많은 자연언어처리 분야에서 문장의 단위화는 기본적인 처리 단계로서 중요한 위치를 차지하고 있다. 한국어 단위화에 대한 기존 연구들은 규칙 기반 방법이나 기계 학습 기법을 이용한 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 통계 기반 방식의 일환으로 순수 확률기반 모델을 이용한 단위화 방법을 제시한다. 확률 기반 모델은 처리하고자 하는 해당 언어에 대한 깊은 지식 없이도 적용 가능하다는 장점을 가지므로 다양한 언어의 단위화에 대한 기본 모델로서 이용될 수 있다. 또한 자료 부족 문제를 해결하기 위해 메모리 기반 학습 시에 사용하는 IG back-off 평탄화 방식을 시스템에 적용하였다. 본 논문의 모텔을 적용한 단위화 시스템을 이용하여 한국어와 영어에 대해 실험한 결과 비교적 작은 규모의 말뭉치를 학습하였음에도 불구하고 각각 90.0%, 90.0%의 정확도를 보였다.
본 연구는 패스트푸드업체 서비스 종사원의 비언어적 커뮤니케이션이 고객의 긍정적 감정-자아동일시-충성도(행동적, 태도적 충성도) 간의 감성적 경로를 검증하기 위하여 부산, 대구경북지역의 대표적 외식 패스트푸드 업체 이용객 397명의 자료를 분석에 사용하였다. 자료분석을 위해 SPSS 프로그램과 AMOS 프로그램을 사용하여 빈도분석, 탐색적, 확인적 요인분석을 거친 후, 구조방정식 모형으로 가설을 검증하였다. 실증분석결과, 첫째, 서비스종사원의 비언어적 커뮤니케이션의 3 구성요소 즉, 신체언어, 의사언어, 신체외양의 순으로 이들 모두가 고객의 긍정적 감정에 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 고객감정은 자아동일시에 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 자아동일시는 행동적 충성도와 태도적 충성도 각각에 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 주요 결과를 통해 외식업체의 감성적 충성도 구축의 경로과정을 통해 실무적 시사점과 이론적 시사점을 제시하였다.
개인의 언어 사용 경향성은 그 개인의 심리적 측면을 분석할 수 있는 유용한 도구로 생각되어 왔으며 따라서 언어분석은 심리적 특성의 분석을 위해 중요하게 사용되어 왔다. 본 연구에서는 주관적 삶의 질을 구성하는 두 지표에 해당하는 삶에 대한 느낌과 삶에 대한 만족도가 언어와 어떤 관련성을 지니는가를 알아보고자 하였다. 이를 위해 126명의 남녀 대학생들을 대상으로 추출한 글쓰기 자료를 사용하여 KLIWC (Korean Linguistic Inquiry and Word Count)를 통해 언어 분석을 시도하였으며 주관적 삶의 질의 상 하위 집단 간에 어떤 차이가 있는지를 살펴보았다. 또한 KLIWC 변인들과 주관적 삶의 질을 구성하는 두 하위변인들 간의 개별적 관계성들이 분석되었으며, 그 결과, 다양한 차이점들과 연관성들이 관찰되었다. 이러한 결과들은 주관적 삶의 질과 언어 사용의 연관성에 대한 이후 연구들에 대해 예비적이고 기초적인 자료를 제공할 것으로 기대된다.
본 논문은 기후자료로 제공되는 기상 데이터베이스로부터 사람이 이해할 수 있는 수준의 분석문을 생성하는 시스템에 자연언어 생성 기술을 적용한 연구에 관한 것이다. 기상청에서 제공되는 여러가지 자료들을 이용하여 기상관련 지식을 획득하였으며, 제한된 영역에서 잘 구조화된 템플릿을 정의하고 담화관계를 설정함으로써 관련 기상자료에 대한 해설문을 생성할 수 있었다. 실험 결과, 본 시스템은 비교적 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
문헌정보처리 표준화도구인 MARC는 포멧의 문제점과 다양한 웹자원 메타데이터 정보조직의 문제점으로 인하여 웹 기반의 XML표준 포멧의 도입을 시도하였고, MARCXML로 변환되어 시스템간 상호운용되고 있으나, MARCXML은 서지정보의 의미특성이나 메타데이터의 표현을 고려하지 않고 단순히 MARC 레코드의 표현을 XML 구조로 변환한 것일 뿐이다. 시맨틱의 핵심기술로 부각되고 있는 Topic Map은 XML기반의 표준기술언어인 ISO의 XTM을 이용해 정보와 지식의 분산 관리를 지원하는 기술이다. 학술정보자원에 대한 DB 구축 시 Topic Map언어인 XTM을 이용한다면 이미 개발된 여러 메타데이터 등을 한곳으로 통합하면서도 신축성과 확장성을 제공하는 것이 용이하게 된다. 하지만, 기존 시스템에서 새로운 Topic Map을 구축하는 것은 많은 비용과 시간이 소요되는 등 어려운 일이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB로부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, XML의 특징인 시스템간 상호운용성을 확보함과 동시에 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 등을 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.
데이터베이스는 자료의 검색과 갱신의 효율화를 위해 논리적으로 연관된 여러 자료의 집합체로 만드는 것을 의미한다. 인터넷과 하드웨어의 발달로 관리해야 할 자료의 양이 많아 지고 있으며, 이를 쉽게 관리 하기위해 데이터베이스는 나날이 발전하고 있다. 본 논문에서는 데이터베이스의 역사, 종류, 데이터 베이스 언어 현황과 그 중 SQL 언어의 명령어와 이를 쉽게 사용 할 수 있도록 돕는 변환 프로그램 실험 결과를 보고한다.
최근 온라인 텍스트 자료를 이용하여 대중의 의견을 분석하는 작업이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 작업에는 주관적 방향성을 갖는 텍스트의 논증 구조와 중요 내용을 파악하는 과정이 필요하며, 자료의 양과 다양성이 급격히 증가하면서 그 과정의 자동화가 불가피해지고 있다. 본 연구에서는 정책에 대한 찬반 의견으로 구성된 한국어 텍스트 자료를 직접 구축하고, 글을 구성하는 기본 단위들 사이의 담화 관계를 정의하였다. 각 단위들 사이의 관계는 기계학습과 규칙 기반 방식을 이용하여 예측되고, 그 결과는 합성되어 하나의 글에 대응되는 트리 구조를 이룬다. 또한 텍스트의 구조상에서 주제문을 직접적으로 뒷받침하는 문장 혹은 절을 추출하여 글의 중요 내용을 얻고자 하였다.
이 연구는 수술실 간호사들의 언어폭력 경험을 알아보기 위하여 수행되었다. 종합병원 수술실 간호사 176명을 대상으로 2011년 10월 17일부터 31일까지 설문지를 사용하여 자료를 수집하였다. 다중회귀분석에서 언어폭력경험과 간호사 요인 언어폭력 유형이 정신건강에 유의한 영향을 미쳤다. 결과적으로 언어폭력은 수술실 간호사의 정신건강에 영향을 미친다. 언어폭력을 예방할 수 있는 다양한 프로그램을 개발하여, 수술실 간호사의 정신건강을 증진시키고 그것을 유지시키는 것이 필요하다.
말뭉치는 언어를 연구하기 위한 중요한 재료이다. 본 논문에서는 말뭉치에서 나타나는 언어 현상을 보다 효율적으로 분석하기 위한 언어학자를 위한 말뭉치 분석기를 제안하고 그 구현 방법을 설명한다. 제안하는 말뭉치 분석기는 기본적인 통계 정보와 함께, 형태소 분석된 파일을 대상으로 위치 색인을 포함하는 역파일 색인을 구성하여 빠른 형태소 검색과 다앙한 수준의 연어 검색을 제공한다. 분석기는 세종말뭉치를 기본 말뭉치로 하며, 다앙한 말뭉치에 대한 통계자료와 검색 기능을 제공하기 위해 사용자 말뭉치 파일에 대한 처리도 지원한다. 시스템은 사용자가 업로드한 말뭉치 파일에 대하여 자동 형태소 분석을 제공하며 형태소 분석 결과 수정을 가능하게 하여 다앙한 말뭉치에서 언어학자들의 우리말 연구를 지원한다.
학습자간의 협력 작업은 교육용 저작 시스템의 효율성을 결정짓는 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 저작 시스템에서도 다양한 저작 기능이 채용되고 있지만 초보자들이 동료 학습자로부터 도움을 받거나 저작과 학습을 병행하는 것에는 관심이 부족하다. 이에 따라 본 연구에서는 수학적 언어와 학습자간 협력 작업을 이용한 수학교과용 언어기반 저작도구를 설계 및 개발하고, 그 타당성을 검증하였다. 본 연구는 언어기반 저작을 통한 자료 제작의 편리성, 수학적 언어 적용에 따른 저작과 학습의 병행, 네트워크 협력 작업을 통한 학습자간 공조를 주된 내용으로 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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