• 국제물리치료학회지
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• 제10권4호
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• pp.1926-1933
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• 2019

Background: Physical therapy has been widely studied in various fields, however, the academic trends and characteristics has not been systematically analyzed. Semantic network analysis is used as an approach for this study. Objective: To explore academic trends and knowledge system in the physiotherapy research in the Journal of International Academy Physical Therapy (J of IAPTR) Study design : Literature review Method: Semantic network analysis was conducted using the titles of 272 articles published in the Journal of IAPTR from 2010 to 2019. Results: Frequency analysis revealed following most frequently used key words; Stroke (27 times), Balance (21 times), Elder (13 times), Forward head posture (FHP, 11 times), Muscle activity (9 times). The relationship between the presented keywords is divided into six subgroups (FHP and pain, walk and quality, elder and balance, stroke and apoptosis, muscle strength and function) according to their correlation and frequency to be used together. Conclusion: The study is considered to be of help to researchers who want to identify research trends in physiotherapy.

• 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.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.57-65
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• 2004

e-Learning 에서 교수-학습자들 간에 형성되는 지식들을 체계적으로 관리하여 효과적인 교수 학습을 수행할 목적으로 교수자들이 교수 설계 이론에 따른 다양한 강의틀에 교육 컨텐츠를 보다 쉽게 저작할 수 있는 시스템을 개발하였다. SCORM 표준에 따라 학습객체 간 관계를 설정하여 저작된 컨텐츠는 학습자가 학습내용을 개념화하는데 도움을 줄 것이다. 시맨틱 웹의 RDF를 적용하여 학습객체 간의 관계를 설정함으로써 지식맵을 구성하였고, 교수자가 해당 분야에서 사용되는 단어를 등록하여 일종의 어휘사전을 만들 수 있는 온톨로지를 도입하였다. 학습자의 이해도와 성취도를 고려한 개별학습을 제공하기 위하여 도입된 상호작용점을 따라 학습자마다 개별적인 학습맵이 구성되어 학생 개인의 학습활동과 이해도를 평가할 수 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제17권1호
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• pp.285-303
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• 2006

본 연구에서는 시소러스를 SKOS 기반 온톨로지로 구축하는 단계적 변환 방법을 제시하였다. 변환과정을 3단계로 형식화하였고, 각 단계별 수행작업, 산출물 및 가이드 라인을 개발하였다. 각 단계는(1) 시소러스의 어휘 용어 체계와 의미 관계를 이해하기 위해 시소러스의 기초자료를 수집하고 분석한다. (2) 대상온톨로지의 분석결과를 활용하여 변환방식을 정의하고 SKOS 온톨로지를 생성한다. (3) 대상시소러스와 생성된 SKOS 온톨로지 사이의 형태와 의미 구조 보존 여부를 검사하여 보정하고 문서화한다. 본 연구에서는 제시하고 있는 시소러스 기반형 온톨로지 구축 방법은 복잡한 어휘 관계를 갖는 시소러스에도 적용이 가능하다. 향후, 본 연구에서 제시한 단계별 변환 알고리즘을 프로그램으로 구현하여 시소러스의 자동 SKOS 온톨로지 변환기를 구현하여야 할 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.516-523
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• 2008

최근 웹은 집단지성을 근간으로 참여형 구조를 형성하고 이를 바탕으로 빠르게 성장하고 있다. 이 환경에서 사용자에 의해 생성된 콘텐츠는 정보의 주류를 형성하고 있으며 이들의 효율적인 검색기법이 요구된다. 현재 콘텐츠의 검색은 주로 키워드용 기반으로 운영 되고 있으며, 언어의 유사성과 관계를 고려한 시맨틱 웹(Semantic web)에 대한 연구나 웹2.0환경의 사용자 태그 활용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 참여형 구조의 웹 환경은 사용자에 의해 생성된 대량의 콘텐츠와 다양한 형태 및 분류 구조를 가진다. 그 결과 이들의 효율적인 분류와 검색 기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠 검색을 위한 태그들 간의 연관성을 고려한 깊이 검색 시스템을 제시한다. 이를 통해 불필요한 콘텐츠 검색을 줄이고 집단에 포함된 제시어 서비스를 통해 콘텐츠 검색의 효율성을 증가시킬 수 있을 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제33권1호
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• pp.59-72
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• 2012

이 연구의 목적은 지각 변동을 학습하는 과정에서 나타나는 중학생들의 중간 언어의 유형을 도출하는 것이다. 서울의 한 중학교 2학년 2학급에서 18명의 학생들을 선정하였다. 각 학생들은 총 네 차례에 걸쳐 개별 면담을 실시하였으며, 수집된 자료는 의미 관계와 주제 구조를 중심으로 분석되었다. 연구 결과, 일상 언어를 자원으로 하는 경우, 과학 어휘와 일상 어휘를 병용하는 경우, 그리고 과학 언어를 활용하지만 불충분한 경우와 의미 관계가 부적절한 경우를 합하여 총 8개의 중간 언어 유형이 도출되고 서술되었으며, 이를 바탕으로 조사된 중간언어의 함의를 토의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.93-99
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• 2006

컴퓨터에 의한 지능형 의미기반 지식/정보의 자동처리를 위해서는 사람이 보유하고 활용하는 상식을 포함한 지식을 정형화하고 체계적으로 표상하여 컴퓨터에게 이해시키고 활용할 수 있도록 하여야 한다. 이의 필요성은 각 분야에서 널리 공감되고 있고 온톨로지라는 지식/정보 표현 포맷으로 그 표상 형식이 수렴되고 있다. 그러나 사람이 가지고 있는 지식과 정보는 매우 비정형적이고 때로는 모호한 개념에 기반하고 있어, 이를 정형화하기가 어렵다. 본고에서는 비질료적인 개념에서 직접 온톨로지를 구축하지 않고 개념을 그대로 사상한다고 여겨지는 언어기호 간의 관계로부터 온톨로지를 구축하는 방법론을 논의한다. 기존의 개념분류체계에서 고찰된 개념간의 관계와 언어학적으로 규명된 어휘 간의 관계가 밀접히 일치함을 보이고 바로 활용할 수 있는 자료가 풍부한 어휘 간의 관계로부터 온톨로지를 구축하는 구체적인 알고리듬을 제시한다. 여기에서 온톨로지 표현 포맷은 월드와이드웹 컨소시엄(W3C)의 OWL을 채택했다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1376-1384
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• 2016

기계가 사람과 같이 문장을 처리하게 하려면 사람이 쓴 문장을 토대로 사람이 문장을 통해 발현하는 모든 문장의 표현 양상을 학습해 사람처럼 분석하고 처리할 수 있어야 한다. 이를 위해 기본적으로 처리되어야 할 부분은 언어학적인 정보처리이다. 언어학에서 통사론적으로 문장을 분석할 때 필요한 것이 문장을 성분별로 나눌 수 있고, 문장의 핵심인 용언을 중심으로 필수 논항을 찾아 해당 논항이 용언과 어떤 의미역 관계를 맺고 있는지를 파악할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립국어원 표준국어대사전을 기반으로 구축한 격틀사전과 한국어 어휘 의미망에서 용언의 하위 범주를 자질로 구축한 CRF 모델을 적용하여 의미역을 결정하는 방법을 사용하였다. 문장의 어절, 용언, 격틀사전, 단어의 상위어 정보를 자질로 구축한 CRF 모델을 기반으로 하여 의미역을 자동으로 태깅하는 실험을 한 결과 정확률이 83.13%로 기존의 규칙 기반 방법을 사용한 의미역 태깅 결과의 정확률 81.2%보다 높은 성능을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2643-2657
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• 2023

Scene graphs are structured representations that can clearly convey objects and the relationships between them, but are often heavily biased due to the highly skewed, long-tailed relational labeling in the dataset. Indeed, the visual world itself and its descriptions are biased. Therefore, Unbiased Scene Graph Generation (USGG) prefers to train models to eliminate long-tail effects as much as possible, rather than altering the dataset directly. To this end, we propose Geometric and Semantic Improvement (GSI) for USGG to mitigate this issue. First, to fully exploit the feature information in the images, geometric dimension and semantic dimension enhancement modules are designed. The geometric module is designed from the perspective that the position information between neighboring object pairs will affect each other, which can improve the recall rate of the overall relationship in the dataset. The semantic module further processes the embedded word vector, which can enhance the acquisition of semantic information. Then, to improve the recall rate of the tail data, the Class Balanced Seesaw Loss (CBSLoss) is designed for the tail data. The recall rate of the prediction is improved by penalizing the body or tail relations that are judged incorrectly in the dataset. The experimental findings demonstrate that the GSI method performs better than mainstream models in terms of the mean Recall@K (mR@K) metric in three tasks. The long-tailed imbalance in the Visual Genome 150 (VG150) dataset is addressed better using the GSI method than by most of the existing methods.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.491-500
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• 2004

본 논문은 기존의 다양한 언어자원들을 이용하여 온톨로지를 구축하고, 이를 단어의미 중의성 해소에 활용하는 방법을 제시하고 있다. 온톨로지를 실용적으로 구축하기 위해서는 가도카와 시소러스의 개념 체계에 격 관계와 기타 의미관계와 같은 다른 의미관계를 추가하여 확장하는 방법을 선택하였다. 구축된 온톨로지를 단어 의미 중의성 해소에 활용하기 위해서는, 결합가 정보를 포함하고 있는 전자사전을 먼저 이용하여 단어의 의미를 결정하고, 결정하지 못한 단어의 의미는 온톨로지를 이용하여 결정하는 절차를 거친다. 이를 위해 온톨로지 내 개념들간의 상호정보가 말뭉치의 통계 정보에 근거하여 계산되는데, 이를 가중치로 간주하면 온톨로지는 가중치 그래프로 생각할 수 있으므로 개념간 경로를 통하여 개념간 연관도를 알아 볼 수 있다. 실제 기계번역 시스템에서 본 방법은 온톨로지를 사용하지 않은 방법보다 9%의 성능 향상을 가져오는 결과를 얻을 수 있었다.