범주화과제를 사용한 두 실험에서 단어 빈도가 단어의 의미를 처리하는데 영향을 주는지를 알아보았다. 두 실험에서 사용된 자극은 두 글자의 한글이었는데, 실험 1에서는 사례와 목표자극은 두 번째 글자의 종성에서만 달랐고(예, 범주: 관직: 사례: 시장; 목표자극: 시작), 실험 2에서는 첫 번째 글자의 종성에서만 달랐다(예, 범주: 관직: 사례: 시장; 목표자극: 심장). 실험 1에서는 통제자극보다 저빈도 목표자극의 오반응이 더 많았고, 고빈도 사례의 반응시간이 더 길었다. 실험 2에서는 고빈도 사례-저빈도 목표자극 조건이 통제조건보다 반응시간이 더 길었다. 이 결과는 이중경로모형(Jared & Seidenberg, 1991)을 지지한다고 볼 수 있다. 이 결과들은 음운 정보와 시각 정보의 사용은 단어의 빈도에 의존하며, 특히 음운정보의 활성화는 필연적인 과정이 아니라 선택적인 것을 시사한다.
This study examines crosslinguistic influence on the use of concessive conditionals by Japanese EFL learners. Contrastive analysis suggests that Japanese native speakers may overuse the concessive conditional even if due to partial similarities to Japanese concessive conditionals, whose formal and semantic restrictions are fewer than those of English concessive conditionals. This hypothesis is tested using data from the written module of the International Corpus Network of Asian Learners of English (ICNALE). Comparison of Japanese native speakers with English native speakers and Chinese native speakers reveals the following trends. First, Japanese native speakers tend to overuse concessive conditionals compared to native speakers, while similar overuse is not observed in Chinese native speaker data. Second, non-nativelike uses of even if appear in contexts allowing the use of concessive conditionals in Japanese. Third, while overuse and infelicitous use of even if is observed at all proficiency levels, formal errors are restricted to learners at lower proficiency levels. These findings suggest that crosslinguistic influence does occur in the use of concessive conditionals, and that its particular realization is affected by L2 proficiency, with formal crosslinguistic influence mediated at an earlier stage than semantic cross-linguistic influence.
온톨로지는 시멘틱 웹의 핵심요소로서, 도메인의 공유지식을 개념화하여 정형적으로 표현한 것이다. 잘 정의된 온톨로지를 사용함으로써 상호운용성을 기반으로 하는 시멘틱 웹 분야의 정보시스템 품질을 향상시킬 수 있다. 그러나, 실제로는 오류를 포함하지 않는 고품질의 온톨로지를 개발하는 것은 수월하지 않다. 따라서, 온톨로지 설계기법과 더불어서, 온톨로지에 내재된 에러를 검출하는 기능을 지원하는 다양한 분석도구/기법들은 온톨로지 개발자들에게 많은 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는, 형식개념분석기법을 기반으로 온톨로지의 핵심요소들을 분석하는 기법을 제안하고, 온톨로지에 내재되어 있는 오류를 검출하기 위한 지원도구를 개발하였다. 본 연구결과는, 기존의 온톨로지를 수정보완할 경우의 지침으로서 뿐만아니라, 고품질의 온톨로지를 개발할 수 있는 유용한 도구로서 이용될 수 있다.
이 논문의 목적은 한국어 철자/문법 검사기를 교육적으로 활용한 웹 기반 국어 작문 학습 시스템의 구현이다. 웹 기반 학습시스템 \\`우리말 배움터\\`의 학습효과를 최대화하려면 한국어 철자/문법 검사기의 성능을 꾸준히 향상해야 한다 오늘날 자연어처리 시스템의 성능은 의미처리를 얼마나 정확하게 수행하는가에 달려있다 한국어 철자/문법 검사기에서 의미처리와 관련이 있는 부분은 철자 검사기에서 접사나 꼬리말과 파생하는 단어와 복합명사를 교정하는 처리기와 의미·문체 오류를 교정하는 문법 검사기이다. 본 시스템에서는 의미처리를 위하여 의존문법에 기반하여 부분문장분석과 연어관계정보를 이용한다. 여기에 더 세부적인 규칙을 추가하기 위해 단어를 개념적으로 분류하고 문장의 핵심요소인 동사를 하위범주화한 결과를 적용한다. 의미처리 기능을 강화한 철자/문법 검사기를 온라인으로 운영함으로써 웹에 기반한 한국어 학습시tm템과 통합된 환경에서 능동적이고 지능적인 학습 모형을 구현한다. 이 논문에서 다루는 의미처리의 대상은 주로 구문 단위이기 때문에 여러 개의 절이 모여 하나의 문장이 된 복문이나 중문은 다루지 못하고 있다. 또한 일률적인 체계 속에서 단어를 의미적으로 분류하는 데에도 많은 한계가 있다. 한편 이러한 자연어처리시스템을 웹 기반 학습시스템에 연결하여 효율적인 학습효과를 거두려면 학습내용 구성이나 인터페이스 설계 면에서도 고려해야 할 중요한 문제가 많다. 결론에서는 아직 완전하게 해결하지 못한 문제에 대해 고찰한다.
본 연구에서는 노년층 40명과 청년층 43명을 대상으로 상위범주어 선택과제를 실시하여 정반응 및 반응시간을 비교하였고, 상위범주어 쓰기과제를 실시하여 정반응 및 오류양상의 차이를 비교하였다. 분석결과, 첫째, 상위범주어 선택 및 쓰기 과제 모두 노년층은 청년층 보다 정반응수가 더 적었다. 둘째, 노년층은 상위범주어 선택과제에서의 반응시간이 유의미하게 느렸다. 셋째, 상위범주어 쓰기과제의 오류양상에서는 노년층은 무관오류보다 연관 오류를 더 빈번하게 보였다. 노년층이 선택과제와 쓰기과제에서 더 낮은 정반응 수를 보인 결과는 정상적인 노화가 진행되면서 의미어휘사전 내 정보 간의 연결이 약화되거나 활성화가 저하되기 때문이라고 볼 수 있다. 반응시간이 긴 이유는 노화에 따른 뇌의 신경생리적 변화와 인지처리 속도 저하에 기인할 수 있다. 목표 상위범주어와 연관된 단어를 산출하는 오류를 보인 것은 비록 노년층이 단어를 완벽히 산출할 수는 없을지라도 목표 단어의 어휘집에 접근하여 의미적으로 연관된 단어를 에둘러 산출하고 목표단어가 가지고 있는 특성들에 대해 우회적으로 설명하는 방식을 취하고 있음을 시사한다.
정보검색시스템은 색인어와 질의어가 정확히 일치하지 않더라도 사용자 질의에 적합한 문서를 검색할 수 있어야 한다. 그러나, 색인어와 질의어간의 용어 불일치는 검색성능의 개선에 심각한 장애요소로 작용해 왔다. 따라서, 본 논문에서는 문서 코퍼스의 단어들간에 자동 용어 정규화를 수행하고, 용어 정규화의 산물을 한국어 정보검색 시스템에 적용하는 방안을 제시한다. 용어 불일치를 완화하기 위해 두가지 용어 정규화, 동치부류와 공기단어 클러스터를 수행한다. 첫째, 음역어, 절차오류, 그리고 동의어를 위해 문맥 유사도를 이용하여 동치부류로 구축하는 작업이다. 둘째, 상호정보와 단어 문맥의 조합을 이용하여 단어 유사도를 계산하고 문맥 기반 용어를 정규화한다. 그런 다음, K-means 알고리즘을 이용하여 자율 클러스터링을 수행하고 공기단어 클러스터를 구축한다. 본 논문에서는 이러한 용어 정규화의 산물들을 용어 불일치를 완화하기 위해 질의어 확장과정에서 사용한다. 다시 말해서 동치부류와 공기단어 클러스터는 새로운 용어로 질의를 확장하는 자원으로서 사용된다. 이러한 질의확장으로 사용자는 질의어에 음역어를 추가하여 질의어를 포괄적으로 만들거나 특정어를 추가하여 질의어를 세밀하게 만들 수 있다. 질의어 확장을 위해 두 가지 상호보완적인 방법인 용어 제시와 용어 적합성 피드백을 이용한다. 실험 결과는 제안된 시스템이 의미적 용어 불일치를 완화할 수 있고, 적절한 유사도 값을 제공할 수 있음을 보여준다. 결과적으로 제안한 시스템이 정보 검색 시스템의 검색 효율을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
The current meaning of "Big Data" refers to all the techniques for value eduction and actionable analytics as well management tools. Particularly, with the advances of wireless sensor networks, they yield diverse patterns of digital records. The records are mostly semi-structured and unstructured data which are usually beyond of capabilities of the management tools. Such data are rapidly growing due to their complex data structures. The complex type effectively supports data exchangeability and heterogeneity and that is the main reason their volumes are getting bigger in the sensor networks. However, there are many errors and problems in applications because the managing solutions for the complex data model are rarely presented in current big data environments. To solve such problems and show our differentiation, we aim to provide the solution of actionable analytics and semantic reusability in the sensor web based streaming big data with new data structure, and to empower the competitiveness.
The purpose of the present study was to investigate the characteristics of metalinguistic awareness of children with specific language impairment. Forty-five children participated in this study; 15 children with specific language impairment (SLI group) whose range of the language age was 4;6-6;6, 15 normal children chronological age matched (CA controls) and 15 normal children language age matched with the SLI group (CA controls). A metalinguistic task involving the identification and revision of syntactic, semantic, and phonologic errors was used. The SLI group performed significantly poorer than CA controls as well as LA controls in identifying and correcting error sentences, especially sentences with syntactic error. These results revealed the relation between language problems of children with SLI and metalinguistic abilities.
난독증자란 의미적인 잘못으로 인하여 읽기능력에 문제를 가진 사람들이다. 국내에서는 난독증에 대한 이해가 부족하여, 난독증자를 검사하는데 있어 외국의 검사도구를 번역하여 사용하고 있다. 그러나 언어는 민족의 문화와 특성에 민감하기 때문에 국내 환자를 검사하기 위해 해외 검사도구를 사용하는 것은 적당하지 않다. 본 논문에서는 한국인 난독증자를 분류하고 분석하기 위한 난독증 검사도구의 모델을 제안한다. 또한, 성능평가를 통하여 구현된 검사도구의 특성들을 보인다.
With the development of artificial intelligence technology, various methods have been developed for recognizing objects in images using machine learning. Image segmentation is the most effective among these methods for recognizing objects within an image. Conventionally, image datasets of various classes are trained simultaneously. In situations where several classes require segmentation, all datasets have to be trained thoroughly. Such repeated training results in low training efficiency because most of the classes have already been trained. In addition, the number of classes that appear in the datasets affects training. Some classes appear in datasets in remarkably smaller numbers than others, and hence, the training errors will not be properly reflected when all the classes are trained simultaneously. Therefore, a new method that separates some classes from the dataset is proposed to improve efficiency during training. In addition, the accuracies of the conventional and proposed methods are compared.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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