• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권1호
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• pp.30-43
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• 2022

이 연구는 초등학생의 과학 수업 대화 및 글쓰기에 구현된 언어 표현의 국어 문법적 특성에 근거하여 그들의 과학적 의사소통 능력의 양상을 조사하였다. Brown et al. (2010)의 증거에 기반한 추론 프레임웍을 순환학습모형에 접목하여 작성한 수업안을 초등학교 5학년을 대상으로 "날씨와 우리 생활" 단원에 적용하였다. 수업 대화에 활발히 참여한 학생 8명의 대화 전사본과 그 학생들의 과학 글쓰기 문장을 연구 자료로 활용하였으며, 텍스트의 내용 및 논리 관계 분석 방법을 적용하여 문법적 특성을 조사하였다. 연구에 참여한 초등학생들은 데이터 분석, 증거 해석, 규칙 적용, 설명 구성 등의 맥락에서 사용되는 과학 언어의 문법적 구조와 일치하지 않는 언어 사용의 양상을 보였다. 그러나 부분적으로 명사화 방식의 문법적 은유를 사용하거나, 적절한 인과 관계의 문법 구조를 사용한 글쓰기 사례도 제시되었다. 교사의 교수법적 안내 발화나 교과서 텍스트의 문법 구조를 통해 학생들이 과학의 문화에서 사용되는 언어 활동의 양태를 경험하면 초등학생도 유사한 과학적 말하기와 글쓰기를 나타낼 수 있었다. 학생들이 증거에 기반한 추론에 근거한 과학지식 구성의 맥락에 적절한 언어 사용 이해와 이에 대한 문식 기능을 습득할 수 있게 하려면, 과학 학습에 관한 언어 사용 모델을 접할 기회를 충분히 제공해 주는 것이 필요함을 논의하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.423-428
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• 2017

인터넷과 스마트 기기의 사용량 증가로 인해 다양한 교육정보와 많은 양의 데이터가 생성되어 빠르게 확산되고 있다. 최근 이러닝 이용률이 증가하면서 발생하는 빅데이터를 활용하여 학습자들의 교육 성과와 교육 시스템의 효과성을 극대화 하는 것을 목표로 하는 교육 데이터 관련 연구 분야에 대한 관심이 높아지고 있으며 온라인에서 학습자들이 학습한 수많은 기록과 데이터들이 정보로 쌓이게 된다. 이에 본 논문에서는 이러닝 학습자들이 시스템에 남긴 수강 기록을 기반으로 학습자 현황에 대해 객관적으로 파악할 수 있도록 신경망 알고리즘인 Word2Vec을 적용하여 단어 간 유사도를 구하고 클러스터링 알고리즘을 이용하여 군집화 하였다. Word2vec을 이용하여 학습을 시키면 연관된 의미의 단어가 나타나게 되고 학습을 반복해 나가는 과정에서 점차 가까운 벡터를 지니게 된다. 또한 클러스터 알고리즘을 이용하여 명사, 동사, 형용사, 부사가 중심점에서 최소의 거리를 두고 같은 거리에 위치해 있음을 실험 검증하였다.

• 한국독어학회지:독어학
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• 제6집
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• pp.23-55
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• 2002

이 논문의 목적은 수없이 많은 독일어 동사들 가운데 사람의 심리-감정을 표현하는 동사, 소위 감정동사(Emotionsverben: Verben der Gefuhlsbewegung)를 하나의 어휘-의미장(lexikalisch-semantisches Feld)으로 보고 이들의 통사구조 및 의미구조를 파악하여 결합가 모형화 하는 것이다. 우리는 감정동사의 통사 구조 및 의미구조를 기술하기 위해 동사 중심의 결합가 이론과 격이론을 이론적$\cdot$방법론적 토대로 삼았다. 또한 우리는 감정동사를 보충어의 수와 형태에 따라 크게 세 가지 그룹, 즉 2개의 보충어를 갖는 그룹 I(이 그룹에 속하는 동사들은 무생물(사물)을 주어로 갖는다)과 그룹 II(이 그룹에 속하는 동사들은 유생물(사람)을 주어로 갖는다) 그리고 3개의 보충어를 갖는 그룹 III(사람과 사람간의 관계를 나타낸다)으로 구분하였다. 예증을 위해 개별 동사에 대해 용례를 제시했다. 2개의 보충어를 갖는 그룹 II를 보충어의 수의성 여부에 따라 하위 분류했다. 보충어의 형태는 명사구(Sn, Sd, Sa, Sa)와 전치사구(pS)에 한정했으며 - 지면관계상 개별 동사의 예문으로 제시하진 않았지만 - 문장형태의 보충어, 예를 들어 dass-문장(Nsdass)과 부정사문(Inf)도 고려하여 통사적 문형(syntaktisches Satzmodell)과 의미적문형(semantisches Satzmodell)에서 제시하였다. 결국 이 논문은 독일어를 배우는 이들에게 독일어 동사의 통사구조 및 의미구조를 보다 쉽게 설명할 수 있는 하나의 방법론을 제시함은 물론, 나아가서는 결합가 사전에서 동사 내항 기술을 위한 기본적인 토대를 제공할 것이다

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권2호
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• pp.37-47
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• 2010

감정은 언어 이외에 인간이 자신의 의사를 전달할 수 있는 효과적인 수단이다. 언어와 더불어 감정을 표현함으로서 상대방에게 자신의 의사를 보다 잘 전달할 수 있다. 또한 동일한 감정의 각기 다른 표현은 개인의 성향을 가늠하는 척도로 이용되기도 한다. 따라서 가상 캐릭터의 감정 표현이 일률적이지 않으려면 성격 특성에 따라 동일 감정의 생성 및 소멸 폭을 조정해 주어야 한다. 본 논문에서는 각 감정에 영향을 주는 성격 특성을 정의하고, 이를 통해 감정을 증감 및 조정하는 방안을 제시한다. 본 논문에서는 세분화된 성격 특성이 의미하는 바와 감정을 나타내는 명사의 사전적 의미를 매치시켜 특정 감정이 어떤 성격 특성과 관계가 있는지를 정의하였다. 또한 성격 검사에서 얻어진 원점수를 활용하여, 각 감정의 증감 및 지속, 소멸을 위한 가중치를 정의한 후, 이를 토대로 감정을 조정하였다. 실제 사람의 성격 검사 데이터를 활용하여 동일한 감정을 조정한 결과, 성격 별로 다른 결과치가 나오는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 5개의 차원과 30개의 하위 특성으로 이루어진 NEO-PI(NEO Personality Inventory)성인판을 이용하여 연구를 진행하였다.

• 인지과학
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• 제17권4호
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• pp.255-269
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• 2006

본 연구는 신문 기사에 대한 실증적 언어 분석을 목적으로 한다. <21세기 세종계획>에 의해 구축된 대용량의 신문 기사 말뭉치를 형태, 어절, 절, 문장 등의 단위로 계량화하여 분석하였다. 신문 기사를 표제, 전문, 본문의 세 구성 성분으로 나누고 표제의 표시성과 압축성의 실현 양상, 전문과 표제의 연관성, 본문의 문장 구조와 일반명사 구성 비율 등을 살펴보았다. 이 연구를 통하여 기존의 비계량적 연구 방법들과 차별화 된 실증적 연구로서 신문 이론을 검증하고, 신문 기사의 새로운 언어 현상을 발견할 수 있었다. 신문 기사와 같은 텍스트는 인간의 인지적 언어 처리의 결과이며 동시에 인지적 언어 형성에 영향을 미칠 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권5호
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• pp.569-578
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• 2006

본 논문에서는 언어장애인이 쉽게 인식할 수 있는 이미지들을 이용한 보완대체 의사소통 시스템의 구현에 관하여 연구하였다. 특히 보완대체 의사소통 도구의 휴대성 및 이동성과 보다 유연한 형태의 의사소통 시스템 구현에 초점을 맞추었다. 이동성과 휴대성을 위하여 PDA와 같은 모바일 기기에서 운용될 수 있는 시스템을 구현하여 사용 장소의 제약에서 벗어나 여러 장소에서 일반인과 다름없는 의사소통을 할 수 있도록 하였으며, 용량이 큰 이미지 데이터의 저장 공간 한계를 극복하기 위하여 유선 또는 무선 인터넷 환경에서 클라이언트/서버 형태의 보완대체 의사소통 시스템을 설계하였다. 또한 사용자의 원활한 의사소통이 가능하도록 동사를 기준으로 하여 동사에 대응하는 명사들을 하위 범주화하여 이미지 사전을 구축하였다. 이를 위하여 문장을 구성하는데 가장 중요한 역할을 하는 품사인 동사에 초점을 맞추어 동사의 유형에 따라 생성되는 문장의 유형을 정규화 하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제24권1호
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• pp.207-228
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• 2013

학술 커뮤니케이션의 변화로 인해 오픈 액세스 분야는 상대적으로 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 동시출현단어 분석을 사용하여 오픈 액세스 분야의 지적구조를 규명하여 연구동향을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 데이터 수집은 Web of Science 기반으로 수행하였다. 검색 대상 기간은 1998년 1월 1일부터 2012년 7월 31일까지이며, Topic검색을 통하여 총 479건의 저널 논문을 수집하였다. 총 479건의 저널 논문 제목과 초록에서 명사구 형태의 키워드는 총 8,643개(문헌 당 18.04개)를 추출하였다. 오픈 액세스 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 18개의 세부 주제 영역을 밝혔으며, 오픈 액세스 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하여, 키워드 관계, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 4개의 군집을 MDS지도에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 오픈 액세스 분야의 지적구조를 밝히며, 향후 연구 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한한의학원전학회지
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• 제19권2호통권33호
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• pp.163-178
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• 2006

향의약학영향료직접효력적의약정책급위료관철적양정책입적의약조직기구화각충의약사병제도등(向?約學影向了直接效歷的?約政策及危了關鐵的洋政策立的?約組織紀柩和各忠?約事?制度等), 도시현대의정관리화약정관리체계적구성부분(都是現代?政管理和約政管理?系的柩成部分). 의정관리화약정관리도보건복지적중요구성부분(?政管理和約政管理都保健福祉的重要柩成部分). 의정화약정책명사개념자동근현대개시사용적(?政和約政策名?槪念自洞近現代開始使用的), 불과본논문상언급적개념도시왕조사회적내용(不過本?文上言及的槪念都是王朝社會的內容). 진관왕조사회몰용의정화약정저명사개념(進管王朝社會沒用?政和約政這名?槪念). 단시여현대적의정화약정개념차불다일양(但是?現代的?政和約政槪念差不多一洋). 유이본논문상용현대적‘의정’개념개전연구(由而本?文上用現代的‘?政’槪念開展硏究), 관우재왕조사회상의정병기영향의학발전(?于在王朝社會上?政幷基影響?學發展). 논자최근화중국양준교수합작병진행관우자종진한시대도청조적의정사공동연구(?者最近和中國梁畯敎授合作幷進行?于自種秦漢時代到淸朝的?政史共同硏究), 파타당작기근향후한의학유관적아국정책급교육(把?當作基根向后韓?學有?的我國政策及敎育), 보건행정등방면상(保健行政等方面上), 반망활용이참고자료(盼望活用以參考資料). 본몬문시저반연구작업제일두서(本論文是疽般硏究作業第一斗緖), 지우자종형성중국최초통일국가적진조도한조적의정사(至于自種形成中國最初統一國家的秦朝到漢朝的?政史), 진한적정책개요(秦漢的政策槪要), 진한의약정책(秦漢?約政策), 관우의정기구진한의관제도적작용(?于?政肌柩秦漢?官制度的作用), 진한의약정책화의약발전관계(秦漢?約政策和?約發展?系), 진한의정평가화형성원인등분성오개방면후(秦漢?政?伽和形成原因等分成五介方面后), 진행연구병정리보고기결과(進行硏究幷整理報告基結果).

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.333-342
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• 2021

본 연구에서는 대표적인 영미 아동 모험 소설 『보물섬』의 언어적 특징을 파악하기 위해 『보물섬』을 코퍼스화 하여 어휘, 리마, 키워드, n-그램을 분석하였다. 이 연구를 통해 고빈도 어휘가 텍스트의 핵심어라는 일반적인 주장과 달리 『보물섬』의 고빈도 어휘는 『보물섬』과 직접 관련이 없는 기능어, 고유명사 등이 최상위층에 포진하고 있다는 것을 발견하였고, 통계적인 방법으로 추출한 『보물섬』 키워드 역시 『보물섬』의 내용을 가늠하기에 충분하지 않음을 발견하였다. 따라서 1차 정량적인 키워드 분석 후 진행된 2차 정성적인 키워드 분석을 통해 추출한 30개의 핵심 키워드를 통해 『보물섬』 내용을 신속하고 구체적으로 파악하는 단초를 마련하였고, 이를 바탕으로 그동안 직관적으로만 회자 되던 『보물섬』에 나타난 남성성을 계량적으로 분석할 수 있었다. 또한, n-그램 분석을 통해 『보물섬』의 작가가 다른 작가에 비해 선호하고 자주 사용하는 연속어휘구를 발견하였고, 이를 토대로 문학 작품의 계량적 연구가 가능한 코퍼스 문체론 연구의 가능성을 탐색하였다. 본 연구를 통해 밝혀낸 연구결과가 영미 아동문학 콘텐츠의 확산과 코퍼스 문체론 연구에 도움이 되기를 희망한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권10호
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• pp.1219-1229
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• 1999

일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.