• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.27 no.3
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• pp.421-439
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• 2016

The present study investigates the effects of semantic transparency on the learning of new words using both behavioral measures and event-related brain potentials. Participants studied novel words with either semantically transparent or opaque definitions while their brain potentials were recorded. Learning performance was assessed with both a lexical decision task and a recall test. The results indicated that transparent novel words were easier to learn than opaque words. More specifically, self-paced learning times were shorter for transparent novel words across three study sessions. Transparent words also elicited reduced N400s compared with opaque words in all sessions. Moreover, lexical decisions to both learned novel words and real words were faster and more accurate within the transparent condition compared to the opaque condition. These results suggest that semantic transparency also plays an important role within word learning, just as within word recognition, further supporting the notion that morphological information is critical within lexical processing.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.81-84
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• 1999

본 논문에서는 중규모급 단어인식기의 실시간 구현을 위한 무감독 단어집단화 알고리듬을 제안한다. 무감독 단어집단화는 인식대상 어휘 수가 많은 대용량 음성인식 시스템에서 대상 어휘 수를 줄여주는 역할을 하는 전처리기의 성격을 갖는다. 무감독 집단화를 위해 각 단어의 유$\cdot$무성음 고유의 특성을 잘 반영할 수 있는 특징 파라미터 5개를 사용하여 패턴 인식과 회귀분석에서 널리 사용되고 있는 분류$\cdot$회귀트리(Classification And Regression Tree)에 적용시키는 방법으로 접근하였고, 각 단어의 frame 수를 일정하게 n개로 분할(segment)하여 1개의 tree를 생성시키는 방법과 각 segment에 해당하는 tree를 생성시켜 segment들 사이의 교집합 성분으로 단어들을 집단화 하였다 실험결과 탐색 대상단어 22개에서 평균2.21개로 줄어 전체 대상 단어의 $10\%$만을 탐색하여 인식할 수 있는 방법을 제시할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.65-71
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• 1997

이 논문은 부산대학교 전자계산학과 인공지능 연구실에서 개발한 정보검색 시스템 "미리내"의 적합성 피드백 방법을 분석하고, 그 방법들의 검색 효율을 비교 분석하였다. "미리내"에서 질의문은 자연언어 질의문을 사용하고 재검색을 위한 적합성 피드백은 원질의문에서 검색된 문서 중 이용자가 직접 선택한 적합 문서에서 추출한다. 적합성 피드백은 크게 단어 확장(Term Expansion)을 위한 단어 선택 방법과 추가될 단어에 가중치를 부여하는 단어 가중치 부여(Term Weighting)의 2가지 요소로 이루어진다. 단어 선택을 위해서는 적합 문서에 나타난 단어 빈도합(tf), 역문헌빈도(idf), 적합 문서 중에서 해당 단어가 있는 적합 문서의 비율(r/R) 등의 정보를 이용한다. 단어 가중치 부여 방법으로는 정규화 또는 코사인 함수를 이용하여 부여하였다. 단어확장에는 tfidf가 tfidf(r/R)보다 정확도 면에서 나은 향상율을 보였으나, 30위 내 검색된 적합문서의 수를 비교해 보았을 때 tfidf(r/R)의 정확도가 높았다. 단어 선택 방법에서 계산된 값을 정규화하여 가중치를 부여하였을 때 보다 코사인 함수를 이용하여 가중치를 부여하였을 때 정확도가 높았다. 실험은 KT-Set 2.0 (4391 건), 동아일보 96 년 신문기사(70459 건)를 대상으로 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.812-815
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• 2017

소셜 미디어를 이용하는 사용자의 수가 증가함에 따라 소셜 미디어에서 공유되고 있는 유해 정보(불법, 음란)의 심각성의 대두되고 있다. 기존의 단어 DB기반의 유해 사이트 판별 방법은 단어 DB의 갱신 문제점과 유해 정보와 낮은 연관성을 가진 단어가 DB에 저장되는 문제점을 가지고 있었다. 또한 링크 주소를 짧게 해주는 Short URL 서비스를 고려하지 않아 잘못된 웹 문서를 판별 대상으로 삼을 수 있는 문제점이 있다. 본 논문에서 제안하는 유해 사이트 판별 방법은 기 구축한 유해 단어 DB에서 유해 단어를 추출하고, 추출된 단어를 포함하는 소셜 미디어상의 유해 게시물을 조회한다. 유해 단어 DB를 구축하는 방법으로, 유해 게시물 조회시 내용에 포함되는 해시태그를 저장하는 방법을 사용하여 게시물 수집과 동시에 유해 단어 DB를 갱신시킨다. 또한 유해 게시물 내용에 있는 URL 링크의 웹 문서를 문자열로 치환하여, 해당 문자열내의 유해 단어 DB에 있는 유해 단어의 등장 빈도 수를 계산하고 이를 기준치와 비교하여 유해도를 판단한다. Short URL을 사용한 URL 링크인 경우 HTTP 응답 메시지의 헤더 부에 존재하는 실제 목적지 URL 주소를 가져와 유해도 검사를 실시한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.19 no.1
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• pp.17-39
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• 2008

The present study was conducted to provide Korean word association lists for adults and children which are needed in research area of false memory. Associated words, asso[iation strength, and the proportion of cue set size to the total number of associated words produced through the discrete association technique were compared between the two groups. The data showed that associated words with high strength wert same or similar but associated words with lower strength were various in the two groups. The result that adults produced larger proportion of cue set size than children suggests that adults have more typical and more convergent semantic network than children. The present data will be served as a database useful for the studies to investigate cognitive functions in memory and other related area.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.5
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• pp.25-30
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• 2018

Recently with the development of Internet technology, a lot of research area such as retrieval and extracting data have getting important for providing the information efficiently and quickly. Especially, the technique of analyzing and finding the semantic similar words for given korean word such as compound words or generated newly is necessary because it is not easy to catch the meaning or semantic about them. To handle of this problem, word clustering is one of the technique which is grouping the similar words of given word. In this paper, we proposed the korean language clustering technique that clusters the similar words by embedding the words using Word2Vec from the given documents.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.11 no.3_4
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• pp.13-22
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• 2000

The present study examined the role of spatial attention in implicit memory for words when the word identity processing was not required. Spatial attention to the identity-irrelevant perceptual features of the words was manipulated by using a visual search task (Experiment 1) or a focused attention task (Experiment 2). In two e experiments. a significant priming effect was not found for the target words as well as for the distractor words. Implicit memory for words was not affected by spatial attention on the perceptual properties of the words. indicating that the word identity processing is required to produce priming.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.2
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• pp.254-259
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• 2011

For the emergency detecting in general CCTV environment of our daily life, the monitoring by only images through CCTV information occurs some problems especially in cost as well as man power. Therefore, in this paper, for detecting emergency state dynamically through CCTV as well as resolving some problems, we propose a detection and recognition method for emergency and non-emergency speech by GMM. The proposed method determine whether input speech is emergency or non-emergency speech by global GMM. If emergeny speech, local GMM is performed to classify the type of emergency speech. The proposed method is tested and verified by emergency and non-emergency speeches in various environmental conditions.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.19-21
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• 2010

컴퓨터 성능의 급속한 발전으로 언어 학습에 컴퓨터를 이용하려는 시도는 이제 새로운 언어 교수법 차원으로 발전하는 실정이다. 이에 따라 컴퓨터를 이용한 학습이 더욱 강조되면서, 많은 학습 프로그램이 개발되고 있다. 그러나, 기존 영어 단어 학습 시스템은 학습자에게 지나치게 많은 단어들을 단순한 방법을 통해서 학습하게 함으로써 심리적 부담을 주고 있다. 심리언어학에서는 언어 이해의 과정이 단순히 제시된 것을 그대로 받아들이는 수용의 과정이 아니라 학습자가 이미 보유한 경험과 개념을 근거로 활성망의 확산을 통해 적절한 관계를 찾는 역동적 능동적 과정이라는 이론이 있다. 본 논문에서는 언어 학습 이론을 바탕으로 단어들 사이의 관계를 부각시킴으로써 추론과 기억에 도움을 주는 영어 단어 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 단어들 간의 관계를 정의한 단어 관계 망을 중심으로 단어 학습 순서를 결정할 수 있고, 이미지 및 게임 기능을 지원하여 단어학습의 흥미를 유발하는 특징이 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.6
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• pp.41-47
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• 2012

Various Korean word sense disambiguation methods have been proposed using small scale of sense-tagged corpra and dictionary definitions to calculate entropy information, conditional probability, mutual information and etc. for each method. This paper proposes a method using Korean Word Space model which builds word vectors from a large scale of sense-tagged corpus and disambiguates word senses with the similarity calculation between the word vectors. Experiment with Sejong morph sense-tagged corpus showed 94% precision for 200 sentences(583 word types), which is much superior to the other known methods.