에스핑앤더슨으로 촉발된 복지국가에 대한 연구가 유형화 논의를 통해 학문적으로 발전하는 가운데 동아시아 국가들의 급속한 경제성장에 관한 연구는 복지국가 유형화 논의시기와 맞물리면서 1990년대 후반부터는 '동아시아복지국가'에 대한 연구로 발전하기 시작하였다. 국내외에서 이루어진 이러한 연구들은 동아시아복지국가의 유형 및 개별 복지국가의 성격 규명, 더 나아가 기존의 국제복지국가 비교연구의 학문적 발전에도 크게 기여하였다. 다만, 서구 복지국가의 이론적 논의에 근거해 비교적 단시간 내에 많은 수의 동아시아복지국가 비교연구가 생산된 반면 동아시아복지국가 및 복지체제의 개념 및 정의 자체에 대해서는 충분히 다뤄지지 못한 아쉬움이 있다. 본 연구는 변수화 및 지표의 비교에 다소 치우쳐져있던 동아시아복지국가 논의에서 개념적 논의의 중요성 및 그 유용성을 강조하여 연구방법론적 기여를 하고자 한다. 이에 따라, 본 논문은 먼저 개념구조 및 집합이론을 논하고, 비교사회정책연구에서 집합이론을 활용한 개념화방법들을 소개한다. 이어서 복지국가 연구에서 유용하게 채용될 수 있는 기능적 등가물(functional equivalence)에 대해 논하고 이를 바탕으로 현재까지의 동아시아복지국가 연구를 비판적으로 검토한다. 마지막으로 앞서 설명한 개념구조들 및 집합이론을 활용하여, 동아시아복지국가 비교연구의 개념화작업 단계에서 기능적 등가물 개념을 채용할 수 있는 방안들을 제안한다.
지능정보시스템 구축에 있어서 자동화가 어려운 단계중의 하나인 규칙 습득을 위해 활용되는 방법중의 하나가 제한된 언어집합 기법을 이용하는 것이다. 그러나 제한된 언어집합 기법을 이용해 규칙을 생성하기 위해서는 규칙을 구성하는 변수와 그 값들에 대한 정보가 사전에 정의되어 있어야 하는데, 유동성이 큰 웹 환경에서 예상 가능한 모든 변수와 그 값을 사전에 정의하는 것이 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 제한된 언어집합 기법과 온톨로지를 이용한 규칙 생성 방법론을 제시하였다. 이를 위해 지식의 습득 대상이 되는 특정 문장은 문법구조 분석기를 이용해 파싱을 수행하며, 파싱된 단어들을 이용해 규칙의 구성 요소인 변수와 그 값을 식별한다. 그러나 규칙을 내포한 자연어 문장의 불완전성으로 인해 변수가 명확하지 않거나 완전히 빠져 있는 경우가 흔히 발생하며, 이로 인해 온전한 형식의 규칙 생성이 어렵게 된다. 이 문제는 도메인 온톨로지의 생성을 통해 해결하였다. 이 온톨로지는 특정 도메인을 구성하고 있는 개념들간의 관계를 포함하고 있다는 점에서는 기존의 온톨로지와 유사하지만, 규칙을 완성하는 과정에서 사용된 개념들의 사용빈도를 기반으로 온톨로지의 구조를 변경하고, 결과적으로 더 정확한 규칙의 생성을 지원한다는 점에서 기존의 온톨로지와 차별화된다. 이상의 과정을 통해 식별된 규칙의 구성요소들은 제한된 언어집합 기법을 이용해 구체화된다. 본 연구에서 제안하는 방법론을 설명하기 위해 임의의 인터넷 쇼핑몰에서 수행되는 배송관련 웹 페이지를 선정하였다. 본 방법론은 XRML에서의 지식 습득 과정의 효율성 제고에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 위키피디아의 '틀(temp late)'을 기조로 하여 작성된 온톨로지인 OntoCloud의 신뢰도를 보장하고 공유 및 재사용을 가능하게 하기 위하여 또 다른 어휘집합체인 워드넷(WordNet)과의 매핑을 한다. 온톨로지 매핑 기술은 온톨로지 개발 기술의 한 방법으로, 서로 비슷한 도메인을 대상으로 이미 구축되어진 서로 다른 다수의 온롤로지를 연결시킴으로서 하나의 풍부한 정보를 가지고 있는 연결망을 구축하는 방법이다. 본 논문에서는 OntoCloud와 워드넷을 두개의 온톨로지로 정의하고 각 온톨로지의 개념에 대한 정의문 비교 방법을 통해서 두개의 온톨로지에 존재하는 유사한 개념을 연결한다. 이렇게 매핑된 정보들은 OntoCloud 개념을 워드넷 어휘로 연결함으로써 개념에 대한 직관적인 이해를 돕고, 워드넷에 연결된 다른 시소러스 (예: SUMO, CoreNet 등)와 간접적으로 연결할 수 있는 틀을 마련한다. 또한 온톨로지의 상하위 계층정보를 자동으로 보강하는 등의 OntoCloud 유지보수에 활용될 수 있다. 본 논문의 실험에서는 두개의 서로 다른 온톨로지의 정의문에 사용된 어휘의 겹침 정도로 두개의 개념의 유사성을 판별하는 방법을 보인다. 본 논문에서 제시한 방법으로 약 73%의 개념 매핑에 성공하였으나, 추후 매핑 프로세스의 전처리 과정(약자 처리 및 복합명사 대응 모듈)을 추가하고 온톨로지의 구조적 특성을 활용하여 유사 개념 자동 매핑 기술을 향상시키고자 한다.
XML(extensible Markup Language)문서가 웹 문서의 표준으로 자리 매김 할 수 있는 가장 큰 성공요인은 사용자가 문서 타입을 기술할 수 있는 유연성(flexibility)이다. 그러나 XML의 유연성으로 야기되는 문제점은 동일한 의미를 표현하기 위해 XML문서 작성자마다 서로 다른 태그명과 구조를 사용한다는 점이다. 즉 서로 다른 태그 집합, 요소(element), 속성(attribute)에 대한 서로 다른 이름 또는 다른 문서 구조로 인해 다른 태그로 표현된 문서는 서로 다른 부류의 문서로 간주되기 쉽다. 따라서 본 논문은 XML태그에 내재된 의미 정보(semantic information)와 구조 정보(structured information)를 추출하여 의미적으로 최대한 유사한 동의어로 확장하고, XML문서의 확장된 태그간의 의미적 유사도를 비교 분석할 수 있는 개념 기반의 태그 패턴 매처(Tag Pattern Matcher)를 설계 구현하였다. 두 XML문서의 태그간의 의미적 유사도에 가중치를 부여하여 기존의 비구조적인(semi-structured) 문서를 위한 벡터 스페이스 모델(vector space model)을 확장함으로써 두 XML문서가 유사한지를 파악할 수 있다.
카툰과 서사만화는 그 태생이 서로 다름에도 불구하고, 'cartoon' 혹은 '만화'라는 이름으로 아울러서 지칭된다. 그 이유는 카툰과 서사만화의 유사성에서 찾아 볼 수 있다. 카툰과 서사만화의 유사성은 글과 그림으로 이루어진 장르라는 것인데 글은 만화에서 표현형식이 되기도 하지만 이야기를 나타내기도 한다. 이러한 이야기는 '서사'의 구성요소로서 존재한다. 만화의 세부장르로 카툰과 서사만화, 넓게는 애니메이션까지도 포함하는데 서사만화와 애니메이션의 경우 시간의 연속성으로 서사가 있다고 생각하지만 카툰의 경우 주로 글과 연속성이 없이 한 칸에서 두 칸으로 표현되는 경우가 많기 때문에 서사의 존재에 대하여 반문하게 된다. '서사'라 하면 흔히 서사시 혹은 무훈시를 떠올리기 쉽다. 등장인물의 일대기를 다루기 때문에 보통 시간성에 의해 '서사'의 개념을 생각하지만 서사는 어떠한 사건을 제시하는 것으로 그 범위를 넓게 볼 수 있다. 따라서 하나의 사건을 이미지로 제시하는 카툰에도 서사의 존재 가능성이 제기될 수 있다. 서사만화의 여러 장면에 대한 설명을 카툰에서는 함축적으로 표현되는 것일 뿐이기 때문이다. 이러한 함축적 의미는 여지를 남겨놓음으로써 수용자의 적극적 추론에 의해 그 빈 공간이 채워지게 된다. 하지만 그럼에도 불구하고 카툰의 서사에 대한 언급은 물론이거니와 연구내용도 찾아보기 힘들다. 따라서 이 연구에서는 서사의 개념과 그 구조를 살펴보고 카툰에서 서사의 존재를 증명하고자 한다. 먼저 카툰의 서사에 대하여 알아보기에 앞서 문학의 서사이론에 대하여 살펴보았는데, 만화가 글과 그림의 집합체이기 때문에 그 기본적인 요소를 알아보기 위해서는 서사이론에 대한 담론이 필요하기 때문이다. 이 연구논문에서는 S.채트먼의 "이야기와 담론"에 제시 된 서사의 전제조건들을 중심으로 알아보았다. 서사의 전제조건이 존재할 경우 서사가 존재한다고 볼 수 있기 때문이다. 그 조건들은 '서사적 추론', '선별', '일관성'과 '경과진술', '정체진술'로 S. 채트먼은 이것들이 서사의 전제조건이라고 설명하면서 영화와 소설의 서사구조를 분석하고 있다. 그리고 스콧 맥클라우드가 "만화의 이해"에서 기술한 "만화의 어휘", "시간틀", "선 속의 생명" 등을 통하여 채트먼이 제시한 서사의 전제조건들이 카툰에서 어떠한 방법으로 제시되고 표현되는지 알아보며 카툰에서 서사가 존재하고 있음을 밝혔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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