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의원의 당론이탈 투표에 미치는 이념요인의 영향 재고찰: 제20대 국회 전반기 본회의 표결을 중심으로
강신재 한국의정연구회 2019 의정논총 Vol.14 No.2
How does the ideology of the congressmen affect the party defection voting? Existing studies have estimated the effect on party defection voting with different variables of ideology, such as left-right ideology, the intensity of ideology, and ideological distance from the party. These different measurements of ideology variables make it difficult to discuss the relationship between ideology and party defection voting effectively. This study collects all the agendas voted in the first half of the 20th National Assembly, measures the party defection voting rate, and compares and analyzes the effects of ideology variables affecting it. The analysis results are as follows. First, the left-right ideology variable without considering relations with the party is not appropriate in the party defection voting model. Second, we found that both the intensity of ideology and ideological distance from the party are important variables in the party defection voting model, and the two variables have more explanatory power for party defection voting than left-right ideology. Third, the competition of primary variables showed no statistically significant influence in the model included the intensity of ideology and ideological distance from the party variables. This study suggests that it is necessary to consider appropriate variables of ideology in order to more accurately estimate the influence of explanatory variables that influence the party defection voting of legislators. 의원들의 이념은 당론이탈 투표에 어떠한 영향을 미치는가? 기존 연구들은 좌-우 이념성향, 이념의 강도, 정당과의 이념적 거리라는 서로 다른 이념 변수들로 당론이탈 투표율에미치는 효과를 추정해왔다. 이렇게 상이한 이념 변수의 측정은 이념과 당론이탈 투표와의관계를 효과적으로 논의하기 어렵게 만든다. 본 연구는 20대 국회 전반기에 표결된 모든안건들을 수집하여 당론이탈 투표율을 측정한 뒤, 이에 영향을 미치는 이념 변수들의 효과를 비교분석 한다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 소속 정당과의 관계를 고려하지 않은좌-우 이념성향은 당론이탈 투표 모형에서 적절하지 않다. 둘째, 이념의 강도와 정당과의이념거리는 당론이탈 투표 모형에서 중요한 변수로 작용하며 두 변수는 이념성향보다 당론이탈 투표에 대한 설명력이 높다. 셋째, 당론이탈 투표율에 유의미한 영향을 미친다고알려진 경선의 효과는 이념의 강도와 정당의 이념거리가 포함된 모형에서 통계적 유의성이사라졌다. 본 연구는 의원들의 당론이탈 투표에 영향을 미치는 변수들의 영향력을 보다 정확하게 추정하기 위해서 적절한 이념변수를 고려할 필요성이 있다는 점을 제시한다.
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강신재,Kang, Sin-Jae 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.4
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. This paper presents an ontology construction method using various computational language resources, and an ontology-based word sense disambiguation method. In order to acquire a reasonably practical ontology the Kadokawa thesaurus is extended by inserting additional semantic relations into its hierarchy, which are classified as case relations and other semantic relations. To apply the ontology to disambiguate word senses, we apply the previously-secured dictionary information to select the correct senses of some ambiguous words with high precision, and then use the ontology to disambiguate the remaining ambiguous words. The mutual information between concepts in the ontology was calculated before using the ontology as knowledge for disambiguating word senses. If mutual information is regarded as a weight between ontology concepts, the ontology can be treated as a graph with weighted edges, and then we locate the weighted path from one concept to the other concept. In our practical machine translation system, our word sense disambiguation method achieved a 9% improvement over methods which do not use ontology for Korean translation.
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대규모 말뭉치와 전산 언어 사전을 이용한 의미역 결정 규칙의 구축
강신재,박정혜,Kang, Sin-Jae,Park, Jung-Hye 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.2
This paper presents an efficient construction method of determination rules of thematic roles from syntactic relations in Korean language processing. This process is one of the main core of semantic analysis and an important issue to be solved in natural language processing. It is problematic to describe rules for determining thematic roles by only using general linguistic knowledge and experience, since the final result may be different according to the subjective views of researchers, and it is impossible to construct rules to cover all cases. However, our method is objective and efficient by considering large corpora, which contain practical osages of Korean language, and case frames in the Sejong Electronic Lexicon of Korean, which is being developed by dozens of Korean linguistic researchers. To determine thematic roles more correctly, our system uses syntactic relations, semantic classes, morpheme information, position of double subject. Especially by using semantic classes, we can increase the applicability of the rules. 본 논문은 한국어정보처리 과정에서 구문 관계를 의미역으로 사상시키기 위한 규칙을 효과적으로 구축하는 방법을 제시하고 있다. 의미역의 결정은 의미 분석의 핵심 작업 중 하나이며 자연어처리에서 해결해야 하는 매우 중요한 문제 중 하나이다. 일반적인 언어학 지식과 경험만 가지고 의미역 결정 규칙을 기술하는 것은 작업자의 주관에 따라 결과가 많이 달라질 수 있으며, 또 모든 경우를 다룰 수 있는 규칙의 구축은 불가능하다. 하지만 본 논문에서 제시하는 방법은 대량의 원시 말뭉치를 분석하여 실제 언어의 다양한 사용례를 반영하며, 또 수십 명의 한국어 학자들이 심도 있게 구축하고 있는 세종전자사전의 격틀 정보도 함께 고려하기 때문에 보다 객관적이고 효율적인 방법이라 할 수 있다. 의미역을 보다 정확하게 결정하기 위해 구문관계, 의미부류, 형태소 정보, 이중주어의 위치정보 등의 자질 정보를 사용하였으며, 특히 의미부류의 사용으로 인해 규칙의 적용률이 향상되는 효과를 가져올 수 있었다.
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