다차원 구어 단기기억 기제는 크게 음운적 통로와 어휘-의미적 통로로 구분된다. 전자를 음운단기기억, 후자를 의미단기기억이라고 할 수 있는데, 단기기억 과제를 정상적으로 수행하기 위해서는 두 통로 모두의 정보를 활발히 활용하여야 한다. 그리고 음운단기기억은 다시 음운입력완충기와 음운출력완충기로 나누어지며, 음운입력완충기는 음운자극의 입력 시, 음운출력완충기는 음운 산출 시에 작동한다. 본 연구에서는 유사한 수준의 전도 실어증 증상을 보이는 세 명의 환자에 대해, 각각의 언어 수행력을 구어 단기기억의 다차원적 측면에서 분석하였다. 그러기 위하여 세 명의 전도 실어증 환자들에게 단어 수준과 문장 수준에서 스스로 말하기, 따라말하기, 스스로 쓰기, 받아쓰기의 네 가지 양태의 언어과제를 실시하여 수행력을 비교 분석하였고, 숫자폭검사와 언어학습검사를 이용하여 음운단기기억력과 의미단기기억력을 평가하였다. 그 결과 세 대상자들은 네 양태의 언어 검사에서 다양한 수행력과 오반응 유형을 보였고, 단기기억력 검사 결과도 동일하게 나타나지 않았다. 즉 전도 실어증 환자들의 언어 수행력은 의미단기기억 또는 음운단기기억의 결함으로 설명될 수 있으며, 음운단기기억 가운데에서도 음운입력완충기, 음운출력완충기 혹은 둘 다의 결함 여부에 따라 언어특성이 상이하게 나타날 가능성을 제시하고 있다. 본 연구에서는 전도 실어증 환자들의 언어 검사와 단기기억력 검사 결과를 바탕으로, 언어와 다차원 구어 단기기억력과의 관계에 대하여 논의하고 있다.
패러프레이즈는 같은 의미를 다른 단어를 사용하여 표현한 것을 말한다. 패러프레이즈는 일상적인 언어생활에서도 흔히 관측되며 자연어처리 분야에서 다양하게 활용할 수 있다. 특히 최근에는 통계적 기계 번역 분야에서 데이터 부족 문제를 보완하여 번역 성능을 향상시키기 위해 패러프레이즈를 활용한 연구가 많다. 이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇으로 사용하기 때문에 단어 정렬 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류가 패러프레이즈로 전파될 수 있다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우에는 단어 정렬 오류가 더 심각하기 때문에 피봇 프레이즈부터 잘못 추출되는 경우가 많아진다. 이러한 문제를 보완하기 위해 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서 어휘, 품사 정보를 이용해 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 추가했을 때 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법을 통해 추출한 패러프레이즈를 한영 기계 번역 시스템에서 활용하였을 때 번역률이 향상됨을 확인할 수 있었다.
의사소통에서 대화자 간 감정의 이해는 메시지의 내용만큼이나 중요하다. 비언어적 요소에 의해 감정에 관한 더 많은 정보가 전달되고 있기는 하지만, 텍스트에도 화자의 감정을 나타내는 언어적 표지가 다양하고 풍부하게 녹아들어 있다. 본 연구의 목적은 인간언어공학에 활용할 수 있는 감정 온톨로지를 구축할 수 있도록 그 구성요소를 분석하는 데 있다. 텍스트 기반 감정 처리 분야의 선행 연구가 감정을 분류하고, 각 감정의 서술적 어휘 목록을 작성하고, 이를 텍스트에서 검색함으로써, 추출된 감정의 정확도가 높지 않았다. 이에 비해, 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지는 다음과 같은 장점이 있다. 첫째, 감정 표현의 범주를 기술 대상과 방식에 따라 6개 범주로 분류하고, 이들 간 상호 대응관계를 설정함으로써, 멀티모달 환경에 적용할 수 있다. 둘째, 세분화된 감정을 분류할 수 있되, 감정 간 차별성을 가질 수 있도록 24개의 감정 명세를 선별하고, 더 섬세하게 감정을 분류할 수 있는 속성으로 강도와 극성을 설정하였다. 셋째, 텍스트에 나타난 감정 표현을 명시적으로 구분할 수 있도록, 경험자 기술 대상과 방식 언어적 자질에 관한 속성을 도입하였다. 넷째, 본 연구의 감정분류는 Plutchik의 분류와 호환성을 갖고 있으며, 언어적 요소의 기술에서 국제표준의 태그세트를 수용함으로써, 다국어 처리에 활용을 극대화할 수 있도록 고려했다.
시각 단어 재인에 영향을 미치는 변인으로는 단어 빈도, 단어 길이, 이웃단어, 단어 형태 등이 밝혀진 바 있다. 단어 형태 변인은 한글이 영어와는 글자 체계가 다르기 때문에 형태 정보가 단어 처리에 다른 방식으로 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 게스탈트의 연속성 원리를 한글에 적용하여 한글 단어의 처리 단위를 알아보고, 음절 형태가 한글 단어 재인에 영향을 미치는지 검증하고자 하였다. 실험 1에서는 3음절 단어를 사용하여 음절 유형(평소 읽기방향이 연속성 원리에 부합하는 '가로집자'형(예: "가"), 부합하지 않는 '세로집자'형(예: "고")과 글자 제시 방향(가로, 세로)을 조작하였다. 어휘 판단 시간의 분석 결과, 제시 방향에 상관없이 '가로집자'형의 처리 속도가 '세로집자'형보다 빨랐다. 실험 2에서는 차폐 점화를 사용하여 음절유형('가로집자'와 '세로집자'형) 및 점화 자극과 목표 자극의 시각적 관계(동일, 유사, 상이)를 조작하였다. 점화자극과 목표자극의 음절집자 형태에 따라서 수행에 차이가 있었으며 이는 음절 형태가 단어 재인에 미친다는 것을 시사한다.
word2vec 등 기존의 단어 임베딩 기법은 원시 말뭉치에 출현한 단어들만을 대상으로 각 단어를 다차원 실수 벡터 공간에 고정된 길이의 벡터로 표현하기 때문에 형태론적으로 풍부한 표현체계를 가진 언어에 대한 단어 임베딩 기법에서는 말뭉치에 출현하지 않은 단어들에 대한 단어 벡터를 표현할 때 OOV(out-of-vocabulary) 문제가 빈번하게 발생한다. 문장을 구성하는 단어 벡터들로부터 문장 벡터를 구성하는 문장 임베딩의 경우에도 OOV 단어가 포함되었을 때 문장 벡터를 정교하게 구성하지 못하는 문제점이 있다. 특히, 교착어인 한국어는 어휘형태소와 문법형태소가 결합되는 형태론적 특성 때문에 미등록어의 임베딩 기법은 성능 향상의 중요한 요인이다. 본 연구에서는 단어의 형태학적인 정보를 이용하는 방식을 문장 수준으로 확장하고 OOV 단어 문제에 강건한 병렬 Tri-LSTM 문장 임베딩을 제안한다. 한국어 감정 분석 말뭉치에 대해 성능 평가를 수행한 결과 한국어 문장 임베딩을 위한 임베딩 단위는 형태소 단위보다 문자 단위가 우수한 성능을 보였으며, 병렬 양방향 Tri-LSTM 문장 인코더는 86.17%의 감정 분석 정확도를 달성하였다.
본 연구는 산림 자원의 다양한 효과 중에서 정서적인 안정과 같은 심리적 요인에 대한 과학적 접근이다. 본 연구를 진행하기 위하여 산림 치유공간을 다양한 공간으로 설정하여 피실험자들을 대상으로 실험을 진행하였다. 본 실험에 참여한 피실험자들은 20대 대학생들로 평균 나이가 22±1.25세였다. 피실험자들은 지정된 각기 다른 산림치유공간에서 주관적 서열평가를 통해 감성 단어들에 대한 평가를 실시하였다. 또한 이들의 인식하는 감성에 대한 생체반응을 측정하여 실제로 인지하고 있는 감성적 상태를 확인하였다. 본 연구에 적용된 생체신호반응 실험으로는 심박이 나타내는 BMP, SDNN, VLF, LF, HF, Amplitude 및 PPI를 활용하였다. 본 실험의 결과는 통계적 처리를 위해여 Friedman 검증과 Wilcoxon 검증을 적용하여 측정하였다. 본 연구에서는 주관적 감성어휘별에 대해서는 '좋은', '맑은' 및 '불편한' 단어가 산림치유공간의 지점별로 통계적 유의성을 확인하였다. 또한 산림 치유공간 각 지점에서의 정량적 생체신호 측정결과는 SDNN, HF 및 Amplitude가 통계적으로 유의하게 나타났다. 본 연구는 산림치유공간의 다양한 지역적 공간에서 인간이 인지하는 감성적 차원을 측정하였다. 산림 공간에 있어서도 공간적 입지가 인간의 감성적 차원을 유도하는 분위기가 다르다는 것을 확인한 것이다. 본 연구의 결과를 기반으로 산림치유공간 및 산림 자원의 활용 분야에 대한 적용방향과 전략적 활용방안을 제시할 수 있다. 이는 감성 기반의 산린 치유에 대한 공간적 시설 및 물리적 요건들을 통해 시설을 이용하는 이용객들에게 가이드를 제공할 뿐만 아니라 개인 맞춤형 감성 공간 디자인적 측면으로도 활용이 가능하다.
본 논문은 일한기계번역에서 일본어 진행표현 "ている" 형태로부터 한국어 대역어의 선정과정에서 발생하는 애매성을 해소하기 위하여 연구한 것이다. 대부분의 일한 기계번역 시스템은 양궁어의 문법적인 유사엉에 기초하여 어휘적인 단계의 처리만으로 고품질의 번역이 가능한 직접 번역방식을 채용하고 있다. 그러나, 직접 번역방식에 기초한 일한 기계번역에서는 술부에 존재하는 "ている"형태의 상적인 의미를 구별할 수 있는 방법론이 아직 제안되지 않았다. 일본어에서 "ている"형태는 동작진행과 상태진행을 모두 나타내지만 한국어에서는 "고 있다."와 "어 있다."로 나누어 표기한다. 양 언어간의 상적인 의미 대응은 간단하지 않지만, 술부의 의미 정보, 부사와 부사어의 의미정보 등을 이용하여 "ている"형태의 상적인 의미를 결정하는 것이 가능하다. "ている"형태의 적절한 대역어 선정을 위하여, 사전 속의 모든 일본어 술어에 다섯 종류의 의미코드를 입력한다. 즉 "1:동작진행만으로 사용되는 술어", "2: 일반적으로는 동작진행으로 사용되지만, 수동인 경우에는 상태진행의 형태로도 사용되는 술어", "3: 상태진행으로만 사용되는 술어", "4: 동작진행, 상태진행의 구별이 애매한 술어", "5: 기타" 당의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2","4"형태의 술어로부터 진행형은 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다. 실험에는 아사히 신문의 기사 중에서 임의로 약 15,000문을 추출하여 이용하였다. 제안한 방법은 실험문장에서 83.6%의 성공률을 보였으며 단순히 동작진행과 상태진행, 기타만으로 나누어 처리하던 종전 시스템에 비하여 약 5.7%정도 더 좋은 결과가 얻어졌다.아사히 신문의 기사 중에서 임의로 약 15,000문을 추출하여 이용하였다. 제안한 방법은 실험문장에서 83.6%의 성공률을 보였으며 단순히 동작진행과 상태진행, 기타만으로 나누어 처리하던 종전 시스템에 비하여 약 5.7%정도 더 좋은 결과가 얻어졌다.
공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.
다양한 스마트 기기 및 관련 서비스의 증가에 따라 텍스트 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이로 인해 방대한 문서로부터 필요한 정보만을 추려내는 작업은 더욱 어려워졌다. 따라서 텍스트 데이터로부터 핵심 내용을 자동으로 요약하여 제공할 수 있는 텍스트 자동 요약 기술이 최근 더욱 주목을 받고 있다. 텍스트 요약 기술은 뉴스 요약 서비스, 개인정보 약관 요약 서비스 등을 통해 현업에서도 이미 활발하게 적용되고 있으며, 학계에서도 문서의 주요 요소를 선별하여 제공하는 추출(Extraction) 접근법과 문서의 요소를 발췌한 뒤 이를 조합하여 새로운 문장을 구성하는 생성(Abstraction) 접근법에 따라 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 문서의 자동 요약 기술에 비해, 자동으로 요약된 문서의 품질을 평가하는 기술은 상대적으로 많은 진전을 이루지 못하였다. 요약문의 품질 평가를 다룬 기존의 대부분의 연구들은 사람이 수작업으로 요약문을 작성하여 이를 기준 문서(Reference Document)로 삼고, 자동 요약문과 기준 문서와의 유사도를 측정하는 방식으로 수행되었다. 하지만 이러한 방식은 기준 문서의 작성 과정에 막대한 시간과 비용이 소요될 뿐 아니라 요약자의 주관에 의해 평가 결과가 다르게 나타날 수 있다는 한계를 갖는다. 한편 이러한 한계를 극복하기 위한 연구도 일부 수행되었는데, 대표적으로 전문에 대해 차원 축소를 수행하고 이렇게 축소된 전문과 자동 요약문의 유사도를 측정하는 기법이 최근 고안된 바 있다. 이 방식은 원문에서 출현 빈도가 높은 어휘가 요약문에 많이 나타날수록 해당 요약문의 품질이 우수한 것으로 평가하게 된다. 하지만 요약이란 본질적으로 많은 내용을 줄여서 표현하면서도 내용의 누락을 최소화하는 것을 의미하므로, 단순히 빈도수에 기반한 "좋은 요약"이 항상 본질적 의미에서의 "좋은 요약"을 의미한다고 보는 것은 무리가 있다. 요약문 품질 평가의 이러한 기존 연구의 한계를 극복하기 위해, 본 연구에서는 요약의 본질에 기반한 자동 품질 평가 방안을 제안한다. 구체적으로 요약문의 문장 중 서로 중복되는 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 간결성(Succinctness) 개념을 정의하고, 원문의 내용 중 요약문에 포함되지 않은 내용이 얼마나 적은지를 나타내는 요소로 완전성(Completeness)을 정의한다. 본 연구에서는 간결성과 완전성의 개념을 적용한 요약문 품질 자동 평가 방법론을 제안하고, 이를 TripAdvisor 사이트 호텔 리뷰의 요약 및 평가에 적용한 실험 결과를 소개한다.
인터넷 환경이 변함에 따라, 웹사이트 사용자의 욕구는 한층 다양하고 복잡해지는 양상을 보이고 있다. 이에 따라 오늘날의 사용자들은 웹에서 단지 빠른 시간 안에 편하게 정보를 찾는 사용성 뿐 아니라 적절한 감성적 경험 또한 원하고 있다. 하지만 실제적으로 사용자들이 디자이너가 전달하고자 하는 감성을 언제나 경험하는 것은 아니다. 본 연구에서는 홈페이지와 관련한 어떤 요소가 디자이너가 의도한 특정 감성을 사용자에게 효과적으로 전달하는지, 즉 홈페이지의 감성 품질에 영향을 미치는 요소를 파악하고자 한다. 이를 위해 감성차원 측면, 사용자 측면, 그리고 디자이너 측면의 3가지 가설을 검증하였다. 첫번째 가설은 감성차원 측면에 관한 것으로 감성 차원 자체가 명확하지 않아 디자이너가 의도한 특정 감성이 사용자에게 제대로 전달되지 못할 것이라는 가설이다. 두 번째는 사용자의 측면으로 같은 홈페이지더라도 각각의 사용자에 의해서 느끼는 감성의 차이가 디자이너가 의도한 감성 품질과 관련이 있을 것이라는 가설이다. 마지막으로 세 번째는 디자이너의 측면으로 동일한 감성이라도 디자이너가 구현하는 디자인 요소에 따라서 사용자가 경험하는 감성품질이 상이해질 것이라는 가설이다. 사전 연구로 웹페이지를 통해서 일반적으로 느끼는 기본 13개의 감성 차원과 이에 해당하는 30개의 대표 감성어휘를 선택하였고, 이를 바탕으로 본 실험에서는 전문디자이너들에게 각각 13개의 감성 차원을 사용자에게 전달하는 홈페이지를 차원별로 각 4개씩 디자인하도록 하였다. 이렇게 제작된 총 52개의 홈페이지에 대해서 515명의 사용자들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여, 실제 디자이너들이 의도한 감성을 사용자들이 얼마만큼 경험하는지를 알아보았다. 이와 같은 분석 결과, 감성 품질은 감성차원이 얼마나 명확하게 정의되었는가 하는 감성 차원 측면의 요인과는 관련이 없으며, 반면 동일한 홈페이지에 대해서 사용자 개개인이 느끼는 감성이 얼마나 다양한가 하는 사용자 측면의 요인과 디자이너가 어떤 디자인 요소를 선택하는가 하는 디자이너 측면의 요인이 감성 품질과 밀접함 관련이 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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