• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.205-210
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• 2020

한국어 자연어처리 분야가 발달하면서 동형이의어 분별을 한 단계 넘어선 다의어 분별의 중요성이 점점 상승하고 있다. 최근에 다의어가 태깅된 "모두의 말뭉치"가 발표되었고, 이 말뭉치는 다의어가 태깅된 최초의 공개 말뭉치로써 다의어 연구가 본격적으로 진행될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 이 말뭉치를 학습하여 작동하는 다의어 분별의 초기 모델을 제시하며, 이 모델의 실험 결과는 차후 연구를 위한 비교 기준점이 될 수 있다. 이 모델은 딥러닝을 사용하지 않은 통계형으로 개발되었고, 형태소분석과 동형이의어 분별은 기존의 UTagger로 해결하고 말뭉치 자원 외에도 UWordMap을 사용하여 다의어 분별을 보조하였다. 이 모델의 정확률은 약 87%이며, 다의어 분별 전에 형태소분석 또는 동형이의어 분별 단계에서 오류가 난 것을 포함한다. 현재까지 공개된 이 말뭉치는 오직 명사만 다의어 주석이 있기 때문에 명사만 정확률 측정 대상이 되었다. 이 연구를 통하여 다의어 분별의 어려움과, 다의어 분별에는 동형이의어 분별과는 다른 방법이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.246-248
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• 2016

단위성 의존명사는 수나 분량 따위를 나타내는 의존명사로 혼자 사용할 수 없으며 수사나 수관형사와 함께 사용하는 의존명사이다. 단위성 의존명사가 2가지 이상인 동형이의어의 경우 기존의 인접 어절을 이용한 동형이의어 분별 모델에서는 동형이의어 분별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 단위성 의존명사 분별을 위해 단어 임베딩을 사용했으며 총 115,767개의 단어를 벡터로 표현하였으며 분별할 의존명사 주변에 등장한 명사들과의 유사도를 계산하여 단위성 의존명사를 분별하였다. 단어 임베딩을 이용한 단위성 의존명사 분별이 효과가 있음을 보았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.246-248
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• 2016

단위성 의존명사는 수나 분량 따위를 나타내는 의존명사로 혼자 사용할 수 없으며 수사나 수관형사와 함께 사용하는 의존명사이다. 단위성 의존명사가 2가지 이상인 동형이의어의 경우 기존의 인접 어절을 이용한 동형이의어 분별 모델에서는 동형이의어 분별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 단위성 의존명사 분별을 위해 단어 임베딩을 사용했으며 총 115,767개의 단어를 벡터로 표현하였으며 분별할 의존명사 주변에 등장한 명사들과의 유사도를 계산하여 단위성 의존명사를 분별하였다. 단어 임베딩을 이용한 단위성 의존명사 분별이 효과가 있음을 보았다.

• Journal of Korean Philosophical Society
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• v.123
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• pp.347-377
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• 2012

We have numerous terms representing mind. We can understand them largely as the relationship of 'Discernible Mind' and 'Indiscernible Mind.' Because, our understanding mind is formed by linguistic discernment. When any discernment arise from our mind, we recognize the mind shown by discernment[Discernible Mind]. At the same time, we can think orignal mind[Indiscernible Mind] outside that discernment. Buddhism, generally, has understood mind in the relation with everything. That is to say, they have understood it from the perspective of dependent co-arising. In the early Buddhism and the abhidharma Buddhism, approaches to mind were mainly made by the discerning method. They explained arising and vanishing of 'Discernible Mind' by the law of dependent arising. Co-arisen 'Discernible Mind' is impermanent and temporary. But they never be denied on 'Discernible Mind' as an vainness. In $Mah{\bar{a}}y{\bar{a}}na$ Buddhism, $N{\bar{a}}garjuna$ understood the essence of dependent arising as the ${\acute{s}}{\bar{u}}nyata$ (emptiness) and the law of dependent arising as simultaneous dependence, not gradual dependences. $N{\bar{a}}garjuna$ criticized on vainness of Discernible Mind through ${\acute{s}}{\bar{u}}nyata$, and made possible to directly perceive Indiscernible Mind, before Discernment. Undiscriminating Mind can not be explained for being stayed beyond the state linguistic discernment(false discrimination), however, had been approached from various other names to potential consciousness or original nature. While ${\acute{s}}{\bar{u}}nata$ thought focused on criticizing vainness of discernment, Hwaeum thought suggested aspect of Indiscernible mind from the aspect of $ekay{\bar{a}}na$ dependant co-arising that everything has been co-arisen, the truth of discrimination. Furthermore, it opened the path to affirm the both indiscernible mind and discernible mind by illuminating that everything is manifestation of original nature itself, i.e. nature-arising. Hwaeum thought focused on perfect understanding by explicating the relation both indiscernible mind and discernible mind from the view point of non-abiding, rather than clarifying 'Discernible Mind' and 'Indiscernible Mind', itself. That is to say, from the aspect of dependant co-arising, Hwaeum thought plays a role that enters the indiscernible world from discernible world, and also, another role, from the aspect of nature-arising that is manifesting discernible world from indiscernible world. These aspects are important for righteous understanding on mind, and also simultaneously, very effective for healing disease of obsession, a kind of metal disease.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.457-459
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• 2002

뜻풀이에서 추출한 의미 정보를 이용만 통계시인 방법의 기존 동형이의어 분별 시스템에는 불필요한 의미 정보들을 많이 가지고 있었다. 그리고 동형이의어간의 의미정보가 서로 교차하는 부분이 많아 확률적인 결정에 오류를 발생시켰다. 본 논문에서는 뜻풀이에서 구문패턴을 분석하여 보다 정제된 의미 정보를 추출하였고, 구문패턴에 속하는 어휘들의 하위어를 사전에서 자동 추출하여 부족한 의미 정보를 보완하였다. 또한, 구문패턴으로 분별할 수 없는 일부 동형이의어들은 순환 뜻풀이 망(RDN)을 이용하여 동형이의어를 분별하였다. 이러한 방법으로 동형이의어 분별을 통해 기존 연구보다 8%의 정확률 향상을 가져왔다.

• Proceedings of the KSCN Conference
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• 2003.11a
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• pp.1074-1075
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• 2003

WTO 출범 이후 우리나라 국민의 식생활 중 수입식품이 차지하는 비중이 급속히 늘어나면서 수입식품 자체의 위해성과 수입농산물에 관한 지식이나 정보가 소비자들에게 부족하여 올바른 구입과 소비가 어렵게 되어 피해를 당하는 경우도 발생하고 있다. 본 연구에서는 청주지역 주부들을 대상으로 수입식품 이용과 인식도 및 수입식품 분별능력의 조사를 통하여, 교육의 필요성여부를 검토하였다. 조사 대상자는 청주시에 거주하는 주부 183명이었고, 조사기간은 2003년 3월 1일부터 3월 15일까지였다. 조사내용은 조사대상자의 일반사항, 식품구입시 태도, 수입식품 구입 경험, 수입식품에 대한 인식도, 수입식품과 국산식품의 분별력 테스트로 구성되었으며, 인식도는 5점 척도에 의해 조사되었다. 사용된 통계처리 방법은 SAS program을 사용하여 빈도, 백분율, 평균, 표준편차를 구하였고, Chi-square 또는 ANOVA로 검정하였다. 연구결과는 다음과 같다. 국내산과 수입산 표시의 확인여부는 응답자의 92.3%가 확인한다고 응답하였고, 선호도를 조사한 결과 99.5%가 국내산을 선호하는 것으로 나타났다. 선호하는 주된 이유로는 ‘수입산은 유해물질이 많으므로’라는 응답이 46.3%로 가장 많이 나타났고, 수입식품 구입경험의 유무로는 92.3%가 경험이 있다고 응답하였으며, 구입동기에 대해 ‘수입산이 시중에 많아 쉽게 구입할 수 있기 때문에’라는 응답이 61.6%로 가장 많았다. 또한 수입식품을 국산식품으로 혼동하여 구입한 경험으로는 응답자의 76%가 ‘있다’고 응답하였으며 혼동한 이유로는 ‘수입식품과 국산식품의 구분이 명확하지 않아서’ 49.6%, ‘수입산과 국내산의 표시가 명확하지 않아서’ 41%를 차지했다. 국내산과 수입산 표시에 대한 신뢰도는 89.7%가 대체로 신뢰하지 않는 것으로 나타났다. 신뢰하지 않는 이유로는 ‘허위표시에 대한 보도를 많이 접해서’가 56.l%로 가장 많은 비율을 차지했다. 수입식품의 인식도를 품질, 가격, 포장 용기, 맛, 조리편리성, 안전성, 건강에 미치는 영향의 7가지 측면에서 살펴보았는데, 수입식품의 품질과 맛에서 국내산과 비슷하거나 나쁘다고 인지하였고, 가격은 수입식품이 싸다고 인지하고 있었으며 연령과 유의성을 보였다(p <0.01). 포장 용기와 조리편리성에 대해서는 국내산과 비슷하거나 좋다고 인지하고 있었으며, 조리편리성은 학력과 유의성이 높게 나타났다(p < 0.01). 안전성과 건강에 미치는 영향에 대해서는 나쁘다고 인지하고 있었다. 수입식품과 국산식품의 분별정도는 66.1%가 구별하는 능력이 언다고 응답하였다. 분별정보를 얻는 경로로는 ‘TV 및 라디오 프로그램’이 61.7%로 가장 많았다. 수입식품에 관한 교육을 받을 의향에 있어서 61.5%가 ‘예’라고 응답하였고, 필요한 교육에 대해 ‘국산식품과 수입식품의 분별법에 관한 내용’이 75.4%로 가장 많았다. 수입식품 분별력 테스트에 있어서는 40점 만점에 평균이 13.6 $\pm$ 7.4점으로 낮았고, 분별력이 가장 좋은 품목은 고사리(53.6%), 분별력이 가장 낮은 품목은 고춧가루(40.4%)로 나타났다. 분별정도에 있어서 ‘매우 잘 구별한다’고 응답한 사람일수록 분별력 점수가 높게 나타나 주부들이 자신의 분별능력에 대해 매우 잘 인지하고 있다는 것을 알 수 있었다(p<0.001). 이상의 결과를 통하여 대부분의 응답자가 수입산에 대해 부정적인 태도를 보이고 있으나 대부분 구입경험이 있고, 분별력 점수도 낮은 편이었다. 따라서 국내 소비자들의 피해를 줄이기 위하여는 수입식품과 국내식품의 특징 및 분별법에 대한 대중매체를 통한 홍보와 이에 대한 교육의 기회가 확대되어져야 하겠다.

• Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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• v.4 no.1
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• pp.101-109
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• 2009

This CW(Construction wastes) are increasing as construction industry is growing, so many countries make efforts to recycle CW. Korea also made a stipulation for recycling CW. But the main content of this stipulation is for using recycled aggregates. Advanced countries try to increase reuse rate of not only recycled aggregate but also other kinds of wastes. So they are adopting SDM(separating dismantlement) method and we are also planning to make the system for SDM. This study is about SDM analysis through construction field investigation and difference analysis between SDM and UDM comparing predictive amount by UDM with real generated amount by SDM. First, the generated amount of construction wastes by SDM is more than estimated amount by UDM, and mixed waste was specially reduced more than UDM. The warehouse is easier than the office building to applicate SDM. But still there is no manual for SDM in the site, so establishment of SDM is demanded.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.152-157
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• 2003

본 논문은 한국어 정보처리에서 발생하는 어휘 중의성 문제 중에 동형이의어 분별의 중의성을 해결하기 위하여, 유용한 구문 패턴을 바탕으로 사전 뜻풀이와 150만 어절의 말뭉치에서 어휘 공기 집합을 추출하여 동형이의어의 분별에 이용하였다. 특히, 용언류 동형이의어를 분별할 때에는 어휘 공기 집합의 자료 부족문제를 해결하기 위하여 시소러스를 이용한 어휘 공기 집합의 확장 방법을 제시한다. 시소러스 확장을 통한 분석에서 동형이의어의 분별이 실패할 경우 제한된 어절을 대상으로 통계적인 분석을 시도하여 동형이의어를 분별한다. 중의성이 높은 469개 동형이의어에 대하여 2가지 실험을 통해 각각 90.05%와 92.23%의 정확률을 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.216-219
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• 2015

컴퓨터를 이용하여 명사와 용언의 의미를 자동으로 분별하는 것은 기계번역이나 검색 등의 기술에서 아주 중요한 기반 기술이다. 최근에 동형이의어 분별에 대한 연구 결과로 약 96%의 정확률을 보이는 시스템이 개발되었으나, 다의어 분별에 대한 연구는 아직 초기 단계로 일부 어휘만을 한정하여 연구되고 있다. 본 논문에서는 어휘지도를 이용하여 다의어를 분별하는 방법을 연구하였고, 어휘지도에 등록된 모든 일반 명사와 용언을 대상으로 실험하였다. 제안된 알고리즘은 문장에서 나타나는 명사와 용언의 관계를 어휘지도에서 찾고, 그 정보를 기반으로 다의어를 분별하였다. 아직은 그 정확률이 실용적인 수준이라고 볼 수는 없지만, 전체 다의어를 대상으로 실험하였고, 그 실험 결과를 분석함으로써 앞으로의 다의어 분별 연구 방향에 도움될 것으로 판단된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.487-493
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• 2001

본 논문에서는 Bayes 정리를 적용한 통계기반 동형이의어 분별 시스템에 대한 외부실험 결과를 분석하여, 정확률 향상을 위한 의미범주 가중치 및 인접 어절에 대한 거리 가중치 모델을 제시한다. 의미 분별된 사전 뜻풀이말 코퍼스(120만 어절)에서 구축된 의미정보를 이용한 통계기반 동형이의어 분별 시스템을 사전 뜻풀이말 문장에 출현하는 동형이의어 의미 분별에 적용한 결과 상위 고빈도 200개의 동형이의어에 대해 평균 98.32% 정확률을 보였다. 내부 실험에 사용된 200개의 동형이의어 중 49개(체언 31개, 용언 18개)를 선별하여 이들 동형이의어를 포함하고 있는 50,703개의 문장을 세종계획 품사 부착 코퍼스(350만 어절)에서 추출하여 외부 실험을 하였다. 분별하고자 하는 동형이의어의 앞/뒤 5어절에 대해 의미범주 및 거리 가중치를 부여한 실험 결과 기존 통계기반 분별 모델 보다 2.93% 정확률이 향상되었다.