본 논문은 국내 대부분 도서관에서 사용하는 지리구분 분류체계의 지역범주의 포괄성과 나열에서 변방 우선의 원칙을 이해하기 위해 외국의 분류체계를 분석하고 국내 공공기관의 지역범주를 조사 및 분석하여 한국 지리구분 분류체계 구축 방향을 제시하는데 목적이 있다. 연구방법은 기존의 도서관 분류 체계의 지역범주의 단위와 나열순서를 분석하고, 생활권 개념의 공공기관의 지역범주를 조사하였다. 연구결과로 도서관 분류체계에서 지역범주의 단위와 나열순서는 다양하였으며, 공공기관의 지역범주의 단위 역시 다양하였다. 본 연구에서 제안한 내용은 지역범주의 단위는 전국을 3단계의 계층구조가 가능하도록 최소 지역범주를 시, 군 2개를 합한 단위가 적합하며, 나열순서는 지역법주 내의 중심지역에서 시작하여 외부지역으로 순환하는 형태이다.
격현상은 한국어의 여러 가지 문법현상들을 분석하고 이를 전산학적으로 구현하는데 아주 중요한 부분 중의 하나이다. 결합범주문법(Combinatory Categorial Grammar; CCG)을 이용한 대부분의 기존 연구들에서는 격조사나 보조사들에도 별도의 통사범주들을 할당한 후, 이들 조사들이 명사와 결합하여 하나의 명사구를 구성하는 것으로 조사들을 처리하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 이론적인 문제점들뿐만 아니라 전산적 구현에 있어서도 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하면서도 한국어의 격현상을 효과적으로 구현할 수 있는 방법을 소개한다. 본 논문에서 사용하려고 하는 문법공학 시스템은 한국어를 위한 유형상속 결합범주문법(Type-inherited Combinatory Categorial Grammar; TCCG)이다. 이 시스템 안에서는 명사구의 격조사나 보조사들이 별도의 통사범주들을 할당받지 않고, 명사의 굴절규칙(inflectional rules)에 의하여 명사와 결합하게 된다. 따라서 국어의 기본적인 격조사들을 효율적으로 구현할 수 있을 뿐만 아니라 보조사나 격조사 탈락현상들도 효과적으로 분석하고 구현할 수 있게 된다.
대개의 표본조사에서 무응답은 필연적으로 발생되고 있고, 직접 표본조사에 참가하지 않은 데이터의 사용자는 무응답의 원인을 알 수 없는 것이 일반적이므로 데이터 분석에 어려움을 갖는다. 또 대부분의 통계분석 방법은 무응답을 전제하지 않고 있어 무응답이 있는 항목은 데이터 분석의 걸림돌이 된다고 하겠다. 최근 무응답에 대해 대체법이 하나의 표준적인 처리 방법이 되고 있어 현재까지 대체법에 대한 많은 연구가 있었으나 대부분의 대체법은 정규성 등을 가정한 연속형 변수의 대체법에 대한 것이었다. 그러나 표본조사에서 많은 중요한 항목들이 순서 범주에 의해 측정되는 경우가 많으므로 범주형변수의 대체법에 대한 연구가 필요하며, 본 연구에서는 보조변수가 있는 경우 Bayesian 모형에 의한 순서범주형 항목의 대체법에 대해 알아본다.
본 연구는 인간의 지식 구조를 조사하기 위해 인터넷 검색엔진에서 제공하는 디렉토리를 이용하여 인간이 만드는 범주와 비교하며, 지식 구조에 영향을 미치는 요소를 조사하는데 있다. 연구 방법은 질문지를 이용하여 데이터가 수집되었고, 요인분석과다변량분석을 통하여 데이터가 분석되었다. 연구의 결과는 야후! 코리아 검색엔진의 디렉토리 범주와 인간의 개념 범주와는 차이가 있었다. 그리고, 인간의 지식 구조는 다음의 3가지 요소들-시각적인 것과 청각적인 것, 동적인 것과 정적인 것, 그리고 한 개념과 그 개념에 포함된 하위개념과의 관계요소-로 나타났다.
이 연구는 과학수업에서 교사로부터 조성되는 심리적 학습환경을 조사하기 위한 도구개발이 목적이다. 이를 위하여 구조화된 면담지와 개방적 질문지를 이용하여 과학교사 및 학생들의 학습환경에 대한 조사를 실시하였다. 교사 38명, 학생 1,270명이 연구 대상으로 표집되었다. 문헌조사 및 우리 나라 학생들의 과학교사에 대한 반응유형 분석을 통하여 심리적 환경범주, 세부범주, 세부평가 척도등이 결정되었다. 1, 2차 현장 검사를 통하여 교사특성, 수업행동, 지원적 행동 등의 환경범주와 9개의 세부범주가 조사되었다. 최종 개발된 PLEIS는 45문항의 학습환경평가 문항으로 내적 일관성이 높고 구성 타당도가 확인되었다. 개발된 조사도구는 교사의 효율성 평가도구나 학생들의 긍정적인 학습환경 조성을 위한 교수전략에 활용될 수 있다. 특히, 교육현장에서 과학교육을 담당하고 있는 교사들은 본 조사도구를 이용하여 학생들이 과학에 대해서 편안한 마음을 지니고 학습에 임할 수 있도록 하는 학습분위기 조성과 과학수업에 대한 학생들의 평가를 통하여 수업반성이나 수업전략에 대한 시사점을 얻을 수 있다.
급변하는 사회에서 기존에는 없었던 새로운 화재 사고가 발생하거나, 또는 과거에는 자주 발생된 화재 사고가 발생하지 않는 경우가 많아지고 있다. 본 논문에서는 화재분류체계를 개선할 때 사용할 수 있는 새로운 명사를 화재조사데이터로부터 추출하는 방법을 제안하였다. 화재조사데이터는 화재 조사관에 의해 작성된 화재사고 관련 데이터이다. 제안한 방법은 기타 소분류에 포함된 화재조사데이터의 제품명과 발화개요를 형태소 분석하여 발화관련 기기의 소분류 범주로 사용할 수 있는 새로운 입력 키워드를 추출하였다. 본 논문에서는 제품명을 분석하여 발화관련 기기 대분류인 농업용장비와 계절용 기기의 새로운 소분류 범주로 "건조기"와 "보일러"를 추출하였다. 또한 발화개요를 분석하여 발화관련 기기 대분류인 상업장비와 영상, 음향기기의 새로운 소분류 범주로 "수족관"과 "모니터"를 추출하였다. 이 네 가지의 새로운 소분류 범주로 화재조사데이터를 재분류하였을 때 총 3,808건 중 14.39%인 548건이 재분류되었다.
본 연구 1에서는 한국어 감정표현단어의 목록을 제작하고, 연구 2에서는 제작된 감정표현단어가 어떤 범주의 감정에 속하는지를 조사하였다. 연구 1의 한국어 감정표현단어 목록 제작을 위하여 연세대학교에서 제작한 '현대 한국어의 어휘빈도' 자료집으로부터 감정단어들을 추출하는 작업을 여러 단계에 걸쳐 시행하였다. 일상생활에서 빈도 높게 사용하는 감정표현단어를 선정하기 위하여 국문학 전공자와 감정연구자 12명이 참가하였으며, 총 504개의 감정표현단어들로 구성된 목록을 완성하였다. 연구 2에서는 80명의 대학생을 대상으로 각 단어가 '기쁨', '공포', '분노' 등 10개 범주(중성포함)의 감정 중 어느 감정과 관련 있는지 복수 선택하도록 하여 각 단어에 대한 감정 범주를 조사하였다. 단어들의 감정 범주 분석 결과, 504개 단어 중 426개 단어는 한 범주의 감정을 의미하였는데, '슬픔'을 나타내는 단어가 가장 많았으며, 다음으로 '분노', '기쁨' 순으로 나타났다. 다음 72개 단어는 두 감정 범주를 나타내었는데, '분노'와 '혐오', '슬픔'과 '공포' 그리고 '기쁨'과 '흥미'로 묶이는 단어가 많았다. 세 감정 범주를 보인 6개의 단어는 '놀람', '흥미', '기쁨'의 조합이 가장 높은 빈도로 나타났다. 본 연구는 일상생활에서 실제로 사용하는 감정표현단어 목록을 제작하고, 이에 기반을 두어 각 단어와 관련된 감정 범주를 복수의 감정 범주를 포함하여 규명하였다는데 의의가 있다. 본 연구에서 개발된 감정표현단어들과 각 단어에 대한 감정 범주 정보는 심리학 분야뿐만 아니라 이후 HCI 분야에서 언어적 내용에 기반을 둔 감정인식 연구에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
웹 2.0 이라 불리는 현 웹의 패러다임은 개방, 공유, 참여로 압축하여 말할 수 있다. 이 속에서는 사용자의 참여와 공유로 콘텐츠가 생산 또는 재생산된다. 이러한 콘텐츠는 사용자의 관심을 반영하기 때문에 사용자가 어떠한 콘텐츠를 만들어 냈는지, 수집했는지 등을 분석하면 사용자의 관심 범주를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 소셜 북마킹 서비스를 이용하며 생성한 태그를 바탕으로 사용자의 관심 범주를 추출하여 이를 통해 개인화 콘텐츠 제공 서비스를 제안한다. 우선, 웹 서비스에서 제공하는 피드를 이용하여 사용자가 생성한 태그 중 가장 많이 쓰인 10개의 태그와 그것들과 관련 있는 태그들만 모아서 관심 범주을 추출하기 위한 태그 집합을 구성한다. 구성된 태그 집합을 바탕으로 피어슨 상관 계수를 통해 태그 간 동시 사용률을 조사한다. 이후 사용자 흥미에 부합하는 콘텐츠를 검색하기 위해 조사된 동시 사용률을 바탕으로 검색 키워드 그룹을 추출한다. 이렇게 만들어진 키워드 그룹들은 사용자의 평소 관심사와 관련된 콘텐츠를 검색하는데 사용되며, 이를 통해 사용자의 관심 있는 내용의 콘텐츠를 사용자의 특별한 검색 절차 없이 제공받는다. 이러한 방식을 통해 사용자가 원하는 정보를 입력하는 절차 없이도 웹에 축적된 사용자의 정보를 사용하여 자동으로 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.
직물 및 직물 관련 제품에서 주로 사용되는 감성 어휘들의 관계 및 구조를 분석하기 위해 잡지 및 설문 조사 과정을 통해 어휘를 수집하였다. 수집된 어휘의 빈도를 조사하고, 어휘 적절성을 평가하여 감성어라고 생각될 수 있는 어휘들만을 정리하였다. 여기서 추출된 372개의 어휘는 직물 및 직물 관련 상황에서의 감성어로 사용될 수 있을 분만 아니라 유사 분야의 감성어 모형에 대한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이다. 어휘들 간 관계구조에 대한 분석은 몇 가지 면에서 이뤄졌다. 자유연상 과제를 실시하여 어휘들 간 관계의 연결망(network)을 확인할 수 있었다. 어휘들이 내포하고 있는 의미의 여러 측면에서 어휘들 간 관계를 파악할 수 있도록 어휘들에 대해 다차원 분석을 실시한 결과 어휘 간 관계는 3차원이면 충분히 설명될 수 있는 것으로 나타났다. 두 개의 주차원을 중심으로 어휘들의 공간 분포를 그리고 이들 어휘를 범주로 분류한 결과 대략 11개의 범주로 어휘들을 나눠볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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