죽음에 대한 체계적 서비스를 위한 시론적 고찰

최선화 신라대학교 여성문제연구소 2004 젠더와 사회 Vol.15 No.-

노년기의 중요한 발달과업 중 하나는 죽음의 공포를 극복하고 수용하는 것이다. 죽음에 대한 생각은 대부분의 사람들에게 불안과 공포감을 갖게 한다. 노년기의 심리적 특성으로 볼 때 이러한 죽음의 문제를 개별적으로 다루어 나가는 것은 노인들에게 많은 어려움을 주고 있다. 노년기의 삶의 질이라는 측면에서 그리고 노인들의 생의 과업을 완수할 수 있도록 도움 을 제공한다는 의미에서 죽음을 대비한 체계적 서비스가 주어져야 할 것 이다. 그럼에도 불구하고 우리나라에서는 죽음을 대비한 서비스는 제한적 인 것 외에는 종교적 영역 또는 사적인 문제로 남겨져 있다. 죽음을 대비 한 서비스의 현실적 필요성을 인식하면서 이 분야에 대한 서비스가 제공되기를 촉구하는 의미에서 체계적 접근을 시도해 보았다. 죽음은 사적이고 개별적인 측면과 사회적 측면이 있다. 죽음에 대한 개인적인 개입과 함께 제도적이며 사회적인 측면이 뒷받침됨으로써 죽음의 공포를 극복해 나갈 수 있을 것이다. 본 연구는 문헌고찰로 죽음의 사적인 측면과 함께 죽음과 관련된 제도ㆍ문화ㆍ노인의 권리ㆍ사회적 보호장치 등의 사회적 측면을 함께 다루 어 봄으로써 체계적인 접근을 위한 탐색적 연구를 시도해 보았다.

농업용수 수질기준 T-N 항목에 대한 검증 실험( I )

최선화,김호일,김민호,이변우,이봉훈,Choi, Seon-Hwa,Kim, Ho-Il,Kim, Min-Ho,Lee, Byeon-U,Lee, Bong-Hun 한국농공학회 2004 한국농공학회논문집 Vol.46 No.1

The present agricultural water quality standards are set by a policy goal. This is intended for water quality management of public water resources, but not for the use of water resources. These standards were not determined by considering the influence of water quality on the safety of agricultural produce and the growth, yield and quality of agricultural crops. Thus, this study was carried out to investigate the influence of irrigation water quality on the growth, yield, and grain quality of rice and acquire fundamental knowledges to set up irrigation water quality standards. The pot experiment was conducted with 4 treatments using irrigation waters with various total nitrogen concentrations (control, 1, 5, 10, 20mg/L) and replicated four times with randomized block design. The results of this study showed that plant height, number of tiller, plant dry weight, the uptake of N, P, and K, and rice protein contents tended to increase as the T-N concentration in irrigation water was increased. In addition, grain yield at T-N 20 mg/L was significantly higher than in the control, but the percentage of head rice was slightly lower due to the increase of green kernel and white belly/core kernel.

농업용저수지의 생태계서비스 가치평가 방법 개발

최선화,노경환,최강원 한국농공학회 2021 韓國農工學會誌 : 전원과 자원 Vol.63 No.1

[흙밭 마음밭] 새로운 도전

최선화,신선미(그림) 월간에세이 2022 (월간)에세이 Vol.423 No.-

기계가독형사전에서 상위어 판별을 위한 규칙 학습

최선화,박혁로,Choi Seon-Hwa,Park Hyuk-Ro 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.2

기계가독형사전(Machine Readable Dictionary)에서 단어의 정의문에 나타나는 항목 단어의 상위개념을 추출하는 대부분의 연구들은 전문가에 의해 작성된 어휘패턴을 사용하였다. 이 방법은 사람이 직접 패턴을 수집하므로 시간과 비용이 많이 소모될 뿐만 아니라, 자연언어에는 같은 의미를 가진 다앙한 표현들이 존재하므로 넓은 커버리지를 갖는 어휘패턴들을 수집하는 것이 매우 어렵다는 단점이 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 구문적 특징만을 이용한 상위어 판별 규칙을 기계학습함으로써 기존에 사용되었던 어휘패턴의 지나친 어휘 의존성으로 인한 낮은 커버리지 및 패턴 수집의 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 기계학습된 규칙들을 상위어 자동추출과정에적용한 결과 정확도 92.37% 성능을 보였다. 이는 기존 연구들보다 향상된 성능으로 기계학습에 의해 수집된 판별규칙이 상위어 판별에 있어서 어휘패턴의 문제를 해결할 수 있다는 것을 입증하였다. Most approaches for extracting hypernyms of a noun from its definitions in an MRD rely on lexical patterns compiled by human experts. Not only these approaches require high cost for compiling lexical patterns but also it is very difficult for human experts to compile a set of lexical patterns with a broad-coverage because in natural languages there are various expressions which represent same concept. To alleviate these problems, this paper proposes a new method for extracting hypernyms of a noun from its definitions in an MRD. In proposed approach, we use only syntactic (part-of-speech) patterns instead of lexical patterns in identifying hypernyms to reduce the number of patterns with keeping their coverage broad. Our experiment has shown that the classification accuracy of the proposed method is 92.37% which is significantly much better than that of previous approaches.

형태소 단위의 한국어 확률 의존문법 학습

최선화,박혁로,Choi, Seon-Hwa,Park, Hyuk-Ro 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.6

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 한국어의 부분 자유 어순성질과 문장의 필수적 성분의 생략과 같은 특성으로 인하여 한국어 구문분석에 관한 연구들에서는 주로 의존문법을 선호하고 있다. 본 논문에서는 기존의 어절단위학습방법에서는 학습할 수 없었던 어절 내의 의존관계를 학습할 수 있는 형태소 단위의 학습 방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 약 3만 문장에서 추출한 25,000문장의Tagged Corpus을 가지고 한국어 확률 의존문법 학습을 시도하였다. 그 결과 초기문법 2,349개의 정확한 문법을 얻을 수 있었으며, 문법의 정확성을 실험하기 위해 350개의 실험문장을 parsing한 결과 69.77%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 한국어 어절 특성을 고려한 형태소 단위 학습으로 얻어진 의존문법이 어절 단위 학습으로 얻어진 문법보다 더 정확하다는 사실을 알 수 있었다. In this thesis. we present a new method for inducing a probabilistic dependency grammar (PDG) from text corpus. As words in Korean are composed of a set of more basic morphemes, there exist various dependency relations in a word. So, if the induction process does not take into account of these in-word dependency relations, the accuracy of the resulting grammar nay be poor. In comparison with previous PDG induction methods. the main difference of the proposed method lies in the fact that the method takes into account in-word dependency relations as well as inter-word dependency relations. To access the performance of the proposed method, we conducted an experiment using a manually-tagged corpus of 25,000 sentences which is complied by Korean Advanced Institute of Science and Technology (KAIST). The grammar induction produced 2,349 dependency rules. The parser with these dependency rules shoved 69.77% accuracy in terms of the number of correct dependency relations relative to the total number dependency relations for best-1 parse trees of sample sentences. The result shows that taking into account in-word dependency relations in the course of grammar induction results in a more accurate dependency grammar.

신경망 모델과 확률 모델의 풍수해 예측성능 비교

최선화,Choi, Seon-Hwa 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지B Vol.18 No.5

최근 급증하는 기상이변 및 기후온난화 현상은 풍수로 인한 피해를 더욱 가속시키고 있어 풍수해 발생가능성을 미리 예측하여 선제적으로 대응할 방안 마련이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석은 주로 확률 통계기법에 기반한 수식모델 연구가 주류를 이루고 있고 소방방재청 국립방재연구소에서 구축한 태풍위원회 재해정보시스템(TCDIS: Typhoon Committee Disaster Information System) 또한 지역별 풍수해 위험성 분석에 확률모델을 활용하고 있다. 본 논문에서는 경험적 패턴인식에 탁월한 성능을 가진 신경망 알고리즘을 활용하여 개발한 풍수해 예측모델을 소개하고 이 모델과 TCDIS의 KDF 확률밀도함수를 이용한 풍수해 예측모델의 성능 비교 결과를 제시하여 기존 TCDIS의 위험성 분석기능에 신경망 모델을 적용함으로써 시스템의 강건성과 예측 정확도 향상이 가능함을 보이고자 한다. Storm and flood such as torrential rains and major typhoons has often caused damages on a large scale in Korea and damages from storm and flood have been increasing by climate change and warming. Therefore, it is an essential work to maneuver preemptively against risks and damages from storm and flood by predicting the possibility and scale of the disaster. Generally the research on numerical model based on statistical methods, the KDF model of TCDIS developed by NIDP, for analyzing and predicting disaster risks and damages has been mainstreamed. In this paper, we introduced the model for prediction of damage cost from storm and flood by the neural network algorithm which outstandingly implements the pattern recognition. Also, we compared the performance of the neural network model with that of KDF model of TCDIS. We come to the conclusion that the robustness and accuracy of prediction of damage cost on TCDIS will increase by adapting the neural network model rather than the KDF model.

형태소 단위의 한국어 확률 의존문법 학습

최선화,박혁로 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.9 No.6

약물남용 청소년 예방활동 연구집 : 제 2 부 재활 , 상담프로그램 ; 보호관찰청소년들을 위한 단기집단프로그램

최선화 한국청소년학회 1997 약물남용 청소년 예방활동 연구집 Vol.- No.-

여성노인의 노령화와 사회복지 욕구

최선화 세종출판사 1999 고령화사회와 노인복지 Vol.4 No.1