시소러스 의미망, 온톨로지 등과 같은 지식베이스는 자연언어처리와 관련된 여러 분야에서 중요한 언어자원의 역할을 담당하고 있다. 하지만 정보검색, 기계번역과 같은 특정 분야마다 다르게 구축되어 이러한 지식베이스는 실질적인 한국어 처리에는 크게 효과를 보지 못하고 있는 실정이다. 본 논문은 한국어를 대상으로 한 시소러스, 의미망의 등의 구축 방법론적 문제를 지적하고 말뭉치를 중심으로 한 텍스트 언어처리에 필요한 의미망의 구축 방법과 포괄적인 활용방안을 모색한다. 의미망 구축의 기반이 되는 지식은 각종 사전(dictionary)를 이용했으며, 구축하고 있는 의미망의 활용 가능성을 평가하기 위하여 ETRI의 의미기반 정보검색과 언어처리의 큰 문제 중 하나인 단어 중의성 해소(WSD)에서 어떻게 활용되는지를 살핀다. 그리하여 언어자인의 처리 방안 중의 하나인 의미망을 구축함으로써 언어를 효과적으로 처리하기 위한 기본적이면서 중요한 어휘 데이터베이스 마련과 동시에 언어자원 구축의 한 방향을 제시하고자 한다.
산업안전보건법에 따르면 결함수 분석기법(Fault Tree Analysis, FTA)은 주로, 설계 또는 운전단계에 있는 공정 위험성 평가 시 사고의 발생빈도와 예상사고 시나리오를 추정하는데 적용되어왔다. 따라서 일반적인 결함수 분석에서 정상 사상은 시스템 자체의 사용불능을 야기하는 가장 큰 원인을 의미한다. 그러나 상수도의 유지관리를 위해 FTA를 적용한 경우 정상 사상은 일반적인 FTA에서의 정상 사상과는 다르게 정의되어야 한다. 즉, 용수공급의 경우 관망 전체에 영향을 미치는 정상 사상이란 수원지의 오염이나, 수원지에서 직접적으로 나오는 관로에 문제가 생겼다거나 하는 사건을 의미하므로, 이러한 방식의 정상 사건 정의는 관망의 관로 및 절점에서 발생되는 문제를 분석하기 어렵게 만든다. 따라서 본 연구에서는 관망의 특정 지점에 용수공급이 원활하게 되지 않는 경우를 FTA의 정상사상으로 정의하였다. 또한, 개개의 관로 노후도 평가 점수와 FTA를 이용하여 관망의 특정 절점에 용수를 공급하기 위한 관로들의 노후도 평가 평균 점수를 산출하였다. 개발한 프로그램에서는 평균 노후도 평가 점수를 산출하기 위해서, 특정 절점 값을 입력 받고 각 파이프와 그로 인해 생기는 고립구간(세그먼트 + 비의도적 고립구간) 에 포함되는 절점들의 관계를 나타낸 자료를 이용하여 파이프에 문제가 생길 시 단수되는 절점을 역으로 검색해서 각 파이프의 노후도 평가 점수를 산술평균 하였다. 본 연구에서는 특정지점에 용수 공급이 원활하지 못 한 정상사상에 대하여 관로의 수리 또는 교체를 해야 하는 구간을 찾아 노후도 평가 점수를 산정하는 것이 목표이다. 이를 위해 특정 절점에 용수를 공급하기 위하여 지나가는 관로들에 대해서 평균 점수를 구함으로써, 절점에 용수가 원활히 공급 될 가능성을 산정하여 FTA와 관로 노후도 평가 점수를 이용하고 특정 절점에 용수를 공급하기 위하여 지나가는 관로들에 대해서 평균 점수를 산정하였다. 절점에서 용수를 공급하는 중요도에 따라 절점으로 이어지는 관로의 평균 노후도를 일정 점수 이하로 유지시키는 방법을 이용함으로써 관로의 유지관리 필요성에 대해 지표로써 사용할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아짐에 따라 센서 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존의 센서 네트워크에서는 센서들이 하나의 데이터 처리 서버 (DPS : Data Processing Server) 에 종속되어 있어 수많은 센서들에 의해 수집된 정보를 다양한 데이터 처리 서버에서 이용하지 못하는 문제점이 있다. 이는 각 센서들에 의해 수집된 데이터간의 의미 이질성 때문이다. 이 논문에서는 특정 데이터 처리 서버에 종속적으로 센서들이 이용되는 한계를 극복할 수 있는 의미 일관성 유지를 위한 아키텍처에 중점을 둔다.
대부분의 영상들은 여러 객체 영역들의 시각적인 특징과 각각의 의미들의 조합으로 구성되어 있다. 그러나 일반적으로 영상 처리를 위한 컴퓨터 시스템들은 영상을 특정 객체 영역의 의미 정보 단위로 해석하지 못하기 때문에 사람이 영상을 인지하는 것과 의미적인 차이(semantic gap)가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 각 객체 영역 단위에서 추출한 고유한 특징점들을 고차원의 의미 정보로 모델링하여 영상을 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체 단위로 추출된 고유한 특징점들의 의미 정보를 특정 객체 영역을 인식하기 위한 의미 단서로 이용한다. 이를 통하여 기존의 영상 분류 방법들에 비하여 인간의 인지 능력과 유사하고 보다 효율적으로 영상을 분류할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과는 다양한 카테고리 종류의 영상에 대하여 제안하는 방법의 효과적인 분류 성능을 보여준다.
국내 캐릭터산업의 발전과 함께 산업적 콘텐츠로써의 캐릭터와 함께 공공캐릭터에 대한 관심도가 높아지고 있다. 공공캐릭터란 특정 지역, 기관, 단체, 조직, 행사 등의 구성원이 공유하거나 지향하는 상징성을 함축적으로 표현하고 있는 비영리적 캐릭터이다. 특정의 개인이나 단체의 이윤을 목적으로 하는 상업디자인과 구별되며, 디자인의 주체와 객체, 지향하는 가치, 역할 등에 있어 시민의 안녕과 행복과 같은 사회적인 가치를 추구하는 공공디자인의 목적과 부합하는 역할을 부여받았다. 공공캐릭터는 지자체 캐릭터 개발을 중심으로 발전하기 시작했으나, 대부분의 캐릭터가 활용되지 못했다. 그러나 공공캐릭터에 대한 관심이 높아지면서 캐릭터를 활용하여 지역에 대한 고유성과 정체성을 표현하기 위한 수단으로 다시금 환영받고 있다. 본 논문은 공공캐릭터가 가지는 지역에 대한 정체성 표현을 장소특정성(Site-Specificity)에 대입하여 연구해보고자 한다. 장소특정성은 동시대미술에서 장소에 초점을 맞춘 미술, 특정 장소 및 상황에 의해 의미가 생성되는 작품을 의미한다. 현재 공공캐릭터는 주로 한 지역 또는 기관을 대표하는 역할을 맡은 바, 어느 공동체 속에 속해있느냐에 따라 정체성과 그에 따른 가치를 판단할 수 있다. 이를 통해 지역 속 캐릭터가 공공디자인으로써 어떠한 사회적 의미를 가지는지에 대해 연구하고자 한다.
한국어의 경우 동사와 형용사는 문장에서의 역할이 명사와는 다르며, 동사의 의미는 동반하는 논항의 의미적, 통사적 특성에 따라 분화되므로 근본적으로 논항과 함께 고려되어야 한다. 논항이라 함은 명제를 표시하는 방법 중 하나로 관계와 논항으로 표시하는 방법이 있는데, 여기서 관계는 문장의 동사, 형용사 또는 다른 관계항에 해당하며, 논항은 특정시간, 장소, 사람, 대상을 지칭하는 것으로서 흔히 명사에 해당한다. 본 논문에서는 동사간의 의미 유사도를 추정하기 위하여, 수동으로 구축한 의미역 표지부착 말뭉치인 한국어 PropBank의 의미역인 ARG1에 해당하는 명사들을 동사의 주요 논항으로 보았다. 그리고 이들 주요 논항간의 의미 거리를 '코어넷 한국어 명사편'에서 계산하여 동사별로 이를 합산함으로써 이 계산한 값을 동사의 유사도로 추정하였다. 또한 본 연구에서 제안된 방식과 '코어넷 한국어 동사편'에서 동사간의 거리를 계산한 값 사이의 상관계수를 구하여 보았다.
본 연구에서는 국어의 본용언과 보조용언이 어떠한 방식으로 처리되는지에 대해 알아보는 것이 목적이다. 영어와 달리 국어는 보조용언이 조동사의 역할을 담당하여 화자의 심리적인 상태나 상(想)을 나타내는 기능을 한다. 따라서 같은 어휘가 본용언으로 쓰일 때와 보조용언으로 쓰일 때 그 의미적 차이는 뚜렷하다. 특히 보조용언으로 쓰일 때는 어휘적 의미가 대부분 사라지고 추상적 의미만 남기 때문에 본용언과의 관련성을 따져보는 것도 중요한 연구과제이다. 또한 우리의 심성어휘집(mental lexicon)에서 본용언과 보조용언이 동일한 영역에서 처리되는지도 알아볼 필요가 있다. 만일 동일한 심성어휘집을 사용한다면 보조용언으로 쓰인 환경에서도 본용언의 어휘적 의미가 활성화될 것이다. 이에 대해 본 연구에서는 정상인 피험자와 실어증환자를 대상으로 실험을 하였다. 정상인 피험자를 대상으로는 SOA가 짧은 조건과 긴 조건에서 각각 보조용언을 어떻게 처리하는 지 살펴보았고, 실어증환자를 대상으로는 정상인 피험자와 비교해서 어떤 양상으로 보조용언을 처리하는 지 살펴보았다. 그 결과 정상인 피험자는 SOA가 짧은 조건에서는 본용언과 보조용언을 모두 동일한 방식으로 의미처리하였다. 즉 보조용언의 어휘적 의미가 본용언과 마찬가지로 SOA가 짧을 때는 활성화되었다. 그러나 SOA가 길어지면 보조용언은 문맥 정보로 인해 어휘적 의미가 억제되어 본용언과 다른 의미로 해석된다는 결론을 얻었다. 이런 정상인 피험자와 비교해 보았을 때, 실어증 환자는 두 가지 양상이 나타났다. 명칭성 실어증환자의 경우, 정상인과 비슷한 결과가 나왔으나 보조용언으로 쓰일 때, 본용언보다 어휘적 의미가 다소 불안정하게 활성화됨을 보였다. 그러나 이해성 실어증환자의 경우, 보조용언으로 쓰일 때 어휘적 의미가 전혀 활성화되지 않아 정상인과는 다른 언어처리를 하고 있음이 밝혀졌다.류의 의미가 모두 활성화되는 것을 보여 주었다. 즉, "먹은"과 간은 어절 이해는 구성 형태소로의 분석과 구성 형태소 어휘 접근을 통해 어절 이해가 이루어진다는 가설을 지지하고 있다. 실험 2에서는 실험 1과 다르게 한 뜻으로만 안일 수밖에 없는 "쥐어"와 같은 어절을 사용하여 이런 경우에도(즉, 어절의 문맥이 특정 뜻으로 한정하는 경우) 구성 형태소로의 분석 과정이 일어나는지를 조사하였다. 실험 2의 결과는 실험 1의 결과와는 다르게 어간의 한가지 의미와 관련된 조건만 촉진적 점화 효과가 나타나는 것을 보여주었다. 특히, 실험 2에서 SOA가 1000msec일 경우, 두 의미의 활성화가 나타나는 것을 보여주었는데, 이 같은 결과는 어절 문맥이 특정한 의미로 한정시킬 경우는 심성어휘집에 활용형태로 들어있다는 것이다. 또한 명칭성 실어증 환자의 경우에는 즉시적 점화과제에서는 일반인과 같은 형태소 처리과정을 보였으나, 그이후의 처리과정이 일반인과 다른 형태를 보였다. 실험 1과 실험 2의 결과는 한국어 어절 분석이 구문분석 또는 활용형태를 통해 어휘 접근되는 가설을 지지하고 있다. 또 명칭성 실어증 환자의 경우에는 지연된 점화과제에서 형태소 처리가 일반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(含量)은 $4.92{\times}10^{-2 }\;mg/m{\ell}$이었으며 yeast ext
최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.
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.
제제설계란 제형의 설계 및 그에 따른 처방설정(formulation)을 의미하며 경험적인 제제방법 및 그 기술측면에서의 제제화는 주악 및 첨가물의 종류와 배합비율의 설정등 비교적 단순한 내용을 의미하지만 의약품은 실제적으로 인체에 적용되므로 치료설계상의 연구와 생물약제학적 검토에 의한 유효정과 안전성을 발휘할 수 있도록 설계가 되어야 한다. 또한 약물의 효력은 체내 특정부위에 특정농도의 약물분포가 필요하고, 일정시간 지속되는 것이 요구되므로 약용량도 중요하지만 약물투여 후의 흡수, 체내이행, 대사, 배설등의 상태를 파악하고 이에 미치는 부형제의 영향도 검토하여야 한다. 제제물리학적 측면에서 품질보증을 위하여 preformulation단계에서 주약의 물성검토, 첨가제의 사용량, interaction 및 혼합순서 등과 처방설정 단계에서 제제화에 사용되는 기계장치의 특성 및 능력, 제제화 후의 포장용기 및 포장상태에서의 안정성 등도 면밀히 검토하여야한다. 제제설계란 단순한 dosage form의 design만이 아니고 유효성이 높고, 부작용이 적은 제제를 합리적으로 만드는 기술과 정보의 종합관리로 scale up과정에서 원료, 기계장치, 제조방법, 작업자 등에 의한 품질변동 요인을 극소화하고, 공정의 초기단계에서 즉시 조정될 수 있는 종합관리 system이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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