• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.25 no.3
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• pp.449-460
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• 2015

As a main body of a curriculum, a set of sentences stating mathematical contents plays an important role in teaching and learning mathematics. The contents sentences in the $7^{th}$ version, the 2007 version, and the 2009 version of elementary mathematics curricula were analysed. The elementary mathematics curriculum consists of about 200 contents sentences. The final endings of those sentences are the type of ability such as "to be able to ~". The elementary mathematics curriculum would be managed systematically by disassembling and restructuring those contents sentences. We should state students' activities more concretely by varying the final endings in the curriculum.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.138-145
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• 2001

자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 분류하는 작업이다. 문서 분류를 위해서는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고, 이러한 자질들을 통해 분류할 문서를 표현해야 한다. 기존의 연구들은 문장간의 구분 없이, 문서 전체에 나타난 각 자질의 빈도수를 이용하여 문서를 표현 한다. 그러나 하나의 문서 내에서도 중요한 문장과 그렇지 못한 문장의 구분이 있으며, 이러한 문장 중요도의 차이는 각각의 문장에 나타나는 자질의 중요도에도 영향을 미친다. 본 논문에서는 문서에서 사용되는 중요 문장 추출 기법을 문서 분류에 적용하여, 문서 내에 나타나는 각 문장들의 문장 중요도를 계산하고 문서의 내용을 잘 나타내는 문장들과 그렇지 못한 문장들을 구분하여 각 문장에서 출현하는 자질들의 가중치를 다르게 부여하여 문서를 표현한다. 이렇게 문장들의 중요도를 고려하여 문서를 표현한 기법의 성능을 평가하기 위해서 뉴스 그룹 데이터를 구축하고 실험하였으며 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.286-288
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• 2005

본 논문에서는 tree kernel을 이용 '단백질-단백질 작용' 내용 포함 문장의 추출 방법을 제시한다. Tree kernel은 convolution kernel의 하나로서, 이를 이용하여 파싱 트리(parsing tree)로 표현된 문장을 데이터로 하여 '단백질-단백질 작용' 내용을 포함하고 있는 문장을 그렇지 않은 문장으로부터 분류할 수 있다. 문장 전체를 데이터로 사용하는 것보다 관련 영역을 서브트리(sub-tree)로 추출하여 사용한 것이 더 효과적임을 확인할 수 있었고, kernel계산에 있어 파싱 트리의 태그 내용이 중요한 역할을 하기 때문에 이를 '단백질-단백질 작용'의 의미를 반영할 수 있도록 semantic하게 변환한 효과 및 트리의 길이에 따른 영향도 실험해 보았다. 문제에 사용된 데이터의 양이 다소 적었지만, 데이터 표현 방식에 따라 파싱이나 패턴기법을 이용한 기존의 방법과 비교해 좋은 성능을 보일 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.513-515
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• 2003

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 의존문법 생성을 위해 구성성분의 기능어들 간의 의존관계를 학습했던 기존 연구와는 달리. 한국어 구성성분은 내용어와 기능어의 결함 형태로 구성되고 임의 구성성룬 기능어와 임의 구성성분 내용어간의 의존관계가 의미가 있다는 사실을 반영한 의존문법 학습방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 31,086문장에서 추출한 30,600문장의 Tagged Corpus을 가지고 학습한 결과 초기문법을 64%까지 줄인 1.101 개의 의존문법을 획득했고. 실험문장 486문장을 Parsing한 결과 73.81%의 Parsing 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.161-164
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• 2006

인터넷이 발전하면서 웹에는 같은 내용을 다양한 언어로 표현한 문서들이 많이 존재한다. 이와 같은 웹 문서의 성질을 이용하여, 이 논문은 웹으로부터 수집된 병렬문서(parallel document)를 이용하여 한영 병렬말뭉치 구축 시스템을 설계하고 구현한다. 이 논문에서 구축과정을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 웹 문서수집기를 이용해서 웹으로부터 한영 웹문서(html 문서)를 각각 수집한다. 둘째, 수집된 각 언어의 웹 문서에서 불필요한 내용(태그와 광고 문구 등)을 제거하여 문장을 추출하고, 추출된 문장을 단락단위로 정렬한다. 셋째, 단락단위로 정렬된 문서를 문장정렬(sentence alignment) 방법을 이용해서 문장을 정렬한다. 끝으로 정렬된 병렬문장을 단어 단위로 분리하여 병렬말뭉치를 구축한다. 이와 같은 방법으로 이 논문에서는 약 42만 5천 문장의 한영 병렬말뭉치를 구축하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.6
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• pp.417-424
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• 2002

Automatic text categorization is a problem of assigning predefined categories to free text documents. In order to classify text documents, we have to extract good features from them. In previous researches, a text document is commonly represented by the frequency of each feature. But there is a difference between important and unimportant sentences in a text document. It has an effect on the importance of features in a text document. In this paper, we measure the importance of sentences in a text document using text summarizing techniques. A text document is represented by features with different weights according to the importance of each sentence. To verify the new method, we constructed Korean news group data set and experiment our method using it. We found that our new method gale a significant improvement over a basis system for our data sets.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.219-223
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• 2012

인간관계 유지와 새로운 관계 형성을 지원하는 다양한 소셜 네트워크가 각광을 받으면서 사용자간 친밀도 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. SNS에서 구성되는 사용자 개인 정보와 컨텐츠 공유 및 기타 활동에 대한 정보는 사용자의 특징을 파악할 수 있는 유용한 정보가 된다. 이러한 정보는 추천과 같은 여러 가지 서비스에서 사용될 수 있으며, 특히 사용자간 친밀도 분석을 통한 친구 추천에서 유용하게 사용된다. 기존 친밀도 분석 연구에서는 사용자간 프로필 유사도와 메시지 교환수 같은 양적 정보를 사용해 왔다. 본 논문에서는 사용자간 대화 내용을 분석한 내용적 정보를 친밀도 분석에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 학습 데이터를 활용하여 구축된 친밀도 분별 시스템에서는 감탄사, 종결어미, 선어말어미, 이모티콘, 문장 길이의 내용적 자질 정보의 사용으로 기존 양적 정보 사용과 유사한 수준의 친밀도 분별 성능을 얻을 수 있었으며, 양적 정보와 내용적 정보를 동시 사용한 경우 소폭의 성능 향상을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.348-350
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• 2000

본 논문은 문서의 내용을 요약하기 위한 시스템의 구현에 대해서 다룬다. 문서의 내용을 분석하기 위해서는 문서의 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 사용하여 문서의 핵심 내용을 찾는 두 가지의 작업이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 키워드를 추출하기 위해 형태소 분석 및 전처리기, 그리고 단어의 공기 관계 그래프를 이용한 키워드 추출기를 이용하였으며, 추출된 키워드를 이용하여 문서의 핵심 문장을 찾아내는 핵심 문장 추출기, 그리고 추출된 문장을 분석하여 내용을 요약할 수 있도록 해주는 구문분석기가 이용된다.

• Korean Journal of Logic
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• v.5 no.2
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• pp.39-66
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• 2002

일반적으로 엄밀한 방법을 통하여 증명되었다고 말해지는 괴델의 불완전성 정리는 일련의 전제와 배경지식이 요구된다고 하겠다. 이들 중에서 무엇보다도 중요한 것은 정리의 증명에 사용되는 메타언어상의 수학적 참에 대한 개념이다. 일단 확인할 수 있는 것은 "증명도, 반증도 되지 않지만 참인 산수문장의 존재"라는 불완전성 정리의 내용에서 괴델이 가정하고 있는 수학적 참의 개념이 구문론적인 증명개념으로부터 완전히 독립되어야 한다는 점이다. 문제는 그가 가정하고 있는 수학적 참의 개념이 도대체 무엇이어야만 하겠는가라는 점이다. 이 논문은 이 질문과 관련하여 내용적으로 3부분으로 나누어 질 수 있다. I. 괴델의 정리의 증명에 필요한 전제들 및 표의 도움을 얻어 자세히 제시되는 증명과정의 개략도를 통해 문제의 지형도를 조감하였다. II, III. 비트겐슈타인의 괴델비판을 중심으로, "일련의 글자꼴이 산수문장이다"라는 주장의 의미에 대한 상식적 비판 및 해석에 바탕을 둔 모형이론에 대한 대안제시를 통하여 괴델의 정리를 증명하기 위해 필요한 산수적 참에 관한 전제가 결코 "확보된 것이 아니다"라는 점을 밝혔다. IV. 괴델의 정리에 대한 앞의 비판이 초수학적 전제에 대한 것이라면, 3번째 부분에서는 공리체계에서 생성 가능한 표현의 증명여부와 관련된 쌍조건문이 그 도입에 필수적인 괴델화가 갖는 임의성으로 인해 양쪽의 문장의 참, 거짓 여부가 서로 독립적으로 판단 가능하여야만 한다는 점에(외재적 관계!) 착안하여 궁극적으로 자기 자신의 증명여부를 판단하게 되는 한계상황에 도달할 경우(대각화와 관련된 표 참조) 그 독립성이 상실됨으로 인해 사실상 기능이 정지되어야만 한다는 점, 그럼에도 불구하고 이 한계상황을 간파할 경우(내재적 관계로 바뀜!)항상 순환논법을 피할 수 없다는 점을 밝혔다. 비유적으로 거울이 모든 것을 비출 수 있어도 자기 스스로를 비출 수 없다는 점과 같으며, 공리체계 내 표현의 증명여부를 그 체계내의 표현으로 판별하는 괴델의 거울 역시 스스로를 비출 수는 없다는 점을 밝혔다. 따라서 괴델문장이 산수문장에 속한다는 믿음은, 그 문장의 증명, 반증 여부도 아니고 또 그 문장의 사용에서 오는 것도 아니고, 플라톤적 수의 세계에 대한 그 어떤 직관에서 나오는 것도 아니다. 사실상 구문론적 측면을 제외하고는 그 어떤 것으로부터도 괴델문장이 산수문장이라는 근거는 없다. 그럼에도 불구하고 괴델문장을 산수문장으로 볼 경우(괴델의 정리의 증명과정이라는 마술을 통해!), 그것은 확보된 구성요소로부터 조합된 문장이 아니라 전체가 서로 분리불가능한 하나의 그림이라고 보아야한다. 이것은 비트겐슈타인이 공리를 그림이라고 본 것과 완전히 일치하는 맥락이다. 바론 그런 점에서 괴델문장은 새로운 공리로 도입된 것과 사실은 다름이 없다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.7
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• pp.559-566
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• 2007

Subjective sentences express opinions, emotions, evaluations and other subjective ideas relevant to products or events. These expressions sometimes can be seen in only part of a sentence, thus extracting features from a full-sentence can degrade the performance of subjective-sentence-classification. This paper presents a method for improving the performance of a subjectivity classifier by combining two classifiers generated from the different representations of an input sentence. One representation is a sentimental phrase that represents an automatically identified subjective expression or objective expression and the other representation is a full-sentence. Each representation is used to extract modified n-grams that are composed of a word and its contextual words' polarity information. The best performance, 79.7% accuracy, 2.5% improvement, was obtained when the phrase-level classifier and the sentence-level classifier were merged.