• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.10-13
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• 2003

본 연구는 어휘 정보를 이용하여 구어체 문장구성을 하였다. 구어체 문장구성의 목적은 언어생활이 불편한 사람들을 위한 통신보조기기에 사용하기 위해서이다. 통신보조기기는 사용자가 원하는 문장을 만들어 음성으로 출력해주는 시스템이다. 그러므로 문장을 구성하기 위해서 어휘 정보를 통신보조기기의 개념에 맞도록 변형하여 도입하였다. 어휘는 도메인별로 발췌하고 분류하였으며, 각 어휘에 대해 시소러스와 하위범주화사전을 만들었다. 어휘정보에 관한 상세한 정보는 문장구성과 재사용 그리고 문맥상 어색한 문장검출을 위해 중요한 자료가 된다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1997.11a
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• pp.63-68
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• 1997

본 연구에서는 직물 디자인의 시각적 요소와 관련된 감성 모형을 제안하고, 아울러 감성 모형을 구성하는 과정에서 사용될 수 있ㅅ는 대안적인 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 설문 조사와 관련 잡지, 신문, 사전 등을 통한 광범위한 어휘 수집이 이뤄졌으며 수집된 어휘는 1,000여 개였다. 수집된 어휘에 대해 이해도 및 적절성 평가를 실시하여 직물 제품과 관련된 감성을 표현하기에 부적절하거나 이해하기 어려운 어휘들을 제거하여 360개의 감성 어휘로 정리하였다. 사용 빈도가 높은 어휘 108개를 이용하여 자유 연상과제를 실시하였으며 그결과 어휘들 간 관계에 대한 연결망을 그려낼 수 있었다. 어휘망에서 중심적인 대표어 역할을 하는 18개 어휘를 추출하여 1차로 유사성평정을 실시하였으며 다차원 척도법으로 분석한 결과 어휘들 간 관계를 표현하기 위해 필요한 차원은 네 개였다. 1차로 구성된 모형의 타당성을 확인하기 위해 추가로 각각 20개씩의 어휘를 새로이 추출하여 2회에 걸쳐 유사성 평정을 실시한 결과, 직물 디자인의 시각적 요소와 관련된 감성을 모형화하기 위해서는 세 개차원이면 충분하다고 생각된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.8
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• pp.332-344
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• 2016

This study aimed at investigating the effects of grouping participants in pairs according to their relative vocabulary proficiency on the incidental improvement of vocabulary knowledge. Forty six university students were divided into three groups (high-high(n=14), high-low(n=18), or low-low(n=14)) and took part in the study. They performed three vocabulary activities in pairs as extra-class works. Data were collected from one receptive vocabulary knowledge test scores before treatment and two posttest scores after treatment. The results showed that, unlike former study results, HL dyads acquired more vocabulary receptively and productively than HH or LL dyads did, which demonstrated that collaborative pair activity was conducive to the growth of vocabulary knowledge. Furthermore, not only higher proficiency participants in HL pairs made greater vocabulary gains than participants in HH pairs did but also lower proficiency participants gained more vocabulary than participants in LL pairs did. Based on these results, we discussed pedagogical implications.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.9
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• pp.265-270
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• 2017

This study purposed to investigate harmonic compositions and progressions that are appropriate for emotion vocabulary. In study 1, eight(8) professional music therapists were asked to provide harmonic compositions and progressions reflecting the tonal characteristics of emotion vocabulary and the rationales. Various attributes of harmonic compositions and progressions were examined and the content analysis were administered. In study 2, the obtained data on study 1 were evaluated by 124 music therapy and music majors for the validity. In the first study, analyzed results showed that 'happy' vocabulary utilized major, tonic, consecutive chord changes, 'angry' vocabulary utilized minor, augmented, $9^{th}$, $11^{th}$, unsolved $7^{th}$ chord progression, 'sad' vocabulary utilized minor, diminish, chromatic chord progressions. In the second study, there was statistically significant difference with 'happy' vocabulary. These results can provide basic evidences for musical ideas of harmonic compositions and progressions to better communicate emotional aspects of lyrical messages when composing melody in a song.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.359-367
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• 1999

형태소를 공유하고 있는 어휘가 심성 어휘집(mental lexicon)에 어떻게 저장되어 있고 어떻게 어휘 접근되는지에 관하여 여러 설명이 제기되었다 첫 번째 가설은 형태소 공유 어휘는 심성 어휘집에 모두 같은 어근 혹은 어간을 중심으로 저장되어 있다는 것이다. 두 번째 가설은 어간이나 어근으로의 분석을 통해 활용된 단어를 이해하는 것이 아니라 일단 활용된 형태의 어휘를 심성 어휘집에서 찾고, 만일 해당되는 것이 발견되면, 그 활용된 어절의 이해가 끝나게 되고, 만일에 해당되는 것이 심성 어휘집에 존재하지 않는 경우에만 부수적인 과정으로 구성 형태소로의 분석이 이루어진다는 것이다. 세 번째 가설은 어휘의 품사, 어휘의 빈도, 형태소 활용의 규칙성 등에 따라 구성 형태소로의 분석을 통해 활용된 단어를 이해하거나 아니면 활용된 어휘의 직접적인 접근을 통해 활용된 단어를 이해한다는 것이다. 본 연구에서는 이 세 종류의 가설 중에 어느 가설이 옳은 것인지를 조사하기 위해, "먹은" 흑은 "쥐어"와 같은 한국어 어절을 이용하여 형태소 표상 양식과 이해 과정을 다루었다. 본 연구의 목적을 위해 점화 어휘 판단 과제(primed-lexical decision task)를 사용하였다. 실험 1은 "먹은"처럼 동사 "먹다"로도 해석이 가능하고 명사 "먹"으로도 가능한 중의적 어절을 점화 문자열로 제시하고 이 문자열이 두 의미와 관련된 목표 단어 재인에 어떤 영향을 끼치는지를 조사하였다. 만일에 "먹"이라는 어근 혹은 어간으로의 분석을 통해 이 어절을 이해한다면 두 종류의 의미와 관련된 조건 모두에서 촉진적 점화 효과(facilitatory priming effect)가 나타날 것이고, 어절 전체로의 어휘 접근 과정이 일어난다면 사용빈도에서 높은 동사 뜻과 관련된 조건에서만 촉진적 점화 효과가 나타날 것이다. 실험 1의 결과는 두 종류의 의미가 모두 활성화되는 것을 보여 주었다. 즉, "먹은"과 간은 어절 이해는 구성 형태소로의 분석과 구성 형태소 어휘 접근을 통해 어절 이해가 이루어진다는 가설을 지지하고 있다. 실험 2에서는 실험 1과 다르게 한 뜻으로만 안일 수밖에 없는 "쥐어"와 같은 어절을 사용하여 이런 경우에도(즉, 어절의 문맥이 특정 뜻으로 한정하는 경우) 구성 형태소로의 분석 과정이 일어나는지를 조사하였다. 실험 2의 결과는 실험 1의 결과와는 다르게 어간의 한가지 의미와 관련된 조건만 촉진적 점화 효과가 나타나는 것을 보여주었다. 특히, 실험 2에서 SOA가 1000msec일 경우, 두 의미의 활성화가 나타나는 것을 보여주었는데, 이 같은 결과는 어절 문맥이 특정한 의미로 한정시킬 경우는 심성어휘집에 활용형태로 들어있다는 것이다. 또한 명칭성 실어증 환자의 경우에는 즉시적 점화과제에서는 일반인과 같은 형태소 처리과정을 보였으나, 그이후의 처리과정이 일반인과 다른 형태를 보였다. 실험 1과 실험 2의 결과는 한국어 어절 분석이 구문분석 또는 활용형태를 통해 어휘 접근되는 가설을 지지하고 있다. 또 명칭성 실어증 환자의 경우에는 지연된 점화과제에서 형태소 처리가 일반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.99-105
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• 2004

백과사전 질의응답 시스템은 사용자의 자연어 질문과 검색 대상 문서인 백과사전 내용의 의미를 파악하기 위한 고정밀 자연어 처리 기술이 요구된다. 이러한 고정밀 자연어 처리 기술을 위한 중요한 언어자원을 제공하기 위하여 한국어 명사와 동사로 구성되는 대규모 어휘개념망을 구축하였다. 한국어 어휘개념망은 명사와 동사의 상하위 관계를 주요 계층구조로 하여 다양한 한국어 어휘 기초 자료를 바탕으로 구축되었다. 구축된 규모는 일반명사 약 6만 어휘와 동사 약 2만 어휘를 포함한다. 이 논문에서는 어휘개념망을 구축하기 위한 방법과 과정을 소개하고 지금까지 구축된 어휘개념망의 특성에 대해 기술하며, 백과사전 질의응답 시스템에서 어떻게 활용되는지 시스템 구성요소의 예를 들어서 설명한다. 또한 현재 구축된 어휘개념망의 성능 평가를 위해 일반 코퍼스에 대한 커버리지 측정 결과를 기술한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.10
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• pp.353-358
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• 2015

The Vocabulary Recognition System made by recognizing the standard vocabulary is seen as a decline of recognition when out of the standard or similar words. In this case, reconstructing the system in order to add or extend a range of vocabulary is a way to solve the problem. This paper propose configured Bhattacharyya algorithm standing by speech recognition learning model using the Bayesian methods which reflect parameter estimation upon the model configuration scalability. It is recognized corrected standard model based on a characteristic of the phoneme using the Bayesian methods for parameter estimation of the phoneme's data and Bhattacharyya algorithm for a similar model. By Bhattacharyya algorithm to configure recognition model evaluates a recognition performance. The result of applying the proposed method is showed a recognition rate of 97.3% and a learning curve of 1.2 seconds.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2003.10a
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• pp.65-68
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• 2003

본 논문에서는 대화체 연속음성인식 과정에서 사용되는 다중발음사전의 개념을 확장하여 대화체 발화에 빈번하게 나타나는 불규칙한 발음변이 현상을 포용하도록 한 확장된 발음사전의 방법을 적용하여 대화체 연속음성인식에서 인식성능의 향상을 가져오게 됨을 실험을 통해 보여준다. 대화체 음성에서 빈번하게 나타나는 음운축약 및 음운탈락, 전형적인 오발화, 양성음의 음성음화 등의 발음변이는 언어모델의 효율성을 떨어뜨리고 어휘 수를 증가시켜 음성인식의 성능을 저하시키고, 또한 음성인식 결과로 나타나는 출력형태가 정형화되지 못하는 단점을 가지고 있다. 이에 이러한 발음변이들을 발음사전에 수용할 때 각각의 대표어휘에 대한 변이발음으로 처리하고, 언어모델과 어휘사전은 대표어휘만을 이용해 구성하도록 한다. 그리고, 음성인식기의 탐색부에서는 각각의 변이발음의 발음열도 탐색하되 대표어휘로 언어모델을 참조하도록 하고, 인식결과를 출력하도록 하여 결과적으로 인식성능을 향상시키고, 정형화된 출력패턴을 얻도록 한다. 본 연구에서는 어절단위 뿐 아니라 의사형태소[2] 단위의 발음사전에도 발음변이를 포용하도록 하여 실험을 하였다. 실험을 통해 어절단위의 다중발음사전 구성을 통해 ERR 10.9％, 의사형태소 단위의 다중발음 사전의 구성을 통해 ERR 4.3％의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.169-172
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• 2000

본 연구에서는 청각장애인용 통신보조기기에 적용하기 위한 어휘예측 시스템의 기본구조를 제안한다. 통신보조기기의 어휘는 사용자의 환경을 고려한 어휘이므로, 어휘 예측 시스템도 사용자의 환경과 실생활에서 쉽게 이용할 수 있는 방향으로 고안되어야 한다. 따라서 어휘예측 시스템은 사용자의 환경을 정의하고, 중심어휘와 장소별 도메인에서의 어휘를 발췌한다. 발췌된 어휘는 말뭉치와 의미함축의 원리를 이용하여 분류한다. 분류된 어휘는 문법적 지식을 바탕으로 가상 네트워크를 구성한다. 가상네트워크에서의 어휘는 명사, 조사, 동사의 3부분으로 나눈 후 의미함축과 말뭉치로부터 파생된 어휘를 근접한 거리에 위치시킨다. 동일한 네트워크상에서 어휘의 위치는 문법적 연관성, 빈도수 등을 이용하여 정한다. 따라서 본 연구에서는 어휘예측은 명사, 조사, 동사에서 가장 근접한 어휘를 연결하여 간단한 문장을 작성할 수 있는 어휘 예측 시스템의 기본구조를 제안한다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.18 no.1
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• pp.103-110
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• 2015

Sentiment lexicon is an essential element for expressing sentiment on a text or recognizing sentiment from a text. We propose a graph-based semi-supervised learning method to construct a sentiment dictionary as sentiment lexicon set. In particular, we focus on the construction of domain-specific sentiment dictionary. The proposed method makes up a graph according to lexicons and proximity among lexicons, and sentiments of some lexicons which already know their sentiment values are propagated throughout all of the lexicons on the graph. There are two typical types of the sentiment lexicon, sentiment words and sentiment phrase, and we construct a sentiment dictionary by creating each graph of them and infer sentiment of all sentiment lexicons. In order to verify our proposed method, we constructed a sentiment dictionary specific to the movie domain, and conducted sentiment classification experiments with it. As a result, it have been shown that the classification performance using the sentiment dictionary is better than the other using typical general-purpose sentiment dictionary.