벤처 비즈니스(venture business)는 '위험(기업)사업'이란 뜻으로 어느 정도 용어의 뜻이 통하는 외래어이지만 비록 익숙한 말이라도 벤처기업(venture enterprise)이란 말은 직역하면'위험(기업)기업'이란 다소 어색한 뜻이 된다. 미국의 경우 Venture Business라는 용어를 사용하지 않고, 신생벤처(New Venture) 또는 기술집약적 신생기업(NTBF: New Technology-based Firm)이라는 용어를 사용하고 있으며, "고위험, 고수익" 사업에 벤처 프로젝트(Venture Project)라는 용어를 쓰고있다.(중략)
정보검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 다양한 용어가중치 공식이 제안 되어왔다. 용어가중치는 질의와 문헌을 비교하는 검색의 경우뿐만 아니라 문헌과 문헌을 비교하는 자동분류에서도 성능에 영향을 미칠 수가 있다. 본 논문에서는 다양한 용어가중치 공식에 대해서 살펴보고, 문헌 자동분류 성능에 미치는 영향을 문헌 클러스터링 실험과 범주화 실험을 통해 확인해 보았다.
본 연구는 중소기업우선제도의 용어 및 해석이 불명확하여 국가연구개발사업 성과활용이 저해되고 있다는 비판에 따라 관련 용어의 정의 및 해석을 명확하게 하고자 하였다. 첫째, "국내"라 함은 우리나라에서 사업소의 주소나 거소를 두는 것"을 말한다. 둘째, "기술실시능력"이라 함은 "국가연구개발 성과기술을 이용하여 제품의 개발이나 생산 또는 판매활동을 수행하거나, 이에 관한 공정기술의 향상 등 '기술을 사업화 또는 실용화할 수 있는 사실상의 역량"을 말한다. 셋째, "우선적으로 고려"에 있어 "우선"이라 함은 기술실시계약을 체결하고자 하는 기업이 여러 곳일 경우에, 먼저 중소기업에게 계약체결의 기회를 제공하여야 한다는 원칙을 규정한 것으로 특별한 사정이 존재하지 않는 한, 중소기업과 기술실시계약을 하도록 기술보유기관에 대해 일정한 노력의무를 부과한 것이다. "우선적으로 고려"하여야 한다는 반드시 중소기업에게 우선권을 제공하여야 하는 것과는 달리 중소기업과의 기술계약체결을 위한 '노력'을 충분히 한 것으로서 본 규정의 의무조건을 이행한 것으로 간주될 수 있다. 본 연구의 의의는 현행 중소기업 우선제도의 용어 정의 및 해석을 통해 현행 제도의 실무 적용가능성을 높인 점을 들 수 있으며, 본 연구의 한계로는 "기술실시능력 보유 여부에 대한 판단기준", 중소기업 발굴을 위한 '충분한 노력'에 대해 절차와 방법에 대해 일의적으로 명확하게 정의 및 해석하지 못한 바, 이에 대한 후속연구를 기대한다.
수의 범위와 어림하기는 실생활에서 자주 접하고 사용하는 개념이다. 여러 개념과 서로 밀접하게 관련되어 있으며 관련 용어의 정의 및 학습에 대한 연구의 필요성이 강조되고 있다. 수의 범위와 어림하기와 관련된 일곱 가지 수학 용어의 교과서 학습 내용을 용어의 정의와 실생활 맥락을 중심으로 분석하였다. 현재 사용되고 있는 초등 검정 수학 교과서 10종의 내용을 분석한 결과 교육과정에 제시된 성취 기준에 따라 차시가 구성되어 있었으나 교과서마다 각각 차시 구성 및 순서, 실생활 맥락, 정의에 사용된 예시, 강조되는 부분이나 사용된 활동의 내용과 방향 등이 각각 다르게 구성되어 있었다. 분석 결과를 바탕으로 하여 교과서 집필 및 수업 진행에 관련된 교수학적 시사점을 제시하였다.
문서의 확률을 이용하여 자동으로 문서를 분류하는 문서 범주화 기법의 대표적인 방법이 나이브 베이지언 확률 모델이다. 이 방법의 기본 형식은 출현 용어의 확률 계산 방법이다. 하지만 실제 문서 범주화 과정에서 출현하지 않는 용어들도 성능에 많은 영향을 줄 수 있으며, 출현 용어들에 대한 빈도 이외의 역범주 빈도나 용어가중치를 적용하여 문서 범주화 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 나이브 베이지언 확률 모델에 출현 용어와 출현하지 않는 용어들에 대한 smoothing 기법을 적용하여 실험하였다. 성능 평가를 위해 뉴스그룹 문서들을 이용하였으며, 역범주 빈도와 가중치를 적용했을 때 나이브 베이지언 확률 모델에 비해 약 7% 정도 성능 개선 효과가 있었다.
본 논문에서는 정보검색에서 시소러스를 이용한 효율적이고 효과적인 질의 평가 기법을 제안한다. 제안된 방법에서 시소러스 내부 용어들 간의 관계와 관련도가 용어 매트릭스로 표현되며, 용어들 간의 관계는 동의, 계층, 그리고 연관관계의 세 가지 관계가 제공된다. 시소러스 내부 용어들 간의 무시된 관련도가 퍼지 이론에 근거한 용어 매트릭스의 전이폐쇄 알고리즘에 의해 추론된다. 따라서 다양한 관계에 따른 시소러스에 표현된 지식을 이용할 수 있다. 또한 질의 평가시 용어 매트릭스를 이용하기 때문에 논문[3-7]에서 사용되는 방법보다 시간적으로 효율적이다. 그리고 정의된 용어 매트릭스는 논문[8]에서 발생되는 문제점을 제거하여 검색 효과를 높이기 위해 논문[6]에서 제안된 질의 평가함수와 용이하게 통합시킨다.
학생들의 과학 학습 및 일반 대중의 과학적 소양 함양 측면에서 과학용어에 대한 이해도는 매우 중요하다. 본 연구에서는 학교 교육을 통한 과학용어 교육 이외에 학생들이나 일반 대중이 직접 과학용어의 의미를 찾아보고 학습할 수 있는 보조 자료가 필요하다는 전제에서 출발하여, 학생이나 일반인들이 스스로 과학용어를 학습하기 위한 보조 자료들인 포털사전, 표준국어대사전, 과학교과서에서 과학용어를 설명하는 글의 텍스트적 특성이 학생들이 읽고 이해하기에 얼마나 용이한지, 그리고 실제 학생들은 어떻게 인식하고 있는지를 살펴보았다. 그 결과 포털사전이나 표준국어대사전에 비해 과학교과서가 상대적으로 학생들이 읽고 이해하기에 쉬운 자료로 나타나기는 했으나, 세 자료 모두 학생들의 수준에 비해 이독성이 낮은 편에 속하며 이독성을 높이기 위해 개선해야 할 사항이 있는 것으로 나타났다.
귀납, 연역, 가설연역, 귀추는 과학의 방법, 혹은 그것의 토대를 이루는 논리로서 과학교육에서 주목받아왔다. 그런데 가설연역과 귀추가 갖는 논리적 유사성에서 확인할 수 있듯이 이들 용어들의 구분이 항상 명확한 것은 아니다. 본 연구는 귀납, 연역, 가설연역, 귀추에 대한 과학교육론 교재들의 서술을 조사하여 과학의 방법으로서, 혹은 과학 탐구의 맥락에서 이들 용어들이 사용되는 의미를 분석하였다. 이를 위해 7종의 과학교육학 교재들에서 관련된 서술을 추출하였고, 용어의 정의, 사용된 예시, 다른 용어들과의 관계를 검토하여 용어가 갖는 의미의 일관성과 용어간의 구별가능성을 조사하였다. 분석 결과 교재의 서술에서 용어가 갖는 의미가 일관성을 갖지 못하며, 관련 용어사이의 의미구별을 어렵게 하는 여러 논의들이 발견된다는 문제를 발견할 수 있었다. 이러한 혼선의 원인, 그리고 과학교육의 맥락에서 본 연구가 갖는 교육적 시사점도 논의하였다.
다언어 문서검색(CLTR; Cross-Lingual Text Retrieval)은 하나의 언어로 질의가 주어질 때, 그 질의의 언어와는 다른 언어로 되어 있는 문서들을 검색하는 정보 검색을 말한다. 본 논문에서는 두 언어 사이의 용어들 간에 부분 매칭을 다룰 수 있도록 하기 위해 퍼지 다언어 시소러스 기반의 다언어 문서검색 시스템을 제안한다. 제안된 다언어 문서검색 시스템에서는 효과적인 추론을 위해 퍼지 용어 매트릭스를 정의하여 이용한다. 정의된 퍼지 용어 매트릭스에서 용어들 간의 모든 관련도가 전이폐쇄 알고리즘을 이용하여 추론함으로써 용어들 간의 묵시적인 링크가 모두 검색에 반영된다. 이에 따라 제안된 방법은 인간 전문가에 좀 더 가까운 정보검색을 수행하여 검색 효과를 높이게 된다.
온톨로지는 특정 도메인에 사용되는 용어들과 그 용어들 간의 관계를 정의하고, 이를 계층구조로 표현한 것을 말한다. 본 논문에서는 전문용어의 처리에 기반 한 도메인 특정적인 온톨로지의 반자동 구축방안을 제안하고자 한다. 이를 위하여 도메인 텍스트 내에서 전문용어를 구성하고 있는 명사나 접미사의 패턴을 분류하고, 이에 따라 전문용어를 추출하고 계층구조를 구하는 알고리즘을 제안한다. 실험은 약학 관련 문서를 대상으로 하였으며, 단일어절 전문용어를 인식한 결과 평균 92.57%, 다중어절 전문용어의 경우 평균 66.64%의 정확도를 보였다. 구축된 온톨로지는 의미정보와 함께 전문용어를 구성하는 특정 명사나 접미사를 중심으로 자연스런 의미 군을 형성함으로써 정보검색 등의 전문적인 지식의 접근에 유용하게 쓰일 수 있으며, 검색의 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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