국방과학기술분야 업무의 효율성을 극대화하기 위해서는 국가적인 차원에서 국방 관련 기관들이 사용하고 있는 국방과학기술분야의 전문용어를 광범위하게 수집하고 기술 체계를 통일하여 관리하는 것이 필요하다. 각 분야별/기관별로 사용되고 있는 국방과학기술 용어들의 표준화를 통해서 전문용어에 대한 혼란을 없애는 것은 물론, 전문용어 사전을 오프라인 및 온라인 서비스에 활용함으로써 전문용어에 대한 접근성을 높이는 것이 요구된다. 본 연구에서는 고도의 신뢰성이 요구되는 국방과학기술 정보 분석의 기반을 제공하기 위해서 국방과학기술분야를 중심으로 전문용어의 선정, 기술 기준, 기술 구조를 포함하는 모든 프로세스를 표준화하는 것은 물론, 온라인 서비스에 전문용어 사전의 효과적으로 활용하기 위한 방안을 제시하고 있다. 또한 표준화된 구축 프로세스에 따라 전문용어 사전을 시범 구축하였다. 본 연구를 통해 생성되는 전문용어 사전은 다음과 같은 분야에 활용될 수 있다. 1) 국방과학기술 전문용어 데이터베이스 구축 및 용어 사전의 발간. 2) 국방과학기술분야의 정보 분석. 3) 전문용어 다국어 대역어를 이용한 외국어 정보분석. 4) 정보 처리 용어의 일관성 보증. 5) 전문용어를 추출하기 위한 언어 자원.
기술용어 트렌드는 특정 연구 분야의 세부적인 주제가 시간의 흐름에 따라 변화하는 양상을 표현한다. 그런데 학술 문헌이나 특허의 경우에는 그 데이터가 방대하여 인적 자원을 활용하여 트렌드를 분석하는 것이 용이하지 않다. 본 논문은 용어의 활용주기를 모델링하고, 이를 통해 학술 논문에 나타나는 기술용어 트렌드를 탐지하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 다음과 같은 과정으로 구성된다. 먼저 논문 데이터에서 추출된 기술용어를 대상으로 일정 주기별 용어지배값을 측정한다. 용어지배값 획득되면 이를 기반으로 용어 활용주기를 모델링한다. 이 모델링 과정에서 활용주기의 시계열 패턴이 유사한 기술용어들은 동일 트렌드 범주로 분류한다. 본 논문의 기술용어 트렌드 분석 실험을 위해 한국과학기술정보연구원이 운영 중인 국가과학기술정보센터(NDSL) 학술 논문 데이터를 활용하였다.
최근 텍스트와 같은 비정형 데이터의 생성 속도가 급격하게 증가함에 따라, 이를 분석하기 위한 기술들의 필요성이 커지고 있다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리기술을 사용하여 비정형 텍스트를 정형화하고, 문서에서 가치있는 정보를 획득할 수 있는 기법 중 하나이다. 텍스트 마이닝 기법은 일반적으로 각각의 분서별로 특정 용어의 사용 빈도를 나타내는 문서-용어 빈도행렬을 사용하여 용어의 중요도를 나타내고, 다양한 연구 분야에서 이를 활용하고 있다. 하지만, 문서-용어 빈도 행렬에서 나타내는 용어들의 빈도들은 문서들의 차별성과 그에 따른 용어들의 중요도를 나타내기 어렵기때문에, 용어 가중치를 적용하여 문서가 가지고 있는 특징을 분류하는 방법이 필수적이다. 다양한 용어 가중치를 적용하는 방법들이 개발되어 적용되고 있지만, 환경 분야에서는 용어 가중치 기법 적용에 따른 효율성 평가 연구가 미비한 상황이다. 또한, 환경 이슈 분석의 경우 단순히 문서들에 특징을 파악하고 주어진 문서들을 분류하기보다, 시간적 분포도에 따른 각 문서의 특징을 반영하는 것도 상대적으로 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 2015-2020년의 서울지역 환경뉴스 데이터를 사용하여 환경 이슈 분석에 적합한 용어 가중치 기법들을 비교분석하였다. 용어 가중치 기법으로는 TF-IDF (Term frequency-inverse document frquency), BM25, TF-IGM (TF-inverse gravity moment), TF-IDF-ICSDF (TF-IDF-inverse classs space density frequency)를 적용하였다. 본 연구를 통해 환경문서 및 개체 분류에 대한 최적화된 용어 가중치 기법을 제시하고, 서울지역의 환경 이슈와 관련된 핵심어 추출정보를 제공하고자 한다.
국제정세의 변화와 오랜 통일에의 염원에 따라 남북한 상호간에 많은 교류가 예상되고 있다. 그러나 해방 후 분단 반세기 동안 남한과 북한은 전혀 교류가 없는 상태에서 서로 다른 길을 걸어왔기 때문에 모든 분야에서 상당한 이질감을 느낄 수 밖에 없다. 수학의 경우에도 분야에 따른 연구상황은 물론, 용어면에서도 많은 차이를 보인다. 우리가 별 노력없이 일본식 한자용어와 영어용어를 그대로 수용하고 있는 경향인데 반하여 북한에서는 한글화 작업에 많은 노력을 쏟아와 대부분의 수학용어들이 우리 고유의 한글로 정착되어 있다. 현재 우리의 감각에는 생소하고 어색한 단어들도 많지만 북한의 좋은 한글용어를 보완, 수정하는 등 중요 자료로 받아들여 우리의 수학용어를 체계화시킴으로써 통일된 앞날의 우리 수학발전에 기초로 삼아야 할 것이다.
우리 협회(TTA)에서 $\ulcorner$제4판 정보통신용어사전$\lrcorner$발간(2000년 예정)을 위해 수집된 신규용어를 일부 발췌, 본 면에 정기적으로 수록함으로써 일반인들의 정보통신에 관한 이해를 돕고자 합니다. 또한 TTA 홈페이지(http://www.tta.or.kr)를 방문하시면 $\ulcorner$제3판 정보통신용어사전$\lrcorner$, 제3판 이후의 신규 수집 용어, 주요 표준화 용어 등의 서비스를 활용하실 수 있습니다. 아래 게재된 용어들에 대하여 의견이 있으시거나 신규용어를 제안하시고자 하는 분은 아래의 연락처로 문의해 주시기 바랍니다. 전화 (02)723-7084, 723-7094 담당 : 문정임/E-mail:jimun@tta.or.kr
-최근 정보화가 급속도로 진전됨에 따라 정보통신 용어의 사용이 빈번해지고 새로운 개념의 신조어들이 많이 생성됨에 따라 정보통신 관련 외래어가 범람하고, 번역 용어도 다양하여 사용상 혼란이 야기되고 있음. -특히 언론이나 행정, 교육 기관에서 사용되는 정보통신 관련 용어의 통일화는 올바른 의사 소통 및 마인드 확산 등에 파급 효과가 클 것으로 예상됨. -우리 협회에서는 일반 국민들의 정보통신 이해 증진에 도움을 주기 위하여 정보통신 관련 용어의 쉬운 우리
기술문서는 지식정보사회에서 생성되는 중요 연구 성과물로, 이를 제대로 활용하기 위해서는 정보 요약 및 정보추출과 같은 개선된 정보 처리 방법을 토대로 기술문서 활용의 편의성을 높여줄 필요가 있다. 이에 본 연구는 기술문서의 핵심 정보를 추출하기 위한 방안으로, 기술문서의 구조와 정의문 패턴을 기반으로 전문용어 및 정의문을 자동 추출하고, 이를 기반으로 전문용어사전을 구축할 수 있는 시스템을 제안하였다. 나아가 전문용어사전을 지식메모리로서 보다 다양하게 활용할 수 있도록 전문용어사전에 기반한 개인화서비스 제공방안을 제안하였다. 이처럼 전문용어 및 정의문 자동추출을 기반으로 전문용어사전을 구축하게 되면 새롭게 등장하는 전문용어를 빠르게 수용할 수 있어 이용자들이 최신정보를 보다 손쉽게 찾을 수 있다. 더불어 개인화된 전문용어사전을 이용자에게 제공한다면 전문용어사전의 가치와 활용성, 검색의 효율성을 극대화할 수 있다.
과학기술 분야에서의 기술 발전 속도에 맞추어 해당 분야의 용어 역시 생성과 소멸을 끊임없이 반복한다. 본 연구에서는 아직까지 체계적으로 다루어지고 있지 않은 용어 생명주기를 정의하고 다양한 관점으로 대용량 말뭉치에서 추출된 용어들을 분석함으로써 그 필요성을 주장하고자 한다. 용어 추출을 위한 대상으로서 12년 분량의 1,700여만 어절을 포함하는 전자신문 말뭉치를 선정하였는데, 그 이유는 여러 기간에 걸친 말뭉치이므로 용어 생명주기 추이를 파악하기 용이하며, 기술 발전이 빠른 대표적인 분야인 컴퓨터/IT/전기 전자를 포함하고 있기 때문이다. 본 연구를 통해 기간에 따른 용어 생명주기 변화, 용어 수명과 전문성과의 관계 등 여러 분석 결과를 얻었으며, 앞으로 일반 사전에의 등재 여부를 결정이나 유사 기술 간의 경쟁 구도를 분석 등 다양한 응용 분야에 활용될 것으로 기대 한다.
자연어 처리에서 큰 걸림돌 중의 하나는 용어의 표현 다양성이라 할 수 있다. 용어들은 시제, 단수/복수 형태, 경우에 따라서는 동일한 의미의 다른 용어로 대체되어 사용될 수 있으며, 이러한 용어의 사용은 동일한 의미를 다르게 해석하는 원인이 되기도 한다. 이에 본 연구에서는 다양한 형태의 용어들을 하나의 표준화된 형태로 정규화 하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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