• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.177-179
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• 1998

본 논문은 의미론적 어휘개념에 기반한 한국어 동사 Isa 계층구조 시스템을 이용한 Semantic Network을 구축하며, 이를 활용하여 부사와 동사 간의 공기제약관계 설정에 유효한 개념 분류를 수행한다. 일반적으로 많이 쓰이는 한국어 동사 658개를 대상으로 semantic network을 구축한 결과, SENKOV는 44개의 top node를 가지고 있으며 depth 는 약 2.35이었다. 한국어 동사의 semantic network은 영어에서와 마찬가지로 명사보다 top node의 개수가 많고 depth가 훨씬 더 얕았다. 그리고 성상부사의 selectional restriction에 유효한 개념분류를 하는데 SENKOV를 활용하였다.

• 임상간호연구
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• 제25권3호
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• pp.209-220
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• 2019

Purpose: A significant amount of public opinion about nurse bullying is expressed on the internet. The purpose of this study was to analyze the linkage structures among words extracted from comments on internet articles related to nurse workplace bullying using semantic network analysis. Methods: From February 2018 to April 2019, comments made on news articles posted to the Daum and Naver web portal containing keywords such as "nurse", "Taeum", and "bullying" were collected using a web crawler written in Python. A morphological analysis performed with Open Korean Text in KoNLPy generated 54 major nodes. The frequencies, eigenvector centralities, and betweenness centralities of the 54 nodes were calculated and semantic networks were visualized using the UCINET and NetDraw programs. Convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis was performed to identify structural equivalence. Results: This paper presents results about March 2018 and January 2019 because these months had highest number of articles. Of the 54 major nodes, "nurse", "hospital", "patient", and "physician" were the most frequent and had the highest eigenvector and betweenness centralities. The CONCOR analysis identified work environment, nurse, gender, and military clusters. Conclusion: This study structurally explored public opinion about nurse bullying through semantic network analysis. It is suggested that various studies on nursing phenomena will be conducted using social network analysis.

• 셀메드
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• 제13권2호
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• pp.3.1-3.21
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• 2023

In this study, the drinking culture of the Choseon dynasty is examined with the text frequency analysis technique on the entire 『Choseonwangjosilok (朝鮮王朝實錄)』. This study examined a total of 1,968 volumes and 948 books about 27 kings of Choseon , which spans a total of 518 years, through web crawling on the National Institute of Korean History website. Python 3.8 was used to extract sentences related to alcohol, Rhino 1.4.5 was used for morphological analysis to extract nouns, and Gephi 0.9.2 was used for semantic network analysis. According to 『Choseonwangjosilok (朝鮮王朝實錄)』 about alcohol culture, the results of the analysis are as follow: Alcoholic beverages were more often used in court or in ritual ceremonies rather than those based on specific ingredients or manufacturing methods commonly used by the general public. regarding the ruling class through semantic network analysis l in the 『Choseonwangjosilok (朝鮮王朝實錄)』, the Choseon dynasty was found to be highly associated with political issues related to maintaining the power relations within the Korean royal court system. At times, alcohol was used to maintain personal relationships, while at other times it was seen as an essential item in state ceremonies. It was also used as a highly political means to maintain and strengthen national power.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제19권6호
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• pp.75-82
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• 2010

The purposes of this study are to present the criteria for a sensibility rating scale for measuring the general public's perception of museums' spatial environment, particularly lobby space, through an empirical analysis; and to clarify the characteristics of the presented rating scale in terms of each rating element and factor. For this study, a survey was conducted during September 11-17, 2010, and a total of 370 museum visitors participated in the survey. A sensibility rating scale used for the survey consisted of a total of 32 adjectives selected from a literature review of previous studies. To specify the dimensions of semantic space using the semantic adjectives, words with opposite meanings were analyzed with the semantic differential technique developed by Osgood et al. Using SPSS, a reliability analysis, factor analysis, and cluster analysis were conducted on the data obtained from the survey. The results of this study can be summarized as follows: According to the general public's perception of museum lobbies, five factors were found from the 19 semantic ratings of the Gyeonggido Museum of Modern Art and the 20 semantic ratings of the Seoul Museum of Art, respectively. In the case of Gyeonggido Museum of Modern Art, three additional semantic words of 'orderly', 'open', and 'original', which did not appear in the case of Seoul Museum of Art, were discovered. In the case of Seoul Museum of Art, more detailed semantic words such as 'restrained', 'ordinary', 'concrete', and 'intellectual (rational)' were obtained. Five semantic elements, which describe the two museums, were: Feelings of 'pleasantness', 'value, 'usage', 'aesthetics', and 'materials'. According to a comparative analysis of the two lobby spaces in terms of semantic rating elements, Gyeonggido Museum of Modern Art was perceived to be an orderly, original, open, soft, and female-like space, whereas Seoul Museum of Art was perceived to be aesthetic, restrained, concrete, realistic, intellectual and rational. In the coming years, the results of this study will serve as valuable data for constructing a sensibility rating scale for evaluating spatial environments of museums.

• 영재교육연구
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• 제27권1호
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• pp.17-35
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• 2017

이 연구는 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램에 제시된 학습목표를 Bloom의 신교육목표분류체계와 언어네트워크분석 방법을 통해 분석하고 결과를 비교함으로써 학습목표를 분석할 때 언어네트워크분석 방법의 적용 가능성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 27개 대학부설과학영재교육원의 교육프로그램 중 과학 분야 169개 주제에 제시된 702개의 학습목표를 분석대상으로 선정하여 Bloom의 신교육목표 분류체계에 따라 분류하고 코딩한 후 각 학습목표 사이의 구조적 특성을 알아보기 위해 언어네트워크분석을 사용하였다. 분석 결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 주제 별로 사용된 학습목표의 특성을 살펴본 결과 초등은 약 3개, 중등은 약 6개의 서로 다른 범주의 학습목표가 사용되고 있었다. 둘째, 연구방법과 학교 급에 관계없이 지식차원의 사실적 지식, 개념적 지식과 인지과정 차원의 '기억하다', '이해하다', '창안하다'의 비중이 높게 나타났다. 셋째, 단순 통계 분석 결과로는 확인할 수 없지만 언어네트워크분석 방법을 통한 가중치에 근거하여 살펴본 결과 초등 단계는 과학적 사실에 대한 학습을 통해 실제실험과정에 적용해 보는 활동을 강조한 반면, 중등 단계는 이보다는 과학적 사실, 개념 자체를 이해하는 것을 더욱 강조하고 있었다. 이와 같은 결과로 볼 때 기존 단순 통계적 연구를 통해 분석한 것에 비해 보다 다양한 학습목표의 특성을 해석할 수 있는 것으로 보아 언어네트워크분석방법이 학습목표를 분석하는데 적용 가능성이 높은 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.134-138
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• 2003

본 연구는 언어학의 학파를 떠나 주목받고 있는 논항변이의 현상을 통사 ㆍ 의미론적으로 분석하고자 하였다. 논항변이의 현상을 동사의 특성에 따라 분류한 Levin(1993)을 기초로 Dowty의 의미론적인 해석을 시도하였다. 통사적으로 동일한 구조를 보이는 문장에서 동사의 논항이 바뀌면 의미의 변화가 있는 경우가 연구의 초점이 되고 있다. 의미변화가 초래됨을 기초로 각 동사의 유형을 통사적으로 분류하는데 그치지 않고, 그 부류의 문장들의 의미가 어떠한 영향을 받게 되는가를 고찰하였다. 우선 논항변이 현상을 보이는 동사를 Touch형, Hit형 Cut형, 그리고 Break형 동사로 분류하고 각 동사가 보이는 논항변이 현상에 따라 Middle alternation, Body-part possessor Ascension, Conative Alternation에 각각 어떻게 나타나는지를 점검한다. 이러한 분류에 기초하여 각각의 alternation에 의미론적인 해석을 하고자 시도한 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권6호
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• pp.2761-2781
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• 2018

With the continuous growth of data size and the use of compression technology, data reduction has great research value and practical significance. Aiming at the shortcomings of the existing semantic compression algorithm, this paper is based on the analysis of ItCompress algorithm, and designs a method of bidirectional order selection based on interval partitioning, which named An Optimized Iterative Semantic Compression Algorithm (Optimized ItCompress Algorithm). In order to further improve the speed of the algorithm, we propose a parallel optimization iterative semantic compression algorithm using GPU (POICAG) and an optimized iterative semantic compression algorithm using Spark (DOICAS). A lot of valid experiments are carried out on four kinds of datasets, which fully verified the efficiency of the proposed algorithm.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.37-49
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• 2011

사용자는 시맨틱 웹 브라우저를 이용하여 시맨틱 웹 상의 자원들을 사용할 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 브라우저들의 기능들을 교육에 활용할 수 있도록 잘 알려진 시맨틱 웹 브라우저인 Tabulator, Contextual Search Browser (CSB), Magpie, Piggy Bank의 기능들을 비교하였다. 시맨틱 웹 브라우저들을 교육에 활용하기 위해서는 각각의 특성들을 정확히 이해해야 하며 본 논문의 결과는 교사와 학생 모두에게 도움이 될 수 있다. Tabulator는 RDF 데이터 브라우저로서 학습을 위한 자원의 사용 가능성과 연관성을 확인하는데 도움을 준다. CSB는 학습 주제를 기술한 콘텍스트 문서를 설정하여 학습자원의 검색이 용이하고 검색된 시맨틱 웹 자원을 트리플 형식(triple-set)과 음영 기능으로 보여주어 학습 자원의 이해를 돕는다. Magpie는 글로서리(glossary)파일 기반 자원의 해석과 관련 배경 지식을 제공하여 기초지식이 없는 학습자가 학습 자원을 이해하는 것을 지원한다. Piggy Bank는 기존 웹 자원을 시맨틱 웹 자원으로 생성할 수 있고 생성한 시맨틱 웹 자원을 다양한 뷰로 브라우징 지원 및 자원의 공유를 제공한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.79-88
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• 2017

질높은 주관식 문제 채점을 위해서는 답변 속에 들어있는 단어간의 구문의미적 관계를 분석하는 구문 의미 분석이 필요하다. 그러나 구문의미 분석의 결과인 구문의미트리는 단어간의 구조적 의미 관계를 내포하고 있어 단어의 나열인 일차원적인 벡터의 유사도 계산을 적용할 수가 없다. 본 연구는 단어의 지식과 함께 단어와 단어간의 구조적 의미 관계를 내포하는 구문의미트리를 비교하는 비교 시스템에 대한 연구를 한다. 본 연구에서는 구문의미트리 비교를 위해 유사성 계산 원칙을 제안하고 실험을 통해 검증하였다. 본 구문의미트리 비교 시스템은 구문의미분석의 결과를 비교할 수 있게 하여 주관식 문제 채점에 도움을 줄 것이고 문서 유사도 영역에도 활용할 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5782-5799
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• 2018

With the development of GPS and the popularity of mobile devices with positioning capability, collecting massive amounts of trajectory data is feasible and easy. The daily trajectories of moving objects convey a concise overview of their behaviors. Different social roles have different trajectory patterns. Therefore, we can identify users or groups based on similar trajectory patterns by mining implicit life patterns. However, most existing daily trajectories mining studies mainly focus on the spatial and temporal analysis of raw trajectory data but missing the essential semantic information or behaviors. In this paper, we propose a novel trajectory semantics calculation method to identify groups that have similar behaviors. In our model, we first propose a fast and efficient approach for stay regions extraction from daily trajectories, then generate semantic trajectories by enriching the stay regions with semantic labels. To measure the similarity between semantic trajectories, we design a semantic similarity measure model based on spatial and temporal similarity factor. Furthermore, a pruning strategy is proposed to lighten tedious calculations and comparisons. We have conducted extensive experiments on real trajectory dataset of Geolife project, and the experimental results show our proposed method is both effective and efficient.