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양재곤 大韓神經精神醫學會 1982 신경정신의학 Vol.21 No.2
저자는 우울증에 관심을 가져 우울증 조사표를 이용하여 우울증에 대한 집단 및 치료에 필요한 기초자료을 얻고자 1981년 8월 1일부터 동년 10월 31일까지 건강하다고 인정되는 150명의 정상인과 부산대학병원 신경정신과에 내원한 초진환자 123명을 대상으로 조사하여 다음과 같이 요약할 수 있었다. 1. Self-rating depression scale에서는 연령, 직업, 가족수, 결혼상태, 경제상태, 교육정도에 따라 우울증의 양적인 차이가 없었으며 성별에서 환자군에서는 양적인 차이가 없었으나, 정상군에서는 여자가 남자보다 높았다. 2. 정상인군에서 Self-rating depression scale의 평균점수는 41.0이었으며 우울신경증, 불안신경증, 히스테리신경증과 정신분열증에서의 Self-rating depression scale의 평균점수는 각각 61.5, 54.8, 50.8, 48.3이었다. 3. 우울신경증과 다른 신경증 환자군에서 우울증의 양적 차이는 우울신경증에서 현저히 높았다. 4. 정상인군과 환자군 사이의 우울증의 양적 차이는 환자군에서 현저히 높았다. 5. Self-rating depression scale에서 항목별 평균치의 제일 높은 순위는 정상인군에서 착란이 우울신경증에서는 공허함이 다른 신경증에서는 착란이 정신분열증에서는 정신운동지체이었고 제일 낮은 순위는 모든 대상군에서 자살에 대한 생각이었다. 6. 우울신경증에서 절망감과 공허함이, 다른 신경증 정신분열증 그리고 정상인군과의 항목별 비교에서 가장 차이가 많았다. During a (consecutive) three month period from August 1, 1981 to October 31, 1981, the author performed the self-rating depression scale of W.W.K. Zung on a 150 normal group and 123 psychiatric out-patients. The tested groups were classified into different psychiatric diagnoses and correlation analysis of self-rating depression scale(SDS) indices were obtained according to their age, sex, occupation, number of familial members marital status, economic status, and educational level. The author obtained the following results; 1. The SDS was not affected by age, sex, occupation, number of family members, marital status, economic status and educational level of both the normal and neurotics, but was affected by the sex of normal groups, showing higher score in female. 2. The mean SDS indices for the normal group and the out-patients with depressive neurosis, anxiety neurosis, hysterical neurosis, and schizophrenia were 41.0, 61.5, 54.8, 50.8 and 48.3 respectively. 3. The mean SDS indices of the patients with anxiety neurosis, hysterical neurosis and schizophrenia differed significantly from those of the depressive neurotics. 4. The difference between the mean SDS index of the normal group and that of the depressive neurotics was highly significant. 5. The highest scale in the normal group and in the neurotic group excluding depressive neurotics was "confusion," that in the depressive neurotics was "emptiness" and that in the schizophrenics was "psychomotor retardation". The lowest scale in all the groups was "suicidal rumination". 6. "Hopelessness" and "emptiness" were the items which showed the greatest difference between depressive neurotics and others including neurotics except depressive neurosis, schizophrenia and normal groups.
김곤,양재곤,배재학,이종혁,Kim, Gon,Yang, Jaegun,Bae, Jaehak,Lee, Jonghyuk 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.5
Sentence ion is a simplification of a sentence preserving its communicative function. It accomplishes sentence revision and concept ion simultaneously. Sentence revision is a method that resolves the discrepancy between human's thoughts and its expressed semantic in sentences. Concept ion is an expression of general ideas acquired from the common elements of concepts. Sentence ion selects the main constituents of given sentences and describes the upper concepts of them with detecting their semantic information. This enables sen fence revision and concept ion simultaneously. In this paper, a syntactic parser LGPI+ and an ontology OfN are utilized for sentence ion. Sentence abstracter SABOT makes use of LGPI+ and OfN. SABOT processes the result of parsing and selects the candidate words for sentence ion. This paper computes the sentence recall of the main sentences and the topic hit ratio of the selected sentences with the text understanding system using sentence ion. The sources are 58 paragraphs in 23 stories. As a result of it, the sentence recall is about .54 ~ 72% and the topic hit ratio is about 76 ~ 86%. This paper verified that sentence ion enables sentence revision that can select the topic sentences of a given text efficiently and concept ion that can improve the depth of text understanding. 문장추상화(Sentence Abstraction)는 문장의 의사전달 기능이 보존된 단순화이다. 이는 문장교열(Sentence Revision)과 개념추상화(Concept Abstraction)를 동시에 가능하게 한다. 문장교열은 사람이 생각한 바와 문장으로 표현된 의미의 차이를 해결하는 방법이다. 개념추상화는 개념들의 공통된 요소로부터 얻은 보편적인 관념을 표현하는 것이다. 문장추상화는 문장의 주요구성성분들을 선별해 내고, 이들의 의미적인 정보를 파악하여 상위개념을 표현함으로써 문장교열과 개념추상화를 가능하게 한다. 본 논문에서는 문장추상화를 위한 구문분석기 LGPI+와, 온톨러지 OfN을 구체화하였다. 문장추상기 SABOT는 LGPI+와 OfN을 활용하며, 구문분석 결과를 처리하여 문장에서 추상화 할 후보난어를 선택한다. 문장추상화를 활용한 원문이해 시스템으로 23개 이야기의 58개 문단에 대해 중요 문장에 대한 문장재현율과 선별된 문장들의 주제관련성을 확인해 보았다. 실험결과, 문장재현율은 54~72%의 범위이었고, 주제관련성은 76~86% 정도의 비율로 나타났다. 이를 유사 시스템과 비교해 보았을 때, 약 10~20% 정도의 성능향상을 보인다. 본 논문에서는 문장추상화를 활용하여 글의 화제문을 효율적으로 선택할 수 있는 문장교열과 원문의 이해심도를 보다 더 깊게 할 수 있는 개념추상화가 가능함을 확인하였다.