이 논문은 단백질 상호작용 데이터베이스 개발에 관해 기술한다. 개발된 시스템의 특징으로서는 첫째, 생물학자들의 직접적인 실험을 통해 얻어진 단백질 상호작용 및 유전인자 데이터를 제공한다. 둘째, 생물학적으로 관련 있는 다양한 형식의 데이터를 wrapper를 통해 광범위하게 분포된 웹사이트들로부터 추출한다. 셋째, 다양한 웹 데이터들 간의 어휘적, 의미적 이질성을 완화하기 위해 wrapper-mediator에 의한 계층적 모듈 구조를 이용하여 추출된 데이터는 통합 과정을 거친 후, 데이터베이스 저장 및 검색을 가능하게 하였다. 현재까지, 주어진 약 11,500 단백질들에 대해, 생물적으로 의미 있는 데이터를 약 40% 정도 데이터베이스 화 했다. 본 개발된 시스템은 프로티오믹스 연구에서 데이터 분석에 유용할 것으로 기대된다.
학술지 논문의 효율적인 관리 및 검색을 위한 주요 요소인 키워드는 통제키워드와 비통제키워드로 구분할 수 있다. 그러나 현재 국내 데이터베이스에서 대부분의 학술지 논문에는 비통제키워드인 저자키워드만이 부여되어 있을 뿐, 망라적인 탐색을 돕는 통제키워드로서 디스크립터는 제공되지 않고 있다. 이 연구에서는 해외 데이터베이스의 학술지 논문에 부여된 통제키워드를 학습한 분류기를 사용하여, 국내 학술지 논문에 디스크립터를 자동 할당하는 실험을 수행하였다. 그 결과, 국외 데이터베이스의 디스크립터 학습을 통해 영문 초록이 있는 국내 학술지 논문에 통제키워드를 자동 할당할 수 있는 가능성을 확인하였다. 또한, 다양한 분류기 및 분류기 결합을 통하여 이러한 디스크립터 자동 할당의 성능 향상을 모색하였다.
본 논문은 작업 현장에서 청각장애인의 의사소통을 보조하는 한국 수화 메시지 보드의 개발에 대하여 다룬다. 청각 장애인은 일상적인 직업 현장에서 의사소통이 자유롭지 못하여 업무에 잘 적응하지 못하고 사내의 인간관계에 많은 어려움을 겪고 있다. 문자를 이용한 정보 전달을 통해 모든 의사소통을 대체할 수 있을 것이라는 일반적인 생각과는 달리, 청각장애인의 경우 비장애인과 비교하여 사물의 개념 습득에 어려움이 있을 수 있으며 마찬가지로 사용하는 어휘수도 제한적인 경우가 많아 문자를 통한 의사소통에는 명확한 한계가 존재한다. 실제로 청각 장애 근로자가 이직하는 사유로 의사소통이나 인간관계가 높은 비중을 차지한다. 수화 메시지 보드는 크게 사내 네트워크를 이용한 공지 사항 전달을 위한 용도와 복수 개의 메시지 보드 간 문자 송수신의 용도로 사용 가능하다. 비장애인이 청각장애인에게 문자 입력으로 의사를 전달하면, 전달된 문자는 문자-수화 번역기를 통해 자동으로 수화로 번역되어 아바타의 수화 동작으로 화면에 출력된다. 전체 시스템은 수화 아바타를 포함한 그래픽 유저 인터페이스 (GUI), 수화 데이터베이스 및 한글 형태소/문장 분석기를 포함하는 문자-수화 번역기, 그리고 TCP/IP 기반의 문자 전송기의 세 부분으로 나뉜다. 본 논문에서는 수화 데이터베이스의 단어 선정을 위한 대상 작업 현장을 청각 장애 근로자가 타 직업에 비해 많은 비중을 차지하는 전자 부품 조립 업체로 한정하였다. 수화 데이터베이스는 자음 14종, 모음 17종, 숫자 15종, 일상생활 용어 1000종, 전자 부품 조립 업체에 특화된 단어 50종 및 직업 교육 관련 용어 50종으로 이루어진 총 1146종의 수화 단어를 포함하며, 수화 데이터베이스에 등록되지 않은 단어에 대해서는 지화로 표현하도록 한다. 이 중 전자 부품 조립 업체 특화 단어와 관련하여서는, 현재 동일한 분야의 작업 현장이라 하더라도 각 사업장 간 사용되는 수화가 통일되지 않아 문헌 조사 및 현장 조사를 통해 사용 빈도가 높고 형태가 공통적인 50종을 추려내었다. 본 연구는 실제 업무현장에서 청각장애인이 겪는 의사소통의 문제를 효과적으로 해결함으로써, 청각장애인이 직업 현장에 보다 쉽게 적응하도록 도움을 줄 뿐만 아니라, 일을 통해 자아 실현을 하도록 돕는 방안이 될 수 있다는 점에서 중요한 의의를 갖는다.
Google Scholar(GS)는 인용색인 데이터베이스 측면에서 나름 부족한 부분은 있으나 무료라는 점과 대규모 크기의 데이터를 갖춘 이용자 중심의 자료라는 점에서 많은 이용자에 의해 이용되고 있다. 본 연구는 Google Scholar의 학술정보 검색을 겨냥한 정보 유용성 진단을 목적으로 기존의 통제어휘의 기반을 둔 인용색인 데이터베이스인 Web of Science(WoS)와 대비하여 비교분석한다. 실증적 정보 유용성 평가를 위해 두 가지 분석으로 진행되었다; 첫째는 문헌정보학 분야의 학술지를 중심으로 두 데이터베이스의 검색결과와 인용문헌의 수의 차이가 있는가를 정량 분석했다. 두 번째는 WoS 접근성이 떨어지는 이용자의 경우 GS가 WoS의 대체 정보원으로 기능할 수 있는지에 대해 이용자를 대상으로 정성분석을 실시했다. 실증 데이터 분석을 통해 얻어진 연구 결과는 정량평가에서 GS는 WoS에 대비해서 통계적으로도 유의한 높은 검색결과와 인용문헌수의 차이를 보여 대체 정보원의 기능이 가능한 반면, 정성평가에서는 이용자들은 GS와 WoS의 질적 차이를 크게 느끼지 못하는 것으로 나타나 대체기능을 확인할 수 없는 것으로 나타났다.
음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다
디지털 도서관은 자연어 문서와 멀티미디어 자료에 대한 정보 검색 엔진을 필요로 하는 가장 중요한 데이터베이스 시스템이다. 이 논문은 자연어 처리 기법의 정보 검색 엔진과 브라우저에 대한 설계와 실험 결과를 소개한다. 자연어 문서에 대한 정보 검색 과정은 어휘 분석, 구문 분석, 스테밍, 주제어 색인 등의 계산학적 처리를 포함한다. 많은 이미지와 이미지의 제목, 그리고 자연어로 기술된 설명 문서를 포함하는 실험적인 데이터베이스 ‘Earth and Space Science’를 통해서 자연어 문서 분석에 기반하는 정보 검색 기능을 실험하였다. 또한 디지털 도서관 환경에서의 멀티미디어 정보 검색 내용 기반의 이미지 검색 엔진과 병행하는 정보 검색 시스템으로서의 가능성을 보여준다.
예제 기반 챗봇은 사용자 발화와 가장 유사한 예제 발화를 대화 예제 데이터베이스로부터 검색하여 응답을 생성한다. 가장 유사한 발화를 찾는 것은 응답의 적절성과 직결되는 것임에도 불구하고, 유사 발화 검색을 위해 어떠한 자질을 사용할 것인지, 어떠한 방식이 좋은 지에 대한 기존 연구는 부족하였다. 본 연구에서는 검색의 정확도와 예제의 활용도를 높이기 위해 다양한 어휘적, 의미적 자질을 이용한 기계 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 1) 대화 예제 데이터베이스의 활용도 2) 예제 발화의 매칭의 정확률 3) 답변의 질적인 측면에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였다.
본 논문은 한국어 정보처리에서 발생하는 단어 중의성 문제를 해결하기 위하여, 사전 뜻풀이 말뭉치에서 추출하여 구축한 의미정보 데이터베이스(Semantic Information Database)와 이를 활용한 단어 중의성 해결 모델을 이용한 실용적인 동형이의어 태깅 시스템 개발을 목적으로 한다. 중 소규모의 국어사전 150,000여 개의 표제어 전체의 뜻풀이에 품사 태그를 부착한 117만 어절 규모의 뜻풀이 말뭉치를 구축한 후 사전에 등재된 14,000여 개의 동형이의어 중 뜻풀이에 나타나는 8,164개의 동형이의어에 표제어 어깨번호를 이용한 의미 태그를 부착함으로써, 대량의 동형이의어 분별을 위한 공기(coocurrence)하는 단어와 빈도(frequency)정보를 추출하여 데이터베이스화 할 수 있었다. 본 동형이의어 태깅 시스템의 정확률 측정과 문제점 발견을 위해 (21세기 세종 계획) 프로젝트에서 제공하는 150만 어절 의미 태그 부착 말뭉치를 대상으로 실험한 결과 세종 150만 의미 태그 부착 말뭉치에 고빈도로 출현하는 469개 어휘(총 출현 횟수 249.249개)에 대한 정확률이 91.58%로 나타났다.
재해 유형별로 관련된 재해 지명어를 도출하여 지도 및 문헌, 지명정보서비스 등 전체 6종의 자료에 나타난 재해 관련 지명을 확인하고 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 이를 토대로 지명을 통해 나타나는 재해 유형별 지명의 지역별 분포 특성을 분석하여 현재 급증하고 있는 재난에 대비한 방재대책 수립 및 방재영향평가에 활용될 수 있는 가능성을 탐색하고자 하였다. 자연재해와 방재 관련 지명을 대상으로 총 128개의 재해 유형별 재해 지명어를 먼저 추출하였고, 이후 이 검색어를 중심으로 해동지도, 1872군현도, 오만분지일지형도, 지명총람, 신구대조 조선전도부군면리동명칭일람, 지명정보서비스 등 총 6종의 자료를 대상으로 재해 지명을 검색하여 DB화하였으며, 각 자료별로 지역별·재해 유형별 특성을 분석하였고, 활용방안을 제시하였다.
본 논문에서는 사용자의 감성적 요구에 적합한 이미지를 탐색한 후 문-스펜서(P. Moon&D. E. Spencer)의 색채 조화론에 기초하여 조화의 정도가 가장 높은 이미지들을 순위별로 제시하는 이미지 검색법을 제안하였다. 이미지 검색은 키워드로 주어진 감성어휘와 관련된 색채성분이 가장 많이 포함된 이미지 화상을 검색하여 미도(Aesthetic Measure)를 계산한 후 순위별로 제시하는 방법으로 이루어진다. 문-스펜서의 색채 조화론을 적용한 이미지 검색법의 타당성을 검증하기 위하여 200개의 샘플 이미지를 대상으로 시스템이 제시한 미도순위와 사용자 만족도 평가에 의한 순위를 비교하였다. 분석결과 15개의 감성어휘별로 시스템이 출력한 이미지들의 미도 순위에 대한 실험 참가자들의 평균 만족도는 7점 척도 중 5.0으로 나타났다. 또한 시스템이 산출한 이미지들의 미도 순위와 설문 참가자가 평가한 만족도 순위 사이와의 일치 여부를 알아보기 위해 상관분석을 실시한 결과 감성어휘 'Clear'를 제외한 14개의 어휘 모두에서 상관계수 0.5 이상의 양호한 정적상관을 보였다. 이와 같은 연구결과로부터 문-스펜서의 색채 조화론을 바탕으로 제안한 감성검색법이 이미지 데이터베이스와 같은 시각자극의 검색에 있어서도 사용자의 감성을 적절히 반영할 수 있는 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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