• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.193-196
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• 2014

본 논문에서는 사전자원에 기반한 한국어 워드넷(Open Korean WordNet: KWN)의 반자동 구축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 각 전문분야별로 분류된 영어-한국어 대역사전, 일본어-한국어 대역사전을 이용하여 영어 워드넷(Princeton WordNet 3.0)과 일본어 워드넷(Japanese WordNet 1.1)의 어휘를 번역하였다. 그리고 번역 결과의 애매성을 해소하기 위하여, (1)영어와 일본어에 대한 한국어 대역어의 중복 여부, (2)사전의 분야 정보와 워드넷의 계층구조를 고려하였다. 제안한 방법으로 117,659 개의 워드넷 synset 중 63,221 개(약 54 %)의 synset에 대한 자동번역을 수행하여 한국어 워드넷을 구축하였다. 그리고 워드넷 synset의 정의문은 한국어 사전의 정의문을 참조하여 한글화 할 수 있도록 하고, 이 과정을 지원하기 위한 정의문 추천 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에 기반하여 전문가들이 상호 협력하여 한국어 워드넷을 구축할 수 있는 시스템을 개발한다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.9
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• pp.946-953
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• 2017

Semantic Role Decision defines the semantic relationship between the predicate and the arguments in natural language processing (NLP) tasks. The semantic role information and semantic category information should be used to make Semantic Role Decisions. The Sejong Electronic Dictionary contains frame information that is used to determine the semantic roles. In this paper, we propose a method to extend the Sejong electronic dictionary using word embedding and synonyms. The same experiment is performed using existing word-embedding and retrofitting vectors. The system performance of the semantic category assignment is 32.19%, and the system performance of the extended semantic category assignment is 51.14% for words that do not appear in the Sejong electronic dictionary of the word using the word embedding. The system performance of the semantic category assignment is 33.33%, and the system performance of the extended semantic category assignment is 53.88% for words that do not appear in the Sejong electronic dictionary of the vector using retrofitting. We also prove it is helpful to extend the semantic category word of the Sejong electronic dictionary by assigning the semantic categories to new words that do not have assigned semantic categories.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.245-247
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• 2017

기존 콘텐츠를 활용 및 조합하여 새로운 콘텐츠를 제작하는 개인 사용자가 늘어나고 있는 추세다. 사용자가 원하는 내용이 담긴 영상 콘텐츠를 활용하기 위해서는 이를 지원하는 영상 검색 시스템이 필요하다. 하지만 기존의 영상 검색 시스템은 키워드 매칭을 기반으로 하고 있기 때문에 사용자가 원하는 영상을 찾지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있는 질의어 확장 방법을 제시하고 있다. 제시하는 방법은 도메인 온톨로지와 워드 임베딩 결과를 이용하여 질의어와 의미적으로 밀접히 관련된 단어를 추가하고 확장된 질의어를 이용하여 검색을 수행하게 된다. 이를 통해 사용자는 만족할만한 검색 결과를 얻을 수 있게 된다. 구현한 시스템을 이용하여 질의어가 확장되는 과정을 보임으로써 본 연구에서 제시하고 있는 방법에 대한 평가를 수행하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.23 no.4
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• pp.325-331
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• 2013

This paper a framework and method for resolving word sense disambiguation and present the results. In this work, WordNet is used for two different purposes: one as a dictionary and the other as an ontology, containing the hierarchical structure, representing hypernym-hyponym relations. The advantage of this approach is twofold. First, it provides a very simple method that is easily implemented. Second, we do not suffer from the lack of large corpus data which would have been necessary in a statistical method. In the future this can be extended to incorporate other relations, such as synonyms, meronyms, and antonyms.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1027-1030
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• 2005

기존 의미커널을 적용한 주관식 채점 시스템은 여러 답안과 말뭉치에서 추출한 색인어들과의 상관관계를 벡터방식으로 표현하여 자연어 처리에 대한 문제를 해결하려 하였다. 본 논문에서는 기존 시스템의 답안 및 색인어의 표현 한계로 인한 유사도 계산오차 가능성에 대한 문제를 해결하고자 시소러스를 이용한 임의 추출 방식의 답안 확장을 적용하였다. 서술형 주관식 평가에서는 문장의 문맥보다는 사용된 어휘에 채점가중치가 높다는 점을 착안, 출제자와 수험자 모두의 답안을 동의어, 유의어 그룹으로 확장하여 채점 성능을 향상시키려 하였다. 우선 두 답안을 형태소 분석기를 이용해 색인어를 추출한 후 워드넷을 이용하여 동의어, 유의어 그룹으로 확장한다. 이들을 말뭉치 색인을 이용하여 단어들 간 상관관계를 측정하기 위한 벡터로 구성하고 의미 커널을 적용하여 정답 유사도를 계산하였다. 출제자의 채점결과와 각 모델의 채점 점수의 상관계수 계산 결과 ELSA 모델이 가장 높은 유사도를 나타내었다..

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2018.05a
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• pp.70-71
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• 2018

The labor cost on construction project of Korea is calculated based on the Wage Rate in Construction of Korea which is published by Construction Association of Korea. The Wage Rate in Construction of Korea does not have any variation on the wage following skill level of labor although it has 123 work categories. In addition, the classification on skill level and career of construction labor in Korea does not defined. Therefore, to establish the concept of the classification on skill level and career of construction labor, this study aim to compare the difference between Wage Rate in Construction of Korea with Award system which present grade on skilled labor.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.92-97
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• 2002

의미기반 정보 검색, 자연어 질의 응답, 지식 자동 습득, 담화 처리 등 높은 수준의 자연언어처리 시스템에서 의미처리를 위한 대용량의 지식 베이스가 필요하다. 이러한 지식 베이스 중에서 가장 기본적인 것이 워드넷이다. 이러한 워드넷을 이용함으로써 여러 의미 사이의 의미 유사도를 구할 수 있고, 속성을 물려받을 수 있기 때문에 비슷한 속성을 가진 의미들을 한꺼번에 다루는 데 유용하다. 본 논문에서는 기본 어휘를 바탕으로 기존의 명사 워드넷과 단일어 사전을 이용하여 한국어 동사 워드넷을 구축하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 1차 작업을 통하여 구축한 동사 워드넷에는 동사 1,757개에 대한 4,717개의 의미(중복을 포함하면 모두 5,235개의 의미)를 포함하고 있으며 특별히 의미가 많이 편중된 14개의 개념에 속한 571개의 의미를 53개의 세부 개념으로 재분류하여 최종적으로 모두 767개의 계층적 개념으로 구성된 동사 워드넷이 만들어 졌다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.75-78
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• 2016

본 논문에서는 워드 임베딩과 유의어를 이용하여 세종 전자사전을 확장하는 방법을 제시한다. 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 32.19%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 51.14%의 성능을 보였다. 의미 범주가 할당되지 않은 새로운 단어에 대해서도 논문에서 제안한 방법으로 의미 범주를 할당하여 세종 전자사전의 의미 범주 단어 확장에 대해 도움이 됨을 증명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.75-78
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• 2016

본 논문에서는 워드 임베딩과 유의어를 이용하여 세종 전자사전을 확장하는 방법을 제시한다. 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 32.19%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 51.14%의 성능을 보였다. 의미 범주가 할당되지 않은 새로운 단어에 대해서도 논문에서 제안한 방법으로 의미 범주를 할당하여 세종 전자사전의 의미 범주 단어 확장에 대해 도움이 됨을 증명하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.20 no.6
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• pp.617-624
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• 2016

The hangul word embedding should be performed certainly process for noun extraction. Otherwise, it should be trained words that are not necessary, and it can not be derived efficient embedding results. In this paper, we propose model that can retrieve more efficiently by query language expansion using hangul word embedded, apriori, and text mining. The word embedding and apriori is a step expanding query language by extracting association words according to meaning and context for query language. The hangul text mining is a step of extracting similar answer and responding to the user using noun extraction, TF-IDF, and cosine similarity. The proposed model can improve accuracy of answer by learning the answer of specific domain and expanding high correlation query language. As future research, it needs to extract more correlation query language by analysis of user queries stored in database.