• 현장농수산연구지
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• 제20권2호
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• pp.57-72
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• 2018

본 연구는 한농대에서 발간하는 청년 농어업인들의 우수한 영어·영농 정착사례에서 의미 있는 정보를 추출하고자 프로그램 R의 Text mining으로 주요단어를 추출하고 시각화를 위하여 word cloud를 작성하였다. 먼저 전체 표본에 대한 text mining 결과에서는 '대표', '이사', '생각', '자신', '시작', '마음', '노력' 등이 상위 50개 핵심 단어 가운데 빈도수가 높게 나타난 단어들이다. 이는 젊은 농부들이 회사의 경영주가 되기 위해서거나 또는 경영주로서 그들 스스로 생각하고 판단하고 추진하는 능력을 갖추고 있음을 표현이며 자기의 꿈을 버리지 않고 스스로 꿈꾸는 일을 헤쳐 나가는 모습의 표현이라 할 수 있다. '아버지', '부친' 및 '부모님' 등의 단어 빈도수가 높은 것은 부모협농과 승계농의 비율이 높은 경영형태의 영향이라 할 수 있으며, '한국농수산대학', '대학', '졸업', '공부' 등의 단어는 이들의 높은 교육의식을 나타낸 결과이며, '유기농'과 '친환경' 의 단어는 우수사례자들의 친환경 농업에 대한 관심도를 나타낸 결과라 할 수 있다. 또한 '판매', '체험' 등의 6차산업 관련어는 농어업·농어촌을 활성화시키기 위한 이들의 노력을 나타내는 결과라 할 수 있다. 한편 '인터넷', '블로그', '온라인', '홈페이지', 'SNS', 'ICT', '융복합' 및 '스마트' 등의 단어들은 비록 상위 50위 안에는 없었으나 이들 단어들이 빠지지 않고 추출된 결과는 영어·영농의 과학화·첨단화에 청년농부들의 관심이 높아지고 있음을 알 수 있었다. 다음으로 품목별 샘플에 대하여 빈도수가 상위 50위 이내인 주요단어를 그룹화 한 결과로서 축산, 채소 및 수산은 '시설', 식량작물은 '장비', '기계' 등의 빈도수가 높게 나타냈다. '친환경'은 채소작물과 식량작물에서 나타났으며, '유기농'은 채소, 식량작물, 과수에서 나타났다. 식량작물에서는 '우렁이'가 추출되었으며, 우수농수산물을 의미하는 '인증'은 수산에서만 나타났다. '6차산업' 관련단어로 '생산'은 모든 계열, '가공', '유통'은 과수, '체험'은 채소, 식량작물 및 과수에서 나타났다. 그리고 텍스트 마이닝으로 추출한 단어를 시각화하기 위하여 전체 샘플과 각 품목별로 word cloud를 작성하여 구조화되지 않은 비정형 텍스트인 우수사례들이 내포하고 있는 의미를 글자의 크기로 알 수 있도록 나타냈다.

• 비교문화연구
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• 제50권
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• pp.225-259
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• 2018

Institut d'Estudis Catalans에 따르면 카탈루냐어에서 사용하는 전통적 시각 표현 체계는 기본적으로 시간을 'quart(=quarter)'로 나누는 것에 기반을 두어 '8시15분/30분/45분'은 각각 '${\acute{E}}s$ un quart de nou.', '$S{\acute{o}}n$ dos quarts de nou.', '$S{\acute{o}}n$ tres quarts de nou.'라고 표현하며 '$S{\acute{o}}n$ les vuit i quinze.', '$S{\acute{o}}n$ les vuit i trenta/mitja.', '$S{\acute{o}}n$ les vuit i quaranta-cinc.'와 같은 구조를 사용하지 않는데 그 이유는 이와 같은 표현들은 방언에서 발견되는 변이형이나 소위 국제적 표기 방식으로 고려되는 표현이기 때문이다. 아울러 카탈루냐 전통적 시각표현 방식은 'cinc(=five)'와 'deu(=ten)'를 제외하고 다른 기수사의 사용은 허용하지 않는다. 이러한 언어적 현상은 결국 카탈루냐인들만이 공감하고 이해할 수 있는 독특한 디지털시계의 발명과 아날로그시계의 디자인 까지 영향을 미치게 되었다. 카탈루냐어 회화체에서 'quart' 체계는 일상생활에서 흔히 접할 수 있는 '$S{\acute{o}}n$ quarts of nou'과 같은 문장이나 'entre dos i tres quarts'와 같은 표현도 16분과 44분 사이에 어떤 시각을 구체적으로 의미하는지를 판단하기 어려운 해석상의 모호성을 야기한다. 본 연구는 카탈루냐어의 전통적 시각 표현은 감산방식을 사용하지 않으며 단어 'quart'는 어원적으로 타종체계와 관련이 있는 단어이므로 시계 체계와 관련되는 '15분'이란 구체적인 양적 의미는 원래 없다는 사실을 문법적 특수성과 대화상의 맥락 그리고 특수한 시계의 발명이나 아날로그시계의 디자인에서 나타나는 언어적 특수성 등을 통해 살펴보고자 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.82-85
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• 2007

현재 가정을 비롯한 여러 분야에서 서비스 로봇(청소 로봇, 애완용 로봇, 멀티미디어 로봇 둥)의 사용이 증가하고 있는 시장상황을 보이고 있다. 개인용 서비스 로봇은 인간 친화적 특성을 가져야 그 선호도가 높아질 수 있는데 이를 위해서 사용자의 감정 인식 및 표현 기술은 필수적인 요소이다. 사람들의 감정 인식을 위해 많은 연구자들은 음성, 사람의 얼굴 표정, 생체신호, 제스쳐를 통해서 사람들의 감정 인식을 하고 있다. 특히, 음성을 인식하고 적용하는 것에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 감정 인식 시스템을 두 가지 방법으로 제안하였다. 현재 많이 개발 되어지고 있는 음성인식 모듈을 사용하여 단어별 감정을 분류하여 감정 표현 시스템에 적용하는 것과 마이크로폰을 통해 습득된 음성신호로부터 특정들을 검출하여 Bayesian Learning(BL)을 적용시켜 normal, happy, sad, surprise, anger 등 5가지의 감정 상태로 패턴 분류를 한 후 이것을 동적 감정 표현 알고리즘의 입력값으로 하여 dynamic emotion space에 사람의 감정을 표현할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 인식 및 감정 표현 시스템 제안한 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제27권3호
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• pp.227-239
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• 2010

의견 검색은 사용자의 정보 요구에 주제적으로 연관되면서도 의견이 포함되어 있는 정보를 검색하는 태스크이다. 본 연구는 효과적인 의견 검색을 위해 사용자 정보 요구를 표현하는 방법과 이 요구를 만족시킬만한 여러 의견 자질들을 효과적으로 결합할 수 있는 방법에 대하여 실험을 통해 분석하였다. 본 실험에서는 추론 네트워크 모델을 기본 검색 모델로 사용하였고, Blogs06 컬렉션과 100개의 TREC 토픽에 대해 실험을 수행하였다. 실험 결과, 가상의 '의견' 개념을 설정하여 효과적으로 의견 검색의 정보 요구를 표현할 수 있었으며, 극히 소량의 일반 의견 단어집만을 사용했는데도 동일한 환경에서 기존 모델과 견줄 만한 의견 검색 성능을 달성할 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.321-327
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• 2002

본 논문은 기존의 귀납적 결정 트리 방식에서의 문제점 개선을 통한 사용자 관심 프로파일 구축을 목적으로 한다. 특히 사용자 관심 프로파일의 정확도 향상을 위한 속성 선택에 대한 연구에 초점을 맞추고 있다. 사용자의 관심, 비관심 문서를 대상으로 사용자 관심 키워드를 생성하고 이를 바탕으로 초기 문서들을 재표현한다. 재표현된 문서를 입력 집합으로 하여 기계학습을 진행한다. 본 논문의 의사 결정 트리 생성 알고리즘은 입력 집합을 클래스별로 가장 잘 나누는 속성을 선택하여 노드를 구성하는 면에서는 기존의 알고리즘과 같다. 그러나 기존의 의사 결정 트리 알고리즘에서는 hill-climbing.방식을 사용함으로써 사용자의 관심을 나타내는 중요한 단어가 사용자 관심 프로파일에서 숨겨질 경우가 발생한다. 이를 최소화하기 위해 특징 추출을 통해 선택된 속성을 그대로 학습의 입력 데이터로 사용하는 것이 아니라 입력데이터를 가장 잘 나누는 속성과 그 다음 속성을 대상으로 disjunctive 연산을 통해 새로운 속성을 생성하여 이것을 속성 집합에 포함시키고 이를 학습의 입력 데이터로 이용한다. 이와 같이 disjunctive operator를 이용하여 새로운 속성을 의사 결정 트리 형성 시 이용하면 사용자의 중요한 관심을 포함하는 의미 있는(semantic) 사용자 관심 프로파일 구축이 가능해지고, 사용자 관심 프로파일을 기반으로 사용자가 관심 있는 문서를 제공할 수 있는 개인화 서비스를 제공한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1452-1458
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• 2015

한국어 형태소 분석은 교착어 특성상 난이도가 높은 작업이다. 그 중에서 형태소의 원형 복원 작업은 규칙이나 기분석 사전 정보 등을 활용하는 방법이 주로 연구되었다. 그러나 이러한 방법들은 어휘 수준의 문맥 정보를 보지 못하기 때문에 원형 복원에 한계가 있다. 본 논문에서는 최근 자연어처리에 연구되고 있는 기계학습 방법인 딥 러닝(deep learning)을 사용하여 형태소의 원형 복원 문제의 해결을 시도하였다. 문맥 정보를 보기 위해 단어 표현(word embedding)을 사용하여 기존의 방법들 보다 높은 성능을 보였다. 실험 결과, '들/VV'과 '듣/VV'의 복원 문제에 대해서 97.97%로 기존의 자연어처리에 쓰이는 기계학습 방법 중 하나인 SVM(Support Vector Machine)의 96.22% 보다 1.75% 높은 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.115-125
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• 2006

개념 계층은 지식을 그룹화하여 다단계로 표현하며, 이는 자료의 분류, 저장 및 검색을 효율적으로 지원해 준다. 일반적으로 도메인 전문가의 수작업을 통해 개념 계층이 생성되었으며, 이는 생성과 유지에 많은 비용이 소요되면서도 일관성 유지가 어려운 단점이 있다. 본 논문은 미리 정의된 상위어 관계를 이용하여 문자형 자료의 개념 계층을 자동으로 생성하는 방법에 대한 연구이다. 개념 계층의 자동 생성을 위해서는, 다중 의미로 사용되는 단어에서 적절한 의미를 찾아 내어 모호성을 제거해야 하며, 외부 정보를 이용하여 모호성이 제거된 단어를 그룹화하고 계층을 생성하는 작업이 필요하다. 우리는 워드넷 (WordNet)의 다중 의미에 대한 설명 및 상위어 관계를 이용하여 모호성을 제거하고 개념 계층을 생성하는 방법을 제안 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.329-333
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• 2022

상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결 대상이 되는 멘션(mention)을 식별하고, 동일한 개체(entity)를 의미하는 멘션들을 찾아 그룹화하는 자연어처리 태스크이다. 최근 상호참조해결에서는 BERT를 이용하여 단어의 문맥 표현을 얻은 후, 멘션 탐지와 상호참조해결을 동시에 진행하는 End-to-End 모델이 주로 연구가 되었다. 그러나 End-to-End 방식으로 모델을 수행하기 위해서는 모든 스팬을 잠재적인 멘션으로 간주해야 되기 때문에 많은 메모리가 필요하고 시간 복잡도가 상승하는 문제가 있다. 본 논문에서는 서브 토큰을 다시 단어 단위로 매핑하여 상호참조해결을 수행하는 워드 레벨 상호참조해결 모델을 한국어에 적용하며, 한국어 상호참조해결의 특징을 반영하기 위해 워드 레벨 상호참조해결 모델의 토큰 표현에 개체명 자질과 의존 구문 분석 자질을 추가하였다. 실험 결과, ETRI 질의응답 도메인 평가 셋에서 F1 69.55%로, 기존 End-to-End 방식의 상호참조해결 모델 대비 0.54% 성능 향상을 보이면서 메모리 사용량은 2.4배 좋아졌고, 속도는 1.82배 빨라졌다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권1호
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• pp.71-87
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• 2010

이 연구의 목적은 '지구'에 대한 8학년 학생들의 심상을 탐색하는 것이다. '지구'에 관해 단어와 그리기로 표현된 중학생들의 심상을 지구계 이해 분석틀로 분석하였다. 학생들의 '지구'에 관한 심상은 시각적 이미지를 형성하게 된주된 영향을 미친 경험과 선행 지식에 따라 달라졌다. 특히 간접적 시각 경험에 의한 지구의 전체 모습에 기반을 둔 천문학적 관점과 직접적 시각 경험에 의한 지표의 풍경과 환경에 기반을 둔 일상적 관점에 따라 지구계 이해가 다르게 나타났다. 대체적으로 학생들의 '지구'에 관한 심상은 시각적 경험에 의해 영향을 받은 것으로 보이며 이러한 학생들의 지구계 이해는 단어라는 형식적 언어의 형태보다는 시각적 심상인 그리기로 더 잘 표상되었다. 지구계 하위계 간의 상호작용에서 학생들의 부정적 이미지가 표상되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권4호
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• pp.170-177
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• 2016

문자 인코딩은 문서를 컴퓨터에서 이용할 수 있도록 문자 코드 테이블을 이용하여 이진화하는 방법이다. 이진화된 문서를 읽기 위해서는, 문서에 적용된 문자 코드를 이용하여 문자 인코딩을 알아내야 한다. 본 논문에서는 문서의 문자 인코딩을 자동으로 판별하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 이스케이프 문자를 이용한 판별법, 문서에 나타난 코드 값 범위 판별법, 문서에 나타난 코드 값의 특징 판별법, 각 언어별 자주 사용하는 단어를 이용한 판별법과 같은 여러 단계를 걸쳐 문서에 적용된 문자 인코딩을 판별한다. 자주 사용하는 단어를 이용한 방법은 문서를 언어별로 분류하여 문자 인코딩을 판별하기 때문에, 다국어 문서에서 기존의 방법보다 높은 문자 인코딩 인식률을 보인다. 주로 표현하는 언어의 비중이 20% 미만일 경우, 기존의 방법은 약 50%의 문자 인코딩 인식률을 보였으나, 제안하는 방법은 문자 인코딩에서 표현하는 언어의 비중과는 상관없이 96% 이상의 문자 인코딩 인식률을 보였다.