한국어 정보처리 시스템은 유형별로 다양한 형태의 형태소 분석 정보를 필요로 하는데 이를 위하여 한국어의 단어 유형을 분류하고 형태소 분석 결과를 효율적으로 저장하는 자료구조를 제안한다. 형태소 분석에 필요한 단어 유형은 일반적인 유형과 단순화된 유형으로 구분하여 비교하였으며, 이를 기반으로 형태소 분석을 위한 새로운 단어 구성 전이도를 제시하였다. 형태소 분석 결과를 저장하는 자료구조는 HAM에서 사용되고 있는 자료구조를 기반으로 응용시스템에서 필요로 하는 정보를 쉽게 사용할 수 있도록 보완하고 저장 공간의 효율성을 개선하였다.
본 연구는 한글 글자를 지각하는데 있어서 인식의 초기 단계에 사람들이 글자의 유형을 처리하는지 알아보기 위하여 시행되었다. 글자인식의 초기 단계에서 유형 분류를 한다는 것은 이미 인공시각 연구자들에 의해 시뮬레이션을 통해 검증된 바 있으나, 그것이 심리학적으로 실재성을 가지는지에 대한 검토는 없었으므로 본 연구를 실시하게 된 것이다. 먼저 예비실험을 통해 본 실험에서 쓸 자극제시시간을 구했으며, 실험은 한글 글자 중 낱자 수가 두 개인 유형 1, 2 의 글자를 자극으로 쓰는 경우와, 낱자 수가 세개인 유형 3, 4, 5 의 글자를 자극으로 쓰는 경우를 나누어서 실시하였다. 실험 1 과 실험 2 의 결과는 모두 가설을 강력히 지지하는 것으로 나왔다. 즉 자극제시시간을 역치하로 했을 경우 글자의 정답율과 유형의 정답율을 비교해 보았을 때 유형의 정답율이 유의하게 높았으며, 이는 아직 글자의 의미처리가 일어나기 전인 인식의 초기 단계에서 이미 글자의 유형에 대한 처리가 일어났음을 시사해 주는 것이다.
질의응답 시스템이 정보검색 시스템과 다른 중요한 점은 질의 처리 과정이며, 자연어 질의 문장에서 사용자의 질의 의도를 파악하여 질의 유형을 분류하는 것이다. 본 논문에서는 질의 주-형을 분류하기 위해 복잡한 분류 규칙이나 대용량의 사전 정보를 이용하지 않고 질의 문장에서 의문사에 해당하는 어휘들을 추출하고 주변에 나타나는 명사들의 의미 정보를 이용하여 세부적인 정답 유형을 결정할 수 있는 질의 유형 분류 방법을 제안한다. 의문사가 생략된 경우의 처리 방법과 동의어 정보와 접미사 정보를 이용하여 질의 유형 분류 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.
학습자의 정보처리유형에 따른 e-Book 인터페이스의 설계 및 개발은 학습자 중심의 적성처지교수를 위해 중요한 이슈가 된다. 이에 본 연구에서는 하이퍼텍스트 정보구조가 제공된 e-Book 학습환경에서 학습자의 정보처리유형이 학습내용 이해 및 사용 편의성에 있어 어떠한 차이를 보이는지를 검증해 봄으로써 보다 처방적인 e-Book 인터페이스의 설계전략에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. 본 연구를 위해 대학생 68명이 참여하였으며, 하이퍼텍스트 정보구조가 제공된 e-Book 콘텐츠를 통해 학습한 후 정보처리유형(시각 정보처리, 언어 정보처리)에 따른 학업성취도 (텍스트 구조 파악 및 학습내용이해)와 사용 편의성에 대한 효과성을 검증하였다. 연구결과, 학업성취도에 있어서는 정보처리 유형에 따라 텍스트 구조 파악에는 유의미한 차이가 나타났으나, 학습내용 이해에는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 사용 편의성에 있어서는 학습자의 정보처리유형에 따라 유의미한 차이가 나타났으며, 구체적으로는 텍스트 구조 파악의 용이성, 텍스트 분량 파악의 용이성, 네비게이션의 용이성, 그리고 내용기억의 편의성 등에 있어 유의미한 차이가 나타났다. 또한 학업성취도에 영향을 미친 사용 편의성의 주요요인은 학습위치 파악의 용이성이었으며, 정보처리유형의 집단간 분류의 정확도는 79.4%로 비교적 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 e-Book 콘텐츠 설계 및 개발에 대한 전략적 시사점에 논의 되었다.
건설분야에서 표준화된 정보체계에 따라 XML 전자문서를 개발할 수 있도록 UN/CEFACT의 핵심요소 개발 지침을 기반으로 XML 라이브러리를 개발하였고 XML 라이브러리에 핵심요소, 비즈니스 정보체계, 핵심요소 유형의 기초가 되는 한정어 데이터 유형(Unqualified Data Type)을 포함하고 있다. 본 연구는 건설정보의 특성을 반영한 16종의 한정어 데이터 유형과 속성정보를 정의하고 XML 스키마를 개발하였다.
이 연구는 하이퍼미디어 사용자의 정보처리 유형과 하이퍼미디어 정보탐색 패턴과의 관련성을 밝히기 위한 연구이다. 정보처리 유형은 Human Information Processing Styles(HIPS)로 측정되었다. 정보탐색 패턴의 세 가지 유형은(a) 정보탐색 폭에 관한 패턴(b) 정보탐색 경로에 대한 패턴, 그리고(c) 정보탐색 방법에 관한 패턴이다. 조사대상은 102명의 대학생들로 구성되었다. HIPS 결과에 따라 각각 34명의 학생들이 좌놔우위, 우뇌우위, 통합적뇌 정보터리자 집단에 선정되었다. 선정된 학생들은 하이퍼미디어를 활용한 정보탐색과제를 완성하기 위해 A.g.i.l.e Trainer$^{TM}$ 프로그램과 60분 정도 상호작용 하였다. 연구결과 하이퍼미디어 사용자의 정보처리 유형이 정보탐색 패턴에 커다란 영향을 주는 것으로 나타났다.
영어와 한국어의 통사구조의 차이로 인하여, 이중언어자와 비이중언어자인 한국 대학생의 영어 문장 유형에 따른 통사 처리에 있어 차이가 있을 것이다. 네가지 영어 문장 유형, 수동태, 관계사절, 물주구문, 가정법 구문 등으로 문장 완성 과제를 실험하여 이중언어자와 비이중언어자의 문장완성 시간과 오류율을 측정하였다. 실험 결과 비이중언어자인 한국 대학생은 다른 문장 유형에 비하여 물주구문에서의 통사처리 수행에 있어 이중언어자와 유의한 차이를 보였다. 이로부터 이중언어자와 한국 대학생의 영어 문장의 통사 정보처리의 자동화 및 어순효과 정보와 생물 주어(word animacy)구문 단서, 즉 대부분의 주어는 살아있는 사물의 명사로 이루어져 있다는 단서(Gass, l987)의 사용에 대하여 논의하였다.
본 논문에서는 여러 가지 유형의 서식문서를 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안하고 모형 기반 서식 처리 시스템을 위한 프레임워크를 구현한다. 이를 위해서 서식문서의 모형으로 등록되는 정보로서 네가지 유형의 서식문서에 관한 지식을 정의하고, 이를 기술하기 위한 서식 기술 언어를 정의한다. 먼저, 서식 등록 과정에서 서식에 관한 네가지 유형의 지식을 서식 모형으로 등록한다. 그리고 서식 처리 과정에서 시스템에 등록되어 있는 서식 모형을 이용하여 서식을 분류함으로써 계산 시간을 줄일 수 있다. 실험결과 8개의 서식 모형이 등록되어 있을 경우에는 평균 서식 분류 시간은 0.74초였으며, 5개 혹은 6개의 항목을 추출하는데 걸리는 시간은 평균 0.45초였다. 본 방법은 서식 영상의 질이 좋지 않을 경우에도 잘 동작함은 물론 서식 모형만 추가함으로써 다른 서식 문서도 쉽게 처리할 수 있다.
항만정보시스템의 기능과 항만유형과는 관련성이 있는 것일까? 본 연구에서는 선진항만들의 유형과 정보시스템 기능 분석을 통하여 관련성을 규명하고자 하였다. 항만들은 자산의소유와 운영의 주체에 따라 국유제, 공영자치제, 지방자치제(지방정부자치제) 및 사유제의 4가지로 유형으로 구분된다. 유형에 따른 항만들의 주요 활동도 달라진다. 국유제와 지방자치제의 경우는 행정처리 기능에 중점을 두고 있는 반면, 공영자치제와 사유제는 고객서비스강화에 중점을 두고 있다. 항만의 유형과 정보시스템과의 상관관계를 조사한 결과 국유제, 지방자치제 항만에는 업무처리 중심의 시스템이 발달하여 있으며, 사유제 및 공영자치제 항만에는 고객서비스를 최우선으로하는 커뮤니티 시스템과 e-Business 시스템이 발달되어 있었다. 항만유형별 정보시스템의 차이는 부산항만정보시스템의 개선에 시사점을 던져주고 있다. 그동안 국유제 항만으로서 운영되던 부산항이 공영자치제 유형의 운영방식으로 변경됨에 따라 항만정보시스템도 추세에 따라 개선되어야 한다. 본 연구에서 제안하는 방법으로 3단계 방법을 제안하였다. 제 1단계가 미러링(Mirroring) 단계로서 항만운영을 안정화시키는 단계이며, 제 2단계에서는 커뮤니티 시스템을 구축하여 고객의 서비스를 제고시키는 협업화단계로 설정하였으며, 제 3단계는 부가가치창출을 위한 수익형 시스템을 개발하는e-Business 개발단계로 설정하였다.
최근, 환자의 현재와 과거 방문 정보(즉, 환자가 현재와 과거 각 방문에서 진단 받은 질병들과 수술들)를 활용하여 환자 임베딩을 획득한 뒤, 환자의 현재 방문에서 효과적인 의약품들을 추천해주는 의약품 추천 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이들은 환자 임베딩을 획득하기 위해, 현재와 과거 방문 정보를 유형 별(즉, 질병과 수술 별)로 각각 융합하여 하나의 질병과 수술 임베딩으로 나타낸 뒤 이 두 임베딩을 융합한다. 이로 인해, 방문 정보 유형 별 임베딩을 융합하는 방법은 의약품들을 추천하는데 있어서 큰 영향을 미칠 수 있다. 그러나 지금까지 방문 정보 유형 별 임베딩을 어떻게 융합하는 것이 환자에게 의약품들을 추천하는데 가장 효과적인지 탐구한 연구는 없다. 따라서, 본 논문에서 우리는 실세계 데이터 집합을 활용한 실험을 통해 방문 정보 유형들 간의 다양한 융합 방법들 중 어떠한 방법이 추천 정확도 개선에 가장 효과적인지 비교하고 분석하여 환자에게 가장 효과적인 의약품들을 추천해주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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