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.
본 연구는 두 공간정보의 대응 클래스 군집 쌍 탐색을 중심으로 의미론적 정합과정에서 발생하는 M:N 대응관계를 분석하는 방법을 제안한다. 객체의 공유 관계를 이용하여 클래스의 유사도를 측정하고 높은 유사도를 가지는 클래스들을 군집화함으로써 M:N 대응관계를 탐색하고자 한다. 클래스 사이의 유사도를 그래프 모형으로 표현하고 그래프 임베딩 기법을 적용하여 투영공간에서 클래스 사이의 거리가 클래스 중첩분석에 의한 국지적 유사도에 반비례하도록 개별 클래스들의 투영좌표를 계산하고 군집화를 수행함으로써 계층적 대응 군집 쌍을 탐색할 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위하여 경기도 수원시의 수치지형도와 연속지적도에 적용하여 수치지형도의 면 객체 레이어와 연속지적도의 필지 지목의 대응 군집 쌍을 탐색하였다. 탐색된 대응 클래스 쌍의 F-measure를 측정한 결과 약 0.80에서 0.35 사이의 다양한 값을 얻을 수 있었으며, 클래스 명칭과는 상이한 다양한 대응관계를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 감시 비디오의 검색을 위해 객체 단위의 특징을 이용한 새로운 비디오 색인 및 탐색 방법을 제안한다. 의미론적인 레벨에서 각각의 객체에 접근하기 위해 객체의 움직임 궤적 모델을 색인 인자(Key)로 이용하였다. 객체 움직임 궤적을 이용한 내용 기반의 비디오 색인을 위해 비디오 시퀀스에서 움직임 분할에 의해 객체를 검지한 다음, 분할된 객체를 추적하여 움직임 궤적을 생성하고 이를 기호적인 표현으로 모델링한다. 제안된 검색 시스템은 query by example, query by sketch 및 query on weighting parameters 등의 사건 기반의 비디오 검색을 위한 다양한 질의 유형을 지원할 수 있도록 설계되었다. 관심있는 비디오 클립(clip)을 검색했을 때, 제안된 시스템은 유사도에 따라 순서대로 정합된 사건들을 결과로 출력한다.
이번 연구는 지상파 TV, 중앙일간지, 지역지, 등 총 37개의 보도 매체의 2019년 강원도 대형 화재 보도를 분석하여 미디어의제를 파악하고 매체별, 시기별 미디어의제를 비교, 분석하였다. 토픽모델링 알고리즘과 의미망 분석을 활용한 연구는 네트워크 미디어의제의 구성을 분석하고 QAP 상관분석을 활용하여 매체간 의제 설정 효과도 검증하였다. 분석 결과, 2019년 강원도 화재 보도에서는 이재민 지원과 정치권 갈등 속성을 중심으로 다소 선정적인 미디어의제가 형성되었고 시기별, 매체별 미디어의제 간 유사성이 높은 것으로 나타났다. 이번 연구는 네트워크 의제설정 모델을 토대로 의미망 분석 도구를 활용해 대량의 기사를 분석하면서 기존의 빈도분석과는 구별되는 조사방법론을 구현한 연구라는 점에서 또 하나의 의미를 가질 수 있다.
Verbal Protocol Analysis(이하 VPA)와 Repertory Grid(이하 RG)를 활용하여 구매 전문가의 지식을 온톨로지로 구축하여 활용할 수 있는 방법론 제시하였다. VPA를 활용하여 전문가의 생생한 지식을 실제와 거의 유사하게 구어체의 문서로 표현하고, 다시 RG를 이용하여 온톨로지로 표현하는 절차와 세부 방안을 구축하였다. 본 연구의 방법을 활용하여 지식 온톨로지를 구축하면 전문가의 암묵적 지식을 실제와 가깝게 상호운영이 가능한 구조화된 지식으로 표현 할 수 있고 나아가 표현된 지식의 다양한 활용이 가능해 진다. 이와 같이 전문가의 암묵지를 실제와 가깝게 표현하고 이를 재활용 가능한 형태로 구조화할 수 있다는 것은 지식의 표현, 축적 그리고 활용을 위해서 매우 중요한 의미가 있다고 할 수 있다. 한편, 본 연구의 방식대로 표현된 구매 전문가의 지식 온톨로지에 대해 현장 전문가가 이를 평가하여 본 연구에서 제안하는 내용의 의미적 가치와 우수성을 검증하였다.
프레임넷 (FrameNet) 프로젝트는 버클리에서 1997년에 처음 제안했으며, 최근에는 다양한 언어적 특징을 반영하여 여러 국가에서 사용되고 있다. 하지만 문장의 프레임을 분석하는 것은 자연언어처리 전문가들이 많은 시간을 들여야 한다. 이 때문에, 한국어 프레임넷을 처음 만들 때는 충분한 훈련을 받은 번역가들이 영어 프레임넷의 문장들과 그 주석 정보들을 직접 번역하는 방법을 사용했다. 결과적으로 상대적으로 적은 비용이 들지만, 여전히 한 문장에 여러 번 등장하는 프레임 정보를 모두 번역하고 에러를 분석해야 했기에 많은 노력이 들어갔다. 본 연구에서는 일본어와 한국어의 언어적 유사성을 사용하여 비교적 적은 비용으로 한국어 프레임넷을 확장하는 방법을 제시한다. 또한 프레임넷에 친숙하지 않은 사용자가 더욱 쉽게 프레임 정보를 활용할 수 있도록 PubAnnotation 기술을 도입하고 "조사"라는 특성을 고려한 Valence pattern 분류를 통해 한국어 공개 프레임넷 사이트를 개선하였다.
프레임넷 (FrameNet) 프로젝트는 버클리에서 1997년에 처음 제안했으며, 최근에는 다양한 언어적 특징을 반영하여 여러 국가에서 사용되고 있다. 하지만 문장의 프레임을 분석하는 것은 자연언어처리 전문가들이 많은 시간을 들여야 한다. 이 때문에, 한국어 프레임넷을 처음 만들 때는 충분한 훈련을 받은 번역가들이 영어 프레임넷의 문장들과 그 주석 정보들을 직접 번역하는 방법을 사용했다. 결과적으로 상대적으로 적은 비용이 들지만, 여전히 한 문장에 여러 번 등장하는 프레임 정보를 모두 번역하고 에러를 분석해야 했기에 많은 노력이 들어갔다. 본 연구에서는 일본어와 한국어의 언어적 유사성을 사용하여 비교적 적은 비용으로 한국어 프레임넷을 확장하는 방법을 제시한다. 또한 프레임넷에 친숙하지 않은 사용자가 더욱 쉽게 프레임 정보를 활용할 수 있도록 PubAnnotation 기술을 도입하고 "조사"라는 특성을 고려한 Valence pattern 분류를 통해 한국어 공개 프레임넷 사이트를 개선하였다.
새로운 정보기술의 생명주기는 점점 작아지고 그 기술이 점차 복잡해짐에 따라 그 기술을 이해하기가 어려워진다. 본 연구의 목적은 객체 지향 기술의 채택에 관한 이해를 돕기 위하여 객체지향 기술이 전통적인 소프트웨어 프로세스 기술과는 다른 패러다임의 기술이기 때문에 프로세스 중심의 구조지향 기술로부터 영향을 받을 것으로 판단된다. 본 연구는 구조지향 방법이 객체지향 방법론에 미치는 지식간섭 현상을 일종의 2$\times$2 팩토리얼 유사 실험계획법을 사용하여 실증적으로 분석하였다. 구조지향 방법론과 객체지향 방법론을 사용한 기간을 2개의 독려변수로 선택하였고 객체지향 방법론에 대한 사용 편의성을 1개의 독립변수로 설정하였다 자료는 현재 활동중인 구조지향 및 객체지향 방법론에 모두 경험이 있는 자료처리와 관리협회(DPMA : Data Processing and Management Association) 회원으로부터 수집하였다 최종 결과는 구조지향 방법론의 경험이 객체지향 방법론의 사용편의성에 부의 영향을 주는 것으로 나타났다. 향후 연구과제로 문화가 다른 국가에서 유사한 연구 수행한 후에 그 결과를 비교하는 것도 의미가 있을 것이다.
코퍼스 기반의 제 방법. 담화구조의 수사역할, 유사문장의 통합을 이용하여 발췌문과 기초적 요약문을 자동으로 작성하는 방법론을 구축하였다. 코퍼스에 따른 기법들의 효율적 한계치를 사전에 확인하였고 발췌/요약문의 신축적 작성을 위해서 요약문을 이루는 문장들의 수사역할을 목적, 배경, 방법, 결과. 결론 등으로 정하고 각각의 발췌기를 적용하였다. 발췌 성공률은 $90\%$이었다. 수사역할별로 선정된 문장의 합성과 분리를 위하여 유사도 공식을 이용한 유사문장의 통합, 불필요한 의미의 수식절, 삽입절의 제거, 짧은 문장들과 연결이 가능한 문장들의 합성을 시도하였다. 높은 발췌 성공률을 바탕으로 문장의 수사역할, 절의 용언어미 표징, 단서적 어구와 소재를 가미한 문장 정리 시스템의 개발이 요망된다.
XML은 정보 교환과 표현을 위해 빠르게 발전해 오고 있는 기술이다. XML을 통한 시멘틱 모델링 방법론, 보안, 다른 모델들과의 상호 운용성을 위한 변환과 같은 많은 연구들이 이슈화 되었다. 특히, 실질적인 응용분야의 가장 중요한 이슈는 XML 모델과 관계형 모델들과의 상호 운용성을 위해 많은 방법들에 제기되어 왔다. 하지만, 여전히 몇 가지 문제점이 있다. 대부분의 기존의 방법들은 묵시적인 참조 무결성 관계를 고려하지 않기 때문에, 부정확한 데이터 전달이 야기된다. 데이터베이스에서 하나의 의미가 정의 될 때 오직 하나의 이름만 가진다는 제약조건하에서 위의 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법이 제안되었다. 하지만, 실제 데이터베이스에서 응용과 확장을 위해서 이 제약사항을 적용할 수는 없다. 그래서 이 논문에서는 유사성 검사 기법을 기반하는 한 RDB-to-XML 변환 알고리즘을 제안한다. 이 방법의 핵심은 하나의 같은 의미에 대해 다른 이름으로 표현되는 속성들 간의 묵시적인 참조 무결성 관계를 추출하는 알고리즘을 정의하였다. 제안된 변환 알고리즘은 이전의 유사한 접근 방법 보다 더욱 실질적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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