대부분의 갈등해소에 관한 연구들은 갈등해소방법 사용의 상황에 따른 일관성을 미리 가정하고 있다. 그러나 몇몇 연구에서 갈등해소방법에 있어 성격의 효과와 함께 상황적 효과가 있음을 보고하고 있다. 아직까지는 갈등의 쟁점, 감정, 관련 인물과 이들의 상호작용을 고려한 갈등해소방법의 일관성에 관한 연구가 부재한 실정이다. 본 연구는 상황에 따른 갈등해소 방법 선택의 일관성의 수준과 결혼 적응도에 있어서의 이들의 영향을 조사하였다. 나아가, 갈등해소의 과정 및 절차를 관찰하였다. 350쌍의 한국 부부들에게 설문조사(1차연구)를 실시하였으며, 이를 바탕으로 50쌍을 선발하여 갈등해소 과정을 관찰하였다(2차연구). 설문조사 결과에 의하면, 쟁점의 종류나 관련 대상에 따라서는 비교적 일관성 있는 방법을 사용하였으나, 감정상태에 따라서는 비 일관적인 해소방법을 사용하였다. 안정형 애착유형자는 건설적 해소 방법을 사용하는 반면, 불안정 애착유형자는 파괴적 또는 회피적 해소방법을 사용하는 경향을 보였다. 관찰 연구 결과에 의하면, 건설형 및 회피형 사용자는 설문조사와 관찰연구에서 일관성 있는 행동을 보였으며, 파괴형 해소방법 사용자는 설문조사와 관찰연구에 있어 일관성이 결여되어 있었다. 갈등해소의 과정, 즉 시작, 진행, 종료에 있어 유의한 타이가 발견되었으며, 이것이 결혼 적응도에 영향을 주었다. 연구결과들은 갈등해소와 결혼 적응에 관한 이론과 연계되어 논의되었다.
이 연구는 인지갈등전략을 사용한 중학생들의 작용과 반작용에 관한 수업에서 인지갈등 해소 지연에 따른 학생들의 개념변화의 차이를 알아보았다. 인지갈등이 일어나고 있는 동안 학습자는 의식적 무의식적으로 인지갈등을 해소하기 위해 여러 정신 과정과 육체적인 활동이 이루어지리라 생각할 수 있다. 그러나 아직까지 이에 대한 연구는 별로 이루어진 바가 없었다. 이 연구에서는 인지갈등을 유발한 후 어느 정도의 시간이 경과한 다음 인지갈등을 해소하는 것이 개념변화에 효과적인가를 알아보기 위해 연구대상을 즉시해소 집단, 2일지연해소 집단, 7일지연해소 집단으로 나누었다. 세 집단에 대해서 작용과 반작용에 관한 문항으로 사전개념검사와 해소직전개념검사, 사후개념검사, 지연개념검사를 실시하였으며, 설문조사를 통해 지연해소 집단의 학생들이 인지갈등 해소를 지연하는 기간 동안 인지갈등 해소를 위해 어떠한 활동을 하였는지 알아보았다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 즉시해소 집단이 지연해소 집단보다 개념변화 정도가 유의미하게 큰 것으로 나타났다. 즉, 즉시해소 집단이 2일지연해소 집단과 7일지연해소 집단보다 사전개념검사에서 오개념을 가졌던 학생들이 지연개념검사에서 과학적 개념으로 더 많이 바뀌었다. 둘째, 지연해소 집단의 학생들은 인지갈등 해소를 위해 동료와의 상호작용을 통한 방법을 가장 많이 사용하였다. 셋째, 지연해소 집단 내에서 인지갈등 해소를 위해 시간을 소모한 학생이 그렇지 않은 학생보다 개념변화가 유의미하게 큰 것으로 냐타났다. 위의 연구결과를 볼 때, 인지갈등전략을 사용한 중학생의 과학수업에서 인지갈등 해소를 지연시키는 것보다 불일치 상황을 인지하고 있는 상태에서 즉시 해소기키려고 하는 것이 개념변화에 더 효과적임을 알 수 있다.
어의 중의성 해소는 자연어처리에서 중요한 역할을 한다. 감독 중의성 해소 방법은 비감독 중의성 해소 방법보다 높은 성능을 나타내지만, 구축비용이 큰 대규모 의미부착 말뭉치가 필요하다. 본 논문에서는 중국어 어휘의미망(HowNet)과 의미 미부착 말뭉치를 이용한 중국어 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미 미부착 말뭉치에서 통계정보를 추출하고, 중국어 어휘 의미망에서 중의성 어휘의 의미별 형제어를 추출하여 중의성 어휘의 주변 문맥에 나타나는 어휘와 카이제곱검정(${\chi}^2$-test)에 의한 독립성 검정을 통해 어휘 간 연관성을 판단하고 중의성 해소를 한다. 본 논문에서 제안한 중의성 해소방법의 성능을 SemEval-2007 평가데이터에서 측정한 결과 명사와 동사에서 각각 64.7%, 49.4%를 나타냈다. 이는 SemEval-2007 중국어 비감독 중의성 해소에서 가장 높은 성능을 나타낸 시스템보다 13.1%, 13.9% 높은 성능이다.
어휘 중의성 해소는 다양한 분야에서 중요한 위치를 차지하고 있는 자연어처리 관련 문제이다. 본 논문에서는 어휘 중의성 해소의 실제 응용과 관련하여 문헌 내에 여러 개의 중의어가 존재할 때의 중의성 해소 문제를 다룬다. 기존의 연구에서는 다루지 않았던 다수의 중의어가 존재할 때의 중의성 해소 문제에 대하여 고찰한 후, 중의어 간의 연관성을 이용한 중의성 해소 개념을 제시한다. 또한 이를 이용한 구체적인 해소 방안 제안 및 본 연구의 한국어-한국수화 번역 시스템에의 응용 예를 소개한다. 결론 및 향후 과제에서는 본 논문에서 언급된 방법의 향후 개선 방안에 관하여 언급한다.
단어의 의미 중의성을 해소하는 것은 자연언어처리의 중요한 문제 중의 하나이다. 특히 문서의 주제어가 중의성을 가질 때, 이 문서는 부적합한 범주에 속하게 되어 정보검색시 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 그러므로, 본 논문에서는 문서를 대표하는 주재어의 의미 중의성을 해소하기 위해 주변 문맥자질을 고려하는 방법을 모색한다 이를 위해 자연언어처리의 통계적 방법으로 문서 범주화에 많이 사용되는 Naive Bayes 분류기를 중의성 해소에 적용하고, 그 결과 얻어진 중의성 해소 성능을 평가한다.
자연 언어 처리의 구문 구조 분석에서는 중의성 있는 결과가 많이 생성된다. 이러한 중의성을 해소하는데 어휘정보가 유용하다는 것은 잘 알려져 있으며, 이러한 어휘정보와 이를 이용한 중의성 해소에 관한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문은 한국어의 구문 구조 분석 시 부사에 의해 발생되는 중의성을 해소하기 위해 수식어 사전을 이용하여 구문 분석에서의 구조 중의성을 해소하였다. 수식어 사전의 어휘정보와 대상 말뭉치를 통해 각각의 부사에 대한 문법을 구성하고, 이를 이용하여 한국어 구문 구조 분석에서 부사에 의해 발생되는 중의성을 줄일 수 있다.
자연언어처리에서 어휘의 의미를 구분하는 것은 기계번역이나 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 국내에서도 여러 어의 중의성 해소 시스템이 소개되었으나 대부분 시스템이 의미 부착 말뭉치를 이용한 감독 학습 방식을 기반으로 두고 있다. 본 논문은 한국어 어휘의미망을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 시스템을 소개한다. 일반적으로 감독어의 중의성 해소 시스템은 비감독 어의 중의성 해소 시스템보다 성능은 좋으나 대규모의 의미 부착 말뭉치가 있어야 한다. 그러나 본 시스템은 한국어 어휘의미망과 의미 미부착 말뭉치에서 추출한 어휘 통계정보를 이용해, 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미별 통계 정보를 이용하는 감독 중의성 해소 방법과 같은 효과를 낸다. 본 시스템과 타 시스템의 성능 비교를 위해 'SENSEVAL-2' 평가 대회의 한국어 평가 데이터를 이용하였다. 실험 결과는 추출된 통계 정보를 바탕으로 우도비를 이용하였을 때 정확도 72.09%, 관계어 가중치를 추가로 이용하였을 때 정확도 77.02%로 감독 중의성 해소 시스템보다 높은 성능을 보였다.
2014년 기준 29만명의 근로자가 전체 1조 3천억원의 임금체불을 당하는 것으로 나타났으며 특히 노동집약적 산업인 건설산업의 특성상 임금체불로 인한 부작용이 심각한 실정이다. 그럼에도 불구하고 임금체불 해소를 위한 연구는 근로자의 인식을 배제한체 임금체불 해소제도 개선에 주안점을 두고 이루어 지고 있다. 따라서 본 연구에서는 임금체불 해소를 위하여 근로자의 인식에 기반하여 임금체불 해소절차에 대한 실효성을 분석하고 근로자들의 인식을 파악하고자 한다. 연구 결과 전체 근로자 및 관리자의 30% 이상이 임금체불 해소절차 및 해소제도에 대하여 전혀 인식하지 못하고 있었으며 연구체불 해소를 위한 제도 또한 많은 개선이 필요한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 어절별 중의성 해소 규칙과 trigram 통계 정보를 이용하는 혼합형 한국어 품사 태깅 시스템에 대하여 기술한다. 어절별 중의성 해소 규칙은 중의성을 가지는 어절들 각각에 대해 정의된 중의성 해소 규칙으로, 현재 중의성을 가지는 어절의 50%에 대해 작성되어 있다. 본 논문의 태깅 시스템은 먼저 보조용언, 숙어, 관용적 표현 등에 해당하는 공통규칙을 적용하고, 그 후에 어절별 중의성 해소 규칙을 적용한다. 마지막으로 중의성이 해소되지 않은 어절은 각 어절을 중심으로 하는 trigram 통계 정보를 이용하여 중의성을 해소한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 어절별 중의성 해소 규칙과 trigram 통계 정보를 혼합하여 중의성을 해소 시키는 방법이 높은 정확률과 넓은 처리 범위를 가지고 있다는 것을 보여준다.
본 논문은 한국어 어휘 의미망인 코어넷(CoreNet)을 활용한 비지도학습 방식의 한국어 어의 중의성 해소(Word Sense Dsiambiguation)에 대한 연구이다. 어의 중의성 해소의 실질적인 응용을 위해서는 합리적인 수준으로 의미 후보를 나눌 필요성이 있다. 이를 위해 동형이의어와 코어넷의 개념체계를 활용하여 의미 후보를 나누어서 진행하였으며 이렇게 나눈 것이 실제 활용에서 의미가 있음을 실험을 통해 보였다. 접근 방식으로는 문맥 속에서 서로 영향을 미치는 어휘의 의미들을 동시에 고려하여 중의성 해소를 할 수 있도록 마코프랜덤필드와 의존구조 분석을 바탕으로 한 지식 기반 모델을 사용하였다. 이 과정에서도 코어넷의 개념체계를 활용하였다. 이 방식을 통해 임의의 모든 어휘에 대해 중의성 해소를 하도록 직접 구축한 데이터 셋에 대하여 80.9%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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