• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.183-188
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• 2008

본 연구에서는 문서 안에 있는 문장들 중 비교 문장을 추출해낸다. 비교 문장이란 두 개 이상의 객체, 혹은 한 객체의 시간차, 공간차 등에 따른 변화를 비교하는 내용을 포함하는 문장을 말한다. 비교 문장을 구별해내는 작업은 많은 분야에서 응용될 수 있는데, 특히 객체(사람, 상품 등)에 대한 평가 면에서 매우 직접적이고 확실한 자료로 활용될 수 있다. 비교문장 추출을 위해 본 연구에서는 비교어휘를 이용한 추출 및 MEM(Maximum Entropy Model)을 적용하였으며, 뉴스기사(news article), 상품에 대한 고객리뷰(customer review) 등의 문서를 대상으로 실험하여 재현율 88.40%, 정확률 88.68%의 결과를 산출하였다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.26 no.3
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• pp.301-316
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• 2012

Ball, Thames & Phelps(2008) introduced the idea of Mathematical Knowledge for Teaching(MKT) teacher. Specialized Content Knowledge(SCK) is one of six categories in MKT. SCK is a knowledge base, useful especially for math teachers to analyze errors, evaluate alternative ideas, give mathematical explanations and use mathematical representation. The purpose of this study is to analyze the elementary teacher's SCK. 29 six graders made word problems with respect to division fraction $9/10{\div}2/5$. These word problems were classified four sentence types based on Sinicrope, Mick & Kolb(2002) and then representative four sentence types were given to 10 teachers who have taught six graders. Data analysis was conducted through the teachers' evaluation of the answers(word problems) and revision of students' mathematical errors. This study showed how to know meanings of fraction division for effective teaching. Moreover, it suggested several implications to develop SCK for teaching and learning.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.313-316
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• 2016

온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.491-501
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• 1992

변환 방식의 기계 번역에서 가장 중요한 부분은 변환 단계이며 여기서 변환사전이 매우 중요한 역활을 담당한다. 그러므로 인간이나 기계 번역기에 의해 생성되는 영어 문장은 이들이 가지고 있는 동사 사전의 내용과 효율적인 생성 알고리즘에 의해서 문장의 수준이나 정확성이 결정된다. 이렇게 생성된 문장을 검사하는 기존의 영어 문법 검사기들은 영어권의 사람들을 위주로 만들어졌기 때문에 문법적인 중요한 규정들을 포함하지 않고 있어서 비영어권의 사용자가 이용하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 인간이 번역하였거나 기계 번역기에 의해 생성된 문장을 검사하고 교정할 수 있도록, 확장된 동사형을 기반으로 한 동사 사전을 제안하고 이를 이용한 영어 문장 검사기를 구현한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.97-102
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• 1999

텍스트 요약이란 중요정보만을 추출하여 본래 텍스트의 의미를 전달하는 축약 과정이다. 인터넷을 통한 온라인 정보가 급증함에 따라 정보에 대한 처리와 신속한 내용 파악을 위한 효율적인 자동 텍스트 방법이 필요하다. 기존의 통계적 방법으로는 전체 텍스트의 구조적인 특징을 고려할 수가 없기 때문에, 생성된 요약문의 의미적 흐름이 부자연스럽고, 문장간 응집도가 떨어지게 된다. 수사학적 방법은 요약문을 생성하기 위해서 문장간의 접속관계를 이용한다. 수사 구조란 텍스트를 이루는 문장들간의 논리적인 결합관계로, 수사학적 방법은 이러한 결합관계를 파악하여 요약문을 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 표지들이 나타내는 접속 관계정보를 사용하여, 텍스트의 수사구조를 분석한 후 요약문을 생성하는 시스템을 구현한다. 수사구조 파싱 과정은 문장간의 수사구조 파싱과 문단간의 수사구조 파싱, 두 단계로 이루어진다. 파싱은 차트파싱 방법을 사용하여 상향식으로 진행된다. 입력된 문장들로부터 두 단계 파싱에 의해 전체 텍스트의 수사구조 트리를 생성하며, 생성된 트리에서 가중치를 계산하여 중요 문장들을 요약문으로 추출한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.313-316
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• 2016

온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.

• Journal of Information Management
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• v.21 no.1
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• pp.1-33
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• 1990

This paper examines the English and Korean abstracts using the part of speech, case, primitive action. primitive state, measures the length of abstracts and individual sentences and analyzes the structures of sentences. In turn, the possible frames of abstract sentences are suggested.

• Journal of Science Education
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• v.46 no.1
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• pp.109-120
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• 2022

Fraction division is the content that is important but difficult to learn because it includes the process of finding a numerical expression in the real-world context, the process of making a context that matches a numerical expression, how to solve division, and the justification of standard algorithm. This study analyzes the word problems and problem solving methods about fraction division which elementary pre-service teachers represented. Pre-service teachers have more difficulty in making word problem where the dividend is less than the divisor and they also show typical errors in making the word problems. There were differences in the methods presented according to the contexts of division in problem solving. Through this study, it is necessary to rethink the teaching methods for fraction division instruction in the curriculum for pre-service teachers and analyze the formation process of 'knowledge for content and teaching' because of the differences in responses between grades.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.694-695
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• 2007

한국어 문장의 구성은 명사, 동사와 같은 내용어와 조사, 어미와 같은 기능어로 크게 나눌 수있다. 문장의 핵심적인 의미 전달은 내용어에 의해 이루어지며, 한국어 명사구의 경우 잦은 기능어의 생략으로 명사 나열에 의한 복합 명사가 발생된다. 이렇게 발생되는 복합 명사를 구성하는 단위 명사들은 일부 문장 성분을 생략시켜 발생된 것으로, 생략 성분의 복원에 의해 본래의 문장 형태를 추정할 수 있다. 한국어 복합 명사의 경우, 생략되는 문장 성분은 대부분 접사, 조사와 같은 기능어로 국한되며, 기능어의 복원은 단위 명사 간의 격 관계와 의미 관계를 분석하여 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 단위 명사간의 보-술 관계를 이용하여 복합 명사를 구성하는 단위 명사 간의 의존 관계를 추정하고, 추정된 의존 관계에 의해 생략된 격조사와 용언화 접사를 복원하는 방법을 제안한다. 구조 분석에서 사용되는 의미 격틀에 의해 결정되는 격 관계는 격조사와 용언화 접사의 복원을 결정하며, 올바른 본래의 문장 표현 복원을 위해 관형격 조사와 관형격 어미를 비롯한 특별한 형태의 복원은 통계 정보와 휴리스틱 규칙으로 결정한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.325-331
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• 2002

정보추출 시스템의 목적은 관심의 대상이 되는 특정 정보를 선택적으로 찾아내 제시하는데 있다. 따라서 도메인 정보에 의존적인 방법으로 정보추출이 이루어질 수밖에 없고, 이에 따른 도메인 정보 구축의 부담이 컸다. 이러한 부담을 줄이기 위해 본 연구에서는 특정 주제영역과 관련한 문서로부터 자동으로 이벤트 문장을 추출하는 시스템을 제안한다. 이벤트 문장이란, 특정도메인에서 다루어지는 이벤트의 구체적인 내용을 포함하고 있는 문장이다. 이러한 문장을 추출함으로써 기본적인 수준의 정보추출 요구를 만족시킬 수 있을 뿐만 아니라, 주출된 이벤트 문장을 도메인 정보 구축에 활용할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 동사, 명사, 명사구, 및 3W 자질을 이용하여 문장추출의 성능을 최대화하기 위한 방안을 제안하고, 세 개의 평가 도메인을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험 결과, when 및 where 자질과 동사, 명사. 명사구의 가중치를 이용하여 문장 가중치를 계산함으로써 최적의 이벤트 문장추출 성능을 얻을 수 있음을 알 수 있었다.