오기억(false memory) 연구에 필요한 한국어 단어 연상 목록을 작성하기 위해 대학생과 초등학생을 대상으로 자료를 수집하였다. 비연속적 자유연상 기법을 이용하여 각 단어들에 대한 연상단어와 연상 강도, 총 연상단어 수에 대한 세트 크기 비율을 집단별로 산출해서 질적, 양적 차이가 있는지를 비교하였다. 각 단어마다 연상 강도가 매우 높은 연상단어들은 두 집단 간 같거나 비슷한 반면 연상 강도가 낮아질수록 두 집단에서 연상된 단어들이 다양했다. 대학생 집단이 초등학생 집단보다 세트 크기 비율이 더 컸다. 이 결과는 대학생이 초등학생보다 더 전형적이고 수렴된 의미망을 형성한다는 것을 시사한다. 본 자료는 오기억 연구뿐 아니라 연상 단어를 이용해 인지적 기제를 밝히려는 연구들을 위해 유용한 기초자료를 제공해 줄 수 있다.
본 연구에서는 단어의 의미연상을 이용하여 시소러스를 작성해봄으로써 탐색 시소러스 구축에 있어 단어연상검사법의 적용가능성을 살펴보았다. 문헌정보학 분야를 대상으로 단어연상검사를 실시한 후 자극어와 반응어간의 의미관계를 파악하고 반응어와 통제어휘를 비교 분석하였다. 실험 및 분석결과, 단어연상검사를 이용하면 다양한 연관관계 용어들을 시소러스에 포함시킬 수 있으며, 통제어휘집에 나타난 하위관계와 동등관계 용어들을 어느 정도 반영할 수 있다는 것을 확인하였다. 단어의 의미연상을 이용하여 구축된 탐색 시소러스는 정보검색환경에서 질의확장에 응용될 수 있다.
본 연구에서는 단어의 의미연상을 이용하여 시소러스를 구축하고. 이 시소러스에 대해 탐색 시소러스로서의 기능성을 확인하기 위해 질의확장 실험을 수행하였다 연상 시소러스 구축을 위해 문헌정보학 분야를 대상으로 단어연상검사를 실시한 후 자극어와 반응어간의 의미관계를 파악하고 반응어와 기존 시소러스의 디스크립터를 비교 분석하였다. 실험 및 분석결과. 단어연상검사를 이용하여 시소러스를 구축하면 기존의 시소러스에 비해 연관관계 용어들을 시소러스에 다양하게 반영할 수 있으며, 통제어휘집에 나타난 하위관계와 동등관계 용어들을 어느 정도 반영할 수 있다는 것을 확인하였다. 또한 질의확장 실험결과 단어연상 시소러스가 기존 시소러스에 비해 비교적 우수한 성능을 보여 단어연상 시소러스가 정보검색환경에서 질의 확장에 응용될 수 있음을 증명하였다.
인간은 어떤 정보를 기억하려 노력하더라도, 시간이 지남에 따라 그 정보의 대부분을 잊어버린다. 반면에 인간은 사진을 보며 대부분 잊혀진 과거의 기억을 떠올릴 뿐만 아니라, 사진 속에 존재하는 특정 물체로부터 여러 단어들을 연상한 뒤, 그 연상된 단어로부터 새로운 기억을 떠올리곤 한다. 또한 이렇게 떠올린 기억으로 그 당시의 감성을 느끼기도 한다. 따라서 본 논문은 소셜 네트워크 서비스에 업로드된 사진들과 개인의 연상 단어 사전을 활용하여 사용자의 과거 회상에 도움이 되는 증강 기억 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서 사용자가 특정 사진 속에 존재하는 물체를 선택하면, 그 물체와 관련된 연상 단어가 사용자에게 제공된다. 만일 사용자가 연상 단어중 하나를 선택하면, 제안하는 시스템은 해당 단어의 물체를 포함하는 다른 사진들의 목록을 사용자에게 제공함으로써, 사용자의 기억 회상을 돕고 감성을 자극할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 소셜 네트워크 서비스에서 보다 다양한 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
인간은 문서전체를 읽지 않고 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서 전체는 물론 부분 텍스트(단락)에 출현하는 소수의 단어 정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위한 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집 문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준을 정하였다. 인도네시아어의 분야연상어 사전을 자동으로 구축하기 위해 먼저 한국어로 구축한 분야 연상 지식을 추출하는 방법을 제안한다.
인간은 문서전체를 읽지 않고 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서 전체는 물론 부분 텍스트(단락)에 출현하는 소수의 단어 정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위한 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집 문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준을 정하였다. 인도네시아어의 분야연상어 사전을 자동으로 구축하기 위해 먼저 한국어로 구축한 분야 연상 지식을 추출하는 방법을 제안한다.
사람은 문서를 읽을때 문서 전체를 읽지 않더라도 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치, 경제, 교육, 스포츠 등의 분야를 정확히 인지한다. 이러한 단어를 분야연상어로 정의하고, 빈도수 조사를 통해 전자사전에 자동으로 구축한다. 이러한 분야연상 어는 문서의 초기인식 시 어느 분야인지 분명하지 않거나 애매한 경우에도 문서를 읽어가면서 분야를 인지할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서는 이러한 특성을 가지고 있는 분야연상어를 이용하여 시스템에 새로운 문서가 주어질 때 해당 문서의 분야정보를 추출하고 분야연상어의 분포정보를 인간에게 그래픽컬 하게 보여줄 수 있도록 분야인식기를 설계하고 구현한다.
인간은 문서에서 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서전체를 대상으로 하지 않고 부분적인 덱스트에서 출현하는 소수의 단어정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위해 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 인간이 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집하고, 수집문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시정을 고려하여 분야연상어의 수준과 안정성랭크에 대하여 논의한다. 학습데이터에서 분야연상어 후보의 각 수준을 자동으로 결정하고, 컴퓨터가 제시하는 분야연상어의 수준, 안정성랭크, 집중률, 빈도정보를 이용하여 단일어로 된 분야연상어를 추출하는 방법을 제안한다.
단어재인에 영향을 미치는 세 변인으로 연상, 단어 사용빈도, 심상성을 들 수 있다. 본 연구는 심상성이 단어재인에 미치는 영향을 살펴보고 심상성의 효과를 설명하는 두 가지 이론(이중 부호화 이론, 맥락 가용성 모델)을 검증하고자 하였다. 대학생 실험 참가자에게 연상 강도와 심상성을 통제한 단어 쌍을 제시하고 어휘판단 과제를 수행하게 하였다. 세 실험에서 과제의 점화자극 제시시간을 각각 달리하여 점화자극 제시시간에 따라 변화하는 두 변인의 효과 및 상호작용 효과를 관찰하였다. 점화자극 제시시간이 가장 짧은(20ms) 실험 1에서는 심상성의 주효과만 통계적으로 유의미 하였으며, 연상 강도가 영향을 미치지 못한 단어재인의 초기시점부터 심상성의 효과가 나타남을 확인하였다. 실험 2에서는 점화자극 제시시간을 50ms로 하였다. 결과, 연상 강도의 주효과와, 심상성의 주 효과, 두 변인의 상호작용 효과가 모두 관찰되었다. 실험 3에서는 점화자극을 비교적 길게(450ms) 제시하였다. 결과, 연상 강도의 주효과만 유의미하게 나타났다. 세 실험에서 모두 전반적으로 이중 부호화 이론의 설명과 일치하는 결과를 얻었다. 이중 부호화 이론의 경우 독립적으로 나타나는 심상성의 효과(예: 실험 1, 2)만을 설명하고 있으며, 맥락 가용성 모델은 독립적으로 나타나는 의미맥락의 효과(예: 실험 3)만을 설명하고 있다. 따라서 두 변인이 단어재인에 미치는 시간적 맥락과 그 영향의 크기를 적절히 고려한 통합된 이론이 요구된다는 점을 논의하였다.
우리는 특정 문서를 읽을 때 문서 전체를 읽지 않더라도 대표적인 몇 개의 단어를 보는 것만으로 정치나 경제, 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서 전체를 대상으로 하지 않고 부분텍스트에서 출현하는 소수의 단어정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위해 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 인간이 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 자동으로 수집하는 시스템을 설계하고 구현하는데 목적이 있다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준, 안정성 랭크, 집중률, 빈도정보를 이용하여 단일 분야연상어를 수집하는 방법을 제안하고 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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