• 한국문헌정보학회지
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• 제53권3호
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• pp.247-271
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• 2019

과학에서 지식의 불확실성은 명제가 현재 상태로는 참도 거짓도 아닌 불확실한 상태를 의미한다. 기존의 연구들은 학술 문헌에 표현된 명제를 분석하여 불확실성을 의미하는 단어를 수동적으로 구축하고 구축한 코퍼스를 대상으로 규칙 기반, 기계 학습 기반의 성능평가를 수행해왔다. 불확실성 단어 구축의 중요성은 인지하고 있지만 단어의 의미를 분석하여 자동적으로 확장하고자 하는 시도들은 부족했다. 한편, 계량정보학이나 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 네트워크의 구조를 파악하는 연구들은 다양한 학문분야에서 지적 구조와 관계성을 파악하기 위한 방법으로 널리 활용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 불확실성 단어를 대상으로 Word2Vec을 적용하여 의미적 관계성을 분석하였고, 영어 어휘 데이터베이스이자 시소러스인 WordNet을 적용하여 불확실성 단어와 연결된 상위어, 하위어 관계와 동의어 기반 네트워크 분석을 수행하였다. 이를 통해 불확실성 단어의 의미적, 어휘적 관계성을 구조적으로 파악하였으며, 향후 불확실성 단어의 자동 구축의 확장 가능성을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1529-1532
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• 2003

최근 인터넷과 모바일 시스템이 급속히 발달함에 따라 이를 통하여 지리정보와 같은 공간데이터를 제공하는 서비스가 증가하였다. 이는 대용량 데이터에 대한 관리 및 빠른 처리와 급증하는 사용자에 대한 높은 동시처리량 및 높은 안정성을 요구하였고, 이를 해결하기 위하여 비공유 공간 데이터베이스 클러스터가 개발되었다. 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 고가용성을 위한 구조로서 문제가 발생할 경우 다른 백업노드가 대신하여 서비스를 지속시킨다. 그러나 기존의 비공유 공간 데이터베이스 클러스터는 클러스터 구성에 대한 회복을 위하여 로그를 계속 유지하므로 로그를 남기기 위해 보통의 질의처리 성능이 저하되었으며 로그 유지를 위한 비용이 증가하였다. 또한 노드단위의 로그를 갖기 때문에 클러스터 구성에 대한 회복이 직렬적으로 이루어져 고가용성을 위한 빠른 회복이 불가능 하였다. 따라서 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위한 병렬 회복 기법을 제안한다. 이를 위해 클러스터 구성에 대한 회복을 위한 클러스터 로그를 정의한다. 정의된 클러스터 로그는 마스터 테이블이 존재하는 노드에서 그룹내 다른 노드가 정지된 것을 감지할 때 남기기 시작한다. 정지된 노드는 자체회복을 마친 후 클러스터 구성에 대한 회복을 하는 단계에서 존재하는 복제본 테이블 각각에 대한 클러스터 로그를 병렬적으로 받아 회복을 한다. 따라서 정지된 노드가 발생할 경우에만 클러스터 로그를 남기므로 보통의 질의처리의 성능 저하가 없고 클러스터 로그 유지 비용이 적으며, 클러스터 구성에 대한 회복시 테이블단위의 병렬적인 회복으로 대용량 데이터인 공간데이터에 대해 빠르게 회복할 수 있어 가용성을 향상시킨다.들을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였으며, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다. 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 MSIL 코드를 생성하도록 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다.적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.257-264
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• 1999

자연언어 처리에 있어 문장의 성분 구조를 파악하는 통사적 해석에서는 애매성 있는 결과가 많이 생성된다. 한국어의 경우 어순 등의 통사적 특성뿐 아니라 상황과 의미, 문맥이 문장의 분석에 더 중요한 역할을 하기 때문에 문맥 자유 문법에 의한 접근 방법만으로는 중의적 구조의 해결이 어렵다. 이는 또한 의미 분석시 애매성을 증가시키는 원인이 된다. 이러한 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 용언 중심의 하위범주화 사전을 구축하였다. 본 논문에서는 용언에 따라 제한될 수 있는 하위범주 패턴을 정의하고 패턴에 따라 하위범주 사전을 구축하였다. 하위범주화 사전에는 명사의 시소러스와 정합하여 보어를 선택 제한(Selectional Restriction)할 수 있도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 말뭉치를 통해 수집된 용언 12,000여개를 대상으로 25,000여개의 하위범주 패턴을 구축하였고 이렇게 구축한 하위범주화 사전이 120,000여 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미 사전과 연동하도록 하였다. 또한 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 2만여 문장의 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행하고, 의존관계와 어휘의 의미를 포함하고 있는 말뭉치에 하위범주 패턴이 어느정도 정합되는지를 분석하여, 하위범주 패턴과 말뭉치의 의존관계만 일치하는 경우와 어휘의 의미까지 일치하는 경우에 대해 평가한다. 이 과정에서 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어 정보를 수집하여 데이터베이스에 포함시키고, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하는 방법도 제시하고자 한다.을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권2호
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• pp.93-100
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• 2003

분산 컴퓨팅과 웹 서비스 기술의 발달과 함께, 급증하는 인터넷 사용자는 웹 기반의 맞춤형 정보를 편리하게 작성하고 제공받을 수 있는 서비스들을 요구하고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 맞춤형 정보로서 웹 기반의 통합문서를 생성하고, 사용자 요구에 따라 다양한 검색을 지원할 수 있는 자동링크지원 시스템(ALSS : Automatic Linking Support System)을 구축하고자 한다. 본 시스템의 구성은 클라이언트/서버 환경을 기반으로, 서버는 어휘분석, 질의처리 및 통합문서생성 기능들을 제공하는 자동링크엔진과 사전, 이미지 컨텐츠 및 URLs로 이루어진 데이터베이스를 지원하도록 구축하였다. 클라이언트 측은 서버 측의 자동링크엔진과 데이터베이스를 접근하여 웹 기반의 통합문서를 생성하는 웹 에디터와 검색 서비스를 지원하는 웹 도우미로 구축하였다. 웹 에디터나 웹 도우미 프로그램은 클라이언트 측에 별도의 설치 없이 서버로부터 다운로딩하여 실행할 수 있으며, 서버의 실행기능들의 일부를 글라이언트 측에 분산시키므로써 서버의 부하를 감소시켰다. 본 시스템의 구현으로서, 사용자 인터페이스는 JDK 1.3 기반의 SWING을 이용하고, 클라이언트와 서버간의 연동을 위한 자바 RMI 기법을 적용하였으며, SQL Server 7.0을 사용하여 데이터베이스를 구축하였다. 마지막으로 웹 에디터와 웹 도우미에 의해 자동링크엔진과 데이터베이스를 접근하는 과정과 그들의 실행결과를 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.596-607
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• 2017

의학학술문헌에는 해부학적 조직이나 기관명이 종양, 질환 또는 감염 용어들과 서로 조합하여 사용되는 언어적 특성을 가지고 있다. 의학학술문헌을 검색할 때 데이터베이스가 제공하는 통제어휘도구인 Medical Subject Headings (MeSH)를 활용하면 합성어, 동의어, 그리고 관련어를 추가로 검색할 수 있어 검색효율이 높다. 본 연구에서는 위암(Stomach Neoplasms) 어휘군을 검색용 필터로 추가하는 방법과 동시출현용어의 거리를 측정하여 단어인접탐색 기법으로 검색효율성을 향상시키는 연구를 수행하였다. 검색용 MeSH에 추가할 어휘군을 결정하기 위해 실험데이터로 PubMed에서 중심주제어가 "Stomach Neoplasms"인 2007년~2016년 논문 8,625편을 내려 받아 논문제목으로부터 Stomach와 Neoplasms 관련 용어의 동시출현여부를 분석하였다. 검색효율성은 KoreaMed에서 검색되는 MEDLINE 학술지를 대상으로 "Stomach Neoplasms"가 MeSH로 색인되어 있는 277편으로 검증하였는데 MEDLINE MeSH, MeSH on Demand, 그리고 KoreaMed MeSH Indexer의 "Stomach Neoplasms" 색인어 추출여부와 검색용 필터로 어휘군을 적용했을 때, 그리고 동시출현 용어의 단어인접검색 기법을 적용했을 때 "Stomach Neoplasms"의 매칭여부를 비교하였다. 가장 출현빈도가 높은 용어는 "Gastric Cancer"로 2,780회 출현하였다. "Gastric Adenocarcinoma", "Gastric MALT Lymphoma" 등과 같이 "Stomach" 용어와 "Neoplasms" 관련 조직학적 용어가 조합된 경우는 7,376개(88.51%)였다. 동시출현 거리가 2단어인 용어는 "Stomach"와 "Neoplasms"의 합성어로 5,234개(70.95%)였다. 연구 결과 MeSH용어를 제외하고 973개의 용어를 후보어휘군으로 선정하였다. MEDLINE MeSH와 KoreaMed MeSH Indexer의 MeSH 매칭률은 209편(75.5%)이었는데 검색필터를 적용한 결과 263편(94.9%)으로, 동시출현 용어의 13단어 단어인접탐색 기법을 적용한 경우 268편(96.7%)으로 매칭률이 향상되었다. 본 연구를 통해 자연어 검색에 있어서 검색효율을 향상시키는 수단으로 검색용 시소러스를 사용하면 색인비용에 대한 부담이 적고, 통제어의 망라적 장점과 자연어가 가지는 용어의 특정성을 유지할 수 있음을 증명하였다. 또한 불리안 검색보다는 단어인접탐색 기법을 활용하면 정확률을 높일 수 있어 검색 효율성이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.85-93
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• 2011

기존의 어휘 인식에서는 일반적인 벡터 값을 데이터베이스를 이용하여 구하므로 탐색 중에 형성되는 음소를 처리하지 못하는 문제점을 제공하며, 음소 데이터에 대한 모델을 구성할 수 없는 단점으로 인하여 가우시안 모텔의 정확성을 확보하지 못하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하였으며 유사 음소 인식과 오인식 오류를 최소화하여 인식률을 향상시켰다. 연속 확률 분포의 공유로부터 가우시안 모델 최적화를 실험한 결과 향상된 신뢰도로 인해 높은 인식 성능을 확인하였으며, 본 논문에서 제안한 바타챠랴 거리 측정법을 이용하여 실험한 결과 기존의 방법들에 비하여 평균 1.9%의 성능 향상을 나타내었으며 신뢰성을 바탕으로 인식율에서 평균 2.9%의 성능 향상을 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.191-194
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• 2015

청각장애인을 위한 지상파방송 서비스 중 자막방송은 100%에 가까운 편성 비율을 달성하고 있지만, 수화방송은 방송화면을 가리는 특성과 비용 등의 문제로 5% 수준의 편성에 그치고 있다. 본 연구에서는 자막방송을 수화로 번역하여 그래픽 수화 방송을 생성함으로써 수화방송의 비율을 높이고자 한다. 일기예보에 한정하여 수화방송을 생성한 기존 연구 결과를 바탕으로 모든 방송 프로그램에 적용 가능한 그래픽 수화방송 시스템을 제안한다. 자막방송 문장을 형태소별로 분석한 다음 중요 품사 위주로 단어 단위로 번역하고, 한국어 어휘의미망을 이용하여 수화사전에 없는 단어를 대표어로 대체하였다. 형제어와 문맥 정보를 이용하여 중의성 단어를 성공적으로 번역하였다. 기존 일기예보 수화방송 시스템의 수화 사전과 수화 모션 데이터베이스를 추가 구축하였다. 자동번역 기술이 전문 수화 통역사의 수준을 따라잡을 수는 없지만 향후 수화방송도 선택적 서비스가 가능해지고 수화통역사의 수화방송이 모든 프로그램에 편성될 때까지 본 시스템이 보조적 시청 수단으로 사용 가능할 것이다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권6호
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• pp.867-874
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• 2001

본 논문에서는 한국어의 발음 특성을 고려하여 인식시간 단축과 동시에 조음현상을 반영할 수 있는 인식단위 표현법을 제안하였다. 제안한 인식단위는 단음소(monophone)와 바이폰(biphone)의 혼합형으로서, 단음소 단위는 안정적인 특성을 나타내는 모음에 적용되고 바이폰 단위는 인접한 모음에 의해 변하는 자음에 적용된다. PBW455 데이터베이스에 대한 단어인식 실험에서 혼합형 단위표현법은 트라이폰 단위에 비해 비슷한 인식률을 나타내면서 57％의 인식시간 단축효과를 나타냈고, 음절 단위에 비해 향상된 인식률과 비슷한 인식시간을 나타내었다. 또한 트라이폰 및 음절 단위보다 적은 모델 수를 가져 메모리 양을 줄일 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권5호
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• pp.403-407
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• 2003

최근 고속화자적응 기법으로 eigenvoice 방식이 많이 사용되고 있다. Eigenvoice 적응방식에서도 적응화자의 적응 데이터가 매우 적은 경우에는 적절한 가중치의 추정이 어렵기 때문에 적응 데이터가 어느 정도 많은 경우에 비해 인식성능 향상이 크지 않다. 본 논문에서는 적응 데이터가 적을 때의 성능향상을 위하여 eigenvoice의 가중치 분포 특성을 이용한 eigenvoice 기반 고속화자적응을 제안한다. PBW 452 데이터베이스를 사용한 어휘독립 단어인식 실험 결과에서 가중치 문턱치(threshold) 적용 방식을 사용하여 적응 데이터가 매우 적은 경우의 상대적인 성능 저조 문제를 완화시켰다. 적응단어를 단 1개만 사용한 경우 가중치 문턱치 적용 방식을 사용하여 단어 오인식률을 9-18% 정도 감소시켰다.

• 동양고전연구
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• 제69호
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• pp.115-146
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• 2017

본고는 조선시대 선생안의 디지털 아카이브를 위한 온톨로지(Ontology) 설계에 관한 연구이다. 선생안(先生案)은 조선시대 각 관청에서 소속 관원(官員)의 인적사항 및 인사이동을 기록한 일종의 인명부(人名簿)이다. 일반적으로 관원의 성명(姓名), 생년(生年), 자(字), 본관(本貫) 등의 인적사항 정보와 관직(官職), 제배일(除拜日), 도임일(到任日), 체임일(遞任日), 체임사유(遞任事由) 등의 인사이동 정보가 기록되어 있다. 현전(現傳)하고 있는 선생안은 국 내외 도서관 및 박물관에 소장되어 있으며 그 수는 176종으로 알려져 있다. 이 중에서 한국학중앙연구원 장서각에 소장된 47건의 선생안을 대상으로 선생안의 내용 및 구조를 검토하고, 선생안의 소장처, 선생안 기록 주체인 관청, 기록된 관직, 관원 등 관련 있는 주변의 내용을 담아낼 수 있는 온톨로지를 설계한다. 조선시대 선생안 온톨로지는 실물자료인 선생안 소장정보와 선생안에 기록된 내용의 특징을 반영해 관원, 관청, 인사이동에 초점을 맞추어 설계하였다. 온톨로지 설계는 대상자원을 클래스(Class)로 범주화 하고, 범주에 속하는 개체들(Individuals)은 공통의 속성(Attribute)를 갖도록 하였다. 그리고 각각의 개체들은 다른 개체와의 관계(Relation)를 명시적으로 표현할 수 있는 의미적인 관계어를 정의하였다. 클래스는 '선생안', '인물', '관청', '관직', '장소', '과거(科擧)', '기록', '개념' 등 8개로 범주화하였다. 관계, 속성의 설계는 기존에 설계되어 활용되고 있는 '더블린코어(Doublin Core)', '유로피아나데이터모델(Europeana Data Mode)', 'CIDOC-CRM', '과거 합격자 데이터베이스를 위한 데이터 모델' 등의 어휘를 참조하여 설계하였다. 기존 데이터모델에서 설계한 어휘를 사용한 경우에는 해당 데이터모델의 이름 공간(Namespace)을 사용하였으며, 필요한 경우 필자가 관계를 정의하였다. 설계한 온톨로지는 명릉선생안(明陵先生案)으로 구현 예시를 보이고, 하나의 선생안에서 다수의 선생안으로 대상을 확대하여 정보를 입력하였을 때 기대되는 효과와 활용 방안에 대해 모색해 보았다. 조선시대 선생안 온톨로지는 현전하는 선생안 176종 모두를 검토하여 설계된 것이 아니기 때문에 완벽한 온톨로지로써 기능하기에는 무리가 있다. 지속적으로 선생안의 정보가 입력되는 과정에서 온톨로지 모델의 수정 및 보완이 필요하며, 그 지향점은 선생안에 기록된 정보들을 체계적으로 정리하기 위한 것도 있지만, 선생안에서 확인되는 인물, 관직 등의 정보 요소가 이미 서비스 구축 되었거나, 향후 제작될 조선시대 인물에 관한 데이터베이스 혹은 아카이브와 연계될 수 있는 것도 고려해야 할 것이다. 조선시대 선생안 온톨로지로 입력된 정보는 조선시대 관청 운영과 인사시스템을 볼 수 있는 일면으로 활용되고, 이미 구축된 여타 조선시대와 관련된 데이터베이스와 연계되어 조선시대의 정치 경제 사회 문화를 종합적으로 이해하는 자료의 하나로 기능하기를 기대한다.