• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.9 no.4
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• pp.57-65
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• 2008

As the society is being developed, the desire about life quality is also growing. Even though the process of waterproof work has very close relation with these life quality, we always focus on management after problem than the precaution of problem. So this process has the highest rate of mengel. We develop LCC analysis model considering the precaution and try to show the necessity of the precaution by comparing and analyzing every alternative proposal during LCC. By studying of the previous work and the result of questionnaire, we deduce the problem of waterproof work in construction area. By discussion with an expert in this process and research, we make solutions about precaution and set the cost items in every alternative proposal about these solutions. We understand the effect of each elements through sensitive analysis of the cost items, and find the economically best suited solution.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.257-264
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• 1999

자연언어 처리에 있어 문장의 성분 구조를 파악하는 통사적 해석에서는 애매성 있는 결과가 많이 생성된다. 한국어의 경우 어순 등의 통사적 특성뿐 아니라 상황과 의미, 문맥이 문장의 분석에 더 중요한 역할을 하기 때문에 문맥 자유 문법에 의한 접근 방법만으로는 중의적 구조의 해결이 어렵다. 이는 또한 의미 분석시 애매성을 증가시키는 원인이 된다. 이러한 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 용언 중심의 하위범주화 사전을 구축하였다. 본 논문에서는 용언에 따라 제한될 수 있는 하위범주 패턴을 정의하고 패턴에 따라 하위범주 사전을 구축하였다. 하위범주화 사전에는 명사의 시소러스와 정합하여 보어를 선택 제한(Selectional Restriction)할 수 있도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 말뭉치를 통해 수집된 용언 12,000여개를 대상으로 25,000여개의 하위범주 패턴을 구축하였고 이렇게 구축한 하위범주화 사전이 120,000여 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미 사전과 연동하도록 하였다. 또한 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 2만여 문장의 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행하고, 의존관계와 어휘의 의미를 포함하고 있는 말뭉치에 하위범주 패턴이 어느정도 정합되는지를 분석하여, 하위범주 패턴과 말뭉치의 의존관계만 일치하는 경우와 어휘의 의미까지 일치하는 경우에 대해 평가한다. 이 과정에서 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어 정보를 수집하여 데이터베이스에 포함시키고, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하는 방법도 제시하고자 한다.을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.316-320
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• 1998

한국어나 일본어처럼 문법형태소의 기능에 의해 단어의 통사적, 의미적 역할이 결정되는 교착어에서는 형태소 분석이 통사 분석과 의미 분석에 미치는 영향이 크기 때문에 한국어의 분석에 있어서 형태소 분석은 아주 중요하다. 관형적 표현이 많은 한글은 문법 규칙만으론 분석하기가 쉽지 않고, 분기가 많이 생성되므로 오류가 발생할 확률도 높다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에선 사전을 중심으로 해결하고자 한다. 그러기 위해선 방대한 용량의 사전이 필요로 하게 되고 이를 구축하기 위한 시간과 노력이 요구되므로 이미 구성된 코퍼스를 이용해 사전을 구성하여 많은 시간과 노력을 줄일 수 있도록 한다. 그리고 생성되는 많은 분기 가운데 올바른 경로를 찾아 가기 위해 코퍼스내의 각 태그 결합정보를 추출하고 추출한 결합정보의 통계정보-코퍼스내에서 사용된 빈도수-포함하여 우선순위를 정하도록 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.315-319
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• 1998

대어휘 연속음성인식을 위한 확률 발음사전 모델에 대해서 제안하였다. 제안된 확률 발음 사전은 연속음성과 같은 자연스런 발성에서 자주 발생되는 단어의 변이를 확률적인 subword-state로 이루어진 HMM으로 모델화 함으로써 단어의 발음 변이를 효과적으로 표현할 수 있으며, 단위 인식 시스템의 성능을 보다 높일 수 있도록 구성되었다. 확률 발음사전의 생성은 음성 자료와 음소 모델을 이용하여 단어 단위의 분할과 학습을 통해서 자동으로 생성되게 됨 음소와 같은 언어학적인 단위뿐만 아니라 PLU 이나 비언어학적인 인식 모델을 이용한 연속음성인식기에도 적용이 가능하다.연속음성인식실험결과 확률 발음사전을 사용함으로써 표준 발음 표기를 사용하는 인식 시스템에 비해 단어 오류율은 39.8%, 문장 오류율은 24.4%의 큰 폭으로 오류율을 감소시킬 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.414-421
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• 2001

본 논문에서는 한정된 영역을 대상으로 하는 질의응답 시스템에서 사용자의 질의를 해석하고 적당한 대답을 생성하기 위해 백과사전이나 일반사전 등과 같은 지식원에서 추출된 구조화된 지식을 사용하는 과정을 기술한다. 질의응답을 위하여 지식원은 그 단락의 의미에 따라 구조화되고 각 단락은 논리형식으로 변환되었으며, 논리형식 내 각 개체들은 사전 정의문에 따라 확장되었다. 이 구조화된 지식은 입력된 자연언어 질의문에서 질의의 의도를 추출하고, 질의에 포함되어 있는 지식에 의미속성을 부착하기 위해 사용된다. 지식원의 논리형식 변환을 위해 한국어의 논리형식이 도입되었으며, 사용된 지식원은 우리말 큰사전과 계몽백과사전의 30여개 질병정의문이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.294-301
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• 2001

기계번역이 인간의 언어 능력을 기계로 구현한다는 점에서 전산학적 성격이 강하다면, 변환 사전은 인간의 어휘부(lexicon) 정보를 그대로 기계에 표상한다는 점에서 언어학적 성격이 강하다. 여기서는 다양한 어휘부 정보 중에서 한영 기계번역에서 필요한 언어학적 정보를 추출하고 이러한 정보를 바탕으로 적절한 동사 대역어 선택을 위한 변환 사전의 모형을 만들어 보고자 하였다. 한영 기계번역에서 적절한 동사 대역어 선택의 어려움은 한국어 동형어 처리 문제와 한국어에서는 포착되지 않지만 영어로 번역하는 과정에서 발생하는 영어 표현의 특수성 때문에 기인한 것으로 볼 수 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 논항과 문법 형태소, 선택제약, 개별 어휘 등의 기초적인 언어학적 개념을 이용한 변환사전을 통해 해결한다. 또한 동사 대역어 선택에 영향을 미치는 이러한 개별적인 요인들은 실제 변환사전의 기술에 있어서는 복합적으로 적용됨을 동사 '먹다'의 기술을 통해 확인할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.361-366
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• 1992

이 발표에서는 공시적 기술 위주의 대규모 언어사전으로서의 현대한국어 사전을 구상할 때 성찰이 요구되는 서술명사의 처리방안을 생각해 보고자 한다. 보통명사의 한 하류부류인 서술명사로 특징지어지는 명사 약속을 실례로, 그 통사 어휘적 기술을 시도하고, 그 결과를 활용하는, 언어학적으로 근거있는 명사의 사전항목 구성을 검토해 보는 것이다. 약속의 항목에 명시적으로 표시되어야 할 주요 어휘 통사적 속성을 제시하고 또 이들의 사전적 표상을 위한 몇 가지 실제적 제안을 소개하려고 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.327-329
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• 1998

KT114 상호/업종 검색 서비스에서는 데이터베이스 내의 동일한 개체에 대하여, 사용자가 입력한 상호명과 실제 데이터베이스에 저장된 상호명이 서로 다른 '통상명 검색 문자'가 존재한다. 이는 사용자가 인지하고 있는 상호명이 실제 상호명이 아니라 해당 상호의 대표적인 상표 혹은 상품명 등인 경우 발생한다. 본 논문에서는 이러한 '통상명 검색 문제'의 해결을 위하여 실제 상호와 사용자 인지 상호 간의 관계를 정의한 사전에 기반을 둔 해결 방안을 제안한다. 대용량의 자료에 대한 빠른 검색을 요구하는 시스템 특성상 사전의 구축 방식은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 사전을 구축하는 두 가지 서로 다른 접근 방법으로, 'DBMS 내부 구축 방식'과 '외부 사전 구축 방식'에 대하여 설명하고, 시스템 환경을 고려하여 두 접근 방법을 비교 및 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10c
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• pp.319-321
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• 2003

모바일 컴퓨팅 환경은 크게 모바일 노드, 무선망, 그리고 이동성이라는 기술로 이루어진다. 이음새없는 (seamless) 이동성을 제공하기 위한 기존의 Shadow Registration 방법은 핸드오프가 발생하기 이전에 이웃한 모든 노드들(AAAF/sbu n/)에게 모바일 노드의 관련 정보를 사전등록(Shadow Registration)하는 방법을 제안하여 핸드오프 이후에 발생하는 끊김이나 지연을 방지하였다. 그러나 이러한 Shadow Registration의 경우 백본 네트워크에 불필요한 트래픽 발생 및 데이터 관리라는 문제를 야기시킨다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하고자 새롭게 사전등록 트리거 영역(STR: Shadow Trigger Region)을 설정하고, STR 내에 모바일 노드(MN)가 위치할 경우 MN의 이동 방향을 이용하여 최소한의 사전등록영역(SRR: Shadow Registration Region)을 찾아내는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안된 SRR 은 최대 2 개의 이웃노드(AAAF$_2$)에게만 사전등록을 요청하면 되므로, 기존의 방법에 비해 최대 ∑(n­2)번의 사전등록 횟수를 줄이면서 끊김과 지연도 방지할 수 있는 효과적인 방법이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.146-151
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• 2013

이중언어 사전 구축 방법을 평가하는 방법에는 정확률, 재현율, MRR(Mean Reciprocal Rank) 등이 있다. 이들 방법들은 평가 집합에 있는 대역어를 정확하게 찾는 것에 초점을 맞추고 있다. 그러나 어떤 대역어가 얼마나 많이 사용되는지는 전혀 고려하지 않는다. 즉 자주 사용되는 대역어를 빨리 찾을 수 있는 방법이 좋은 방법이라고 말할 수 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 이중언어 사전 구축의 새로운 평가 방법인 등급 재현율을 제안한다. 등급 재현율(rated recall)은 대역어가 학습 말뭉치에 나타난 정도를 반영하는 재현율이며, 자주 사용되는 대역어를 얼마나 정확하게 찾는지를 파악할 수 있는 좋은 측도이다. 본 논문에서는 문맥벡터와 중간언어를 이용한 이중언어 사전 구축 시스템의 성능을 평가하고 기존의 방법과 비교 분석하였다.