웹 상에는 많은 자원들과 정보들이 존재한다. XML은 이러한 자원들과 정보들을 구조화하기 위해서 개발되었다. XTM(XML Topic Maps)은 XML의 형태로 자원들과 정보들에 의미를 부여할 수 있는 언어이다. XTM은 Topic과 Association을 이용해서 자원들과 정보들이 가진 의미를 표현한다 XTM상에서 나타나는 Topic과 Association은 매우 거대하고 다양하기 때문에 모든 Topic과 Association을 한꺼번에 표현하기 어렵다 또한, 사용자가 수백만개의 Topic과 Association에서 원하는 Topic과 Association을 찾기 어렵다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다양한 시각화 방법이 연구되었다. 현재 Topic Maps을 표현할 때 트리, 그래프, 맵 등 하나의 구조를 이용해서 표현한다. 하지만 추상화정도에 따라 시각화 방법은 장ㆍ단점을 지닌다. 본 논문에서는 웹 상의 자원, 정보들과 의미 사이에 여러 계층이 존재하는 다층적 시각화를 제안한다. 각 계층은 독립적인 표현구조로 나타내어 추상화정도에 따라 최적화된 구조를 사용한다. 사용자는 자신이 원하는 Topic과 Association을 점진적 접근을 통해서 원하는 Topic과 Association을 검색할 수 있다. 또한 Topic이 Association의 member처럼 사용되는 경우, 시각적으로 Topic이 표현되면 Topic은 연결된 Association과 직접적인 연결을 갖는다.
의존 구문 분석은 문장을 구성하는 성분들 간의 의존 관계를 분석하고 문장의 구조적 정보를 얻기 위한 기술이다. 의미역 결정은 문장에서 서술어에 해당하는 어절을 찾고 해당 서술어의 논항들을 찾는 자연어 처리의 한 분야이다. 두 기술은 서로 밀접한 상관관계가 존재하며 기존 연구들은 이 상관관계를 이용하기 위해 의존 구문 분석의 결과를 의미역 결정의 자질로써 사용한다. 그러나 이런 방법은 의미역 결정 모델의 오류가 의존 구문 분석에 역전파 되지 않으므로 두 기술의 상관관계를 효과적으로 사용한다고 보기 어렵다. 본 논문은 포인터 네트워크 기반의 의존 구문 분석 모델과 병렬화 순환 신경망 기반의 의미역 결정 모델을 멀티 태스크 방식으로 학습시키는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 의존 구문 분석 및 의미역 결정 말뭉치인 UProbBank를 실험에 사용하여 의존 구문 분석에서 UAS 0.9327, 의미역 결정에서 PIC F1 0.9952, AIC F1 0.7312의 성능 보였다.
현재 한글 언어학 영역에서는 많은 언어 분석 연구가 수행되었다. 또한 소프트웨어공학의 요구공학 영역에서는 명료한 요구사항 정의와 분석이 필요하고, 비정형화된 요구사항 명세서로부터 테스트 케이스 추출이 매우 중요한 이슈이다. 즉, 자연어 기반의 요구사항 명세서로부터 원인-결과 그래프(Cause-Effect Graph)를 통한 의사 결정 테이블(Decision Table) 기반 테스트케이스(Test Case)를 자동 생성하는 방법이 거의 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 '한글 언어 의미 분석 기법'을 '요구공학 영역'에 적용하는 방법이 필요하다. 본 논문은 비정형화된 요구사항으로부터 테스트케이스 생성하는 과정의 중간 단계인 요구사항에서 문장 의미 모델(Sentence Semantic Model)을 자동 생성하는 방법을 제안 한다. 이는 요구사항으로부터 생성된 원인-결과 그래프의 정확성을 검증할 수 있다.
본 연구의 목적은 소설 「고령화 가족」에 나타난 가족의 의미를 이해하는 것이다. 이에, 소설 속 주인공 인모가 가족의 의미를 어떻게 인식하고 있는지, 질적 연구 방법에 따라 접근하여 분석하였다. 그 결과, 그의 가족은 혈연과 비혈연 관계가 복잡하게 얽힌, 이른바 '정상가족'과는 거리가 먼 형태로 구성되어 있었고, 이에 대해 인모가 인식한 가족의 의미는 "자부심도 애정도 가질 수 없는 존재"에서 "인간적인 정리"와 "피보다 진한 의리"가 존재하는 가족으로 변화되고 있었다. 이에, 이러한 연구결과에 기초하여 가족사회복지실천에 시사하는 함의를 논의하였다.
문화콘텐츠 시장에서 주요 화두로서 등장하는 인터랙티브 미디어 속의 인터랙션은 단어 자체 의미의 포괄성으로 인해 미디어 세부 분야마다 각기 다른 해석을 가진다. 이러한 양상은 산업 간 융합 및 다학문적연구에 어려움을 야기한다. 보다 나은 인터랙션 관련 기술 및 학문 발전의 토대를 위해, 본 연구에서는 콘텐츠 미디어를 중심으로 인터랙션의 개념에 대한 범주화를 시도하였다. 본 연구에서는 인터랙티브 미디어에서 해석하는 인터랙티션의 기능적 의미에 대한 다양한 관점을 바탕으로 일차적으로 총체적인 분류체계를 만들고, 인터랙티브 미디어 관련 산학 전문가들과의 FGI를 실시하여 수정 및 보완의 과정을 거치며 분류체계에 따른 의미의 범주화를 시도하였다. 그 결과, 인터랙티브 미디어의 인터랙션에 대한 분야별 해석들을 정리하여, 의미의 구체성을 바탕으로 두 가지 대분류와 하부분류로서 5 중분류 및 12 소분류의 체계를 완성하였다. 본 연구는 현재 미디어 시장에서 중요성이 강조되는 인터랙티비티가 업계 및 학문 분야별로 다양한 의미를 가지고 다양한 해석을 하고 있음을 밝히며, 보다 원활한 융합사업 및 연구를 위하여 관점별 의미에 대한 체계화의 필요성을 시사한다.
다양한 실세계의 표현은 주관적인 의미가 내포되어 있어 데이터의 모델링 과정이 보다 중요하며 이 과정에서 데이터 손실을 최소화시켜야 한다. 이러한 성향의 모든 데이터를 수용하기위한 퍼지데이터베이스 시스템 구축시에는 데이터가 퍼지 집합으로 표현되어야 하고 불확실하고 다양한 형태의 질의가 가능하며 신뢰성 있는 응답 제시되어야 한다. 본 논문에서는 불활실함의 의미를 최대한 반영하여 표현을 다양화 시키고 사용자의 주관적인 인식수용을 위한 데이터의 개별화와 레벨의 다양화를 위한 클러스터링(clustering)기법을 보인다. 이를 통해 영역구조를 병합 분리시켜 데이터베이스의 릴레이션에서의 도메인요소의 첨가와 삭제를 통하여 자유로운 질의에 대한 불확실성이 감소된 응답과 융통성이 부여된 퍼지질의 처리를 보여준다.
본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.
의미적 연관성을 지닌 일화들의 범주화는 기억을 더 효과적으로 구조화하는데 도움이 된다. 그러나 해당 일화의 하위 세부 기억들에 대한 상기한 범주화의 영향은 아직 명확하게 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 fMRI 실험을 통해 의미적 범주화가 이루어지는 동안 상위의 일화 기억에 주의를 기울이는 것이 하위 세부기억의 생성을 방해하는지, 혹은 강화하는지 실험하였다. 참가자들에게 한 사이클 내에서 각각 2개의 하위단어를 가지고 있는 5개의 목표 단어들이 순서대로 제시되었는데, 참가자들은 해당 사이클 내에서 제시된 목표 단어들을 포함할 수 있는 범주를 떠올릴 수 있는지 응답한 후 그 범주에 대한 주관적 확신도를 평정하였다. fMRI 내 과정이 끝난 후 참가자들은 스캐너 밖으로 이동하여 제시되었던 단서 단어의 하위 단어들에 대한 단서 회상과제를 수행하였다. 행동 실험 결과 매 사이클의 세 번째 시행에서 범주화 과제의 반응속도가 감소하였고 동시에 주관적 확신도 수준이 증가하였는데, 이는 해당 시행에서 의미적 범주화가 완성되었음을 의미한다. 주목할 점은 세 번째 시행 바로 직전에 제시되었던 하위 단어들의 회상 정확도가 그 다음 시행 직전에 제시된 단어들에 비해 유의미하게 낮았다는 점이며 이는 범주화가 완성될 때 일화 기억의 하위 세부 요소들이 손상되었음을 의미한다. 일반선형모델을 통한 분석 결과 의미적 범주화가 완성되기 직전의 시행에서 의미적 기억망과 관련이 있는 것으로 알려져 있는 측두회와 하전두회에서 유의미한 활성화가 나타났다. 또한 패턴 유사성 분석 결과 또한 측두회, 하전두회, 해마 영역에서 세 번째 시행 간의 활성화 패턴이 두 번째 시행의 활성화 패턴에 비해 더 일관적인 것으로 나타났다. 본 연구는 의미적 범주화가 하위 세부 일화 기억을 방해할 수 있다는 것을 보여주며, 이러한 범주화가 진행되는 동안 일어나는 의미적 인출 경험이 관련된 일화 기억의 흔적에 질적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
문헌고찰을 통하여 최근 임상에서 문제되고 있는 신체화에 관한 문화정신의학적인 소견과 그 의미를 정리하였다. 신체화는 인류 공통의 범세계적인 정신병리이며 그 빈도나 양상은 문화 따라 차이가 난다. 그러나 단순히 서구-비서구 혹은 전통사회 대 근대화된 사회를 나누어 그 빈도차이를 논하는 것은 의미가 없다. 최근의 황문화적 연구에 따르면 이런 이분법식의 논리는 사실과는 전혀 다르다. 또한 어떤 차이가 나더라도 그 해석에서는 종족 뿐 아니라 그 종족이 처하고 있는 여러 사회문화적인 상황을 중요한 변인으로 고려해야 한다. 그리고 철저한 횡문화적 조사연구를 통하여 발생빈도와 그 의미를 확인해야 한다. 마음의 고통이 신체증상으로 나타나는 과정에서 1) 고통에 대한 문화적 표현양식 즉 문화적 은유, 2) 전통적인 질병개념, 3) 적응을 위한 사회적 매개체로서의 역할, 4) 신체화를 조장하는 의료제도 내지는 의료분위기 등의 문화사회적 요인들이 중요하게 작용하고 있다. 마음의 고통을 호소하는 통로로서 문화가 매채체 역할을 하고 있는 것이다. 세계화되고 있는 사회에서 횡문화적인 진료가 불가피하게 되고 이에 따라 신체화에 대한 이해와 접근기술이 새로운 과제로 등장하고 있다. 횡문화적 치료적 접근 원리에 대하여 간단히 소개하였고 아울러 한국 문화에서 신체화의 원인과 의미를 고찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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