최근 감성연구의 한 측정 방법으로 의미변별 기법을 이용해 형용사를 제시하는 연구가 증가하고 있다. 본 연구는 의미변별 기법을 사용하는 감성 연구의 기초적인 연구로서 우리말 형용사의 전체적인 의미구조를 분석해 보았다. 우리말 형용사의 의미구조는 기존의 다른 언어권에서 얻은 연구결과와 거의 일치하는 것으로 나타났다. 전체 형용사의 의미구조는 다섯 요인으로 나타났으나, 기존 연구들과 마찬가지로 세 요인이 주요 요인으로 작용했다. 한편, 이러한 의미구조가 색채라는 특정 자극과 관련해서 나타나는 의미구조를 파악하기 위해 NCS단색과 형용사 쌍을 사용하여 측정하였다. 색채 이미지와 관련된 형용사의 의미구조도 세부적인 차이는 있으나, 첫 연구에서 발견된 결과와 크게 다르지 않았다. 감성의 표현수단으로서 어휘를 고려할 때, 이 결과는 사용하는 어휘가 다를지라도 기저에 있는 의미구조는 문화에 상관없이 보편적이라는 것을 제시한다. 다시 말해 어휘로 표현되는 감성의 기본구조가 공통적일 수 있음을 제시한다.
최근 컴퓨터 응용 기술의 발달로 비디오 데이터에 대한 처리의 필요성이 증가하고 있다. 비 정형화된 비디오에 대한 검색을 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오의 논리적 구조와 의미적 내용을 표현할 수 있는 비디오 모델링 기법이 필요하다. 본 논문에서는 비디오의 논리적 구조는 물론 비디오 내에 포함된 의미적인 내용을 표현하기 위한 비디오 모델링 방법을 제안한다. 제안하는 모델링 기법은 의미적 내용을 효과적으로 표현하지 못하는 기존의 구조 모델링의 문제점을 해결하고 의미적인 내용들간의 시공간적 관계를 정의한다. 또한 시공간적 관계를 통한 의미적 내용에 대한 검색을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다.
의미 표지 부착 작업은 구문 표지 부착된 문장의 술어-논항 구조를 파악하여 논항에 적절한 의미역을 부착하는 과정이다. 이 작업을 통하여 생성되는 의미 표지 부착 말뭉치는 의미역 결정에 있어서 절대적으로 필요한 자원이 된다. 의미 표지 부착 말뭉치로는 세계적으로 PropBank가 널리 활용되고 있는데 이를 한국어에 적용시키기 위해서는 PropBank 의미역과 Sejong 의미역 간의 자동 변환이 필요하다. 이전에 제안되었던 이종 의미역 간의 자동변환 방법에서는 명사 계층의 구조 정보를 반영하지 않았다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보강하기 위하여 명사 계층구조를 반영하여 한국어 PropBank 의미역을 Sejong 의미역으로 자동 변환하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 PropBank와 Sejong의 맵핑관계 중에서 1:N으로 맵핑되는 PropBank 의미역을 기준으로 명사 계층구조에서 변환 대상 의미역을 가지고 있는 단어와 변환 후보 의미역을 가진 단어들의 개념번호를 뽑아 두 단어 간의 거리를 측정한다. 그리고 레벨 당 가중치를 주어 유사도 계산을 하여 유사도가 적은 값으로 의미역을 자동 변환한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 0.8의 성능을 보인다.
인간의 언어지식은 다양한 개념 관계를 가지며 서로 망(network)의 모습으로 연결되어 있다. 인간의 언어지식의 산물 중에서 가장 체계적이며 구조적으로 언어의 모습을 드러내고 있는 결과물이 사전이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사전 뜻풀이 말에서 개념 어휘와 자동적인 지식획득을 통하여 의미 정보를 구조적으로 추출한다. 이러한 의미 정보가 추출되면서 동시에 자동적으로 개념 어휘의 의미 참조 모형이 구축된다. 이러한 것은 사전이 표제어 리스트와 표제어를 기술하는 뜻풀이말로 이루어진 구조의 특성상 가능하다. 먼저 172,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미 정보를 추출하는데, 의미분별이 처리 된 결과물을 대상으로 하기 때문에 의미 중의성은 고려하지 않아도 된다. 추출된 의미 정보를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(Ml)을 이용하여 개념 어휘와 의미 정보간에 연관도를 측정한 후, 개념 어휘간의 유사도(SMC)를 구하여 지식표현의 하나로 연관망을 구축한다.
XML 문서를 변환하는 목적은 하나의 어플리케이션에서 사용되는 XML 문서를 다른 XML 어플리케이션에서 재 사용하여 사용자에게 동일한 정보를 제공하는데 있다 XML 문서는 어플리케이션 특성에 따라 한 문서에서 전달할 수 있는 정보의 량이 다르다. 따라서 문서를 변환하기 전에 어플리케이션의 특성에 따라 문서를 분할하거나 병합하여야 한다[1]. 또한, XML 문서의 정보는 속성에 따라 문법적인 특성을 가진다. 본 논문은 문벌적인 특성을 의미 속성이라 하고 의미 속성을 파악하기 위해 XML 문서의 의미 구조와 의미 구조 관계를 정의한다. 그리고 정의된 의미 구조와 의에 구조 관계를 이용하여 문서 정보의 속성을 분류하는 방법을 제안한다. 변환 규칙은 의ロP 구조 관계가 유사한 엘리먼트간의 대응으로 정의하고, 변환 규칙을 이용하여 문서 변환을 실행하여 변환 XML과 의미 관계 구조가 유사한 피 변환 XML 문서를 생성한다. 의미구조 분석을 이용한 변환은 기존의 사용 패턴을 분석한 변환에서 벗어나 DTD의 분석을 통한 자동화된 문서 변환 방법을 제공한다.
이 글에서 우리는 유니놈에 기반한 퍼지 논리를 위한 대수적 크립키형 의미론을 다룬다. 이를 위하여 먼저 유니놈에 기반한 논리체계들을 위한 대수적 의미론을 재고한다. 다음으로 유니놈에 기반한 체계들의 일반적 구조에서 다양한 종류의 일반적 대수적 크립키형 의미론을 소개하고 그것들을 대수적 의미론과 연관 짓는다. 마지막으로 우리는 유사하게 특수한 대수적 의미론을 소개하고 이를 또한 대수적 의미론과 연관 짓는다.
XML 문서의 요소는 의미적인 정보와 트리기반의 구조적인 정보를 포함하고 있기 때문에 요소의 구조적인 유사성이 곧 XML 문서의 유사성으로 연구되어 왔다. 그러나 구조적이고 순차적인 유사성만을 고려한 순차패턴 유사성 검색 방법은 의미적인(sementic) 유사성을 제대로 반영을 할 수가 없다. 이것은 정보 검색에 있어 재현율(recall)을 낮을 수밖에 없는 원인을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 기존에 사용되었던 순차패턴을 기반으로 한 유사성의 계산 방법과 각각의 연구 방법이 의미적인 유사성에 대하여 한계가 있음을 찾아보았다.
게임에서의 텍스트를 추출하고 이를 분석하고자 하였다. 기본적으로 그레마스의 구조생성기호학을 활용하여 텍스트를 분석하고자 하였는데, 연구방법론에서는 현상학, 해석에서는 정신분석학의 이론에서도 도움을 받았다. 구체적인 분석대상으로는 온라인게임인 스타크래프트, 리니지, 스페셜포스를 선택하였다. 연구문제는 이들 세 게임의 의미생성방식에 대한 탐구로 구성되었다. 각 게임의 의미생성방식은 구조생성기호학의 세 가지 층위에서 구분되어 연구되었다. 즉, 심층구조, 기호-설화구조, 담화구조의 세층위로 전환, 발화되면서 점진적으로 의미가 풍성해지는 과정이 탐구되었다. 각 게임의 차이, 나아가 게임 장르간의 차이는 주로 심층 수준의 차이에서 기인한다고 보인다. 이들 게임의 주요 공통점이자, 다른 매체와의 차이점은 행동자 모델에서 두드러지는데, 바로 이용자가 스스로 주체의 위치를 점하게 되는 것이다. 상호작용성으로 대변되는 게임의 특성은 이용자의 텍스트로의 적극적인 개입을 할 수 있게끔 한다. 이러한 적극적인 개입은 이용자가 스스로 텍스트의 주체가 되도록 허용하는데, 주체가 된다고 함은 곧 스스로의 욕망을 직접 대상에 투사하면서 텍스트를 창출함을 의미한다. 바로 이러한 점이 게임의 의미생성방식의 큰 특징이며 다른 매체들과의 주요한 차이점이기도 하다. 더불어 게임이 우리 문화와 사회에 커다란 영향을 미칠 수 있는 기제임이 입증되는 것이기도 하다.
산업자동화 분야에는 특수목적 마이크로콘트롤러인 PLC가 널리 사용된다. PLC 프로그램 분석과 검증을 위한 연구에서 우선적으로 해야 할 일은 PLC 프로그래밍 언어의 의미구조를 정형적으로 제시하는 것이다. 본 논문은 PLC 프로그래밍에 널리 사용하는 LD 언어의 의미구조를 정의한다. LD 언어는 그래픽 언어이기 때문에 먼저 텍스트 언어 Symbolic LD로 구문구조를 정형화한 다음에, Symbolic LD에 대한 의미구조를 정의할 수가 있다. 본 논문은 Symbolic LD의 의미구조를 자연 의미구조 기법으로 정의하고, 증명 보조기 Coq을 이용하여 정형화하였다.
비구조화된 전문DB는 이용자가 필요로 하는 부분을 지정하여 다양하게 탐색한 수 없고, 또한 부적합 정보가 다량 탐색된다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 문헌의 구조화가 시도되고 있으나, 지금까지는 대부분 형태적 논리구조에 기반한 탐색기법이 연구되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 문헌의 구조화에 형태적인 논리구조 뿐만 아니라 의미적인 논리구조도 반영될 수 있도록 단락을 객체단위로 한 의미구조 관계를 규명하고 이를 전문DB 구조에 적용하기 위한 타당성을 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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