여러 오픈마켓에서 판매자가 동일한 상품을 등록할 시에 각 오픈마켓마다 다른 기준으로 제공되는 카테고리로 인하여 카테고리 선정에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 판매자가 오픈마켓에서 상품 등록 시 다른 오픈마켓에서 기 판매하고 있는 상품의 카테고리와 의미적으로 가장 연관성이 높은 카테고리를 추천하는 방법을 제안한다. 이때 입력받은 카테고리를 의미 분석하는 방법으로 형태소 분석, Wiki 낱말사전, WordNet, Google 번역 서비스를 사용하여 추출된 색인어로 카테고리를 검색한 후, 의미적 연관성 측정을 통하여 가장 의미가 비슷한 카테고리를 추천하는 방법이다. 실험 결과로 색인어 기반의 검색방법 보다 제안하는 의미분석 검색방법이 정확한 검색결과를 보여주어 시스템의 신뢰도를 향상시켰으며, 카테고리를 선택하는데 드는 시간비용을 절감해주는 것을 보인다.
인터넷과 스마트 기기의 사용량 증가로 인해 다양한 교육정보와 많은 양의 데이터가 생성되어 빠르게 확산되고 있다. 최근 이러닝 이용률이 증가하면서 발생하는 빅데이터를 활용하여 학습자들의 교육 성과와 교육 시스템의 효과성을 극대화 하는 것을 목표로 하는 교육 데이터 관련 연구 분야에 대한 관심이 높아지고 있으며 온라인에서 학습자들이 학습한 수많은 기록과 데이터들이 정보로 쌓이게 된다. 이에 본 논문에서는 이러닝 학습자들이 시스템에 남긴 수강 기록을 기반으로 학습자 현황에 대해 객관적으로 파악할 수 있도록 신경망 알고리즘인 Word2Vec을 적용하여 단어 간 유사도를 구하고 클러스터링 알고리즘을 이용하여 군집화 하였다. Word2vec을 이용하여 학습을 시키면 연관된 의미의 단어가 나타나게 되고 학습을 반복해 나가는 과정에서 점차 가까운 벡터를 지니게 된다. 또한 클러스터 알고리즘을 이용하여 명사, 동사, 형용사, 부사가 중심점에서 최소의 거리를 두고 같은 거리에 위치해 있음을 실험 검증하였다.
본 논문은 위키피디아로부터 한국어-영어 간 병렬 말뭉치를 구축하기 위한 연구이다. 이를 위해, 언어 자원과 토픽모델의 순차 매칭 기반의 유사 문장 계산 방법을 제안한다. 먼저, 언어자원의 매칭은 위키피디아 제목으로 구성된 위키 사전, 숫자, 다음 온라인 사전을 단어 매칭에 순차적으로 적용하였다. 또한, 위키피디아의 특성을 활용하기 위해 위키 사전에서 추정한 번역 확률을 단어 매칭에 추가 적용하였다. 그리고 토픽모델로부터 추출한 단어 분포를 유사도 계산에 적용함으로써 정확도를 향상시켰다. 실험에서, 선행연구의 언어자원만을 선형 결합한 유사 문장 계산은 F1-score 48.4%, 언어자원과 모든 단어 분포를 고려한 토픽모델의 결합은 51.6%의 성능을 보였으나, 본 논문에서 제안한 언어자원에 번역 확률을 추가하여 순차 매칭을 적용한 방법은 58.3%로 9.9%의 성능 향상을 얻었고, 여기에 중요한 단어 분포를 고려한 토픽모델을 적용한 방법이 59.1%로 7.5%의 성능 향상을 얻었다.
두 문자열 간의 유사도를 계산하는 문제는 정보 검색, 오타 교정, 스팸 필터링 등 다양한 분야에 응용될 수 있다. 동적 계획법 기반의 유사도 계산 방법을 통하여 한글 문자열의 유사도 계산을 위해서는 우선 음소간의 유사도에 대한 정의가 필요하다. 그러나 기존의 방법들은 수동적 설정에 의한 유사도 점수를 사용하고 있다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 PAM(Point Accepted Mutation) 행렬과 유사한 확률 모델을 이용하여 변형 단어 집합으로부터 음소 간의 유사도를 자동적으로 계산하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 변형 단어의 집합 내 유사한 단어 쌍을 찾아 문자열 정렬(Text Alignment)을 수행함으로써 음소 변형 규칙을 도출하고, 이로부터 각 음소 쌍의 상호 변형 빈도에 따른 유사도 점수를 계산한다. 실험 결과 특이도(Specificity) 77.2~80.4% 수준에서 불일치 여부에 따른 단순 점수 부여 방식에 비해서는 10.4~14.1%, 수동으로 음소 간 유사도를 직접 설정하는 방식에 비해서는 8.1~11.8%의 민감도(Sensitivity) 향상이 있음을 확인하였다.
유사 문헌 검색 시스템은 추출된 색인어 중에서 어떤 것을 선택하는가에 따라 검색 결과에 많은 차이점이 발생한다. 본 연구에서는 추출된 후보 색인어의 선정의 오류를 최소한으로 하는 방법을 제공한다. 본 연구에서는 유사문헌에서 추출된 후보 색인어들을 이용하여 인접한 단어들의 정보와 추출된 키워드 주제어 정보를 이용하였다. 그리고 관련 저자들 정보와 검색 결과의 재순위화 방법을 이용하여 보다 정확도가 높은 유사 문헌 검색 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 과학기술 학회마을 데이터베이스를 이용하여 실험하였다. 실험과 사용자 평가를 통해서 유사 문헌 검색 시스템의 성능을 입증하였다.
본 연구에서는 자연수의 덧셈과 뺄셈에서 식으로 된 문제와 의미론적 측면의 유형별 문장제에 대한 학생들의 문제해결 능력을 분석하였다. 이를 위해 초등학교 2학년과 3학년 학생들을 대상으로 본 연구에서 제작한 검사 도구를 활용하여 조사연구를 실시하였다. 연구 결과, 덧셈과 뺄셈식과 문장제 모두에서 결과를 모르는 경우의 정답률이 가장 높았으며, 변화량을 모르는 경우와 처음량을 모르는 경우 순으로 정답률에 차이를 보였다. 덧셈 문장제에서는 결과를 모르는 경우에 합병 상황에서 첨가 상황보다 다소 높은 정답률을 보였으나, 전체적으로는 큰 차이가 없었다. 또 뺄셈 문장제에서는 구잔 유형의 정답률이 구차나 등화 유형의 정답률보다 높았으며, 등화 상황과 구차 상황의 정답률은 큰 차이를 나타내지 않았다.
습득연령효과는 연령 초기에 습득된 단어가 후기에 습득된 단어에 비해 효율적으로 처리되는 현상이다. 습득연령은 단어빈도와 함께 단어처리과정의 주요한 변인으로 간주되고 있다. 본 연구는 한국어/한글 단어재인에서 습득연령효과를 검토하였다. 실험 1에서는 단어명명과제와 어휘판단과제에서 습득연령효과를 검토하였다. 그 결과, 과제유형과 습득연령 간의 상호작용을 관찰하였다. 습득연령효과는 단어명명과제에서는 나타나지 않았고 어휘판단과제에서만 유의하게 나타났다. 실험 2에서는 어휘판단과제를 사용하여 습득연령과 단어빈도의 관계를 검토하였다. 그 결과, 습득연령과 단어빈도는 각각 유의한 변인으로 드러났다. 후기습득 단어에 비해 초기습득 단어의 어휘 판단 수행이 우수했으며, 저빈도 단어에 비해 고빈도 단어의 어휘 판단 수행이 우수했다. 두 변인의 독립적 효과는 확인했으나, 둘 간의 상호작용은 없었다. 실험 3에서는 음 변화가 일어나는 단어 조건과 음 변화가 일어나지 않는 단어 조건에서 습득연령효과를 검토하였다. 그 결과, 습득연령효과는 두 조건에서 유사하게 나타났으며 두 조건 간 차이는 없었다. 본 연구 결과에 대해 여러 가설들을 비교 논의하였다.
문서영상 검색을 위한 디지털도서관의 대부분은 논문제목과/또는 논문요약으로부터 만들어진 색인에 근거한 제한적인 검색기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 영문 문서영상전체에 대한 검색을 위한 단어 영상 형태 특징기반의 단어검색시스템을 제안한다. 본 논문에서는 검색의 효율성과 정확도를 높이기 위해 1) 기존의 단어검색시스템에서 사용된 특징들을 조합하여 사용하며, 2) 특징의 개수 및 위치뿐만 아니라 특징들의 순서를 포함하여 매칭하는 방법을 사용하며, 3) 특징비교에 의해 검색결과를 얻은 후에 여과목적으로 문자인식을 부분적으로 적용하는 2단계의 검색방법을 사용한다. 제안된 시스템의 동작은 다음과 같다. 문서 영상이 주어지면, 문서 영상 구조가 분석되고 단어 영역들의 조합으로 분할된다. 단어 영상의 특징들이 추출되어 저장된다. 사용자의 텍스트 질의가 주어지면 이에 대응되는 단어 영상이 만들어지며 이로부터 영상특징이 추출된다. 이 참조 특징과 저장된 특징들과 비교하여 유사한 단어를 검색하게 된다. 제안된 시스템은 IBM-PC를 이용한 웹 환경에서 구축되었으며, 영문 문서영상을 이용하여 실험이 수행되었다. 실험결과는 본 논문에서 제안하는 방법들의 유효성을 보여주고 있다. Abstract Most existing digital libraries for document image retrieval provide a limited retrieval service due to their indexing from document titles and/or the content of document abstracts. This paper proposes a word spotting system for full English document image retrieval based on word image shape features. In order to improve not only the efficiency but also the precision of a retrieval system, we develop the system by 1) using a combination of the holistic features which have been used in the existing word spotting systems, 2) performing image matching by comparing the order of features in a word in addition to the number of features and their positions, and 3) adopting 2 stage retrieval strategies by obtaining retrieval results by image feature matching and applying OCR(Optical Charater Recognition) partly to the results for filtering purpose. The proposed system operates as follows: given a document image, its structure is analyzed and is segmented into a set of word regions. Then, word shape features are extracted and stored. Given a user's query with text, features are extracted after its corresponding word image is generated. This reference model is compared with the stored features to find out similar words. The proposed system is implemented with IBM-PC in a web environment and its experiments are performed with English document images. Experimental results show the effectiveness of the proposed methods.
시각 단어 재인에 영향을 미치는 변인으로는 단어 빈도, 단어 길이, 이웃단어, 단어 형태 등이 밝혀진 바 있다. 단어 형태 변인은 한글이 영어와는 글자 체계가 다르기 때문에 형태 정보가 단어 처리에 다른 방식으로 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 게스탈트의 연속성 원리를 한글에 적용하여 한글 단어의 처리 단위를 알아보고, 음절 형태가 한글 단어 재인에 영향을 미치는지 검증하고자 하였다. 실험 1에서는 3음절 단어를 사용하여 음절 유형(평소 읽기방향이 연속성 원리에 부합하는 '가로집자'형(예: "가"), 부합하지 않는 '세로집자'형(예: "고")과 글자 제시 방향(가로, 세로)을 조작하였다. 어휘 판단 시간의 분석 결과, 제시 방향에 상관없이 '가로집자'형의 처리 속도가 '세로집자'형보다 빨랐다. 실험 2에서는 차폐 점화를 사용하여 음절유형('가로집자'와 '세로집자'형) 및 점화 자극과 목표 자극의 시각적 관계(동일, 유사, 상이)를 조작하였다. 점화자극과 목표자극의 음절집자 형태에 따라서 수행에 차이가 있었으며 이는 음절 형태가 단어 재인에 미친다는 것을 시사한다.
본 사례 연구의 목적은 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 두 중학생의 공변 추론 수준을 비교하여 분석하는 것이다. 학교 수학에서 이차방정식을 학습하지 않은 중학생 2명을 대상으로 수업을 진행하였고, 수업이 모두 끝난 뒤 회고 분석 과정에서 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제의 해결에서 두 학생 간의 차이가 두드러지게 드러났다. 이에 본 연구는 속도의 일정함을 가정하거나 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제를 해결하거나 일반화하는 과정에서 학생들 스스로 구성한 두 변수에 대해 그들 사이의 변화 관계에 대한 이해 수준을 Thompson과 Carlson(2017)이 제안한 공변 추론 수준에 비추어 비교·분석하였다. 그 결과, 본 연구에서는 대수 문장제의 문제 해결 방식과 그 결과가 표면적으로 유사해 보이더라도 두 학생 간의 공변 추론 수준이 서로 다를 수 있음을 확인하였고, 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 유사성을 공변 관점에서 제시하였다. 이를 통해 본 연구는 대수 문장제의 교수·학습에서 문제 상황을 빠르게 식으로 변환하여 해를 찾는 데 주목하기보다 학생 스스로 변화하는 두 양을 찾고 그들 사이의 불변하는 관계를 다양한 방식으로 나타내는 활동이 충분히 다루어질 필요가 있음을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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