• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.797-800
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅 환경은 공통적으로 재사용 가능하고, 확장성이 강력한 컨텍스트 모델이 필요하다. 본 논문에서는 엔티티(Entity), 컨텍스트 타입(Context Type), 값(Value)으로 구성된 트리플을 기반으로 한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 컨텍스트를 모델을 제안하였다. 컨텍스트 정보를 주어, 동사, 목적어에 해당하는 (Entity, Context Type, Value) 트리플로 표현함으로써 재사용성과 확장성을 제공한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.5 s.43
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• pp.75-86
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• 2006

Target word selection is one of the most important and difficult tasks in English-Korean Machine Translation. It effects on the translation accuracy of machine translation systems. In this paper, we present a new approach to select Korean target word for an English noun with translation ambiguities using multiple knowledge such as verb frame patterns, sense vectors based on collocations, statistical Korean local context information and co-occurring POS information. Verb frame patterns constructed with dictionary and corpus play an important role in resolving the sparseness problem of collocation data. Sense vectors are a set of collocation data when an English word having target selection ambiguities is to be translated to specific Korean target word. Statistical Korean local context Information is an N-gram information generated using Korean corpus. The co-occurring POS information is a statistically significant POS clue which appears with ambiguous word. The experiment showed promising results for diverse sentences from web documents.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.184-188
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• 2002

본 논문에서는 단순히 주변에 위치하는 어휘들간의 문맥 공기 정보를 이용하는 방식과는 달리 국소 구문 관계 및 의미 공기 정보에 기반한 명사 의미 모호성 해소 방안을 제안한다. 기존의 WSD 방법은 구조 분석의 어려움으로 인하여 문장의 구문 관계를 충분히 고려하지 못하고 주변 어휘들과의 공기 관계로 그 의미를 파악하려 했다. 그러나 본 논문에서는 동사구의 논항 의미 관계뿐만 아니라 명사구내에서의 의미 관계도 고려한 국소 구문관계를 고려한 명사 의미 모호성 해소 방법을 제안한다. 이 때, 명사들의 의미는 자동번역 시스템의 목적에 맞게 공기(co-occurrence)하는 동사들에 따라 분류하였다. 그리고 한중 자동 번역 지식으로 사용되는 명사 의미 코드가 부착된 74,880 의미 격틀의 의미 공기정보를 이용하였으며 형태소 태깅된 말뭉치로부터 의미모호성이 발생하지 않게 의미 공기정보 및 명사구 의미 공기 정보를 자동으로 추출하였다. 실험 결과, 의미 모호성이 발생하는 명사들에 대해서 83.9%의 의미 모호성 해소 정확률을 보였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.9
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• pp.1248-1257
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• 2005

This paper designs and implements a sentence generation for an augmentive and alternative communication system(AAC). The AAC system is assistive communication device to help the mute language disorder communicate more freely and the system have an objected to reduce time and keystrokes for sentence generating. The paper of sentence generation make up for merits and demerits in the existing sentence generation method and in order to sentence generation. One aspect of Korean language that confines nouns defending on the verbs or postpositional words is used for sentence generation. The distinctive feature of this paper is to connect verbs to nouns using domain knowledge. We utilize the lexical information that exploits characteristics of Korean language for sentence generation. A comparison with other approaches is also presented. This sentence generation is based on lexical information by extracting characteristics of sentences.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2004.06a
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• pp.15-24
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• 2004

본 논문은 be동사에 관한 학생들의 영어개념 이해에서 발생되는 오인을 진단할 수 잇는 학습오인 진단 시스템을 제시한다. 학습오인 진단 시스템에서 퍼지 인진 맵은 영어에 대한 학생들이 가지는 선입개념들과 오인들을 인과관계로 표현하며, 개념간의 인과관계를 기억할 수 있는 퍼지 연상 메모리를 통하여 오인의 원인들을 진단한다. 본 연구는 기존의 학습 오인을 진단하는 규칙기반 전문가 시스템의 한계성을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 교육분야의 다양한 영역에서 학습자들의 학습 진단을 위한 학습오인 진단 시스템으로 적용될 수 있다.

• Korean Journal of Oriental Medicine
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• v.12 no.3 s.18
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• pp.1-15
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• 2006

For the recent several years, there has been much interest in lexical semantic network. However, it seems to be very difficult to evaluate the effectiveness and correctness of it and invent the methods for applying it into various problem domains. In order to offer the fundamental ideas about how to evaluate and utilize lexical semantic networks, we developed two automatic word clustering systems, which are called system A and system B respectively. 68,455,856 words were used to learn both systems. We compared the clustering results of system A to those of system B which is extended by the lexical-semantic network. The system B is extended by reconstructing the feature vectors which are used the elements of the lexical-semantic network of 3,656 '-ha' verbs. The target data is the 'multilingual Word Net-CoreNet'.When we compared the accuracy of the system A and system B, we found that system B showed the accuracy of 46.6% which is better than that of system A, 45.3%.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.11
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• pp.1112-1123
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• 2003

WSD(word sense disambiguation) is one of the most difficult problems in Korean information processing. The Bayesian model that used semantic information, extracted from definition corpus(1 million POS-tagged eojeol, Korean dictionary definitions), resulted in accuracy of 72.08% (nouns 78.12%, verbs 62.45%). This paper proposes the statistical WSD model using NPH(New Prior Probability of Homonym sense) and distance weights. We select 46 homonyms(30 nouns, 16 verbs) occurred high frequency in definition corpus, and then we experiment the model on 47,977 contexts from ‘21C Sejong Corpus’(3.5 million POS-tagged eojeol). The WSD model using NPH improves on accuracy to average 1.70% and the one using NPH and distance weights improves to 2.01%.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.36 no.2
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• pp.175-199
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• 2019

Uncertainty means incomplete stages of knowledge of propositions due to the lack of consensus of information and existing knowledge. As the amount of academic literature increases exponentially over time, new knowledge is discovered as research develops. Although the flow of time may be an important factor to identify patterns of uncertainty in scientific knowledge, existing studies have only identified the nature of uncertainty based on the frequency in a particular discipline, and they did not take into consideration of the flow of time. Therefore, in this study, we identify and analyze the uncertainty words that indicate uncertainty in the scientific literature and investigate the stream of knowledge. We examine the pattern of biomedical knowledge such as representative entity pairs, predicate types, and entities over time. We also perform the significance testing using linear regression analysis. Seven pairs out of 17 entity pairs show the significant decrease pattern statistically and all 10 representative predicates decrease significantly over time. We analyze the relative importance of representative entities by year and identify entities that display a significant rising and falling pattern.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.235-240
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• 1996

본 논문에서는 정보 검색에서 사용하는 계층적 클러스터링 기법을 이용하여 용례들을 중심어의 의미에 따라 분류하고자 한다. 분류에 필요한 용례 사이의 유사도는 형태소 사이의 유사도를 이용하여 계산한다. 형태소 사이의 유사도 계산에는 상호 정보, 상호 정보의 유사도, 벡터 유사도 등을 사용한다. 품사 태깅된 17만 코퍼스에서 명사 4개와 동사 4개를 중심어로 사용하여 추출된 용례에 대해서 각 방법의 정확도를 실험한 결과 상호 정보와 상호 정보 유사도를 더한 값을 형태소 사이의 유사도로 사용한 방법이 90.16%의 정확도를 보였다. 제안된 방법에서 사용하는 정보들은 의미 태깅되지 않은 코퍼스에서 추출할 수 있기 때문에, 정보의 획득이 쉬운 장점이 있다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.5 no.2
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• pp.11-19
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• 2002

In this paper, we present a simple statistical method for performing word sense disambiguation(WSD), specially for Korean transitive verbs, based on a supervised learning algorithm. This approach combines a set of indicators based on syntactic relations between surrounding words and an ambiguous verb. Experiments with 10 Korean verbs show that accuracy performance of our WSD method using indicators based on syntactic relations is 27% higher than the baseline performance. Moreover, our method using weighting mechanism based on each indicator type is 12% higher than a method which uses only an unordered set of surrounding words in the context.