• Title/Summary/Keyword: 문형 정보

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Consideration of Semantic Role Tagging (의미역 태깅의 제문제)

  • Kim, Yun-Jeong;Ock, Cheol-Young
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2015.10a
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    • pp.75-80
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    • 2015
  • 본고는 기존 연구에서 상정한 의미역에 기반하여 의미역 태깅 작업 중 실제 문장에 의미역을 태깅하는 데 나타난 문제점들에 대해 재고해보았다. 의미역을 태깅하는 데에 격틀 사전을 이용한 반자동의미역태깅프로그램의 정상적인 구동을 위한 사전의 재정비와 실제 문장에서는 드러나지만 사전에서는 나타나지 않는 문형 정보를 상세히 검토해야 함을 알게 되었다. 이를 해결하기 위해 격틀사전의 기본 사전이 표준국어대사전의 통사정보 제시를 문제삼아 이를 해결하기 위한 방안을 모색하고, 실제 문장에서 격교체에 의해 나타나고 있는 논항정보교체에 대처하기 위한 방안을 마련하고자 한다.

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MKR: Bit-stream Cipher Protocol using Sensing Data in Wireless Sensor Networks (MKR: 센싱 정보에 기반한 비트 스트림 암호화 방식의 센서 네트워크 보안 프로토콜)

  • Moon Hyung-Chul;Park Sun-Ho;Han Young-Ju;Chung Tai-Myoung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.885-888
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    • 2006
  • 최근 몇 년 동안 센서 네트워크에 보안을 제공하기 위한 여러 연구가 진행되었고 그 결과물로 몇 가지의 보안 프로토콜이 제시되었다. 그러나 지금까지 제시된 보안 프로토콜들은 많은 시스템 자원과 부가적인 통신 횟수들을 필요로 하는 기존의 암호화 방식을 그대로 사용하고 있어 실제 센서 네트워크에 적용하여 사용하기에는 힘들다. 이의 해결 방안으로 본 논문에서는 새로운 암호화 방식을 사용하는 센싱 정보에 기반한 보안 프로토콜 모델인 MKR 프로토콜을 제시한다.

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Automatic Korean postposition checking for Korean language learners (한국어 학습자를 위한 조사 자동 교정 방법)

  • Lee, Daniel;Kwak, Sujeong;Park, Yongmin;Kim, Bogyum;Lee, Jae Sung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2012.10a
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    • pp.195-200
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    • 2012
  • 한국어 조사는 다른 외국어에는 대응하는 어휘가 없는 경우가 대부분이기 때문에 외국인이 한국어를 배울때 조사를 가장 어려워한다. 특히, 한국어에서 조사는 문법적 특징을 결정하는 매우 중요한 형태소이며 문장의 뜻을 매우 다르게 바꿀 수 있으므로 올바른 사용이 필수적이다. 본 논문에서는 외국민이 입력한 불완전한 한국어 문장에서 조사를 올바르게 교정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주어진 문장에 대해 한국어 형태소 분석기와 품사 태거를 이용하여 체언과 용언을 추출하고 이를 세종 용언 사전과 체언 사전의 문형 정보를 이용하여 올바른 조사를 부착하고 교정해 준다.

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Saken: A Korean Event Recognizer (Saken: 한국어 사건 인식 시스템)

  • You, Hyun-Jo;Kim, Moonhyung;Junho, Juliano P.;Nam, Seungho;Shin, Hyopil
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2009.10a
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    • pp.25-30
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    • 2009
  • 한국어 자연언어 텍스트에서 사건을 자동으로 인식하기 위한 Saken 태거를 소개하고자 한다. Saken 태거는 한국어 사건 및 시간의 자동 인식을 위한 시스템인 한국어 TARSQI 툴킷을 구성하는 하나의 모듈로 개발된 것이나 독립적으로 사건 추출 도구로 사용될 수도 있다. Saken 태거는 미리 구축된 사건의 목록이나 특정 도메인으로 적용 대상을 제한하지 않고 보편적으로 사용될 수 있는 사건 분석기를 지향하고 있다. 이 논문에서는 사건 태깅을 위한 언어학적 배경과 Saken 태거를 구성하는 세부 모듈을 소개하고 신문 기사를 이용한 평가 실험 결과를 분석할 것이다.

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Evaluation of COBALT-J/K, Japanese to Korean Machine Translation System (일한 기계번역 시스템 COBALT-J/K의 성능 평가)

  • Jeong, Jung-Rak;Kim, Jung-In;Moon, Kyong-Hi;Lee, Jong-Hyeok;Lee, Guen-Bae
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1996.10a
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    • pp.338-345
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    • 1996
  • 일본어 특허 문서를 번역하기 위해 개발이 시작된 COBALT-J/K(COllocation - BAsed Language Translator from Japanese to Korea)는 현재 그 번역 대상을 모든 일본어 문서로 확장해 곧, 상용 시스템으로 전환을 바라보고 있다. 이런 시점에서 일반 문서를 대상으로 하는 범용 기계 번역 시스템의 관점에서 시스템을 평가하여 문제점을 찾고, COBALT-J/K가 우선적으로 해결하고자 한 문제들이 올바르게 해결되었는지를 살피고자 한다. 이를 위한 평가 방법으로 문형별로 분류된 다수의 일본어 문장에 대하여 실제 번역을 하여 한국어 번역문과 일본어 원문을 비교하는 방식으로 분석하였으며, 현재 시판되고 있는 J-Seoul에 대해서도 같은 방법으로 실험한 결과를 얻은 후, 이 결과는 평가의 보조 자료로 삼았다.

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Syntactic and Semantic Analysis of Korean Verb 'Kat-' ('같다' 구문의 통사.의미적 특성)

  • Nam, Yun-Jin;Han, Young-Gyun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1992.10a
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    • pp.385-402
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    • 1992
  • 용언 '같다'는 다양한 의미를 지니는데, 그 가운데 [동일]이나 [유사]를 나타내는 '같다' 구문은 '비교'의 논리가 적용되는 문장들로서 문장을 이루는 명사구의 의미 특성, 명사구 사이의 의미관계, 문장 유형등의 요소에 따라 의미 해석이 달라진다. 이 유형의 '같다' 구문은 특정 문형의 실현이 명사구들의 의미 관계에 따라 제약을 받으며, 또 실현되는 경우에도 [동일]이나 [유사]라는 [비교]의 의미를 갖지 못하고 [비유]의 의미를 나타내게 된다. 이러한 의미범주의 변화는, 특정조건하에서의 '비교'가 현실논리에서는 성립할 수 없는 반면 언어논리에서는 수용될 때 나타나는 두 논리간의 괴리를 보완하는 기제인 것으로 생각된다. 한편, [동일]이나 [유사]를 나타내는 '같다'와 [추측] 혹은 [불확실한 단정]을 나타내는 '같다'는 통사구조와 의미해석 논리에서 다른 양상을 보인다. 이들은 항상 '(-ㄴ/ㄹ) 것 같다'와 같은 구성양식을 갖는데, 그럼에도 불구하고 단문구조로 해석되는 것이다.

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Analysis of Ergonomic Design Requirement for Head-Up Display -On the Presented Item and Icon Type & Color- (HUD의 인간공학적 설계 요구 분석 -제시아이템과 제시아이콘 형태 및 색채에 대하여-)

  • Moon, Hyeong-Don;Park, Beom
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.16 no.2
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    • pp.107-114
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    • 1998
  • 복잡해져가고 있는 현재의 교통상황에서 최근 개발되고 있는 HUD(Head-up Display)의 경우는 기능이 다양하므로 운전중 많은 정보가 운전자에게 제시되어야 한다. 이러한 많은 정보를 제공하고 디스플레이하기에는 HUD의 크기에 한계가 있으며, 운전중 운전자에게 부하를 가중시켜 안전에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 HUD에 제공될 정보에 대하여 인간공학적 접근과 사용자들의 선호에 맞추는 HMI(Human Machine Interface)연구를 통하여 제시아이템에 대한 중요도 및 우선순위를 파악하고 제시아이템의 아이콘의 형태 및 색채를 결정하는 것은 운전중 안전사고에 대한 발생확률을 감소시킬 수 있을 것이다. 그러므로 본 연구에서는 제시 아이템과 제시 아이콘에 대한 중요도를 파악하였다. 그리고 제시 아이콘의 형태와 색채에 대한 주관적 평가를 통해 그에 대한 아이콘의 형태 및 색채에 대한 새로운 평가 방법에 의한 가이드라인을 제시하고자 한다. 또한 이러한 연구를 통하여 ITS내의 인간요소적인 측면을 고려하여 인간친화적인 ITS구축이 가능할 것이다.

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A Study on the Contents and Sentences of Korean Abstract (한국어(韓國語) 초록문(抄錄文)의 문장(文章)과 내용(內容)에 대한 연구(硏究))

  • Lee, Tae-Young
    • Journal of Information Management
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    • v.21 no.1
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    • pp.1-33
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    • 1990
  • This paper examines the English and Korean abstracts using the part of speech, case, primitive action. primitive state, measures the length of abstracts and individual sentences and analyzes the structures of sentences. In turn, the possible frames of abstract sentences are suggested.

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Design and Implementation of Social Network Service with Community and Retrieval based on Smart phone (스마트폰기반 커뮤니티 및 검색기능을 갖는 소셜 네트워크 서비스의 설계 및 구현)

  • Lee, Won Chang;Moon, Hyung Man;Kang, Hee Seong;Kang, Hyun-Kyu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.395-398
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    • 2010
  • 최근들어 소셜네트워크서비스(SNS) 시스템들이 많이 등장하고 있다. 아울러 스마트폰 기기에서 사용할 수 있는 다양한 서비스들도 나오고 있다. 본 논문에서는 커뮤니티 및 검색을 바탕으로 스마트폰 기기에서 이동 중에 사용자의 이용성과 편의성을 제공하는 다양한 서비스를 제공하는 SNS에 대하여 논하고자 한다. 커뮤니티 서비스, RSS 뉴스 서비스, 블로그 서비스, 위치 및 약속 서비스, 친구관리 및 채팅 서비스, 검색 서비스 등 다양한 내용을 서비스 할 수 있는 웹기반 시스템으로 구성되어 있다. 본 서비스는 모바일을 통한 커뮤니티 및 친구간의 약속 및 메신저 기능 등의 SNS을 제공한다. 아울러 기본적으로 날씨, 뉴스, 사전 및 정보검색 등의 편리한 기능을 제공한다.

Dependency parsing applying reinforced dominance-dependency constraint rule: Combination of deep learning and linguistic knowledge (강화된 지배소-의존소 제약규칙을 적용한 의존구문분석 모델 : 심층학습과 언어지식의 결합)

  • JoongMin Shin;Sanghyun Cho;Seunglyul Park;Seongki Choi;Minho Kim;Miyeon Kim;Hyuk-Chul Kwon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2022.10a
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    • pp.289-294
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    • 2022
  • 의존구문분석은 문장을 의존관계(의존소-지배소)로 분석하는 구문분석 방법론이다. 현재 사전학습모델을 사용한 전이 학습의 딥러닝이 좋은 성능을 보이며 많이 연구되지만, 데이터셋에 의존적이며 그로 인한 자료부족 문제와 과적합의 문제가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 언어학적 지식에 기반한 강화된 지배소-의존소 제약규칙 에지 알고리즘을 심층학습과 결합한 모델을 제안한다. TTAS 표준 가이드라인 기반 모두의 말뭉치로 평가한 결과, 최대 UAS 96.28, LAS 93.19의 성능을 보였으며, 선행연구 대비 UAS 2.21%, LAS 1.84%의 향상된 결과를 보였다. 또한 적은 데이터셋으로 학습했음에도 8배 많은 데이터셋 학습모델 대비 UAS 0.95%의 향상과 11배 빠른 학습 시간을 보였다. 이를 통해 심층학습과 언어지식의 결합이 딥러닝의 문제점을 해결할 수 있음을 확인하였다.

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