• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.101-104
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• 2001

한국어는 7,000만 우리 민족이 사용하는 언어로 세계의 많은 언어 가운데에서 사용인구로 볼 때 상위권에 속하며, 동아시아 지역의 사용 분포를 살펴보면 한반도와 중국 동북 3성으로 구분 할 수 있다. 지금까지 한국어와 중국 조선어의 비교 연구가 많이 진행되어 왔으나 객관적이고 과학적으로 어느 정도 차이가 있는지 알려져 있지 않다. 본 연구를 통하여 한국어와 중국 조선어의 대략적인 차이를 분석하고, 컴퓨터를 이용하여 한국어를 중국 조선어로 전환하며 지속적인 연구 분석을 위해 중국 조선어 기초 자료 구축 및 분석 시스템을 개발하고자 한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.79-108
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• 2021

헬스 분야에서 정보 검색의 어려움 중의 하나는 일반 사용자들이 전문적인 용어들을 이해하기가 어렵다는 점이다. 헬스와 관련된 전문 용어들은 일반 사용자들이 검색어로 사용하기 어렵기 때문에 이러한 전문 용어들이 자동적으로 검색어에 더해질 수 있다면 좀 더 검색의 효과를 높일 수 있을 것이다. 제안된 검색어 확장 모델은 전문 용어를 포함하는 MeSH(Medical Subject Headings)를 검색어 확장을 위한 단어 후보 군으로 이용하였다. 문서들은 MeSH용어들로 표현이 되고 이렇게 표현된 문서들의 집합에 대해서 LDA(Latent Dirichlet Analysis) 토픽들이 생성된 후, (검색어+초기 검색어에 의해 검색된 상위 k개 문서들)에 연관된 토픽 단어들이 원래의 검색어를 확장하는 데 쓰여졌다. MeSH로 구성된 토픽 단어들은 임의로 정해진 토픽 확률 임계값과 토픽을 구성하는 단어의 확률 임계값보다 높았을 때 초기의 검색어에 포함되었다. 특정수의 토픽을 갖는 LDA 모델에서 이러한 적절한 임계값의 설정을 통해 선택된 토픽 단어들은 검색어 확장에 이용되어 검색시에 infAP(inferred Average Precision)와 infNDCG(inferred Normalized Discounted Cumulative Gain)를 높이는데 효과적으로 작용하였다. 또한 토픽 확률값과 토픽 단어의 확률값을 곱하여 계산된 토픽 단어의 스코어가 높은 상위 k개의 단어를 검색어를 확장하는 데 이용하였을 때에도 검색의 성능이 향상될 수 있음을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.171-179
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• 2011

본 연구는 디자인발상 과정에서 구글의 연관 검색어를 언어 자극으로 제공했을 경우 디자인 결과에 어떠한 결과를 주는지 그리고 그러한 과정에서 창의적 인지 과정이 어떻게 사용되는 지를 분석하였다. 디자인 발상 과정에 구글의 연관 검색어를 자극제로 5단계에 걸쳐 제공하였다. 구글 검색어는 다수의 사용자의 참여와 공헌에 의해 새롭게 재창조된 지식과 정보를 제공하는 집단지성에 기반을 두고 있다. 실험을 위해 두 가지 과제를 연관 검색어들과 함께 제공하였다. 디자인 발상실험 후 연관검색어의 사용여부와 빈도수 그리고 핀케의 12가지 제네플로어 모델이라는 3가지 기준에 의해 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 여러 단계의 연관 검색어들을 사용했으나, 초기 연관 검색어와 연관성이 높은 상위 단계의 검색어가 하위 단계의 검색어보다 더 많이 사용되었다. 또한 상위 단계와 하위 단계의 검색어들을 함께 사용했을 때 더 창의적의 결과가 나타났다. 핀케의 제네플로어 모델의 12가지 인지 과정에 따라 실험결과물을 분석한 결과 창의적 결과물은 단순히 연관 검색어를 사용하기 보다는 여러 단어들을 연합하고 변형하였으며 또한 창의적인 결과에는 12가지 인지 과정 중 개념적 해석, 기능적 추론과 맥락적 전이와 같은 인지 과정이 사용되었다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2001년도 춘계학술대회 E-Business 활성화를 위한 첨단 정보기술
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• pp.105-106
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• 2001

일반적인 정보 검색은 색인어를 통해 이루어지는데 이런 경우 사용자는 정보를 검색하기 위해 데이터베이스에 저장된 정보들이 가지고 있는 색인어를 정확하게 입력해야 한다. 그러나 일반 사용자가 색인어를 정확하게 입력하기는 어렵고, 특히 찾고자 하는 분야가 전문 분야에서 사용되는 용어일 때는 더욱 그러하다. 이럴 때 시소러스와 같은 지식구조를 이용해서 색인어를 탐색하여 검색의 효율을 높일 수 있다. 최근 들어 정보기술 분야의 연구가 활발함에 따라 정보자로의 생산이 급격히 증가하고 이를 관련 주제 분야의 연구정보로 활용하는 경우가 증가하고 있다. 따라서 IT 분야의 정보를 관리할 수 있는 시스템의 개발이 시급하다. 또한 IT 분야와 같은 전문분야일 때 검색 시스템에서 사용할 용어의 관리에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 IT분야의 정보를 검색할 수 있는 IT 업체정보검색시스템에서 정보 검색시에 생기는 용어간의 불일치 문제를 해결하고, 각 용어들간의 계층 관계를 나타내어 정보 검색시 검색어의 확장을 도울 수 있는 용어 관리 시스템의 구조를 제안하고 그에 대한 검색 알고리즘을 제시한다. 제안된 구조는 사용자의 검색어에 대한 동의어 관계나 상위어, 하위어 등의 계층 관계를 파악하여 검색의 범위에 추가함으로써 검색 효율을 높일 수 있다. 또한 새로운 용어의 생성이나 삭제와 같은 연산이 발생했을 때 시스템을 동적으로 확장할 수 있도록 구현하였다. 제안된 시스템은 단어간의 계층 구조를 효율적으로 검색하기 위하여 객체-관계형 데이터베이스를 사용하였다. 또한 메모리 상주 DBMS를 사용하여 많은 사용자들이 동시에 접근하는 환경에서도 빠른 검색 성능을 유지할 수 있도록 하였다. 제시된 방법은 정보기술 분야뿐만 아니라 다른 전문용어 분야의 연구로도 그 범위를 확장 할 수 있다.자기자본비용의 조합인 기회자본비용으로 할인함으로써 현재의 기업가치를 구할 수 있기 때문이다. 이처럼 기업이 영업활동이나 투자활동을 통해 현금을 창출하고 소비하는 경향은 해당 비즈니스 모델의 성격을 규정하는 자료도로 이용될 수 있다. 또한 최근 인터넷기업들의 부도가 발생하고 있는데, 기업의 부실원인이 어떤 것이든 사회전체의 생산력의 감소, 실업의 증가, 채권자 및 주주의 부의 감소, 심리적 불안으로 인한 경제활동의 위축, 기업 노하우의 소멸, 대외적 신용도의 하락 등과 같은 사회적·경제적 파급효과는 대단히 크다. 이상과 같은 기업부실의 효과를 고려할 때 부실기업을 미리 예측하는 일종의 조기경보장치를 갖는다는 것은 중요한 일이다. 현금흐름정보를 이용하여 기업의 부실을 예측하면 기업의 부실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%); however no significant difference was found among other stages. The concentrations of Ca and P were not different among mature stages. Accordi

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.465-476
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• 2020

본 연구에서는 사회연결망 분석 기법을 활용해 무역 분야 연구의 동향과 지식구조를 입체적으로 파악했다. 이를 위해 2003년부터 2019년까지 국제통상연구, 무역학회지, Journal of Korea Trade의 3개 학술지에 수록된 1797개의 논문에서 4840개의 주제어를 추출해 분석을 실시했다. 분석 결과, 무역 연구의 주제어 분포는 다른 지적 네트워크와 마찬가지로 뚜렷한 멱함수 분포를 나타냈다. 학술지에 따라 상위 주제어에 다소의 차이가 나타났는데, Total Factor Productivity, Economic Growth, Korea-US FTA는 국제통상연구에서만 상위에 랭크됐다. Global Value Chain, Trust는 2011~2019년 기간에 새롭게 연구자들의 관심을 끈 주제어로 부상한 것으로 나타났다. E-Trade, WTO, Internationalization은 관심도가 근년에 올수록 줄어들었다. 기존 무역 분야 연구동향 분석은 서술적 방법에 의한 질적 분석이 대종을 이뤘으나, 본 연구는 사회 연결망 분석 기법을 활용한 양적 분석이라는 점에 의미가 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.157-163
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• 2018

SNS를 이용하는 사람들은 매일 자신의 다양한 생각을 SNS에 게시한다. SNS에 게시된 데이터는 수많은 사람들의 생각과 의견이 담겨있다고 할 수 있다. 특히 트위터에서 서비스되는 인기 화제어는 사용자가 올린 글에서 자주 등장한 단어의 횟수를 집계해 순위를 결정한다. 하지만 이와 같은 방법은 단순히 중복된 단어가 나열된 불필요한 데이터에 민감하다. 제안하는 방법은 단어간의 관계도를 이용한 단어의 화제성을 기반으로 순위를 결정하므로 불필요한 데이터의 영향을 적게 받고 주요단어를 안정적으로 추출할 수 있다. 성능 비교를 위하여 내림차순 화제어 순위와 상위 20개중에서 의미 없는 화제어의 비율 측면에서 형태소 분석과 PageRank 기반의 제안 방식과 단순 등장 횟수 기반의 기존 방식을 비교한다. 제안하는 방안과 기존 방안은 상위 20개중에서 무의미한 화제어를 각각 55%과 70%를 순위권에 포함시켰으며 제안한 방법이 기존 방법과 비교할 때 15% 정도 향상된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.691-696
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• 2022

본 연구는 영어 능력 수준을 구별할 수 있는 어휘적 정교화 특징이 무엇인지를 자동화된 어휘 분석 프로그램인 TAALES를 활용하여 탐색하였다. 300명의 한국 대학생이 쓴 총 600개의 에세이가 ICNALE 코퍼스에서 추출되었고 SPSS 프로그램의 판별 분석이 수행되었다. 판별 분석 결과 한국 대학생을 상. 중. 하의 세 개의 영어 능력 수준으로 유의미하게 구분하는 어휘 특성은 SUBTLEXUS 코퍼스의 내용어 빈도, 내용어의 어휘 습득 연령, 기능어의 어휘 결정 반응 평균 시간, 상위어 동사로 나타났다. 영어 능력 수준이 높은 상 수준 학생은 SUBTLEXUS 코퍼스에 빈번하게 나오는 어휘는 많이 사용하지 않았고, 어휘 습득 연령이 높고 어휘 결정 과업에서 평균 반응시간이 길게 나타난 정교화된 어휘와 구체적인 동사를 많이 사용한 특징이 있다.

• 정보과학회지
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• 제24권4호
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• pp.24-30
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• 2006

온톨로지의 기본개념, 응용 분야 및 학습 단계에 대하여 간단하게 설명하였고, 온톨로지 학습단계에서 전문 분야의 개념간 계층 관계 학습 방법에 대하여 자세하게 알아보았다. 전문분야 개념을 표현하는 전문 용어 사이의 계층 관계를 학습하는 방법은 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 그리고 용어의 전문성과 유사도를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 규칙 기반 방법은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있지만 재현율이 낮은 단점이 있다. 기존은 통계 기반 방법에서는 재현율이 높은 장점이 있지만 정확률이 낮은 단점이 있다. 또한 이 방법에서는 순수하게 통계 정보만 이용하기 때문에 오류에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 용어의 전문성과 용어간 유사도를 이용한 방법에서는 용어의 전문성을 이용하여 기존의 계층 구조에서 상위에 후보를 선택하고, 용어간 유사도를 이용하여 선택한 후보를 정렬하여 최적의 후보를 찾는다. 이 방법은 상위어 선정 과정을 두 단계로 분리하여 수행하기 때문에 오류 분석이 용이한 장점이 있다. 향후 온톨로지 학습 과정에서 계층 관계뿐 아니라 인과 관계 및 다양한 관계의 학습과 관련된 연구가 진행되어야 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.3855-3865
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• 2000

문서 검색 시스템에서 자동 색인은 필수적이다. 그러나 자동 색인만으로 최적합 문서들을 상위에 위치시키기 불가능하다. 뿐만 아니라 동음이의어를 갖는 부적합한 문서들이 상위에 위치되는 것을 막을 길이 없다. 본 논문에서는 이런 문제를 해소하고 검색 효과를 높이기 위해 2차 검색에 자동 키워드망을 이용하는 두 단계 검색시스템을 연구하였다. 1차 검색은 자동색인으로 만들어진 역색인 파일을 이용하며, 2차 검색은 단어 연관성을 기초로 만든 자동 키워드망을 이용한다. 2차 검색을 위한 문서 순위 재조정 식들을 여러 개 만들어 비교하였으며, 이 식들이 동음이의어 어의 중의성 해소에 얼마나 효과가 있는지 성능을 평가하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.150-157
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• 2007

본 논문에서는 의존 구조 매칭과 약한 지도식 학습 방법을 적용하여 텍스트에서 IS-A 관계를 자동으로 추출하고 순위화하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 잠재적인 IS-A 관계를 표현하는 [관계 표현, 하위어, 상위어]의 삼진관계 리스트를 추출하고, 관계 표현과 IS-A 관계 인스턴스, IS-A 관계 후보, 사이의 상호 관련성을 이용하여 각각의 점수를 반복적으로 정제한다. 제안한 방법의 대표적인 특징은 다음과 같다. 1) 의존 구조에 기반한 패턴 매칭 방법을 적용하여 정규 표현에 기반한 방법보다 다양한 형태의 삼진관계를 추출할 수 있고, 2) 도메인 코퍼스에서 통계적으로 추출한 어휘 사이의 관련성 정보를 이용하여 도메인에 적합한 IS-A 관계 인스턴스의 순위를 높일 수 있으며, 3) 관계 표현과 관계 인스턴스의 점수를 상호 관련성에 기반한 방법으로 반복적으로 점수화하여 IS-A 관계 인스턴스 사이의 변별력을 높일 수 있다. 실험에서 순위화된 관계 인스턴스는 전문가의 판단과 66%이상 일치함을 보였고, 의존 구조를 이용한 유연한 패턴 매칭 방법은 정규표현을 이용한 방법보다 43.6%의 추가적인 삼진관계를 추출하였다.