蔚山廣域市 公園·綠地 政策의 考察과 改善方案에 關한 硏究

안창원 경주대학교 대학원 1998 국내석사

URC 로봇 클라이언트 서비스를 위한 SOMAR 미들웨어

손은미 숭실대학교 일반대학원 2009 국내석사

In recent years, there has been a significant progress in researches regarding network based intelligent robot. The intelligent robot is designed to offer various services for rapidly changing robot environments. In this thesis, we propose a URC robot client device architecture consisting of SOMAR (Service-Oriented Middleware Architecture for Robot), an architecture of server-client middleware for URC robot. Most of the typical researches mainly discuss about abstracting functions of robot in the higher layer, such as application layer. However, SOMAR provides the abstractions not only in the high layer, but also in the lower layer, such as the device layer. By applying the concept of SOA to the Robot devices, these devices can be service oriented. Also, SOMAR applies dynamic device component architecture for highly reusable devices. Lastly, SOMAR provides RSEL (Robot Service Execution Language), which is a device service description language for efficient device service along with WSDL, a standard web service description language. By using these description languages, simpler device service development can be expected with its effective application. Additionally, the rich-client robot has fully performed in practice by applying the service-oriented device architecture to the real robot environment. 최근 네트워크 기반의 지능형 로봇에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지능형 로봇은 급변하는 환경에 대처할 수 있는 뛰어난 유연성과 민첩성이 있어야 하며, 상황에 따라 다양한 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위한 최근의 로봇 아키텍처에 관한 연구들은 로봇 기능을 어플리케이션 수준의 상위 계층에서 추상화가 일반적이다. 그러나 다양한 서비스 요구사항에 적합한 로봇 서비스를 제공하기 위해서는 보다 향상된 로봇 아키텍처로의 개선이 요구된다. 따라서 논문에서는 기존의 로봇 아키텍처에서 제공하는 상위 수준의 추상화뿐만 아니라 디바이스 수준의 하위 계층에 이르기까지 추상화를 제공할 수 있는 URC 로봇 클라이언트 디바이스 아키텍처를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 아키텍처는 SOMAR (Service-Oriented Middleware Architecture for Robot)를 구성하며, 이는 상위 계층뿐만 아니라 디바이스 수준의 하위계층에서의 추상화를 제공한다. 이를 위해 다음과 같은 기능을 지원한다. 첫 째, 로봇 디바이스에 SOA의 개념을 적용하여 서비스 지향적인 디바이스를 지원한다. 둘 째, 디바이스의 유연한 재구성을 위하여 동적 디바이스 컴포넌트 아키텍처를 적용하였다. 셋 째, 웹 서비스 기술 언어 표준인 WSDL을 기반으로, 다양한 디바이스 서비스를 지원하기위한 RSEL (Robot Service Execution Language)을 제공한다. 또한 제안하는 로봇 클라이언트 디바이스 아키텍처에 이와 같은 기능을 지원함으로써 SOMAR에 유연한 확장성을 제공할 수 있으며, 향 후 이기종의 다양한 환경에 적합한 서비스들에 대한 개발 비용의 절감 효과를 기대할 수 있을 것 이다.

연구개발 아웃소싱 : 아웃소싱 비율 결정요인과 총요소생산성에의 기여에 대한 연구

최준화 한양대학교 기술경영전문대학원 2021 국내박사

기업은 날로 치열해지는 경영환경에서 경쟁우위를 강화하기 위해 끊임없는 혁신을 통해 차별화된 제품과 서비스를 생산한다. 최근 기술 개발 속도가 빨라지면서 제품수명주기가 단축되고 기술의 융복합 현상이 심화되고 글로벌 경쟁이 치열해지는 경영환경에 맞서 기업은 중요한 혁신을 위해 자체 연구개발을 고수하면서도 점진적인 혁신을 위해 연구개발 협력, 연구개발 아웃소싱 그리고 경쟁자와의 협력 등 다양한 방식의 연구개발 협력을 수행하고 있다. 연구개발 협력 과정에서 기업이 직면한 핵심적인 도전과제는 연구개발 활동을 조직 내에 수직 통합할 지 또는 시장에 아웃소싱할 지에 대한 전사적 수준의 의사결정에 필요한 요인들을 파악하고 적합한 연구개발 협력 비율을 찾는 것이다. 연구개발 아웃소싱 비율을 결정하는 요인들 중에서도 경험은 연구개발 협력을 통한 가치 창출의 성패를 좌우하는 중요한 요소이다. 또한, 연구개발 아웃소싱 비율이 기업의 성과에 어떠한 영향을 미치는 지를 실증자료를 통해 확인하는 것은 기업의 장기적인 운명을 결정하는 전사적 경영의사결정을 지원할 수 있는 매우 중요한 연구주제이다. 기업의 성과 중에서도 기술 진보의 척도인 총요소생산성의 증가는 기업 경쟁력 확보에 대한 핵심지표이다. 연구개발 아웃소싱 비율의 결정요인 관련 연구에서 경험 변수가 갖는 중요성과 연구개발 아웃소싱 비율과 총요소생산성과의 관계에 관한 연구의 필요성에도 불구하고, 관련 선행연구는 매우 적다. 따라서 본 연구는 제조업과 서비스업으로 구분하여 경험 변수를 중심으로 연구개발 아웃소싱 비율의 결정요인에 대한 연구와 연구개발 아웃소싱 비율이 총요소생산성 증가율에 미치는 영향을 연구하였다. 연구 결과, 연구개발 아웃소싱 비율의 결정요인으로써 기술 관련 제휴 경험은 5년 누적 경험을 고려한 서비스업을 제외한 모든 경우에 긍정적인 영향을 확인할 수 있었다. 이를 통해 연구개발 아웃소싱을 위한 선결요건으로서 공동기술 또는 기술 제휴를 통한 기술 개방 전략이나 아웃소싱을 통한 계약체결 및 관리경험이 중요하다는 것을 확인할 수 있었다. 자체 연구개발비와 특허보유율은 긍정적인 영향을 확인할 수 있었고 특허 보유율의 역 U자형 관계는 제조업에서만 확인할 수 있었다. 또한, 제조업에서 연구개발 아웃소싱 비율은 총요소생산성 증가율에 유의미하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 서비스업에서는 유의한 결과를 확인할 수 없었다. 또한, 연구개발 아웃소싱 비율이 총요소생산성 증가율에 미치는 비선형 효과는 제조업과 서비스업 모두에서 유의한 결과를 확인할 수 없었다. 본 연구 결과는 연구개발 아웃소싱 비율의 결정요인으로써 기술 관련 제휴 경험 및 아웃소싱 경험과 연구개발 아웃소싱 비율이 총요소생산성 증가율에 미치는 효과가 연구개발 아웃소싱에 대한 전사적 의사결정과 정책수립과정에서 중요하게 고려되어야 함을 시사한다. Firms produce differentiated products and services through constant innovation to strengthen their competitive advantages in an increasingly demanding business environment. In a corporate environment where the life cycle of products is shortened, technology convergence is intensifying, and global competition is intensifying due to the speed of technology development, firms are conducting R&D cooperation, R&D outsourcing, and coopetition with competitors. A key challenge faced by firms in the R&D cooperation process is to find the appropriate R&D cooperation rate by identifying the factors necessary for corporate decision-making whether to vertically integrate research and development activities within the organization or outsource to the market. Experience is an important factor in the success or failure of value creation through research and development cooperation among the factors that determine the outsourcing R&D ratio. Moreover, identifying in empirical data how the R&D outsourcing rate affects an firm's performance is a very important research topic that can support the decision-making of corporate management that determines the long-term fate of the entity. Increasing total factor productivity, a measure of technological progress, among corporate performances is a key indicator of corporate competitiveness. Despite the importance of experience variables and the need to study the relationship between R&D outsourcing rates and total factor productivity in research related to R&D outsourcing rates determinants, there are few relevant prior studies. Therefore, this study divides into manufacturing and service industries to study the determinants of the R&D outsourcing ratio, focusing on experience variables, and to do the effect of R&D outsourcing ratio on total factor productivity growth. As a determinant of the research and development outsourcing ratio, the positive impact of technology-related alliance experience was confirmed in all cases except for the service industry, which considered five years of accumulated experience. Through this, it has been confirmed that strategies for technology opening through joint technology development or technology alliance or contract signing and management experience through outsourcing are important as prerequisites for research and development outsourcing. In-house research and development costs and patent retention rates were positively confirmed, and the reverse U-shaped relationship between patent retention rates was only found in manufacturing. Furthermore, manufacturing R&D outsourcing rates have been shown to have a significant (+) impact on overall factor productivity growth. However, no significant performance could be confirmed in the service industry. The nonlinear effect of R&D outsourcing rates on total factor productivity growth could not confirm significant results in both manufacturing and service industries. These findings suggest that technology-related alliance and outsourcing experiences should be considered as determinants of R&D outsourcing rates, and that the effect of R&D outsourcing rates on total factor productivity growth should be significantly identified in the enterprise-wide decision-making and policy-making process.

중학교 중국어 교육과정과 교과서의 변화 고찰 및 교과서 재구성

오영현 한국외국어대학교 교육대학원 2015 국내석사

어텐션 메커니즘 기반 딥러닝 모델을 통한 마늘 가격 예측

최은재 숭실대학교 대학원 2021 국내석사

마늘은 주요 조미채소이며, 소비량이 큰 품목이다. 따라서 사회와 경제에 미치는 영향이 크므로, 선제적 수급관리를 통한 안정화가 필요하다. 그러나 마늘 가격은 예측 과정에 반영해야할 변수들이 많아 예측이 어려워서, 정부가 마늘의 예측 가격을 기반으로 물량을 조절하기가 까다롭다. 기존의 농산물 가격 예측 연구에서는 전통적 통계모델이나 딥러닝을 사용한 연구들이 다수 진행되었다. 그러나 전통적 통계모델은 데이터의 트렌드를 잘 반영하지 못하며, 딥러닝도 데이터의 Sequence가 길어지면 예측 정확성이 저하된다는 문제점이 있다. 따라서 최근 Attention Mechanism 기반의 딥러닝 모델을 시계열 예측에 사용하는 연구들이 진행되었고, 유의미한 정확성 향상을 보였다. 본 논문에서는 두 종류의 Attention Mechanism 기반 딥러닝 모델의 Attention을 혼합하는 방법을 제안한다. Attention Mechanism은 변수와 예측 값의 연관성에 따라 집중적인 반영이 가능하며, 본 논문에서 사용한 DA-RNN과 TFT는 우수한 성능을 보인 Attention Mechanism 기반의 딥러닝 모델이다. 기존 이미지나 자연어 처리 분야에서 다른 Attention을 혼합 또는 Hybrid하는 방식으로 성능이 향상되었다는 연구결과가 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 분야에서 다른 구조의 두 모델의 Attention을 혼합 훈련하는 방식으로 모델의 예측 정확성을 향상하였다. 본 논문에서는 주요 조미채소인 마늘의 가격 데이터, 기후 데이터, 소비 트렌드와 기술적 지표 등을 사용하여 일간 마늘 가격을 예측하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안한 Attention 혼합 모델이 DA-RNN 모델과 TFT 모델보다 높은 정확성을 보였다. 평가지표인 RMSE와 MAPE 기준으로, DA-RNN은 RMSE 425.5, MAPE 6.9, TFT는 RMSE 662.3, MAPE 10.3, 제안모델은 RMSE 351.1, MAPE는 4.3의 성능을 나타냈다. 본 논문에서 제안한 모델을 통해 정부의 선제적인 수급관리에 사용할 수 있을 것으로 기대하며, 마늘 생산자와 소비자가 지표로써 다각도로 활용할 수 있을 것으로 기대한다. Garlic is a major condiment vegetable and it consumes a lot in the Korea vegetable market. Therefore it has a great impact on society and the economy, price stabilization is necessary through preemptive supply and demand management. However garlic price is difficult to forecast because there are many variables to be reflected in the prediction process. Therefore, it is difficult for the government to control the quantity of garlic based on the predicted price of garlic. Prior studies have used traditional statistical models or deep learning model. However, traditional statistical models do not reflect the trend of data. and deep learning has a problem that prediction accuracy is deteriorated when long sequence of data is used. Therefore, recent studies used the Attention Mechanism-based deep learning model for time series prediction and significant accuracy improvement has been shown. In this paper, we propose a method of mixing Attention of two types of Attention Mechanism-based deep learning models. Attention Mechanism can be intensively reflected according to the association between variables and predicted values. DA-RNN and TFT used in this paper are state of the art deep learning models based on Attention Mechanism. Studies of image or natural language field have shown that performance has improved by mixing or hybridizing different attentions. In this study, we mixed attention of two models of different structures and trained in the time series field. In this way, the accuracy of the garilc price forecasting model was improved. This paper proposes a method of predicting the daily price of garlic, a major condiment vegetable. The used data set is consist of price data, climate data, consumption trends and technical indicators. As a result of the experiment, the proposed Attention mixed model showed higher accuracy than the DA-RNN model and the TFT model. Based on the evaluation indicators RMSE and MAPE, DA-RNN showed performance of RMSE 425.5, MAPE 6.9, TFT of RMSE 662.3, MAPE 10.3, proposed model of RMSE 351.1, and MAPE 4.3. It is expected that the model proposed in this paper can be used for preemptive supply and demand management by the government. In addition, we expect garlic producers and consumers to be able to use the forecasting results and attention weight as indicators.

淸代 중국어 조동사 연구 : 《紅樓夢》, 《老乞大新釋》, 《朴通事新釋諺解》를 中心으로

김초연 韓國外國語大學校 大學院 2009 국내석사

빅데이터를 처리할 수 있는 인공지능 모델 기반의 상황인지 시스템

조용성 숭실대학교 대학원 2018 국내박사

최근 지능형 로봇 서비스를 제공하기 위해서 사물인터넷과 로봇 HRI 모듈에서 수집된 빅데이터를 지능형 로봇의 상황인지에 적용하려는 연구가 진행되고 있다. 수집된 빅데이터는 정형 데이터뿐만 아니라 비정형 데이터의 특징도 가지며, 이를 이용하여 상황을 인지하기 위해서는 데이터를 학습하여 의미를 분석할 수 있는 빅데이터 처리 기술이 필요하다. 그러나 기존의 상황인지 시스템들은 규칙 기반 또는 온톨로지 추론 등과 같이 정형화된 데이터 처리 방법만을 지원하기 때문에 비정형 데이터를 포함하여 처리하기에는 용이하지 않다. 본 논문에서는 이기종의 사물인터넷 센서 및 로봇 HRI 모듈로부터 수집된 빅데이터를 처리하여 상황을 인지할 수 있는 상황인지 시스템을 제안한다. 제안하는 상황인지 시스템은 수집된 빅데이터를 분석할 수 있는 텐서플로우 기반의 인공지능 모델을 사용하여 상황을 인지할 수 있다. 이를 위해서 제안하는 상황인지 시스템은 빅데이터의 분석에 활용되는 CNN (Convolutional Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network)과 같은 인공지능 알고리즘들을 템플릿으로 제공하고 있으며, 이러한 템플릿을 활용하여 수집된 빅데이터를 분석할 수 있는 인공지능 모델을 생성하고 학습시킬 수 있다. 실험에서는 지능형 로봇의 비전과 생체 HRI 모듈에서 수집한 스켈레톤 좌표 데이터와 생체 데이터의 분석을 위한 인공지능 모델을 생성한 후, 위급 상황을 판단하는 과정을 통해서 제안하는 상황인지 시스템의 효용성을 보인다. With the recent rise of the Internet of Things (IoT) and big-data, processing HRI unstructured data sets such as voice signals, posture images become mainstream for applying context-aware systems with intelligent robots. Because there are difficulties for context-aware systems, which usually works with combinations of sensor data, profiles and meaningful results from context reasoning rules are formed in structured data. Formats of unstructured data sets are composed of different data formats from structured data, and furthermore, each unstructured data sets should be processed in different methods to make their results. Context-aware systems are difficult to keep their logical procedures when any kind of unstructured data comes in. Regardless these data or processing method are changed; context-aware systems should work properly. In this paper, we propose a system for providing context-awareness from intelligent robots’ data sets such as sensor data, data for HRI modules, and results of processing unstructured data. Proposed system aims two main objectives. Firstly, generating tensorflow models of each analysis module and making procedure of learning are available to use. Secondly, retrieving results from each analysis module with processed big-data and managing them for context-awareness. In experiments, the result shows that posture data from a patient is processed with analysis module and used for context-awareness situation, and emergency state initiated properly.

ODA가 공여국의 수출에 미치는 영향 분석 : 한국의 기술협력 ODA를 중심으로

변세준 한양대학교 2019 국내석사

공적개발원조는(ODA; Official Development Assistance)는 개발도상국의 국제적 인도주의를 실천하는 수단인 동시에 ODA 공여국의 국제사회에서의 국익을 추구하는 수단이다. 특히 수출 중심의 산업성장 구조를 갖고 있는 한국의 경제적 특성과 더불어 신(新)남방 정책 등 수출시장 다변화를 위한 국가 정책이 추진되고 있는 현 시점에 ODA 원조가 수출에 미치는 정책적 효과 검증은 더욱 중요한 함의를 가진다. 본 연구에서는 ODA 중에서도 교육훈련, 전문가 파견, 기술자문 등을 통해 기술과 지식, 기술 노하우를 전달하는 ‘기술협력 ODA’에 주목하여 기술협력 ODA가 한국의 수출에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해 한국의 ODA 178개 대상국의 GDP, 거리, 외국인직접투자(FDI) 실적, FTA 체결 여부 등 무역에 영향을 미칠 수 있는 변수와 ODA 수혜국의 과학-기술 보고서 발간 수 등 과학 수준에 관한 변수 등을 연계하여 2007년부터 2016년까지 10년간의 패널 데이터베이스를 구축하였으며, 이후 국제 무역흐름을 설명하기 위해 널리 활용되는 중력모형을 근간으로 하여 기술협력 ODA가 공여국의 수출에 미치는 효과를 패널 고정효과(Panel Fixed effect), 패널 확률효과(Panel Random effect), 도구변수를 활용한 2단계최소자승 추정, 하우스만 테일러 (Hausman-Taylor) 등 다양한 패널 분석모델들을 통하여 실증 분석하였다. 분석 결과, ODA 수혜국의 과학-기술 보고서 발간으로 대표되는 과학기술 인적 자원이 풍부할수록 기술협력 ODA에 정(+)의 방향의 영향을 미치며, 한국의 기술협력 ODA는 한국의 수출, 특히 제조단계에서 중간재 수출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 도출되었다. 그리고 이러한 효과가 나타나는 과정은 우즈베키스탄, 필리핀, 모로코의 기술협력 ODA 사례를 통해 확인하였다.

다항 로짓 모형을 활용한 스마트 공기청정기에 대한 소비자 선호 분석 연구

박지나 한양대학교 기술경영전문대학원 2021 국내석사

최근 미세먼지 등 공기오염 심화에 따라 실내에 머무르는 시간이 많아지면서 소비자는 실내 질 개선을 위한 공기청정기에 높은 관심을 보인다. 최근 공기청정기는 IoT기술이 생활가전에 적용되면서 스마트 제어기능이 결합한 스마트 공기청정기로 진화하고 있다. 이에 본 연구는 스마트 공기청정기의 주요 속성에 대한 소비자 선호 체계를 컨조인트와 다항 로짓 모형(Multinomial Logit Mode)을 활용해 분석하였으며, 해당 모형의 추정결과를 기반으로 상대적 중요도 및 한계지불의사액을 분석했다. 컨조인트 설문은 서울, 인천, 경기, 부산, 대구, 광주, 대전에 거주하는 일반인을 대상으로 2020년 2월부터 3월까지 2개월간 인터넷 방식으로 수행되었다. 모형추정결과를 통해 소비자는 구입 가격, 필터등급(H13,U15), 소음도, 필터교체비용, 공기청정범위, 스마트 제어 기능: 스마트 폰 앱(App) 및 AI기반 음성 명령 제어 속성들에 대해 평균적으로 선호한 것으로 나타났다. 상대적 중요도의 결과는 구입가격과 필터교체비용이 타 속성의 중요도에 비해 과반 이상을 차지하는 것으로 나타났으며, 한계지불의사액 결과는 ‘스마트 제어 기능: 스마트 폰 앱(App) 및 AI기반 음성 명령 제어’가 12만 7,800원으로 나타났다. 분석 결과, 소비자는 AI기반의 음성 명령 수준이상의 높은 기술수준을 요구하는 것으로 파악되며. 구입 가격과 필터교체비용을 포함한 경제적 비용에 대한 민감도가 높은 것으로 추측된다. 이에 스마트 공기청정기 확산을 위해서는 높은 수준의 스마트 제어 기술과 경제적 비용을 감소하는 방향으로의 신제품개발전략과 정책이 필요하다. Consumer interest in clean air has recently been increasing air-purifier demand over harmful environmental risk factors including fine and ultra-fine dust. By adapting IoT technology onto the air-purifier, a smart air purifier has been released. The smart air purifier is expected to change consumer's lifestyle with smart control functions such as mobile app, voice recognition. This study uses the Multinomial logit based on data collected from a conjoint method to analyze consumer preferences of the smart air purifier's attributes. The conjoint survey was conducted from February 2020 to March 2020 and sampled 1,680 consumers from 20 to 50 years old around the Seoul, Incheon, Gyoenggi, Busan, Deagu, Gwangju and Daejeon areas. Based on estimation results of multinomial logit, the most preferred attribute was price, followed by filters grade(H13, U15), noise, filter replacement cost, smart control functions, coverage. MWTP(Marginal Willingness To Pay) of filter grade(U15) and smart control function(AI-based on voice recognition) are 207,500 won and 127,800 won, respectively. The MWTP results show that consumer's expectation are high on filter grade and smart control function. Technical attributes including the filter grades and the smart control can be important to make a decision to develop main technologies of the smart air purifier. Furthermore a policy maker could consider an incentive of supporting the filter replacement cost.

明淸時期 비교구문 연구

임미나 韓國外國語大學校 大學院 2012 국내박사

明清时期比较句研究 韩国外国语大学校 大学院 中语中文学科 林弥娜 本文试从句法和语义的角度考察『金瓶梅词话』、『水湖传』、『西游记』、『初刻拍案驚奇』、『二刻拍案驚奇』、『红楼梦』、『儿女英雄传』、『儒林外史』中的比较句,并对其进行穷尽式的统计和分析,以揭示明清时期比较句的概貌。 本文共分为六章,各章内容要点如下: 第一章为绪论。阐明本文的研究目的;对以往的研究成果加以总结;介绍研究对象、范围及方法。目前的比较句研究存在以下问题。一、对差比句的演变研究较多,对比较句中的其他问题研究较少。二、集中对个别句式的考察研究,缺乏对各个历史时期内的比较句类型的全面考察。明清时期是比较句发展、成熟的重要时期,这一时期比较句逐渐发展出与上古汉语有异而接近现代汉语的形式。因此本文把明清时期比较句作为研究对象,对其发展过程和语法化进行深入探讨,从而找出其发展的主要动因与机制。 第二章主要考察了明清时期“比”字比较句各种类型的出现情况与特点。根据“比”的词性将“比”字比较句分为动词“比”字句和介词“比”字句,分别进行剖析。明清时期八种文献中动词“比”字句共出现了44次(7.5%),而介词“比”字句共出现了544次(92.5%)。从介词“比”字句的出现频率来看,包括修饰成分和附加成分的扩展形式占了绝大多数,与元代相比有明显增加趋势。这意味着动词“比”的使用频率在逐渐降低,而介词“比”的使用频率在逐渐上升。此外,动词“比”字句和介词“比”字句的肯定与否定形式,根据其出现频率整理统计,使用上存在明显的不对称想象。动词“比”字句主要用于否定形式,而介词“比”字句主要用于肯定形式。这种现象表明“比”字在明清时期進一步語法化,介词“比”字句的功能更加專門化。 第三章,主要考察了明清时期“如”类及“和”类平比句各种类型的出现情况与特点。明清时期“如”类及“和”类平比句共有三种形式,即单用比较标记1的形式、双用比较标记1和比较标记2的形式、单用比较标记2的形式。从出现频率来看,单用比较标记1的形式共出现1289次(83.2%),出现频率极高。其中“A+比较标记1+B+W比较标记2”形式共出现529次(34.1%),占第一位。双用比较标记1和比较标记2的形式共出现124次(8%),这跟现代汉语平比句的使用情况有所差距。在现代汉语平比句里,双用比较标记1和比较标记2的形式为常用形式。这意味着明淸時期的平比句还没有达到完成阶段,还在处于发展状态之中。在现代汉语中早已不存在的单用比较标记2的形式共出现137次(8.8%)。在比较标记1和比较标记2当中,比较标记的主要功能在于比较标记1。省略比较标记1而单用比较标记2的这一形式较为特殊。省略比较标记1的主要原因可能在于以下两个:一、取代使用频率极高的单用单个比较标记的形式来类推,二、只有在比较标记2表示完全等同的时候可以省略比较标记1,这就表示使用于完全等同的词汇相对来说语法化程度比较高。不过笔者还认为,这一形式在发展过程中出现的临时性的平比句形式。 第四章,主要考察了明清时期“有”的语法化与“有”字句各种类型的出现情况与特点。“有”字句的发展在明清时期经历了稍微不同的虚化程度,形成了今天“有”字比较句的面貌。明清时期“有+数量/程度”是一个出现频率很高的结构,它的高频出现为其中表示领属关系的“有”的语法化提供了条件。“有”语法化为一个表示估量、推断的形式动词。表示比较的结构“A+有+B+形”是由“A+有+数量/程度+形”中的“数量/程度”类推而来的。这个结构经过重新分析,其中的“有”语法化为一个引进比较基准的介词。 第五章为结论。对本文的研究进行总结和整理。研究结果表明“比”字在明清时期進一步語法化,介词“比”字句的功能更加專門化,表意也更加精確複雜。而明淸時期的平比句还没有达到完成阶段,还在处于发展状态之中。 关键语:近代汉语、明清时期、动词“比”字句、介词“比”字句、平比句、比较标记1、比较标记2、“有”字句、语法化