• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.18-23
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• 2014

한국어 맞춤법 검사기는 전자화된 한국어 텍스트에 나타난 오류어를 검색하여 이를 교정할 대치어를 제시하는 시스템이다. 이때 오류어의 유형은 크게 단순 철자오류와 문맥의존 철자오류로 구분할 수 있다. 이중 문맥의존 철자오류는 어절(word)단위로 봤을 때는 정확하지만, 문맥을 고려하였을 때 오류가 되는 유형으로 교정 난도가 매우 높다. 문맥의존 철자오류의 교정 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보에 기반을 둔 방법으로 나뉜다. 이때 규칙을 이용한 방법은 그 특성상 정확도가 매우 높지만, 반대로 재현율이 매우 낮다. 본 논문에서는 본 연구진이 기존에 연구하였던 규칙을 일반화하는 방식에 추가로 조건부 확률을 이용한 통계 방식을 결합하여 정확도를 유지하면서 재현율을 향상시키는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.378-380
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• 2000

본 논문은 한국어 로마자의 표준안 확립을 위하 로마자 변환 테이블을 정리 및 종합하고 이를 실제 변환기로 개발하는데 필요한 과정에 대해 기술하였다. 테이블 구성을 위해 국어의 표준 발음의 전체 구성을 분석하고, 불필요한 규칙이 있거나 없을 경우의 규칙을 추가, 삭제하여, 상충이 있을 경우 우선 순위에 의해 규칙을 선택하여 규칙을 수정하여 적용하였다. 이렇게 생성된 표준 발음 테이블은 한글을 받아 적용한 수 표기별 자음과 모음의 테이블을 통해 로마자로 변환한다. 일관성 없는 규칙, 표준화의 설득력 및 홍보의 미숙등과 같은 과제로 활용의 예가 적었던 한국어 로마자 변환기는 공공기관의 지명 및 문화재 로마자의 표준화 등에 사용될 수 있으며, 인터넷을 통한 웹 로마자 사전 제작을 통하여 표준화의 문제에 가장 중요한 객관적인 지표로서 활용될 수 있다.[3]

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.2
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• pp.21-28
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• 2015

In this paper, we propose a prototype-based classification learning by using the nearest-neighbor rule. The nearest-neighbor is applied to segment the class area of all the training data into spheres within which the data exist from the same class. Prototypes are the center of spheres and their radii are computed by the mid-point of the two distances to the farthest same class point and the nearest another class point. And we transform the prototype selection problem into a set covering problem in order to determine the smallest set of prototypes that include all the training data. The proposed prototype selection method is based on a greedy algorithm that is applicable to the training data per class. The complexity of the proposed method is not complicated and the possibility of its parallel implementation is high. The prototype-based classification learning takes up the set of prototypes and predicts the class of test data by the nearest neighbor rule. In experiments, the generalization performance of our prototype classifier is superior to those of the nearest neighbor, Bayes classifier, and another prototype classifier.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.49-51
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• 2005

본 연구는 반복분할(recursive partitioning)에 의한 군집화 방법을 제안하고 활용 예를 제시한다. 이 방법은 나무 형태의 해석하기 쉬운 단순한 규칙을 제공하면서 동시에 변수선택기능을 제공한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.6 no.3
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• pp.51-57
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• 2015

This paper proposes an efficient method such as Extended Three Region Partitioning Method for nested loops with irregular dependences for maximizing parallelism. Our approach is based on the Convex Hull theory, and also based on minimum dependence distance tiling, the unique set oriented partitioning, and three region partitioning methods. In the proposed method, we eliminate anti dependences from the nested loop by variable renaming. After variable renaming, we present algorithm to select one or more appropriate lines among given four lines such as LMLH, RMLH, LMLT and RMLT. If only one line is selected, the method divides the iteration space into two parallel regions by the selected line. Otherwise, we present another algorithm to find a serial region. The selected lines divide the iteration space into two parallel regions as large as possible and one or less serial region as small as possible. Our proposed method gives much better speedup and extracts more parallelism than other existing three region partitioning methods.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.277-279
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• 2005

단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.25 no.1
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• pp.83-107
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• 2020

Selecting business charts based on the nature of the data and the purpose of the visualization is useful in business analysis. However, current visualization tools lack the ability to help choose the right business chart for the context. Also, soliciting expert help about visualization methods for every analysis is inefficient. Therefore, the purpose of this study is to propose an accessible method to improve business chart productivity by creating rules for selecting business charts from online published documents. To this end, Korean, English, and Chinese unstructured data describing business charts were collected from the Internet, and the relationships between the contexts and the business charts were calculated using TF-IDF. We also used a Galois lattice to create rules for business chart selection. In order to evaluate the adequacy of the rules generated by the proposed method, experiments were conducted on experimental and control groups. The results confirmed that meaningful rules were extracted by the proposed method. To the best of our knowledge, this is the first study to recommend customizing business charts through open unstructured data analysis and to propose a method that enables efficient selection of business charts for office workers without expert assistance. This method should be useful for staff training by recommending business charts based on the document that he/she is working on.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.6
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• pp.412-417
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• 2015

Context-sensitive spelling errors (CSSE) are hard to correct, since they are perfect words when analyzed alone. Determined only by considering the semantic and syntactic relations of their context, CSSEs affect largely the performance of spelling and grammar checkers. The existing Korean Spelling and Grammar Checker (KSGC 4.5) adopts a rule-based method, which uses hand-made correction rules for CSSEs. Using rule-based method, the KSGC 4.5 is designed to obtain the very high precision, which results in the extremely low recall. In this paper, we integrate our previous works that control the CSSE correction rules, in order to improve the recall without sacrificing the precision. In addition to the integration, facultative insertion of adverbs and conjugation suffix of predicates are also considered, as for constraint-loosening linguistic features.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.05a
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• pp.448-451
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• 2005

In this paper, we describe a method of answer extraction on a concept-based question-answering system. The concept-based question answering system is a system which extract answer using concept information. we have researched the method of answer extraction using concepts which analyzed and extracted through question analysing with answer extracting rules. We analyzed documents including answers and then composed answer extracting rules. Rules consist of concept and syntactic information, we generated candidates of answer through the rules and then chose answer.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.370-372
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• 2001

본 논문은 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리를 통한 문자열-발음열 변환 기법을 소개한다. 한국어 TTS 시스템에서의 고질적인 문제는 문자열-발음열 변환이라고 할 수 있는데, 그 이유는 한국어의 특징상 음운적 조건과 형태론적 조건등에 의해 다양한 방법과 예외처리를 요구하기 때문이다. 그 중 ㄴ-첨가 규칙은 위와 같은 대표적인 현상으로 많은 문제점과 그에 따른 연구를 필요로 하고 있다. 이 시스템은 형태소 분석을 선행한 후, 특수문자나 숫자를 정규화하고 ㄴ-첨가 규칙을 전 처리한 후, 음운변화 현상을 분석하여 선택적으로 규칙을 적용하여 발음열을 생성한다. 제안된 시스템은 기존의 시스템에 비해 더욱 효과적인 음운, 형태소 변화를 가져옴과 함께, 특히 ㄴ-첨가가 적용되는 문장을 효과적으로 해결할 수 있어 TTS시스템에 좋은 결과를 가져오게 될 것이다.