• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.782-784
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• 2015

본 논문에서는 한국어 문서의 분류 정밀도 향상을 위해 애매어와 해소어 정보를 이용한 확장된 벡터 공간 모델을 제안하였다. 벡터 공간 모델에 사용된 벡터는 같은 정도의 가중치를 갖는 축이 하나 더 존재하지만, 기존의 방법은 그 축에 아무런 처리가 이루어지지 않았기 때문에 벡터끼리의 비교를 할 때 문제가 발생한다. 같은 가중치를 갖는 축이 되는 단어를 애매어라 정의하고, 단어와 분야 사이의 상호정보량을 계산하여 애매어를 결정하였다. 애매어에 의해 애매성을 해소하는 단어를 해소어라 정의하고, 애매어와 동일한 문서에서 출현하는 단어 중에서 상호정보량을 계산하여 해소어의 세기를 결정하였다. 본 논문에서는 애매어와 해소어를 이용하여 벡터의 차원을 확장하여 문서 분류의 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권2호
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• pp.93-108
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• 2011

본 논문에서는 한국어 문서의 분류 정밀도 향상을 위해 애매어와 해소어 정보를 이용한 확장된 벡터 공간 모델을 제안하였다. 벡터 공간 모델에 사용된 벡터는 같은 정도의 가중치를 갖는 축이 하나 더 존재하지만, 기존의 방법은 그 축에 아무런 처리가 이루어지지 않았기 때문에 벡터끼리의 비교를 할 때 문제가 발생한다. 같은 가중치를 갖는 축이 되는 단어를 애매어라 정의하고, 단어와 분야 사이의 상호정보량을 계산하여 애매어를 결정하였다. 애매어에 의해 애매성을 해소하는 단어를 해소어라 정의하고, 애매어와 동일한 문서에서 출현하는 단어 중에서 상호정보량을 계산하여 해소어의 세기를 결정하였다. 본 논문에서는 애매어와 해소어를 이용하여 벡터의 차원을 확장하여 문서 분류의 정밀도를 향상시키는 방법을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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• pp.365-367
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• 1998

기존의 관계형 데이터베이스에서는 정확한 조건을 만족시키는 부율형태의 질의만을 제공해왔다. 그러나 사용자들은 정확한 질의뿐만 아니라 애매한 질의에 대한 결과도 함께 요구하기 때문에 퍼지 질의어(FSQL)에 대한 연구가 활발히 추진되고 있다. 이에 본 논문에서는 퍼지 질의어 처리를 위한 이론적 배경과 비연속적인 퍼지집합 처리를 위한 시스템의 설계를 통해서 애매한 질의어 처리의 가능성을 보여준다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1997년도 추계학술대회 발표논문집:21세기를 향한 정보통신 기술의 전망
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• pp.39-52
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• 1997

데이터베이스에 대한 사용자의 요구는 증가하는 반면에 기존의 관계형 데이터베이스에서 사용하는 질의어들은 사용자로 하여금 정확한 조건을 알아야만 하는 부울 형태의 질의만을 제공하는 제약이 있다. 그러나, 사용자들은 조건을 확실하게 모르는 애매한 질의에 대한 결과를 요구하며, 이러한 이유로 퍼지 질의어(FSQL)에 대한 연구가 계속되고 있다. 이에 본 논문에서는 새로운 퍼지 질의어 형태를 정의하고, 정의한 퍼지 질의어를 구현하기 위해서MetaDatabase를 사용하는 방법을 소개한다. 이러한 방법을 이용하여 기존의 관계형 데이터베이스를 유지하면서 퍼지 질의어를 제공할 수 있는 FSQL(Fuzzy SQL) 시스템의 프로토타입을 개발하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.681-682
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• 2016

본 논문에서는 화자 식별에서 음성신호의 애매한 점을 보완할 수 있는 신경회로망의 오차역전파학습 알고리즘과 모음구간 검출에 기초하여 입력되는 음성의 화자 패턴을 구분하는 일본어 단어 패턴인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 일본어 데이터베이스로부터의 단어를 사용하여 음성의 특징벡터를 추출하여 분석하고 이러한 음성의 특징벡터의 차이를 이용하여 일본어 화자에 대한 패턴인식 실험을 수행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.769-771
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• 2004

사람은 문서를 읽을때 문서 전체를 읽지 않더라도 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치, 경제, 교육, 스포츠 등의 분야를 정확히 인지한다. 이러한 단어를 분야연상어로 정의하고, 빈도수 조사를 통해 전자사전에 자동으로 구축한다. 이러한 분야연상 어는 문서의 초기인식 시 어느 분야인지 분명하지 않거나 애매한 경우에도 문서를 읽어가면서 분야를 인지할 수 있도록 도와준다. 본 논문에서는 이러한 특성을 가지고 있는 분야연상어를 이용하여 시스템에 새로운 문서가 주어질 때 해당 문서의 분야정보를 추출하고 분야연상어의 분포정보를 인간에게 그래픽컬 하게 보여줄 수 있도록 분야인식기를 설계하고 구현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.185-187
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• 2000

일본어에서 "てぃる"형태는 동작진행과 상태진행을 모두 나타내지만 한국어에서는 "고 있다"와 "어 있다"로 나누어 표기한다. 양 언어간의 상적인 의미 대응은 간단하지 않지만, 술부의 의미정보, 부사와 부사어의 의미정보 등을 이용하여 "てぃる"형태의 상적인 의미를 결정하는 것이 가능하다. "てぃる"형태의 적절한 대역어 선정을 위하여, 사전 속의 모든 일본어 술어에 다섯 종류의 의미코드를 입력한다. 즉, "1:동작진행만으로 사용되는 술어", "2:일반적으로는 동작진행으로 사용되지만, 수동인 경우에는 상태진행의 형태로도 사용되는 술어", "3:상태진행으로만 사용되는 술어", "4:동작진행, 상태진행의 구별이 애매한 술어", "5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.uot;5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.

• 논리연구
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• 제19권2호
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• pp.233-251
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• 2016

김신과 이진용은 최근 논문에서 전건 긍정 규칙의 반례를 둘러싼 기존의 선행 연구를 비판하고 새로운 입장을 선보였다. 나는 여기서 그들이 내세운 주장 가운데 다음 두 가지를 논의한다. 첫째, 확률 개념을 이용해 반례를 설명하는 방안은 반 멕기 자신의 입장과 맞지 않는다. 둘째, 반 멕기의 반례는 애매어의 오류를 범하고 있다고 보는 것이 적절하다. 나는 첫째 주장은 설득력이 없으며, 둘째 주장 또한 그다지 강력한 대안이라고 보기 어렵다는 점을 밝힌다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.408-411
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• 2003

정보 검색에서 우리가 자주 쓰는 단어는 표준어인 경우도 있고 통신어인 경우도 있고 외국어인 경우도 있다. 그러나 표준어가 아닌 다른 언어로 검색을 하면 다른 결과가 나타날 수 있다. 예를 들어 컴퓨터에 관한 정보를 찾을 때 ‘컴퓨타’로 검색을 하면 다른 검색 결과가 나오게 된다. 우리나라에서 현재 쓰이고 있는 말들은 이런 애매한 발음의 외래어가 많이 생성되고 소멸된다. 그러므로 이런 외래어들을 전부 사전에 등록할 수는 없고 설사 등록한다 하더라도 용량과 검색시간만 늘어나게 된다. 본 논문에서는 검색엔진에서 이런 외래어에 대한 인식 성능을 높이기 위해 외래어 사전 없이 외래어를 인식하는 방안을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.125-130
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• 2003

본 논문은 구문관계에 기반한 단서의 결정 리스트를 이용한 지도학습 어의 애매성 해결 방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 단어의 어의 애매성을 해결하기 위해 애매한 의미를 가지는 단어와 문맥 내 주변 단어들 사이의. 구문적 관계에 비중을 두며, 모든 단서들을 통합하는 대신에 주어진 문맥 내에서 애매성 해결에 최상이 되는 단일 증거를 규명하고 이용함으로써 올바른 의미를 결정한다. 10개의 한국어 동사에 대한 실험 결과 주변 문맥 단어 외에 구문적인 단서를 추가한 방법이 정확도 성능에 있어서 기준 정확도보다 33% 향상됨을 보였으며, 결정 리스트를 사용한 방법이 모든 애매성 해결에 대한 단서들을 통합하는 방법보다 3%의 정확도 성능 개선을 보였다.