• Title/Summary/Keyword: 중심어

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중국(中國) 인척호칭(姻戚呼稱) 고찰(考察) - 동서(同壻)관계 호칭을 중심으로

  • Yu, Hyeon-A
    • 중국학논총
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    • no.61
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    • pp.77-95
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    • 2019
  • 姻亲關係指不同血緣的人通过婚配结亲而形成的亲属關係. 因此, 姻亲是区别于血亲的另一种重要亲属关係. 婚姻关係与血缘关係的交错总合, 建構了人在社会關係中的親屬網絡, 也促成了一类表姻亲關係称谓词的出现. 姻亲称谓词可分为以下三类:第一类, 血亲的配偶; 第二类, 配偶的血亲;第三类, 血親配偶的血親. 本文主要是通过第三类姻亲称谓, 即指称姐妹之夫义称谓词和指称兄弟之妻义称谓词, 来研究这些称谓词的历时演变和词義變化的發生時間.

Study on Improvement of Research Information Search in Portal Site (포털 사이트의 학술정보 검색 개선 방안 연구 - 사전 서비스와의 연계를 중심으로 -)

  • Yang, Chang-Jin
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • 2010.08a
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    • pp.33-40
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    • 2010
  • 인터넷 포털 사이트는 단순한 검색엔진을 넘어 네티즌들이 항해하는 사이버스페이스 그 자체를 의미할 정도로 영역과 개념이 확대되었다. 일반인들뿐만 아니라 전문 연구자도 필요로 하는 학술정보를 포털 사이트에서 서비스하기 때문에 포털 사이트를 많이 이용한다. 그 동안 포털의 검색은 얼마나 많은 정보를 검색 결과로 제시해 줄 것인가 하는 양적인 면에 관심을 두었다. 그러나 최근에는 검색의 질적인 측면에 보다 많은 관심이 주어지고 있다. 이 논문은 포털에서 제공하는 전문 학술정보 검색의 문제점을 제시하고, 주제어 사전 서비스와 연계하여 보다 신뢰성 높은 학술정보를 검색할 수 있게 하기 위한 시범적인 시도이다. 즉, 검증되고 압축적으로 정리된 사전의 표제어와, 해당 표제어를 키워드로 하는 권위있는 연구 성과를 같이 연계시킴으로써, 사전을 검색할 때 연구 성과까지 검색할 수 있게 하여, 검색의 효율성과 정보의 신뢰성을 높일 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.

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Category-based dimensional model of affective words (우리말 감성 어휘의 범주-차원 모형 - 직물 디자인의 시각적 요소와 관련하여 -)

  • 박수진;정찬섭
    • Science of Emotion and Sensibility
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    • v.2 no.1
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    • pp.77-94
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    • 1999
  • 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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Design of Verb-Phrase Patterns for Korean-to-English MT (한영 자동 번역을 위한 동사구 번역패턴의 활용)

  • 양성일;김영길;서영애;김창현;홍문표;최승권
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.178-180
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    • 2001
  • 원시언어 문장의 구조 분석을 기반으로 하는 기계번역 시스템에서 원시언어의 최소 의미 단위는 동사를 중심으로 한 단문으로 생각할 수 있다. 단문 단위 대역어를 지정하기 위해서는 동사구 번역패턴의 사용이 요구된다. 본 논문에서는 한국어 단문 내 격 정보와 번역을 위한 의미 제약조건을 기술하여 한영 기계번역 시스템에서 사용하는 동사구 번역패턴을 정의하고, 문장 정규화를 통한 동사구 번역패턴의 활용방법을 제안한다. 동사구 번역패턴은 단문 구조 파악을 위한 제약 조건부와 대역어 선정부로 나뉜다. 제약 조건부는 단문 구조 번역을 위한 최소한의 의미 제약만으로 기술되며, 격조사로 구분되는 격 정보를 갖는다. 이러한 격 정보는 원시언어인 한국어의 단문 분석을 위해 사용되며 분석결과에 대해 단문 단위 대역어를 지정한다. 동사구 번역 패턴은 실제 말뭉치에서의 사용을 반영하기 위해 병렬 말뭉치로부터 구축되며 실험을 통해 예측되는 패턴의 규모를 알아볼 수 있다.

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Knowledge Structure Analysis on Defense Research Using Text Network Analysis (텍스트 네트워크분석을 활용한 국방분야 연구논문 지식구조 분석)

  • Lee, Yong-Kyu;Yoon, Soung-woong;Lee, Sang-Hoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2018.07a
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    • pp.526-529
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    • 2018
  • 본 연구에서는 텍스트 네트워크분석을 활용하여 국방분야 연구의 핵심 주제어와 연구주제를 분석하고 이를 통해 전체 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 국방대학교 학위과정 논문을 대상으로 국방분야 연구현황을 진단하고 지식구조를 구성하였다. 8년간 누적된 논문 710건의 초록을 분석하여 총 6,883개의 단어를 추출한 후, 단어의 논문 등장 빈도수와 단어간 링크수를 파레토 법칙에 따라 상위 20%의 기준으로 총 270개의 단어로 추출하였고, 컴포넌트 분석을 통해 최종 170개의 핵심 주제어를 도출하였다. 이 핵심 주제어를 통해 중심성 분석과 응집구조를 분석하여, 국방분야에 대한 총 6개의 지식구조 그룹을 도출하였다.

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Research on self-portraits in contemporary documentary photography: Focused on the way of Vivian Maier's self-expression (현대 다큐멘터리 사진에 있어서 셀프포트레이트에 관한 연구 : 비비안 마이어의 자기표현 방식을 중심으로)

  • Zhang, Shuo;Yang, Jong-hoon;Lee, Sang-eun
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.195-196
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    • 2018
  • 본 연구는 비비안 마이어의의 셀프포트레이트 창작 방식에 대해 탐구했다. 비비안 마이어는 셀프포트레이트 촬영을 통해 자신의 모습을 사진의 피사체로 적극적으로 활용했다. 특히 거울이나 유리 등에 비친 자신의 모습을 정방향의 프레임인 롤라이플렉스 카메라로 촬영함으로써 내면적 자아의 모습을 정직하게 담아내고 있다. 또한, 주변 배경에 대한 자신의 정서가 반영됨으로써 그 시대의 생활상이 상징적으로 나타나고 있다.

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Assocate Object Extraction Using personalized user Learning (개인화된 사용자 학습을 위한 연관 객체 추출 설계 및 구현)

  • 유수경;김교정
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.636-639
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    • 2004
  • 본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.

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