브랜드 로고는 상품과 서비스의 경쟁이 의미적으로 시작되는 출발점인 바, 로고 기호의 의미작용과 커뮤니케이션에 대한 분석은 브랜드 간 차이와 변별 요소의 발견에 기여할 수 있다. 이에 본 논문은 브랜드로고 기호작용에 대하여 총체적이고 일관성 있는 판독을 위한 분석 체계인 'SCoL' (Analysis frame of signification and communication for the brand logo, SCoL, 스콜) 를 개발하고, 이를 서비스의 초기 경쟁에 있어 로고 기호의 의존도가 높은 소셜 미디어 브랜드 로고 분석에 적용함으로써 제안의 타당성을 증명하고자 한다. SCoL은 브랜드 로고 기호의 4가지 형식 구성 요소를 토대로 퍼스의 도상, 지표, 상징을 통한 1단계 의미 작용 분석에 이어 2단계 분석으로 야콥슨의 이론을 적용하여 커뮤니케이션 기능을 해석할 수 있도록 고안되었다. SCoL 프레임을 적용하여 소셜 미디어 브랜드 로고 기호를 분석한 결과 소셜 미디어 브랜드들은 기호작용을 통해 고유한 의미 영역을 구축하고 있었으며, 또한 서로 다른 커뮤니케이션 기능에 의존하여 브랜드의 의미를 전달하고 있음을 발견하였다. SCoL은 분석 과정에서 브랜드 로고 기호의 구성 요소에 대한 판독 단위를 제공하여 기호학적 관점에서 로고의 의미 작용과 커뮤니케이션 기능 해석을 위한 유효한 분석 도구로 역할 하였다.
본 논문에서는 사전 원어정보를 이용한 기존 방법에 나이브 베이즈 분류기를 추가로 이용하는 의미제약 기술에 대하여 소개한다. 의미제약은 의미 분석의 전처리 단계로서 부분적으로 중의성을 해소하여 입력된 복합명사의 분석 정확도 뿐만 아니라 전체적인 분석시간의 단축에도 큰 도움을 준다. 나이브 베이즈 분류기를 이용하는 방법은 사전의 의존성으로 인해 제약할 수 없는 2-gram을 대상으로 제약을 시도한다. 분류기를 위한 학습데이터는 의미 태깅된 기분석 2-gram사전을 이용하여 U-WIN의 관계정보와 사전 그리고 패턴들에 의해 생성된다. 원어정보로 해결하지 못하는 34.63%의 2-gram중 2.83%에 대해 추가로 제약에 성공 하였다.
한국어의 어휘의미 정보를 명확히 파악하기 위해서는 어휘 의미 체계를 구축해야 한다. 본 논문에서는 어휘 의미 체계 구축의 단계 중 하나인 용언의 의미 군집화를 연구하였다. 주어 및 목적어의 논항 구조와 선택 제약정보, 부사의 결합정보를 이용한 이전의 연구와는 달리 의미태깅이 된 사전 뜻풀이의 용언정보를 이용하여 용언의 의미 군집화와 간단한 계층화를 시도하였다. 그리고 특정 부류의 일반 샘플을 이용했던 특정 용언의 부류가 아닌 사전에 존재하는 대부분의 용언들을 대상으로 연구를 진행하였다.
지구단위계획은 정확한 현황의 파악과 문제의 진단을 통한 합리적인 계획의 구상이 무엇보다도 중요하다는 것을 설명하였다. 그리고 바람직한 계획구상을 위한 고려사항을 단계별로 계획의 수립 검토단계, 구역설정단계, 문제 및 과제 파악단계, 계획구상단계 등 4단계로 나누어 살펴보았다. 이번호에서는 주로 계획의 수립과 관련된 사항을 중심으로 매뉴얼의 내용을 요약 소개하고자 한다. 계획운영의 실질적인 구속력을 갖는 계획의 수립은 계획구상을 구체화하고, 이를 실현시키기 위한 수단을 마련해 나가는 과정적 의미를 가진다. 이러한 과정을 크게 계획안의 작성단계, 계획실현의 구체화 단계, 계획의 결정단계 등 3단계로 나누어 설명하도록 한다. 이와 같은 내용은 매우 복잡하고 많은 설명이 필요한 부분이라 할 수 있다. 그러나 한정된 지면관계상 여기에서는 보다 전체적인 작업의 흐름과 내용구성을 중심으로 요약하도록 한다. 지나친 축약으로 인해 내용이해에 다소 어려움이 있으리라 생각되지만 보다 자세한 내용은 이를 바탕으로 서울시 지구단위계획 매뉴얼을 참조할 수 있을 것이다.
2,000년을 노력목표로 하고 있는 지층처분기술실증의 개발단계중 특히 긴급하고 중요한 심지층실험시설(underground research laboratory)의 구주 3개 시설과 아직은 그 feasibility를 모색하고 있는 단계이나 여러가지 의미에서 관심을 끌고 있는 심해양저하로 처분을 위한 연구의 현황을 소개한다.
자연 언어의 각 어휘는 서로 관계를 가지고 계층적 입체적 모델로 존재한다. 이러한 전제에서 출발한 연구 가운데 대표적인 것이 의미 계층이다. 본고에서는 한국어 형용사의 의미 계층을 추출하는 것을 목표로 하여, 형식적 객관적 방법론을 정립하고, 결과를 비교적 신속하고 정확하게 이끌어 낼 수 있는 전산적 처리 도입하였다. 우선 전체 구축에 필요한 절차를 세우고 각 단계에서 필요한 방법과 휴리스틱을 정리하였다. 이를 바탕으로 사전 뜻풀이말을 이용하여 반자동으로 작업하였으며, 일부 코퍼스를 활용하였다 최종 알고리즘으로는 Top-Down 방식을 택하였다. 이렇게 추출된 한국어 형용사 의미 계층은 226개의 최상위어에서 시작하여 총 3,792개의 표제어를 망라한다. 또한 수직적 계열 관계만을 명시했을 경우 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위해, 동의어 반의어와 같은 수평적 의미 관계와 공기 명사와 같은 결합 관계 등을 함께 기술하였다. 한편 표제항을 뜻풀이말의 공기 명사를 이용하여 의미별로 분류하고 각 분류마다 별도의 의미 계층을 수립하였다.
이 논문은 동영상에서 의미 있는 객체를 추적하기 위해, 첫 번째 프레임에서 사용자가 관심 대상인 객체를 정의하고, 그 다음 프레임부터 자동으로 그 객체를 추적하는 반자동 기법을 제안한다. 제안한 객체 추적 알고리즘은 객체 경계 투영, 불확실 영역 추출, 경계 재조정 단계 등 모두 세 단계로 구성되며, 첫 단계에서는 움직임 추정을 통해 이전 프레임에서 현재 프레임으로 객체를 투영하고, 두 번째 단계는 투영한 결과를 이용하여 윤곽선 부근에서 투영이 불확실한 영역을 MC 오류 및 색채 유사성 검사를 거쳐 추출하며, 마지막으로 투영이 불확실한 영역을 재조정함으로써 정확한 객체의 경계를 찾는다. 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 반자동 알고리즘에 비해 다양한 영상에 대해 만족할 만한 결과를 보임을 확인하였다.
자연어 분석에서 발생하는 가장 큰 문제점은 분석의 각 단계에서 필요 이상의 모호성이 발생하는 것이다. 이러한 모호성은 각각의 분석 단계에서는 반드시 필요한 결과일 수 있지만 다음 단계의 관점에서는 불필요하게 과생성된 자료로 볼 수 있다. 특히 한국어 형태소 분석 단계는 주어진 문장에 대해 최소의 의미를 가지는 형태소로 분석하기 때문에 과생성된 결과를 많이 만들어 내는데, 이들 대부분이 보조용언이나 의존 명사를 포함하는 형태소열에서 발생한다. 품사 태깅된 코퍼스에서 높은 빈도를 나타내는 형태소들을 분석해 보면 주위의 형태소와 강한 결합 관계를 가지는 것을 발견할 수 있다. 이러한 형태소는 대부분 자립성이 없는 기능형태소로서, 개개의 형태소가 가지는 의미의 합으로 표현되기보다는 문장내에서 하나의 구문 단위로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 이 형태소 열을 구문 형태소로 정의하고, 필요한 경우 일반 형태소 해석의 결과를 구문 형태소 단위로 결합하고 이를 바탕으로 구문 해석을 하는 방법을 제안한다. 구문 형태소 단위를 이용하여 구문해석을 수행함으로써, 형태소 해석 결과의 축소를 통해 불필요한 구문 해석 곁과를 배제할 수 있다.
3D 그래픽스 환경에서 입체적인 물체가 2D 모니터에 보여지는 과정에는 여러 단계의 공간 변환과 행렬 계산을 거치게 된다. 이러한 공간 변환은 각 단계가 어떤 의미인지 쉽게 이해하기에 어려운 면이 있다. 본 논문에서는 유니티 3D 엔진에서 작동하는 셰이더를 통해 각 단계의 공간을 시각화 하여 학생들이 보다 쉽게 공간 변환을 이해하는 시각화 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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