• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.69-73
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• 2001

이 논문에서 문장특성을 파악하는 방법으로 주로 이용한 것은 특정문자의 출현율이다. 어떤 사람이나 그 글 속에는 자신의 개성이 들어있다. 문장의 길이를 비롯하여 문장의 구조나 어휘량, 유의어 중에서 선호하는 글자, 평서문이나 의문문의 사용, 품사의 사용, 문두나 문말에 오는 글자 등에서 각각의 개성이 드러난다. 그 중에서도 접속사나 조사, 접두어, 접미어 등 상대적으로 의미적인 요소보다는 형식적인 요소에 가까운 영역에서 문장의 특성이 두드러지는 것으로 보고되어 있다, 이런 특징을 이용하여 화랑세기의 저작자의 진위를 추론하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.500-502
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• 2019

대용량의 언어 코퍼스를 이용할 때, 오류 어휘가 코퍼스에 포함되어 있는 경우 해당 코퍼스를 이용한 실험의 성능이 저하될 수 있다. 이 때문에 정확한 문장들로 이루어진 코퍼스를 구축하기 위해 다량의 문장 중에서 정확하게 오류 어휘를 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 대용량 데이터에서 빈도수가 낮은 음절을 이용해 오류 어휘를 탐지하는 방법을 제안하고, 제안 방법을 이용하여 오류 어휘 탐지 시 고려하여야 할 점에 대해 서술한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.40-43
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• 1999

본 연구에서는 고립단어 인식시스템에 사용되고 있는 DTW(DynamicTimeWarping) 알고리즘의 계산량을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 고립단어 인식시 가장 인식률이 좋은 알고리즘은 DW라고 알려져 있으나, 인식대상어휘가 늘어나면 계산량이 비례해서 늘어나고 인식률이 저하되는 단점이 있으므로 일반적으로 200단어 이하의 어휘에만 사용되고 있다. 따라서 대상어휘를 감소시켜 계산량을 줄이기 위해 본 논문에서는 유성/무성/묵음 (V/U/S) 정보를 이용하여 코드워드를 구성하고 같은 코드워드에 해당되는 단어들을 추출해이들 만을 비교대상 어휘로 제한하므로서 DW 알고리즘을 적용할 대상 어휘수를 줄이는 방법을 사용하여 계산 속도를 향상시켰다 또한 입력 단어와 대상 단어와의 누적거리 계산 시 끝점 정보 뿐 만 아니라 유성/무성/묵음 경계 정보를 이용하여 piecewise DTW를 구현함으로서 탐색 영역을 축소함으로써 추가적인 계산량 감소가 가능하다. 따라서 상기 기법들을 이용하면 PC상에서도 DTW를 이용한 대어휘 고립단어 음성 인식기의 구현이 가능할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.159-166
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• 2005

자연언어처리의 목적은 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있도록 하여, 인간에게 다양한 정보를 정확하고 빠르게 전달할 수 있도록 하고자 하는 것이다. 이를 위해서는 언어의 의미를 정확히 파악하여야 하는데, 어휘 의미 중의성 해소가 필수적인 기술이다. 본 연구에서는 평균 상호정보량에 기반한 동음이의어 의미 중의성 해소 기술을 소개한다. 사전 뜻풀이를 이용하는 기존 연구들은 어휘들간의 정확한 매칭에 의존하기 때문에 자료부족 현상이 심각하였다. 그러나, 본 연구에서는 어휘들간의 연관계수인 상호정보량을 이용함으로써 이 문제를 완화시켰다. 또한, 상호정보량을 가지는 어휘 쌍의 비율, 의미 별 빈도 정보와 뜻풀이의 길이를 가중치로 반영하였다. 본 시스템의 평가를 위해 질의응답 평가셋의 500여 개의 질의와 정답단락을 대상으로 동음이의어 의미 중의성 해소 평가셋을 구축하였다. 평가셋에 기반하여 두 가지 유형의 실험을 수행하였다. 실험 결과는 평균 상호정보량만을 이용하였을 때 62.04%의 정확률을 보였고, 가중치를 활용하였을 때 83.42%의 정확률을 보였다.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1996.04a
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• pp.136-140
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• 1996

제품개발의 개념이 기능이나 성능중심에서 인간의 감성중심으로전환되고 있다. 그러나 인간의 감 성은 정성적 언어로 표현되며 이것을 물리적 디자인요소로 전환하는 것이 필요하다. 이를 위하여는 우선적으로 인간의 감성을 정량화하는 것이 선결되어야한다. 따라서 본 연구의 목적은 다변량해석기법 을 활용하여 고객의 제품에 대한 정성적 이미지를 정량적 데이터로 변환하여 이를 감성 데이터베이스로 구축하는데 있다. 감성 데이터베이스는 감성어휘와 이의 제품에 대한 정량적 수치 데이터로 구성되고, 이를 위해서는 감성어휘 선정, 디자인 요소에 의한 제품의 분류, 감성어휘와 디자인요소간의 상관도 도출 등이 필요하다. 감성어휘는 요인분석에 의해 선정하고, 제품은 아이템/카테고리에 의해 분류하며, 감성어휘와 디자인요소간의 상관성에 대해서는 다변량해석기법 특히, 수량화이론 1류를 사용해서 정량화 한다. 이렇게 구축된 감성 데이터베이스는 감성공학적 디자인 요소변환 지원시스템의 감성데이터 처리 서브시스템의 핵심 역활을 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.369-372
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• 1998

본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.3
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• pp.433-438
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• 2021

This study investigates the relationship between lexical sophistication features and English proficiency for Korean college students. Essays from the ICNALE(International Corpus Network of Asian Learners of English) corpus were analyzed, using TAALES program. In order to examine whether or not there are statistically significant differences in lexical sophistication features across three groups, MANOVA was conducted. Results showed that the lexical sophistication features were significantly affected by English proficiency level. Essays written by Korean students with different English proficiency levels can be differentiated in terms of various lexical sophistication features including content words frequency, content words familiarity, lexical decision mean reaction time function words, hypernymy verbs, word naming response time function words, age of acquisition content words.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.90-95
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• 2008

이미 국외에서는 WordNet과 같은 의미적 언어자원을 활용한 문서 유사도 측정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 아직 WordNet과 같은 언어자원이 부족하여, 이를 바탕으로 한 문서 유사도 측정 방법이나 그 결과를 활용하는 방법에 관한 연구가 미흡하다. 기존에 국내에서 사용된 문서 유사도 측정법들은 대부분 문서 내에 출현하는 어휘들의 의미에 기반하기 보다는, 그 어휘들의 단순 매칭이나 빈도수를 이용한 가중치 측정법, 또는 가중치를 이용한 중요 어휘 추출방법들 이었다. 이 때문에, 기존의 유사도 측정법들은 문서의 문맥정보를 포함하지 못하고, 어휘의 빈도를 구하기 위하여 대용량의 문서집합에 의존적이며, 또한 특정 개념(의미)을 다른 어휘로 표현하거나, 유사/관련 어휘가 사용된 유사 문서에 대한 처리가 미흡하였다. 본 논문에서는 이에 착안하여 한국어 어휘 의미망인 U-WIN과 문맥에 사용된 어휘들의 overlap 정보를 사용하여, 단순히 어휘에 기반하지 않고, 기본적인 문맥정보를 활용하며, 어휘의 의미에 기반을 둔 문서유사도 측정법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.165-168
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• 2007

이미지 데이터를 의미적으로 검색하기 위한 가장 중요한 요소는 이미지의 정보를 표현하고 있는 주석이라고 할 수 있다. 이미지의 주석은 관리자가 사용자 입장에서 검색이 가능한 이미지를 표현할 수 있는 키워드를 선별하여 데이터화한 것이다. 그러다보니 이미지내 의미를 모두 표현하기위해 주석에 수는 증가되고, 증가된 주석은 각각에 이미지에서 차지하고 있는 의미량을 고려하지않고 동일한 크기를 가지게 된다. 이러한 경우 실제적으로 검색하였을 때 의미량에 상관없이 질의어와 주석이 일치한 모든 이미지를 검색하므로 사용자가 검색 결과에서 의미량이 큰 이미지를 다시 재검색하거나 주석입력자와 사용자와 어휘 표현에 차이 때문에 검색에 재검색해야한다. 따라서 본 논문에서는 의미량을 이용하여 효율적인 이미지 검색을 하기 위해 각 키워드 간에 의미적인 관계를 어휘 온톨로지인 WordNet을 이용하여 유사도 측정을 하고, 측정한 데이터를 이용하여 전체 이미지 의미량에서 해당 키워드가 갖는 의미량을 측정한다. 의미량은 이미지 검색시 질의어가 이미지에서 차지하고 있는 비율을 비교하여 가장 높은 의미량을 갖는 이미지를 우선 검색하고 의미량이 가장 큰 키워드를 대표키워드로 추출하여 WordNet상에서 동일한 의미를 갖는 계층에 단어들로 주석을 확장한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.257-263
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• 1989

신뢰롭고 타당한 우리말 어휘뭉치의 표본 선정 기준을 정하기 위하여 언어 관계 전문가와 일반인을 대상으로 독서물의 중요성 및 독서량을 묻는 현장 조사를 실시하였다. 어휘 뭉치 표본으로서 17개의 독서물 유목 및 구어 대본이 선정되었으며 각 독서물 유목별 표집 비율이 산출되었다.