• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.15-18
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• 2000

남한의 $\boxDr$표준국어대사전$\boxUl$과 북한의 $\boxDr$조선말대사전$\boxUl$을 대상으로 현행 남북한 국어 사전의 통합 유형 및 통합시의 문제점을 분석하여 남북한 통합 국어 사전 구축을 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다.

• 출판저널
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• 통권244호
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• pp.4-5
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• 1998

북한의 국어사전은 주체성과 인민성, 현대성.과학성.규범성의 원칙에 따라 편찬되고 있다. 사회.정치.사상성이 사전의 올림말을 선정.배열하는 데 크게 반영되는가 하면, 다듬어 쓸 말과 쓰지 말아야 할 것을 강조한 규범성도 강조되고 있다.

• 출판저널
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• 통권340호
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• pp.34-35
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• 2004

• 한국도서관정보학회지
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• 제44권4호
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• pp.233-254
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• 2013

시소러스 작성에 있어서 가장 현실적인 어려움은 용어의 수집에 있다. 용어사전 뿐만 아니라 어휘사전도 시소러스의 중요한 용어 수집원으로 사용될 수 있다. "표준국어대사전"은 어문 규정을 충실히 반영한 우리나라의 대표사전이다. 또한 "표준국어대사전"은 단순히 표제어에 대한 용어 정의뿐만 아니라 해당 용어에 대한 다양한 정보를 체계적으로 담고 있기 때문에, 이를 시소러스 사전 구축에 활용할 수 있을 것이다. 본 연구는 "표준국어대사전"이 갖고 있는 다양한 용어관계 정보를 시소러스 용어관계로 정의하는 방안을 모색하였다. 또한 용어의 분리, 동등관계와 계층관계의 설정, 한정어의 사용, 북한어 관계 등 시소러스 구축에서의 문제점과 해결 방안을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.321-323
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• 2000

국어 사전은 자연 언어 처리에서 필요로 하는 많은 정보를 구조적으로 포함하고 있으므로, 사전으로부터 다양한 언어 지식을 자동으로 획득할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구는 이러한 자동 지식 획득을 위한 기본적인 도구로서 국어 사전의 뜻풀이말 파서를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해서 우선 국어 사전의 뜻풀이말을 대상으로 일정한 수준의 구문 부착 말뭉치를 구축하고, 이 말뭉치로부터 통계적인 방법에 기반하여 문법 규칙과 확률을 자동으로 추출한다. 본 연구는 이를 응용한 확률적 차트 파서를 구현하는 것이다. 그 결과 고려대 태거보다 11.61%의 정확률 향상을 보였는데, 이로써 구문 구조 정보가 품사 태깅에도 유용함을 알 수 있었다.

• 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.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권1호
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• pp.15-28
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• 2023

학교 수학에서 수학 용어의 의미를 통해 수학적 개념이 학습되기 때문에 학습자는 수학 용어를 정확하게 이해하고 알맞게 사용해야 한다. 그러나 초등 수학 교과서와 실생활에서 사용하는 수학 용어의 의미가 다르게 인식될 수 있으며 이러한 불일치는 학습자의 수학 용어 이해에 혼란을 야기할 수 있다. 따라서 학교 수학에서의 의미와 실생활에서의 의미를 살펴보기 위하여 초등 수학 교과서와 국어사전에서 서술하는 수학 용어의 의미를 비교 분석하여 수학 용어를 학습하는 과정에 대한 교수학적 시사점을 제공하고자 하였다. 분석 결과, 교과서의 의미와 국어사전의 의미가 유사하게 나타나는 경우도 있으나 각각의 의미가 일치하지 않는 경우, 각각의 의미가 가리키는 대상이 다른 경우가 나타났다. 이러한 경우 학습자의 혼란을 막기 위하여 교과서의 의미와 국어사전의 의미 간 차이를 인식하고 각각의 의미를 보완하여 지도할 필요가 있다.

• 출판저널
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• 통권92호
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• pp.4-5
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• 1991

국립국어연구원이 가장 정열을 쏟는 사업은 "종합국어대사전"의 편찬이다. 안병희원장은 이 사전이 통일을 앞두고 남북한언어의 깊은 골을 메우는 기초공사로서의 의의를 갖는다는 데 비중을 두는데, 일단 올해는 기초자료 확보에 진력하기로 하고 내년부터 본격착수에 들어가 2001년에 완간시킨다는 장기계획을 세워두고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.73-81
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• 1992

한 언어에 대한 포괄적인 언어정보 데이타베이스의 구축에 있어서는 수집된 텍스트에 대한 상세한 문법정보의 주석이 일차적 작업 대상이 된다. 이는 통사적 정보가 단순히 구문 분석상의 문제들을 해결하기 위한 정보를 제공해주는 것일 뿐 아니라 형태소 해석 및 문장 의미의 파악등 자연언어 이해시스템 전반의 성능을 향상시키는 데에 중요한 물을 차지하기 때문이다. 각개 단어의 문법적 기능에 대한 주석은 사전적 정의에 따른다면 "품사"로 표현할 수 있을 것이다. 그런데 품사는 각개 단어가 지니는 고유한 어휘의미적 정보이기보다는 구문구조에 의존적인 양상을 보인다. 이는 사전에 따라서 각개 단어에 대한 품사 정보가 달리 나타나는 점에서도 간취할 수 있는데, 한편으로 한국어 언어정보 데이타베이스 구축을 위한 문법적 주석에 있어서는 기존 사전의 품사정보에만 의존할 수는 없다는 문제점이 제기된다. 따라서 각 어휘들의 구문정보(흑은 품사정보)를 어떻게 기술할 것인가가 해결되어야 하는 것이다. 본 연구에서는 일차적으로 각 어휘들의 문장 안에서의 기능을 바탕으로 한 주석체계를 설정하고 그에 따라서 약 12만개의 문장에 대한 일차적 형식화를 수작업으로 처리하였다. 이는 향후 자동적으로 문법적 주석이 가능하도록 해주는 시스템의 개발을 지원하기 위한 언어정보의 수집에 목적을 둔 것인데, 이를 통해서 기존 국어사전에서의 언어정보상의 미비점을 수정 보완할 몇 가지 근거를 마련할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.280-287
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• 1999

동사의 애매성이란 동일 동사 내부에서 공기하는 명사의 상충적 의미의 분포에 의해 발생한다. 이는 동일한 동사라 하더라도 명사의 상위개념, 흑은 개개의 명사에 따라 동사의 의미가 달라진다는 것을 의미한다. 동사의 애매성 해소를 위한 구문의미사전은 동사가 갖는 격틀과 논항에 오는 명사의 단어 집합에 의해 구성된다. 기계용 사전에서의 동사의 애매성이란 명사의 상위개념, 혹은 개개의 명사에 관한 정보가 결여될 때 나타난다. 지금까지의 구문의미사전은 개개의 동사가 갖는 격틀을 중심으로 논합명사의 예만을 제시하거나 명사의 상위개념을 기술하는 형식으로 구성되어 왔다. 이는 형식적인 패턴의 추출에는 유용하지만 대역어 선정을 위한 구문의미사전과 같은 섬세한 의미 정보를 필요로 하는 사전에서는 거의 효력을 발휘하지를 못한다. 다국어를 전제로 한 동사 대역어의 추출을 목적으로 하는 구문의미사전에서는 동사와 공기하는 논항명사의 철저한 추출과 검증에 의한 명사목록의 구축이 애매성 해소와 정확한 동사 대역어의 선정에 전제가 된다. 본 논문에서는 KAIST Corpus를 기반으로 현재 구축 중인 한국어 구문의미사전의 개요와 구축 과정에서 얻어진 방법론을 소개한다. 이 연구개발 결과는 과학기술부 KISTEP 특정연구개발과제 핵심소프트웨어개발 국어정보처리기술개발 중 "대용량 국어정보 심층 처리 및 품질 관리 기술 개발"의 지원을 받았다.