• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
• /
• pp.1197-1200
• /
• 2005

시맨틱 웹에서 지능형 검색은 잘 구축된 온톨로지의 추론에 의해 가능하다. 온톨로지는 간단히 표현하면 단어와 관계들로 구성된 사전으로서 어느 특정 도메인에 관련된 단어들을 계층적 구조로 표현한다. 이런 구조는 다양한 방법으로 표현이 가능하며 추론에 적합한 구조인 N-TRIPLE로의 변환을 위해 JENA API를 사용한다.

• 비교문화연구
• /
• 제48권
• /
• pp.135-191
• /
• 2017

본 연구는 프랑스 고유의 문화가 담긴 '공유문화 적재어'들을 선별하여 그 단어 속에 숨겨진 문화 콘텐츠들을 연구하고 이 단어들이 한국어에 차용되면서 새롭게 탄생한 문화 현상들을 탐구함으로써 프랑스와 한국 간의 상호문화교육을 위한 기초 자료를 형성하고자 하였다. 이를 위해 선별된 '공유문화 적재어'들을 프랑스 문화 내부적 관점과 상호문화적 관점이라는 두 가지 관점에서 연구하였다. 우선 프랑스 문화 내부적 관점에서 어휘문화적 접근으로 프랑스어 단어들 가운데 한국어에 차용된 단어들 중에서 의 식 주에 해당하는 프랑스어 '공유문화 적재어' 들을 선별하여 그 단어 속에 담긴 프랑스 고유의 문화를 사전적 의미, 문화적 현상, 숙어나 관용어 표현 속에 나타난 특별한 문화 현상에 대해 탐구함으로써 그 단어의 사전적 정의를 뛰어넘는 특별한 공시를 밝혀주었다. 나아가 상호문화적 접근으로 프랑스 문화와 한국 문화의 접촉으로 동일한 프랑스어 단어가 새로운 의미로 탄생하게 되는 과정들을 차용어의 변용 양상과 문화적 현상을 중심으로 탐구함으로써 두 문화 속에 작용하는 언어적 문화적 요소들의 유사성과 차별성을 살펴보았다. 그 결과 다음과 같은 현상들을 탐구할 수 있었다. 프랑스 '공유문화 적재어' 속에 다양한 문화와 역사가 담겨 있어 개별 단어들에 대한 탐구가 프랑스 문화를 깊이 있게 탐구하도록 할뿐 아니라 이들 단어가 사용된 숙어나 관용어 표현들을 통해 개별 단어 속에서 발견하지 못한 새로운 문화 현상들이 담화 속에 존재함을 알 수 있었다. 나아가 한국어로 차용된 프랑스어 단어들은 대부분 문화 간 교류에 의해 이루어지기 때문에 부정적인 이미지를 지닌 경우보다 긍정적인 의미로 사용되는데 의미의 왜곡이 일어나는 경우가 상당수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
• /
• pp.246-248
• /
• 2016

단위성 의존명사는 수나 분량 따위를 나타내는 의존명사로 혼자 사용할 수 없으며 수사나 수관형사와 함께 사용하는 의존명사이다. 단위성 의존명사가 2가지 이상인 동형이의어의 경우 기존의 인접 어절을 이용한 동형이의어 분별 모델에서는 동형이의어 분별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 단위성 의존명사 분별을 위해 단어 임베딩을 사용했으며 총 115,767개의 단어를 벡터로 표현하였으며 분별할 의존명사 주변에 등장한 명사들과의 유사도를 계산하여 단위성 의존명사를 분별하였다. 단어 임베딩을 이용한 단위성 의존명사 분별이 효과가 있음을 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.850-853
• /
• 2017

본 논문은, 크롤링을 통해 얻은 비정형 데이터를 'Python'의 'KoNLPy' 라이브러리를 사용해 형태소 분석한 후 텍스트 마이닝을 통한 감성사전 구축을 목표로 하고 있으며, 형태소들의 빈도수를 기반으로 가중치로 두어 선별된 단어들을 이용해 긍정과 부정으로 나누어 카테고리화 한다. 이후, 선별한 카테고리에 단어의 극성을 판단하여 감성사전을 모델링한다. 실험을 위하여, 온라인 쇼핑몰 리뷰를 크롤링하여 비정형 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 분석, 가공 과정을 거쳐 정형화된 단어를 추출한다. 그 후에, 리뷰에 자주 사용되는 단어를 바탕으로 카테고리를 구성하였다. 구성된 카테고리 별로 단어의 극성을 판단하여 소비자 성향을 분석한 결과, 단순히 긍정과 부정을 표현하는 범용 감성사전보다 더 세분화된 감성 사전을 구축 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
• /
• pp.669-672
• /
• 2005

단어가 지니는 의미를 이미지로 처리하면 그 단어의 이미지가 단순화되면서 높은 인식률을 가질 수 있다는 장점을 지닌다. 이러한 장점을 이용하여 언어장애인들을 위한 유용한 보완대체 의사소통 학습도구에 하나로 이미지 전자 사전을 구축하고자 한다. 우선 동사와 조합되는 용어들의 패턴들을 면밀히 조사하여 그 패턴들을 영역과 자질의 카테고리로 분류하고, 그 카테고리에 속하는 기본 데이터들을 정리하여 분류된 데이터를 하위범주화 방식을 통해 검색을 보다 용이하게 하였다. 더욱이 언어장애인들이 많이 쓰이는 단어를 조사하고, 그 단어를 중심으로 한 모듈을 이용하여, 각각에게 해당되는 이미지를 수집함으로 단어들의 의미를 표현하고 인식할 수 있도록 하는 인터페이스를 구축하는데 중점을 두었다. 또한 언어장애인이 직접 명사와 동사를 조합하여 그 완성여부를 검토할 수 있는 학습기능을 추가함으로 인해 보다 실생활에 유용하고 교육적인 이미지 전자 사전을 구축하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
• /
• pp.164-167
• /
• 2011

인터넷의 지속적인 발전에 따라 다양한 출처와 경로를 통해 많은 정보가 빠른 속도로 생산, 확산되고 있다. 이로 인해 중복되거나 유사한 정보들이 빈번하게 발생되고 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위한 내용이 유사한 문서를 찾는 연구들이 많이 진행되고 있다. 유사 문서 병합에서 유사 문서를 판별하기 위해 문서 간 공통된 단어의 비율을 이용한다. 하지만 동일한 단어가 다양한 형태로 표현될 수 있어 공통된 단어의 비율만을 가지고 유사 문서를 판단하기 어렵다. 본 논문에서는 유사한 의미를 갖는 단어들을 동일한 단어로 변환하여 유사 문서들을 병합하는 시스템을 제안하고 구현 사항에 대해 설명한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.161-162
• /
• 2016

비슷한 코너의 모양을 가지는 다수의 글자가 포함된 문서 영상을 인식하는 일은 쉽지 않다. 일반적으로 성능이 우수하다고 알려진 SIFT 알고리즘은 코너를 기반으로 특징을 기술하는 알고리즘이기 때문에 각 글자가 비슷한 코너의 모양을 가지는 문서 영상 인식에서는 좋은 성능을 발휘하지 못한다. 반면, LLAH 는 각 단어의 크기를 알아내어 가우시안 필터와 이진화를 통해 단어를 하나의 점으로 나타내고 각 점과 점 사이의 기하 관계를 기술자로 표현하기 때문에 문서의 단어에서 점이 일관되게 추출된다면 좋은 인식 성능을 발휘한다. 그러나, 영상에서 단어의 크기를 알아내는 작업은 계산 측면에서 많은 비용을 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 LLAH 를 사용하기 전에 반복적인 가우시안 필터와 이진화를 적용하여 단어의 크기를 알지 못하는 상황에서도 스케일에 강인하게 문서 영상을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.246-248
• /
• 2016

단위성 의존명사는 수나 분량 따위를 나타내는 의존명사로 혼자 사용할 수 없으며 수사나 수관형사와 함께 사용하는 의존명사이다. 단위성 의존명사가 2가지 이상인 동형이의어의 경우 기존의 인접 어절을 이용한 동형이의어 분별 모델에서는 동형이의어 분별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 단위성 의존명사 분별을 위해 단어 임베딩을 사용했으며 총 115,767개의 단어를 벡터로 표현하였으며 분별할 의존명사 주변에 등장한 명사들과의 유사도를 계산하여 단위성 의존명사를 분별하였다. 단어 임베딩을 이용한 단위성 의존명사 분별이 효과가 있음을 보았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
• /
• pp.51-53
• /
• 2012

데이터 마이닝의 문서분류 기술에서 발전된 오피니언 마이닝은 이제 국외뿐만 아니라 국내의 학계 및 기업에서 중요한 관심분야로 자리잡아가고 있다. 오피니언 마이닝의 핵심은 문서에서 감정 단어를 추출하여 긍정/부정 여부를 얼마나 정확하게 자동적으로 판별하느냐를 평가하는 것이다. 국내에서도 이에 관련된 많은 연구가 이루어 졌으나 아직 실용적으로 적용할 만큼의 정확한 분류 정확도 보이지 않고 있다. 그 이유는 한국어의 경우 비문법적 표현, 감정단어의 다양성 등으로 인해 문서의 극성을 판별하기가 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 문법적 요소를 최대한 배제하고 단어 패턴의 빈도만을 고려한 영화평 분류기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 문서를 단어들의 리스트로 추상화하여 패턴들의 빈도로 학습한 후 적절한 스코어 함수를 적용하여 문서의 극성을 판별한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 정확도를 평가한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권11호
• /
• pp.7718-7728
• /
• 2015

단어 사이의 의미적 유사성은 많은 분야에 적용 될 수 있다. 예를 들면 컴퓨터 언어학, 인공지능, 정보처리 분야이다. 본 논문에서 우리는 단어 사이의 의미적 유사성을 측정하는 문서 내의 단어 가중치 적용 방법을 제시한다. 이 방법은 워드넷의 간선의 거리와 깊이를 고려한다. 그리고 문서 내의 정보를 기반으로 단어 사이의 의미적 유사성을 구한다. 문서 내의 정보는 단어의 빈도수와 단어의 의미 빈도수를 사용한다. 문서 내에서 단어 마다 단어 빈도수와 의미 빈도수를 통해 각 단어의 가중치를 구한다. 본 방법은 단어 사이의 거리, 깊이, 그리고 문서 내의 단어 가중치 3가지를 혼합한 유사도 측정 방법이다. 실험을 통하여 기존의 다른 방법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 방법에 대비하여 성능의 향상을 가져왔다. 이를 통해 문서 내에서 단어의 가중치를 문서 마다 구할 수 있다. 단순한 최단거리 기반의 방법들과 깊이를 고려한 기존의 방법들은, 정보에 대한 특성을 제대로 표현하지 못했거나 다른 정보를 제대로 융합하지 못했다. 본 논문에서는 최단거리와 깊이 그리고 문서 내에서 단어의 정보량까지 고려하였고, 성능의 개선을 보였다.