• 영어어문교육
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• 제12권2호
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• pp.177-194
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• 2006

Snyder (2001) proposes that complex predicate constructions are interrelated by shared dependence on a single parameter, the Compounding Parameter, and that the global application of the parameter explains the simultaneous acquisition of the complex predicate constructions and N-N compounds in L1 acquisition of English. Slabakova (2002) examined the status of the Compounding Parameter in the acquisition of L2 Spanish by instructed learners. The result of the study, however, was not compatible with the prediction of the Compounding Parameter, possibly due to the availability of negative evidence in the input. Building upon Slabakova's study, this paper examines the status of the Compounding Parameter in naturalistic L2 learning. It is shown that the naturalistic L2 learners do not acquire the complex predicate constructions and N-N compounds concurrently contra to the prediction of the Compounding Parameter. It is suggested that the validity of the Compounding Parameter as a theoretical construct be reconsidered.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.119-121
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• 2008

Pattern matching is increasingly being employed in various researches as health care service, RFID-based system, facility management, and surveillance. Geosensor filter correlates a data stream to match specific patterns in distribution environments. In this paper, we present a geosensor query language to represent efficiently declarative geosensor query. Geosensor operators are proposed to use for fast query processing in terms of spatial and temporal area in distribution environments. We also propose a geosensor filter to match new query predicates into incoming stream predicates. Our filter can reduce the volume of transmission data and save power consumption of sensors. It can be utilized the stream data mining system to process in real-time various data as location, time, and geosensor information in distribution environments.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2009

본 논문에서는 XML 데이터베이스에서 XML 질의처리를 효율적으로 지원하기 위한 다차원 타입상속 색인구조(MD-TIX)들의 할당기법을 제시한다. MD-TIX는 중첩요소와 여러 타입상속 계층으로 이루어진 중첩술어의 처리를 효율적으로 지원하기 위하여 다차원 색인구조를 이용하는 색인기법이다. 본 논문에서는 타겟 타입 또는 도메인 타입의 대치가 있는 Xpath로 표현된 여러 중첩술어들의 접속으로 구성된 복합질의의 관점에서 MD-TIX 색인들의 할당에 따른 질의처리 기법들을 분석하고, 그 결과로서 가장 효과적인 객인 할당기법을 제시한다. 먼저, XML문서의 변경에 따른 MD-TIX 색인구조의 운용과 하나의 중첩술어를 가지는 질의처리에 대한 MD-TIX 색인의 할당에 대하여 분석한다. 그리고 경로들 사이에 공통의 부경로가 있는 겹침 경로 상에 주어지는 여러 개의 중첩술어들로 구성된 보다 일반적인 질의의 관점에서 MD-TIX 색인의 운용과 그 할당기법을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제30권1호
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• pp.1-13
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• 2003

본 논문은 객체지향 데이타베이스 시스템에서의 내용 의존적 권한부여 기법을 제시한다. 현재까지 객체지향 데이타베이스를 위한 많은 권한부여 모델들이 제안되었으나 대부분 데이타베이스의 내용에 기반한 권한부여를 지원하지 못하였다. 본 논문은 객체지향 데이타베이스를 위한 기존의 내용 독립적 권한부여 모델을 클래스의 애트리뷰트의 값에 대한 술어를 이용하여 확장한 내용 의존적 권한부여 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 객체의 값에 대한 명시된 조건을 만족하는 객체들을 집단화하여 그러한 객체들에 대해 하나의 권한을 부여할 수 있게 한다. 또한 부정 권한을 지원하며 긍정 권한과 부정 권한 사이의 충돌을 해결하기 위하여 강성 권한과 약성 권한의 개념을 지원한다. 또한 권한에 술어를 결합시킴으로써 생기는 여러 가지 문제점들을 지적하고 이를 해결한다. 특히 내용 독립적 권한부여 모델에서의 권한 연산들이 본 논문에서 제시하는 모델에서 그대로 적용될 수 없음을 보이고 연산들의 의미를 재정의 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.859-876
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• 2004

본 논문에서는 객체 데이타베이스에서 객체지향 질의의 효율적 처리를 위한 다차원 경로 색인구조(Multidimensional Path Indexes: MPIs)의 최적 구성방법을 제시한다. MPI는 중포속성과 여러 클래스 계층이 포함된 중포술어를 효율적으로 지원하기 위하여 다차원 색인구조를 이용한다. $B^+$-tree와 같은 일차원 색인구조를 이용한 중포속성 색인구조로서는 이와 같은 술어를 잘 지원할 수 없다. 본 논문에서는 타겟 클래스 또는 도메인 클래스의 대치가 있는 경로식으로 표현된 여러 중포술어들의 접속으로 구성된 복합질의의 관점에서 MPI 색인들의 구성에 관하여 분석한다. 먼저, 데이타베이스의 변경에 따른 MPI 색인구조의 운용과 하나의 중포술어를 가지는 질의의 경우에 대한 MPI 색인의 사용에 대하여 색인구성을 분석한다. 그리고 겹침 경로와 비겹침 경로 상에 주어지는 여러 개의 중포술어들로 구성된 보다 일반적인 질의의 관점에서 MPI 색인의 구성에 관하여 분석한다. 겹침 경로는 경로들 사이에 공통의 부경로가 있는 것이고, 비겹침 경로는 공통의 부경로가 없는 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.441-450
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• 2008

최근 폼 기반의 웹 시스템에 대한 접근 제어 방법이 서비스 기반 아키텍처를 가지는 클라이언트 시스템 구현에 유용한 방법으로 주목받고있다. 특히 XForms 언어는 서버와 상호작용하는 XML 기반의 사용자 인터페이스를 기술하는 언어로 많이 채용되고 있다. 이 논문에서는 XForms 페이지에 대한 XPath 기반의 접근 제어 규칙을 효율적으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. XForms 페이지는 바인딩된 XML 노드에대한 연속된 질의로 모델링할 수 있으며 클라이언트 시스템은 사용자 인터페이스를 생성하면서 XPath 규칙을 계산한다. XPath 규칙은 인스턴스 데이터를 이용하는 조건부를 가지는데 이 조건부의 계산이 규칙들 사이에 또 연속된 질의 사이에 중복되는 경우가 많다. 중복되는 조건부의 효율적인 계산을 위해서 조건부 그래프 모델을 제안하여 동일한 컨텍스트 노드에 대해 이전에 계산된 결과를 재사용하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 각 조건부 식이 해당되는 XML 노드에 대해 한번만 계산되는 것을 보장한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권5호
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• pp.459-470
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• 2007

데이터 스트림은 빠르게 연속적으로 발생하는 무제한의 데이터 튜플의 집합이다. 이러한 데이터 스트림에 대한 질의 처리 또한 연속적이고 신속해야 하며 엄격한 시공간적 제약이 요구된다. 대부분의 데이터 스트림 관리시스템(DSMS)에서는 시공간적 제약사항을 효과적으로 지키기 위해서 등록된 연속 질의들의 선택 조건(selection predicate)들을 그룹화하거나 색인처리 한다. 본 논문에서는 연속 질의들의 선택 조건들을 속성별로 그룹화한 새로운 구조체인 속성 선택체(Attribute Selection Construct)를 제안한다. 속성 선택체에는 해당 속성이 특정 질의조건에 사용되는지 여부, 부분적으로 미리 계산된 질의결과 정보, 그리고 해당 속성의 선택률 통계 등 효율적인 질의 처리를 위한 유용한 정보들이 포함된다. 또한, 대상 질의집합을 구현한 속성 선택체들 간의 처리 순서는 전체적인 질의성능에 많은 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 속성 선택체 처리 순서를 결정할 수 있는 전략도 함께 제안된다. 마지막으로, 기존의 방법들이 포함된 다양한 실험을 통하여 제안된 방법론의 성능을 여러 각도에서 비교 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제6권3호
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• pp.364-372
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• 2000

하위범주화는 보어의 어휘 개념이 명시된 술어와 보어간 의존 관계를 정의하는 언어 정보로서 구문 및 의미 분석 등에 폭넓게 활용될 수 있는 기반 언어 자원이라는 데에 그 중요성이 있다. 본 논문에서는 표층문에서 통상 격표지로 표현되는 구문적 의존 관계뿐만 아니라, 보어가 갖는 의미역 정보가 부착되어 있으며 시소러스 개념 분류 체계와 연동 가능한 한국어 술어의 하위범주화 사전의 구축에 대해 설명하고 있다. 본 논문에서는 하위범주화 사전의 의미역 표현을 위해 총 25개의 의미역을 설정하고 있다. 이 의미역은 표층 격표지와 직접 연관되어 있기 때문에 통사적인 분석으로부터 직접 의미역 정보를 추출해서 의미 구조의 해석에 이용하는 것이 가능하다. 또한 명사 보어가 갖는 개념의 표현을 위해 상ㆍ하위어 관계를 갖는 12만 어휘 규모의 시소러스를 이용하고 있으며, 술어의 의존 관계 표현을 위해 동사, 형용사에 대해 각각 47, 17 개의 하위범주화 패턴을 이용하고 있다. 실용적 규모의 시소러스를 이용함으로써 문장에 나타난 명사의 시소러스 개념을 그대로 하위범주화 사전에 적용시켜 의미 정합 여부를 판단할 수 있는 실질적인 선택제약 체계를 구성할 수 있었고, 표층 격표지에 기초한 표준화된 술어 패턴을 이용함으로써 의미역의 결정 등에서 야기될 수 있는 비일관성을 방지하고 구축에 드는 비용을 절감할 수 있었다. 이상과 같은 방법으로 말뭉치에서 추출한 고빈도 술어 13,000 여개에 대해 하위범주화 사전을 구축하였으며, 적용 범위 평가 실험에 의하면 이 하위범주화 사전은 말뭉치에서 발견된 술어의 72.7%에 대해 하위범주화 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제22권3호
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• pp.271-298
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• 2011

한국어의 어휘 의미 정보를 명확히 파악하기 위해서는 어휘 의미 체계를 구축해야 한다. 본 논문에서는 어휘 의미 체계 구축의 단계 중 하나인 용언의 의미 군집화를 연구하였다. 용언의 하위범주화 논항(주어 및 목적어)과 선택 제약정보, 부사의 결합정보를 이용한 이전의 연구와는 달리 의미태그가 부착된 사전 뜻풀이의 용언정보를 이용하여 용언의 의미 군집화를 시도하였고, 표제어와 뜻풀이 용언 사이 관계의 종개념과 유개념 관계를 이용하여 계층적 의미 군집화를 시도하였다. 그리고 특정 범주의 일반 샘플을 이용했던 특정 용언의 부류가 아닌, 사전에 존재하는 대부분의 용언들을 대상으로 연구를 진행하였다. 본 논문에서 다의어 수준에서 구분된 총 106,501개의 용언(85,754개의 동사와 20,747개의 형용사)을 대상으로 한국어 용언 의미계층 군집 2,748개를 생성하였다. 이 중 순환정의 군집은 130개가 나타났으며, 중간 계층의 서브군집으로 261개가 나타났다. 군집 내 계층의 최대 깊이는 16단계였다. 그리고 용언 의미 군집 평가를 위해 세종사태의미부류와 비교해 보았다. 그 결과 70.14%의 응집도를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.688-698
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• 2001

동형이의어는 문장에서 그와 함께 사용된 체언, 용언에 의해서 그의 의미를 확정지을 수 있다. 본 논문에서는 사전의 뜻풀이말에서 추출한 통계적 의미정보에 기반한 동형이의어 중의성 해결 시스템을 제안한다. 의미정보는 동형이의어를 포함하고 있는 사전의 뜻풀이말에서 체언(보통 명사)와 용언(형용사, 동사)을 추출하여 구성된다. 정확한 의미정보를 추출하기 위해서 사전 뜻풀이말의 유형을 두 가지로 분류하였다. 첫 번째 유형은 의미분별할 동형이의어와 표제어가 의미적으로 상-하의어 관계를 이루고 있는 경우로, 표제어의 뜻풀이말에서 동형이의어가 의미적으로 중심어이다. 이러한 상-하의어 관계는 의미계층 구조가 없는 경우에 활용할 수 있으며, 자료 부족 문제를 해결하기 위한 의미정보의 확장에 유용하다. 두 번째 유형은 동형이의어가 뜻풀이말의 중간에 사용된 경우이다. 본 논문에서 제안하는 동형이의어 중의성 해결 시스템은 체언과 용언 의미정보를 모두 고려한 모델로, 체언과 용언이 동형이의어 중의성 해결에 영향을 주는 정도(가중치)를 결정하기 위하여 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 코퍼스(사전 뜻풀이말)로 실험한 결과, 체언과 용언의 가중치가 0.9/0.1일 때 평균 96.11%의 중의성 해결 정확률이 가장 높았다. 또한 제안하는 동형이의어 중의성 해결 시스템의 일반성을 측정하기 위해, 학습되지 않은 외부 데이터 (국어 정보베이스 I과 ETRI 코퍼스 1,796 문장)로 실험한 결과 평균 80.73%의 정화률을 보였다.