본 논문에서는 사용자가 작성한 영화평으로부터 추출한 감정어휘에 기반한 영화검색시스템을 제안한다. 먼저, 사용자의 영화평을 형태소분석하고 수작업으로 감정어휘사전을 구축한다. 그 다음, 검색의 대상이 되는 영화별로 감정어휘사전에 포함되어 있는 감정어휘들의 가중치를 TF-IDF를 이용하여 계산한다. 이러한 결과를 이용하여 제안 시스템은 영화의 감정 분류를 결정하고, 랭킹하여 사용자에게 보여주게 된다. 사용자들은 영화평을 읽지 않고도, 감정 어휘로 구성된 질의어를 입력하여 원하는 영화를 찾을 수 있게 된다.
모션타이포그래피는 디지털사회가 요구하는 감성적인 커뮤니케이션에 효과적인 수단으로 활용될 수 있는 요체가 된다. 이에 따라 본 연구에서는 모션타이포그래피로 감성을 표현하기 위하여 움직임의 특성을 연구하는 것을 목적으로 사용자 감성평가를 통해 모션타이포그래피의 감성척도를 구성하고 움직임에 대한 이미지 분포를 파악하였다. 본 연구는 문헌연구와 실험조사를 통하여 감성어휘를 수집하였고 KJ법과 클러스터 분석법으로 대표어휘를 추출하였다. 연구 결과, '차분한-활동적인', '부드러운-딱딱한' 축으로 구성된 모션타이포그래피 감성척도 공간을 구성하였으며, 모션타이포그래피의 움직임은 사용자에게 특정한 감성반응을 유발한다는 것을 알 수 있었다. 향후에 본 논문의 결과와 함께 감성어휘별 시각 요소의 특성을 도출한다면 일반인도 비교적 손쉽게 모션타이포그래피를 제작할 수 있는 가이드라인이 제시될 수 있을 것이다.
효과적인 정보검색 도구로 활용되는 시소러스, 분류표 등의 통제어휘집들은 동일한 개념이나 의미를 표현하는데 서로 다른 어휘를 사용하고 있다. 이러한 동일 개념에 대한 용어 표현차이로 인한 정보의 검색 및 통합문제를 해결하기 위하여 미국국립의학도서관은 통합의학언어시스템(Unified Medical Language System : 이하 UMLS)을 개발하였다. UMLS 개발은 1986년부터 시작된 장기 프로젝트로서 2001년판 UMLS는 메타시소러스, 의미망, 전문가 사전의 세가지 요소로 구성되어 있다. 본고는 UMLS의 개발배경과 구성요소 및 PubMed, NLM Gateway에서의 적용사례에 대해 고찰하였다.
본 연구는 국어의 모든 언어적 특성을 기술하고 이를 실제 형태소 분석에 적용할 수 있도록 다차원 해석 사전을 이용하는 형태소 분석 시스템인 moHANA(Morphological Hangul Analyzer)에 관한 연구이다. moHANA의 해석 사전은 태그정보 사전, 어휘 사전 그리고 문법 사전으로 구성된다. 태그정보 사전은 기존 형태소 해석기의 일차원적인 품사 정보와 달리 어류 태그정보, 형태적 정보, 통사적 정보, 의미적 정보 및 화용 정보의 5 차원 벡터 정보로 작성된다. 어휘 사전은 어휘와 그 어휘가 가질 수 있는 태그정보를 우선 순위에 기반하여 순서열로 가지며, 문법 사전은 특수 문법 연산자를 이용하여 태그정보 사전에 정의된 각각의 태그가 연결 가능한지 여부를 규정하는 문법이 구축되어 있다. 형태소가 가지는 태그정보를 다차원으로 정의하고 이에 따른 문법 규칙의 표현을 통해 보다 자세한 형태소 분석 및 새로운 형태소 태그의 삽입과 삭제의 용이함을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 글의 응집성을 포착하기 위하여 개연규칙을 활용한다. 개연규칙은 문장 구성성분들의 문장간 개연적 연결상황을 나타내고, 글의 인과 성향이나 담화작용을 반영한다. 글을 이해하기 위한 대표적인 속성에는 글에 긴밀성을 부여하는 응집성이 있다. 글의 응집성을 파악하기 위한 대표적인 언어학적 도구나 지식으로는 어휘사슬을 들 수 있다. 이에 본 논문에서는 주어진 예문의 어휘사슬을 개연규칙으로 찾아낸 개연사슬과 비교해 보았다. 그 결과, 중요도가 높은 어휘사슬과 대응하는 개연사슬을 발견할 수 있었다. 개연사슬은 종래의 어휘사슬의 기능을 포함할 뿐만 아니라, 줄거리 단위, 단서구 용법, 문장사이의 개연성 등을 감지하여 문장간의 의미적 연관성을 포착할 수 있다. 이는 개연규칙을 활용하여 글의 화제문을 효과적으로 선별할 수 있음을 보인다.
본 연구는 고려말에 저자미상의 실용적인 목적으로 만들어진 외국어 교재 "노걸대"에 대하여 어떻게 고려말부터 조선 500년 동안 지속적으로 외국어 교재로 사용될 수 있었는지 외국어 교재로서 그 지속성의 가치는 어디에 있는지를 알아보고자 하는데 있다. 이를 위해서 "노걸대"에 있는 대화문 구성된 의사소통 상황별로 정광의 "노걸대" 역주본에 나와 있는 106편의 대화를 만남(12편), 숙박(17편), 대도행(21편), 대도 생활(34편), 귀국(11편)으로 구분하여 평균문장길이, 어휘길이, 타입-토큰 비율, 본동사 앞 단어 수, 명사구 평균 수식어수 항목 측정치를 활용하여 외국어 교재로서의 계열성을 파악하고자 한다. "노걸대"는 제시된각 의사소통기능에서 일부 명사구 내의 계열성이 무시된 경우를 제외하면 전체적으로 복잡도의 계열성을 확인할 수 있었다. 문장 길이, 문장의 복잡도 계열성은 전체적으로 확인되었다. 어휘의 다양성은 계열성이 제대로 구성되었다고 볼 수는 없으나 어휘의 반복율이 높은 것은 기본적인 어휘의 사용이 많이 이루어졌다는 것을 의미한다.
지식이나 정보를 찾는 경우 아날로그적인 인쇄된 책이나 출판물 등등의 종이로 기록된 매체보다는 디지털적으로 구현되는 웹을 이용하는 방법이 증가하고 있다. 이러한 현상은 고전적인 종이 사전 보다 디지털 사전을 사용하는 것이 더 효과적이고 시간을 절약할 수 있다는 인식이 증가되고 있다. 따라서 이러한 어휘를 구성하는 어휘 의미망 구축은 언어학계와 전산언어학, 자연어 처리 전공자들에게 있어서 중요한 문제로 떠오르고 있다. 이를 위해 언어학자들은 어휘의 의미와 개념을 구조화하여 분류할 수 있는 방법을 찾기 위해 수많은 연구가 진행되었다. 이러한 연구에서 어휘 의미망을 구성하기 위한 전문용어는 일반어와 같이 중요한 요소이다. 하지만 이러한 과정에서 전문용어를 찾고 축적하는 과정에서 여전히 종이로 된 사전 문서나 디지털로 된 방대한 자료를 사람이 직접 확인하고 그 중에서 전문용어를 추출하고 정리하는 과정을 수작업으로 거치고 있다. 본 논문에서는 이러한 인적 작업의 오류를 보완하기 위해서 디지털로 된 자료에서 사용자가 원하는 전문용어를 추출할 수 있는 자동화된 프로그램을 제안한다.
위치 기반 서비스(LBS; Location Based Service)를 위한 장소 인식 기술은 사용자 중심의 서비스를 위한 중요 기술 중 하나이다. 이미지 특징을 이용한 장소 인식 방법 중에서 FLANN(Fast Library for performing Approximate Nearest Neighbor)의 이미지 어휘 트리를 이용하면 처리 속도가 빠르지만 가려짐 등으로 인해 인식의 정확도가 높지 않다. 본 논문에서는 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용한 쿼드(quad) 어휘 트리 기반의 장소 인식 방법을 제안한다. 학습 단계에서 데이터베이스 이미지를 세 단계의 공간 피라미드로 표현하고 각 영역에 대한 어휘 트리를 구성한다. 질의 이미지도 세 단계의 공간 피라미드로 표현하고 각 단계별로 어휘 트리 기반 인식을 수행한다. 또한 매칭된 특징 간의 호모그래피(homography) 관계를 측정하고 이를 만족하는 영역의 개수를 고려함으로써 최종 인식의 성능을 향상시켰다.
구어는 프로그래밍 언어와는 달리 주어진 문장 내에서의 해당 어휘의 뜻(semantic information)을 알고 다른 어휘들과의 연관성 (grammatical information)을 알아야만 적절한 형태소분석이 가능하다. 또한 구어는 방대한 양의 어휘들로 구성되어 있으며 사용하는 사람마다의 다양한 응용과 공식화되기 어려운 수많은 예외들로 운용되기 때문에 단순히 찾아보기표와 오토마타만으로는 형태소분석에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 주어진 어휘집과 그 어휘들로 만들어진 다양한 문장들로부터 구어운용의 근본기제를 스스로 학습해나가는 강화학습중심의 언어모델을 제안하고 실제로 한국어 형태소분석에 적용하여 그 성능과 특성을 파악해보았다. 구어파서의 입력은 음절단위의 발음이며 인간이 문장을 듣거나 보는 것과 동일하게 시간에 따라 순차적으로 입력된다. 파서의 출력 또한 시간에 따라 변화되면서 나타나며 입력된 연속음절을 형태소단위로 분리(segmentation)하고 분류(labeling)한 결과를 나타낸다. 생성인식 언어모델이 기존의 언어모델과 다른 점은 구어 파싱에 있어서 필수적인 미등륵어에 대한 유연성과 앞단의 음성인식기 오류에 적절한 반응(fault tolerance)을 나타내는 것이다.
1980년대 중반부터 지난 20여 년간 구축해 온 영어 워드넷(PWN)은 인간의 심상어휘집을 재현하려는 목적으로 개발되기 시작하였으나, 그 활용 가능성에 주목한 것은 자연언어처리와 지식공학 분야다. 컴퓨터 매개 의사소통(CMC), 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 인간 언어를 자연스럽게 사용하여 필요한 정보를 획득하기 위해서는 의미와 지식의 처리가 필수적인데, 그 해결의 실마리를 어휘라는 실체를 가진 언어단위에서 찾을 수 있기 때문이다. 이후 전 세계적으로 약 50개 언어의 어휘의미망이 PWN을 참조모델로 구축되어 다국어처리의 기반을 제공할 뿐 아니라, 시맨틱 웹 이후 더욱 주목 받고 다양한 방식으로 활용되고 있다. 본고는 PWN을 참조 모델로 2004년부터 2007년까지 구축한 한국어 어휘의미망 KorLex 1.5를 소개하는 데 있다. 현재 KorLex은 명사, 동사, 형용사, 부사 및 분류사로 구성되며, 약 13만 개의 신셋과 약 15만 개의 어의를 포함하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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