• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1998년도 제5회 학술대회 논문집
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• pp.227-230
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• 1998

문헌정보학분야의 용어사전을 이용한 자동시소러스 구축을 위한 첫단계로$\ulcorner$문헌정보학 용어사전$\lrcorner$ MRD를 구성하고 이를 이용하여 상위어 자동 추출알고리즘을 개발하였다. MRD구성시 전처리과정을 통하여 상위어 추출에 불필요한 정보가 수록되는 것을 방지하였다. 상위어 추출을 위한 알고리즘 개발은 무작위 표본추출을 통하여 $\ulcorner$문헌정보학 용어사전$\lrcorner$에 기술된 문장의 구문적 특성을 분석한 후, 이 구문정보를 이용하여 수행하였다. 본 연구에서 제시된 알고리즘의 효율성 평가결과 89.4%의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.210-215
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• 2007

웹상에서의 정보량이 증가함에 따라, 사용자가 알고 싶어 하는 단어에 대해서 연관된 단어를 통해서 이해하게 된다. 동위어란 공통의 상위어를 가지는 단어이다. 이를 위한 기존의 연구로서 동위어와 상위어, 하위어 등을 찾는 연구는 많이 있었지만, 웹상의 문서를 이용하여 거대한 코퍼스를 해석해서 결과를 구하는 데 많은 시간이 소요되었다. 이에 본 논문에서는 사용자의 질의어에 대해서 웹 검색엔진이 가지는 제목과 문서요악으로부터 동위어와 문맥을 빠른 시간 안에 발견하는 방법에 대해 제안한다. 어떤 단어에 대한 동위어가 병렬조사 #와#로 접속되는 것을 이용하여 웹 검색 엔진에 대한 질의어를 작성하고, 그 검색 결과로부터 동위어를 얻는다. 이와 동시에 발견된 동위어와 질의어의 배후에 있는 문맥도 얻는다. 이를 통해, 웹 검색에 있어서 질의어의 확장과 비교 대상의 발견 등 폭넓은 분야에서도 적용가능하다고 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.935-936
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• 2009

본 논문에서는 과학기술문서에 존재하는 기술용어와 이들 간의 연관관계를 설명하는 디스크립터를 찾아서 [subject predicate object] 형태의 트리플을 생성하는 애플리케이션을 개발할 때 발생하는 단어 의미 애매성 해소 문제를 다룬다. 기술용어가 가지고 있는 연관관계를 결정하기 위해서 워드넷의 신셋 정보를 사용하는데 이 방법은 동사를 워드넷에 매핑할 때와 상위어 관계로 전이할 때 여러 개의 의미에 매핑되는 문제점이 발생한다. 이것을 해결하기 위해서 상위어 시퀀스 클러스터링을 이용한 단어의 의미 애매성 해결 방안을 제시한다. 이 방법을 사용함으로써 워드넷 매핑과 상위어 전이 시에 발생하는 다중 매핑 문제를 동시에 해결할 수 있다.

• 재활복지
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• 제20권4호
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• pp.229-246
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• 2016

본 연구에서는 노년층 40명과 청년층 43명을 대상으로 상위범주어 선택과제를 실시하여 정반응 및 반응시간을 비교하였고, 상위범주어 쓰기과제를 실시하여 정반응 및 오류양상의 차이를 비교하였다. 분석결과, 첫째, 상위범주어 선택 및 쓰기 과제 모두 노년층은 청년층 보다 정반응수가 더 적었다. 둘째, 노년층은 상위범주어 선택과제에서의 반응시간이 유의미하게 느렸다. 셋째, 상위범주어 쓰기과제의 오류양상에서는 노년층은 무관오류보다 연관 오류를 더 빈번하게 보였다. 노년층이 선택과제와 쓰기과제에서 더 낮은 정반응 수를 보인 결과는 정상적인 노화가 진행되면서 의미어휘사전 내 정보 간의 연결이 약화되거나 활성화가 저하되기 때문이라고 볼 수 있다. 반응시간이 긴 이유는 노화에 따른 뇌의 신경생리적 변화와 인지처리 속도 저하에 기인할 수 있다. 목표 상위범주어와 연관된 단어를 산출하는 오류를 보인 것은 비록 노년층이 단어를 완벽히 산출할 수는 없을지라도 목표 단어의 어휘집에 접근하여 의미적으로 연관된 단어를 에둘러 산출하고 목표단어가 가지고 있는 특성들에 대해 우회적으로 설명하는 방식을 취하고 있음을 시사한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.537-540
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• 2018

우리는 단어 임베딩에 외부지식을 내재할 수 있는 Ontofitting 방법을 제안한다. 이 방법은 retrofitting의한 방법으로 유의어, 반의어, 상위어, 하위어 정보를 단어 임베딩에 내재할 수 있다. 유의어와 반의어 정보를 내재하기 위해서 벡터의 각 유사도를 사용하였고 상하위어 정보를 내재하기 위해서 벡터의 길이 정보를 사용하였다. 유의어 사이에는 작은 각도를 가지고 반의어 사이에는 큰 각도를 가지게 된다. 하위어는 상위어보다 상대적으로 작은 길이를 가지게 된다. SimLex와 HyperLex로 실험하여 효과와 안정성을 검증하였다. 의미정보를 내재한 임베딩을 사용할 수 있다면 QA, 대화 등 응용에서 보다 좋은 성능을 보일 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.472-474
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• 2005

개념망은 상당히 도메인에 의존적인 언어자원에 해당한다. 따라서, 도메인이 다른 분야에 적용하고자 한다면, 많은 수정이 요구된다. 그러나 개념망의 편집은 언어 이해 능력이 뛰어난 언어학자들 조차도 상당히 많은 시간이 요구되는 작업이다. 대부분의 시간소요는 개념망의 전체적인 계층구조를 스캐닝하는 작업과 특정 노드를 검색하는 작업에 의한 것이다. 기 구축된 개념망을 분석하면 계층관계에 있는 어휘들간의 일관된 규칙을 발견할 수 있다. 이 논문에서는 어휘들의 뜻풀이와 상위어간의 관계성, 복합명사와 상위어간의 관계성을 통계적으로 분석하였다 분석된 결과를 기반으로 확률모델을 이용하여 상위어 추천 기능을 구현하였다. 상위어 추천 기능의 시간 절감 효과를 실험하기 위해 실험자 2인을 대상으로 개념망 구축에 소요되는 시간을 측정하였다. 상위어 추천 기능이 있는 지능형 워크벤치를 이용할 경우 개념망 작업 시간은 약 $65\%$정도로 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 본 지능형 워크벤치는 다양한 도메인에서 요구되는 개념망 구축의 시간 비용 절감에 크게 기절할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.171-178
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• 2006

기계가독형사전(Machine Readable Dictionary)에서 단어의 정의문에 나타나는 항목 단어의 상위개념을 추출하는 대부분의 연구들은 전문가에 의해 작성된 어휘패턴을 사용하였다. 이 방법은 사람이 직접 패턴을 수집하므로 시간과 비용이 많이 소모될 뿐만 아니라, 자연언어에는 같은 의미를 가진 다앙한 표현들이 존재하므로 넓은 커버리지를 갖는 어휘패턴들을 수집하는 것이 매우 어렵다는 단점이 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 구문적 특징만을 이용한 상위어 판별 규칙을 기계학습함으로써 기존에 사용되었던 어휘패턴의 지나친 어휘 의존성으로 인한 낮은 커버리지 및 패턴 수집의 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 기계학습된 규칙들을 상위어 자동추출과정에적용한 결과 정확도 92.37% 성능을 보였다. 이는 기존 연구들보다 향상된 성능으로 기계학습에 의해 수집된 판별규칙이 상위어 판별에 있어서 어휘패턴의 문제를 해결할 수 있다는 것을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.115-125
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• 2006

개념 계층은 지식을 그룹화하여 다단계로 표현하며, 이는 자료의 분류, 저장 및 검색을 효율적으로 지원해 준다. 일반적으로 도메인 전문가의 수작업을 통해 개념 계층이 생성되었으며, 이는 생성과 유지에 많은 비용이 소요되면서도 일관성 유지가 어려운 단점이 있다. 본 논문은 미리 정의된 상위어 관계를 이용하여 문자형 자료의 개념 계층을 자동으로 생성하는 방법에 대한 연구이다. 개념 계층의 자동 생성을 위해서는, 다중 의미로 사용되는 단어에서 적절한 의미를 찾아 내어 모호성을 제거해야 하며, 외부 정보를 이용하여 모호성이 제거된 단어를 그룹화하고 계층을 생성하는 작업이 필요하다. 우리는 워드넷 (WordNet)의 다중 의미에 대한 설명 및 상위어 관계를 이용하여 모호성을 제거하고 개념 계층을 생성하는 방법을 제안 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.847-856
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• 1995

인간은 문장 안에 있는 명사를 인식할 때 그 명사의 상위 개념을 머리에 떠올린다. 컴퓨터에게 인간의 단어 인식작용을 시뮬레이션하기 위해서는 단어의 상위 개념(상위어) 을 지식 베이스(WordNet)로 구축해야만 한다. 현재 한국에서는 많은 인력과 시간이 소요되기 때문에 WordNet의 작업을 시작하지 못하였으나 컴퓨터의 성능이 급격히 향상 되고 상용화된 MRD(Machine Readable Dictionary)가 이용하능하게 됨에 따라 자동으로 WordNet 구축의 가능성을 보이고 있다. 본 논문에서는 한국어 MRD(Machine Readable Dictionary)의 명사의 정의 (description)를 이용하여 자동으로 한국어 명사 WordNet 을 구축하는 방법을 제안한다. 한국어 문장의 구조적인 특징을 분석하여 상위 개념 (상위어)를 추출하는 규칙을 제안한다. 그것은 중심적인 말이 보통 뒤에 나타난다는 것과 명사의 정의는 특수한 구조를 갖는다는 것을 반영하였다. 또한, 이러한 규칙에 의해 만들어진 상위어들을 결합한 한국어 명사의 WordNet프로토타입을 개발 하였다. 약 250개 표본 단어의 상위어를 추출한 결과 약 92여 퍼센트가 상위어가 옳게 추출 되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.121-129
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• 1998

정보검색이나 자동색인 시스템에서는 정확한 색인어의 추출이 시스템의 성능을 좌우하게 된다. 따라서 정확한 색인어의 추출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보 검색시에 보다 정확한 문서를 찾아줄 수 있도록, 출현 고빈도어를 이용하여 효율적인 색인어 추출을 위한 합성 명사 생성방안을 제시한다. 이를 위하여 문서 내에서 출현 빈도가 높은 명사, 즉 상위 $30%{\sim}40%$의 고빈도 명사에 합성 및 분해 규칙을 적용하여 합성명사 색인어를 추출한다. 또한 본 논문에서 제시한 상위 $30%{\sim}40%$ 고빈도 명사합성에 대한 타당성을 검증하기 위하여 적절한 명사합성 빈도를 구한다. 제안한 방법을 적용한 결과 300어절 이하의 짧은 문서는 출현빈도 상위 30%까지의 명사를 합성했을 경우 저빈도 누락이 작았고 300어절 이상의 문서는 출현빈도 40%까지 합성하면 저빈도 누락이 상당히 줄어듦을 알 수 있었다. 그리하여 전체 색인어의 개수를 줄였고 색인어의 정확률을 높였다.