• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.160-162
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• 1999

대용량의 정보를 다루는 정보검색 시스템은 정보 처리 과정에서 디스크 접근 시간이 큰 오버헤드로 작용한다. 본 논문에서는 단일 기계에서 작동하는 정보검색 시스템이 가지는 이러한 문제점을 해결하기 위해 PC 클러스터 기반 정보검색 시스템을 구현하였다. 색인어 간의 동시 등장 빈도 정보를 이용한 Greedy De-clustering 알고리즘으로 클러스터에 색인어 역파일을 병렬 분산하여 저장하고, SCI 기반의 효율적인 통신 시스템을 구축하여 클러스터 노드간의 통신이 원활하게 하였다. 따라서 사용자 질의어를 처리할 때 질의어별로 가져오는 색인어 역파일의 디스크 접근 시간이 감소하는 효과를 얻을 수 있었으며, 기존의 단일 기계에서 수행되는 정보 검색 시스템보다 수행속도가 2.3배 빠른 시스템을 구현하였음을 실험을 통해 확인하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.2 no.2
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• pp.279-307
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• 1990

The present research inverstigates the nature of contextual effects on pronoun reference resolution during text comprehesion.Through three experiments,this research examines how various contextuall informations influence on reference resolution and interact with syntactic variables.In experiment 1,the local context was controlled by biasing the pronoun-sentence context towards a certain preceding referent.The lexical decision time and the forced choice time for the correct referent were measured.The results showed that the local contexts have clear effect on reference resolution.The effects of syntactic ambiguity were also observed though the local context was biased towards a certain referent noun.In experiment 2,the global context effect was examined by introducing the text-thematic context in a preceding sentence while keeping the following pronoun-sentence context neutral.The results showed that the global thematic context bias towards a subject or object in a preceding sentence entails a faster response time than the thematically neutral context.In experiment 3,another aspects of context effects were inverstigated by manipulating the consistency of the preceding thematic context with the following pronoun-sentence context.The results showed that the lexical decision responses and forced referent choice responses were faster when the prethematic context and the post-anaphoric context match than when they mismatch.In sum,the overall results of three experiments of this research indicates that context has a clear effect on pronoun reference resolution during text comprehension.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.8
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• pp.1172-1181
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• 2009

An electronic medical record (EMR) is the medical system that all the test are recorded as text data. However, domestic EMR systems have various forms of medical records. There are a lot of related works to standardize the laboratory codes as a LOINC (Logical Observation Identifiers Names and Code). However the existing researches resolve the problem manually. The manual process does not work when the size of data is enormous. The paper proposes a novel automatic LOINC mapping algorithm which uses indexing techniques and semantic similarity analysis of medical information. They use file system which is not proper to enormous medical data. We designed and implemented mapping algorithm for standardization laboratory codes in medical informatics compared with the existing researches that are only proposed algorithms. The automatic creation of searching words is being possible. Moreover, the paper implemented medical searching framework based on database system that is considered large size of medical data.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.75-82
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• 1997

이글은 한국어 형태소 분석시 발생하는 중의성의 유형에 대해서 논의하고, 그와 같은 여러 유형의 중의성의 발생율을 감소시키기 위한 방법으로써 '어절 정보 사전 시스템'의 구축을 강조하였다. 한국어 문서에 대한 형태소 분석시 발생하는 중의성은, 영어나 유럽어와는 달리, 어휘 형성 정보 뿐아니라 어절 형성 정보, 구문 구조에 관한 부분적인 정보까지도 제공되어야 비로소 해소될 수 있는 경우가 많아 이와 같은 정보를 얻어내기 위해서는 체계적으로 고안된 범용의 사전 (Lexicon)이 필요하다. 여기에서는 접사가 동반되어 구성될 수 있는 '파생 명사(Affixed Noun)'들의 경우에 논의의 범위를 제한하였다. 실제로, 체계적으로 구성된 하나의 파생어 사전은. 주어진 어절에 대한 형태소 분절시 발생할 수 있는 엄청난 수의 중의적 가능성을 해소해 줄 수 있는데. 이와 같은 사전을 구축하기 위해서는 단순어와 접사 사전이 모듈화되어 완성되어야 한다. 같은 방법으로 모든 합성어 유형에 대한 사전이 구축되고, 그러한 기본 형태들에 대한 '변화형' 사전이 결합되면 어절 정보를 갖춘 대용량의 한국어 MRD의 구현이 가능해질 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.197-201
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• 2009

이 논문은 영어 문장에서 대명사의 참조해소 시스템을 구현한다. 대명사는 문장에서 반복되는 말 대신에 사용하는 단어이다. 반복되는 말을 선행어라고 하며 대명사는 선행어보다 간결한 형식으로 사용된다. 정보검색이나 정보추출에서 대명사를 그대로 색인하여 검색하면 정확한 정보를 추출할 수 없다. 따라서 대용어가 가리키는 개체를 정확히 파악해서 이 정보를 색인하고 검색하면 정보검색, 정보추출, 질의응답의 성능을 크게 개선할 수 있다. 이 논문에서는 CRF모델을 이용해서 이용하여 영어 문서에서 대명사 참조해결 방법을 제안하고 이를 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.166-171
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• 2008

본 연구는 기존에 잘 알려지고 널리 사용되고 있는 어휘 의미망이나 시소러스를 활용하기 어려운 과학 기술 분야, 특히 IT 분야에서 대용량 용어간 관계를 빠른 시간 내에 구축하여 검색 브라우징, 내비게이션 용도로 활용하는 것을 목표로 한다. 시소러스 구축 절차를 따르는 경우에 분야 전문가에 의한 정교한 작업과 고비용을 필요로 하여 충분한 구축 크기를 확보하는 것에 현실적인 어려움이 있다. 시소러스 자동 구축 방법론을 사용하는 경우에도 해당 용어들이 출현하는 방대한 말뭉치를 확보해야 하며 관계 구축 결과에 대한 직관적 이해가 쉽지 않다는 단점이 있다. 본 연구는 해외 학술 논문 말뭉치와 메타데이터에서 획득한 37만 여 주제어들을 이용하여 상 하위 관계, 관련어, 형제 관계를 추출하기 위해 조어적 기준에 근거한 규칙들을 이용한다. 이들 규칙을 이용하여 추출한 관계 수는 상 하위 관계 60여 만 개, 관련어 640여 만 개, 형제 관계 2,000여 만 개 등이다. 또한, 추출 결과 중 일부를 수작업으로 분석하여 단순한 추출 규칙에서 발생하는 오류 유형을 찾아내고 향후 과제에서 해결할 수 있는 방안에 대해 논하자고 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.3-22
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• 1994

한국어의 이해와 산출의 심리적 과정에 대한 인지심리학적 연구들을 개관하였다. 한국어의 통사적 구분분석처리 과정, 대용어 참조 해결 과정, 덩이글 이해와 지식구조의 활용 과정, 말실수와 글쓰기의 언어 산출 과정 등에 대한 심리학적 연구를 개관하여 주요 실험적 결과와 이론적 의의를 논하고, 이들이 앞으로의 한국어 이해와 산출 과정에 대한 인지과학적 연구에 시사하는 바를 논의하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.140-144
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• 2007

시맨틱 웹 기술의 주축을 이루는 온톨로지의 구축시에 인스턴스를 생성하기 위하여 대상 문서를 구성하는 자연어 문장을 텍스트 마이닝 기술을 이용하여 트리플을 추출한다. 인스턴스를 생성할 때 보다 많은 정보를 추출하기 위해서 문장에 나타나는 상호참조 해결이 필요하다. 본 연구에서는 문서에서 많이 나타나는 명사구로 이루어진 대용어를 해석하기 위하여 언어 분석된 다양한 결과 정보를 이용한다. 본 연구에서는 계층적인 의미구조와 청킹을 이용한 규칙기반의 상호참조 해결 방법을 제안하고 실험을 통해 알고리즘의 정확도를 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1990.11a
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• pp.112-119
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• 1990

본 연구에서는 글이해시의 참조관계 처리과정에서 맥락이 어떤 역할을 하며 다른 통사단서와는 어떤 관계를 갖는지를 대명사 해결을 중심으로 조사했다. 실험 1에서는 대용어 문장의 국소적 맥락에 의한 촉진효과가 관찰되었다. 그러나 맥락과 통사단서간의 상호작용으로 맥락 촉진효과는 통사적 명료조건에서보다는 애매조건에서 더 강하게 나타났다. 실험 2에서는 국소적 맥락정보가 없더라도 선행글의 전체주제적 맥락정보가 촉진제 역할을 하는 것으로 밝혀졌다. 또한 전체주의적 맥락이 주어지는 경우 글의 표면구조적 특성에 따른 위치효과가 나타나지 않았다. 즉 두 개의 실험을 통해 대명사 해결에 미치는 통사단서의 효과가 일부 지지되었으며, 특히 맥락효과는 국소적, 총체적 수준에서 모두 일관되게 입증되었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.23 no.2
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• pp.173-179
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• 2004

Due to the insufficiency of training data in large vocabulary continuous speech recognition, similar context dependent phones can be clustered by decision trees to share the data. When the decision trees are built and used to predict unseen triphones, a phonetic question set is required. The phonetic question set, which contains categories of the phones with similar co-articulation effects, is usually generated by phonetic or linguistic experts. This knowledge-based approach for generating phonetic question set, however, may reduce the homogeneity of the clusters. Moreover, the experts must adjust the question sets whenever the language or the PLU (phone-like unit) of a recognition system is changed. Therefore, we propose a data-driven method to automatically generate phonetic question set. Since the proposed method generates the phone categories using speech data distribution, it is not dependent on the language or the PLU, and may enhance the homogeneity of the clusters. In large vocabulary speech recognition experiments, the proposed algorithm has been found to reduce the error rate by 14.3%.