• 한국비블리아학회지
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• 제27권4호
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• pp.125-145
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• 2016

칼빈 신학학술지에 실린 논문의 주제명을 분석해서 칼빈신학교가 지향하는 신학적 경향을 밝히는 것이 이 연구의 목적이다. 이를 위해서 45년 동안의 칼빈 신학학술지에 실린 논문의 주제명을 대상으로 핵심저자와 주제명 분석을 통해서 시기별 분석과 차별어 분석을 수행하였다. 또한 저자의 변화와 주제명의 변화를 단서로 하여 분석 시기를 분할하는 새로운 방법을 제안하였다. 18명의 핵심저자들은 3개의 군집을 이루고 칼빈과 개혁신학, 성경 등의 주제명을 공유하는 것으로 나타났다. 1기와 2-1기에서는 개혁신학적 특성을 나타났지만, 중심성 분석에서 개혁신학이 주변으로 밀려났다. 2-2시기에서는 칼빈의 빈도가 낮아졌으며, 개혁신학의 빈도는 높아졌지만 중심적인 역할을 하지 못한 것으로 나타났다. 그리고 문학비평이 별개의 소군집으로 형성되었다. 차별어 분석에서는 모든 시기에 개혁신학적 용어들이 많았으며, 특히 2-1기에서는 과학과 종교가 차별어에 포함되었다. 칼빈 신학학술지의 신학적 경향은 개혁신학과 구약성경인 것으로 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.533-538
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• 2023

문서에서 저자의 의도와 주제, 그 안에 포함된 감성을 분석하는 것은 자연어 연구의 핵심적인 주제이다. 이와 유사하게 특정 글에 포함된 정치적 문화적 편향을 분석하는 것 역시 매우 의미 있는 연구주제이다. 우리는 최근 발생한 한 사건에 대하여 여러 신문사와 해당 신문사에서 생산한 기사를 중심으로 해당 글의 정치적 편향을 정량화 하는 방법을 제시한다. 그 방법은 선택된 주제어들의 문장 공간에서의 거리를 중심으로 그래프를 생성하고, 생성된 그래프의 기계학습을 통하여 편향과 특징을 분석하였다. 그리고 그 그래프들의 시간적 변화를 추적하여 특정 신문사에서 특정 사건에 대한 입장이 시간적으로 어떻게 변화하였는지를 동적으로 보여주는 그래프 애니메이션 시스템을 개발하였다. 실험을 위하여 최근 이슈에 대하여 12개의 신문사에서 약 2000여 개의 기사를 수집하였다. 그 결과, 약 82%의 정확도로 일반적으로 알려진 정치적 편향을 예측할 수 있었다. 또한, 학습 데이터에 쓰이지 않은 신문기사를 활용하여도 같은 정도의 정확도를 보임을 알 수 있었다. 우리는 이를 통하여 신문기사에서의 정치적 편향은 작성자나 신문사의 특성이 아니라 주제어들의 문장 공간에서의 거리 관계로 특성화할 수 있음을 보였다. 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.181-188
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• 2006

본 논문에서는 번역지원 시스템을 위한 유사예문 검객 알고리즘을 제안한다. 유사예문 검색이란 질의문에 대하여 구조적, 의미적으로 유사한 예문을 찾는 것으로 번역지원 시스템의 핵심 요소이다. 제안하는 알고리즘은 생물정보학 분야에서 두 단백질의 아미노산열의 유사성을 판별하기 위한 Needleman-Wunsch 알고리즘에 기반하고 있다. 표면정보만 이용하는 Needleman-Wunsch 알고리즘을 그대로 문장 비교에 적용하였을 경우 단어 굴절요소에 민감하여 의미적으로 유사한 문장을 발견하지 못할 가능성이 높다. 따라서 표면 정보 외에 단어의 표제어 정보를 추가적으로 이용한다. 또한 문장 구조의 유사성 정도를 반영하기 위해 품사 정보를 이용한다. 즉, 본 논문에서는 단어의 표면 정보. 표제어 정보, 품사 정보를 융합한 문장 비교 척도를 제안한다. 그리고 이 척도를 이용하여 유사 문장을 검색하고, 유사성에 기여하는 부분쌍을 파악하여 결과로 제시한다. 제안하는 알고리즘은 전기통신 분야의 데이터에 대해 매우 우수한 성능을 보였다.

• 비교교육연구
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• 제28권1호
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• pp.1-24
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• 2018

본 연구는 교육개발협력에 관한 글로벌 연구 동향을 살펴보고, 이를 통해 국내 관련 연구에서의 향후 방향과 시사점을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교육개발협력 분야의 국제 학술지인 "International Journal of Educational Development"를 선정하고, 2002년부터 2017년까지 약 15년간 게재된 연구 논문 966편을 대상으로 연구 초록에 제시된 (저자) 키워드를 텍스트 네트워크 분석하여 시기별, 교육영역별로 연구 주제가 어떻게 변화하고 이에 나타나는 특징이 무엇인지를 알아보았다. 이에 대한 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 분석 대상 전체 논문에 나타난 연구 주제어의 출현 빈도를 살펴본 결과, 교육프로그램관리, 학교수업, 지역공공행정, 교육지원서비스, 초등교육 순으로 높았으며, 빈도 순 상위 20개의 핵심주제어에 대한 네트워크 중앙성 분석 결과는 빈도수 결과와 유사한 상관관계를 나타내었다. 그러나 중등교육, 학습, 교육연구, 교육변화, 교육의질 등의 주제어는 출현 빈도에 비해 높은 중앙성 지수를 나타내고 있어 다른 키워드들과 높은 관계성을 가지고 있었다. 둘째, 시기별 핵심 주제어 분석 결과 MDGs 전기 대비 후기와 SDGs 초기에는 새로운 키워드(초등교육, 초중등학교, 학교수업, 교육의 질, 중등교육, 교육계획)가 다양하게 나타났고, 중앙성 지수에서도 높은 수치를 나타내고 있어 새로운 핵심 연구 주제가 되고 있음을 알 수 있다. 셋째, 교육일반, 기초교육, 중등교육, 고등교육으로 분류한 교육영역별 분석 결과에서는 빈도수와 중앙성이 높은 핵심 주제어가 각각 다소 상이하게 나타나고 있어 영역에 따른 연구 키워드가 구분되고 있다는 특징이 부각되었다. 본 연구는 국제 아젠다로서의 교육개발협력 특성을 고려하여 국제적 수준에서 약 15년간 누적된 연구 논문들을 대상으로 객관적 데이터 분석 프로그램을 활용해 연구 주제의 변화 동향을 조망하였다는데 의의가 있으며, 현재 국내에서 실천적 노력과 더불어 교육개발협력에의 학문적 연구 개발이 지속적으로 강화되어야 할 시점임을 고려할 때, 향후 보다 다양한 분야에서의 연구 개발에서 참고할 만한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.495-500
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• 2020

뉴스 기사는 반드시 객관적이고 넓은 시각으로 정보를 전달하지 않는다. 따라서 뉴스 기사를 기존의 추천 시스템과 같이 개인의 관심사나 사적 정보를 바탕으로 선별적으로 추천하는 것은 바람직하지 않다. 본 논문에서는 최대한 객관적으로 다양한 시각에서 비슷한 사건과 인물에 대해서 판단할 수 있도록 유사도 기반의 기사 추천 모델을 제시한다. 길이가 긴 문서 사이의 유사도를 측정하기 위해 GPT2 [1]언어 모델을 활용했다. 이 과정에서 단방향 디코더 모델인 GPT2 [1]의 단점을 추가 학습으로 개선했으며, 저장 공간의 효율과 핵심 문단 추출을 위해 BM25 [2]함수를 사용했다. 그리고 준 지도 학습 [3]을 통해 유사도 레이블링이 되어있지 않은 최신 뉴스 기사에 대해서도 자가 학습을 진행했으며, 이와 함께 길이가 긴 문단에 대해서도 효과적으로 학습할 수 있도록 문장 길이를 기준으로 3개의 단계로 나누어진 커리큘럼 학습 [4]방식을 적용했다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2001년도 학술대회 논문집
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• pp.141-144
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• 2001

본 논문의 목적은 ‘다중 동사성 명사 구문’(Multiple Verbal Noun Construe-tions)의 논항실현 양상을 이론 중립적으로 고찰해 보고, 이 분석을 제약기반 문법 이론인 최근의 핵 심어주도 구구조문법 (Head-driven Phrase Structure Grammar)틀 안에서, 특히 다중계승위 계를 가정하는 제약기반 어휘부를 기반으로 형식화해 논항의 실현과정을 기술하고 설명하는 것이다. 우선 일본어의 유사한 현상을 분석한 Grimshaw & Mester (1988)의 격실현 양상에 관한 일반화를 기반으로 한국어 동사성명사구문의 논항실현 양상을 ‘논항전이’ (argument transfer)라는 이론적 장치를 이용해 형식화할 수 있음을 보이고, 동사성 합성명사의 논항구조를 만들기 위해 ‘논항합성’(argument composition)이라는 이론적 장치를 제안한다. 나아가서 다중 동사성 명사구문의 논항실현 과정에서 보이는 겹격표지 현상을 ‘격 복사’(case copying)를 제안해 동사성 명사의 격표지가 합성 명사에서 분리되어 문장단위에서 실현될 때 동일한 격을 복사해 실현한다는 점을 주장하고자 한다. 이 주장을 뒷받침하기 위해 수동과 능동 등 문법기능의 변화현상에서 하위범주화된 요소들의 격변화가 자의적이 아님을 실례를 들어 보여 주고자 한다. 일본어의 경동사 (light verbs)에 관한 분석 인 Grimshaw Meste, (1988) 이래 한국어에서도 이와 유사한 구문에 대한 재조명이 활발하게 이루어져 왔다 (Ryu (1993b), 채희락 (1996), Chae (1997) 등 참조). 한국어에서 ‘하다’와 동사성명사(verbal nouns)가 결합하여 이루어진 ‘동사성명사구문’ (Verbal Noun Constructions)에 대한 기존의 논의는 대부분 하나의 동사성 명사가 ‘하다’나 ‘되다등 소위 문법기능을 바꾸는 ‘경동사’들과 결합하여 복합술어가 되는 문법적 현상에 초점이 맞춰져 있었다. 그와 비교해서 동사성 명사의 어근이 두 개 이상 결합하여 동사성명사들끼리 합성명사(compound nouns)를 이루고 그 동사성 합성명사가 문법기능의 변화를 바꾸는 ‘경동사’와 결합하여 이루어진 복합술어에 대해서는 논의가 거의 없는 형편이다. 특히 이 지적은 핵심어주도 구절구조문법틀 내에서는 논란의 여지가 없다. 본 논문의 대상은 바로 이러한 합성 동사성명사의 논항구조와 동사성명사에 의해 하위범주화된 논항들의 문법적 실현양상이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권5호
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• pp.325-334
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• 2008

자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업이다. 자동 문서 범주화에 관한 기존의 연구들은 지도 학습 기반으로서, 보통 수작업에 의해 범주가 할당된 대량의 학습 문서를 이용하여 범주화 작업을 학습한다. 그러나, 이러한 방법의 문제점은 대량의 학습 문서를 구축하기가 어렵다는 것이다. 즉, 학습 문서 생성을 위해 문서를 수집하는 것은 쉬우나, 수집된 문서에 범주를 할당하는 것은 매우 어렵고 시간이 많이 소요되는 작업이라는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 준지도 학습 기반의 자동 문서 범주화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 범주가 할당되지 않은 말뭉치와 각 범주의 핵심어만을 사용한다. 각 범주의 핵심어로부터 문맥간의 유사도 측정 기법을 이용한 부스트래핑(bootstrapping) 기법을 통하여 범주가 할당된 학습 문서를 자동으로 생성하고, 이를 이용하여 학습하고 문서 범주화 작업을 수행한다. 제안된 기법은 학습 문서 생성 작업과 대량의 학습 문서 없이 적은 비용으로 문서 범주화를 수행하고자 하는 영역에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1471-1479
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• 2008

본 논문에서는 음성인식 분야에서 많이 사용되고 있는 가변어휘 단어 인식 시스템에서 미등록어에 대한 거절 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 거절 기능을 구현하는 방식은 핵심어 검출(keyword spotting)방식과 발화검증(utterance verification)으로 구분이 된다. 발화 검증 방식은 각 음소마다 이와 유사한 반음소모델(anti-phoneme model)을 생성한 후 정상적인 음소 모델과 반음소 모델의 유사도를 비교하여 결정하는 방식이다. 본 논문에서는 화자가 발성할 때마다 구해지는 화자확인 확률값을 신뢰도 문턱치를 결정할 때 적용하는 방법에 대하여 제안하였다. 제안한 방법을 사용하였을 때, 사무실 환경에서 CA(Correctly Accepted for keyword)가 94.23%, CR(Correctly Rejected for out-of-vocabulary)이 95.11%로 나타났고, 잡음 환경에서는 CA가 91.14%, CR이 92.74%로 나타나서 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 현장농수산연구지
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• 제23권2호
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• pp.71-86
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• 2021

빅데이터 분석기술인 웹 크롤링 기술을 이용하여 네이버 뉴스 데이터 내에 담겨 있는 '한농대' 에 대한 이미지 단어를 추출하였다. 뉴스 기사에서 언급된 빈도에 따라 중요한 단어로 평가는 단어빈도 분석에서는 청년농업인을 육성하는 한농대의 특성을 잘 설명하는 '농업', '교육', '지원', '농업인', '청년', '대학', '사업', '농촌', '대표' 등의 단어가 자주 사용되는 것으로 나타났다. 또한 '디지털', '스마트', '드론', '졸업생', '창업', '새만금', '교육과정' 등 디지털 농업 전문 인재를 육성하기 위한 학교의 교육, 지원, 비전 등과 관련한 단어들이 추출되었다. 모든 기사 데이터의 단어 빈도(TF) 및 역 문서 빈도(IDF)를 이용한 TF-IDF 가중치의 전체 순위는 '농업인', '드론', '농림축산식품부', '전북', '청년농업인', '농업', '전주', '대학', '장치', '파종' 등의 단어가 한농대와 관련된 뉴스 기사에서 중요한 핵심어 역할을 하는 것으로 나타났다. 단어 빈도에서 '드론', '농림축산식품부', '전북', '청년농업인', '전주', '장치, '파종' 등은 순위가 매우 낮았으나 TF-IDF 가중치 순위에서는 한농대를 표현하는 핵심어로 나타났다. TF-IDF 평가에서 '교육', '지원', '청년', '사업', '농촌' 등의 키워드는 단어빈도가 높으면서 많은 문서에서 자주 등장하는 키워드로서 핵심어 역할은 크지 않은 것으로 나타났다. 단어 간 연계성을 파악하기 위한 의미연결망 분석에서 추출한 바이그램은 '청년'-'농업인', '디지털'-'농업', '영농'-'정착', '농업'-'농촌', '디지털'-'전환' 등의 순으로 빈도가 높게 나타났다. 중심성 지표로 키워드의 영향력을 평가한 결과 모든 지표에서 '농업'이 1위로 나타났으며, 2위에는 '농업인'(근접 중심성, 매개 중심성), '교육'(연결 중심성, 페이지랭크 중심성) 및 '미래'(고유벡터 중심성)으로 나타났다. 스피어먼 순위 상관계수에 의한 중심성 지표별 키워드의 순위의 유사성은 연결 중심성과 페이지랭크 중심성이 0.89 전후의 가장 높은 상관관계를 보였다. 이상으로 네이버 뉴스의 한농대 관련 기사에서 단어 빈도로 보면 '농업', '교육', '지원', '농업인', '청년', '대학', '사업', '농촌', '대표' 등이 중요한 단어로 평가되었으나, 문서빈도를 함께 고려한 평가에서는 '농업인', '드론', '농림축산식품부', '전북', '청년농업인', '농업', '전주', '대학', '장치', '파종' 등의 단어가 핵심어 역할을 하는 것으로 나타났다. 한편 단어나 문서의 빈도가 아니라 단어 간 네트워크 연계성을 고려한 중심성 분석에서는 연결 중심성과 페이지랭크 중심성에 의한 평가가 적합한 것으로 나타났으며, '농업', '교육', '미래', '농업인', '디지털', '지원', '활용' 등이 중심성이 강한 단어로 나타났다.

• 한국비블리아학회지
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• 제30권3호
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• pp.149-170
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• 2019

이 연구에서는 외국의 개혁신학 학술지 6종의 색인어를 수집하여, 지적구조와 학술지의 특성, 저자들의 주요 연구 분야를 밝히기 위해서 크게 세 가지 내용을 분석하였다. 첫째, 키워드 분석에서는 주요 키워드와 키워드의 시기별 추세, 둘째, 학술지 분석에서는 학술지의 주요 주제와 학술지별 차별 주제, 저자 분석에서는 저자 프로파일링을 분석하였다. 키워드 분석 결과에서는 4개의 대군집과 23개의 소군집이 생성되었으며, 학술지 분석 결과에서는 두 개의 군집이 생성되었으며, 특정 학술지를 다른 학술지와 차별화하는 구별어도 분석하였다. 저자 프로파일링 분석에서는 6개의 군집을 생성했는데, 저자 군집들이 공유하는 주제 색인어가 앞의 두 가지 결과와 유사한 것으로 나타났다. 이 세 가지 분석의 결과에서 신구약성경의 가르침과 개혁신학의 두 가지 핵심 주제가 일관적인 것으로 보였다. 외국의 개혁신학 학술지를 분석하는 것이 주요한 연구 목적이었으며, 부수적으로 이 연구의 결과의 일부가 이전의 국내 개혁신학 학술지 분석 결과와 유사하다는 것을 발견하였다. 따라서 이 연구의 결과가 한국의 개혁신학에 의미하는 바를 파악하기 위해서 추가 연구가 필요해 보인다.