어휘 인식 시스템의 오류 보정방법으로는 오류 패턴매칭 기반 방법과 어휘의미 패턴 기반방법이있으며, 이들 방법에서는 오류 보정을 위해 핵심어를 의미적으로 분석하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 음절 복원 알고리즘을 이용한 핵심어 오류 보정 시스템을 제안한다. 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 거쳐 음소가 갖는 의미를 파악하고 음절 복원 알고리즘을 통해 음운 변동이 적용되기 이전의 문자열로 복원하므로 핵심어를 명확히 분석하고 오인식을 줄일 수 있다. 시스템 분석을 위해 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 3.0%의 인식 향상율을 보였다.
교착어(agglutinating language)에서는 다양한 통사정보가 독자적인 형태소에 내재되어 있다. 국어의 경우 형태소의 분석이 통사구조 분석에 선행되어 이루어져야 하는 이유가 바로 국어의 교착어적인 속성에 기인한다. 이 논문의 전반부에서 국어의 교착성을 명확히 보여주는 등위 접속구문을 핵심어 주도 구구조문법(HPSG)에 의하여 분석한다. 후반부에서는 PROLOG로 구현된 국어의 형태소 분석기와 통사구조 분석기(PARSER)를 소개한다.
본 연구는 국내 마취통증의학분야의 핵심 학술잡지 4권을 선정하여 최근 5년(2007-2011)동안 발표된 논문에 대한 계량서지학적 분석을 하였다. 이를 위하여 마취통증의학분야의 핵심 학술잡지의 특성과 저자의 생산성, 핵심 주제어, 핵심주제어의 변화 등을 분석하였다. 그 결과 1년에 8.4편을 발표한 연구자가 가장 높은 생산성을 보였고, 핵심주제어는 마취제 종류와 마취방법, 그리고 이에 관련된 증상에 관한 것임을 알 수 있었다.
학계나 연구소에서는 연구동향이나 과학기술동향을 파악하고 예측하기 위해 전문가들의 판단에 의존하는 정성적인 방법을 주로 활용하여 왔다. 이 기법은 많은 시간과 비용이 드는 단점이 있기에 본 논문에서는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 과학기술 동향을 예측하였다. 이를 위해 미국 특허 중 AI(Artificial Intelligence) 특허 초록 13,618개를 대상으로 키워드 네트워크 분석을 활용하여 분석 1기(2002.1.1. ~ 2006.12.31.), 분석 2기(2007.1.1. ~ 2011.12.31.), 분석 3기(2012.1.1. ~ 2016.12.31.)로 구분하여 분석하였다. 빈도 분석 결과, 분석 1기에서 3기로 시간이 경과할수록 AI 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어들이 부각되었다. 키워드 네트워크 분석에서도 시간이 경과함에 따라 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어와 다른 핵심어 간의 연계성이 높아졌다. 또한 분석 전체 기간 중 상승 및 하락 추세를 보인 연계 핵심어를 분석하면 응용 분야의 방법과 관리에 대한 연계성은 강화되는 반면에 기초 분야의 연계성은 약화되었다. 키워드 연결 중심성 분석에서도 기간이 경과할수록 응용 분야에 대한 중심성 수치가 높았다. 키워드 매개 중심성 분석에서 분석 3기는 응용 분야의 방법론 관련 핵심어가 가장 높은 매개 수치를 보였다. 이는 앞으로 응용 분야의 방법들이 AI 분야의 강력한 중개자 역할을 할 것으로 예상된다. 본 논문에서 제시한 기법은 지역혁신과 관련된 과제 발굴이나 사회문제 이슈의 시각화 등 지역혁신 분야에 활용되어 질 수 있을 것이다.
본 연구에서는 텍스트 네트워크분석을 활용하여 국방분야 연구의 핵심 주제어와 연구주제를 분석하고 이를 통해 전체 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 국방대학교 학위과정 논문을 대상으로 국방분야 연구현황을 진단하고 지식구조를 구성하였다. 8년간 누적된 논문 710건의 초록을 분석하여 총 6,883개의 단어를 추출한 후, 단어의 논문 등장 빈도수와 단어간 링크수를 파레토 법칙에 따라 상위 20%의 기준으로 총 270개의 단어로 추출하였고, 컴포넌트 분석을 통해 최종 170개의 핵심 주제어를 도출하였다. 이 핵심 주제어를 통해 중심성 분석과 응집구조를 분석하여, 국방분야에 대한 총 6개의 지식구조 그룹을 도출하였다.
대분분의 검색 엔진에서 색인어의 추출 및 가중치의 부여방법은 매우 중요한 연구주제로, 검색 엔진의 성능에 큰 영항을 미친다. 일반적으로, 불용어 리스트를 통해 성능에 긍정적인 영향을 미치지 않는 색인어를 제거하거나, 핵심어 또는 전문용어 등 상대적으로 중요한 색인어를 강조하는 방식을 사용하여 검색엔진의 성능을 향상시킨다. 하지만, 어절 분리, 형태소 분석, 불용어 처리 등 검색엔진의 단계열 처리 과정에서, 개별적인 색인어가 검색엔진에 미치는 영향을 분석하고 이를 반영한 검색 엔진 성능 향상 기법은 제시되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 각 단계별 처리 과정에서 생성된 색인어가 미치는 영항을 계랑화하여 긍정적/부정적 색인어를 분류하는 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 색인어 가중치를 조절함으로써 검색 엔진의 성능 또한 향상 가능한 방법을 소개한다.
해양사고 원인의 대부분을 차지하는 인적오류 예방은 해양안전에 가장 중요하며 인적오류는 확률기반의 인적 모델을 구축하여 평가할 수 있다. 확률기반 인적 모델을 구축하기 위해 사건의 원인과 결과 사이에 연계성을 갖고 있는 통계 데이터가 필요하다. 이러한 데이터는 정부 공식통계로서 해양안전심판원에서 제공하는 재결서의 내용 분석을 통해 얻고자 하나, 측정변수가 너무 많아 계산량이 방대하다. 본 연구에서는 재결서 분석서의 원인판단에서 기준이 되는 해양안전심판원의 해양사고조사심판정보포털(이하 해심)에서 제공하는 재결서 내용의 핵심적인 내용으로 구성된 '주제어 '데이터를 활용하여 주제어에 포함된 핵심단어 분석절차를 수립하였다. 이들 단어가 구분형태별로 어떻게 분포된 상태인지 알아보고, 선박사고별로 최적으로 설명할 수 있는 단어 객체수를 검토해보고자 한다. 향후 축소된 차원으로도 해양사고 인적과실의 인과관계 설명이 가능하면, 인적모델의 측정변수를 결정하는 경우 쉽게 타당성을 확인 할 수 있어 해양안전을 위한 중요한 자료로 활용할 수 있다.
이 연구는 한국 사회에서 심각한 사회문제로 인식되고 있는 자살 문제를 해결하기 위한 대안을 찾고자 20여년간 미디어에서 자살문제를 어떻게 바라보고 있는지 네트워크의제설정이론을 기반으로 살펴보았다. 연구 결과에서 자살, 투신, 사망, 시도, 추정, 발견, 남성, 기도, 비관, 여성 등과 같은 핵심어들이 상위 10대 핵심어로 나타났고, 이러한 핵심어들은 유사하게 지속적으로 등장하는 것으로 나타났다. 또한, 신문과 방송에서도 비교적 유사한 형태의 보도 경향이 나타나며, 미디어 간 의제 설정 관계가 있는 것으로 추론된다. 이러한 결과를 통해서 자살문제를 해결을 위한 미디어 보도의 방향성에 대해서 대안을 고려해 볼 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 국내 외의 종양유전간호 관련 연구를 분석하여 연구동향을 파악하고자 하였다. 종양유전간호 관련 주제로 학술지에 게재된 논문들의 초록에서 제시한 핵심어들을 중심으로 한 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 핵심어이자 중심성이 높은 주제어로 Nurse, Cancer, Genetic, Patient, Knowledge, Care, Genetic Test 등이 확인되었으며, 시기별 연구동향을 확인한 결과, 2003년 이후 Information, Care, Knowledge 등의 주제어를 포함한 연구들이 증가하였다. 간호학의 메타 패러다임으로 주제어를 분류한 결과, 건강, 간호, 인간, 환경 순으로 중심성이 높게 나타났다. 건강 영역 중 건강 위험 범주에서 Genetics, Risk, 건강 증진 범주에서 Genetic Test, Prevention 등이 가장 높은 빈도로 나타났다. 본 연구를 통해 종양유전간호 연구의 동향을 파악할 수 있으며, 유전성 암 환자들을 위한 간호 중재에 주축이 되는 간호사의 역할 및 중재프로그램 개발의 방향 설정에 활용될 수 있다는 점에서 의미가 있다.
이 연구는 여러 항생제에 내성을 지닌 다제내성균에 대해 미디어가 어떻게 보도하는지를 알아보기 위해, 기사 제목에 나타난 핵심어를 언어 네크워크 분석을 이용하여 살펴보았다. 이를 위해 한국언론진흥재단의 기사검색사이트인 카인즈(www.kinds.or.kr)와 언론사의 홈페이지를 통해 약 28개 언론사를 대상으로 2010년 6월 1일부터 2011년 12월 31일까지 229개의 다제내성균 관련 기사를 분석하였다. 먼저, 뉴스 제목에 나타난 핵심어를 분석한 결과, 기사 제목에서 '슈퍼박테리아'(155건)가 가장 많이 사용된 것으로 나타났으며, 불안감을 촉발시키는 '감염'(63건) 용어도 많은 것으로 나타났다. 신종 감염병 보도의 전체 네트워크 구조는 '국내', '다제내성균', '첫', '항생제', '슈퍼박테리아', '발생', '감염' 등의 핵심어를 중심으로 형성된 반면, '관련주', '의료진', '안전' 등은 네크워크 중심에서 크게 벗어나 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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