• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.24 no.2
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• pp.231-257
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• 2020

As the main mathematical concepts are presented and expressed in various ways through textbooks during the teaching and learning process, it is necessary to look at the representations used in elementary math textbooks to find effective guidance. This study analyzed sentences used in the definition of mathematical terms and unit assessments of current elementary mathematics textbooks according to word depth (Yngve, 1960) from a syntactic perspective. As a result of the analysis, it could be seen that the sentences in textbook were generally concise, the word depth was lower, and the sentence structure and form were different depending on the individual characteristics of each term. Also, the sentences in the lower grade textbooks were more easily constructed, and the sentences of the term definition were more complex than the sentences of the unit assessments. Efforts should be made to help learners learn mathematical concepts, such as clarifying sentences in textbooks, presenting visual materials together, and providing additional explanations to suit the level of individual learners.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.5
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• pp.313-324
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• 2008

A sentence reduction is the information compression process which removes extraneous words and phrases and retains basic meaning of the original sentence. Most researches in the sentence reduction have required a large number of lexical and syntactic resources and focused on extracting or removing extraneous constituents such as words, phrases and clauses of the sentence via the complicated parsing process. However, these researches have some problems. First, the lexical resource which can be obtained in loaming data is very limited. Second, it is difficult to reduce the sentence to languages that have no method for reliable syntactic parsing because of an ambiguity and exceptional expression of the sentence. In order to solve these problems, we propose the sentence reduction method which uses templates and POS(part of speech) information without a parsing process. In our proposed method, we create a new sentence using both Sentence Reduction Templates that decide the reduction sentence form and Grammatical POS-based Reduction Rules that compose the grammatical sentence structure. In addition, We use Viterbi algorithms at HMM(Hidden Markov Models) to avoid the exponential calculation problem which occurs under applying to Sentence Reduction Templates. Finally, our experiments show that the proposed method achieves acceptable results in comparison to the previous sentence reduction methods.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.18 no.3
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• pp.159-178
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• 2001

This paper presents an automatic text summarization model which selects representative sentences from sentence clusters to create a summary. Summary generation experiments were performed on two sets of test documents after learning the optimum environment from a training set. Centroid clustering method turned out to be the most effective in clustering sentences, and sentence weight was found more effective than the similarity value between sentence and cluster centroid vectors in selecting a representative sentence from each cluster. The result of experiments also proves that inverse sentence weight as well as title word weight for terms and location weight for sentences are effective in improving the performance of summarization.

• Information and Communications Magazine
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• v.11 no.9
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• pp.17-25
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• 1994

본 논문에서는 국내 최초의 상용 한국어 무제한 음성합성 시스템인 가라사대에 관하여 기술한다. 우선, 음성합성 과정의 각 단계에 이용된 알고리즘을 설명한다. 즉, 문장의 분석을 위해서는 문장 전처리, parsing 발음표기 변환 등의 규칙에 의하여 순차적으로 수행된다. 문장 분석후에는 강세, 억양과 지속시간 등의 운율을 제어하는 요소가 계산되고 음성신호는 확장된 diphone 단위의 음성신호를 연결하여 생성된다. 다음으로 가라사대 하드웨어 및 소프트웨어의 구성에 관하여 서술한다. 범용의 디지탈 신호처리 IC를 이용하여 구현한 하드웨어와 가라사대의 소프트웨어뿐만 아니라 PC내의 소프트웨어의 구성과 역할에 관하여 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.384-386
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• 2000

Posting file은 문서 내의 색인어와 색인어의 위치 정보-문장번호, 어절 번호 등으로 구성한 문서별 색인어 역파일(inverted file)이다. 본 논문에서는 posting file을 구성하고 이를 정보검색시스템에 적용하여 색인어의 어절 거리 계산에 의해 구절 검색이 가능한 정보검색시스템을 소개한다. 또한 사용자 질의문과 가장 유사한 문장을 검색결과 대표문장으로 제시하여 사용자가 검색결과를 쉽게 확인할 수 있는 방법을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.327-329
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• 2017

개체명 인식(Named Entity Recognition) 시스템은 문서에서 인명(PS), 지명(LC), 단체명(OG)과 같은 개체명을 가지는 단어나 어구를 해당 개체명으로 인식하는 시스템이다. 개체명 인식 시스템을 개발하기 위해 딥러닝 기반의 워드 임베딩(word embedding) 자질과 문장의 형태적 특징 및 기구축 사전(lexicon) 기반의 자질 구성 방법을 제안하고, bi-directional LSTM, CNN, CRF과 같은 모델을 이용하여 구성된 자질을 학습하는 방법을 제안한다. 실험 데이터는 2017 국어 정보시스템 경진대회에서 제공한 2016klpNER 데이터를 이용하였다. 실험은 전체 4258 문장 중 학습 데이터 3406 문장, 검증 데이터 426 문장, 테스트 데이터 426 문장으로 데이터를 나누어 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안하는 모델은 BIO 태깅 방식의 개체 청크 단위 성능 평가 결과 98.9%의 테스트 정확도(test accuracy)와 89.4%의 f1-score를 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.833-836
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• 2006

국어 교과는 말하기 듣기, 읽기, 쓰기 영역으로 구성되어 있으며, 높은 수준의 창의적 사고력을 길러준다. 국어 교과에서 받아쓰기는 우리나라 초등학교 교육 현장에서 가장 기본적으로 활용되고 있으며 현행 국어과의 교육과정에서 중요하게 다루어지고 있다. 그러나 매 회의 받아쓰기 문제지의 문항을 타당성과 신뢰도를 고려하여 조정하여 지도하기는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 초등학교 교육 현장에서 사용되는 여러 가지 형태의 받아쓰기와 교과서를 분석하여 문장의 받아쓰기 등급을 정하였다. 문장의 받아쓰기 등급을 가지고 입력한 난이도에 따라 정해진 문장 받아 쓰기 등급이 같으면 받아쓰기 문제로 선택이 되고 문장 받아쓰기 등급과 다르면 다른 문장을 탐색하게 하였다. 최종적으로 선택된 문제는 여러 등급의 문제로 구성함으로써 문제의 타당성과 신뢰도를 높이고, 창의적인 국어사용 능력을 향상시키도록 하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.327-329
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• 2017

개체명 인식(Named Entity Recognition) 시스템은 문서에서 인명(PS), 지명(LC), 단체명(OG)과 같은 개체명을 가지는 단어나 어구를 해당 개체명으로 인식하는 시스템이다. 개체명 인식 시스템을 개발하기 위해 딥러닝 기반의 워드 임베딩(word embedding) 자질과 문장의 형태적 특징 및 기구축 사전(lexicon) 기반의 자질 구성 방법을 제안하고, bi-directional LSTM, CNN, CRF과 같은 모델을 이용하여 구성된 자질을 학습하는 방법을 제안한다. 실험 데이터는 2017 국어 정보시스템 경진대회에서 제공한 2016klpNER 데이터를 이용하였다. 실험은 전체 4258 문장 중 학습 데이터 3406 문장, 검증 데이터 426 문장, 테스트 데이터 426 문장으로 데이터를 나누어 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안하는 모델은 BIO 태깅 방식의 개체 청크 단위 성능 평가 결과 98.9%의 테스트 정확도(test accuracy)와 89.4%의 f1-score를 나타냈다.

• 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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• 2018.05a
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• pp.402-404
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• 2018

본 논문은 기존에 주어진 문장 다음에 올 수 있는 문장에 대해 딥러닝을 활용하여 예측하는 시스템이며, 데이터 전처리, 문장 목적 파악, 문맥 파악의 세가지 파트로 구성되어 있다. 전처리 과정에서는 문장에 쓰인 단어에 대한 품사 정보를 Input Feature 로 추가한다. 이어서 문장 목적 파악을 위해서는 상황별로 문장을 표현하는 방법이나 단어들의 순서가 다르기 때문에 단어의 순서보다는 문장의 특징점을 학습한다. 마지막으로 문맥 파악을 위해서 이전 단계에서 학습된 문장별 목적 데이터를 기반으로 데이터의 시간적 흐름에 대한 학습을 진행함으로써 이후에 나올 수 있는 문장을 예측한다.