• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.155-162
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• 2002

본고는 21세기 세종계획의 일환으로 현재 구축 중인 구문 분석 말뭉치의 분석 방안에 대한 연구이다 논의하고자 하는 내용은 첫째, 구문 분석에서의 기본 원칙과 표지의 종류 및 세부 원칙에 대한 것이다. 둘째, 이러한 구문 분석 방안을 마련하는 데 있어 심각하게 고려된 몇 가지 유형의 문제들에 관한 논의이다. 특히 이 문제들은 자연언어처리에서뿐만 아니라 이론적인 국어학의 연구에서도 매우 중요하다. 화자의 직관에 의해서라기보다는 실제 말뭉치 구축 작업을 통해서 그 실체가 확연하게 드러나는 문제들이라는 점에서 이들은 우리의 관심을 끌기에 충분하다. 본고에서는 이러한 문제들이 실제 구문 분석에서 어떻게 발생하고 어떻게 해결될 수 있는지를 보일 것이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.7
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• pp.784-793
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• 2000

The conventional morphological analysis of Korean language presents various morphological ambiguities because of its agglutinative nature. These ambiguities cause syntactic ambiguities and they make it difficult to select the correct parse tree. This problem is mainly related to the auxiliary predicate or bound noun in Korean. They have a strong relationship with the surrounding morphemes which are mostly functional morphemes that cannot stand alone. The combined morphemes have a syntactic or semantic role in the sentence. We extracted these morphemes from 0.2 million tagged words and classified these morphemes into three types. We call these morphemes a syntactic morpheme and regard them as an input unit of the syntactic analysis. This paper presents the syntactic morpheme is an efficient method for solving the following problems: 1) reduction of morphological ambiguities, 2) elimination of unnecessary partial parse trees during the parsing, and 3) reduction of syntactic ambiguity. Finally, the experimental results show that the syntactic morpheme is an essential unit for reducing morphological and syntactic ambiguity.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.503-510
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• 1992

복합어는 여러개의 단어가 하나의 의미론 나타내는 단어를 말한다. 이 논문에서는 번역시 구성단어들의 의미의 합이 아닌 다른 또 하나의 의미를 나타내는 단어를 대상으로 한다. 이러한 복합어는 구문해석 단계에서 많은 애매성의 원인이 되며, 유형에 따라 숙어 처럼 새로운 의미로 항상 같이 쓰이는 복합어와 복합어의 형성이 복잡하여 규칙으로서 단어를 이해할 필요가 있는 단어로 구분할 수 있다. 첫번째 유형은 단어의 형성이 단순하여 하나의 사전 엔트리로 등록될 수 있다. 이때 이들 복합어가 가지는 개별 어휘 규칙을 같이 사전에 등록하여 사전을 효과적 이용할 수 있다. 두번째 유형은 규칙에 의한 처리를 하여야 한다. 이러한 복합어에 대한 인식을 구문분석이전에 행함으로서 적은 노력으로 복합어로 인한 전체 문장의 애매성을 감소시키고, 문장내 단어의 수를 감소시킴으로서 전채 번역시스템의 효율을 증대하며, 복합어의 처리는 번역문을 자연스럽게 생성하는 데 큰 효과를 나타낸다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.190-194
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• 2003

자연언어 질의문에서 추출된 키워드들은 정답추출에 미치는 비중이 다른 경우가 많지만 키워드들에 대해 상대적인 가중치를 부여하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 질의 문장의 구문 정보를 이용하여 중심키워드와 일반키워드들로 구분하였으며 이를 기반으로 키워드들 간의 가중치 부여 방법을 제안한다. 질의문 코퍼스로부터 질문 유형을 분석하여 구문을 추출하고 추출된 구문정보를 이용하여 질의문에서 키워드들을 추출한다. 이렇게 얻어진 키워드들을 이용하여 다량의 문서들 속에서 중심키워드와 일반키워드들 간의 불린 검색을 통해 질의문의 정답이 포함되었을 가능성이 큰 단락을 추출하고, 질의문과 추출된 단락간의 유사도 측정을 통해 단락을 순위화 한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의문의 정답이 포함된 단락추출에 대한 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.3
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• pp.40-51
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• 2014

Owing to importance of document copyright the need to detect document duplication and plagiarism is increasing. Many studies have sought to meet such need, but there are difficulties in document duplication detection due to technological limitations with the processing of natural language. This thesis designs and implements a discriminator of similar documents with natural language processing technique. This system discriminates similar documents using morphological analysis, syntactic analysis, and weight on low frequency and idiom. To evaluate the system, we analyze the correlation between human discrimination and term-based discrimination, and between human discrimination and proposed discrimination. This analysis shows that the proposed discrimination needs improving. Future research should work to define the document type and improve the processing technique appropriate for each type.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2000.08a
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• pp.63-66
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• 2000

본 연구는 인터넷상에서 제공되는 지적콘텐츠에 대한 영속적이고 고유한 식별 체계인 DOI 상용 서비스의 일환으로 DOI 구문을 구성하고 있는 Prefix와 Suffix 식별코드를 개발하였다. 이를 위해서 현재 인터넷상에서 지적콘텐츠를 유통시키고 있는 기관들을 조사 분류하여 콘텐츠 보유기관 식별코드를 개발하였다. 또한 지적콘텐츠의 속성 및 유형 분석을 토대로 Suffix 코드의 구조 및 식별코드를 개발하였으며 관련 콘텐츠간의 연계를 위한 저작권 식별기호를 고려하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2001.08a
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• pp.177-180
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• 2001

복합명사의 효율적인 분석은 정보검색 시스템의 성능 향상에 중요한 영향을 미친다. 한국어에서는 복합명사가 다양한 구문적 유형으로 표현된다. 표면적으로 동일하게 표현된 복합명사일지라도 의미적으로는 서로 다르게 나타내거나 여러 개의 단위명사로 분리될 수가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 복합명사를 구성하는 단위명사간의 의미적 결합관계를 올바르게 파악하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 의미적 구문관점에서 복합명사의 표층구조와 심층구조간의 의미관계를 기반으로 복합명사 분석시 적용할 수 있는 의미규칙을 도출하는데 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.163-169
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• 2003

현재의 질의응답 시스템은 TREC(Text Retrieval Conference) 질의집합에 대해 최대 80% 정도의 응답 성공률을 보이고 있다. 하지만 질의 유형에 다라 성능의 많은 차이가 있으며, 인과관계에 대한 질의에 대해서는 매우 낮은 응답 성공률을 보이고 있다. 본 연구는 인접한 두 문장 혹은 두 문장 혹은 두 명사구 사이에 존재하는 인과관계를 추출하고자 한다. 기존의 명사구 간 인과관계 추출 연구에서는 인과관계 단서구문과 두 명사구의 의미를 주요한 정보로 사용하였으나, 사전 미등록어가 사용되었을 때 올바른 선택을 하기 어려웠다. 또한, 학습 코퍼스에 대한 인과관계 부착과정이 선행되어야 하며, 다량의 학습자료를 사용하기가 어려웠다. 본 연구에서는 인과관계 명사구 쌍에서 추출된 어휘 쌍을 기존의 단서구문과 같이 사용하는 방법을 제안한다. 인과관계 분류를 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하였으며, 비지도식 학습과정을 사용하였다. 제안된 분류 모델은 기존의 분류 모델과 달리 사전 미등록어에 의한 성능 저하가 없으며, 학습 코퍼스의 인과관계 분류 작업이 선행될 필요 없다. 문장 내 명사구간의 인과관계 추출 실험 결과 79.07%의 정확도를 얻었다. 이러한 결과는 단서구문과 명사구 의미를 이용한 방법에 비해 6.32% 향상된 결과이며, 지도식 학습방식을 통해 얻은 방법과 유사한 결과이다. 또한 제안된 학습 및 분류 모델은 문장간의 인과관계 추출에도 적용가능하며, 한국어에서 인접한 두 문장간의 인과관계 추출 실험에서 74.68%의 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.296-300
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• 2004

질의 응답 시스템이 정확한 정답을 제시하기 위해서는 사용자가 요구하는 정답의 유형을 결정할 필요가 있다. 질의분석의 일반적인 접근법으로는 의문사 정보, 규칙 그리고 통계 정보에 기반한 방법들이 있다. 본 논문에서는 술어정보를 이용한 질의분석을 제안한다. 먼저 의문사 정보를 이용하여 상위정답유형을 결정하고 질의문의 술어 정보와 구문 구조 정보를 이용하여 초점단어(focus word)를 추출한다. 초점단어란 정답유형을 결정하는데 단서가 되는 단어로써, 추출된 초점단어에 의해 75개의 하위정답유형 중 하나가 결정된다. 실험에 앞서 정답 유형별로 6개의 상위범주와 75개의 하위범주를 정의하였으며, 실험에는 학습 데이터의 일부와 일반 Web에서 수집한 테스트 데이터가 사용되었다. 실험결과 상위범주는 97.6%, 하위범주는 77.8%의 정확도를 보였으며 초점단어는 92.5%의 정확도를 보였다.

• Journal of Korean Academy of Nursing
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• v.13 no.3
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• pp.127-144
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• 1983

오늘날은 과학문명의 발달로 인하여 기존지식의 수명이 점차 짧아져 가고있는 것이 특징이다. 지식의 증가는 단순히 지식의 양을 증가시키는 역할뿐 아니라 많은 기존지식을 불충분하고 쓸모 없는 것으로 바꿔버리게 한다. 그러므로 학교에서는 학생들에게 어떤 특정지식의 축척보다는 그 학문에 내재해 있는 기본적인 지식의 구조를 학습하게 하여 여러 가지 개념을 관련시키는 논리적 방법을 학습하게 하고 합리적인 탐구방법을 구사할 수 있도록 하여 변화하는 미지의 세계에 대처해 나갈 수 있도록 하는 것이 중요하다. 본 연구는 간호학의 기본 지식구조를 확인하는데 그 목적이 있다. 본 연구를 하게 된 동기는 간호업무의 근거로 활용도리 지식체계는 교육과정의 조직원리로 작용될 유형이나 구조를 지니고 있으며 이런 유형이나 구조를 중심으로 간호교육과정을 구성하는 것이 간호교육에 필수적이라는 문제에서 비롯되었다. 연구방법은 1982년 9월부터 1983년 5월에 걸쳐 간호학 문헌을 체계적으로 분석하여 간호학의 개념적 지식구조와 구문적 지식구조를 확인하였다. 그 결과 얻어진 결론은 다음과 같다. 1. 간호학의 개념적 구조： 모든 학문에는 탐구의 대상인 특수현상을 설명하고 서술하는데 활용되는 일련의 실질적, 개념적 구조를 가지고 있다. 그러나 그 학문의 중요한 부분 또는 중심을 포함하고 있는 개념들이 그 분야 또는 학문의 개략이라고 할 수 있는데 연구결과 간호학에서 가장 높은 순위의 대표적 특질을 지닌 개념은 인간, 건강, 환자/대상자, 간호, 행동으로 분석되었다. 2. 간호학의 구문적 지식구조 : 지식구조의 두 번째 요소인 학문의 구문(syntax)은 간호학에서의 특징적인 탐구방법과 관련되나 개념적 구조와 마찬가지로 탐구방법은 학문에 따라 다르며 그 분야의 주요양상을 나타낸다. 연구결과 간호학에서의 특징적인 탐구방법은 공동적으로 간호과정(nursing process)임이 나타났으며 그 요인으로는 사정, 진단, 계획, 수행, 평가의 다섯 단계로 분석되었다.