21세기는 감성과 문화로 중심가치가 이동하면서 콘텐츠의 역할과 필요성이 증대되고 있다. 그중에서 만화는 원작 콘텐츠로서 무한한 가치를 지닌 것으로 평가되고 있다. 더구나 90년대 이후 .인력과 산업규모도 팽창일로에 있다. 그러나 이런 양적증가에도 불구하고 학문연구 발달이 늦고 더구나 산업계와의 유기적 협력관계가 부족한 것이 현실이다. 교재개발과 체계화가 중요하며, 만화용어의 표준화 및 사전편찬 사업들이 선행되어야 한다. 만화용어가 널리 쓰이려면 보편성이 획득되어야 하고 그러기 위해서는 시간이 필요하다. 그에 앞서 올바른 정의와 사용이 선행되어야 한다. 따라서 만화용어의 표준화 작업과 연구는 만화산업을 견인하고 학문연구의 발전을 위한 기초작업으로서 학술적 연구와 산업현장에서의 효율성 제고에 크게 이바지할 것이다.
지방 종합병원 임상 시험센터에서 근무하는 임상연구 간호사로서의 근무경험의 의미와 본질이 무엇인지를 심층적으로 탐색하기 위함이다. "비정규직 임상연구 간호사로서의 근무경험은 어떠한가?" 임상연구 간호사의 업무 역할 경험을 사회문화적 맥락에서 해석하고 그 의미를 밝히기 위해 Spradley의 문화기술지 연구방법을 이용하였다. 연구를 통하여 도출된 주제는 다음과 같다. 임상연구 간호사로서의 업무 역할 경험에 있어 기존 간호업무와 관련하여 '임상연구 간호사로서의 사회화 되어 가는 과정', '연구 대상자들을 통한 애환'이었다. 임상연구 업무전문성은 전문교육부재', '연구 총 기획자의 역할'이었다. 근무환경 측면은 '자신만의 공간', '여유와 배려 속에서 주도적인 근무 환경'이었다. 복지 측면은 '비정규직만이 가진 고충'이었다. 비정규직 임상연구 간호사로서 근무경험은 간호사 역할 확대와 더불어 사회화 학습과정을 통하여 자신의 업무과정을 원활하게 수행하려는 경험을 하고 있었다. 결론은 간호사의 역할 확대에 따른 간호 전문직론에 임상연구 간호사의 직무분석과 역할이 추가로 구성될 필요가 있다. 사회적으로 비정규직 임상연구 간호사의 근로조건 개선에 기초적인 자료가 될 것이다.
개체명 인식이란 문서 내에서 인명, 기관명, 지명, 시간, 날짜 등 고유한 의미를 가지는 개체명을 추출하여 그 종류를 결정하는 것을 말한다. 최근 개체명 인식 연구에서 가장 우수한 성능을 보여주고 있는 모델은 Bidirectional LSTM CRFs 모델이다. 이러한 LSTM 기반의 딥 러닝 모델은 입력이 되는 단어 표상에 의존적이다. 따라서 입력이 되는 단어를 잘 표현하기 위하여 단어 표상을 확장하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식을 위하여 Bidirectional LSTM CRFs모델을 사용하고, 그 입력으로 사용되는 단어 표상을 확장하기 위해 사전 학습된 단어 임베딩 벡터, 품사 임베딩 벡터, 음절 기반에서 확장된 단어 임베딩 벡터, 그리고 개체명 사전 자질 벡터를 사용한다. 최종 단어 표상 확장 결과 사전 학습된 단어 임베딩 벡터만 사용한 것 보다 8.05%p의 성능 향상을 보였다.
단문분할은 한 문장에 용언이 복수개 있을 때 용언을 중심으로 문장을 나누는 방법이다. 기존의 방법은 정형화된 문장의 경우 비교적 효율적인 결과를 얻을 수 있으나, 구문적으로 복잡한 문장인 경우는 한계를 보였다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해서 구문 정보만이 아니라, 의미 정보를 활용하여 단문을 분할하는 방법을 제안한다. 정형화된 문장의 경우와 달리 일상적인 문장은 무장 구조의 모호성이나 조사의 생략 등이 빈번하므로 의미 수준에서의 단문분할이 필요하다. 의미 영역에서 단문분할을 하면 기존의 구문 의존적인 방법들에서 발생하는 모호성을 상당수 해소할 수 있게 된다. 논문에서는 먼저 하위범주와 사전과 시소러스의 의미 정보를 이용하여 용언과 보어성분 간의 의존구조를 우선적으로 파악하고, 구문적인 정보와 기타 문법적인 지식을 사용하여 기타 성분을 의존구조에 점진적으로 포함시켜가는 이단계 단문분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 이단계 단문분할 방법의 유용성을 보이기 위해 ETRI-KONAN의 말뭉치 중 25,000문장을 수작업으로 술어와 보어성분 간의 의존구조를 태깅한 후 본 논문에서 제안한 방법과 비교하는 실험을 수행하였으며, 이때 단문분할의 결과는 91.8%의 정확성을 보였다.
최근, 디지털전환의 확대로 사이버공격의 위협에 더욱 더 노출되고 있으며, 각 기관 및 기업은 공격이 유입되는 것을 막기 위해 시그니처 기반의 침입차단시스템을 네트워크 가장 앞단에 운영중에 있다. 그러나, 관련된 ICT시스템에 적절한 서비스를 제공하기 위해 엄격한 차단규칙을 적용할 수 없어 많은 오이벤트가 발생되고, 운영효율이 저하되고 있다. 따라서, 공격탐지 정확도 향상을 위하여 인공지능을 이용한 많은 연구과제가 수행되고 있다. 대부분의 논문은 정해진 연구용 데이터셋을 이용하여 수행하였지만, 실제 네트워크에서는 연구용 학습데이터셋과는 다른 로그를 이용해야만 하기 때문에 실제 시스템에서는 사용사례는 많지 않다. 본 논문에서는 실제 시스템에서 수집한 보안이벤트 로그에 대하여 주요 공격키워드를 분류하고, 주요 키워드별로 가중치를 부과, TF-IDF를 이용하여 유사도 검사를 수행후 실제 공격여부를 판단하는 기법에 대하여 제안하고자 한다.
이 글은 "계몽주의 시대의 '철학자/작가'의 시기별 개념 변화와 그 의미 - 1. 용어의 사전적 의미와 18세기 문학장의 기원"의 후속 논문이다. 우리는 이 글에서 출판시장이 확대된 이후 17세기 말엽의 문학장의 변화를 고찰했다. 특히 현대철학자들과 교수직을 가진 전통 철학자들 간에 철학자로서의 정체성을 두고 벌어진 다툼의 양상이 이 글의 핵심내용이다. 이를 통해 새로운 독자층의 형성으로 인해 전통 철학자들도 독자들의 기대지평에 민감했다는 사실을 확인했다. 몇몇 전기 작품도 이 글의 관심사항이었다. 17세기 말 갑자기 예전과 달리 철학자나 작가가 전기 작품의 대상이 되었기 때문이다. 우리는 이에 대한 연구를 통해 독자들은 새로운 시대를 선도할 새로운 영웅, 즉 위대한 철학자 또는 위대한 작가의 도래를 희구했고, 이러한 희망이 전기 작품의 출판으로 이어졌음을 밝혔다. 이 과정에서 저자, 작가, 철학자 등에 대한 개념변화가 자연스럽게 드러났다. 다음 글에서 우리는 철학자/작가에 대한 보다 진전된 논의를 이어갈 것이다.
본 연구는 가나의 심벌 '아딘크라(Adinkra)'를 소개하고, 그 안에 내포되어 있는 사유의 확장, 다시 말해서 세계관, 가치관, 일상적 삶에서 형성되는 철학 등에서 나타나는 사유의 확장성을 보고자 함에 있다. '아딘크라(Adinkra)'는 일종의 심벌로 그 기원에 대해서는 의견이 분분하다. 아칸족 아산티 왕국의 이야기에 따르면, '아딘크라'는 기야만의 왕이었던 나나 코피 아딘크라(Nana kofi Adinkra)의 이름에서 유래한다. 그 의미는 '딘크라'는 '이별하다', '작별하다' 혹은 '이별을 고하다'로, 이러한 의미 때문인지 아딘크라 모티브가 새겨진 천으로 만든 의상들은 장례식복장에서 흔히 발견할 수 있다. 그러나 아딘크라 심벌들은 장례식뿐만 아니라 그 다양한 모티브와 의미로 인해 시간과 공간을 초월하여 아프리카 대륙은 물론 여러 다른 대륙의 국가들에서도 사용되고 있다. 일찍이 아딘크라의 창조적인 독특함과 그 진화과정 그리고 확장의 가능성을 간파한 아딘크라 사전의 편찬자인 브루스 윌리스는 자신의 저서에서 "이 아딘크라 스토리는 진화중이고 전개 중이다. 나는 여러분의 안내자로 나와 함께 여러분이 이 여행을 즐기기를 바라고 그 전개가 계속되기를 희망한다"고 밝힌 바 있다. 이러한 윌리스의 바람대로 아딘크라 심벌은 그의 저서 이후 또 다시 다른 저서가 출판되지는 않았지만, 그 활용에 있어서는 쉼 없는 전개와 진화 그리고 확장을 해오고 있음을 알 수 있다. 그러나 아직도 밝혀지지 않은 아딘크라 심벌의 의미와 그 내용의 발견, 그리고 분석에 있어서는 여전히 지속적인 연구가 필요하다 하겠다.
최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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