• 대학교육
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• 통권85호
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• pp.56-63
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• 1997

세상은 사람이 만든다. 지역의 발전도 지역의 인재가 이룩한다. 그러므로 지역의 유능한 인재가 서울로 유출되면, 그 지역의 발전을 기대하기 어렵다. 그런데 지금과 같은 현실을 그대로 방임하면, 악순환 구조로 인해 지역의 인재는 지속적으로 유츌될 뿐이다. 이러한 극심한 불균형을 해소하기 위한 한 방법으로 인재충원에서 지역할당제를 실시할 것을 주장한다.

• 사료
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• 통권14호
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• pp.61-66
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• 2005

2005년 2월 현재 미국은 육류 단백질에 대한 수요가 크게 증가한 반면 육류 공급 증가는 수요에 미치지 못하여 가격은 높은 수준을 유지하고 있다. 또한 곡물가격은 적정한 수준을 유지하고, 여러 해 지속된 미 서부의 가뭄이 해소되고 있다. 생산자들은 수익 향상에 따라 반응하고 있다 .돼지와 가금류 생산자들은 현재 이들 산업의 호전된 수익성에 반응하여 생산량을 완만하게 증가시킬 것으로 예상된다. 소 사육 부문도 흑자를 기록하고 있으며, 미 서부의 가뭄이 해소되면서 소 사육두수가 증가하여 회복기로 접어들었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제42권2호
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• pp.309-325
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• 2008

본 연구에서는 공공도서관의 새로운 역할로 제시된 지식정보격차해소의 개념 및 현황 등을 파악하고, 공공도서관이 어떤 역할을 해야 하는지 고찰해 보았으며, 기존의 통계 데이터를 활용해 공공도서관과 지방자치단체 재정자립도의 관계, 지식정보취약계층과 공공도서관 활용도 관계를 분석해 보았다. 이를 통해 공공도서관이 지식정보격차해소 역할을 강화하기 위한 방안을 모색하는데 필요한 기초적 논점을 제시하고자 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.40-44
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• 2012

어휘가 갖는 의미적 중의성은 자연어의 특성 중 하나로 자연어 처리의 정확도를 떨어트리는 요인으로, 이러한 중의성을 해소하기 위해 언어적 규칙과 다양한 기계 학습 모델을 이용한 연구가 지속되고 있다. 의미적 중의성을 가지고 있는 동형이의어의 의미분별을 위해서는 주변 문맥이 가장 중요한 자질이 되며, 자질 정보를 추출하기 위해 사용하는 문맥 창의 크기는 중의성 해소의 성능과 밀접한 연관이 있어 신중히 결정되어야 한다. 본 논문에서는 의미분별과정에 필요한 문맥을 가변적인 크기로 사용하는 가변길이 윈도우 방식을 제안한다. 세종코퍼스의 형태의미분석 말뭉치로 학습하여 12단어 32,735문장에 대해 실험한 결과 용언의 경우 평균 정확도 92.2%로 윈도우를 고정적으로 사용한 경우에 비해 향상된 결과를 보였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.477-484
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• 2008

본 연구는 남북한의 통일에 대비하여 남북간 극심한 격차를 보이고 있는 정보격차 해소방안을 구체화하기 위해 효율적인 통일전 격차해소 정책과 북한주민 정보화교육 방안을 구상하는데 기여하기 위한 것이다. 이를 위해 남북한 정보화 문헌연구와 정보조사, 타국 사례 등 선행연구를 바탕으로 통일분야와 IT분야 국가기관 및 단체, 기업의 전문가 및 실무자에 대한 설문조사를 바탕으로 델파이(Delphi) 실증기법을 통해 보다 현실성있고 구체적인 정보격차해소방안을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.100-106
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• 2014

URI spotting (탐지) 문제는 텍스트에 있는 단어열 중에서 URI로 대표되는 개체(entity)에 해당되는 것을 탐지하는 것이다. 이 문제는 두 개의 작은 문제를 순차적으로 해결하는 과제이다. 즉, 첫째는 어느 단어열이 URI에 해당하는 개체인가를 인식하는 것이고, 둘째는 개체 중의성 해소 문제로서 파악된 개체가 복수의 URI에 해당할 수 있는 의미적 모호성이 있을 때 그 URI중 하나를 선택하여 모호성을 해소하는 것이다. 이 논문은 디비피디아 URI를 대상으로 한다. URI 탐지 문제는 개체명 인식 문제와 비슷하나, URI(예를 들어 디비피디아 URI, 즉 Wikipedia 등재어)에 매핑될 수 있는 개체로 한정되므로 일반적인 개체명 인식 문제에서 단어열의 품사열이 기계학습의 자질로 들어가는 방법론과는 다른 자질을 사용할 수 있다. 이 논문에서는 한국어 텍스트를 대상으로 한국어 디비피디아 URI 탐지문제로서 SVM을 이용한 개체경계 인식 방법을 제시하여, 일반적 개체명 인식에서 나타나는 품사태거의 오류파급효과를 없애고자 한다. 또한 개체중의성 해소 문제는 의미모호성이 주변 문장들의 토픽에 따라 달라지므로, LDA를 활용하며 이를 영어 디비피디아 URI탐지에서 쓰인 방법들과 비교한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.418-425
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• 2016

본 논문에서는 지식기반 기법에서 한국어 명사의 의미중의성 해소에 유용한 품사집합을 제시한다. 세종 형태의미분석 말뭉치에서 174,000 문장을 추출하여 테스트 셋으로 이용하고, 표준국어대사전의 뜻풀이와 용례를 이용하여 각 문장의 의미중의성을 해소하였다. 그 결과 전체 테스트 셋의 성능을 가장 좋게하는 15개의 품사집합과 단어별 평균을 가장 높게 하는 17 개의 품사집합이 제시되었다. 실험결과 45 개의 전체 품사집합을 이용하는 것보다 정확도가 최대 12%까지 향상되었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.107-145
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• 2009

본 연구는 대학도서관 조직 구성원을 대상으로 갈등수준 지표를 선정하여 갈등수준을 측정하고, 갈등수준에 영향을 미치는 갈등요인을 밝혀 대학도서관의 갈등해소 방안을 마련하는 것이다. 이를 위해 사립대학교 24개 도서관 및 국공립대학교 12개 도서관 등 총 36개 대학도서관에 재직 중인 739명에게 설문지를 배포하여 515부를 회수하였으며, 이 중 512부를 조사 분석 대상으로 삼았다. 수집된 설문지는 SPSS 12.0(Statistical Package for Social Science 12.0)을 활용하여 통계 처리하였으며 빈도분석, 상관관계 분석, 단계적 회귀분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구에서 설정한 6개의 가설을 검증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권3호
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• pp.35-42
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• 2018

해외 온라인 직접구매 시장에서 소비자의 인지부조화는 어떤 방향으로 연구되고 있는가에 대한 물음과 국내에 비해서 서비스 측면에서 낮은 해외 온라인 직접구매 시장의 소비자 만족도에 대한 마케팅적 해결책을 제시하고자 본 연구를 수행하였다. 이러한 상황에서 연구를 수행한 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 핵심개념인 후회정도, 후회해소노력, 반복구매의향, 전환구매의향 간의 관계는 모두 지지되었다. 이는 후회해소 과정을 거치는 경우에는 그렇지 않는 경우보다 구매에 대한 태도가 다르게 나타날 수 있다는 점을 시사하고 있다. 둘째, 후회에 대한 선행변수인 소비자혁신성에 대한 중요성을 확인하였다. 셋째, 소비자 후회는 지금까지 불만족으로 이어져 부정적 행동을 한다고 알려졌지만 다양한 후회해소과정을 거치면 반복구매로 이어질 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.693-696
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• 2010

자연언어처리에서 어의 중의성 해소(word sense disambiguation)는 어휘의 의미를 정확하게 파악하는 기술로 기계번역, 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 한국어 어휘의미망(Korlex)을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미미부착 말뭉치에서 추출한 통계 정보와 한국어 어휘의미망의 관계어 정보를 이용함으로써 자료 부족문제를 완화하였다. 또한, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치, 의미별 사용 정보 가중치를 사용하여 언어적인 특징을 고려하여 본 논문의 기반이 되는 PNUWSD 시스템보다 성능을 향상하였다. 본 논문에서 제안하는 어의 중의성 해소 방법의 평가를 위해 SENSEVAL-2 한국어 데이터를 이용하였다. 중의성 어휘의 의미별 관계어와 지역 문맥 내 공기어휘 간의 카이제곱을 이용하였을 때 68.1%의 정확도를 보였고, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치와 의미별 사용 정보 가중치를 사용하였을 때 76.9% 정확도를 보여 기존의 방법보다 정확도를 향상하였다.