• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.6
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• pp.42-49
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• 2006

XML used rapid method of meta language representation in internet for information transmission. In addition to XML Schema used frequency specification to variety data type. This thesis designed to Simple Type meta model of XML schema using UML. But because structure of XML schema complicate and suppose variety data type we can recognize many difficult matter to user's apprehension and application of model properties that appeared UML. To way out of this matter this study could specified clearly to structured expression in XML schema meta model that is applied OCL specification and together, come up with method of detailed design to parse tree and token generation for lexical and symmentics analysis in compile step on this study foundation.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.10
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• pp.38-47
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• 1998

The syntactic analysis for the practical machine translation should be able to analyze a long sentence, but the long sentence analysis is a critical problem because of its high analysis complexity. In this paper a sentence segmentation method is proposed for an efficient analysis of a long sentence and the method of determining optimal sentence segmentation positions using statistical information and genetic learning is introduced. It consists of two modules: (1) decomposable position determination which uses lexical contextual constraints acquired from a training data tagged with segmentation positions. (2) segmentation position selection by the selection function of which the weights of parameters are determined through genetic learning, which selects safe segmentation positions with enhancing the analysis efficiency as much as possible. The safe segmentation by the proposed sentence segmentation method and the efficiency enhancement of the analysis are presented through experiments.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.41-47
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• 2000

한국어 형태소 분석에서 가장 중요한 부분 중 하나가 바로 용언구(서술어)를 분석하는 것이다. 형태소 분석 뿐만 아니라 구문 분석, 의미 분석 단계에서도 정확한 용언구 분석은 매우 중요한 작업 중의 하나이다. 또한, 용언구에는 [체언+지정사+어미] 패턴도 포함되므로, 정보검색기의 핵심 모듈인 명사 추출기(색인기)의 성능에도 용언구의 분석은 높은 비중을 차지한다. 본 논문에서는 용언구 분석의 정확성을 높이고, 견고하면서 속도도 향상시킬 수 있는 방법으로 새로운 어미 분류를 제안하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.285-290
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• 2010

인터넷이 대중화됨에 따라 누구나 쉽게 자신의 의견을 온라인상에 표현할 수 있게 되었다. 그 결과 생각이나 느낌을 나타내는 의견 데이터들의 양이 급속도로 방대해졌으며, 이러한 데이터들을 이용한 여러 응용 사례들의 등장으로, 효율적인 검색 및 자동 분류 기술이 요구되고 있다. 이런 기술적 흐름에 맞추어 의견 데이터 분류에 관한 여러 연구들이 이루어져 왔다. 이러한 의견 분류에 대한 연구들을 살펴보면, 분류를 위해 자질(Feature)로서 사용한 단일어(Single word)가 아닌 2개 이상의 N-gram 단어, 어휘 구문 패턴 및 통사 구문 패턴 등을 사용한다. 특히, 패턴은 단일어나 N-gram 단어에 비해 유연하고, 언어학적으로 풍부한 정보를 표현할 수 있기 때문에 이를 주요 연구 주제로 사용되었다. 그럼에도 불구하고, 이러한 연구들은 주로 영어에 대한 연구들이었으며, 한국어에 패턴을 적용하여 주관성을 갖는 문장을 분류하거나, 극성을 분류하는 연구들은 아직 미비하다. 한국어의 특색으로 한국어는 용언의 활용이 발달되어 있어, 어미의 변화가 다양하며, 그 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화한다. 그러나 기존 한국어에 대한 의견 분류 연구들은 단어의 핵심 의미만을 파악하기 위해 어미 부분을 제거하고 어간만을 취해서 처리하여 어미에 대한 의미변화를 고려하지 못하므로 분류 정확도가 영어권에 연구 결과에 비해 떨어진다. 그래서 본 연구는 영어에 적용된 패턴을 이용한 기존 방법들을 정리하고, 그 방법들 중에서 극성을 지닌 문장성분 패턴을 한국어에 적용하였다. 그리고 어미의 변화에 대한 패턴을 추출하여 이 변화가 의견 분류의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.75-82
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• 1997

이글은 한국어 형태소 분석시 발생하는 중의성의 유형에 대해서 논의하고, 그와 같은 여러 유형의 중의성의 발생율을 감소시키기 위한 방법으로써 '어절 정보 사전 시스템'의 구축을 강조하였다. 한국어 문서에 대한 형태소 분석시 발생하는 중의성은, 영어나 유럽어와는 달리, 어휘 형성 정보 뿐아니라 어절 형성 정보, 구문 구조에 관한 부분적인 정보까지도 제공되어야 비로소 해소될 수 있는 경우가 많아 이와 같은 정보를 얻어내기 위해서는 체계적으로 고안된 범용의 사전 (Lexicon)이 필요하다. 여기에서는 접사가 동반되어 구성될 수 있는 '파생 명사(Affixed Noun)'들의 경우에 논의의 범위를 제한하였다. 실제로, 체계적으로 구성된 하나의 파생어 사전은. 주어진 어절에 대한 형태소 분절시 발생할 수 있는 엄청난 수의 중의적 가능성을 해소해 줄 수 있는데. 이와 같은 사전을 구축하기 위해서는 단순어와 접사 사전이 모듈화되어 완성되어야 한다. 같은 방법으로 모든 합성어 유형에 대한 사전이 구축되고, 그러한 기본 형태들에 대한 '변화형' 사전이 결합되면 어절 정보를 갖춘 대용량의 한국어 MRD의 구현이 가능해질 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.39 no.4
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• pp.28-38
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• 2011

This study analyzes the visual access opportunities of neighborhood park users using the Space Syntax theory. In order to achieve this goal, 27 neighborhood parks were selected and 27 axial maps drawn according to the spatial configuration of the sites. Based on the axial map data, this study has calculated some specific space syntax indices, including Connectivity, Integration, and Intelligibility using the Axwoman ver 3.0 based on the Arcview 3.2 application. The value of the representative indices were used to examine visual access opportunities presented by the parks. This study was conducted in two aspects: one focusing on the entire space and another focusing on only the main entrance of the parks. The former used integration and intelligibility values and the latter used connectivity and integration values to evaluate the visual access opportunities of the sites. As a result, this study found that some parks, including Joongang, Balsan, and Sangdang, have high visual access opportunities in terms of the spatial configuration surrounding the park, which shows an integration value higher than 2, and also having intelligibility values higher than 0.7. This is the result of the grid land use pattern surrounding the parks and the straight roads that are closely linked to the main entrances of the parks. It is expected that this methodology and results will be used for locating neighborhood parks during the urban planning stage as providing reasonable evidence.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.10
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• pp.1085-1093
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• 2016

Community-based Question Answering system is a system which provides answers for each question from the documents uploaded on web communities. In order to enhance the capacity of question analysis, former methods have developed specific rules suitable for a target region or have applied machine learning to partial processes. However, these methods incur an excessive cost for expanding fields or lead to cases in which system is overfitted for a specific field. This paper proposes a multiple machine learning method which automates the overall process by adapting appropriate machine learning in each procedure for efficient processing of community-based Question Answering system. This system can be divided into question analysis part and answer selection part. The question analysis part consists of the question focus extractor, which analyzes the focused phrases in questions and uses conditional random fields, and the question type classifier, which classifies topics of questions and uses support vector machine. In the answer selection part, the we trains weights that are used by the similarity estimation models through an artificial neural network. Also these are a number of cases in which the results of morphological analysis are not reliable for the data uploaded on web communities. Therefore, we suggest a method that minimizes the impact of morphological analysis by using character features in the stage of question analysis. The proposed system outperforms the former system by showing a Mean Average Precision criteria of 0.765 and R-Precision criteria of 0.872.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.3
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• pp.431-440
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• 1999

기존 시각언어 컴파일러 자동화 도구는 시각 구문의 그래픽 정의부분을 명세하고 확장 및 수정하는 방법의 한계로 인해 어휘분석단계를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 객체지향 시각언어 문법을 기반으로 한 새로운 방식의 문법 기반 자동 생성 시스템인 시각언어 컴파일러 자동 생성 환경(CGE-VL)을 구축한다. 이 시스템은 객체지향 패러다임을 기초로 한 시각언어 컴파일러 구축을 위한 실질적인 도구로 기존의 시각언어 컴파일러 자동화 도구와는 구별되는 객체지향 시각언어의 효과적인 명세 방법 제공, 어휘분석기를 이용한 파싱 시간의 단축, 객체지향 파서를 자동 생성하는 등의 새로운 특성을 제공한다. 이러한 특성은 특히 동일한 의미를 가지는 언어 구성요소가 그 쓰임에 따라 서로 다른 구체화된 의미 및 행동을 가지는 객체지향 시각언어에서는 언어 명세에서 최종 산물인 컴파일러에 이르는 전 단계에 동일한 객체 지향 패러다임을 사용함으로써 일관된 개발방법을 제공하여 그 효과가 두드러진다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.10
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• pp.1247-1259
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• 1999

본 논문에서는 한국어 문장형성원리를 간결하게 제시할 수 있도록 X-바 이론의 중심어 개념을 도입한 한국어 자질기반 문법을 제안한다. 제안하는 문법은 어절에 관계없이 나타나는 한국어의 문법현상을 명확히 설명할 수 있도록 어절 대신 형태소를 기본단위로 한다. 그리고, 한국어의 구문범주가 지닌 의미정보와 기능정보를 자질을 이용하여 독립적으로 표현하며, 구문범주간의 결합관계를 바탕으로 하는 자질연산을 수행하여 문장을 분석한다. 또한, 한국어의 부분자유어순과 생략현상에 대해 견고하게 분석할 수 있도록 자질연산을 이진결합중심의 CNF(Chomsky Normal Form)로 제한한다. 이렇게 구성된 한국어 자질기반 문법은 규칙을 직관적이고도 간단하게 기술하며, 한국어의 다양한 문장들을 견고하게 분석한다. SERI Test Suites 97과 신문기사에서 746문장을 추출하여 실험한 결과 94%~99%의 적용율을 보였다.Abstract In this paper, we propose a Korean feature-based grammar(KFG) which adopts the X-bar theoretic notion of headedness for a precise representation of Korean syntactic structure. In order to explain various language phenomena in a given sentence, we use not the word but the morpheme as a constituent unit of KFG. We use features manifesting both the syntactic information and the semantic information of Korean syntactic categories, and feature operations based on the association relationship between two categories. In addition, we restrict feature operations to CNF(Chomsky Normal Form) binary form, which provides a robust representation for properties in Korean such as the frequent ellipsis and the partial free-order. The KFG is intuitive, simple, and versatile in representing most Korean sentences. The experimental result shows 94%~99% coverage on 746 sentences extracted from SERI Test Suites 97 and newspaper sentences.