• 인지과학
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• 제17권4호
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• pp.271-286
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• 2006

본 논문은 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전과 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network: U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동 문제 생성 기술을 소개하고, 이 기술을 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소하기 위하여, 자동 문제 생성을 위한 한국어 어휘 문제의 유형을 8가지로 분류하고, 각 문제 유형별 자동 문제 생성 패턴을 구축하였다. 이러한 자동 문제 생성 패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보와 의미적 정보를 이용하여 어휘 문제를 자동으로 출제하는 한국어 어휘학습 시스템을 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.15-21
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• 2006

본 논문에서는 올바른 한국어 생활과 한국어 실력 향상을 위하여, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전, 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network : U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동문제생성기술을 소개하고, 이를 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서, 기존의 한국어 어휘문제의 문항을 분석하여 8가지 문제 유형으로 재편성하고, 각 유형별 자동 문제 생성패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보, 의미적 정보를 이용하여 한국어 어휘 문제를 자동 출제하는 한국어 어휘학습시스템을 구현하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.570-574
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• 2006

현재 한국과학기술정보연구원의 과학기술정보 포털 서비스는 방대한 전문용어를 포함한 문서를 서비스하고 있으므로 포괄적인 질의어만으로는 사용자의 의도를 반영한 검색 결과를 얻을 수 없다. 따라서 본 연구에서는 의미적 언어자원으로 알려진 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 동의어, 유의어, 관련어, 하위어, 상위어 관계 정보를 활용하여 검색어 자동 추천, 관련 단어 제시, 질의어 확장 등을 서비스에 반영하는 사용자 중심의 검색 서비스 요소를 제안한다. 이러한 어휘지능망의 의미 관계 정보를 활용한 서비스 요소를 통해 현재의 과학기술정보서비스의 검색 만족도를 향상시키는 동시에 사용자가 요구하는 정보를 빠르고 정확하게 검색할 수 있는 서비스 환경으로 개선시키고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.533-535
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• 2010

검색기능은 사용자가 원하는 정보를 효과적으로 탐색하고 이용가능하게 하는 중요한 서비스 요소이다. 본 논문에서는 과학기술분야 전문분석자료, 수집자료, 동향정보를 제공하는 KOSEN(한민족과학기술자네트워크)의 통합검색 서비스 구축에 대해 논한다. 어휘지능망, 연구주제망 등 시맨틱 자원을 활용하여 사용자의 검색 편의성 및 효율성을 최대화 하였으며, 빠른 검색속도와 다양한 검색 부가기능을 제공함으로써 정보의 획득 및 이용의 만족도를 증가시키고자 FAST 검색엔진을 적용한 특징이 있다.

• STIMA Bulletin
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• 통권6호
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• pp.27-34
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• 2007

정보검색서비스는 '사용자가 얼마나 편리하게 검색할 수 있는가'와 '검색 결과에 얼마나 만족하는가'가 중요한데, 이는 정보검색 기술 개발에서 가장 중요하게 고려해야 할 사항이다. 본고는 과학기술 지식정보를 대상으로, 어휘망과 온톨로지적 성격을 가지고 있는 U-WIN을 기반으로 의미적인 정보검색 서비스가 가능하도록 하기 위하여, 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발 중인 U-WIN을 이용한 의미적 정보검색 기술과 시범서비스인 KISTI-STA를 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.157-160
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• 2006

웹 자원이 방대함에 따라, 사용자가 원하는 정보를 얼마나 정확하게 제시하느냐가 정보검색시스템 성능을 판단하는 기준이 된다. 그러나 동형이의어만을 질의어로 이용한 검색 결과는 동형이의어 각 의미에 관련된 문서가 혼재되어 있거나, 특정 의미에 관련된 문서가 집중적으로 나타나는 현상을 볼 수 있다. 이에 본 논문에서는 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 관계정보를 이용하여 질의어의 모호성을 해결하고 의미적 정보검색의 기반을 마련하고자 한다. 우선, 전문분야에 주로 사용되는 동형이의어와 보편적으로 사용하는 동형의어를 구번하여 질의어로 선정하고, '질의어+상위어' 형태의 확장 질의어에 대해 두 개의 포탈사이트(Google, Naver)를 대상으로 웹 문서를 검색하여 정확률이 각각 81.5%(Naver), 65.5%(Google)로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권10호
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• pp.627-635
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• 2008

본 연구에서는 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 용언의 용례에서 문형 정보를 기준으로 추출함으로써, 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양한 후보명사를 추출할 수 있다. 그러나 추출된 후보명사는 다양한 의미를 지니고 있으므로, 어휘간의 명확한 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 정확한 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문 패턴, 의미 유사도, 빈도 정보 등을 이용하여 후보명사의 의미를 분별한다. 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.432-435
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• 2012

지식정보화 사회로의 진입으로 언어처리의 필요성은 점차 확대되고 있으나, 현재의 언어처리 기술은 의미분석에 기반하지 않음으로써 많은 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 의미분석의 일환으로 접미사의 중의성 해소를 위해 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)을 이용한 접미파생명사 분석 방법을 제시한다. 세종 말뭉치에서 중의성 접미사를 포함한 32,647개의 문장을 대상으로 접미사 앞의 어근을 추출하여 U-WIN과 매핑되는 노드에 가중치를 부여한 뒤 이를 접미사 중의성 해소에 사용한다. 동형이의 접미사 49종 중 세종말뭉치에 나타난 25개의 동형이의접미사만을 대상으로 실험한 결과 91.83%의 정확률을 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.547-550
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• 2006

사용자가 원하는 정보를 얼마나 정확하게 제시하느냐가 정보검색시스템 성능을 판단하는 기준이 된다. 그러나 동형이의어만을 질의어로 이용한 검색 결과는 동형이의어 각 의미에 관련된 문서가 혼재되어 있거나, 특정 의미에 관련된 문서만 집중적으로 나타나는 현상을 볼 수 있다. 그래서 본 논문에서는 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 관계정보를 이용하여, 질의어의 모호성을 해결하는 의미적 정보검색의 기반이 되는 기술을 제안한다. 실험에서 질의어는 전문분야에 주로 사용되는 동형이의어와 보편적으로 사용하는 동형이의로 구분하고, '질의어+상위어' 형태의 확장 질의어를 설정한다 그래서 포탈사이트의 웹 문서만을 대상으로 한 정확률은 73.5%, 통합검색의 정확률은 68.7%로 나타났다. 이것은 U-WIN 기반의 의미적 정보검색 기술이 정보검색 시스템에서 효율적임을 알 수 있다.