• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.373-380
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• 2001

본 논문은 한국어 보조동사의 의미를 Sowa에 의해 제안되고 국제표준이 되고있는 개념그래프를 이용하여 형식적으로 기술하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영어의 양상과 상에 관한 개념그래프를 알아보고 한국어 보조동사를 통사/의미론적으로 고찰한다. 한국어 보조동사의 개념그래프적 기술을 위해, 각종 논문과 국어사전에서 한국어 보조동사 40개의 여러 예문들을 수집하여 완료, 진행, 봉사, 시도, 강세, 원망, 지속, 추정의 8가지 의미로 분류하고 이들을 개념그래프로 기술한다. 실험에서는 이들 8가지 의미들을 인공지능언어의 일종인 LIPS과 유사한 KIF로 작성하고 C++를 이용하여 한국어 보조동사가 포함된 문장을 입력받아 개념그래프로 변환하는 프로그램을 구현한다. 문장 내의 모든 범주들의 개념과 개념 관계가 자연어의 모든 의미관계를 표시할 수 있는 개념그래프는 한국어 보조동사의 다양한 의미를 기술하는데 적합함을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.285-292
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• 2014

지능형 시스템은 자료나 정보보다 지식을 주로 이용하는 시스템이다. 따라서 지식표현은 지능형 시스템 구축에 있어서 중요한 요소이다. 개념그래프는 지식을 효율적으로 표현할 수 있는 그래프 형태의 논리적 지식표현 언어이다. 하지만 개념그래프를 직접 프로그래밍에 활용하기는 쉽지 않다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 여러 가지 도구들이 개발되었다. 본 논문에서는 개념그래프를 이용한 지능형 시스템 구축에 활용할 수 있는 도구들에는 어떤 것들이 있는지 조사하고 그들의 기능과 특성을 비교 분석한다. 조사결과는 지능형 시스템 구축을 위한 개념그래프 활용에 큰 도움이 될 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권6호
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• pp.822-832
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• 1999

개념 그래프는 개념구조(conceptual structures)를 그래프로 표현한 논리 시스템으로 자연어 처리에 적합한 여러 특성을 지니고 있다. 그러나, 개념주조의 그래프 표현은 개념 그래프에 대한 연산의 복잡도를 증가시키고 의미 표현의 일관성(consistency)과 유일성(uniqueness)을 잃게 한다. 본 논문에서는 개념 그래프의 이러한 문제점에 대해 자세히 살펴보고이를 해결한 개념 트리의 표현 방법을 보인다. 표현의 유일성을 위해, 개념 트리는 중심어 선행 표현(perorder expression)에 의해 제약된다 또한 , 표현의 일관성을 위해 집합 참조대상 (set referents)을 확장하고 이를 다루기 위한 set join연산을 재정의한다. 우리는 개념 트리가 자연어 문장에 대한 표현력을 유지하면서 효율적임을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.383-385
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• 2003

본 논문에서는 개념 기반 검색엔진 시스템(Concept-based Search Engine System)의 검색 정확도를 향상시키기 위한 방법으로 MeSH를 이용하였다. MeSH는 Medical Subject Headings의 약자로서 MEDLINE 논문의 원활한 검색을 위하여 주제어를 코드화한 것으로 이를 개념 그래프의 시소러스로 사용하여 개념 그래프의 가장 중요한 부분인 개념 추출의 정확성을 보장하도록 하였다. 본 논문은 2003년 MeSH의 Descriptor Data의 Term 항목을 사용하여 개념과 관련이 있는 유의어를 추출했다. 추출된 유의어로 개념 그래프를 구성한 것과 문서 내에서의 단어 빈도수에 의하여 개념 그래프를 구성한 것의 검색 결과를 비교한 결과 MeSH 를 시소러스로 사용하여 개념 그래프를 구성한 것이 훨씬 더 정확한 결과를 내는 것을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.37-49
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• 2001

한국어 보조동사는 그 수가 적음에도 불구하고 한국어 문장에서 자주 쓰인다 그러나 보조동사의 개념을 정확하게 처리하지 않을 경우에 기계번역의 질이 좋지 않다. 이런 보조동사처리의 문제들을 해결하기 위해 본 논문은 개념그래프에 기반을 둔 보조동사의 기술을 제안한다. 보조동사의 개념그래프 기술을 위해, 각종 논문과 국어사전에서 한국어 보조동사 40개와 여러 예문들을 수집한 후, 완료, 진행, 봉사, 시도, 강세, 원망, 지속, 추정의 8가지 의미로 분류하고 이들을 개념그래프로 기술한다. 실험에서는 한국어 보조동사가 포함된 문장을 입력받아 개념그래프로 변환하는 프로그램을 구현하고 실험 결과를 기술한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.17-28
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• 2002

한국어 보조 형용사 및 사동과 피동은 그 수가 얼마 되지 않음에도 불구하고 한국어 문장에서 자주 쓰인다. 하지만 한국어보조 형용사 및 사동과 피동의 개념을 정확하게 처리하지 않으면 기계번역의 질이 나라진다. 이런 문제들을 해결하기 위해 본 논문은 개념그래프에 기반을 둔 보조 형용사 및 사동과 피동의 기술을 제안한다. 이들의 개념그래프 기술을 위해, 보조 형용사 12개, 사동사 425, 피동사 260개를 조사하여 의미에 따라 분류한 후, 보조 형용사 및 사동과 피동을 개념그래프에 기반 하여 기술한다. 또한 실험에서는 보조 형용사 및 사동과 피동이 포함된 문장을 입력받아 개념그래프로 변환하는 보조 형용사 및 사동과 피동 처리 도우미라는 프로그램을 구현한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.211-214
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• 2020

Abstract Meaning Representation(AMR)은 문장의 의미를 그래프 구조로 인코딩하여 표현하는 의미 형식표현으로 문장의 각 노드는 사건이나 개체를 취급하는 개념으로 취급하며 간선들은 이러한 개념들의 관계를 표현한다. AMR 파싱은 주어진 문장으로부터 AMR 그래프를 생성하는 자연어 처리 태스크이다. AMR 그래프의 각 개념은 추상 표현으로 문장 내의 토큰과 명시적으로 정렬되지 않는 어려움이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 별도의 사전 학습된 정렬기를 이용하여 해결하거나 별도의 정렬기 없이 Sequence-to-Sequence 계열의 모델로 입력 문장으로부터 그래프의 노드를 생성하는 방식으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 문장의 입력 시퀀스와 부분 생성 그래프 사이에서 반복 추론을 통해 새로운 노드와 기존 노드와의 관계를 구성하여 점진적으로 그래프를 구성하는 모델을 한국어 AMR 데이터 셋에 적용하여 Smatch 점수 39.8%의 실험 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.295-297
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• 2000

전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특수한 정보를 수집 검색하기 위한 검색 엔진을 내용이다. 본 논문은 전문가 검색 엔진을 만드는 과정에서 초기 작업에 해당하는 웹 정보 수집에 대한 논문이다. 본 논문은 웹 페이지에서 하이퍼링크와 참조되는 웹 페이지에 대한 표면 지식을 이용하여, 홈페이지 그래프를 작성한다. 그리고 나서 홈페이지 그래프와 사전에 미리 준비된 개념 그래프를 이용하여, 웹 페이지 수집 중 특정 전문 분야에 해당하는 웹 페이지인지를 판별하여 사용자가 수집하고자 하는 분야에 대한 웹 페이지만을 수집한다. 본 논문은 이에 대한 개념, 설계 및 구현과 앞으로의 개선 상황을 제안한다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.49-54
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• 2010

함수와 그 그래프는 수학교육에서 매우 중요한 개념이다. 그러나 함수의 개념에 대한 이해 없이 학습을 하거나 또는 함수에 대한 흥미 없이 함수를 학습을 하는 학생들이 많이 있다. 본 연구에서는 함수와 그 그래프의 개념을 일상에서 볼 수 있는 다양한 형상 속에서 찾아보고, 형상과 함수의 그래프를 매칭하는 학습방법을 제시한다. 즉, 형상의 윤곽을 함수의 그래프로 생각하고, 그 그래프를 생성하는 함수를 추정하여 그래픽 기능이 내장된 계산기의 스크린에 함수의 그래프를 그리는 학습방법을 제시한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.349-354
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• 2020

본 논문에서는 개체를 자유롭게 설명하고 효율적으로 클러스터링을 수행 할 수 있는 개념 그래프 기반의 새로운 클러스터링 체계 Clustering scheme Based on Conceptual graphs(CBC)를 제안한다. 개념적 클러스터링은 기계 학습 기술 중 하나이다. 개념 클러스터링에서 개체 간의 유사성은 개체의 의미나 환경을 고려하지 않고 유사성을 결정하는 일반적인 클러스터링 체계와 달리 개념 구성원의 자격에 따라 결정된다. 이 논문에서는 다양한 개체를 개념 그래프로 자유롭게 설명하여 효율적인 개념 클러스터링을 수행 할 수 있는 새로운 개념 클러스터링 체계인 CBC를 소개한다.