• 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.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권4호
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• pp.607-616
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• 2016

2009 개정 과학과 교육과정의 성취기준에서 사용되고 있는 서술어는 '안다(38%)'와 '이해한다(46%)'가 80% 이상을 차지하고 있다. 많은 독자들은 '안다', '이해한다'와 같이 포괄적 의미의 서술어로 진술된 문장의 의미를 해석하는 데 어려움을 가진다. 한편 수학 과학 성취도 추이변화 국제비교 연구(TIMSS)에서는 인지적 영역을 다양하고 구체적인 수준의 동사를 사용하여 서술하고 있다. 이에 본 연구에서는 2009 개정 과학과 교육과정의 성취기준을 TIMSS 인지적 영역 평가틀을 중심으로 분석하였다. 3인의 교사가 분석에 참여하였으며, 분석자별 해석 차이가 발생한 경우에는 연구자와의 면담을 통해 그 이유를 알아보았다. 교사 3인의 분석 결과 구체적 의미의 서술어를 사용할수록 공통된 해석을 얻었고, 포괄적 의미의 서술어를 사용한 경우 각기 다양한 인지적 영역으로 해석되었다. 특히 '안다'라는 서술어로 진술된 성취기준은 '기술하기(Describe)(27%)', '회상하기/인식하기(Recall/Recognize)(25%)', '관련짓기(Relate)(17%)' 등으로 해석되었고, '이해한다'라는 서술어로 진술된 성취기준은 '설명하기(Explain)(37%)', '관련짓기(Relate)(27%)', '기술하기(Describe) (21%)'등으로 해석되었다. 교사들이 성취기준을 해석하는 과정에서 의견이 불일치한 경우는 '안다', '이해한다'와 같이 포괄적인 서술어가 사용된 동시에 해당 학년에서 가르칠 개념의 수준과 범위를 모호하게 진술한 경우로 해석된다. 성취기준이 뜻하는 바를 명확하게 표현하기 위해서 성취기준 문장의 서술어 진술 방식에 대한 논의가 지속적으로 이루어질 필요가 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제35권6호
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• pp.1031-1038
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• 2015

사람의 머릿속에 어떤 단어들이 저장되어 있으며, 이들이 어떤 구조로 연결되어 있는지에 대해 심리학, 정신분석학, 언어학, 교육학 등 다양한 분야에서 관심을 가지고 연구하고 있다. 과학 교육 분야에서는 구성주의적 관점에서 학생들의 머릿속에 과학용어로 표현되는 개념들이 어떻게 자리 잡고 있는지가 관심 대상 가운데 하나이다. 본 연구에서는 과학용어들에 대한 학생들의 머릿속 의미 구조를 알아보기 위한 하나의 방법인 단어연상검사를 실시함에 있어 검사 결과에 영향을 미치는 검사 환경 변인을 알아보았다. 학생들이 제시된 자극어를 과학적 상황으로 제한하도록 유도할 가능성이 있다고 여겨지는 변인을 4가지(자극어의 과학용어 여부 명시, 일상어와 섞어 제시, 검사자의 과학 교사 여부, 해당 개념의 학습 여부)로 정하고, 실험 집단과 통제 집단의 검사 결과 비교를 통해 이들 4가지 변인이 과학용어에 대한 단어연상검사 결과에 영향을 미치는지 확인해 보았다. 일상적 의미와 과학적 의미를 모두 포함하는 과학용어 9개를 정하고 중학교 학생 282명을 통제집단과 실험집단으로 나누어 단어연상검사를 실시하였다. 그 결과 검사지에 제시된 자극어들이 모두 과학용어임을 직접적으로 명시하는 경우에 학생들은 과학적 의미로 인식하는 비율이 높았으며, 나머지 변인에 대해서는 통제집단과 실험집단 사이에 차이가 없는 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제19권1호
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• pp.135-161
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• 2002

과학기술 분류표, 시소러스, 용어사전 등의 주요한 색인 및 검색 도구를 한국어, 영어 일본어의 3개 언어로 통합 구축하여 활용할 수 있도록 다기능, 다국어 과학기술 통합 개념체계의 모형을 설계하였다. 이 연구에서는 개념을 기본 단위로 한 시소러스 모형을 개발하였으며, 시소러스와 연계되는 용어사전 레코드는 ISO 12620 표준에 근거하여 필수요소를 지정하였다. 또한 과학기술분야 표준분류표를 마련하고 기존의 일반 분류표와의 매핑 테이블을 작성하여 다른 분류표를 통한 접근이 가능하도록 하였다. 본 연구에서 개발한 통합 개념체계를 이용하여 원자력 분야를 대상으로 한 프로토타입 시스템을 구축하고 실제 검색 사례를 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권9호
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• pp.562-571
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• 2008

본 논문에서는 분야 온톨로지 구축을 위하여 분야 상위 온톨로지를 구축한 다음, 분야 시소러스의 개념과 관계를 이용하여 분야 상위 온톨로지를 확장하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 우선 일반분야 시소러스와 분야 사전을 이용하여 분야 상위 개념 분류체계를 구축한다. 다음, 분야 시소러스의 개념을 분야 상위 온톨로지의 상위 개념으로 분류하고, 광의어(Broader Term: BT)-협의어(Narrower Term: NT) 및 광의어-관련어(Related Term: RT) 사이의 관계를 분야 상위 온톨로지에서 정의한 의미관계로 분류한다. 개념 분류는 두 단계로 진행되는데, 1단계에서는 빈도수 기반 방법, 2단계에서는 유사도 기반방법을 적용하여 시소러스 개념을 분야 상위 온톨로지의 개념으로 분류한다. 관계 분류에서는 두 가지 방법을 적용하였는데, (i) 훈련데이타가 부족한 경우를 위하여 규칙기반 방법으로 BT-NT/RT관계를 iso와 기타 관계(non-isa관계)로 분류하고, 다시 패턴기반 방법으로 non-isa관계를 온톨로지를 위한 의미관계로 분류한다. (ii) 훈련데이타를 충분히 가지고 있을 경우, 최대 엔트로피 모델(MEM)을 적용한 특징기반 분류 기법을 사용하되, k-Nearest Neighbors(k-NN)방법으로 훈련데이타를 정제하였다. 본 논문에서 제안한 방법으로 시스템을 구축하였고, 실험 결과 사람에 의한 판단 결과와 비교 가능한 성능을 보여 주었다.

• 인지과학
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• 제2권1호
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• pp.193-204
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• 1990

본 논문은 계층적 시소러스를 이용한 정보검색 추론모델을 제안하였다.제안된 모델은 계층적 시소러스를 구성하는 색인어들과 이들의 가중치로써 표현되는 사용자의 질의오와 정보요소 간의 개념적 거리를 계산한다. 사요자질의어에 부울리언 연산자를 사용할 수 있도록 하여 검색 요구의 표현력을 향상시켰고,계층적 시소러스에 에지(edge)가중치를 허용하여 색인어들간의 상관관계를 보다 정확하게 표현할 수 있도록 하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 실험 결과, 인간의 적합도 판정과 상당히 유사함을 알 수 있었다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2000년도 추계 학술발표대회 논문집
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• pp.132-133
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• 2000

오늘날 메타(mee)라는 용어는 '메타언어', '메타과학', '메타비평' 등의 합성어를 통해 자신의 존재를 이 사회에서 확인 받고 있다. 특히 메타언어는 메타라는 용어를 가장 적극적으로 사용하는 경우라고 할 수 있다. 왜냐하면 메타언어는 언어를 연구대상으로 하는 학문영역에서 언어의 한 특성, 흑은 자체의 구조를 설명하는 보다 일반화된 개념으로 소통되고 있기 때문이다. (중략)

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권5호
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• pp.48-460
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• 2001

국어사전의 뜻풀이말은 표제어의 의미를 기술할 뿐만 아니라, 상위/하위개념, 부분-전체개념, 다의어, 동형이의어, 동의어, 반의어, 의미속성 등의 많은 의미정보를 내재하고 있다. 본 연구는 뜻풀이말에서 다양한 의미정보를 획득을 위한 기본적인 도구로서 국어사전의 뜻풀이말 구문분석기를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 우선 국어사전의 뜻풀이말을 대상으로 일정한 수준의 품사 및 구문 부착 말 뭉치를 구축하고, 이 말뭉치들로부터 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 통계적 방법에 기반한 문법규칙과 확률정보를 자동으로 추출한다. 본 연구의 뜻풀이말 구문분석기는 이를 이용한 확률적 차트파서이다. 품사 태그 중의성 어절의 빈도 정보와 문법규칙 및 확률정보는 파싱 과정의 명사구 중의성을 해소한다. 또한, 파싱 과정에서 생성되는 노드의 수를 줄이고 수행 속도를 높이기 위한 방법으로 문법 Factoring, Best-First 탐색 그리고 Viterbi 탐색의 방법을 이용한다. 문법규칙의 확률과 왼쪽 우선 파싱 그리고 왼쪽 우선 탐색 방법을 사용하여 실험한 결과, 왼쪽 우선 탐색 방식과 문법확률을 혼용하는 방식이 가장 정확한 결과를 보였으며 비학습 문장에 대해 51.74%의 재현률과 87.47%의 정확률을 보였다.

• 인지과학
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• 제13권1호
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• pp.41-51
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• 2002

본 논문에서는 질의어 응답시스템에 있어 핵심이 되는 사실 자료 (Fact Database) 구축의 관점에서 지식기반 방법의 중요성과 그 과정에 대해서 논의한다. 지식기반 질의어 시스템은 기존의 이용가능한 자연언어처리의 자원-형태소, 구문, 의미분석 등-과 온톨로지라는 개념구조망을 이용하는 시스템으로 이 개념을 현실세계의 사실 자료와 연결시켜 개념구조가 지닌 속성과 값의 확장을 통해 그 가능한 응답을 유도해 내는 시스템이다. 이 시스템 구축에 있어 실제 세계의 자료를 수집하고 가공하고 개념화하는 과정은 이 시스템의 성패를 좌우하는 핵심작업으로 아직은 완전히 자동화되기 어렵다. 그러나 지식기반에 기초한 방법은 응용시스템의 질적 향상이라는 측면에서 진지하게 논의될 필요가 있다. 이 글에서는 사실 자료 구축의 관점에서 이런 작업들이 어떻게 행해져야 하는지 그리고 그 방법론이 지닌 특징 및 문제점에 대해 논의한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.747-751
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• 2010

본 연구에서는 기계 가독형 사전 정보를 이용하여 중의어 의미 태깅을 위한 학습에 사용될 양질의 의미부착 데이터를 자동 생성하여 중의어 태깅 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 중의어의 의미별로 특징있는 주변 단어를 원소로 갖는 의미그룹을 생성하고, 의미그룹내 중요 자질의 가중치 선정에 집중도 개념을 도입하여 태깅 정확도를 높인다. SENSEVAL-2 데이터를 사용하여 태깅 정확도를 평가한 결과 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 정확도를 향상시킨 것으로 나타났다.