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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 언어적 난이도에 영향을 주는 요인들로 텍스트수준점수 측정공식을 구성하는 방법론이 초등학교 텍스트는 물론 중고등학교 텍스트까지 확장적용될 수 있는지 확인하고 텍스트가 확장됨에 따라 나타나는 새로운 특성을 설명할 수 있는 요인들을 규명하고자 한다. 초중고 텍스트 통합공식, 중고등학교 텍스트 전용공식, 초등학교 텍스트 전용공식을 구성하여 각 공식들의 특징을 비교한 결과 텍스트의 범위를 넓게 잡아 통합 공식을 구성하는 것보다는 소규모 집단으로 분리한 후 전용공식을 구성하는 것이 해당 집단의 특성을 잘 반영하는 우수한 공식을 도출할 수 있는 것으로 확인되었다. 중고등학교 텍스트의 점수를 측정하려면 단락내문장수요인, 문장수단락수요인을 사용하고 초등학교 텍스트의 점수를 측정하려면 이형어절수요인, 이형어절수새어절출현비율요인을 사용하는 것이 효율적이었다.
Abstract
The purpose of this study is to clarify whether readability formulas based on linguistic factors are suitable for secondary and older primary age texts. A comparison among fomulas for primary age texts, some for both primary and secondary age, and some for secondary age revealed that exclusive ones for narrow age range were more effective. A model estimating readability scores from the average number of sentences in paragraphs or a model with two factors, the average number of sentences and paragraphs in texts was found to be good one for secondary age. While a model based on total number of unique syllables or a model from total number of unique syllables and new syllable occurrence ratio was good for primary age.
초록
본 고의 목적은 초등학생용 독서자료의 텍스트수준에 영향을 미치는 요인들을 규명하여 텍스트수준 적 요인들을 대상으로 표본집단에 부여된 텍스트수준 점수와의 상관관계를 검토한 결과 글자수, 어절수, 이형어절수, 문장수, 단락수 요인이 텍스트수준을 결정하는 요인으로 드러났다. 단순회귀분석을 통해 도출된 회귀방정식들 중에서 이형어절수 모형이 최적의 공식으로 드러났으나, 중회귀분석을 한 결과 이형어절수요인과 새어절출현비율요인을 결합한 모형은 설명력이 더욱 향상된 공식으로 밝혀졌다. 공식에 따라 독서능력에 적합한 자료를 추천할 수 있다.
Abstract
The purpose of this study is to determine factors affecting text difficulty and to model objective formulas which measure readability scores. Some reada total number of letters, total number of syllables, total numbe r of unique syllables, total number of sentences and total number of paragraphs were found through regression equations with these factors as their variables were produced through regression analysis. A model estimating rea dability score from total numbe r of unique syllables was a nique syllables and new syllable occurrence ratio, was a better enhanced one. The readability sc ore represents detailed level so we can recomend students read texts corresponding to their reading levels.
초록
MARC는 목록 데이터를 상세하게 정의할 수 있는 장점이 있지만, 개념요소가 구조화 되어 있지 않고 표현체계가 복잡하기 때문에 단순 계층구조의 의미 어휘 체계를 지원하는 XML DTD나 RDF/S로는 그 구조를 모델화하기가 어렵다. 본 연구에서는 MARC의 데이터 요소를 추상화하여 목록 데이터의 개념 구조를 표현하는 서지 온톨로지를 구축하였으며, 개념간의 논리 관계와 프로퍼티의 카디널리티 및 프로퍼티 값에 대한 논리적 제한을 부가할 수 있는 OWL을 이용하여 MRAC 필드의 복합 구조를 모델링하여 구축한 목록 온톨로지를 구현하였다. 온톨로지 언어를 이용한 MARC 데이터를 기술 방법은 목록 데이터에 대한 메타데이터 구성과 목록의 호환성 문제를 해결할 수 있는 기초적 방안이 되며, 시맨틱 웹 서비스를 기반으로 하는 차세대 문헌 정보서비스 시스템 구현의 토대가 될 것이다.
Abstract
Although MARC can define the detail cataloguing data, it has complex structures and frameworks to represent bibliographic information. On account of these idiosyncratic features of MARC, XML DTD or RDF/S that supports simple hierarchy of conceptual vocabularies cannot capture MARC formalism effectively. This study implements bibliographic ontology by means of abstracting conceptual relationships between bibliographic vocabularies of MARC. The bibliographic ontology is formalized with OWL that can represent the logical relations between conceptual elements and specify cardinality and property value restrictions. The bibliographic ontology in this study will provide metadata for cataloguing data and resolve compatibility problems between cataloguing systems. And it can also contribute the development of next generation bibliographic information system using semantic Web services.
초록
이 연구에서는 수작업 태깅없이 기계가독형 사전을 이용하여 자동으로 의미를 태깅한 후 학습데이터로 구축한 분류기에 대해 의미를 분류하는 단어 중의성 해소 모형을 제시하였다. 자동 태깅을 위해 사전 추출 정보 기반 방법과 연어 공기 기반 방법을 적용하였다. 실험 결과, 자동 태깅에서는 복수 자질 축소를 적용한 사전 추출 정보 기반 방법이 70.06%의 태깅 정확도를 보여 연어 공기 기반 방법의 56.33% 보다 24.37% 향상된 성능을 가져왔다. 사전 추출 정보 기반 방법을 이용한 분류기의 분류 정학도는 68.11%로서 연어 공기 기반 방법의 62.09% 보다 9.7% 향상된 성능을 보였다. 또한 두 자동 태깅 방법을 결합한 결과 태깅 정확도는 76.09%, 분류 정확도는 76.16%로 나타났다.
Abstract
This study presents an effective word sense disambiguation model that does not require manual sense tagging process by automatically tagging the right sense using a machine-readable dictionary, and attempts to classify the senses of those words using a classifier built from the training data. The automatic tagging technique was implemnted by the dictionary information-based and the collocation co-occurrence-based methods. The dictionary information-based method that applied multiple feature selection showed the tagging accuracy of 70.06%, and the collocation co-occurrence-based method 56.33%. The sense classifier using the dictionary information-based tagging method showed the classification accuracy of 68.11%, and that using the collocation co-occurrence-based tagging method 62.09%. The combined tagging method applying data fusion technique achieved a greater performance of 76.09% resulting in the classification accuracy of 76.16%.
초록
시맨틱웹은 기계가독형 정의에 기반한 정보의 연계를 통해 웹 자원을 지식화함으로써 정보의 효율적 검색, 통합, 재사용을 도모하는 새로운 기술이다. 시맨틱웹의 구축은 자원에 불변 고유식별자를 부과하는 URI 체제, 각 정보기관에서 생성되는 요소와 속성의 의미 충돌을 방지하는 XML 네임스페이스, 메타데이터 스키마를 활용한 호환적 자원기술을 가능하게 하는 RDF, 메타 데이터 요소 및 이와 연관된 클래스와 속성 관계 정의의 기반이 되는 RDF 스키마, 그리고 RDF 스키마 위에 논리적 추론과 표현력을 강화한 웹 온톨로지 언어 DAML+OIL 및 그 건조자 (constructors)를 삭제 또는 수정 보완한 OWL (Web Ontology Language) 등의 여러 핵심 개념과 기술을 필요로 하는 작업이다. 이 논문은 이러한 개념과 기술의 점진적 발전 양상을 개괄 설명하고, XML/RDF 스키마를 기반으로 메타데이터 요소들을 정의할 경우 도출할 수 있는 상호운용성과 온톨로지의 다양한 활용 방안 등을 고찰한다.
Abstract
The Semantic Web is a new technology that attempts to achieve effective retrieval, automation, integration, and reuse of web resources by constructing knowledge bases that are composed of machine-readable definitions and associations of resources that express the relationships among them. To have this kind of Semantic Web in place, it is necessary to have the following infrastructures: capability to assign unchangeable and unique identifier (URI) to each resource, adoption of XML namespace concept to prevent collision of element and attribute names defined by various institutions, widespread use of RDF to describe resources so that diverse metadata can be interoperable, use of RDF schema to define the meaning of metadata elements and the relationships among them, adoption of DAML+OIL that is built upon RDF(S) to increase reasoning capability and expressive power, and finally adoption of OWL that is built upon DAML+OIL by removing unnecessary constructors and adding new ones based on experience of using DAML+OIL. The purpose of this study is to describe the central concepts and technologies related to the Semantic Web and to discuss the benefits of metadata interoperability based on XML/RDF schemas and the potential applications of diverse ontologies.