• 제목/요약/키워드: 의미지식

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경관의 미학적 경험에 있어서 감정과 인지의 상호작용 (Affect and Cognition Interface in Aesthetic Experiences of Landscapes)

  • 이영경
    • 한국조경학회지
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    • 제20권3호
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    • pp.11-20
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    • 1992
  • 본 논문에서는 사람이 환경을 통해 경험하는 미학적 경험(aesthetic experience)을 체계화시킨 이론적 모델(a conceptual model of affect and cognition interface in aesthetic experiences of landscapes)이 간단히 소개 되며, 이 모델을 검증하기 위한 연구가 중점적으로 다루어진다. 제시된 모 델은 경관의 미학적 경험을 감정(affect)과 인지(cognition)와의 상호작용 (interface)으로 설명하고 있으며, 세 가지 요소(사람이 환경에 대하여 갖고 있는 목적 : tasks, 사람의 모든 과거경험에 근거한 지식일체 : schematic knowledge, 환경의 독특한 상황 : environmental situation)를 미학적 경험 의 주요인자로 제시한다. 이 모델을 검증하기 위한 연구에서는 앞에서 소 개된 미학적 경험의 세 가지 요소(사람의 목적, 지식, 환경상황)를 과학적 이고 계량적이고 처리할 수 있도록 세부요소로 분류정의 (operationalization)하였다. 구체적으로, 사람의 목적은 환경을 평가하는 세 가지 목적, 즉 경치평가(scenic beauty judgment), 들놀이 목적으로서의 평가(picnic preference judgment), 주거목적으로서의 평가(living preference judgment)로 분류되었고, 이 세 가지 환경평가는 미학적 경험의 지표로 사용되었다. 사람의 지식은 국적에 근거한 문화적인 지식(cultural schema : 한국인과 텍사스인)과 직업에 근거한 사회적인 지식(social schema : 농부, 비농부, 조경학과 학생)으로 분류되었으며, 환경상황은 환 경의 아름다움(beauty : 아름다운 경관과 아름답지않은 경관)과 환경의 의 미(meaning : 긍정적인 의미가 있는 한국경관, 긍정적인 의미가 없는 한국 경관, 긍정적인 의미가 있는 미국 텍사스경관)로 분류되었다. 연구결과를 보면, 이론적 모델에서 소개된 세 가지 요소들 (사람의 목적, 지식, 환경상 황) 모두가 경관의 미학적 경험에(경치평가, 들놀이 선호도, 주거지 선호 도) 중요한 역할을 하는 것으로 밝혀졌으며, 이 연구결과는 제시된 이론적 모델을 뒷받침하고 있다. 특히, 가장 흥미로운 연구결과를 요약하면 첫째, 사람의 문화적인 지식은 단독으로 미학적 경험에 영향을 주는 것이 아니라 다른 요소들(특히 사회적인 지식과 목적)과의 상호작용을 통해 미학적 경 험을 형성한다는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 환경의 아름다움은 다른 세부요소 들(환경의 의미, 사람의 목적과 지식)보다 미학적 경험에 주는 영향이 큰 것으로 나타났으며, 모든 사람들에게 비슷한 미학적 경험을 발생시키는 것 이 밝혀졌다. 다시 말하면 모든 사람들은 그들의 문화적인 국적과 사회적 인 직업의 차이, 목적의 차이, 또한 환경의 의미의 차이에 상관없이 아름다 운 경관(High-beauty landscape)을 주거지나 나들이 장소로서 선호했으며, 아름답다고 평가했다. 반면에, 사람들이 갖고 있는 문화의 차이, 직업의 차 이, 목적의 차이, 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.

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의미검색을 위한 지식표현 연구 (A Study on Knowledge Representation for Semantic Search)

  • 김명관;박영택
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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    • pp.31-33
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    • 2003
  • 웹은 사람만이 읽을 수 있는 자연언어 문장들로 구성되어있다. 웹을 기계가 이해할 수 있게 하기 위해 의미적 표기로 구성되어야 한다. 광대한 웹의 성격상 수작업으로 이를 해결할 수는 없다. 따라서 본 연구에서는 링크 파서 및 개념그래프를 사용하여 자연어 문장을 지식표현으로 변환하고 이에 대한 검색을 다룬다. 기존의 연구에서는 3쌍으로 이루어진 지식표현과 검색으로 접근하고 있다. 그러나 이 경우 각 구(Phrase) 사이에 관계를 표현할 수가 없다. 또한 동의어 및 다의어에 대한 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 개념그래프를 사용하여 단어 사이의 의미를 표현하며 동의어 및 다의어 문제를 해결하기 위해 다중 단어로 된 동의어 즉 동일구(Paraphrase)를 사용한다. 이 경우 의미검색에서 다의어 및 동의어 문제가 개선됨을 보였다.

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정보공유와 지식교류 향상을 위한 정보센터의 지식관리 수준에 미치는 영향요인에 관한 연구 (A Study of the Effect on the Level of Knowledge Management for Information Sharing and Knowledge Exchange in Information Center)

  • 윤중현
    • 정보관리학회지
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    • 제21권3호
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    • pp.31-44
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    • 2004
  • 정보센터는 지식 집약적이며 조직의 업무프로세스와 조직구성원이 생성하는 지식자원을 공유 및 교류시키기 위한 조직으로 지식관리와 관련하여 매우 중요한 의미를 갖는다. 본 연구는 조직의 역량개발을 위해 중요한 의미를 갖는 정보센터의 지식관리 수준과 관련된 요인들을 살펴봄으로서 조직의 정보공유 및 지식교류 향상을 위해 고려되어야 할 사항에 대해 논의하였다. 조직문화, 지식의 중요성, 그리고 정보기술 지원정도가 지식관리에 영향을 미치는 잠재요인으로 파악되어 43명의 데이터베이스 전문 인력의 설문내용을 기초로 가설을 검증하였다. 연구결과 정보기술에 대한 지원정도가 크면 클수록 정보센터의 지식관리 수준이 향상되는 것으로 파악되었다.

산업기술 인력정책의 방향

  • 정종영;최원도
    • 정보과학회지
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    • 제22권5호
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    • pp.10-12
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    • 2004
  • 21세기를 규정하는 단어들 중 가장 중요한 것이 "지식기반 경제"일 것이다. 이는 국부창출의 원천인 과거와 같은 자본, 노동 등의 유형적 생산요소의 양적 투입이 아니라, 기술과 지식에 의한 질적 혁신에 의존한다는 것을 의미하는 것이다. 이러한 현상은 WTO, FTA등의 확산으로 물리적 의미의 국경이 사라지고 자본과 노동의 이동이 자유로워지면서 가속화되고 있다. 가속화되고 있다.

다중 측면 의미 모델에 기반한 데이터베이스의 의미 통합 (Semantic Integration of Databases Based on the Multi-Aspect Semantic Model)

  • 이정욱;김중일;이종혁;백두권
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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    • pp.283-285
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    • 1998
  • 현재의 멀티데이터베이스 시스템에서 고려해야 할 중요한 문제중의 하나는 의미 이질성(semantic heterogeneity)을 식별하고 해결하는 것이다. 본 논문에서는 이를 위하여, 다중 측면 의미 모델(Multi-Aspect Semantic Model:MASM)을 제시하고 이에 기반한 의미 통합 방법을 제시한다. MASM은 의미 특징(semantic feature), 스키마 측면(schematic aspect), 명칭(name), 기능적 측면(functional aspect), 문맥(context) 등의 여러 요소들을 고려한 모델이며, 모든 요소 데이터베이스간에 공유되어야 하는 표준화된 지식 없이 객체간의 의미 유사성을 판단한다. 정보 통합에 필요한 모든 지식은 각 요소 데이터베이스에서 다른 요소 데이터베이스에 독립적으로 구축되며, 이를 통하여 융통성과 확장성을 갖는 멀티데이터베이스 시스템을 구축하는 토대를 마련한다.

유연한 추론을 위한 하이브리드 구조 (A Hybrid Architecture for Flexible Reasoning)

  • 안홍섭;노희섭;김명원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.3-5
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    • 1998
  • 본 연구팀에서는 기존의 기호주의 전문가 시스템의 경우 지식표현 체계가 의미구조를 반영하지 못함으로써 발생하는 경직성문제를 해결하기 위해 CSN(Connectionist Semantic Network) 모델을 제안하였다. 그러나 CSN모델은 상위개념간의 관계를 표현하기 위해 단순한 전향 신경망을 사용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현 및 추론에 어려움이 있었다. CSN 모델의 이런 문제점을 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현과 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에 효과적으로 의미구조를 반영할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 하이브리드 구조를 제안하고, 실험을 통하여 제안된 하이브리드 구조의 타당성을 보인다.

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반복적 기법을 사용한 그래프 기반 단어 모호성 해소 (Graph-Based Word Sense Disambiguation Using Iterative Approach)

  • 강상우
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.102-110
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    • 2017
  • 최근 자연어 처리 분야에서 단어의 모호성을 해소하기 위해서 다양한 기계 학습 방법이 적용되고 있다. 지도 학습에 사용되는 데이터는 정답을 부착하기 위해 많은 비용과 시간이 필요하므로 최근 연구들은 비지도 학습의 성능을 높이기 위한 노력을 지속적으로 시도하고 있다. 단어 모호성 해소(word sense disambiguation)를 위한 비지도 학습연구는 지식 기반(knowledge base)를 이용한 방법들이 주목받고 있다. 이 방법은 학습 데이터 없이 지식 기반의 정보을 이용하여 문장 내에서 모호성을 가지는 단어의 의미를 결정한다. 지식 기반을 이용한 방법에는 그래프 기반방식과 유사도 기반 방법이 대표적이다. 그래프 기반 방법은 모호성을 가지는 단어와 그 단어가 가지는 다양한 의미들의 집합 간의 모든 경로에 대한 의미 그래프를 구축한다는 장점이 있지만 불필요한 의미 경로가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 그래프 구축을 위해 불필요한 간선들을 배제하면서 반복적으로 그래프를 재구축하는 모델을 제안한다. 또한, 구축된 의미 그래프에서 더욱 정확한 의미를 예측하기 위해 하이브리드 유사도 예측 모델을 적용한다. 또한 제안된 모델은 다국어 어휘 의미망 사전인 BabelNet을 사용하기 때문에 특정 언어뿐만 아니라 다양한 언어에도 적용 가능하다.

주제별 분산 지식베이스에 의한 개념기반 정보검색시스템의 성능향상에 관한 연구 (A Study on the Improvement of Performance of Concept-Based Information Retrieval Model Using a Distributed Subject Knowledge Base)

  • 노영희
    • 정보관리학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.47-69
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    • 2002
  • 개념기반 정보검색기법은 불리언 검색기법의 문제점을 해소했다고 평가받고 있는 단순 매칭함수 기법이나 P-norm 검색기법보다 높은 성능을 보여주고 있다. 그러나 개념화장에 필수적인 의미망 지식베이스를 구축하는데 시간이 너무 오래 걸리는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 주제범주별로 지식베이스를 분산 구축함으로써 지식베이스 구축에 소요되는 시간을 단축하면서도 검색성능이 떨어지지 않도록 하는 방안을 모색하고자 하였다.

수학적 창의성에 대한 일 논의 - 창의적인 사람, 창의적인 산물, 창의적인 과정이란 관점으로부터 -

  • 김진호
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제18권3호통권20호
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    • pp.45-56
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    • 2004
  • 본고는 수학적 창의성과 관련한 논문으로 이를 창의적인 사람, 창의적인 산출물, 창의적인 과정이란 일반 창의성 연구자들이 연구하고 있는 분야로부터 유추적으로 논의를 시도하였다. 이런 접근으로부터, 얻을 수 있는 몇 가지 가정들은 다음과 같은 것이 있다. 첫 번째, 일반 보통아들을 대상으로 하는 공교육에서도 창의성 교육을 할 수 있으며, 이는 수학교과에도 적합한 진술이다. 두 번째, 현상학적 입장으로 부터 학교에서 교수${\cdot}$ 학습되고 있는 학교수학이 학생들 입장에서 보면 학습해야 할 필요가 있는 적절하고 새로운 지식이란 점을 공고히 해 주었다. 또한, 여기서 강조한 것은 새롭고 적절한 지식이 완성된 지식뿐만 아니라 발생상태 그대로의 지식 즉, 과정으로서의 지식도 포함하고 있음을 제안하였다. 세 번째, 수학자가 수학을 탐구하는 과정을 창의성 연구자들이 보듯이 인지과정으로 보는 대신에 한 수학적 아이디어를 이로부터 하나의 완성된 수학적 지식을 완성하기까지의 수학적 사고과정으로 보는 것이 수학교육적 의미에서 교수${\cdot}$ 학습에 의미가 있음을 살펴보았다.

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도메인 지식을 이용한 랩퍼에서 규칙 생성 정확도 향상 (Improving Rule Generation Precision for Wrappers using Domain Knowledge)

  • 정창후;서정현;류범종;맹성현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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    • pp.662-664
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    • 2003
  • 기존의 도메인 지식 기반의 랩퍼 학습 방법은 도메인에 대한 정보를 바탕으로 해당 정보 소스에 대한 렙퍼를 생성한다. 응응 분야에 맞게 정의된 도메인 지식을 이용함으로써 정보 소스에서 제공하는 다양한 텍스트의 의미와 형태를 이해할 수 있다. 그러나 정보 소스에서 제공되는 모든 텍스트에 의미 인식의 근거가 되는 레이블이 붙어서 제공되는 것이 아니기 매문에, 도메인 지식만을 이용해서 랩퍼를 학습하는 방법은 한계에 부딪힐 수 밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 인터넷에 존재하는 다양한 웹 정보 소스에서 효율적이고 정확하게 랩퍼를 생성할 수 있도록 하는 도매인 지식 기반의 확률적 랩퍼 생성 시스템을 제안한다. 효율적이고 정확한 랩퍼 생성 시스템을 구축하기 위해서 도메인 지식뿐 아니라 상세 정보로 연결되어 있는 하이퍼렁크와 엔티티 인식을 위한 확률모델을 이용하였다. 이렇게 여러 가지 방법을 적용함으로써 사용자의 개입없이 다양한 정보 소스에 대해서 보다 추출 성능이 좋은 랩퍼를 생성할 수 있다.

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