본 논문은 군집 주제의 유의어와 유사도를 이용하여 문서군집의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비음수행렬분해의 의미특징을 이용하여 군집 주제(topic)의 용어들을 선택함으로서 문서 군집 집합의 내부구조를 잘 표현할 수 있으며, 군집 주제의 용어들에 워드넷의 유의어를 사용하여서 확장함으로써 문서를 용어집합(bag-of-words)으로 표현하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 확장된 군집 주제의 용어와 문서집합에 코사인 유사도를 이용하여서 군집의 주제에 적합한 문서를 잘 군집하여서 성능을 높일 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
본 연구는 청각장애자에게 정보통신용어를 이해시키기 위한 수화해설 사전을 만드는 것이다. 청각장애인이 인터넷을 사용할 때, 자신의 의지를 표현하고 다양한 정보에 접근하는데 이 사전을 통하여 도움을 얻는 것이다. 일반인과 같이 효율적으로 인터넷을 이용하기 위해서, 청각장애인들은 정보통신용어를 먼저 이해해야만 한다. 이 사전을 만들기 위하여, 먼저 청각장애인을 정의하고 특성을 정의하고 이 사전을 설계하는 원칙을 설정하고 어떤 용어를 사전에 넣을지 선정한다. 용어를 설명할 때, 청각장애자에게 일반적인 표현을 사용하도록 하지만 때때로 수화비디오를 만들 때 용어의 본래 의미를 유지하면서 약간 수정했다. 본 연구를 정보 교육 학습 목적으로 적용해서 ICT의 이해에 대해 두 번의 실험을 했다.
수학 학습에서 가장 기본적인 것 중의 하나인 용어와 기호의 뜻을 올바르게 잘 이해하는 것은 그에 연관된 학습 내용의 이해와 활용에 매우 중요하다. 곧 용어와 기호의 정의는 수학 학습을 해나가는데 중요한 시발점이 되는 것이므로 고대로부터 그에 대하여는 많은 연구가 있어 왔다. 본 연구에서는 해방 이후 우리나라의 교육과정에 제시된 용어와 기호의 변천 상황과 현행 중학교 교과서에서 사용하고 있는 용어와 기호들에 대하여 조사 분석하였는데, 변천 상황을 조사 분석한 결과는 용어의 표현 변경, 삭제, 생성에 대하여 앞으로도 보다 심도 있는 연구가 계속되어야 하겠고, 일부 용어와 기호의 보완이 필요함을 알 수이었다. 또, 현행 중학교 몇몇 교과서에서 사용하고 있는 일부 용어의 정의에 대하여는 가능한 한 학습 내용 수준에 맞는 방법으로 서술하도록 해야 하고, 누락되었거나 올바르지 못한 표현은 보완과 수정을 해야만 함을 알 수 있었다. 그리고 용어의 정의를 외국의 경우와 비교해 필요한 경우에는 조정을 하고, 용어와 기호 정의의 서술 표현에 따른 차이에서 오는 혼란을 줄이기 위해서 용어와 기호의 해설에 대한 지침을 교육과정에 게시하는 것이 바람직할 것이다.
전문용어란 전문분야의 개념이 언어적으로 표현된 형태이다. 전문분야마다 분야 특성 적인 개념이 사용되므로, 전문용어는 전문분야를 특성화하는 단위로 사용된다. 따라서 전문분야문서에 대한 자연언어처리에서 전문용어를 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요하다. 전문용어 추출은 분야 특성적인 전문용어를 해당 분야 문서에서 파악하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기계학습방법을 이용한 전문용어 자동 추출 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 전문분야 사전과 전문분야 문서를 이용하여 문서에서 나타나는 전문용어의 특성을 파악하고 이를 이용하여 전문용어를 추출한다. 본 논문의 기법은 70,000단어 수준의 영어 의학분야 300개 문서에 대하여 약 77%의 정확률로 전문용어를 추출하였다.
이 자료는 일본 내각부 식품안전위원회가 소비자를 비롯한 관계자의 이해를 돕기 위하여 식품의 안전성에 관한 기본적인 용어 등에 대한 해설을 지난 2004년 3월에 작성하고 2005년 3월 개정한 것을 번역한 것으로써, 동 자료를 번역함에 있어 동 위원회가 표현한 원문의 용어를 그대로 사용하였기 때문에 우리가 흔히 사용하는 용어와 상이할 수도 있으므로 필요시 원문을 참고하여 주시기 바랍니다.
목차 및 권말색인과 같은 인쇄형태의 정보내용에 대한 구조화된 접근방식에서 착안하여 전자 문서의 내용에 대한 새로운 형태의 접근방식을 개발할 수 있는데, 이를 위한 방안으로 용어 자동분류 기법이 있다. 본 연구에서는 용어의 의미모호성 문제를 해결하는 동시에 용어간 계층관계 표현이 가능한 자동분류 기법으로 퍼지 클러스터링 기법을 제안하고, 대표적인 퍼지 클러스터링 알고리즘인 퍼지 c-means 기법에 대해 분석하고자 한다.
컴퓨터 정보기술의 발전과 함께 감정 기반 컴퓨팅이 다양한 분야에 빠르게 발전하여 확산되고 있다. 감정 기반 컴퓨팅의 지속적인 발전을 위해서는 이미지와 같은 멀티미디어의 콘텐츠의 감정 기반 색인과 검색이 필수적이다. 그러나 감정과 같은 추상적 개념은 주관적이며 이미지의 하위 수준 속성에서 유추하는데 한계가 있기 때문에 감정 색인은 통상적으로 난제로 여겨진다. 본 연구는 감정 색인 개선을 위해서 이미지에 대하여 이용자가 느끼는 감정 반응을 활용하여 이미지를 감정으로 접근하는데 있어서 확장된 접근점을 제공하는 방안을 고찰하였다. 이를 위하여 유로피아나 DB에서 사랑, 행복, 분노, 공포, 슬픔의 5가지 기본 감정을 표현한 이미지 15건을 선정하여 20명의 연구 참여자에게 보여주고 용어를 수집하였다. 이용자의 이미지 반응에서 수집한 용어는 정련 후 총 399건의 고유한 용어로 나타났다. 고유한 399건의 용어는 전체 1,093회 출현하였으며, 동시출현단어분석을 수행하여 상위 출현한 용어 네트워크를 구현하였다. 동시출현단어분석 기반의 네트워크를 통해서 기본 감정 용어와 함께 빈번하게 출현하는 용어를 규명하였다. 이를 통해 기본 감정용어와 함께 확장되어 제시될 수 있는 용어는 형용사, 동작/행위 표현 등 다양하게 나타났다.
전문용어란 전문분야의 개념이 언어적으로 표현된 형태이다. 전문분야마다 분야 특성적인 개념이 사용되므로, 전문용어는 전문분야를 특성화하는 단위로 사용된다. 따라서 전문분야문서에 대한 자연언어처리에서 전문용어를 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요하다. 전문용어 추출은 분야 특성적인 전문용어를 해당 분야 문서에서 파악하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기계학습방법을 이용한 전문용어 자동 추출 기법을 제안한다. 본 논문의 기법은 전문분야 사전과 전문분야 문서를 이용하여 문서에서 나타나는 전문용어의 특성을 파악하고 이를 이용하여 전문용어를 추출한다. 본 논문의 기법은 GENIA 2.01 문서에 대하여 86%의 정확률과 90%의 재현율을 나타내었다. 또한 기존연구보다 최고 21%의 성능향상을 나타내었다.
전문용어는 특정 분야의 문서들에서 그 분야 특징을 반영하는 용어를 지칭하는 말로 최근 이러한 전문용어를 자동으로 인식하는 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전문용어 인식의 방법 중 규칙 기반 방법의 한 종류인 사전 기반 방법을 이용하여 전문용어를 인식한다. 사전 기반 방법의 보통 다음과 같은 문제점이 있다. 첫째 같은 의미를 가지지만 형태가 다른 전문용어의 인식이 어려우며, 둘째 정확한 경계를 인식하기 위해서는 모든 단어에 대해 사전에 존재하는 가장 긴 단어의 크기만큼 매칭을 시도해야하며, 셋째 인식된 경계가 겹칠 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사전 매칭시 정규표현을 이용하여 첫 번째 문제를 해결하며, 트라이를 이용하여 사전을 구축하고, 매칭시 스택을 이용한 병렬구조를 사용하여 두 번째 문제를 해결하였으며, 구간트리라는 자료구조를 이용하여 세 번째 문제를 해결하였다.
본 연구는 '지역'이라는 현대지리학용어가 도입되기 이전에 국내에서 동일한 의미로 사용된 용어를 ‘지방'이라는 코드명을 통해 고찰한 것이다. 지역의 개념으로 사용된 용어를 삼국사기 단계에서 1956년까지의 각종문헌을 통하여 분석해 보고, 그 용어들이 과거에는 어떻게 표현되었으며, 근대지리학이 도입되면서 어떻게 바뀌었는지 살펴보았다. 그 결과 과거 우리나라에서는 외. 방, 외방, 지. 지면 등이 지역과 지방의 개념으로 사용되었음이 밝혀졌다. 이러한 용어들은 '지방'이 내포하고 있는 여러 가지 의미에 따라 다르게 표현되었으며, 또한 시대에 따라 상이하게 사용되었다. 그리고 현대지리학적 개념의 지방과 지역은 근대지리학이 도입되면서 사용되었다는 것을 확인하였다. 지리학용어에 대한 이러한 구체적인 연구결과는 지리학 기초용어의 오용과 남용을 줄이고. 지리학 발전의 토대를 마련하는데 이바지 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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