트위터는 사용자들에게 정보를 받거나 교환하는 채널로써의 역할이 활발히 이루어지고 있고 새로운 사건이 발생했을 때 빠르게 반응하기 때문에 지진이나 홍수, 자살 등의 새로운 사건을 탐지하는 센서역할로 활용할 수 있다. 그리고 사건을 탐지하기 위해서 우선적으로 관련된 트윗 추출이 필수적이다. 하지만 관련된 트윗을 찾기 위해 관련 키워드를 포함한 트윗을 추출하기 때문에 해당 키워드가 없지만 의미적으로 사건과 관련이 있는 트윗은 찾지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 연구들은 디스크에 저장된 데이터에 대한 분석이 주를 이루고 있어 원하는 결과를 얻기 위해서는 데이터를 수집하여 저장하고 분석에 이르기까지 오랜 시간이 소모된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간 이슈 탐지를 위한 일반-급상승 단어 사전 생성 및 매칭 기법을 제안한다. 데이터 스트림 인메모리 기반으로 일반-급상승 단어 사전을 생성 및 관리하기 때문에 새로운 사건을 빠르게 학습하고 대응할 수 있다. 또한 분석을 원하는 주제의 일반 사전과 급상승 사전을 동시에 관리하기 때문에 기존의 방법으로 찾지 못하는 트윗을 검출해 낼 수 있다. 본 연구를 통해 빠른 정보와 대응이 필요한 분야에 즉시적으로 활용할 수 있다.
월드와이드웹(WWW) 기술은 폭발적으로 증가하고 있는 웹 데이터들의 의미적인 정보를 효과적으로 처리하기에는 많은 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 1999년 말에 제안된 시맨틱 웹은 온톨로지를 기반으로 하고 있다. 그러나 온톨로지 생성에 관한 많은 연구들은 많은 시간과 비용이 소비된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 우리는 데이터베이스에서 온톨로지를 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 데이터베이스는 도메인을 잘 나타내고 있는 정보의 저장소이므로 데이터베이스로부터의 온톨로지 생성은 분석, 설계 등의 사전 작업이 필요하지 않다. 우리는 데이터베이스에서 스키마를 추출, 뼈대그래프를 생성하고 개념그래프로 확장하여 도메인을 잘 나타낼 수 있는 온톨로지를 생성한다. 끝으로 알고리즘을 통한 생성을 함으로서 제안된 생성방법을 검증한다.
한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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pp.92-98
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1999
본 논문에서는 연세대학교 컴퓨터과학과에서 연구되어 온 형태소 분석 시스템에 대해 설명한다. 연세대학교 자연 언어 처리 시스템의 기본적인 바탕은 무엇보다도 대량의 말뭉치를 기반으로 하고 있다는 점이다. 예컨대, 형태소 분석 사전은 말뭉치 처리에 의해 재구성 되었으며, 3000만 어절로부터 추출되어 수작업에 의해 다듬어진 어휘 데이터베이스는 형태소 분석 결과의 상당 부분을 제한하여 일차적인 중의성 해결의 역할을 담당한다. 또한 복합어 분석 역시 말뭉치에서 얻어진 사전을 바탕으로 이루어진다. 품사 태깅은 bigram hmm에 기반하고 있으며 어휘 규칙 등에 의한 후처리가 보강되어 있다. 이렇게 구성된 형태소 분석기 및 품사 태거는 구문 분석기와 함께 연결되어 이용되고 있다.
본 연구는 자연재해대책법에 의해 개발사업으로 인한 재해유발요인을 예측 분석하고 이에 대한 대책을 강구하기 위해 수행되고 있는 사전재해영향평가에서 토양유실도 작성을 위한 HyGIS와 연계한 토양유실량 분석 모형을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. HyGIS(Hydro Geographic Information System)는 GIS를 수자원의 다양한 분야에 손쉽게 적용하기 위해서 컴포넌트 형태로 개발된 시스템이다. HyGIS에서는 DEM을 이용하여 유역 및 하천망의 추출과 지형분석이 가능하며, 하천 네트워크를 기반으로 유역의 다양한 정보를 운용할 수 있다. 또한 HyGIS는 데이터베이스를 기반으로 운영되며, GIS를 이용한 수자원 분야의 응용프로그램 개발 시 기반 시스템으로 활용될 수 있다. 본 연구에서 개발한 HyGIS와 연계한 토양유실 분석 모형은 HyGIS의 데이터베이스를 공동으로 이용할 수 있도록 개발하였다. 개발 툴은 GEOMania GMMap2009의 Add-on 형태로 개발하였고, OECD에서 제안한 토양유실 위험 등급도도 작성할 수 있도록 개발하였다.
본 논문은 한국어 정보처리에서 발생하는 단어 중의성 문제를 해결하기 위하여, 사전 뜻풀이 말뭉치에서 추출하여 구축한 의미정보 데이터베이스(Semantic Information Database)와 이를 활용한 단어 중의성 해결 모델을 이용한 실용적인 동형이의어 태깅 시스템 개발을 목적으로 한다. 중 소규모의 국어사전 150,000여 개의 표제어 전체의 뜻풀이에 품사 태그를 부착한 117만 어절 규모의 뜻풀이 말뭉치를 구축한 후 사전에 등재된 14,000여 개의 동형이의어 중 뜻풀이에 나타나는 8,164개의 동형이의어에 표제어 어깨번호를 이용한 의미 태그를 부착함으로써, 대량의 동형이의어 분별을 위한 공기(coocurrence)하는 단어와 빈도(frequency)정보를 추출하여 데이터베이스화 할 수 있었다. 본 동형이의어 태깅 시스템의 정확률 측정과 문제점 발견을 위해 (21세기 세종 계획) 프로젝트에서 제공하는 150만 어절 의미 태그 부착 말뭉치를 대상으로 실험한 결과 세종 150만 의미 태그 부착 말뭉치에 고빈도로 출현하는 469개 어휘(총 출현 횟수 249.249개)에 대한 정확률이 91.58%로 나타났다.
본 연구는 사전이 가지는 특징과 구조를 분석하고, 모든 한국어 사전항목을 손실 없이 인코딩 할 수 있는 마크업체계를 제안하는 데 목적이 있다. 이를 위하여 국제표준인 MARTIF와 용어데이터의 상세한 인코딩형식을 제공하는 TEI를 분석하였다. TEI는 용어데이터베이스용 형식과 인쇄사전용 형식은 확연히 다른 형식이었다. 그리고 실제 사전 및 용어 관련 자료를 분석하여 한국어사전의 종합적인 미시구조를 파악하고, 그 미시구조를 MARTIF와 인쇄사전용 TEI에 대응시켜 적용가능성을 시험하였다. 그 결과, 두 형식 모두 한국어사전의 미시구조와 정확하게 매핑되지 않았으나 확장에 따라 두 형식 모두 사용가능 하다는 결론을 얻게 되었으며, 한국어사전의 특징을 살릴 수 있도록 하기 위하여 파악된 한국어사전의 미시구조 내용을 포함시켜서 새로운 두 가지 확장형식을 제안하였다.
본 논문에서는 퍼지 의사 결정 트리를 이용한 한의학 기반의 건강 사전 진단 시스템을 제안한다. 제안된 퍼지 의사결정 트리 기반 한방 사전 진단 방법은 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 계산한 후, 사용자가 여러 증상을 선택하면 선택된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계하고 한의학 전문의가 검증한 후에 구현하였다. 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 제안된 한의학 기반 건강 사전 진단 시스템 방법은 보다 정확한 진단 결과를 더 빨리 제공할 수 있다.
전력계통 컨트롤센터에서 사용되는 SCADA/EMS 응용프로그램은, 전력계통의 해석을 위해 특정한 포맷의 입력데이터 파일을 사용하는 일반적인 오프라인 응용프로그램과는 달리, 물리적 특성이 통합된 전력계통 데이터베이스 기반위에서 수행된다. 응용프로그램들은 데이터베이스를 통해 필요한 데이터를 상호 교환하며, 개별 응용프로그램은 데이터베이스와 연동하는 사용자화면을 통해 컨트롤센터의 운전원과 상호작용을 하게 된다. 따라서 전력계통 데이터베이스 기반위에서 수행되는 EMS용 응용프로그램을 개발하기 위해서는 먼저 프로그램 고유의 기능적인 측면은 물론 운전원을 포함한 여러 사용자를 위한 프로그램 운용적인 측면의 요소까지 종합 분석하여 필요한 기능과 화면 그리고 그에 따른 데이터를 도출해야 한다. 도출된 기능 및 화면설계안에 따라 개발된 프로그램과 사용자화면은 모든 입출력 데이터들이 반영된 데이터베이스와의 인터페이스를 통해 통합 EMS용 응용프로그램으로서의 형태를 갖추게 된다. 최종적으로 응용프로그램은 사전에 준비된 시험절차에 따라 검증(프로그램의 정확성, 신속성 그리고 신뢰성을 평가)과정을 수행한다. 본 논문은 전력IT 국가전략과제로 개발 진행 중인 한국형 EMS(K-EMS) 응용프로그램의 개발 프로세스와 각 프로세스에서의 고려사항들을 소개함으로써, 한국형 EMS를 위한 응용프로그램의 추가 개발 혹은 전력계통 데이터베이스 구축과 이를 활용한 응용프로그램의 개발을 위한 방법론을 제안하고자 한다.
음성 인식은 사용자의 음성을 문자로 변환하는 기술로 최근 스마트폰의 사용자 인터페이스로 사용되면서 그 활용도가 높아지고 있다. 기존의 스마트폰용 사전 프로그램은 좁은 자판으로 인하여 입력과정에 오타가 많이 발생하고, 찾고자 하는 단어의 발음은 알고 있지만 철자를 알지 못 하는 경우에 검색할 수 없다. 본 논문에서는 음성 명령을 이용한 스마트폰용 영한사전 앱을 설계 및 구현하였다. 외부 음성 인식 서버를 이용하여 음성 명령을 이해하고 클라이언트에 SQLite를 이용하여 사전 데이터 베이스를 구축한다. 클라이언트는 서버로 사용자 음성을 전달하고, 서버는 음성 정보를 텍스트로 변환하여 클라이언트에게 제공한다[1]. 클라이언트는 서버로부터 전송받은 텍스트를 이용하여 사전 데이터베이스를 검색하고, 그 결과를 사용자에게 보여준다.
한국데이터베이스진흥센터가 주관한 디지털콘텐츠 수요조사 분석에 의하면 디지털영상분야의 교육수요가 가장 높은 것으로 조사되었다. 이번조사는 정보통신부가 추진하고 있는 2000년도 디지털콘텐츠산업활성화 계획에 따라 수요자의 요구에 부합하는 양질의 디지털콘텐츠 교육과정 및 교재개발과 전문인력 양성에 필요한 기초 자료를 확보하는데 목적을 두고 있다. 더불어 디지털콘텐츠 에 대한 수요가 급증하고 있는 상황에서 질적 수준이 낮은 콘텐츠 유통을 사전에 방지하고 디지털콘텐츠 분야의 기초를 확고히 한다는데 그 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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