• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.5
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• pp.563-572
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• 2004

Sentence ion is a simplification of a sentence preserving its communicative function. It accomplishes sentence revision and concept ion simultaneously. Sentence revision is a method that resolves the discrepancy between human's thoughts and its expressed semantic in sentences. Concept ion is an expression of general ideas acquired from the common elements of concepts. Sentence ion selects the main constituents of given sentences and describes the upper concepts of them with detecting their semantic information. This enables sen fence revision and concept ion simultaneously. In this paper, a syntactic parser LGPI+ and an ontology OfN are utilized for sentence ion. Sentence abstracter SABOT makes use of LGPI+ and OfN. SABOT processes the result of parsing and selects the candidate words for sentence ion. This paper computes the sentence recall of the main sentences and the topic hit ratio of the selected sentences with the text understanding system using sentence ion. The sources are 58 paragraphs in 23 stories. As a result of it, the sentence recall is about .54 ～ 72% and the topic hit ratio is about 76 ～ 86%. This paper verified that sentence ion enables sentence revision that can select the topic sentences of a given text efficiently and concept ion that can improve the depth of text understanding.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.531-534
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• 2002

본 논문에서는 문서요약의 한 방법으로 문장추상화를 생각하였다. 이에 문장추상화의 판단기준이 되의 한 방법으로 문장추상화를 생각하였다 이에 문장추상화의 판단기준이 되는 요소들을 구문분석기를 통해 얻은 정보와, 문장의 구성성분들이 가지는 온톨로지 정보를 바탕으로 선정하였다. 문장추상화에는 Roget 시소러스에 기반한 온톨로지 OfN, 구문분석기 LGPI+, 그리고 이를 활용하는 문장추상기 SABOT를 이용하였다. 본 논문을 통하여 문장추상화가 문서 과정에 동원할 수 있는 유용한 도구임을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.359-362
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• 2002

본 논문에서는 문장추상화와 문장간 개연적 연결상황을 활용한 문단 기준의 문서요약을 생각하였다. 구상한 문단기준 문서요약 방법론은 다음과 같은 절차로 구성되어 있다: (1) 문단의 문장들을 추상화시킨다, (2) 문장구성성분들의 문장간 개연적 연결상황을 확인한다, (3) 연결집중도가 상대적으로 높은 문장을 문단의 화제를 담고 있는 것으로 인정한다. 본 논문에서는 이 과정에서 문장추상화에 필요한 구문분석기와 온톨로지를 구체화하였고, 문장추상기로 설화문장 추상화를 하였다. 그 후 개연성 규칙을 적용하여 문단의 주제문을 선별하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.40-45
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• 2002

본 논문에서는 Roget 시소러스의 범주를 재편성하여 문장추상화에 사용할 온톨로지를 구축하였다. Roget 시소러스의 표제정보의 범주 값과 참조정보의 범주 값을 산출한 후 가중 산술 평균을 구했다. 이 수치를 토대로 OfN(Ontology for Narratives)을 구성하였다. 최종적으로 Roget 시소러스와의 비교를 통하여 OfN을 확정하였다. 이렇게 하여 얻어진 OfN을 설화 문장추상화에 적용하여 이 온톨로지가 유의함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.51-56
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• 2002

본 논문에서는 문서요약을 위한 문장교열 방법론으로 문장추상화를 생각하였다. 이에 문장추상화의 판단기준이 되는 요소들을 구문분석기를 통해 얻은 정보와, 문장의 구성성분들이 가지는 온톨로지 정보를 바탕으로 선정하였다. 문장추상화에는 Roget 시소러스에 기반한 온톨로지 OfN, 구문분석기 LGPI＋ 그리고 이를 활용하는 문장추상기 SABOT를 이용하였다. 본 논문을 통하여 문장추상화가 문서요약을 위한 문장교열 방법의 하나로 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.515-518
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• 2002

본 논문에서는 Roget 시소러스의 범주를 재편성하여 문장추상화에 사용할 온톨로지를 추측하였다. Roget 시소러스의 표제정보와 참조정보를 이용해서 범주를 재편성한 각 결과를 토대로, OfN(Ontology for Narratives)을 구성하였다. 이렇게 하여 얻어진 OfN을 설화 문장추상화에 적용하여 이 온톨로지가 유의함을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.199-202
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• 2021

의미역 결정은 입력된 문장 내 어절간의 의미 관계를 예측하기 위한 자연어처리 태스크이며, 핵심 서술어에 따라 상이한 의미역 집합들이 존재한다. 기존의 연구는 문장 내의 서술어의 개수만큼 입력 문장을 확장해 순차 태깅 문제로 접근한다. 본 연구에서는 확장된 입력 문장에 대해 구문 분석을 수행 후 추출된 문장 구조 정보를 의미역 결정 모델의 자질로 사용한다. 이를 위해 기존에 학습된 구문 분석 모델의 파라미터를 전이하여 논항의 위치를 예측한 후 파이프라인을 통해 의미역 결정 모델을 학습시킨다. ALBERT 사전학습 모델을 통해 입력 토큰의 표현을 얻은 후, 논항의 위치에 대응되는 표현을 따로 추상화하기 위한 계층형 트랜스포머 인코더 레이어 구조를 추가했다. 실험결과 Korean Propbank 데이터에 대해 F1 85.59의 성능을 보였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.5
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• pp.492-496
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• 2008

Much research has been conducted to describe metrics for UML models by extending OCL that was proposed to define structural constraints. However, metrics descriptions in OCL are complex, so they are very difficult to understand. This paper defines MDL4UML by abstracting the conventional OCL. By abstracting OCL constructs, the MDL4UML can produce simpler descriptions of metrics, which can help metrics designer to understand and describe metrics.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.20 no.4
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• pp.333-340
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• 2016

When elementary students write their own sentences, it is often educationally beneficial to compare them with other people's similar sentences. However, it is impractical for use in most classrooms, because it is burdensome for teachers to look up all of the sentences written by students. To cope with this problem, we propose a novel approach for automatic selection of similar sentences based on a three-step process: 1) extracting the subword units from the word-level sentences, 2) training the model with the encoder-decoder architecture, and 3) using the approximate k-nearest neighbor search algorithm to find the similar sentences. Experimental results show that the proposed approach achieves the accuracy of 75% for our test data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.256-258
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• 2004

단백질 상호작용에 대한 연구는 생명현상의 전반적인 원리를 규명하는데 필수적이다. 생물학 문헌 데이터베이스로부터 단백질 상호작용 정보를 찾는 것은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 컴퓨터로 자동화시키는 방법이 요구된다. 문헌으로부터 단백질 상호작용 정보를 추출하는 작업은 단순 문자열 비교를 통한 정보검색으로는 한계가 있으므로 자연어 처리 기법을 적용해 문장의 문법 구조, 품사 정보 등을 이용하면 더 정확한 추출이 가능하다. 본 논문에서는 자연어 처리를 이용하여 문장을 트리로 표현한 뒤 가지치기, 병합 등을 통해 추상화된 트리를 패턴과 매칭하는 방법을 제안한다. 그리고 실제 데이터를 이용한 실험 결과를 통해 기존 방법에 비해 더 높아진 정확도를 확인하였다.