FRBR을 대체한 개념모델인 LRM 개발에 따라 목록원칙, 목록규칙, 입력형식 측면에서 LRM 수용 방안이 모색되어야 한다. 이에 본고는 BIBFRAME 측면에서 LRM의 표현형 및 대표표현형 속성 적용시 고려사항을 파악하기 위해 문헌연구와 전문가 면담을 실시하였다. 분석 결과 우선, BIBFRAME에는 표현형 개체가 없지만 BIBFRAME 저작에서 LRM의 저작과 표현형을 수용하는데, 이는 저작과 표현형을 각각 저작으로 보고 두 저작을 상호 연계하는 방식으로 표현형 개념을 유지하고 있다. 둘째, BIBFRAME에서는 대표표현형 속성과 이를 제공한 소스가 된 표현형을 연계하는 것을 고려해야 할 것이다. 셋째, LRM에서 저작 유형에 따라 대표표현형 속성의 내용이 달라지므로 BIBFRAME에서 대표표현형 속성으로 사용될 수 있는 언어, 연주매체, 대상이용자, 축척 등의 속성에 대한 클래스 변경을 고려해야 한다. 넷째, BIBFRAME에는 저작을 중심으로 다양한 표현형 간의 네트워크가 생성될 수 있도록 관계의 확장이 요구된다. 본고는 LRM과 BIBFRAME을 표현형 및 대표표현형 속성에 중심을 두어 비교 분석하였으나 앞으로 LRM에 따른 목록원칙 및 목록규칙과의 비교 연구도 필요할 것이다.
인간 유전체 정보와 관련된 기술이 발전함으로 인하여 이를 이용한 질환 또는 질병에 대한 연관성을 분석하여 그 위험도나 치료 예후 등에 대한 예측하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구의 대부분은 대표적인 질적 표현형을 대상으로 하는 환자-대조군 연구(case-control study) 방법을 이용하고 있으며 양적 표현형에 대해서는 개별 단일 염기 변이의 연관성을 회기 분석 방법을 이용하여 규명하는 연구가 주로 수행되고 있다. 특히 복합 질병(complex disease)에 대한 위험도를 예측하기 위한 연구의 경우 흔한 변이 흔한 질환(common variants common disease)의 가정아래 주로 각각의 단일 염기 변이가 보이는 연관성 정보를 기반으로 진행되고 있으며 여러 변이의 상호 작용에 의한 영향을 분석한 결과는 상대적으로 미비하다. 이 논문에서는 양적 표현형에 대한 SNP의 연관성을 분석하고 그 결과로 발견된 SNP을 이용하여 대상 표현형의 값을 예측하기 위한 분류기를 구성하고 그 성능을 평가하였으며 분류기의 단일 염기 변이의 선택에 있어서 각각의 단일 염기 변이의 연관성을 고려할 때와 단일 염기 변이의 쌍이 보이는 연관성을 고려할 때의 분류 성능을 비교하였다.
FRBR(Functional Requirements for Bibliographic Records)은 개체-관계형 모델을 기반으로한 서지 정보의 새로운 개념 모델로 향후 개정될 AACR 3의 기본 개념으로 자리잡고 있다. JSC(Joint Steering Committee for Revision of AACR)는 FRBR 개념을 수용하기 위한 다각도의 작업을 진행하고 있으며, 특히, 표현형 계층 문제를 해결하기 위하여 통일 표제의 전면적인 용도 변경과 GMD(General Material Designation)의 개선을 건의한 상황이다. 본 연구에서는 FRBR의 발전 과정과 표현형 계층의 문제점을 분석하고 FRBR 개념 수용을 위한 AACR3의 개정 방향을 고찰한다. 또한 이러한 세계적 흐름에 따른 우리 목록 규칙과 목록 레코드의 실제 작성 현황을 분석하고 문제점과 앞으로의 발전 방향을 모색해 본다.
본 연구는 FRBR 구현을 위해 저작 및 표현형 전거레코드의 구축방안을 제안하고자 한다. 저작 및 표현형 전거레코드 기술을 위한 기본 틀로 ICP의 전거형접근점 지침과 FRBR/FRAD 개념모델, 내용규칙으로 RDA를 참조하였다. 입력사례를 분석하기 위해 LC 전거레코드 입력사례, JSC of RDA의 전거레코드 입력사례, VIAF의 저작 전거레코드, 표현형 전거레코드를 조사하였다. 구축방안으로 첫째, 전거레코드 구조는 이름, 저작, 표현형 전거레코드로 구성되며 상호연계된다. 둘째, 저작의 유형을 5가지로 구분하여 전거형접근점의 기술 방안을 제시하였다. 셋째, 저작 속성 기술시 독립적으로 기술하는 방안과 전거형접근점의 일부로 기술하는 방안을 제시하고, 저작의 기타식별특성 기술방안을 제시하였다. 넷째, 표현형 속성 기술시 독립적으로 기술하는 방안과 전거형접근점의 일부로 기술하는 방안을 제시하고, 표현형의 기타식별특성 기술방안을 제시하였다. 다섯째, 저작과 표현형의 연계를 위해 5XX에 상호 관계를 기술할 것을 제안하였다. 본 연구에서 제시한 저작 및 표현형 전거레코드 구축을 위한 적용방안 및 고려사항은 국내목록규칙 개정에도 많은 기여를 할 것으로 사료된다.
본 연구의 목적은 중국에서 대표적인 지역 역사 박물관 심벌마크의 조형적 표현 특징과 규칙을 살펴보고 유형별 심벌마크에 대한 중국 소비자의 선호도를 연구하는데 있다. 먼저 중국 상위 100위 내 박물관 중 지역 역사 박물관 심벌마크의 조형적 표현 주제, 표현 유형, 표현 경향을 분석했다. 다음으로 주제와 표현 유형 간의 관계를 통해 디자인 규칙을 연구했다. 마지막으로 설문조사를 통해 주목성, 전달성, 친근성, 독창성, 심미성, 종합 선호도 등 6가지 측면에서 선호도를 분석했다. 연구 결과에 따르면 주제 측면에서 지역 역사 주제를 표현하는 경우가 가장 많았다. 표현 유형의 경우, 구상형과 한자의 형상화를 사용하는 심벌마크가 가장 많았다. 그리고 유형별 표현 내용과 특징을 살펴본 결과, 다음과 같이 몇 가지 특징을 도출할 수 있었다. 먼저, 구상형을 통해 지역 역사, 건축, 지역 자연 생태 환경 주제를 표현하는 경우가 많다. 그리고 추상형을 통해 이념을 표현하고 기하학적 도형을 통해 이념과 건축의 부분적 특징을 표현하였다. 문자, 구상형(건축, 지역 역사, 지역 자연 생태 환경 주제), 추상형(이념 주제) 세 가지 형식을 결합하고 혼합형인 문자의 형상화, 추상 및 문자 혼합형, 구상 및 추상 혼합형, 구상 및 추상 문자 혼합형으로 표현하였다. 조사 결과에 따르면 중국 관람객은 심벌마크 표현 유형에서 구상형, 표현 내용에서 지역 역사 주제에 대한 선호도가 가장 높은 것으로 나타났다.
연구는 FRBR과 FRAD 모형, ICP, RDA, NCR 개정안의 분석 결과를 토대로 KCR4 개정판의 구성 방안을 다음과 같이 제시하였다. 1) 개체는 저작, 표현형, 구현형, 개별자료, 개인, 가족, 단체, 개념, 대상, 사건, 장소로 구분한다. 2) 규칙 전체는 '속성'과 '관계'로 대별하며 '속성'은 다시 속성 기술과 접근점 구축으로 구분한다. 3) 속성 기술은 1집단 개체는 저작, 표현형, 구현형, 개별자료의 순으로, 2집단 개체는 개인, 가족, 단체의 순으로 배열한다. 4) 접근점 구축은 저작과 표현형의 접근점 구축, 개인, 가족, 단체의 접근점 구축 순으로 배열한다. 5) '관계'는 저작, 표현형, 구현형, 개별자료 간의 기타 관계와 개인, 가족, 단체 간의 관계에 대한 규칙을 둔다.
본 연구는 대화형 인공지능이 비윤리적 표현을 학습하거나 생성하는 것을 방지하기 위한 기초적 연구로, 메신저 대화에 나타나는 단어 단위, 구 단위 이상의 비윤리적 표현을 수집하고 그 특성을 분석하였다. 비윤리적 표현은 '욕설, 혐오 및 차별 표현, 공격적 표현, 성적 표현'이 해당된다. 메신저 대화에 나타난 비윤리적 표현은 욕설이 가장 많은 비중을 차지했는데, 욕설에서는 비표준형뿐만 아니라 '존-', '미치다' 등과 같이 맥락을 고려하여 판단해야 하는 경우가 있다. 가장 높은 빈도로 나타난 욕설 '존나류, 씨발류, 새끼류'의 타입-토큰 비율(TTR)을 확인한 결과 '새끼류'의 TTR이 가장 높게 나타났다. 다음으로 메신저 대화에서는 공격적 표현이나 성적인 표현에 비해 혐오 및 차별 표현의 비중이 높았는데, '국적/인종'과 '젠더' 관련된 혐오 및 차별 표현이 특히 높게 나타났다. 혐오 및 차별 표현은 단어 단위보다는 구 단위 이상의 표현의 비중이 높았고 문장 단위로 떨어지기 보다는 대화 전체에 걸쳐 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 혐오 및 차별 표현을 탐지하기 위해서는 단어 단위보다는 구 단위 이상 표현의 탐지에 대한 필요성이 있음을 학인하였다.
본 논문은 대학생 124명을 대상으로 수학 교과와 수학 학습에 대한 긍정적 또는 부정적 인식과 그러한 인식을 갖게된 시기와 이유를 조사하여 범주화하고 각 범주별 특성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 수학에 대한 느낌을 은유로 표현하고 그 이유를 자세히 설명하도록 하였으며 학생들의 은유 표현을 긍정형, 부정형, 혼재형, 판정불가로 분류하여 남녀 성별 및 계열별로 각 유형별 비율과 유형별 표현의 특성을 살펴보았다. 또한, 학생들의 수학에 대한 선호 시기와 비선호 시기를 초등학교, 중학교, 고등학교, 대학교, 항상, 없음의 여섯 시기로 나누어 각 영역별 비율을 살펴보았고, 선호 및 비선호 이유를 성적요인, 정의적 요인, 내용적 요인, 교사 요인, 기타 요인과 같이 다섯가지로 나누어 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들의 제시한 수학 은유 표현은 긍정형이 27%, 부정형이 42%, 혼재형이 27%로 부정형 표현을 가장 많이 제시하였다. 특히, 계열별 분석에서는 인문사회계열과 공학계열의 학생들은 부정형 표현이 긍정형에 비하여 2배 정도 높았지만, 자연계열 학생들의 경우에는 반대로 긍정형 표현이 부정형에 비하여 2배 정도 높은 비율을 보였다. 둘째, 수학에 대한 선호시기와 이유를 묻는 질문을 한 결과, 초, 중, 고등학교로 진급할수록 수학에 대한 선호 비율이 높아졌다. 당시 수학을 선호했던 이유로는 성적 요인과 정의적 요인이 높은 비율을 보였다. 셋째, 수학 비선호 시기와 이유에 대한 질문 결과를 보면, 마찬가지로 초, 중, 고등학교로 진급할수록 수학에 대한 비선호 비율이 높아졌다. 그 이유로는 수학 학습 내용의 난이도가 갑자기 높아졌다는 내용적 요인과 성적 요인을 제시한 경우가 많았다.
법유전학에서 개인의 신원확인을 위한 STR 프로필 분석이 불가한 경우, DNA를 이용한 외형추정특성을 이용하여 개인에 대한 정보를 얻을 수 있다. 최근 눈동자, 머리카락, 피부 색과 같은 외형추정특성을 확인하는 방법들이 연구되고 있지만, 이러한 외형추정특성 정보만 가지고는 한국을 비롯한 동아시아 지역에서 적용하기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 개인의 외형과 관련된 표현형을 수사정보로서 활용하기 위해 눈 모양, 머리카락 굵기, 피부 색 뿐만 아니라 탈모, 체형, 고도근시, 얼굴모양, 여드름, 행동습관과 관련된 SNP를 탐색하였다. 이들 표현형과 관련된 50개의 SNP를 선정하여 한 번에 증폭할 수 있는 targeted amplicon NGS 방식의 multiplex PCR 패널을 개발하였다. 실험 결과 14개 샘플에서 50개 SNP의 대립유전자 유형과 빈도를 확인할 수 있었다. 향후 본 패널을 가지고 더 많은 샘플을 이용하여 유전형과 표현형 간 연관성 확인 및 결과 해석 방법을 분석할 예정이다.
본 연구에서는 FRBR 모형 기반 서지검색시스템의 검색 효율성을 평가하기 위해서 두 개의 실험 시스템을 구축하였다. 즉, FRBR화 알고리즘을 적용한 FRBR 기반 시스템과 일반 OPAC 기반 시스템을 387건의 KORMARC 기반 음악 자료를 데이터베이스로 활용하여 구성하였다. 그런 다음, 6개의 연구 가설을 세우고 28명의 피조사자와 표현형 질문 6개와 구현형질문 6개로 구성된 총 12개의 검색 질문을 이용하여 이 두 시스템을 재현율, 정확률 및 검색 시간을 측정 기준으로 하여 비교, 분석하였다. 중다변량분석과 t-검증을 이용하여 실험 결과를 분석한 결과, FRBR 시스템이 질문의 유형을 가리지 않고 평균 재현율이 OPAC 시스템 보다 단연 앞서는 것으로 나타났고, 구현형 질문의 경우 OPAC 기반 시스템이 FRBR 기반 실험시스템보다 평균 정확률이 조금 높았고 평균 검색 시간이 더 짧게 나타났다. 현 검색 환경에 FRBR 기반 시스템을 적용시키기 위해서는 우선 서지적 연관성이 높은 분야에 활용될 수 있으며 이러한 분야에 적용될 때 OPAC 시스템을 대체하기보다는 이를 보완하면서 FRBR 시스템의 특성을 살려 질의 유형이 표현형인 경우 또는 높은 재현율을 요하는 경우 특히 효율적으로 적용될 수 있음을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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