• 과학교육연구지
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• 제44권3호
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• pp.289-299
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• 2020

이 연구에서는 2009 개정 교육과정 중학교 지구 과학 교과서에 제시되는 천문 영역의 과학 용어 113개에 대한 중학교 3학년 학생 5인의 용어에 대한 체감 난이도, 이해 확신도와 정의를 검사지를 통해 살펴보고, 추가 면담을 통해 천문 용어에 대한 학생들의 오개념 유형과 그 대표적인 용어 - 오개념의 예시를 분석했다. 학생들이 제시한 용어의 정의는 크게 정답과 낮은 수준의 이해, 오답으로 분류되었으며, 낮은 수준의 이해는 상위 수준의 정의 서술, 개념의 미분화로 하위 분류되었고, 오답은 과학적 오인에 의한 방해, 사전 지식 미비 등으로 하위 분류되었다. 용어로 인한 오개념과 선행 오개념이 구분될 수 있다는 점에서, 용어로 인한 오개념은 용어 변경이라는 방법을 통해 오개념 형성을 미연에 방지할 수 있으므로 효율적 처방이 될 수 있다. 또한, 은유적 용어로 인한 장점과 단점을 학생들이 인식하고 있으며, 자신의 이해 수준을 잘 파악하고 있다는 점은 학습자 스스로가 자신의 오개념을 인지하는 것이 오개념 수정의 첫 번째 단계임을 고려할 때 좋은 출발점이 될 수 있을 것으로 기대된다. 과학 교육에서의 용어는 중요한 논의 대상으로, 시대에 따라 적합한 용어의 선정을 위해 노력하고 있으며 과학 용어가 바뀌기도 한다. 이 연구 결과가 용어의 수정에 대한 논의의 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.167-172
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• 2005

지금까지 자연언어처리에서의 품사태깅(parts-of-speech tagging) 기술에 대한 연구는 활발히 진행된 반면, 전문용어에 대한 처리 기술은 미비한 점이 많았다. 전문용어에 관련된 연구는 대부분 구축, 표준화, 추출 등에 대한 연구가 많았으나 전문용어 태그 설정과 태깅 기술 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 전문용어 태그를 (분야정보: 아이디) 순으로 설정하고 백과사전의 분류 체계를 이용하여 어떤 특정 분야 문서의 전문용어를 자동으로 태깅하는 시스템을 구축하였다. 전문용어 태깅 시스템은 형태소분석기를 사용하지 알고 문맥의 규칙과 조사 어미사전을 이용해 자동으로 태깅을 하게 된다. 이 시스템의 정확률 측정을 위한 정답말뭉치는 웹 상에 공개되어 있는 백과사전 html문서를 이용하였다. 우선 백과사전에 나와있는 용어는 전문용어라고 가정한다. 하나의 문서에는 '용어', '요약', '본문', '이미지', '분류', '참조항목' 등의 정보들이 있다. 이 중 '본문'에는 그 용어에 대한 자세한 설명이 있는데 특정 단어에는 태그로 백과사전 내에 있는 단어를 찾아 볼 수 있게 링크 되어있다. 이 정보를 이용해 태그로 되어있는 것을 설정한 태그로 바꾸고 단계별로 확장 태깅을 해서 정답말뭉치를 만든다. 태깅 시스템과 정답말뭉치를 비교해 정확률을 계산해서 시스템의 성능을 측정하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.167-169
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• 2000

문서 분류 시스템은 문서에 나타난 용어나 개념의 출현 정보를 이용한다. 개념 기반문서분류는 용어를 사용하지 않고 문서의 단어에 나타난 의미를 이용한다. 단어가 중의성을 가지는 경우 그 뜻을 정확히 가리지 않으면 문서에 출현하지 않은 의미를 이용하게 되므로 문서 분류 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문은 개념 기반 문서분류를 위하여 단어 애매성 해소를 시도하였다. 문서에 출현된 의미 정보를 이용하여 의미들간의 공기정보를 구하고 이를 이용하여 단어의 애매성을 해소하였다. 단어의 의미정보는 시소러스 도구를 통해 획득하고 의미들간의 공기정보는 의미들간의 동시 출현 정보를 획득하여 구축하였다. 본 시스템은 문서 분류 등 자연어처리 분야에 이용할 수 있어 효용가치가 높다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권4호
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• pp.67-88
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• 2021

국가과학기술표준분류는 과학기술 관련 정보, 인력, 연구개발사업 등을 효율적으로 관리하기 위한 목적으로 제정 및 운영되고 있으며 개정주기는 5년이다. 2022년은 차기 개정 절차의 첫 해로 현재의 대, 중, 소분류체계 중 소분류체계를 기술키워드화 하는 것이 주 목적이다. 이는 현재의 경직된 구조로 인해 발생하는 유관 분류체계와의 연계 어려움과 최신 용어에 대한 미반영 문제를 해결하기 위한 것이다. 본 연구에서는 이 문제 해결을 위해 기존의 분류체계 관리를 용어관리체계로 변화시켜 용어의 품질과 활용성을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 표준용어관리체계인 SKOS와 ISO/IEC 11179 표준을 기본 모델로 설정하였다. 또 해외 과학기술용어집에서 활용하고 있는 용어관리 메타데이터 표준을 조사하여 현 국가과학기술표준분류체계와 비교한 후 용어관리관점에서 즉시 활용할 수 있는 메타데이터들을 도출하였다. 그 결과 현 관리체계에서 즉시 변형하여 적용할 수 있는 11개 표준 요소를 발굴 제안하였으며, 차후 분류체계 개정 작업을 거친 후 적용할 수 있는 5개 요소를 발굴하여 제안하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.627-627
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• 2015

기존 물관련 시스템들은 독자적인 DB 구조를 가지고 있고 검색 서비스는 자체 시스템의 DB를 직접 접근하여 사용자에게 결과를 제시하는 형식이다. 이러한 서비스의 단점은 사용자가 개별 시스템의 서비스에 대한 지식이 없으면 접근하기 어렵다는 점이다. 개별 시스템의 개별 서비스의 개념을 벗어나기 위하여 물관련 시스템에 있는 하천공간자료 검색 정보를 카탈로그 서버에 등록하고, 카탈로그 서버에 등록된 검색정보를 사용자가 검색하는 방식을 적용하고자 한다. 카탈로그 서버에 자료에 대한 정보를 등록할 때 자료의 정보를 어떻게 기술할 것인가의 문제가 발생한다. 개별 서버마다 등록하게 된다면 용어 및 문화에 의한 차이로 같은 개념을 다른 용어로 등록하게 되는 혼란이 발생할 소지가 있다. 예를 들어 강우자료에 대하여 "강우", "Precipitation", "Railfall", "비" 등으로 등록할 소지가 있다. 이러면 실제 자료가 존재하는 데도 등록 방법에 따라 자료의 검색이 어려워진다. 이러한 상황을 제어하기 위하여 검사어휘(Controlled Vocabulary)를 도입한다. 이는 포털의 운영자가 미리 용어의 개념과 용어의 분류체계를 설정하고 등록 자료의 검색어를 미리 설정하여 자료의 원천 소유자가 자료를 등록 시 검사어휘를 참고하여 등록하거나 또는 등록되지 않는 용어의 자료인 경우 이 용어를 포탈에 신규로 등록한다. 검색용어의 난립을 피하기 위하여 사용자의 신규등록은 포탈의 운영자가 어느 정도 제어할 필요가 있다. 검사어휘의 정립과 하천 관련된 분류체계는 하천공간정보 검색의 포탈을 위한 필수사항이다. 검사어휘의 정립의 주된 목적은 이질성의 극복이다. 이질성의 종류는 문법적 이질성, 데이터 형식과 구조 및 문맥적 이질성이 있다. 이 중에서 문맥적 이질성이 가장 넓고 어려운 문제이다. 단위는 분야마다 호칭이 다르고 채택하는 기준마다 다르다. 유사어는 전문용어라도 분야마다 다르다. 우리나라에서 서비스 인코딩시 국어와 영어를 어떻게 처리할 지에 대한 대책도 필요하다. 수문학의 시계열 자료를 다루는 CUAHSI/HIS의 온톨로지는 대 개념으로 물리학적, 화학적 및 생물학적인 분야로 분류하고 있다. 하천공간정보의 온톨로지 구축을 위해 데이터 분석 및 분류, 온톨로지 요소 설정, 온톨로지 데이터 테이블 작성, 클래스 생성 및 계층화, 클래스 계층화에 따른 속성 설정, 클래스에 적합한 개체 삽입, 논리 관계 확인 및 수정과 같은 과정으로 온톨로지 개발을 진행하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.577-580
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• 2002

인터넷상의 정보의 급증에 따라 필요한 정보를 발견하고 관련된 정보를 조직화하기가 더욱 어려워지고 있으며 정보 접근의 부하를 줄이기 위한 효율적인 문서 분류의 중요성 및 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 디렉토리 내의 학습 문서 집합을 기반으로 구성된 디렉토리 내의 대표 용어 집합으로 구성된 모델을 학습 및 분류하기 위해 SVM을 사용한다. 문서분류를 위해 정보통신 웹 디렉토리 내의 문서로부터 추출된 용어 집합을 기반으로 학습을 수행한 후 문서 분류를 수행한다. 또한 TFiDF를 기반으로 특징을 표현하기 위해 벡터공간 모델을 사용하였고 이를 기반으로 성능 평가를 수행한다.

• 정보관리학회지
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• 제21권2호
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• pp.89-106
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• 2004

웹 상의 의학 분야 자료들은 방대한 규모로 존재하며, 각 검색엔진에서는 이를 분류하여 제공하고 있으나 그 구성에 있어서 일관성과 체계성이 부족하다. 따라서 본 논문은 검색엔진에서 의학 분야 웹 자료 분류체계를 구성하기 위하여 의학 전문 문헌분류표인 NLMC를 준용하고, 항목의 배열이 주제간 관련성을 기반으로 이루어져야 한다는 것을 제안하였다. 또한 순환성을 고려한 1차 분류 및 2차 분류 항목에서의 중복 분류시, 그에 대한 명확한 기준이 설정되어야 하며, 분류 항목명을 의학 분야 표준 용어집인 MeSH와 $\boxDr$의학용어집$\boxUl$의 용어로 선택하여 기존의 도서관 정보검색시스템과의 상호호환성을 높여야 한다는 것을 제안하였다.

• 경영정보학연구
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• 제18권1호
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• pp.141-155
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• 2016

세월호 침몰사고, 판교 환풍구 붕괴사고 등 재난은 점차 복합적이고 대형화되고 있다. 따라서 이러한 재난에 신속히 대응하기 위한 기관들의 협업 또한 중요해지고 있다. 다수기관 간 협업과정에서는 다양한 용어를 바탕으로 의사소통이 이루어진다. 의사소통은 '용어'를 기반으로 하므로 '용어'에 대한 중요성 또한 간과할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 재난현장에서 사용하는 용어를 선정하여 텍스트 마이닝 및 소셜 네트워크 분석(SNA: Social Network Analysis)을 이용해 어떤 용어가 대응과정에 있어 핵심적인 용어인지를 파악해보았다. 텍스트 마이닝의 TDM을 이용하여 역문헌 빈도수를 산출해 용어와 문서 간의 관계를 알아보고, SNA를 통해 노드(용어)와 노드 사이의 관계를 파악하였다. 용어분석의 결과 표현은 용어 간의 유기적인 관계를 시각화할 수 있는 마인드맵(Mind Map)을 이용하였다. 용어는 미국의 NIMS, EMR, 그리고 우리나라의 재난 및 안전관리 기본법을 토대로 온톨로지 개념에 따라 계층적(Class, Object, Instance)으로 분류하였으며. 신문기사와 사설, 정책보고서 등의 정부 간행물에서 선정하였다. 이러한 재난대응 핵심용어의 파악은 재난현장에서 사용하는 용어를 표준화하기 위한 기초자료로 활용할 수 있으며, 온톨로지 개념에 따라 용어들을 계층적으로 분류하였기 때문에 재난 대응에 대한 다양한 자료들을 축적하고 검색하는데 용어의 분류체계를 활용할 수 있다. 이 밖에 사고대응 시나리오 작성 시에도 핵심용어를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.49-51
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• 2003

컴퓨터 바둑에 대한 기존연구에서는 형세를 판단하거나 행마를 하기 위해 게임이론에 입각한 인공지능적 알고리즘을 주로 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 틀에서 벗어나 각 착점의 의미를 언어학적으로 파악하고자 하였다. 이를 위해 먼저 바둑 용어를 의미에 따라 구분하여 정리하였고 분류된 용어에 대하여 세분화된 의미특성을 부여하였다. 정리한 용어를 활용하여 각 착점이 반상에서 가지는 역학관계를 표현하고 그 의미를 해석할 수 있게 하였다. 이를 토대로 각 착점의 가치를 수치화할 수도 있게 되었다. 이러한 분석과 분류는 바둑 한판의 내용을 이야기로 보는데 있어서 그 기초를 제공한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제19D권2호
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• pp.133-138
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• 2012

검색 창을 통해 입력된 검색어는 정보이용자가 의미 있는 자료를 찾아내는 적극적인 활동의 산물이다. 따라서 검색로그는 정보이용자의 관심사항을 알 수 있는 중요한 분석 데이터이다. 본 연구의 목적은 입력한 검색어의 범주화 결과와 엑세스한 문서의 범주가 어느 정도 유사한 상관관계를 가지는지 분석적으로 고찰해보는 것이다. KISTI(한국과학기술정보연구원)의 NDSL(과학기술정보센터) 사이트의 2009년 검색로그의 검색세션을 식별하고 검색세션단위로 검색어와 이용 자료를 추출한 후, 검색어에 대해 어떤 주제 분류에 속하는 용어인지 자동분류기로 식별한 결과가 실제 이용한 자료의 주제 분야와 잘 맞는지 비교하였다. 그 결과 상위 100개 검색어 분류에 대한 유사도 평균이 58.8%로 파악되었다. 결국 전체적인 유사도는 58.8%이하이며, 관련 연구에서 수행한 자료의 자동분류 검색성능 전문가 평가 결과인 76.8%에 비해 낮다. 이것은 검색어로 쓰인 용어가 다른 연구 분야의 관심 용어로 새롭게 주목 받고 있기 때문이라는 사실을 알 수 있었다.