Long Short-term Memory Network(LSTM) 기반 Recurrent Neural Network(RNN)는 순차 데이터를 모델링 할 수 있는 딥 러닝 모델이다. 기존 RNN의 그래디언트 소멸 문제(vanishing gradient problem)를 해결한 LSTM RNN은 멀리 떨어져 있는 이전의 입력 정보를 볼 수 있다는 장점이 있어 음성 인식 및 필기체 인식 등의 분야에서 좋은 성능을 보이고 있다. 또한 LSTM RNN 모델에 의존성(전이 확률)을 추가한 LSTM CRF모델이 자연어처리의 한 분야인 개체명 인식에서 우수한 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한국어 문장의 지배소가 문장 후위에 나타나는 점에 착안하여 Backward 방식의 LSTM CRF 모델을 제안하고 이를 한국어 의미역 결정에 적용하여 기존 연구보다 더 높은 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
목적: 본 연구는 장기요양 입소시설의 사회복지사를 대상으로 임종의료결정 권리, 사회복지사의 역할 이해도를 분석하고, 이들의 상관관계를 분석하고자 한다. 방법: 본 연구는 설문지를 사용하여 수집된 자료 334부 중 분석에 포함하기 어려운 37부를 제외한 297부를 SPSS 20.0을 이용하여 T-test, 분산분석, 상관관계분석 등을 실시하였다. 결과: 사회복지사가 이해하는 노인환자와 가족의 임종의료결정 권리 이해도는 5점 만점에 $3.46{\pm}0.69$, 사회복지사 역할 이해도는 $3.48{\pm}0.84$이다. 사회복지사의 사전의료의향서 및 연명치료 결정 도움 경험, 임종의료결정 도움 업무, 근무 경력, 침상 수 등에 따라 임종의료 결정 권리 및 사회복지사 역할 이해도에 의미 있는 수준에서 집단 간 차이를 보였다. 임종의료결정 권리와 사회복지사 역할 이해도와의 상관관계는 의미 있는 수준에서 긍정적인 상관관계를 보였다(Pearson r=0.329, P<0.001). 결론: 장기요양 입소시설에서 노인환자와 가족에게 사전의료의향서 및 연명치료 결정 도움을 제공하는 사회복지사 역할의 중요성을 인식하고, 노인환자와 가족의 임종의료결정 권리를 보호하기 위하여 임종의료결정에서의 사회복지사 역할 수행을 위한 교육이나 훈련 프로그램의 개발이 필요하다.
본 논문에서는 의미분석을 위해서 구문관계와 의미관계를 자동으로 사상하는 규칙을 구축한다. 5 만개의 패턴을 수작업으로 사상해서 학습데이터로 만들고 이의 분석을 통해 규칙을 구축했다. 규칙에서는 의미역 결정을 위해서 가도까와 시소러스를 이용하는데, 본 논문에서는 한일 기계번역사전을 이용하여 추출한 구문 패턴을 대상으로 실험한 결과, 정확률 90%, 적용율 93.5%를 얻었다.
본 논문은 용어의 비통일성과 문서의 다양성으로 인해 발생하는 건설분야 전문가들의 의사소통 문제를 해결하기 위한 Con-Talky를 제안한다. Con-Talky는 자연언어처리의 대표적인 기술인 형태소분석, 의존구문분석, 의미역 결정 기술을 융합하여 건설분야의 "설계기준문서"를 시각화하고 핵심 정보추출을 자동으로 해주는 플랫폼이다. 해당 플랫폼을 이용하여 토목분야 전문가들의 의사소통 문제를 완화시킬 수 있으며 용어의 비통일성 및 표준화에도 기여할 수 있다. 또한 본 논문은 국내 건설 및 토목분야에 최초로 자연언어처리 기술을 적용한 논문이다. 해당 분야의 연구를 활성화 하기 위해 건설분야에 특화된 단일 말뭉치와 트리플 데이터를 자체 제작함과 동시에 전면 공개하였다.
하위범주화는 보어의 어휘 개념이 명시된 술어와 보어간 의존 관계를 정의하는 언어 정보로서 구문 및 의미 분석 등에 폭넓게 활용될 수 있는 기반 언어 자원이라는 데에 그 중요성이 있다. 본 논문에서는 표층문에서 통상 격표지로 표현되는 구문적 의존 관계뿐만 아니라, 보어가 갖는 의미역 정보가 부착되어 있으며 시소러스 개념 분류 체계와 연동 가능한 한국어 술어의 하위범주화 사전의 구축에 대해 설명하고 있다. 본 논문에서는 하위범주화 사전의 의미역 표현을 위해 총 25개의 의미역을 설정하고 있다. 이 의미역은 표층 격표지와 직접 연관되어 있기 때문에 통사적인 분석으로부터 직접 의미역 정보를 추출해서 의미 구조의 해석에 이용하는 것이 가능하다. 또한 명사 보어가 갖는 개념의 표현을 위해 상ㆍ하위어 관계를 갖는 12만 어휘 규모의 시소러스를 이용하고 있으며, 술어의 의존 관계 표현을 위해 동사, 형용사에 대해 각각 47, 17 개의 하위범주화 패턴을 이용하고 있다. 실용적 규모의 시소러스를 이용함으로써 문장에 나타난 명사의 시소러스 개념을 그대로 하위범주화 사전에 적용시켜 의미 정합 여부를 판단할 수 있는 실질적인 선택제약 체계를 구성할 수 있었고, 표층 격표지에 기초한 표준화된 술어 패턴을 이용함으로써 의미역의 결정 등에서 야기될 수 있는 비일관성을 방지하고 구축에 드는 비용을 절감할 수 있었다. 이상과 같은 방법으로 말뭉치에서 추출한 고빈도 술어 13,000 여개에 대해 하위범주화 사전을 구축하였으며, 적용 범위 평가 실험에 의하면 이 하위범주화 사전은 말뭉치에서 발견된 술어의 72.7%에 대해 하위범주화 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 동사의 의미표상과 명사의 한정성의 강호관계를 중심으로 목적어의 생략현상을 검토하였다. 한국어는 영어 같은 언어와 달리 주어, 목적어 등이 자주 생략된다. 이 연구는 한국어의 목적어 생략이 단순히 인간성 (humanness), 주체성 (agency), 한정성(definiteness) 등 명사의 의미자질에 의해서만 결정되는 것이 아니라, 다음 두 가지 제약이 결정적으로 작용함을 제안하고자 한다. 첫째, 목적어 생략은 행동양상 (mold of agent act)과 원인 (cause)을 심층적으로 포함하는 소위 '핵심 타동사 (core transitive)'와 선행사의 한정성 정도에 의해 결정되는데, 구체적으로 목적어 생략은 한정성 자질을 가진 선행사가 없는 담화에서는 허용되지 않는다는 제약이다. 둘째, 타동사와 명사의 한정성과는 독립적으로, 한국어의 목적어 생략은 또한, 추론에 의거하여 보다 더 적절히 해석될 수 있는 경우를 실증적으로 보이고자 한다.
본 논문은 한국어정보처리 과정에서 구문 관계를 의미 관계로 사상하는 의미역 결정 문제에 대해 다루고 있다. 한국어의 경우 대량의 학습 말뭉치를 구하기 힘들며, 이를 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요한 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 학습 말뭉치를 직접 태깅하지 않고 격틀사전을 이용하여 자동으로 학습 말뭉치를 구축하고 간단한 확률모델을 적용하여 점진적으로 모델을 학습하는 수정된 self-training 알고리즘을 사용하였다. 실험 결과, 4개의 부사격 조사에 대해 평균적으로 81.81%의 정확률을 보였으며, 수정된 self-training 방법은 기존의 방법에 비해 성능 및 실행시간에서 개선된 결과를 보였다.
성에 따른 역할 분화는 사회적 행동의 가장 보편적인 결정적 요소이다. 모든 사회는 남성과 여성에게 서로 다른 의무와 기대를 부여한다. 이러한 의미 부여에 대한 구체적인 제한들은 문화에 의해 결정된다. 문화에 의해 결정된 성 역할은 그 사회 구성인으로서 적합한 복식 형태를 요구하거나 적어도 제안하게 된다. 현대의 복식은 자기중심적인 주장이 강하기 때문에, 남과 다르게 개성적으로 의복을 소화해내느냐에 초점이 맞추어져 있다. (중략)
일본어에서 "てぃる"형태는 동작진행과 상태진행을 모두 나타내지만 한국어에서는 "고 있다"와 "어 있다"로 나누어 표기한다. 양 언어간의 상적인 의미 대응은 간단하지 않지만, 술부의 의미정보, 부사와 부사어의 의미정보 등을 이용하여 "てぃる"형태의 상적인 의미를 결정하는 것이 가능하다. "てぃる"형태의 적절한 대역어 선정을 위하여, 사전 속의 모든 일본어 술어에 다섯 종류의 의미코드를 입력한다. 즉, "1:동작진행만으로 사용되는 술어", "2:일반적으로는 동작진행으로 사용되지만, 수동인 경우에는 상태진행의 형태로도 사용되는 술어", "3:상태진행으로만 사용되는 술어", "4:동작진행, 상태진행의 구별이 애매한 술어", "5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.uot;5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.
본 연구는 우리나라의 예비 초등 교사들이 분수 나눗셈 1$\frac{3}{4}$$\div$$\frac{1}{2}$에 적합한 문장제를 만들 때 나타나는 오류 유형과 만든 문장제의 유형을 분석한 것이다. 우리나라 예비 초등 교사들은 미국이나 중국의 교사들처럼 '$\frac{1}{2}$로 나누기'를 '2로 나누기'로 오해하는 일상 언어와 수학적 언어 사용의 불일치에 기인하는 구조적인 오류를 다수 보였으며, 계산결과만 생각하여 구조적으로 다른 1$\frac{3}{4}$$\times$2에 적합한 문장제를 만드는 새로운 유형의 오류도 보이고 있다. '포함제' 자체에는 익숙하지만 몫이 자연수가 아닌 분수 나눗셈 상황에서 포함제가 지니는 문제점에 대한 인식은 매우 부족한 것으로 나타났으며, '단위 비율의 결정', '곱셈의 역 상황'이라는 분수 나눗셈의 의미에 대한 이해가 매우 부족한 것으로 나타났다. 따라서 예비 초등 교사들을 위한 교육에서는 분수의 나눗셈에서 단위 비율의 결정, 곱셈의 역연산으로서의 나눗셈의 의미를 다양한 실제 상황 및 맥락과 관련지어 이해하게 하는 지도가 이루어질 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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