전문용어란 전문분야의 개념이 언어적으로 표현된 형태이다. 전문분야마다 분야 특성 적인 개념이 사용되므로, 전문용어는 전문분야를 특성화하는 단위로 사용된다. 따라서 전문분야문서에 대한 자연언어처리에서 전문용어를 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요하다. 전문용어 추출은 분야 특성적인 전문용어를 해당 분야 문서에서 파악하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기계학습방법을 이용한 전문용어 자동 추출 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 전문분야 사전과 전문분야 문서를 이용하여 문서에서 나타나는 전문용어의 특성을 파악하고 이를 이용하여 전문용어를 추출한다. 본 논문의 기법은 70,000단어 수준의 영어 의학분야 300개 문서에 대하여 약 77%의 정확률로 전문용어를 추출하였다.
지난 이십여 년 간 한국의 전문가 집단과 시민사회는 맞춤의학(personalized medicine)의 실현 여부와 그 효용을 둘러싸고 갑론을박을 벌여왔다. 이러한 논의들은 주로 맞춤의학이 실현가능한 약속인지 아니면 단순한 과장광고(hype)인지에 주로 초점을 맞추어 이루어졌는데, 이 글은 이러한 논의들이 '맞춤의학'이라는 용어의 '통시적 혼종성'과 '공시적 다의성'을 놓치고 있음을 지적한다. 본 연구는 맞춤의학을 행위자들에 의해 이용되는 수사적 도구(rhetorical device) 혹은 수사적 존재(rhetorical entity)로 보기를 제안하는 선행 연구를 좇아, 1998년부터 2013년까지 이루어진 약 9천 건의 국내 언론 보도 내용을 분석한다. 이를 바탕으로 한국에서는 '맞춤의학'이라는 용어가 기술과학 발전의 역사적 맥락에 맞추어 서로 다른 사회세계에 속하는 행위자들에 의해, 건강기능식품, 의료정보제공, 원격진료, 재생의학, 줄기세포연구, 환자중심진료, 질병중심임상처방, 사상체질의학을 가리키는 것으로 끊임없이 재정의 되어 왔음을 보이고자 한다. 이를 통해 이 글은 맞춤의학 거버넌스에 대한 정책적 제언과 이론적 기여의 두 가지를 시도한다. 정책적 제언과 관련해서 이 글은 현재 정책 연구들이 역사적 다의성을 고려하지 않은 결과 각기 다른 대상들을 맞춤의학으로 설정하고 분석을 전개하고 있으며, 맞춤 의학을 보편적인 과학적 실재로 가정함에 따라 미국의 ELSI 연구 결과들을 한국 상황의 분석에 그대로 적용하고 있음을 지적한다. 이론적 기여와 관련해서 이 글은 맞춤의학과 같은 신기술에 결부되는 정치적 함의를 검토할 수 있는 도구로 '기표-정치(signifiant-politics)'의 개념을 제시한다. 하나의 용어 단일한 기표가 다양한 의미체계 안에서 서로 다른 의미로 사용되는 현상은 이전에 세상에 존재하지 않던 새로운 기술과학이 혁신을 통해 등장하였을 때 관찰되는 것으로, 그를 지시하는 기표로서 언어가 갖는 본질적 결여가 파생한 결과로 볼 수 있다. 신기술 분야에서 정책결정과 거버넌스가 중요한 것은 이 이유 때문이다. 신기술정책은 바로 이러한 기표의 무한한 흐름과 미끄러짐을 정박(碇泊)시키는, 의미의 고정점이자 기표의 누빔점(point de capiton, quilting point)이 된다는 점에서 상징계에서 중대한 의미를 지닌다. 이 사례연구에서 볼 수 있었듯이, 기술정책 등의 사회적 합의가 누빔점을 제공하기 이전까지 신기술의 기표가 갖는 의미의 미끄러짐을 활용하는 행위자들의 특징을 기표-정치(signifiant-politics)라고 부를 것을 조심스럽게 제안하고자 한다.
본 연구의 목적은 임상병리사의 전공과 직업에 정체성을 부여할 수 있는 용어를 찾는 것이다. 임상병리학이라는 용어는 병리학의 모든 분야, 즉 해부병리학, 화학병리학, 혈액학, 미생물학 및 이들의 모든 하위 전문 분야를 포함하도록 의도되었다. 불행히도, 많은 나라에서 임상병리학이라는 용어는 해부병리학을 배제하는 것으로 생각되었는데, 이는 이름이 영어 이외의 언어로 번역되었을 때 문제가 복잡해졌다. 임상병리학(미국, 영국)은 의학의 한 전문 분야이다. 유사한 용어로는 검사의학(독일, 폴란드), 의료/임상생물학(프랑스, 네덜란드) 또는 임상분석학(스페인)이 있다. 의료기술은 개인, 회사 및 기관과 같이 질문하는 사람에 따라 약간 다르게 정의된다. 물론, 질문하는 언어에 따라 다르다. 의료기술은 임상검사기술학, 지원보건과학, 의료기기, 의생명공학, 보건기술로도 번역될 수 있다. 지원보건과학에서는 '임상병리기술학·병리기술학'이라는 용어를 사용하지 않는다. '보건계열 임상병리학 및 임상병리사'의 명칭은 '의생명검험과학·의생명검험사' 또는 '임상검사분석학·임상검사분석사'로 대체할 수 있다. 본 연구에서는 학문과 자격의 명칭을 '의생명'이 결합된 용어로 '의료생물학·의료생물사'로 변경할 것을 제안해 본다.
의학용 시소러스인 MeSH (Medical Subject Heading)는 영어 의학 논문 색인을 위한 통제어 시소러스로서 오랫동안 사용되고 있다. 본 논문에서는 한국어 MeSH를 이용하여 한국어 의학 논문의 요약문에 자동으로 영문 MeSH 색인어를 부여하는 '교차언어 키워드 부여' 방법을 제안하고 색인 전문가 및 저자의 색인 효율과 비교한다. 이 색인어 부여 과정은 우선 한국어 MeSH 용어를 문장에서 인식하여 추출하고, 이 용어를 다시 영어 MeSH 용어로 바꾼 후, 용어의 중요도를 계산하여 상위의 용어를 색인어로 부여한다. 특히, 한국어 MeSH 용어 추출을 위해 효과적으로 띄어쓰기 변이를 처리할 수 있는 방법을 제안한다 실험 결과, 띄어쓰기 변이를 효과적으로 처리하여 한국어 MeSH의 크기를 약 42% 정도 줄였을 뿐만 아니라, 후보 색인어 추출의 효과도 높였다. 또 이 방법을 이용하여 색인어 자동 부여를 한 후, 색인 전문가 및 저자의 색인 결과를 비교한 결과, 이 자동 색인 방법이 전문가의 색인 능력보다는 부족했지만, 저자의 색인 능력과는 별 차이가 없음을 보였다.
자연어처리의 여러 분야에서 기본요소로 사용되는 영어 품사 태거를 UMLS의 의학용어 어휘정보와 OANC(Open American National Corpus) 말뭉치를 이용해 의학용 문서도 분석 가능한 의학용 영어 품사 태거를 제안한다. TRIE구조를 이용한 단어 묶음 모델로 여러 어절의 의학용어를 하나로 묶고 HMM(Hiden Markov Model)을 이용한 품사 태거로 해당하는 품사를 부착한다.
전문용어란 전문분야의 개념이 언어적으로 표현된 형태이다. 전문분야마다 분야 특성적인 개념이 사용되므로, 전문용어는 전문분야를 특성화하는 단위로 사용된다. 따라서 전문분야문서에 대한 자연언어처리에서 전문용어를 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요하다. 전문용어 추출은 분야 특성적인 전문용어를 해당 분야 문서에서 파악하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기계학습방법을 이용한 전문용어 자동 추출 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 전문분야 사전과 전문분야 문서를 이용하여 문서에서 나타나는 전문용어의 특성을 파악하고 이를 이용하여 전문용어를 추출한다. 본 논문의 기법은 GENIA 2.01 문서에 대하여 86%의 정확률과 90%의 재현율을 나타내었다. 또한 기존연구보다 최고 21%의 성능향상을 나타내었다.
'당뇨발'은 '당뇨환자에서 신경학적 이상이나 말초혈관 이상 때문에 발생하는 발의 궤양으로 감염이나 심부 조직의 파괴를 동반하기도 하는 발의 질병'이라고 정의할 수 있다. 하지만 실제로는 발에 궤양이 발생한 상태가 아니더라도 매우 포괄적인 용어(umbrella term)로서 당뇨병환자에게서 발생하는 발의 만성 합병증을 총칭하는 것이 일반적이다. 왜냐하면 발의 궤양을 동반하지 않는 괴저(괴사), 심부 감염, 신경병증성 관절증(Charcot arthropathy) 등도 당뇨발의 범주에 포함시켜야 하기 때문이다. 이렇게 보면 '당뇨발'이란 의학적 진단명으로는 적절하지 않은 용어라 할 수도 있다. 다만 이미 일반화된 용어로서 환자의 교육과 설명에는 더 유용하다고 할 수 있다.
차세대 웹 기술인 시맨틱 웹(Semantic Web)이 각광을 받음에 따라, 시맨틱 웹과 관련된 다양한 기술들이 활발히 연구되고 있다. 특히, 시맨틱 웹의 핵심 사례인 링크드 데이터(Linked Data)는 웹으로 접근 가능한 형태의 URI로 시맨틱 데이터를 표현하고 서로 연결함으로써, 오픈 데이터로서 상호운용성 극대화 및 데이터의 통합을 용이하게 한다. 이는 바이오인포매틱스 기술 발전과 결합하여 웹에서 바로 이용 가능한 많은 의학 링크드 데이터 생산과 이를 활용한 다양한 의학용어 검색 서비스 개발 결과를 가져왔다. 하지만, 기존 의학용어 검색 서비스들은 각 기관이 보유하고 있는 의학정보를 기반으로 서비스되기 때문에 다양하고 정확한 정보를 얻기 위해서는 많은 시간과 노력을 투자해야 한다. 그래서 본 논문에서는 척추 분야 의학 관련 링크드 데이터를 활용해 정확도가 높고 확장이 용이한 척추정보 검색 서비스를 제안한다.
본 연구는 전문적이면서 정확한 의료수어통역이 미흡한 상황에서 농인의 의료 서비스 접근성을 원활하게 하는 의료 환경의 수어통역 콘텐츠를 개발하는 것에 목적을 둔다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 문헌고찰, 농인 대상 개별 면접, 수어통역사 및 수어 전문가 대상 현장 요구도 조사, 의료 및 수어 전문가 자문을 진행하였으며, 이를 바탕으로 주된 진료 상황별 시나리오와 기본 의학용어, 의료용어 설명자료 등의 수어통역 콘텐츠를 개발하였다. 본 연구를 통해 농인의 상황과 의료적 중요성을 고려한 의료수어 콘텐츠를 개발하여 의료수어 영역의 전문성을 고취시켰으며, 의료용어 및 의료 정보 학습 주체인 농인들과 수어통역사들에게 효과적이며 효율적으로 정보를 전달하는 의학용어 수어사전 반응형 홈페이지를 개발하였고, 농인 당사자가 주체가 되는 수어번역의 필요성과 중요성을 깨닫게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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