정보검색시스템은 문헌을 색인하기 위하여 용어와 용어사이의 관계로 구성돤 시소러스를 사용한다. 색인어가 시소러스로부터 선택된다면, 색인어 사이의 관계유형을 이용하여 정보검색시스템의 검색효율을 향상시킬 수 있다. 최근 시소러스는 정보검색에서뿐만 아니라 언어와 지식공학 분야까지 그 사용범위가 확장되고 있지만, 시소러스의 용어관계는 동등, 계층, 연관관계로 단순하게 표현되며, 특히 연관관계의 경우, 다른 관계유형에 비해 그 정의나 범위가 모호해서 색인, 검색시 용어통제가 잘 되지 않는 것으로 지적되고 있다. 본 고는 기존의 시소러스에서 규정하고 있는 연관관계 유형을 고찰하고, 연관관계의 유형과 범위를 어떻게 규정하고 있는가를 살펴보았으며 이를 통하여 새로운 연관관계 유형을 제시하였다.
본 연구에서는 단어의 의미연상을 이용하여 시소러스를 작성해봄으로써 탐색 시소러스 구축에 있어 단어연상검사법의 적용가능성을 살펴보았다. 문헌정보학 분야를 대상으로 단어연상검사를 실시한 후 자극어와 반응어간의 의미관계를 파악하고 반응어와 통제어휘를 비교 분석하였다. 실험 및 분석결과, 단어연상검사를 이용하면 다양한 연관관계 용어들을 시소러스에 포함시킬 수 있으며, 통제어휘집에 나타난 하위관계와 동등관계 용어들을 어느 정도 반영할 수 있다는 것을 확인하였다. 단어의 의미연상을 이용하여 구축된 탐색 시소러스는 정보검색환경에서 질의확장에 응용될 수 있다.
시소러스 작성에 있어서 가장 현실적인 어려움은 용어의 수집에 있다. 용어사전 뿐만 아니라 어휘사전도 시소러스의 중요한 용어 수집원으로 사용될 수 있다. "표준국어대사전"은 어문 규정을 충실히 반영한 우리나라의 대표사전이다. 또한 "표준국어대사전"은 단순히 표제어에 대한 용어 정의뿐만 아니라 해당 용어에 대한 다양한 정보를 체계적으로 담고 있기 때문에, 이를 시소러스 사전 구축에 활용할 수 있을 것이다. 본 연구는 "표준국어대사전"이 갖고 있는 다양한 용어관계 정보를 시소러스 용어관계로 정의하는 방안을 모색하였다. 또한 용어의 분리, 동등관계와 계층관계의 설정, 한정어의 사용, 북한어 관계 등 시소러스 구축에서의 문제점과 해결 방안을 제시한다.
인공지능의 지속적인 발달로 자아의식을 가진 사이보그가 개발되며 인간과 동등한 지위를 갖게 되는 존재로 진화하게 될 것으로 예상되고 있다. 사이보그와 인간과의 관계는 인간과 인간과의 관계와 큰 차이가 없는 수준으로 발전할 수 있을 것이다. 감정이 있을 수 있으며 그로 인하여 여러 갈등도 존재할 수 있다. '2001 스페이스 오디세이', 'A.I', '그녀'와 같은 영화 내용들을 통해 미래 사회에 펼쳐질 인간과 사이보그의 관계를 유추해 볼 수 있다. SF 영화에 묘사된 인간과 사이보그와의 관계에서 일어나는 갈등의 사례를 탐색해 본다.
XML/HTML 문서와 같이 트리 구조로 표현되는 데이터의 변화 탐지는 NP-hard의 문제로 이에 대한 효율적인 구현은 매우 중요하다. 본 논문에서는 효율적인 변화 탐지를 위해 트리 구조의 데이터를 X-tree로 표현하고 이에 기초한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. X-tree에서는 모든 서브트리의 루트 노드에 서브트리의 구조와 소속 노드들의 데이터들을 128비트의 해시값으로 표현하여 저장함으로 신ㆍ구 버전의 X-tree들에 속한 서브트리들의 비교가 매우 효율적이다. 제시한 변화 탐지 알고리즘에서는 구 버전의 X-tree의 모든 서브트리들에 대해 신 버전의 X-tree에서 동등한 서브트리들을 찾고, 이들에 기초하여 이동 연산이 발생한 서브트리들과 갱신 연산이 발생한 서브트리들을 순차적으로 찾는다. 이때 이동 연산과 갱신 연산으로 대응되는 서브트리는 동등 서브트리로부터 루트 노드로 대응 관계를 확장하는 가운데 발견된다. 이후 깊이 우선으로 검색하면서 나머지 노드들을 대응시킨다. X-tree의 구조적 특징에 기인하여 노드들 간의 비교를 통해 대응 여부를 검사하는 대부분의 기존 연구와는 달리 서브트리의 비교를 통해 대부분의 대응 관계를 결정하므로 효율적인 변화 탐지가 가능하다. 본 알고리즘은 최악의 경우에서도 N을 신ㆍ구 버전 문서의 전체 노드 수라 할 때 O(N)의 시간 복잡도를 갖는다.
본 논문에서는 시소러스 상에서 개념간 세분화를 위한 의미적 기준인 개념 패싯 (Conceptual Facet)과 관계 패싯 (Relational Facet) 그룹을 사용하는데, 패싯이란 공통의 특성을 갖는 개념들을 함께 그룹화하고 용어간 관계를 구조화하기 위한 장치이다. 개념 패싯은 용어가 갖는 대표적인 의미속성, 범주를 의미하며, 용어 각각을 구별되는 의미장 (Semantic Field)에 분류하도록 한다. 관계 패싯은 상$\cdot$하위 개념 간 의미 관계를 표현한 메타 개념이다. 본 시소러스는 여러 전문가들의 다양한 관점을 반영하도록 설계되었다. 관점이란 주관적이며, 임의적이어서 개별 개념에 내재된 자질 또는 속성과는 구별되는 독립적 속성이다. 개념 패싯, 관계 패싯의 도입은 계층 관계, 동등 관계, 범주 관계 등과 더불어 용어 간 관계를 보다 구체적으로 명시함으로써 최종 사용자에게 검색의 효율성과 정확성을 제공할 수 있다.
영화색채는 서사를 비롯한 영화의 다른 요소들과 동등한 기능을 하며, 표현의 독자성에 따른 텍스트적 의미를 갖는다. 일반적으로, 빨강은 시선을 집중시키는 기능을 하며, 그로부터 유발된 의미는 확산된다. 텍스트와 콘텍스트의 관계에서 집중의 기능과 확산의 의미를 제시할 수 있다. 집중과 확산의 개념은 독자적 색채, 색채와 다른 영화적 요소들의 관계, 색채들 간의 상호작용 등에 따라 구체화된다. 이를 확인하기 위해, 이 연구는 대중성을 담보한 일련의 한국영화를 선정하여, 영화색채가 어떻게 상호작용하며, 특히 빨강의 집중 기능과 확산의 의미가 무엇인지를 분석한다.
자연언어 질의 문장으로부터 검색어로 사용될 질의어의 추출 및 질의어 가중치를 계산하기 위하여 질의 문장들의 유형을 분석하였으며, 질의어 구문의 특성에 따라 용어들의 가중치를 계산하는 방법을 제안하였다. 용어의 가중치를 부여할 때 띄어쓴 복합명사와 접속 관계 등에 의해 연결된 명사구는 질의어 가중치를 동등하게 적용할 필요가 있다. 질의 문장에서 가중치가 동등하게 적용되는 명사구를 인식하기 위한 목적으로 구현된 명사구 chunking을 수행한 후에 각 용어들에 대한 질의어 가중치를 계산한다. 질의어 가중치를 계산하기 위하여 용어의 유형, 질의 구문의 특성, 문서 유형을 지칭하는 용어, 조사 유형, 용어의 길이 등에 따라 가중치를 조절하는 방법을 사용한다. 용어유형에 의한 가중치 계산은 추출된 용어의 품사 정보와 전문 용어 사전, 부사성 명사 사전을 이용하였다.
본 연구에서는 단어의 의미연상을 이용하여 시소러스를 구축하고. 이 시소러스에 대해 탐색 시소러스로서의 기능성을 확인하기 위해 질의확장 실험을 수행하였다 연상 시소러스 구축을 위해 문헌정보학 분야를 대상으로 단어연상검사를 실시한 후 자극어와 반응어간의 의미관계를 파악하고 반응어와 기존 시소러스의 디스크립터를 비교 분석하였다. 실험 및 분석결과. 단어연상검사를 이용하여 시소러스를 구축하면 기존의 시소러스에 비해 연관관계 용어들을 시소러스에 다양하게 반영할 수 있으며, 통제어휘집에 나타난 하위관계와 동등관계 용어들을 어느 정도 반영할 수 있다는 것을 확인하였다. 또한 질의확장 실험결과 단어연상 시소러스가 기존 시소러스에 비해 비교적 우수한 성능을 보여 단어연상 시소러스가 정보검색환경에서 질의 확장에 응용될 수 있음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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