현재까지 복잡하고 대규모인 업무체계를 가진 조직체 들은 통합정보관리체계를 구축하기 위해 업무시스템 개발을 추진하여 왔다. 그러나 조직체내의 사용부서마다 개별적으로 업무전산화계획을 수립하여 개발을 추진해 온 결과 업무시스템간의 호환성을 확보하지 못하여 통합시스템을 구축하는 데 커다란 장애가 되고 있다. 이러한 시스템간의 호환성과 통합성을 이루기 위해서는 소프트웨어시스템의 생명주기 전반에 걸쳐 형상관리를 실시해야 한다. 효율적인 형상관리를 위해서는 생명주기 단계들에서 생성되는 문서와 자료, 프로그램코드 등의 형상물들을 일관성 있게 저장하고 상호 공유하도록 해주는 역할을 효과적으로 지원하는 모델과 이를 지원할 수 있는 통합 정보저장소가 필요하다. 본 논문에서는 소프트웨어 형상관리의 가장 중요한 부분인 형상변경통제활동을 생명주기단계간 상호참조와 자료공유에 중점을 둔 모델링을 제 시 하고, IRDS를 이용하기 위 한 ER모델 및 IRD스키마를 정의하였다.
본 논문은 신뢰성 있는 임베디드 시스템 소프트웨어 개발을 위해 제한된 자연어 형식으로 작성된 소프트웨어 요구사항으로부터 테스트 케이스 및 테스트 스크립트를 생성하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법에서는 자연어로 기술된 요구사항을 제한된 자연어 형식으로 작성하고, 이를 파싱하여 테스트에 사용되는 입력, 출력 및 연산자를 추출한다. 추출된 정보를 이용하여 Decision Coverage, Condition Coverage, Modified Condition/Decision Coverage와 같은 테스트 케이스 생성 전략을 적용하여 테스트 케이스를 생성한다. 또한 테스트 명령어 사전을 이용하여 임베디드 시스템의 물리적인 입력 값인 테스트 스크립트를 생성한다. 제안한 방법을 이용하면, 개발된 소프트웨어가 요구사항에 적합하게 개발되었는지를 직접적으로 테스트하는 것이 가능하다. 제안한 방법의 효과는 요구사항 세트에 적용하여 실험적으로 보인다.
이 연구는 그간 학습 결과, 교육적 결과물, 객체를 우선시하느라 한국어 어휘 교육에서 다루지 못한 '과정'으로서 주목해야 할 대상과 학습자는 없는지 검토한 후, 신조어의 교육적 가치를 점검하고 이에 대한 자료구축 방안을 제안하는 데 목적을 두었다. '과정' 중에 빠진 사각지대 어휘로는 신조어를, 사각지대 단계의 학습자로는 외국인 학문목적 학습자를 들고, 학문 목적 학습자에게 신조어를 가르치기 위한 학습 자료로 사전을 만들기 위한 전초 작업으로 신조어 '단층적 목록' 만들기를 제안하였다. '단층적 목록'은 신조어를 시기별로 조어, 의미, 문화 등으로 나누어 자료로 구축하는 것이다. 이러한 연구는 그간 한국어 어휘교육에서 구축한 결과물에 '과정'으로 학습으로 할 어휘를 추가하여 한국어 어휘교육을 체계적으로 하는 데 도움을 줄 것이다.
HTML은 데이타베이스와 같은 특수한 형태의 저장소 대신, 전형적인 파일 시스템에 저장되는 경우가 대부분이다. 이와 마찬가지로, 최근 인터넷 상에서의 데이타 교환 및 표현의 표준으로 부각되는 XML 역시 파일 시스템을 통하여 저장되는 경우가 현저하다. 하지만, XML 문서가 지니는 비정규적인 구조와 장황성 때문에, 디스크 공간이나 네트워크 상의 대역폭의 사용이 정규적인 구조를 지니는 데이터에 비해 크다. 이러한 XML 문서의 비효율성을 해결하고자, XML 문서의 압축에 관한 연구가 진행되었다. 최근에 연구된 XML 압축 기법들을 살펴보면, 압축된 XML 문서에 대한 질의를 전혀 지원하지 않거나, 질의를 지원하더라도 XML 문서 내의 데이타 값들의 특성을 고려하지 않고 단순히 기존의 압축 방법들을 적용하기 때문에 영역 질의를 지원하기 위해서는 압축의 일부를 복원해야 한다. 그 결과, 압축된 XML 문서에 대한 질의 성능이 저하되었다. 따라서, 본 연구에서는 압축된 XML 문서에 직접적이고 효율적인 질의를 지원하는 XML 압축 기법을 제안하고자 한다. XML 문서의 각 태그를 사전 압축 방법을 사용하여 압축하고자 하며, 태그 별로 데이타들의 타입을 추론하여 추론된 타입에 적절한 압축 방법을 사용하여 데이타 값들을 압축하고자 한다. 또한, 제안하는 압축 기법의 구현 및 성능 평가를 통하여, 구현한 XML 압축기가 실생활에 사용되는 XML 문서들을 효율적으로 압축하며 압축된 XML 문서에 대해 향상된 질의 성능을 제공하는 것을 보인다.
유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.
의존관계 분석은 문장의 어절 간에 의존소-지배소를 결정하는 작업이다. 용언은 문형 및 하위범주화 정보의 선택제약에 의해 다른 어절과의 의존관계를 형성한다. 본 논문은 형태소 분석 단계에서 동형이의어 분별된 용언의 문형을 이용하여 용언의 의존관계를 분석하는 방법을 제안한다. 특히, 형태소분석 단계에서 품사 및 동형이의어 태깅을 위해 사용하는 단계별 전이모델의 학습사전을 재활용하여 {명사+격조사, 용언} 간의 의존관계를 확정하는 방안을 제안하고 그의 정확률 및 영향을 분석한다. 동형이의어가 부착되고 의존관계로 변경된 21개의 세종구문분석말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 동형이의어 분별된 의존관계 분석 정확률이 80.38%로, 동형이의어가 분별되지 않은 의존관계분석에 비해 0.42%의 정확률 향상이 있었으며, 유의수준 1%의 검정통계량 Z는 ${\mid}Z{\mid}=4.63{\geq}z_{0.01}=2.33$으로 동형이의어 분별이 의존관계 분석에 영향이 있음을 보였다. 또한, 단계별 전이모델이 의존관계 분석 정확률에 약 7.14% 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.
단어 의미 중의성 해소는 자연언어처리 분야에 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 사전 뜻풀이 특성을 이용해 기존의 의미정보를 정제하고 유용한 정보인 확률정보, 거리정보 및 격정보 등을 추가한 WSD 모델을 제안하였으며, 사전을 기반으로 구축된 "울산대학교 어휘 지능망(UOU-Word Intelligent Network: U-WIN)" 상의 단어 계층적 구조(시소러스)를 이용하여 의미정보의 자료 부족 문제를 해소하는 모델을 제시하였"다. "21세기 세종 계획"에서 제공하는 150만 어절 규모의 의미 태그 말뭉치를 대상으로 한 실험에서 최다 빈도 의미 결정(Maximum Frequence Class, MFC, 정확률 베이스라인)에 비해 $18.97\%$(명사 $21.73\%$, 동사 $17.11\%$) 정확률 향상을 보였으며, 기존의 확률 가중치와 어절 거리 가중치를 이용한 모델에 비해서는 $10.49\%$(명사 $8.84\%$, 동사 $11.51\%$)의 정확률 향상되었다. 또한 시소러스를 사용하지 않고 확률정보, 거리정보, 격정보 만을 이용한 모델에 비해 $6.12\%$(명사 $5.29\%$, 동사 $6.64\%$) 높은 정확률을 보였다.
본 연구는 프랑스 고유의 문화가 담긴 '공유문화 적재어'들을 선별하여 그 단어 속에 숨겨진 문화 콘텐츠들을 연구하고 이 단어들이 한국어에 차용되면서 새롭게 탄생한 문화 현상들을 탐구함으로써 프랑스와 한국 간의 상호문화교육을 위한 기초 자료를 형성하고자 하였다. 이를 위해 선별된 '공유문화 적재어'들을 프랑스 문화 내부적 관점과 상호문화적 관점이라는 두 가지 관점에서 연구하였다. 우선 프랑스 문화 내부적 관점에서 어휘문화적 접근으로 프랑스어 단어들 가운데 한국어에 차용된 단어들 중에서 의 식 주에 해당하는 프랑스어 '공유문화 적재어' 들을 선별하여 그 단어 속에 담긴 프랑스 고유의 문화를 사전적 의미, 문화적 현상, 숙어나 관용어 표현 속에 나타난 특별한 문화 현상에 대해 탐구함으로써 그 단어의 사전적 정의를 뛰어넘는 특별한 공시를 밝혀주었다. 나아가 상호문화적 접근으로 프랑스 문화와 한국 문화의 접촉으로 동일한 프랑스어 단어가 새로운 의미로 탄생하게 되는 과정들을 차용어의 변용 양상과 문화적 현상을 중심으로 탐구함으로써 두 문화 속에 작용하는 언어적 문화적 요소들의 유사성과 차별성을 살펴보았다. 그 결과 다음과 같은 현상들을 탐구할 수 있었다. 프랑스 '공유문화 적재어' 속에 다양한 문화와 역사가 담겨 있어 개별 단어들에 대한 탐구가 프랑스 문화를 깊이 있게 탐구하도록 할뿐 아니라 이들 단어가 사용된 숙어나 관용어 표현들을 통해 개별 단어 속에서 발견하지 못한 새로운 문화 현상들이 담화 속에 존재함을 알 수 있었다. 나아가 한국어로 차용된 프랑스어 단어들은 대부분 문화 간 교류에 의해 이루어지기 때문에 부정적인 이미지를 지닌 경우보다 긍정적인 의미로 사용되는데 의미의 왜곡이 일어나는 경우가 상당수 있었다.
본 연구는 효과적인 이야기 전달을 위한 활동 프로그램이 이야기할머니와 유아 간의 공감능력 및 언어교수효능감에 미치는 영향을 알아보고자 하는 데 그 목적이 있다. 연구대상은 강원·수·권, 경상도권 이야기할머니 51명이었다. 연구도구는 이야기할머니와 유아간의 공감능력을 측정하기 위해 전병성(2002)의 정서공감척도를 사용하였고, 언어교수효능감을 측정하기 위해 김정화, 이영애(2011)의 언어교수효능감 척도를 사용하였다. 본 '효과적인 이야기 전달을 위한 활동 프로그램'은 2017년 3월 6일부터 7월 27일에 걸쳐 본 연구자에 의해 실시되었다. 자료분석은 두 변인의 사전-사후점수 간의 차이를 알아보기 위해 대응표본 t-검증을 실시하였다. 연구결과, 첫째, '효과적인 이야기 전달을 위한 활동 프로그램' 적용 후의 이야기할머니와 유아 간의 인지적 공감능력 점수가 사전점수보다 유의한 차이로 높게 나타났다. 둘째, '효과적인 이야기 전달을 위한 활동 프로그램' 적용 후의 이야기할머니의 개인효능감과 결과기대효능감 등의 언어교수효능감 점수가 사전점수보다 유의한 차이로 높게 나타났다. 결론적으로, '효과적인 이야기 전달을 위한 활동 프로그램'은 이야기할머니들의 인지적 공감능력과 언어교수효능감 향상에 긍정적인 효과가 있음을 시사한다.
현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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