성에 통계적으로 유의한 직접적인 영향을 미치지는 않고 통계적으로 유의한 간접적인 부적영향을 미치는 것으로 나타났으며, 교사관계는 등교거부성에 통계적으로 유의한 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났고, 부모관계는 등교거부성에는 통계적으로 유의한 직접적인 영향을 미치지 못하고 교우관계와 교사관계를 매개로 간접적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.

• 한국노년학
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• 제32권4호
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• pp.975-991
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• 2012

본 연구는 초기 노년기 부부의 부부관계와 성인자녀관계에 따른 집단유형 구분과 그 특성을 파악하고, 집단유형에 따른 심리적 부적응의 차이를 살펴보았다. 연구대상은 남편이 현재 퇴직한 상태로 부부 모두 만 55 ~ 75세인 초기 노년기 부부 271쌍이며, 편의와 눈덩이 표집으로 수집하였다. 연구결과 첫째, 남편과 아내 각자가 지각한 부부관계와 성인자녀관계 변인들을 지표로 군집분석을 한 결과, '부부-자녀관계 혼미형', '부부-자녀관계 갈등형', '부부-자녀관계 친밀추구형', '부부-자녀관계 친밀형'의 4개 집단유형이 확인되었다. 둘째, 결혼기간은 '부부-자녀관계 혼미형'에서 가장 길었고, 교육수준은 '부부-자녀관계 친밀형'에서 가장 높았으며, 사회활동 참여유형의 경우 '부부-자녀관계 갈등형'에서는 '주로 혼자' 활동하는 비율이, '부부-자녀관계 친밀형'에서는 '부부 함께' 활동하는 비율이 높았다. 셋째, 집단유형에 따라 심리적 부적응의 차이는 남편의 경우 우울, 불안, 신체화 모두에서 '부부-자녀관계 갈등형'이 가장 높게 나타났고, 아내의 경우 우울, 신체화는 '부부-자녀관계 갈등형'에서, 불안은 '부부-자녀관계 혼미형'과 '부부-자녀관계 갈등형'에서 가장 높고, '부부-자녀관계 친밀형'에서 가장 낮게 나타났다. 초기 노년기 부부의 심리적 부적응 수준을 감소시키기 위해서는 부부관계와 성인자녀관계 모두가 중요하다는 것과 함께 여성노인의 심리적 부적응을 감소시키기 위해서는 특히 성인자녀와의 관계에 대한 관심과 재조명이 필요함을 시사한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2014년도 제21회 학술대회 논문집
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.