최근 컨퍼런스는 지속적으로 늘어가고 이에 따른 홍보 및 관리비용도 증가하고 있다. 따라서 소규모 학회에서 컨퍼런스 등록이나 홍보 등의 서비스를 제공하기 위한 비용과 관리적인 부담이 크다. 따라서 본 논문에서는 소규모 학술대회 및 컨퍼런스에서 홍보 및 등록 비용을 최소화하기 위해 인터넷 상에서 컨퍼런스에 등록하고 홍보하는 웹 기반의 도구를 설계하고 구현한다. 즉, 다양한 학회 정보를 수용할 수 있도록 데이터베이스를 구축하고 운영관리자가 쉽게 컨퍼런스 정보를 관리할 수 있는 툴과 자동 생성되는 홈페이지를 설계 및 구현한다. 이러한 도구는 컨퍼런스를 개최하고자 하는 학회에서 컨퍼런스 등록 및 홍보 서비스 시스템에 컨퍼런스에 대한 기본적인 정보를 입력하면 그에 해당하는 웹사이트가 생성되고 논문 투고 및 사전 등록, 홍보 메일 발송 서비스를 제공한다.
본 연구의 목적은 글로벌 인터넷 환경에 부합할 수 있는 새로운 형태의 에이전트 등록/저장소 시스템을 설계하는 것이다. 이를 위해, 먼저 ebXML, UDDI, FIFA DF와 같은 핵심 기술에 대한 사전연구를 진행하였고 그 결과로 ebXML을 활용한 에이전트 등록 및 저장소 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템은 에이전트의 등록과 저장, 검색을 위해 ebXML이 어떻게 활용될 수 있는지를 보여주며, 서로 다른 에이전트 플랫폼에서 개발된 에이전트가 어떠한 방법과 절차를 통해 등록되고 검색될 수 있는지를 설명한다. 본 시스템을 활용할 수 있는 전형적인 예를 보여주고, 본 시스템의 장점을 기술한다.
앞으로 영업정지, 등록말소, 휴 폐업 등 부적격업체의 공공조달시장 입찰참가가 원천적으로 사전 봉쇄되고, 나라장터 시스템 밖에서 일어나는 입찰담합 등 불법행위도 관계기관 공조를 통한 상시 감시체제 속에서 색출된다. 조달청은 '나라장터 리노베이션 프로젝트의 일환'으로 나라장터를 통한 전자입찰시 입찰참가자격이 없는 부적격업체의 입찰참가를 사전에 차단하기 위해 나라장터에 입찰차단시스템을 구축하고, 불법전자입찰 징후 분석시스템도 한 단계 업그레이드하여 지난 10월 1일부터 가동에 들어갔다.
본 논문에서는 한국어 TSS 시스템을 위한 언어처리부의 설계 및 구현 과정을 설명한다. 구현된 언어처리부는 형태소 분석, 품사 태깅, 발음 변환 과정을 거쳐, 주어진 문장의 가장 적절한 발음열과 각 음소의 해당 품사를 출력한다. 프로그램은 표준 C언어로 구현되어 있고, Windows와 Linux에서 모두 동작되는 것을 확인하였다. 수동으로 품사가 할당된 4.5만 어절의 코퍼스로부터 형태소 사전을 구축하였으며, 모든 단어가 사전에 등록되어 있다고 가정할 경우, 488문장의 실험 자료에 대해 어절 단위 오류율이 3.25%이었다.
본 논문은 동작 기반 게임 플레이 시스템을 위해 사용자 스스로가 제스처를 등록할 수 있는 방법에 대한 것이다. 기존의 동작 기반 게임 플레이 시스템들은 사전에 정의된 제스처 데이터들을 모아 인식기를 만들었다. 하지만 이는 때로 어려운 전문 지식이 필요하거나 다소 어려운 과정들을 필요로 한다. 이러한 복잡한 상황들을 완화하고자 상호작용적으로 제스처 등록이 가능한 전신 스켈레톤 기반의 게임 시스템을 제안한다.
용어 의미 표준화를 통한 업무의 효율성을 높이기 위해서 다양한 분야에서 전문용어가 구축 활용되고 있으며, 국방분야에서도 국방용어 사전 발간을 통해 각 군의 효율적인 업무 연계 및 표준화된 국방 용어 유통체계를 정립하는데 노력하고 있다. 국방기술품질원에서도 3년을 주기로 국방과학기술분야의 전문용어 사전을 발간함으로써 전문용어 구축 표준화 연구는 물론, 전문용어의 활용성 제고에 힘쓰고 있다. 본 연구에서는 국방기술품질원에서 전문용어 사전을 실제로 구축하는데 필요한 구축 프로세스와 조직, 이를 지원하기 위한 워크벤치에 대해서 기술하고 있다. 즉, 국방과학기술 전문용어 사전을 구축하기 위한 전문용어 사전구축 프로세스 및 조직의 구성, 표제어 정의, 전문용어 후보 추출을 위한 대상 문서의 선정, 전문용어 후보추출, 전문용어 후보군 생성, 워크벤치 등록, 사전 구축, 사전 검증 과정에 대해서 설명하고 있다, 또한 전문 용어 사전의 활용성 제고를 위해서 시소러스를 구축 활용하는 내용은 물론, 전문용어 사전 구축을 위해서 개발된 워크벤치의 기능을 중심으로 효율적인 전문용어 사전 구축 지원 방법에 대해서도 기술한다.
한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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pp.106-116
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1999
한일기계번역시스템의 형태소 해석 프로그램의 중간버퍼를 표준안에 맞추어 명사추출 및 품사태킹을 시도해 보았다. 기존의 모델을 유지하면서 사전의 표제어를 보충하여 출력의 형태를 바꾸는 방법으로 표준안의 출력에 가깝게 출력을 함으로써 기존의 프로그램의 장점과 단점을 보완하는 것과, 표준안에 관한 문제제기가 본 연구의 목적이다. 특히 품사개념이 다른 사전에서 태킹 및 명사추출을 실시할 경우 표제어의 등록여부와 정확률의 인과관계는 높다고 판단된다. 그러므로 표준안의 품사기준은 그에 따른 시스템의 성패를 좌우한다.
외국문명의 영향으로 많은 외래어가 한국어 문서 내에서 사용되고 있으며, 이러한 단어는 주로 전문용어, 고유명사, 신조어 등으로 사전에 등록되지 않는 것이 많다. 본 논문에서는 이중언어 코퍼스로부터 자동으로 외래어 사전을 추출해 내는 확률적 정렬 방법과 실험결과를 소개한다. 확률적 정렬 방법은 통계적 음차 표기 모델에서 사용된 방법을 변형하여 적용한 것이며, 문서단위로 정렬된 두 종류의 영-한 이중언어 코퍼스에 대해 실험하여 재현률과 정확률을 측정하였다 성능은 전처리단계인 한국어 미등록어 추정에 영향을 많이 받았는데, 미등록어 추정을 대략하였을 경우, 재현률은 평균 58%였고, 정확률은 평균74%이었으며, 수동으로 미등록어 명사를 분리했을 경우, 재현률 평균86%, 정확률 평균91%로 외래어와 대응되는 원어를 추출해 냈다.
기존의 한국어 형태소 해석 시스템들은 철자 변화형 어절에 대한 처리가 매우 효율적이지 못했다. 대개가 문제를 일으키는 형태소들의 변형들을 모두 사전에 등록하여 후처리 형태로 다루려 하거나, 각 형태/음운 규칙을 적용한 다음 거기에 대응하는 후보 단어들을 사전 검색을 통해 확인하는 방법들을 취하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 과다한 사전 정보의 중복이나 계산의 중복으로 인하여 비효율적인 면을 많이 내포한다. 또한, 기존의 한국어 형태소 시스템들은 거의 모두가 형태소해석 엔진과 언어학적인 지식(특히, 철자 규칙과 형태소 배열 규칙)이 제대로 분리되지 않아 시스템 확장이 매우 어려웠다. 이 논문에서는, 철자 변화형 어절을 후처리에 의하지 않고, 사전 검색과 함께 하나의 오토마타에 의해 처리하면서, 형태소 해석시 발생하는 중복 계산을 최대한 배경하고, 또한 형태소 해석 엔진과 언어학적인 지식을 완전히 분리하여 시스템의 확장성을 한층 높인, 효율적인 한국어 형태소 해석 시스템 DDAG를 소개한다. 이 시스템의 주요 알고리즘의 계산적인 복잡도는 n이 입력 어절의 길이이고, m이 입력 어절을 이루고 있는 형태소의 최대 수라고 할 때 다음과 같이 분석된다: (1) 철자 변화의 처리와 사전 검색 부분의 계산적인 복잡도는 $O(n^2)$이고, (2) 형태소 배열 검사와 모든 가능한 결과를 출력해 내는 부분은 $O(2^m)$이다. 여기에서 m의 실질적인 값은 복잡한 한국어 용언의 경우 최대 8이다.
구문분석에서 구문중의성(syntactic ambiguation)은 구문분석의 성능에 많은 영향을 미친다. 구문중의성을 일으키는 많은 요인들이 있지만, 특히 조사가 발달된 한국어의 구문분석에서 조사가 생략된 명사들은 구문중의성을 증가시키는 큰 요인 중 하나이다. 그렇기 때문에 조사가 없거나 생략된 연속된 명사열(contiguous nouns)의 길이가 길어질수록 구문중의성은 지수적으로 증가하게 된다. 따라서 현재까지의 연구에서는 이런 명사열들을 마치 하나의 명사처럼 구묶음을 하여 처리하는 경우가 많았다. 하지만, 조사가 없는 명사열들을 모두 하나의 명사구처럼 처리하여 구문분석을 수행할 경우, 주요 문장성분들이 잃어버리게 되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 조사가 없는 연속된 명사열을 복합명사구라고 정의하고, 두 개의 명사쌍으로 구축된 복합명사사전만을 이용하여 세 개 이상의 명사로 구성된 복합명사구들을 사전에 등록하지 않고도 복합명사구를 구묶음하는 방법에 대하여 기술한다. 실험을 위해 세종사전 150,546개의 예문에서 두 개 이상의 조사가 생략된 21,482개의 명사쌍을 추출하여 복합명사사전으로 변환하였으며, 총 6,316개의 사전 데이터가 구축되었다. 복합명사 구묶음 모듈은 조사가 생략된 명사열을 입력으로 받아서 우에서 좌로 검색하며 구묶음이 가능한 명사들을 연결하고, 연결된 명사들끼리 하나의 복합명사로 구묶음을 한다. 실험은 사전을 구축할 때 쓰였던 말뭉치와 사전을 구축할 때 쓰이지 않은 말뭉치를 이용하여 수행하였다. 결과는 사전을 구축할 때 쓰인 말뭉치를 이용하였을 때는 96.76%의 정확도를 보였으며, 사전을 구축할 때 쓰이지 않은 말뭉치를 이용하였을 경우는 12.23%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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