• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.121-122
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• 2012

컴퓨터를 사용한 서술형 답안의 자동채점은 채점의 편의성과 객관성을 제고하기 위하여 많은 연구자들이 연구해 왔으며 자동채점의 성능을 향상시키기 위해 여러 가지 방법들이 제안되었다. 본 논문은 서술어 정규화를 통하여 서술형 답안의 자동채점 정확도를 높이고자 하였다. 기존의 다른 채점 방법들과 비교했을때 서술어 정규화 기법을 적용한 채점 방식은 기존의 방법들보다 유사도 계산 정확도가 향상되어 정답 판별 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 서술어 정규화는 기존의 모든 서술형 답안 채점 방법에 추가적으로 적용할 수 있는 범용성을 가지고 있다. 따라서 서술어 정규화는 기존 방법들의 자동채점 정확도를 향상시켜 보다 정확하게 서술형 답안을 채점할 수 있다.

• The Southeast Asian review
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• v.28 no.4
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• pp.223-252
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• 2018

The purpose of this paper is to substantially analyse the patterns of complements considering the aspects of not only syntax but also morphology since the concept of complement has been used as a term to analyse the components of a sentence. However, it cannot be denied that there seemed to be limitations due to the partial explanation or different explanations of the same sentence. Thus, this paper aims at dealing with the close relation between sentential components and suffixes to examine the sentence patterns; subject, predicate, object, complement, and adjunct focusing on the terms of complement which has been seen problematic due to incomplete explanations and different interpretations of the same sentence. Finally, this paper synthesises various opinions of many scholars and integrates them to get explicit and practical patterns of complement of a sentence based on not only syntax but also morphology through close relation between sentential components and morphological suffixes.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.9
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• pp.1263-1271
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• 2010

Ontologies, the important implementation tools for semantic web, are widely used in various areas such as search, reasoning, and knowledge representation. Developing well-defined ontologies, however, requires a lot of resources in terms of time and materials. There have been efforts to construct ontologies automatically to overcome these problems. In this paper, ontologies are automatically constructed from the natural languages sentences directly. To do this, the analysis of morphemes and a sentence structure is performed at first. then, the program finds predicates inside the sentence and the predicates are transformed to the corresponding ontology predicates. For matching the corresponding ontology predicate from a predicate in the sentence, we develop the "predicate ontology". An experimental comparison between human ontology engineer and the program shows that the proposed system outperforms the human engineer in an accuracy.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.28-31
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• 2008

시맨틱 웹의 기반인 온톨로지는 검색, 추론, 지식표현 등 다양한 분야에서 사용하고 있다. 하지만 잘 구성된 온톨로지를 개발하는 것은 시간적, 물질적으로 많은 자원이 소모된다. 온톨로지를 자동으로 구축하면 이러한 소모를 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 자연어처리를 온톨로지 자동 구축에 사용하기 위하여 자연어의 서술부분을 온톨로지의 서술어로 변환할 수 있는 서술어 온톨로지를 제안한다. 그리고 제안된 서술어 온톨로지를 사용하여 자연어 문장의 서술어 부분을 온톨로지의 predicate 로 변환하는 알고리즘을 소개한다. 또한 제안된 온톨로지를 온톨로지 언어인 OWL을 사용하여 구축하였다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.36 no.4
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• pp.607-616
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• 2016

In the 2009 revised science curriculum, comprehensive verbs such as 'know (38%)' and 'understand (46%)' are used in more than 80% of the achievement standard. Many readers, such as teachers, textbook makers, etc. have difficulties in interpreting the meaning of achievement standard sentences with these comprehensive verbs. On the other hand, 'Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS)' uses more various and specific verbs to express the cognitive domain. In this study, we analyzed the 2009 revised science curriculum achievement standard focusing on the TIMSS cognitive domain assessment framework. We divided achievement standard to 228 sentences and three teachers analyzed the meaning of verbs in achievement standard. There were two main results of this study. First, the verb 'Know' was analyzed into different kinds of meanings, such as 'Describe (27%)', 'Recall/Recognize (25%)' and 'Relate (17%)', etc; and the verb 'Understand' was analyzed into 'Explain (37%)', 'Relate (27%)' and 'Describe (21%)', etc. Second, there appeared to have a disagreement among the three analysts during the process of interpreting the achievement standards when the level and scope of the contents of each grade is not clear. This study concludes that there's a need for continuous discussion on the use of verbs in achievement standard to promote clearer expressions for better understanding.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.131-134
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• 1995

최근, 문장단위의 음성을 인식할 수 있는 시스템을 개발하는 단계에 접어들면서 자발적인 발성음성의 인식 또는 음성언어 이해의 차원을 위한 시스템의 개발을 위해 운율특징을 이용하는 연구가 요구되고 있으나, 지금까지 개발되어온 음성이식시스템은 주로 독립단어의 인식수준에 머물고있기 때문에 운율을 이용하고자 하는 연구가 상대적으로 미흡한 수준에 있다. 본 연구에서？ 나국어의 중의성 문장에서 서술어 부분을 세그멘트하고 이 부분의 억양패턴을 자동인식하여 중의성 문장이 서술형, 의문형, 명령형, 권유형인지를 파악하므로써 인식시스템에서 억양패턴을 이용할 수 있는 가능성을 제시하였으며, 서술형 문장음서으이 서술어 부분의 억양변황에 의해 의문형, 명령형, 권유형 무장으로 변환시키므로써 서술어 부분의 억양패턴에 따라 문장의 형태가 구분될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.31-34
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• 2003

현재 구현되어 있는 한국어 철자 교정 시스템은 문장의 문법 정보나 연어 관계로부터 문장의 오류를 처리하는 방식을 쓰고 있다. 본 논문에서는, 홑문장에서 의미소 사이의 관계를 이용하여 오타 문자를 수정하고 오타에 의한 의미적인 오류가 있을 때에는 의미에 해당하는 적절한 단어를 대체하여 제공하는 시스템을 제안한다. 단어의 뜻에 따라 체언은 의미 트리를 형성하고, 서술어는 주어 및 목적어의 체언과 의미 관계를 정의한다. 오류가 포함된 문장에서, 의미 관계를 비교, 분석하여 주어 및 목적어의 체언이 틀렸을 경우에는 서술어로부터, 서술어가 틀렸을 경우에는 주어 및 목적어의 체언으로부터, 수식어가 틀렸을 경우에는 체언 또는 서술어로부터 정의된 상호 의미 관계를 이용하여 한 문자에 대한 오타를 수정하고 오타에 의한 의미적 오류가 발견될 때에는 상기와 같은 철자 교정 방법을 적용하였다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.2
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• pp.220-226
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• 2015

Semantic role labeling (SRL) systems determine the semantic role labels of the arguments of predicates in natural language text. An SRL system usually needs to perform four tasks in sequence: Predicate Identification (PI), Predicate Classification (PC), Argument Identification (AI), and Argument Classification (AC). In this paper, we use the Korean Propbank to develop our Korean semantic role labeling system. We describe our Korean semantic role labeling system that uses sequence labeling with structured Support Vector Machine (SVM). The results of our experiments on the Korean Propbank dataset reveal that our method obtains a 97.13% F1 score on Predicate Identification and Classification (PIC), and a 76.96% F1 score on Argument Identification and Classification (AIC).

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.9 no.1
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• pp.41-46
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• 1998

The argument-structure distributions of predicates in the speech of two roca-type aphasic patients and one Conduction-type patient are compared with both matched controls and each other on the basis of narrative production data. Whereas English-speaking agrammatics have been reported to have difficulties producing noncopular unaccusative predicates (Kegl 1995) Korean-speaking agrammatics are found not to have particular difficulties with unaccusative predicates. On the assumption that agrammatics lack specific syntactic knowledge for the processing of displaced arguments from their lexically specified positions. it is proposed that unaccusatives in Korean do not involve the displacement of arguments for Case-theoretic reasons or involve a vacuous movement. if any.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.857-860
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• 2014

본 연구에서는 경제 뉴스로부터 서술어 중심의 감성 사전을 구축하고, 하루 동안에 배포된 뉴스를 이용해 전일 종가 대비 당일 종가의 등락을 예측하는 모델을 제안한다. 기존의 주식 도메인 관련 감성 사전을 구축하는 방식은 주가 등락에 관련된 명사를 중심으로 사전을 구축하는 방식이나 대부분의 명사는 극성 값이 중립인 경우가 많아 극성 값을 추정하기 힘들다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 극성 값이 잘 표현되는 서술어 중심의 감성사전을 구축하고 극성 값을 자동 추출하여 주가의 등락을 예측한다. 실험 결과 기존 감성 사전을 통한 주가 예측 방법에 비하여 본 연구에서 제안하는 서술어 중심의 감성 사전을 통한 주가 예측 정확도가 높게 나타났다.