• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.113-117
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• 2013

팀 버너스 리에 의해 '시멘틱 웹'은 1998년 제안되었으나 현재 새롭게 생성되고 있는 데이터 혹은 자연어 형식의 데이터를 시멘틱 검색을 위해 활용하기에는 아직까지 온톨로지 데이터베이스가 따라가지 못하고 있다. 이를 위해 온톨로지 구축의 구성요소인 공리(axiom)를 공공을 위한 데이터로 개발하여 시멘틱 검색에 활용하는 개념적 모델을 제안한다. 공리 데이터베이스는 단일 도메인에서 벗어난 시멘틱 검색을 위한 데이터베이스로서 도메인 온톨로지 구축에 기본적인 요소들을 제공하고, 이용자들이 시멘틱 검색을 통해 보다 만족한 정보검색을 할 수 있도록 한다. 또한 온톨로지 데이터를 확보하기 위해 정보생산자로부터 사전어휘에 대한 온톨로지 트리플을 생성하는 실험을 하였다. 온톨로지 자동구축에 대한 연구와 개발이 활발하지만 보편적 시멘틱 검색을 위해 정보생산자와 정보관리자가 많은 부분 데이터를 생성하고 검증해야할 필요가 있다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.33 no.3
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• pp.321-343
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• 2016

This study aimed to design a semi-automatic web-based pilot system 1) to build a Korean novel geo-name, 2) to update the database using automatic geo-name extraction for a scalable database, and 3) to retrieve/visualize the usage of an old geo-name on the map. In particular, the problem of extracting novel geo-names, which are currently obsolete, is difficult to solve because obtaining a corpus used for training dataset is burden. To build a corpus for training data, an admin tool, HTML crawler and parser in Python, crawled geo-names and usages from a vocabulary dictionary for Korean New Novel enough to train a named entity tagger for extracting even novel geo-names not shown up in a training corpus. By means of a training corpus and an automatic extraction tool, the geo-name database was made scalable. In addition, the system can visualize the geo-name on the map. The work of study also designed, implemented the prototype and empirically verified the validity of the pilot system. Lastly, items to be improved have also been addressed.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.18 no.4
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• pp.457-483
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• 2007

Database Semantics (DBS) attempts to provide a comprehensive and integrated approach to human communication which seeks theory-implementation transparency. Two key components of DBS are Word bank as a data structure and left-Associative Grammar (LAG) as an algorithm. This study aims to provide a pilot implementation of Korean in DBS. First, it is shown how the three separate modules of grammar in DBS, namely, Hear, Think, and Speak, combine to form an integrated system that simulates a cognitive agent by making use of a simple Korean sentence as an example. Second, we provide a detailed analysis of the structure in Korean that is a characteristic of Korean involving numerals, classifiers, and nouns, thereby illustrating how DBS can be applied to Korean. We also discuss an issue raised in the literature concerning a problem that arises when we try to apply the LAG algorithm to the analysis of head-final language like Korean, and then discuss some possible solution to the problem.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2001.06a
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• pp.113-139
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• 2001

중간언어 (interlingua, IL) 구축을 지향하는 시각에서 단어의 다의성 (polysemy) 문제를 각종 워드넷의 기술 방식과 용례를 대비하여 논의하고, 센스(어의) 번호를 부착한 세계 워드넷 (Would Wordnet) 데이터베이스를 구상하고, 이 연장 선상에서 (Pustejvsky 식) 생성 어휘 부와 TMR(텍스트의미표상)이론을 가미한 제약기반 통합문법(CUG)으로 IL구축에 다리를 놓고, 이로부터 개별언어 기술로 변환한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.341-347
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• 2001

세종전자사전이 궁극적으로 범용전자사전을 지향한다는 점에 비추어 볼 때, 텍스트 자동 분석과 생성, 정보 검색 및 자동 번역 등에 활용될 데이터베이스로서의 전자사전은 자연 언어 어휘의 내적 구조와 기능방식에 관한 정보들, 가령 음운 통사 의미 화용적 가치와 실현 조건 등에 관한 정보들을 체계적이고도 정교하게 담고 있어야만 한다. 의존명사, 대명사, 수사 범주에 속하는 언어 단위들은 단일 명사와 구별되는 어휘 통사적 속성들을 지니며, 사전의 기술 구조에는 그 정보 값들을 체계적으로 명시화할 수 있는 정보 항목과 표상 구조가 설정되어야 한다. 가령 의존명사처럼 통사 의미적 자율성을 지니지 않는 언어 요소의 경우, 어휘 관계 정보보다는 인접하는 여타 언어 단위들과의 호응관계나 결합제약 조건들이 더 중요한 정보일 수 있다. 본 사전이 체언사전의 하위사전으로 별도로 구축되는 것은 단일어 사전에서 그러한 정보들을 효과적으로 표상하기 어렵기 때문이다. 그러나 본 사전은 실제적으로는 체언사전에 통합되어 운영된다는 점에서 이중적 지위를 누린다고 하겠다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.267-272
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• 2001

구(phrase) 단위 또는 문장(sentence) 단위의 연어(collocation) 정보는 자연언어 처리를 위한 단일어 또는 이중어 데이터베이스를 구축할 수 있는 중요한 기초 자료가 될 뿐 아니라, 외국어 학습에서도 어휘 단계를 넘어선 학습 자료를 제공할 수 있다. 불어는 굴절 언어(inflectional language)로서 기본형 대 굴절형의 비율이 약 1:9 정도로 비교적 굴절 비율이 높은 언어다. 또한 불어 표제어 중 95% 이상을 차지하는 불어의 동사, 명사, 형용사 중 상당한 비율이 암기해야 할 목록(list)이라는 특성을 갖기 때문에 검색과 학습에 있어 오류가 지속적으로 일어나는 부분이다. 표제어의 검색의 경우 불어 굴절 현상을 지원하는 전자 사전이 개발되어 있지만 아직까지 연어 정보에서 굴절형을 지원할 수 사전 또는 데이터베이스는 개발되어 있지 않다. 본 연구의 목적은 전자 사전과 형태소 분석기를 이용하여 굴절형 처리를 지원할 수 있는 불-한 연어 데이터베이스를 구축하는데 있다. 이를 위해 부산대학교 언어정보 연구실에서 개발한 불어 형태소 분석기 Infection와 불-한 전자 사전 Franco를 사용하였으며, 지금까지 구축된 불-한 연어 정보는 94,965 개이다. 본 고에서는 두 정보를 이용하여 불어 굴절형 정보를 분석 및 생성하는 방식 및 불-한 연어 데이터베이스 구조를 살펴 본다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.2
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• pp.84-89
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• 1998

본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.

• Journal of Korea Spatial Information System Society
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• v.2 no.2 s.4
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• pp.117-126
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• 2000

As the geographical information changes continuously, it has been difficult to manage it in consistent manner. Especially different terminologies are often used for describing the same object. These characteristics of geographical information make the information search be very unproductive. Recently, it is widely recognized that capturing more knowledge is the next step to overcome the current difficulties on sharing geographical information. In this paper, we utilize the ontology concept in order to facilitate information search for geographical data in the internet environment. A prototype of search system implemented using the ontology for river-related data is presented.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.24 no.3
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• pp.203-235
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• 2013

The goal of this paper is to test the findings about English-speaking children's acquisition of inflectional morphemes in the literature using a large-scale database. For this, we obtained a 4.7-million-word corpus from the CHILDES (Child Language Data Exchange System) database, and analyzed 1,630 British and American children's uses of English derivational morphemes up to age 7. We analyzed the type and token frequencies, type per token ratio (TTR), and the lexical diversity (D) for such inflectional morphemes as the present progressive -ing, the past tense -(e)d, the comparative and superlative -er/est with reference to children's nationality and age groups. To sum up our findings, the correlations between the D value and children's age varied from morpheme to morpheme; e.g. we found no correlation for -ing, a marginal correlation for -ed, and a strong correlation for -er/-est. Our findings are consistent with Brown's (1973) classical observation that children learn progressive forms earlier than the past tense marker. In addition, overgeneralization errors were frequently found for -ed, but rarely for -ing, showing a U-shaped developmental pattern at ages 2-3. Finally, American children showed higher D scores than British children, which showed that American children used inflectional morphemes for more word types compared with British children. The present study has its significance in testing the earlier findings in the literature by setting up well-defined methodology for analyzing the entire CHILDES database.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.53-56
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• 2000

무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.