• 한국과학교육학회지
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• 제18권4호
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• pp.517-523
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• 1998

7차 과학과 교육과정은 개발단계에서부터 줄어든 수업시수에 대한 대처방안의 마련이 매우 중요한 문제였다. 본 연구는 6차와 7차 과학과 교육과정을 분석함으로서 7차 교육과정에 나타난 수업시수 축소의 관점을 탐색하고 문제점을 밝히고자 하였다. 과학과 내용체계를 이루는 과학주제용어분석에서 첫째, 7차의 내용체계에 새로 등장한 과학주제들은 6차의 과학주제들의 세부주제를 이루었던 과학개념들로서 실질적인 변화는 거의 없었다. 둘째, 7차 교육과정에서는 과학주제들이 나타내는 과학개념을 맥락적이고 개념적으로 그 범위를 제한하는 용어수가 크게 증가하였다. 세째, 두 교육과정에서 공통으로 나오는 각 과학주제당 배당되는 수업시수, 즉 표면 시수가 과학주제 개수와 전체 교육과정 상의 시수 축소율 30%를 고려할 때 6차의 약 38.5%임이 추정되었다. 학년별 내용을 이루는 각 과학주제별 서술문장에 대한 분석에서는 개념중심으로 추출된 세부주제로부터 해진 수업시수, 즉 실질 시수는 표면 시수보다 대부분의 과학주제에서 크게 나타났다. 특히, 주제 '날씨'와 '땅'은 실질 시수가 현저하게 증가하고 있어서 개념적으로 서술된 교육과정을 현상적으로 접근하면서 수업시수를 줄이는 문제가 쉽지 않을 것을 예측케 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-7
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• 1995

한국어에서의 명사구 색인을 위한 기존의 방법들은 주로 간단한 규칙을 이용하여 왔고 그 결과 문장에 존재하는 모든 명사구를 추출하지 못했다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 개념 기반 명사구 색인 방법을 제안한다. 하나의 문장은 하나 이상의 개념으로 이루어져 있으므로, 명사구 추출은 개념을 고려하여 이루어져야 바람직하다 문장은 구문적으로 하나 이상의 내포문으로 이루어져 있다. 일반적으로 내포문 단위 내의 용어들이 나타내는 각각의 개념들은 서로 높은 연관성을 가진다. 그러므로 문장이 가지는 개념의 상이성을 내포문의 개념 상이성으로 축소할 수 있다. 문장을 내포문 단위로 분할하기 위하여 의존 문법을 기반한 구문분석과 공기정보를 이용한다. 특히 공기정보는 원거리 의존관계(long distance dependency)를 결정하여 한 내포문에 속함을 밝혀내는 데 도움을 준다. 이러한 내포문 내의 의존관계를 이용하여 명사구를 추출한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2003년도 하계학술대회
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• pp.149-152
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• 2003

3세대 이동통신인 IMT-2000의 표준화는 3GPP(3rd Generation Partnership Project)와 3GPP2(3rd Generation Partnership Project2)라는 글로벌한 사실표준화 단체를 구심으로 이루어지고 정보통신관련 세계 표준을 제정하는 ITU의 역할이 다소 축소되었다. 이에 ITU에서는 IMT-2000 이후의 통신시스템에 대한 표준의 제정방향을 결정하고, 권고안의 작성작업에 착수하였다. IMT-2000 이후의 통신시스템은 공식적인 용어는 아니지만 4세대 이동통신이라고도 하며, 이 개념은 2000년부터 나타나기 시작하여 현재 각 국가별로 기술개발 및 선행연구를 수행중이다. 본 논문에서는 4세대 이동통신의 개념 및 출현시점을 정의하고 4세대 이동통신 표준화의 국제 및 국내 추진현황을 살펴본 후 4세대 이동통신 시스템의 표준화 전략을 논하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.22-24
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• 2001

정보검색 시스템에서 사용자의 질의어가 불완전함에 따라 생기는 검색 효율의 저하를 줄이기 위하여 용어의 상호관련성을 반영함과 동시에 벡터의 공간을 축소하는 LSI 모델을 사용하여 문서 집합으로부터 잠재적 의미 공간을 구축하였다. 또한 의미 공간상에 있는 문서의 분포에 따라 \"개념\"을 추출하기 하기 위해 k-means algorithm을 사용하여 군집화 시켰다. 이로부터 불완전한 초기 사용자 질의어를 의미 공간에 구축된 클러스터링 정보로 수정하여 새로운 질의어를 생성함으로 검색의 효율을 높이고자 하였다. 검색 효율을 측정하기 위해 TREC 데이터를 이용하여 분석하였으며 결과는 질의어의 성격에 따라 달라졌으나 대체적으로 우수한 성능을 보였다.한 성능을 보였다.

• 의료법학
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• 제18권1호
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• pp.265-295
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• 2017

최근 들어서면서 유방에 대한 수술이 종류가 확대술 축소술 재건술로 대별되고 다양해지면서 이에 따른 원치 않은 수술성과에 대한 분쟁이 증가상태에 있으며, 이로 인한 배보상 문제가 최종적으로 대두되면서, '원치 않은 수술성과'를 '수술 후의 문제점' 보다는 "장애'로 보는 관점이 증가되면서, 신체장애 평가에서 유방의 흉부 장기 해당 여부에 따른 노동력상실률이 직접적으로 거론되기에 이에 대한 견해를 발표하고자 한다. 이를 위해, 법령에서 나오는 용어의 사전적 정의 및 의학적 제반 사항을 살펴보았다. 흉부 장기에 유방 포함 여부의 혼란은 용어 선정 후 그 해석이 시대 변화와 맞물려 유발된 것으로 생각된다. 법령에서의 자구 해석을 살펴보면, 유방은 흉부 장기에 해당되지 못함으로 규정된 것으로 사료되며, 수유장애는 낮은 출산율과 실제로 모유수유하는 경우가 현저하게 줄어들고 있는 상황에서 다수의 의견이라고 주장 강조함이 약화되고 있으며, 모유수유를 노동으로 볼 수 있는 유모로서의 직업도 현재 존재하는지 조차 모르는 실정이다. 이런 이유로, 유방을 흉복부 장기 해당 여부에 대한 논란을 잠재우기 위해서, 포함시키려면, (1) 법령집의 용어를 교체하거나(흉복부 장기에서 (ㄱ) 흉복부를 '흉복부 및 흉복강'으로 그리고 (ㄴ) 장기를 '장기 및 기관'으로), (2) 여러 법령에서 용어 변경은 어렵기 때문에, "산업재해보상보험법 시행규칙 [별표 제5호] 신체부위별 장해등급 판정에 관한 세부기준(제48조 관련)"에 유방을 예외적으로 포함시키면 될 것이라고 생각해 본다. 그러나 피부부속기관인 유방을 흉복부 기관 혹은 예외적으로 포함시키면, 당연히 다른 피부부속기관도 포함시켜야 하는 모순관계가 도출되는 문제가 있다고 사료된다. 반면 완전히 배제시키려면, (1) '흉복부'를 '흉복강'으로 하거나, (2) "유방은 제외된다"라는 단서 조항만 삽입하면 될 것이라고 생각해 본다. 법 앞에 만인이 평등하다 하지만 만인 앞에 법이 평등하기 위해서는, 즉 새로운 해석과 판결을 위해서는 사회적인 합의가 있어야 할 것으로 생각된다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제19권3호
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• pp.393-407
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• 2009

이 논문은 우리나라 7차 중학교 교과서의 닮음 도입 및 정의의 특징을 비판적으로 분석한 것이다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학교에서 도형의 닮음 관련 내용이 삭제된 것을 고려하여 중학교에서 닮음 도입시 확대도나 축도를 그려 보는 풍부한 경험 속에서 '일정한 비율'의 의미가 내면화되게 할 필요가 있다. 둘째, 중학교 교과서에서 도형을 확대 또는 축소하는 방식 및 닮음 정의에는 서로 다른 두 가지 방식이 있으며, 그 각각의 방식이 지닌 한계에 유의할 필요가 있다. 셋째, 주어진 모눈을 화대 또는 축소한 모눈 위에 닮은 도형을 그리는 활동을 제시할 필요가 있다. 끝으로, 닮음 정의에 나오는 '닮음인 관계'라는 표현과 관련하여, '많음'을 교육과정 문서에 용어로 제시하는 것이 적절한지 재고할 필요가 있다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.35-51
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• 2022

본 연구는 해당 지자체의 전체 건축물중 시가화구역 내에 건축물이 얼마나 집중하고 있는지를 조사하였고 이를 '건축물 시가화집중도'라는 용어로 처음 사용하였다. 경북의 각 시군에 대하여 건축물 시가화집중도를 조사한 결과 건축물 시가화집중도가 낮을수록 노인인구 비율이 높으며 지자체의 주민 1인당 일반회계 지출액도 많은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 건축물 시가화집중도가 도시쇠퇴 정도와 도시재정의 효율성을 가늠할 수 있는 하나의 지표가 될 수 있음을 확인하였고 향후 축소도시계획 수립에 필요한 기초자료로 활용될 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.104-109
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• 2007

최근 분산된 자원을 효과적으로 공유할 수 있는 그리드 기반의 과학 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 그러한 예로 국내에서는 건설 및 토목 분야의 원격실험 관측과 제어를 포함한 공동연구 환경의 구축을 내용으로 하는 KOCED(Korea Construction Engineering Development) 프로젝트가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 KOCED에서 구축 중인 실험센터의 하나로써, 지리적으로 떨어진 실험 시설과 수치시뮬레이션을 연동하여 실험할 수 있는 하이브리드 실험센터를 대상으로 데이터 모델링을 하였다. 데이터 모델은 데이터를 표현하는 용어를 통일하고 데이터 간의 관계를 명확하게 하여, 데이터의 재사용성을 높일 수 있기 때문에 실험비용이 많이 소모되는 과학실험에 필수적이다. 그리드에 기반한 하이브리드 실험의 데이터 모델링은, 기존의 건설 및 토목실험의 대부분이 독립적인 실험 형태였기 때문에, 정확한 데이터 모델을 예측하기가 용이하지 않았다. 따라서 먼저 하이브리드 실험의 축소 모형인, 프로토타입 실험체를 만들고, 이에 대한 데이터 모델을 설계하여 토목공학 연구자에 의해 사용하게 하였다. 일정기간 사용기간을 갖고, 이에 대한 회의를 통해 향후 구축될 하이브리드 실험센터의 데이터 모델을 설계하였다. 현재 하이브리드 실험의 데이터 모델을 그리드 포탈 기반의 데이터관리 서비스로 구현 중에 있다.

• 감성과학
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• 제13권1호
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• pp.47-60
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• 2010

기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제39권1호
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• pp.45-58
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• 2005

이 연구는 한글 웹 문서를 클러스터링 하기 위한 자질 선정 방법에 대한 비교연구이다. 이 연구에는 두 개의 코퍼스가 사용되었다. 클러스터링을 위한 실험 문서는 Naver의 자연과학 범주에서, 자질 선정을 위한 학습문서는 Yahoo Korea의 같은 범주에서 수집하였다. 우선 실험 문서를 단어자질과 동시링크, 그리고 이 둘을 혼합한 방법으로 클러스터링 한 다음 그 성능을 비교하였다. 다음으로 학습문서에서 카이제곱 통계량$(X^2)$, 정보획득량(IG), 그리고 상호정보량(MI)을 이용하여 용어자질을 선정한 다음. 이를 실험문서에 적용하여 클러스터링 성능을 비교하였다. 석기에 각 범주별로 최댓값을 갖는 용어들만을 해당 범주를 대표하는 자질로 선정하는 '최댓간 자질 선정기법'을 실험적으로 도입하여 적용해 보았다. 실험 결과 사용된 자질에 따른 한글 웹 문서 클러스터링 정확률은 자연어 $ 72.3\%$, 동시링크 $74.3\%$, 단어-링크 혼합 $74.8\%$, $X^2\;79.6\%\;Max\;X^2\;83.8\%$로 나타났다. 전통적 자질 선정 기법 중에서는 $X^2$가 약간 나은 성능을 보여 주었지만 큰 차이는 발견되지 않았다. 그러나 최댓값 자질 선정기법을 적용하였을 때 클러스터링 성능은 크게 향상되었다. 이 논문에서 제안된 최댓간 자질 선정 기법은 웹 문서의 자질 공간 축소와 한글 웹 문서의 클러스터링을 위한 간단하면서도 효과적인 수단이다.