본 논문은 뇌에서 발생하는 언어와 관련된 현상들을 모델링하여 외국어 능숙도 측정 방법을 설계 및 개발하였다. 이 방법은 인지 심리학에서 인지능력을 측정하는 방법에 기반하며, 어휘 판단 과제, 언어 점화 과제, 구어 작업 기억 능력 측정 과제로 나뉜다. 어휘 판단 과제는 자극에 대해 단어인지 비 단어인지를 얼마나 빠르게 판단하는 지를 측정한다. 어휘 판단 과제는 세부적으로 자극의 형태에 따라 읽기와 듣기로 나뉜다. 언어 점화 과제는 언어의 산출 능력을 측정한다. 언어 점화 과제는 자극에 따라 의미적 점화 과제, 번역 점화 과제로 나뉜다. 구어 작업 기억 능력은 학습자의 단기 기억력을 측정한다. 본 논문에서는 제2외국어에 대한 학습자의 언어 인지능력을 사용하여 외국어 능숙도를 측정하는 방법을 제안한다.
오늘날 인터넷 신문들은 대중적인 디지털 콘텐츠로 자리잡고 있다. 인터넷 신문의 시각적 인터페이스는 대동소이하나 그 골조를 이루는 HTML의 수준 및 규격은 천차만별이다. HTML의 가장 기본적인 목적이 다른 컴퓨터도 이해할 수 있도록 문서를 의미론적으로 기술하는 것이기에 HTML5에서 문서의 시맨틱스(semantics)는 더욱 강조되고 있다. 본 연구에서는 글로벌 인터넷 신문 8개의 HTML을 대조군으로 삼아 한국의 110개 인터넷 신문을 분석하여 실질적으로 문서에 사용된 HTML 규격을 점검하고 그 시맨틱스의 수준을 진단하였다. 분석 결과 조사대상인 110개 한국의 인터넷신문 중 68%가 HTML4 규격에 해당하는 것으로 나타났으며, 110개 중 9%에 해당하는 10개의 웹사이트만이 대조군으로 조사한 글로벌 인터넷신문과 동일한 수준의 HTML5 규격으로 작성되었으며 적극적인 시맨틱스를 적용하고 있는 것으로 나타났다. 번역기술이 인공지능으로 인해 한층 개선되고 있는 이 시점에 한국 인터넷신문의 디지털 콘텐츠들이 세계와 소통하기 위해서는 더욱 더 적극적인 시맨틱스를 적용한 HTML 문서 작성 플랫폼으로의 규격 전환이 필요하다.
Objectives This study aims to investigate how the Korean disease-related vocabulary is established or changed when it is translated into French or English. Through this, we examine changes in the meaning of diseases and the ecosystem of disease-related vocabulary in transition period of $19^{th}$ to $20^{th}$ century. Methods Korean disease-related vocabulary are extracted from a total of 148,000 Korean headwords included in our corpus of three bilingual dictionaries. Among them, the scope of analyisis is limited to group of vocabularies that include a high frequency words, disease(病) and symptom(症). Results The first type of change is the emergence of a neologism. In this case, coexistence of existing vocabulary and new words is observed. The second change is the appearance of loan words written in Hangul. The third is the case where the interpretation of meaning is changed while maintaining the word form. Finally, the fourth change is that the orthographic variants are displayed while maintaining the meaning of the existing vocabulary. Discussion Disease-related vocabulary increased greatly between 1897 and 1931. The increasing factor of vocabulary was the emergence of coined words, compound words and the influx of foreign words. The Korean language and the Western language made a new lexical form in order to introduce a new unknown concept to the Korean. We could also confirm that the way in which English word expanded its semantic field by modifying the way of representing the meaning of Korean Disease-related vocabulary.
Deep learning (DL) is a subset of machine learning and artificial intelligence that has a deep neural network with a structure similar to the human neural system and has been trained using big data. DL narrows the gap between data acquisition and meaningful interpretation without explicit programming. It has so far outperformed most classification and regression methods and can automatically learn data representations for specific tasks. The application areas of DL in radiation oncology include classification, semantic segmentation, object detection, image translation and generation, and image captioning. This article tries to understand what is the potential role of DL and what can be more achieved by utilizing it in radiation oncology. With the advances in DL, various studies contributing to the development of radiation oncology were investigated comprehensively. In this article, the radiation treatment process was divided into six consecutive stages as follows: patient assessment, simulation, target and organs-at-risk segmentation, treatment planning, quality assurance, and beam delivery in terms of workflow. Studies using DL were classified and organized according to each radiation treatment process. State-of-the-art studies were identified, and the clinical utilities of those researches were examined. The DL model could provide faster and more accurate solutions to problems faced by oncologists. While the effect of a data-driven approach on improving the quality of care for cancer patients is evidently clear, implementing these methods will require cultural changes at both the professional and institutional levels. We believe this paper will serve as a guide for both clinicians and medical physicists on issues that need to be addressed in time.
한민족은 역사 기록 이전부터 인삼을 복용했다. 한편 중국으로부터 전해진 한시(漢詩)는 신라, 고려, 조선 지식인들의 생각을 간결하게 표현하는 문학 양식으로 발전, 전개되었다. 본 논문은 '인삼을 소재로 하거나 주제로 한 한국인의 한시는 어떤 것이 있고 어떤 내용을 담고 있을까?' 하는 의문에 답하기 위해 인삼(人蔘), 산삼(山蔘), 홍삼(紅蔘), 백삼(白蔘) 등을 키워드로 한국고전번역원의 '한국고전종합DB'를 검색해 인삼에 관한 시를 찾아내어 그 의미망을 살펴보았다. 인삼관련 한시를 편의상 '인삼시(人蔘詩)'로 명명(命名)했다. 2021년 11월 현재, 검색을 통해 찾아진 '인삼시'는 삼국시대 2편, 고려시대 2편, 조선시대 23편이었다. 역사적으로 볼 때 인삼시의 시초는 6세기경 고구려에서 백성이 노래로 불렀던 「고려인삼찬(高麗人蔘讚)」이란 시다. 고려시대 인삼시는 안축(安軸)의 시로 대표된다. 안축은 인삼 조공의 부작용을 사실적인 관점에서 노래했다. 조선시대의 인삼시는 전기 서거정과 후기 정약용으로 대표된다. 서거정의 인삼시는 인삼의 신비적인 약리작용을 찬양하는 낭만적 인삼시다. 용재 성현의 「인삼(人蔘)」이라는 시도 인삼의 신비한 약효를 찬양하는 낭만적 인삼시다. 다산 정약용의 인삼시는 실학자답게 대단히 실용적이다. 다산은 가장 많은 다섯 편의 인삼시를 남겼다. 다산은 직접 인삼 농사를 시도했고 그 과정을 시로 남겼다. 그 시에서는 인삼 농사 실패와 성공의 스토리를 지켜볼 수 있다. 다산의 인삼 농사는 정조 이후 자연삼의 고갈과 재배삼의 보편화에 따른 전국적 현상이기도 했다. 19세기 초반부터는 개성을 중심으로 하여 대규모로 인삼 농사가 성행했고, 여타 지역에서도 소규모로 이루어졌다. 특이한 것은 김진수의 시다. 청나라의 수도 북경 동인당에서 조선의 인삼이 '松嶽山蔘(송악산삼)'이란 상표로 절찬리에 판매되고 있는 것을 시로 표현했다. 매천 황현도 1900년 한시로 된 인삼시를 남겼다. 한국 한시의 전통에서 인삼시의 전개를 의미망으로 파악하여 도식화하면 이렇게 된다. 1) 위민(爲民) 정신의 인삼시 - 고려의 신흥사대부(안축) 2) 낭만적 인삼시 - 조선 초기의 관학파(서거정, 성현 등) 3) 실용적 인삼시 - 조선 후기의 실학파(정약용, 김진수, 황현 등) 한국 인삼시의 전개를 살피면서 그 의미망을 추출해 보았다.
이 연구의 목적은 대화행위 개념을 이용하여 독일어 일정협의 대화에서 나타나는 대화의 일반적인 흐름을 밝히는 데에 있다. 이 연구의 기본가정은 대화행위 개념의 도입이 자동번역시스템의 성능향상에 기여한다는 것이다. 그 이유는 통사적인 분석이나 의미적인 분석이 해결하지 못하는 문제들을, 문맥지식을 활용하여 해결하는 데에 있어 대화행위개념이 매우 유용하기 때문이다. 이 대화행위 개념의 하위분류작업은 독일에서 수행되고 있는 VERBMOBIL 프로젝트에서 이루어진 것이다. 본 연구에서는 전문가들에 의해 전사된 실제 대화 자료들을 대화행위의 개념을 활용하여 분석하고, 하나의 대화차례 안에서 발생하는 대화행위들의 연쇄와 각각의 대화차례 사이에서 발생하는 대화행위 연쇄를 조사했다. 여기서 분석대상으로 삼은 전사자료가 다른 연구에서 제시된 전사 자료와는 다소 차이를 보였기 때문에, 본 연구에서는 연쇄 개념을 대화차례사이에 뿐만 아니라 하나의 대화차례 내부까지 적용시켰다. 그리고 대화행위들간의 연쇄관계를 조사함으로써‘일정협의 대화’의 대화 흐름 도를 도출하였다. 이 대화 흐름 도는 통계분석 절차를 통해 가장 빈도수가 높게나온 대화행위 연쇄들을 토대로 만들어진 모형이기 때문에, 일상적인‘일정협의 대화’에 대한 대표성을 갖는다고 볼 수 있다.
디지털 위성방송의 시작과 더불어 본격적인 데이터 방송의 시대가 열렸다. 데이터방송이 시작 되면서 데이터방송용 양방향 콘텐츠에 대한 수요가 급속하게 증가하고 있다. 하지만 양방향 콘텐츠 개발에 필요한 저작 도구 및 검증 시스템은 아주 초보적인 수준에 머물러 있는 것이 현실이다. 그러나 방송의 특성상 콘텐츠 상에서의 오류는 방송 사고에까지 이를 수 있는 심각한 상황이 연출 될 수 있다. 본 연구 팀은 이러한 DTV 콘텐츠 개발 요구에 부응하여, 개발자의 콘텐츠 개발 및 사업자 또는 기관에서의 콘텐츠 검증이 원활이 이루어 질수 있도록 하는 양방향 콘텐츠 검증 시스템을 개발 중이다. 양방향 콘텐츠 검증 시스템은 Java 컴파일러, 디버거, 미들웨어, 가상머신, 그리고 IDE 등으로 구성된다. 본 논문에서 제시한 자바 컴파일러는 양방향 콘텐츠 검증 시스템에서 데이터 방송용 자바 애플리케이션(Xlet)을 컴파일하여 에뮬레이팅 하거나 런타임 상에서 디버깅이 가능하도록 하는 바이너리형태의 class 파일을 생성한다. 이를 위해 Java 컴파일러는 *.java 파일을 입력으로 받아 어휘 분석과 구문 분석 과정을 거친 후 SDT(syntax-directed translation)에 의해 AST(Abstract Syntax Tree)를 생성한다. 클래스링커는 생성된 AST를 탐색하여 동적으로 로딩 되는 파일들을 연결하여 AST를 확장한다. 의미 분석과정에서는 확장된 AST를 입력으로 받아 참조된 명칭의 사용이 타당한지 등을 검사하고 코드 생성이 용이하도록 AST를 변형하고 부가적인 정보를 삽입하여 ST(Semantic Tree)를 생성한다. 코드 생성 단계에서는 ST를 입력으로 받아 이미 정해 놓은 패턴에 맞추어 Bytecode를 출력한다.ovoids에서도 각각의 점들에 대한 선량을 측정하였다. SAS와 SSAS의 직장에 미치는 선량차이는 실제 임상에서의 관심 점들과 가장 가까운 25 mm(R2)와 30 mm(R3)거리에서 각각 8.0% 6.0%였고 SAS와 FWAS의 직장에 미치는 선량차이는 25 mm(R2) 와 30 mm(R3)거리에서 각각 25.0% 23.0%로 나타났다. SAS와 SSAS의 방광에 미치는 선량차이는 20 m(Bl)와 30 mm(B2)거리에서 각각 8.0% 3.0%였고 SAS와 FWAS의 방광에 미치는 선량차이는 20 mm(Bl)와 30 mm(B2)거리에서 각각 23.0%, 17.0%로 나타났다. SAS를 SSAS나 FWAS로 대체하였을 때 직장에 미치는 선량은 SSAS는 최대 8.0 %, FWAS는 최대 26.0 %까지 감소되고 방광에 미치는 선량은 SSAS는 최대 8.0 % FWAS는 최대 23.0%까지 감소됨을 알 수 있었고 FWAS가 SSAS 보다 차폐효과가 더 좋은 것으로 나타났으며 이 두 종류의 shielded applicator set는 부인암의 근접치료시 직장과 방광으로 가는 선량을 감소시켜 환자치료의 최적화를 이룰 수 있을 것으로 생각된다.)한 항균(抗菌) 효과(效果)를 나타내었다. 이상(以上)의 결과(結果)로 보아 선방활명음(仙方活命飮)의 항균(抗菌) 효능(效能)은 군약(君藥)인 대황(大黃)의 성분(成分) 중(中)의 하나인 stilbene 계열(系列)의 화합물(化合物)인 Rhapontigenin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이는 한의학(韓醫學) 방제(方劑) 원리(原理)인 군신좌사(君臣佐使) 이론(理論)에서 군약(君藥)이 주증(主症)에 주(主)로 작용(作用)하는 약물(藥物)이라는 것을 밝혀주는 것이라고
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[게시일 2004년 10월 1일]
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