본 논문은 소셜 네트워크 이용자의 텍스트 데이터를 대상으로, 트랜스포머 계열의 언어모델을 전이학습해 이용자의 MBTI 성격 유형을 분류한 국내 첫 연구이다. Kaggle MBTI Dataset을 대상으로 RoBERTa Distill, DeBERTa-V3 등의 사전 학습모델로 전이학습을 해, MBTI E/I, N/S, T/F, J/P 네 유형에 대한 분류의 평균 정확도는 87.9181, 평균 F-1 Score는 87.58를 도출했다. 해외 연구의 State-of-the-art보다 네 유형에 대한 F1-Score 표준편차를 50.1% 낮춰, 유형별 더 고른 분류 성과를 보였다. 또, Twitter, Reddit과 같은 글로벌 소셜 네트워크 서비스의 텍스트 데이터를 추가로 분류, 트랜스포머 기반의 MBTI 분류 방법론을 확장했다.
본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory) 신경회로망을 이용하여 한글 모음을 인식하고, 그 유형을 분류하는 방법을 제안하였다. 기존의 연구들은 단순히 문자의 선분, 획 등의 정합만을 이용하여 한글의 자소 분류에 중점을 두었다. 그러나 인식 대상 운자의 특성이 각각 다르므로 효율적인 인식을 위해서는 먼저 포괄적인 특정적 유형 분류가 필요하다. 제안된 한글 유형 분류 시스템에서는 먼저 ART 신경회로망의 문제점인 증가분류 알고리즘의 단점을 최소화할 수 있도록 비교층에 최초 활성화패턴의 크기를 기억하는 메모리를 두고 각 층간 하향틀 변화를 경계인수 값을 "1" 이내로 제한하여 이미 입력된 패턴을 다시 입력할 때, 새로운 노드의 활성화를 방지하여 비교적 입력순서에 둔감한 분류가 가능하였다. 실험 결과 제안된 시스템에서는 한글의 6형식 중 1, 3, 4, 5형식 분류는 평균 97.3% 의 분류율을 보였으나, 나머지 2, 6형식 분류는 다소 떨어지는 평균 94.9% 분류율를 보였다.
Holland(1997)의 직업성격유형은 네 가지 가정을 기초로 한다. 이 가정에 기초하여 직업성격유형을 6가지 유형으로 분류하고, 사람의 성격과 그 사람의 작업환경에 대한 지식은 진로선택, 직업변경, 직업성취 등에 관해서 중요한 결과를 예측할 수 있다."라고 설명하고 있다. 이와 관련한 선행연구와 이론을 바탕으로 본 연구를 진행할 계획이다. 이와 같은 연구목적을 이루기 위한 내용은 다음과 같다. 첫째, 직업성격유형을 6가지 (R IASEC )로 분류한 이론을 본 연구의 대상인 일반 창업자(대학생, 청년, 장년 등)에게도 적용할 수 있는지 확인하고자 한다. 즉, Holland(1997)의 직업성격유형이론에 의한 현실적(Realistic)유형, 탐구적 (Invest igat ive)유형, 예술적 (Art ist ic)유형, 사회적 (Soc ia l)유형, 설득적(Enterprising)유형, 관습적(Conventional)유형의 분류를 본 연구에 적용하여 일반 창업자에게도 적용가능한지를 확인하고자 한다. 둘째, 일반 창업자의 직업성격유형, 직업가치유형 (내적직업가치, 외적직업가치)에 따른 창업성과에 대한 변수간의 구조를 분석하고자 한다. 구조 모형에서의 효과와 영향력을 분석하여 Holland의 직업성격유형과 창업성과 간의 관계를 규명하는 연구결과를 정립하고자 한다. 셋째, Holland의 직업성격유형 및 직업가치가 창업성과에 어떤 영향을 미치는지, 직업가치유형(내적직업가치 외적직업가치)이 창업성과에 어떤 영향을 미치는지 규명하고자 한다.
본 연구의 목적은 무용전공자를 위한 체계적이고 내실 있는 진로개입을 위한 무용직업군 유형 및 분류체계를 개발하는 것이다. 이를 위하여 문헌조사와 전문가회의를 거쳐 최종적인 무용직업군 유형과 분류체계를 개발하였다. 개발된 무용직업군 유형 및 분류체계를 바탕으로 무용진로개입 발전 방안을 도출하였다.
형용사 분류에 격틀이 중요한 역할을 한다는 주장은 여러 연구에서 제기된 바 있다. 본 연구에서는 격틀이 의미 분류에 기여하는 바를 보다 체계적으로 검토하기 위하여 '격틀집합'을 활용한다. 격틀집합은 한 개의 어휘가 취할 수 있는 격틀의 집합을 말한다. 격틀집합에 근거하여 형용사를 분류할 경우, 의미적으로 연관성이 높은 그룹으로 나뉠 수 있다는 가설을 바탕으로 이러한 가설의 타당성을 검증하고 이를 입증하는 것이 본 연구의 목적이다. 아울러 본 연구에서는 그러한 가설을 검증하기 위한 구체적인 방법론을 제시한다. 격틀집합정보는 세종전자사전에 들어있는 어휘별 격틀정보를 추출하여 활용한다. 본 연구 결과 도출된 총 101개의 격틀집합 중에서 한 개의 격틀만을 갖는 유형과 어휘목록이 5개미만인 유형을 제외한 12개의 격틀집합이 주요 분석 대상으로, 본 연구에서는 그 중에서 6개를 자세히 분석한다. 격틀집합별 어휘들을 살펴보면 의미적 연관성이 파악되지 않는 어휘들도 일부 포함되어 있기는 하나, 대부분은 의미적으로 상관관계가 있음을 확인할 수 있었다 이와 같은 방법론을 통해 국어 형용사 전체의 유형, 더 나아가 국어 용언을 분류하는데 본 연구의 가설과 방법론이 활용될 수 있다.
본 연구의 목적은 웹 상의 다양한 학술정보자원들을 자료유형별로 효율적인 검색이 가능하도록 다양한 형태의 웹 학술정보자원에 대한 자료유형 분류체계 방안을 제시하는데 있다. 본 연구에서는 DCMI(DublinCore Metadata Initiative)를 비롯한 국내외 주요 기관이 연구·개발한 7개의 자료유형 요소 셋을 조사·분석하여, 이를 의미적으로 매핑시키고 그 결과를 참조하여 웹 학술정보자원의 특성에 맞게 10개의 범주 내에 37개의 자료유형 요소를 도출하였다. 본 연구에서 제시하는 자료유형 분류체계는 웹 학술정보자원에 공통적으로 포함되는 요소이므로 각 학문주제별로 적용시킬 경우에는 자료유형 요소의 추가 및 변경을 요구할 수도 있다.
사서교사가 독서교육을 성공적으로 수행하기 위해서는 독서에 관한 학생들의 특성을 파악하고 있어야 한다. 그러나 현재 학생들의 독서 관련 특성을 파악하기 위한 도구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 구조방정식 모형을 이용하여 독서 플로우 유형을 분류하고 독서 플로우 유형을 측정할 수 있는 검사도구를 제안하였다. 독서 플로우의 유형을 분류하기 위해서 4개의 연구모형(워너, 던과 던, MBTI, flow 구성모형)을 설정하고 각 모형을 AMOS 구조방정식 모형에 대입하여 적합성을 검증하였다. 그 결과 4개의 연구모형 중 flow 구성 모형이 가장 적합한 모형임을 확인하였다. flow 구성 모형을 바탕으로 독서 플로우 유형을 분류하고 독서 플로우 유형 검사를 위한 도구를 제안하였다. 제안한 독서 플로우 유형은 4 차원 16 가지의 세부 유형으로 구성되고 있고 검사도구는 4개 영역, 28개 문항으로 설정하였다. 본 연구에서 사용한 데이터는 본 연구자의 선행연구를 위해 수집한 1,836개의 데이터를 재사용하였다.
본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.
지리산왕등재 습지의 바람직한 관리를 위하여 미국야생생물보호청(US Fish & Wildlife Service)에서 개발한 습지 유형 분류방법론을 적용하여 유형분류와 평가를 수행하였다. 지리산왕등재 습지는 계(System), 아계(Subsystem), 강(Class), 아강(Subclass), 수영역(Water Regime), 수문지형 단위 (Hydrogeomorphic Units), 저질/우점유형 (Substrate/Dominants Type)의 계층적 분류체계에 따라 소호소습지생태계(Palustrine wetland system), 정수습지생태계 강, 영속형 정수식물 습지생태계 아강, 영구적으로 습윤한 수영역, 범주성 수화학(pH 6.1), 산악의 영구적인 초원 수문지형, 저질은 유기체 유형(이탄토)으로 사초과와 고랭이속이 우점하는 습지로 분류되었다. 지리산 왕등재 습지와 비교하여 대암산 용늪의 분류체계는 이끼/지의류 강, 이끼 아강, 영구적으로 습윤한 수영역, 산성의 수화학, 저질은 유기체 유형(이탄토)으로 물이끼가 우점하고 관속식물이 혼재하는 유형으로 분류되어 많은 차이가 난 반면, 무제치늪은 매우 유사한 습지유형으로 우점유형(진퍼리새 우점)과 특정 종에서만 차이가 났다.
본 연구는 오픈도메인 자연어 질의문 유형을 '질문 초점(Question Focus)'에 따라 분류하고, 기계학습 기반 질의문 유형 분류기의 성능 향상을 위한 주석 말뭉치 구축을 목표로 한다. 오픈도메인 질의문 분석을 통해 의문사 등의 키워드 기반 질의문 유형 분류의 한계를 설명하고, 질의문 내의 비명시적인 의미자질을 고려한 질문 초점 기반 질의문 유형 분류 기준을 정의하였다. 이 기준에 따라 구축된 112,856 문장의 주석 말뭉치를 기계학습(CNN) 기반 문장 분류 시스템의 학습 데이터로 사용하여 실험한 결과 F1-Score 97.72%성능을 보였다. 또한 이를 카카오 오픈도메인 질의응답시스템에 적용하여 질의문 확장을 위한 의미 자질로 사용하였고 그 결과 전체 시스템 성능을 1.6%p 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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