본 연구는 컴퓨터를 통한 덧셈학습을 낮은 숫자(1 - 5)의 조합인 덧셈 학습과 높은 숫자(6 - 9)의 조합인 덧셈학습으로 나누어 문제 난이도에 따른 뇌 반구성을 분석하였다. 뇌 반구성의 특성을 보기 위하여 암묵적 연합검사(IAT, Implicit Association Test)를 통하여 덧셈학습 형태를 뇌의 반구성을 나타내는 감정과 논리와 연합시켜 덧셈 학습의 난이도에 따른 인지적 차이를 좌우뇌와 연결하여 분석하였다. 연구결과 뇌의 전체영역에서는 두정엽쪽의 저알파파(8-10Hz)와 후두엽의 SMR파(12Hz-15Hz), 남녀별로는 남자는 의미 있는 차이가 없고 여자인 경우 전두엽의 알파파(8-12Hz)에서 의미 있는 차이를 보여주었다. 뇌의 반구성은 측두엽을 중심으로 세타파(4-8Hz)와 베타파(12-30Hz)에서 의미 있는 차이를 보여주었다. 본 연구를 통하여 개인별 뇌기능의 특성에 기반한 컴퓨터 수학학습의 구성과 자료 개발을 위한 생리학적 기반 근거를 마련하였다. 본 연구결과는 수학 정보교육에서의 난이도 구성 및 문제해결과정의 학습자 인지과정에 대한 뇌활성도를 제시한 것으로 다양한 정보교육 과목 및 문제유형의 뇌과학적 규명에 대한 가능성을 보여주었다.
본 연구는 치매의심군 8명, 치매확정군 9명 및 정상군 10명을 대상으로 명명하기 과제에서 오류 유형의 특성을 탐색하는 데 그 목적이 있다. 명명하기의 오류 분석 항목은 시지각적 오류, 의미적 연관 오류, 의미적 비연관 오류, 음소적 오류, 모름, 무반응으로 구분하여 분석하였다. 분석을 위해 SPSS 21.0을 활용하여, 기술통계분석, 분산분석, 다변량분산분석을 실시하였다. 연구결과, 오류유형에 따라 집단 간 오류율에는 유의한 차이는 있는 것으로 나타났다. 정상군이 다른 두 집단과 유의한 차이를 보인 오류는 시지각 오류와 의미적 비연관 오류이며, 무응답 오류는 치매확정군과는 차이가 있었으나, 치매의심군과는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과, 알츠하이머성 치매 환자들이 그림 명명하기 능력에 결함이 있음을 확인하였다. 또한 정보처리과정 중 특정 단계의 퇴행으로 인한 결함이 심해지면 다른 단서를 제공하는 것이 적절하다는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 음악감상 시 지각하는 음질(sound quality)을 평가할 때, 어휘를 통한 평가가 음악 유형에 따라 달라지는지 분석하여, 음질 평가 어휘의 의미론적 속성에 대한 기초 자료를 제공하고자 하였다. 평균 9.4년의 전문 훈련을 받은 20-30대의 음악 전공자 31명이 참여하였고, 각 참여자는 성부수와 악기의 소리 산출 방식(악기군)에 따라 구성된 9개 음악을 듣고 음질을 나타내는 18개 의미단어 쌍을 평가하였다. 요인 분석을 통해 동일 요인에 영향을 받는 단어들을 그룹화하였고, 다변량 분산 분석을 통해 각 요인 그룹별로 성부 수와 악기군에 따른 차이를 확인하였다. 또한, 유의한 차이를 보이는 의미 단어 세트를 사용해 레이더 차트를 그려 각 음악별 차이를 시각적으로 분석하였다. 연구 결과, 4개 요인이 추출되었으며, '부드러운-딱딱한', '둔한-날카로운', '지저분한-정돈된', '낮은- 높은'의 단어 쌍이 음악 유형에 따라 유의한 차이를 보였다. 이 4개 단어 쌍을 바탕으로 작성된 레이더 차트는 각 음악에 대한 음질 평가를 구분하는 데 효과적이었다. 이 결과는 한국어 기반 음질평가 어휘 개발 시, 국외 연구에서 보고된 범주와는 다른 구조의 체계가 필요하며, 언어적·문화적 요인의 반영이 중요함을 시사한다. 또한, 교차 감각 대응(cross-modal correspondence)에 기반한 어휘 범주 중에서도 음향적 속성에 민감한 범주가 존재함을 확인하였다. 본 연구는 언어적·문화적 속성과 더불어 음질에 영향을 미치는 음악 요인을 반영할 수 있는 음질 평가 어휘 개발에 필요한 기술자료를 제공할 것으로 기대된다.
현대 인공지능은 인간의 자연언어를 인식하고 사용하기도 한다. 우리는 과연 인공지능의 언어사용을 인간의 것과 같다고 할 수 있을 것인가? 어떤 점에서 차이가 나는 것일까? 그리고 우리는 인공지능의 언어사용을 어떻게 받아들여야 할 것인가? 이러한 문제의식을 바탕으로 본 논문은 비트겐슈타인 철학에 있어 언어의 의미에 비추어 인공지능이 갖는 언어와 의미개념을 비판적으로 고찰하고 있다. 필자들은 본 논문에서 비트겐슈타인 철학을 전기와 후기로 나누어 각 분기 별로 그가 어떻게 자신의 철학에서 언어의 의미를 정립해 나갔는지를 살펴본 후, 인공지능이 발화하는 언어와 그 의미를 어떻게 받아들여야 하는지를 다루고 있다.
본 연구는 최근 사회투자정책의 기조로 새롭게 시도되고 있는 자산형성정책에 착목하였다. 본 연구에서는 현상학적 방법론을 사용하여 저소득 가구의 현금자산형성의 주관적 의미를 발견하고자 하였다. 주요한 연구결과로는 저소득 가구 내에 현금자산형성의 의미를 구분지워주는 가구 간 경계가 나타났는데 바로 모자가구, 부자가구 및 조손가구, 유자녀가구 이다. 이러한 구분은 각 가구가 자산형성에 대한 의미화를 달리하는 사태영역에 따라 구분되었으며 이들의 현금자산형성에 대한 의미화가 매우 다름을 발견하였다. 이러한 가구형태별 주관적 의미체계의 차이는 축적된 자산의 사용행위 결정에 영향을 미칠 것이 예상된다. 따라서 이후 저소득 가구 자산형성정책 설계와 시행에 있어 가구형태별 주관적 의미와 그 사태의 내용이 고려되어야 할 것이다.
맥락에 대한 의미적인 처리가 암묵기억의 수행에 어떠한 영향을 주는지에 관해서는 상반된 의견이 존재한다. 전이적합성처리 이론에 의하면 암묵기억은 지각적 처리에 주로 의존하기 때문에 맥락에 대한 의미처리가 기억수행에 영향을 미치지 않아야 한다(예, Blaxton, 1989). 반면 의미-특정적 이론에 의하면 암묵기억에서도 부호화 시 제시된 의미적 맥락에 대한 처리가 이루어지기 때문에 맥락에 대한 지각적 처리와 의미적 처리 모두 암묵기억 과제의 수행에 영향을 줄 것으로 예상한다(Lewandowsky 등, 1989). 본 연구는 부호화 시 혹은 부호화 시와 인출 시 제시되었던 맥락에 대한 의미적인 처리가 암묵기억의 과제 수행에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 실시되었다. 실험 1과 2에서는 우세 혹은 비우세 의미맥락을 지닌 동음이의어를 이용하여 학습 시와 검사 시의 맥락의 의미적 처리가 암묵기억 및 외현기억에 미치는 효과를 알아보았다. 그 결과 학습과 검사 시의 의미맥락의 변화는 외현기억의 수행에 영향을 주는 것으로 나타났으나 암묵기억 검사에서는 수행상의 차이를 보이지 않았다. 실험 3과 4에서는 Jacoby(1991)의. 처리-해리 절차를 사용하여 실험 1과 2 각각의 과제에서 통제처리와 자동처리의 효과를 분리하여 측정하였다. 그 결과, 암묵기억 검사 시 맥락 단서로 문장이 사용되면 통제처리의 영향이 증가됨을 보였으며, 이는 암묵기억의 요소 중에 의식적으로 통제되어 처리되는 부분은 의미적 맥락에 민감하게 영향을 받고 있음을 의미한다.
연구 목적은 20대 금융 애플리케이션 사용자의 비대면 글말 용언으로부터 사용자 경험 디자인(UX)의 확장 의미를 추출하는 데 있다. 연구 범위는 20대 남녀 20명의 비대면 글말 일상 언어이며, 연구 방법은 사용자의 용언을 중심으로 사용 속성을 범주화(Categories)하여 20대 사용자 중심의 의미를 도출하는 것이다. 연구 결과 20대 금융 플랫폼 애플리케이션 사용자의 사용 의미는 통합의 의미, 신뢰의 의미, 지속의 의미, 정보 인지와 정보 접근의 의미로 요약되었다. 또한, 사용자의 사용 속성은 보안성, 친숙성, 접근성, 작동 편이성, 시인성으로 집약되었다. 각각의 속성은 보안, 정보, 브랜드, 디자인과 융합된 의미 범주에서 나타났다. 종합하면, 용언 중심의 사용자 의미 분석은 기존의 객관적 의미 분별 측정에서 파악할 수 없었던 사용성 평가 문제를 보완하는데 효과적임을 알 수 있었다.
학교 수학에서 수학 용어의 의미를 통해 수학적 개념이 학습되기 때문에 학습자는 수학 용어를 정확하게 이해하고 알맞게 사용해야 한다. 그러나 초등 수학 교과서와 실생활에서 사용하는 수학 용어의 의미가 다르게 인식될 수 있으며 이러한 불일치는 학습자의 수학 용어 이해에 혼란을 야기할 수 있다. 따라서 학교 수학에서의 의미와 실생활에서의 의미를 살펴보기 위하여 초등 수학 교과서와 국어사전에서 서술하는 수학 용어의 의미를 비교 분석하여 수학 용어를 학습하는 과정에 대한 교수학적 시사점을 제공하고자 하였다. 분석 결과, 교과서의 의미와 국어사전의 의미가 유사하게 나타나는 경우도 있으나 각각의 의미가 일치하지 않는 경우, 각각의 의미가 가리키는 대상이 다른 경우가 나타났다. 이러한 경우 학습자의 혼란을 막기 위하여 교과서의 의미와 국어사전의 의미 간 차이를 인식하고 각각의 의미를 보완하여 지도할 필요가 있다.
두 가지 대표적인 다단계 언어인 Lisp과 MetaML의 차이를 설명한다. 실행 의미적으로 두 언어가 어떤 차이를 보이는지 설명하고, 그러한 차이가 단계 풀기 변환에서 어떻게 드러나는지 보인다. 마지막으로 두 언어의 근본적인 차이점에 대한 기원 및 각 언어의 응용에 대해 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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