• 정보과학회지
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• 제22권4호
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• pp.28-34
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• 2004

사건 탐색 및 추적(TDT: Topic Detection and Tracking) 연구 [1]은 전세계 각 나라에서 매일 보도 되고 있는 신문이나 방송 뉴스 기사에서 "어떤 중요한 사건이 발생했는가\ulcorner"또는 "새로운 사건이 일어났는가\ulcorner"와 같이 그날 처음 발생한 사건을 탐색하거나, 같은 사건을 다루는 기사들을 탐색하거나, 예전에 발생한 사건과 관련된 사건인지를 추적해 나가는 것이다.된 사건인지를 추적해 나가는 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제20권3호
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• pp.111-127
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• 2003

이 연구의 목적은 사건을 연구대상으로 하는 사건트래킹 기법이 과연 최신 사건 정보를 검색함에 있어 기존의 정보필터링 기법보다 성능이 우수한가를 살펴보는 데 있다. 따라서 이 연구에서는 특정 사건에 관한 최신 기사를 보다 효과적으로 검색하여 제공하는 기법을 찾아내기 위하여 kNN(k-Nearest Neighbors) 분류기를 응용한 사건트래킹 기법과 질의기반 정보필터링 기법을 사용하여 사건검색 실험을 수행한 후 두 기법의 검색 성능을 비교하였다. 사건트래킹 실험은 초기의 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 트래킹 과정에서 변화하는 동적 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹의 두 가지 방법으로 수행되었다. 정보필터링 실험도 초기질의를 사용한 정보 필터링과 필터링 과정에서 계속 수정되는 질의를 사용한 정보필터링의 두 가지 방법으로 수행되었다. 실험 결과 사건트래킹 기법에서는 고정 학습문서 집합을 사용한 경우가 동적 학습문서 집합을 사용한 경우보다 더 우수한 성능을 보였으며, 정보필터링 기법에서는 초기질의를 사용한 경우가 수정질의를 사용한 경우보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 고정 학습문서 집합을 사용한 사건트래킹과 초기질의를 사용한 정보필터링을 비교한 결과 정보필터링 기법이 사건트래킹 기법에 비해 더 좋은 사건검색 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 사학연금연구
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• 제1권
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• pp.157-185
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• 2016

본 연구에서는 비정상적 사건을 정의하고 이에 따른 비정상적 위험의 구체적인 유형을 파악하며, 이와 관련된 사학연금의 위험관리 체계에 대한 검토와 함께 비정상적 위험에 효과적으로 대응할 수 있는 자산운용방안을 제시하였다. 우선 비정상적 사건을 '과거 자료를 이용한 발생확률의 추정이나 발생여부에 대한 예측이 불가능하며 따라서 이의 발생 가능성을 사전에 고려하고 대비하는 사전적인 대처가 어려운 사건으로서 자산운용과 위험관리에 무시할 수 없는 영향을 미치는 사건'으로 정의하였으며, 이의 구체적인 형태로서 금융위기를 포함하는 9가지 사건 유형을 파악하였다. 동비정상적 사건들은 포트폴리오 투자를 통한 자산운용에서 개별자산군의 기대수익률과 위험 및 자산군 사이의 상관관계에 영향을 미쳐, 기존의 자산배분안의 최적성을 상실시키고 위험수준의 측정치인 VaR값을 과소 또는 과대추정하게 할 수 있는 것으로 분석되었다. 한편 비정상적 사건의 해외 사례에 대한 분석에서는 비정상적 사건의 영향이 개별 사건마다 다양한 양태로 발현되는 것이 관측되었다. 본 연구에서는 사학연금의 현행 자산배분 체계가 이와 같은 비정상적 사건의 영향에 적절하게 대응하기 어려운 상황이라고 진단하였으며, 비정상적 사건에 적절히 대응하기 위한 자산관리방안의 일환으로서 일별 수익률 자료를 사용한 비정상적 사건의 영향 평가방안을 제시하였다. 한편, 사학연금의 현행 위험관리 체계는 비정상적 사건의 발생에 적절하게 대응할 수 있는 것으로 평가되었다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.466-468
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• 2005

신문기사를 대상으로 사건 단위로 문서를 클러스터링 하기 위해서, 기존의 연구에서는 기사의 발행일 또는 기사의 내용만 사용하여 하나의 사건을 다른 사건과 구분하는 방법을 사용해 오고 있다. 하지만 사건의 전개가 시간 차이를 두고 진행되는 경우 또는 비슷한 시간대에 같은 범주에 속하는 사건이 발생하는 경우 기사의 발행일만 사용하여 사건 관련 기사를 구분하는 것은 한계가 있다. 본 연구에서는 한국어 신문기사를 대상으로 신문기사에 나타난 시간정보를 자동 추출하고, 이를 기사의 발행일을 기준으로 정규화 한 후 사용하여 사건단위로 기사를 클러스터링 하는 방법을 개발하였다. 즉 한국어 신문 기사를 대상으로 기사에 나타난 시간 표현을 자동으로 추출한 후, 사건과의 유사도 비교에 사용함으로써 사건 단위 클러스터링의 정확도를 높이기 위한 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.101-105
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• 2018

이 논문은 가장 잘 알려진 어휘부중 하나인 워드넷의 활용 범위 확장을 위해 워드넷 신셋에 "사건구조 프레임(Event Structure Frame)"을 주석하는 연구에 관한 것이다. 워드넷을 비롯하여 현재 사용되고 있는 어휘부는 풍부한 어휘의미정보가 구조화되어 있지만, 사건구조에 관한 정보를 포함하고 있지는 않다. 이 연구의 가장 큰 기여는 워드넷에 사건구조 프레임을 추가함으로써 워드넷과의 연결만으로 핵심적인 어휘의미정보를 모두 추출할 수 있도록 해준다는 점이다. 예를 들어 텍스트 추론, 자연어처리, 멀티 모달 태스크 등은 어휘의미정보와 배경지식(상식)을 이용하여 태스크를 수행한다. 워드넷에 대한 사건구조 주석은 자동사건구조 주석 시스템인 GESL을 이용하여 워드넷 신셋에 있는 예문에 먼저 자동 주석을 하고, 오류에 대해 수동 수정을 하는 반자동 방식이다. 사전 정의된 23개의 사건구조 프레임에 따라 예문에 출현하는 타겟 동사를 분류하고, 해당 프레임과 매핑한다. 현재 이 연구는 시작 단계이며, 이 논문에서는 빈도 순위가 가장 높은 100개의 동사와 각 사건구조 프레임별 대표 동사를 포함하여 총 106개의 동사 레마에 대해 실험을 진행하였다. 그 동사들에 대한 전체 워드넷 신셋의 수는 1337개이다. 예문이 없어서 GESL이 적용될 수 없는 신셋을 제외하면 1112개 신셋이다. 이 신셋들에 대해 GESL을 적용한 결과 F-Measure는 73.5%이다. 향후 연구에서는 워드넷-사건구조 링크를 계속 업데이트하면서 딥러닝을 이용해 GESL 성능을 향상 할 수 있는 방법을 모색할 것이다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.108-113
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• 2000

자동사의 두 하위부류, 비대격(unaccusative) 동사와 비능격 (unergative)동사는 Perlmutter(1978)의 비대격 가설 (Unaccusative Hypothesis) 이후 여러 관점에서 활발히 노의 되어왔다. 한국어에서는 사건구조적 측면에서 두 부류가 차이를 보이며, 이런 사실은 인간의 인지작용과 밀접한 관련을 맺는다. 사건구조를 과정(process)사건과 상태(state)로 가정할 때 비능격 동사는 과정사건이, 비대격 동사는 상태사건이 부각된다. 비대격 동사도 두 가지 부류로 나뉠 수 있는데, '도착하다'처럼 과정사건이 언어표현에서 중시되지 않고 결과적인 상태부분만 중요시 되는 유형(unacc_type_1)과 '녹다'처럼 과정사건도 중시되는 사건 구조를 지닌 유형(unacc_type_2)이다. 결국 비대격 동사는 결과상태를 중시하는 사건구조를 중요시 하지만 과정사건의 지각 정도에 따라 다른 양상을 보인다. 한편 비대격 동사는 사동사와도 밀접한 연관 관계를 지닌다. 많은 논의에서 비대격/사동의 교체를 논리적 다의어로 보고 분석을 시도해 왔다. 따라서 사동사를 중심으로 분석한 경우와 비대격 동사를 중심으로 분석한 경우가 있다. 본고에서는 사동분석(causative analysis)은 한국어 기술에는 적절치 않다고 판단한다. 사동분석에서 도입하는 행동주의 사건유발부분이 반드시 비대격 동사의 표현에 필수적인 것은 아니기 때문이다. 끝으로 Pustejovsky(1995)의 생성어휘부(Generative Lexicon) 이론을 한국어에 맞게 확장·수정한 이정민·강범모·남승호(1997)의 모형에 따라 두 가지 유형의 비대격 동사의 어휘 의미구조를 표상한다.

• 의정연구
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• 제17권3호
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• pp.171-195
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• 2011

2007년 일본최고 재판소는 히로시마시 폭주족 추방조례사건에 대하여 헌법판단 회피의 이론에 입각한 합헌적 한정해석론에 따라 합헌결정 판결을 내렸다. 이는 기존의 판결내용을 답습한 것에 불과 하였지만 합헌적 한정해석이라는 헌법해석의 방법론에 관한 의미를 한번 되새기는 계기가 된 사건이다. 이 법리에 의한 것으로는 1980년대의 청소년보호조례사건이 유명하다. 이 두 사건은 하나는 공안사건이고 다른 하나는 풍속에 관한 사건이라는 점에서 차이가 있다. 폭주족 추방조례사건은 합헌적 한정해석의 법리가 적용될 여지가 있다고 보이지만 청소년보호조례사건과 같은 풍속에 관한 사건에서는 이 법리를 적용하는 것은 무리라고 생각된다. 왜냐하면 청소년보호조례사건에서는 음행, 난잡한 성행위라는 너무나 막연하고 애매한 개념을 사용하고 있어 형사절차에서의 대 원칙인 죄형법정주의에 위배될 소지가 있으며 성적 자기결정의 자유를 규제할 때에는 이에 따른 필연적인 이유가 존재해야 함에도 그렇지 못하다는 문제점과 일반국민에게 지나친 심리적 위축을 초래할 수 있다는 점에서 위헌논란이 제기되었다. 그럼에도 일본 최고재판소는 이를 합헌적 한정해석의 법리를 원용하여 위헌선언하기를 꺼려온 바 이는 헌법판단회피를 의도적으로 하는 것으로 지나친 사법소극주의적 태도라고 하지 않을 수 없다. 법원은 사건의 중대성이나 위헌상태의 정도 그 파급효과의 범위, 구체적 사건에서 문제가 되고 있는 권리의 성질등을 종합적으로 고려해서 충분히 이유가 있다고 판단되는 경우에는 헌법판단회피의 준칙에 따르지 않아야 하며 헌법판단을 적극적으로 할 수 있다고 해석하는 것이 타당하다고 생각된다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제12권1호
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• pp.15-33
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• 2006

성인 자살의 폭발적인 증가와 부정적 파급효과에도 불구하고 성인 자살에 관한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 스트레스-취약성 모델을 토대로 성인 자살의 독특한 원인과 특성을 살펴보고, 성인 자살의 유형화를 시도하고자 하였다. 분석결과, 자살의 취약성 요인으로는 개인적 요인, 가족환경적 요인, 사회환경적 요인이 밝혀졌다. 개인적 요인은 개인의 특성과 관련된 요인들로 개인의 정신건강문제, 신체건강문제, 문제행동으로 나뉘어졌다. 가족환경적 요인은 취약성 요인 중, 가정환경과 관련된 요인들로 이는 가족관계문제와 경제적 문제로 나뉘어졌으며, 사회환경적 요인은 사회적 관계와 관련된 문제로 직업을 가지고 있지 않는 무직이 포함되었다. 자살의 촉발사건은 촉발사건의 성격에 따라 좌절경험이나 개인적 문제 행동에 의한 개인적 위기사건과 대인관계와 관련되어 있는 대인관계적 사건으로 분류되었다. 개인적 위기사건은 좌절사건과 문제 행동으로 나뉘어졌으며, 대인관계적 사건은 자살자가 자신에게 중요하게 여기는 사람의 죽음이나 관계단절 등을 경험하는 대인관계상실 사건과 대인관계상 갈등으로 인해 자살을 하게 된 대인관계갈등 사건으로 분류되었다. 취약성 요인과 촉발사건의 상호 영향력의 정도에 따라 자살을 유형화하였으며 자살의 촉발사건은 언급되지 않고 취약성 요인만 언급된 취약형 자살, 촉발사건만이 언급된 사건반응형 자살, 그리고 취약성 요인과 촉발사건이 동시에 언급된 복합형 자살로 분류하였다. 자살유형에 따른 특성과 각각의 자살예방법에 대해 논의하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.25-30
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• 2009

한국어 자연언어 텍스트에서 사건을 자동으로 인식하기 위한 Saken 태거를 소개하고자 한다. Saken 태거는 한국어 사건 및 시간의 자동 인식을 위한 시스템인 한국어 TARSQI 툴킷을 구성하는 하나의 모듈로 개발된 것이나 독립적으로 사건 추출 도구로 사용될 수도 있다. Saken 태거는 미리 구축된 사건의 목록이나 특정 도메인으로 적용 대상을 제한하지 않고 보편적으로 사용될 수 있는 사건 분석기를 지향하고 있다. 이 논문에서는 사건 태깅을 위한 언어학적 배경과 Saken 태거를 구성하는 세부 모듈을 소개하고 신문 기사를 이용한 평가 실험 결과를 분석할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2011

텍스트의 스토리를 자동으로 이해하기 위해 텍스트에서 기술된 사건(event)을 파악하고 이들을 조합하여 스토리가 어떻게 구성되어 있는지를 파악하는 연구들이 진행되어 왔다. 하지만 이는 스토리의 깊은 의미론적 이해를 요구하는 것 이외에도 텍스트마다 상황과 일어나는 사건들이 다양하기 때문에 언어 자원이 부족한 환경에서의 처리에는 한계가 있다. 이러한 문제는 사건들을 추상화 하여 단순하게 표현할 수 있다면 스토리 이해의 자연스러움을 저해하지 않고 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 사건들의 추상화 과정을 위한 기초 연구로서 텍스트 속 등장인물이 행하거나 당하는 사건들을 추출하여 PMI기법을 통해 사건의 흐름을 파악하고 언어학적 단서를 참조하여 스토리 이해 과정에 누락될 수 있는 사건들을 추가하여 보완하였다. 이러한 접근을 통해 등장인물이 행할 수 있는 사건들을 재구성하여 단순화하는 방법을 제시한다.