본 사례 연구의 목적은 중학교 1학년 학생 2명을 대상으로 실시한 수업에서 공변 추론 수준에 따른 연립방정식 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 나타나는 유사성을 비교·분석하는 것이다. 그 결과, 값의 조정 수준으로 추론하는 학생 S는 연립방정식 문장제에 주어진 양들에 대해 정적인 이미지를 가졌고, 부드러운 연속 공변 수준으로 추론하는 학생 D는 문제 상황의 양들에 대해 동적인 이미지를 갖고 양들 사이의 불변인 관계를 식과 그래프로 나타내었다. 이와 같은 연구 결과는 연립방정식 문장제의 학습에서 공식이나 전략의 사용에 앞서 주어진 상황에서 다양한 양들 사이의 관계를 추론하는 활동이 문제해결력 신장에 도움을 줄 수 있으며, 학생들의 공변 추론을 강화하기 위한 대수 교수·학습 방안에 대한 논의가 앞으로도 계속 이루어져야 함을 시사한다.
본 연구의 목적은 문장제에서 사상 명료화 활동을 통한 문제해결과정을 살펴보고, 문제를 해결할 때 드러나는 사고과정의 특징을 유사성 관점에서 분석함으로써 사상 명료화 과정을 활용한 교수 학습 자료의 개발 및 학생들의 문제해결활동 향상에 기여하는 것이다. 중학교 2학년 남학생 33명을 대상으로 총 3차시의 서술형 검사지를 제작하여 수업을 실시하였고, 이들 33명 중 서로 다른 결과를 보이는 학생 5명을 선정하여 개별 면담을 통해 보다 구체적으로 분석적 사고와 의사 분석적 사고의 관점에서 그 사고 특성을 분석하였다. 연구결과 사상 과정에서 대응되는 성분들을 직접적으로 짝짓기를 하는 사상 명료화 활동이 학생들의 문제해결에 무조건 도움이 되는 것은 아니며, 문제에 따라 또는 문제가 유사하더라도 구조적 변형의 정도에 따라 문제 해결과정에 미치는 영향이 달랐다. 이는 사상 명료화 활동이 유사한 문장제 해결에 있어서 도움을 주지만 이전 문제의 모방을 통해 바람직하지 않은 사고로 정답을 구하는 의사 분석적 사고가 발생할 수 있음을 시사한다.
인터넷상에서의 진짜 및 가짜 정보의 범람이 수많은 텍스트 분석에 대한 연구를 이끌었다. 문헌 표기 없이 타인의 저작물을 무단 복제 및 관련 없는 연구결과 조작 등이 한동안 세간의 주목을 이끌었다. 연구 분야에서 표절과 이의 대항 및 감소를 위해 다양한 도구들이 개발되었다. Pearson Spearman 본 연구에서는 코사인 유사성과 및 상관관계를 이용하는 파라미터 및 비 파라미터 방법을 이용하여 문장 유사성을 측정한다. Pearson 코사인 유사성과 상관관계는 가장 높은 유사성 계수를 얻었으나 Spearman 상관관계는 낮은 유사성 계수를 보여주었다. 본 논문에서는 정상성 가정과 편향성에 의존하는 파라미터 방법들에 반하도록 비정상성 가정으로 인한 문장 유사도를 측정하는 데 있어 비 파라미터 방법들을 사용하는 것을 제안한다.
대부분의 빅 데이터 분석 결과는 문장으로 다듬어진 보고서로 결과를 제시하기보다는 비주얼라이제이션으로 결과를 보이고 보는 사람이 갖고 있는 배경지식과 통찰력에 따라 의미 있는 내용을 도출할 수 있도록 한다. 본 고에서는 공공 데이터와 비주얼라이제이션의 중요성을 알리기 위한 국회의원 투표 성향 분석 프로젝트를 소개한다. 우리나라 국민이라면 누구나 관심을 가질만한 국회의원의 성향을 파악하는 것을 세부 목표로 하고 18대 국회의원의 본 회의 회의록으로부터 투표 데이터를 수집하여 유사한 투표성향을 가진 국회의원을 가깝게 배치하여 누구나 쉽게 의원간의 유사성을 알 수 있도록 하였다. 데이터 수집부터 분석모델 개발과 웹 페이지를 만들기까지의 프로젝트 진행과정에서 모델의 수정이 필요했으며 왜 그러한 선택을 했는지를 설명한다.
필적 감정은 개인의 고유한 필적 개성을 이용하여 임의의 두 필기 문장 또는 텍스트가 동일인에 의해 작성되었는지를 판별하는 기술로 유서대필 및 보안수사, 서명의 검증, 범죄 수사 등에 활용되어지고 있다. 이러한 작업은 감정 전문가의 판단기준에 의해 필적의 유사성을 판별하기 때문에 객관성 결여 및 과도한 소요 시간, 과도한 처리비용의 문제를 내포하게 된다. 이러한 문제를 해결하여 판별의 객관성과 업무의 신속한 처리를 가능하게 하기 본 논문에서는 컴퓨터를 통한 패턴 분석을 적용하여 두 필적의 유사성을 판별하는 방법을 본 논문에서는 제안한다. 이를 위하여 본 논문은 학습단계와 자동분석단계로 나뉘며, 학습단계에서는 입력된 문서영상에서 필적의 영역을 추출한 후, 특징을 추출하고 DTW연산을 통하여 학습을 한다. 자동분석단계에서는 대조할 문서영상에서의 특징을 추출하고 입력된 문서영상과 대조할 문서영상간의 마할라노비스 거리(Mahalanobis Distance)를 구하여 서명 및 필적에 대한 유사도를 도출한다. 실험은 4명의 필적을 이용하여 비교하였으며, 우수한 결과를 보였다.
문서의 요약은 요약문 내의 문장들끼리 서로 연관성 있게 이어져야 하고 하나의 짜임새 있는 글이 되어야 한다. 본 논문에서는 위의 목적을 달성하기 위해 문장 간의 유사도와 수반 관계(Entailment)를 고려하여 문서 내에서 연관성이 크고 의미, 개념적인 연결성이 높은 문장들을 추출할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 Recurrent Neural Network 기반의 문장 관계 추론 모델과 그래프 기반의 랭킹(Graph-based ranking) 알고리즘을 혼합하여 단일 문서 추출요약 작업에 적용한 새로운 알고리즘인 TextRank-NLI를 제안한다. 새로운 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 기존의 문서요약 알고리즘인 TextRank와 동일한 데이터 셋을 사용하여 성능을 비교 분석하였으며 기존의 알고리즘보다 약 2.3% 더 나은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 문제해결의 결과로 나타나는 성공과 실패에 대한 학생들의 사고 과정을 유사성의 관점에서 이해하고자 하는 것이다. 따라서 사례연구 방법을 사용하여 정답을 제시한 학생들의 사고과정이 반드시 바람직하지 않을 수 있다는 의사(擬似) 분석적 사고와 분석적 사고에 대한 Vinner(1997a, 1997b)의 연구내용을 근거로 학생들의 사고과정을 분석하고자 하였다. 본 사례 연구 분석 결과, 학교 성적이 중상위권인 2명의 연구대상자들은 각각 의사(擬似) 분석적 사고와 분석적 사고를 함으로써 대수 문장제 해결에서 성공하거나 실패하였다. 학생들의 의사(擬似) 분석적 사고와 분석적 사고의 특징은 구조적 유사성의 구성에서 각 연구 대상자들이 인식한 해법 공식이 변형이 가능한 것인가의 여부와 해법을 적용하는 과정에서 학생 자신의 사고를 통제하거나 조절할 수 있는가의 여부에 따라 구분된다는 것이었다. 따라서 본 연구에서는 학생들이 해법으로 인식하는 공식의 형태가 어떠한 것이며, 그러한 해법을 어떻게 적용하는가를 유사성의 관점에서 문제 해결의 성공 여부와 관련하여 분석할 수 있었다.
프레임넷 (FrameNet) 프로젝트는 버클리에서 1997년에 처음 제안했으며, 최근에는 다양한 언어적 특징을 반영하여 여러 국가에서 사용되고 있다. 하지만 문장의 프레임을 분석하는 것은 자연언어처리 전문가들이 많은 시간을 들여야 한다. 이 때문에, 한국어 프레임넷을 처음 만들 때는 충분한 훈련을 받은 번역가들이 영어 프레임넷의 문장들과 그 주석 정보들을 직접 번역하는 방법을 사용했다. 결과적으로 상대적으로 적은 비용이 들지만, 여전히 한 문장에 여러 번 등장하는 프레임 정보를 모두 번역하고 에러를 분석해야 했기에 많은 노력이 들어갔다. 본 연구에서는 일본어와 한국어의 언어적 유사성을 사용하여 비교적 적은 비용으로 한국어 프레임넷을 확장하는 방법을 제시한다. 또한 프레임넷에 친숙하지 않은 사용자가 더욱 쉽게 프레임 정보를 활용할 수 있도록 PubAnnotation 기술을 도입하고 "조사"라는 특성을 고려한 Valence pattern 분류를 통해 한국어 공개 프레임넷 사이트를 개선하였다.
프레임넷 (FrameNet) 프로젝트는 버클리에서 1997년에 처음 제안했으며, 최근에는 다양한 언어적 특징을 반영하여 여러 국가에서 사용되고 있다. 하지만 문장의 프레임을 분석하는 것은 자연언어처리 전문가들이 많은 시간을 들여야 한다. 이 때문에, 한국어 프레임넷을 처음 만들 때는 충분한 훈련을 받은 번역가들이 영어 프레임넷의 문장들과 그 주석 정보들을 직접 번역하는 방법을 사용했다. 결과적으로 상대적으로 적은 비용이 들지만, 여전히 한 문장에 여러 번 등장하는 프레임 정보를 모두 번역하고 에러를 분석해야 했기에 많은 노력이 들어갔다. 본 연구에서는 일본어와 한국어의 언어적 유사성을 사용하여 비교적 적은 비용으로 한국어 프레임넷을 확장하는 방법을 제시한다. 또한 프레임넷에 친숙하지 않은 사용자가 더욱 쉽게 프레임 정보를 활용할 수 있도록 PubAnnotation 기술을 도입하고 "조사"라는 특성을 고려한 Valence pattern 분류를 통해 한국어 공개 프레임넷 사이트를 개선하였다.
분절을 통한 양질의 입력 자질을 구성하는 것은 언어모델의 문장에 대한 이해도를 높이기 위한 필수적인 단계이다. 분절은 문장의 의미를 이해하는 데 있어 중요한 역할을 하기 때문이다. 따라서, 한국어 문장 분류 태스크를 수행함에 있어 한국어의 특징에 맞는 분절 기법을 선택하는 것은 필수적이다. 명확한 판단 기준 마련을 위해, 우리는 한국어 문장 분류 태스크에서 가장 효과적인 분절 기법이 무엇인지 감성 분석, 자연어 추론, 텍스트 간 의미적 유사성 판단 태스크를 통해 검증한다. 이 때 비교할 분절 기법의 유형 분류 기준은 언어학적 단위에 따라 어절, 형태소, 음절, 자모 네 가지로 설정하며, 분절 기법 외의 다른 실험 환경들은 동일하게 설정하여 분절 기법이 문장 분류 성능에 미치는 영향만을 측정하도록 한다. 실험 결과에 따르면 자모 단위의 분절 기법을 적용한 모델이 평균적으로 가장 높은 성능을 보여주며, 반복 실험 간 편차가 적어 일관적인 성능 결과를 기록함을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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