한국어 형태소 분석 및 품사 부착을 위해 지금까지 다양한 모델들이 제안이 되었으며 어절단위 평가로 95%를 넘는 성능을 보여주는 자동 태거가 보고 되었다. 하지만 형태소 분석 및 품사 부착은 모든 자연어처리 시스템의 성능에 큰 영향을 미치므로 작은 오류도 중요하다. 본 연구에서는 대상 어절의 주변 형태소의 어휘와 품사 자질, 그리고 어절 자질을 이용하여 분류기를 학습한 후 자동 태거의 품사 부착 결과를 입력으로 받아 후처리 하는 어휘별 분류기를 제안한다. 실험 결과 어휘별 분류기를 이용한 후처리만으로 어절단위 평가 6.86%$(95.251%{\rightarrow}95.577%)$의 오류가 감소하는 성능향상을 얻었으며, 기존에 제안된 품사별 자질을 이용한 후처리 방법과 순차 결합할 경우 16.91%$(95.251%{\rightarrow}96.054%)$의 오류가 감소하는 성능 향상을 얻을 수 있었다. 특히 본 논문에서 제안하는 방법은 형태소 어휘까지 정정할 수 있기 때문에 품사별 자질을 이용한 후처리 방법의 성능을 더욱 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 질의응답시스템에서 응답 추출 대상 문서로 사용할 적절한 문서를 찾는 방법으로 기계 학습 기반의 문서 품질 평가 기법을 사용한다. 본 논문에서는 기존 연구와 달리 객관적인 정보를 많이 포함하고 있는 문서를 선별하는 목적으로 문서 품질 평가를 위한 유용한 자질들을 제안한다. 본 논문에서 정의한 정보성 자질은 정보의 양을 측정하는 자질과 정보의 객관성을 측정하는 자질로 구성된다. 실험 결과, 기존 문서 품질 평가 연구에서 주로 사용된 자질들만 사용한 경우와 새로운 자질들을 추가한 경우를 비교하였을 때, 1.5배 정도 높은 평균 정확률을 보였다. 제안하는 자질들 중에는 정보성 자질이 매우 유용한 자질이었고, 가독성 자질은 비교적 낮은 성능을 보였다. 문서의 여과 실험 결과, 96.4%의 재현율을 유지하면서 전체 문서 집합 중, 60%에 해당하는 저품질 문서를 여과할 수 있었다.
현대 사회의 여러 문제들을 극복하기 위해서 민주 시민의 자질을 향상시키는 것은 중요하다. 민주 시민의 자질에는 합리적이고 민주적인 문제 해결력, 의사결정력, 인간의 존엄성, 대화, 그리고 타협과 같은 민주적 태도 및 기능이 포함된다. 시뮬레이션과 게임 그리고 네트웍의 장점을 가진 교육용 네트웍 시뮬레이션 게임을 이용한다면 민주 시민의 자질을 향상 시키는 민주 시민 교육에 도움이 될 것이다. 본 연구는 이러한 민주 시민 교육을 위한 교육용 네트웍 시뮬레이션 게임의 구조와 절차, 시스템, DB, 인터페이스, 교수-학습용 도구 등에 대해 살펴본다.
불특정 사용자의 참여에 의해 정보가 생성되는 지식검색 서비스에서는 문서의 품질이 검색 만족도에 중요한 요소 중 하나이다. 지식검색 문서의 품질 평가에 관한 기존 연구는 조회 수나 추천 수 등의 비텍스트 정보를 이용하여 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색 모형에 반영하여 검색 성능을 높이는데 집중하였다. 이러한 비텍스트 정보는 그 유용성이 실험을 통해 증명되었지만, 새로 작성된 문서와 같은 경우 심각한 자료 부족 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보의 자료 부족 문제를 완화할 수 있는 새로운 문서 품질 평가 자질로서 문서 내용의 신뢰성을 반영하는 신뢰도 자질을 제안한다. 제안하는 자질은 문서의 내용으로부터 직접 추출되며, 따라서 추천 수나 조회 수 등 서비스 사용자의 참여나 이용을 필요로 하는 비텍스트 자질보다 자료 부족 문제에 견고하다는 장점이 있다. 또한 제안하는 신뢰도 자질은 문서 품질 평가에 유용하다고 알려진 비텍스트 자질과 유사하거나 향상된 성능을 실험에서 보였으며, 추후 자질 추출 방법을 개선한다면 효과적인 품질 평가 자질로서 기능을 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 국내 공공도서관에 근무하는 사서들에 대한 정보이용자들의 인식정도를 73개의 표본을 대상으로 분석이 이루어졌다. 공공도서관 이용자들의 평소 사서들의 근무태도와 자질 및 서비스수준에 대한 인식정도를 성별집단으로 나누어 분석하였다. 이를 위해 기존연구를 기반으로 설문지를 3가지 유형으로 수정, 작성하여 조사하였다. 첫째, 사서의 근무태도에 관한 인식도, 둘째, 사서의 자질에 관한 인식도, 셋째, 사서들의 정보이용자와의 커뮤니케이션에 관한 인식도를 명목척도와 등간척도를 이용하였다. 본 연구결과, 첫째, 사서들의 근무태도에 관한 연구결과 평균값=2.81로 전반적으로 낮게 나타났다. 둘째, 사서의 전문직으로서의 자질에 관한 정도는 평균값=2.84로 낮게 나타났다. 마지막으로 이용자들과의 커뮤니케이션에 대한 서비스 수준에 대한 만족도 역시 평균값=2.89로 역시 낮게 나타났다. 각 항목별 성별 집단간에는 다소 인식의 차이를 보였다. 향후 다양한 집단별 요인분석을 통한 선행연구 결과들과의 비교연구가 필요할 것이다.
본 논문에서는 형태소 분석을 이용한 확률 기반 한국어 SMS 스팸 필터링 기법을 제안한다. 기존 연구에서는 단어 및 문자 단위 어휘 정보를 자질로 이용한 영어 및 스페인어 SMS 스팸 필터링 방법들이 있다. 하지만 교착어인 한국어의 경우, 어근과 접사의 조합에 의해서 다양한 어절이 형성될 수 있다. 따라서 어절단위 어휘 정보를 자질로 사용할 경우, 미등록어(out of vocabulary) 문제가 발생한다. 특히, 매우 적은 수의 단어들로 구성된 SMS 메시지의 경우에는 이 문제가 매우 심각하다. 본 논문에서는 형태소 분석을 이용하여 이러한 문제점을 해결하고자 하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 연구와 비교하여 10.6%의 스팸 분류 정확률 향상을 보였다. 또한 미등록어만을 포함하는 SMS 메시지의 수는 약 77% 감소하였다.
불특정 다수 사용자가 정보를 생성하는 지식 질의응답 서비스에서는 문서의 품질이 검색결과 만족도에 중요한 요소 중 하나이다. 지식 질의응답 문서의 품질 평가에 관한 기존 연구는 조회 수와 추천 수 등의 비텍스트 정보를 이용하여 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색 모형에 반영하여 검색 성능을 높이는데 집중하였다. 이러한 비텍스트 정보는 그 유용성이 실험을 통해 증명되었다. 그러나 비텍스트 정보를 이용하여 새로 작성된 문서의 품질을 평가할 경우 심각한 자료 부족 문제가 발생할 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보의 자료 부족 문제를 완화할 수 있는 새로운 문서 품질 평가자질로서 문서 내용 자체에 대한 신뢰성을 반영하는 신뢰도 자질을 제안한다. 제안하는 자질은 문서의 내용으로부터 직접 추출되며, 따라서 추천 수나 조회 수 등 서비스 사용자의 참여를 간접적으로 필요로 하는 비텍스트 자질보다 자료 부족 문제에 견고하다는 장점이 있다. 또한 제안하는 신뢰도 자질은 문서 품질 평가에 유용하다고 알려진 비텍스트 자질과 유사하거나 향상된 성능을 실제 지식 질의응답 문서를 대상으로 한 실험에서 보였으며, 추후 효과적인 품질 평가 자질로서 지식 질의응답 서비스의 성능향상에 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구의 목적은 공학교육의 교육목표에 맞는 교수목표 및 교수방법의 질 개선에 있어서 현재 재학 중인 공과대학의 학생들이 인식하고 있는 교육목표에 따른 교수목표 및 교수방법의 중요도를 조사 분석하는 것이다. 이 연구의 모집단은 전라북도 지역에 소재하는 공과대학생이고, 표본은 유층 임의표집으로 종합대학 5개교를 3개 계열로 분류하여 표집하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들은 엔지니어 및 사회 구성원으로서의 자질 교육을 위해서 교수목표 및 교수방법에 대해 태도 견해의 학습이 다른 교수목표에 비하여 중요하다고 인식하였다. 둘째, 특성화된 전문가 및 자율적 자기발전을 추구하는 자질 교육을 위해서 기능 작업의 학습이 다른 교수목표에 비하여 중요하다고 인식하였다. 이러한 결과는 학생들이 인식하는 공학교육의 교수목표와 방법의 중요도 수준은 변인에 따라 조금씩 차이가 있었으나, 모든 영역에서 3점(중요함)과 4점(매우 중요함) 사이에 분포되었다.
어휘가 갖는 의미적 중의성은 자연어의 특성 중 하나로 자연어 처리의 정확도를 떨어트리는 요인으로, 이러한 중의성을 해소하기 위해 언어적 규칙과 다양한 기계 학습 모델을 이용한 연구가 지속되고 있다. 의미적 중의성을 가지고 있는 동형이의어의 의미분별을 위해서는 주변 문맥이 가장 중요한 자질이 되며, 자질 정보를 추출하기 위해 사용하는 문맥 창의 크기는 중의성 해소의 성능과 밀접한 연관이 있어 신중히 결정되어야 한다. 본 논문에서는 의미분별과정에 필요한 문맥을 가변적인 크기로 사용하는 가변길이 윈도우 방식을 제안한다. 세종코퍼스의 형태의미분석 말뭉치로 학습하여 12단어 32,735문장에 대해 실험한 결과 용언의 경우 평균 정확도 92.2%로 윈도우를 고정적으로 사용한 경우에 비해 향상된 결과를 보였다.
본 연구는 한국 경호상황에 맞는 경호주체의 성공귀인에 대한 요인을 제시하고, 이를 실증적으로 분석하기 위한 측정도구를 개발하는 데 있다. 이를 위하여 1차적으로 완전 개방형 질문지를 통하여 면담을 실시하여 2차적으로 반구조화 질문지를 구성하였으며, 3차적으로 폐쇄형 설문지를 제작하여 설문조사를 실시한 후 SPSS 21.0, AMOS 21.O 통계패키지를 통하여 데이터를 분석하여 척도를 개발하는 과정을 걸쳤다. 조사기간은 최초 질문지를 배포한 시점인 2014년 12월부터 2015년 6월까지 약 7개월간에 걸쳐서 실시하였으며, 예비조사를 통하여 문항의 구성타당도를 검증한 후 200명의 경호원을 대상으로 본 조사를 실시하였다. 이를 통하여 1차, 2차 분석 과정에서는 경호원의 내적자질, 경호원의 외적자질, 경호주체로써 경호원의 내적자질 유도 요인, 경호주체로써 경호원의 외적자질 유도 요인 등 네 가지 구성요소로 분류하여 경호원의 성공귀인에 관한 요인들을 구성하였다. 3차 분석에서 설문지를 구성하여 최종적으로 자료 및 데이터를 분석한 결과, 한국 경호원의 성공귀인은 '무술 및 신체능력'(4문항), '실무적 자세'(3문항), '업무환경지원'(3문항), '조직적인 실무능력'(3문항), '임무수행태도'(3문항), '위기대처능력'(2문항) 등 6개 하위요인 18문항으로 구성되어졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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