• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.33-39
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• 2021

본 연구는 구약 성경 코퍼스와 신약 성경 코퍼스, 그리고 구약과 신약 성경을 통합한 코퍼스에서 추출된 키워드 목록의 어휘적 특징을 분석하고, 또 사용빈도 기반의 키워드 분석보다 분포도 기반 키워드 분석이 더 우수한 분석 방식임을 밝히고자 하였다. 이를 위해 Bible Hub의 NLT 웹사이트에서 성경 파일을 다운받아 약 57만 어절의 구약 성경 코퍼스와 약 20만 어절의 신약 성경 코퍼스를 구축하였다. 목표 코퍼스와 참조 코퍼스의 비교를 통한 키워드 목록을 추출하기 위해서 Scott(2020)의 WordSmith 8.0 프로그램을 사용하였다. 그 결과, 분포도 기반 키워드 분석이 사용빈도 기반의 키워드 분석보다 키워드 목록의 어휘적 특징을 보다 더 잘 나타낼 수 있었고, 또 코퍼스 내용의 대표성과 변별성을 충분히 충족시킬 수 있는 최적의 키워드 목록을 추출하기 위해서는 분포도 기반 키워드 분석이 더 우수한 방식임을 밝혔다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권6호
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• pp.229-238
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• 2018

재난사건의 신속한 대응은 다양한 분야의 재난안전 유관기관들이 유기적으로 관계함으로써 가능하며, 이 때 사용되는 재난용어의 표준화는 필수적이다. 따라서 재난안전 분야의 전문 용어사전 구축은 각 유관기관 간의 의사소통 및 국민에게 명확한 정보 전달을 위해 수반되는 핵심 요소이다. 더불어 효율적인 용어사전 구축을 위해서는 구축 대상 용어의 우선순위 선정이 필요하다. 본 연구에서는 구체적인 용어사전 구축방향의 설정을 위하여 용어 사용 주체로 대표되는 미디어를 각각 용어사전, 뉴스미디어, 소셜미디어로 선정하고 어휘의 사용 양상을 비교하였다. 이를 위해 각 미디어에서 수집된 어휘 자원을 바탕으로 미디어별 동시 출현 양상 및 빈도 가중치 분석을 통하여 어휘의 분포를 시각화하였다. 분석 결과를 통해 어휘의 사용 양상에 따라 용어사전의 구축대상이 될 수 있는 어휘의 유형을 4가지로 분류하고, 구축대상 기준별 용어사전 구축의 우선순위 방향성을 제안하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.691-696
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• 2022

본 연구는 영어 능력 수준을 구별할 수 있는 어휘적 정교화 특징이 무엇인지를 자동화된 어휘 분석 프로그램인 TAALES를 활용하여 탐색하였다. 300명의 한국 대학생이 쓴 총 600개의 에세이가 ICNALE 코퍼스에서 추출되었고 SPSS 프로그램의 판별 분석이 수행되었다. 판별 분석 결과 한국 대학생을 상. 중. 하의 세 개의 영어 능력 수준으로 유의미하게 구분하는 어휘 특성은 SUBTLEXUS 코퍼스의 내용어 빈도, 내용어의 어휘 습득 연령, 기능어의 어휘 결정 반응 평균 시간, 상위어 동사로 나타났다. 영어 능력 수준이 높은 상 수준 학생은 SUBTLEXUS 코퍼스에 빈번하게 나오는 어휘는 많이 사용하지 않았고, 어휘 습득 연령이 높고 어휘 결정 과업에서 평균 반응시간이 길게 나타난 정교화된 어휘와 구체적인 동사를 많이 사용한 특징이 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.187-195
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• 2014

본 논문은 선행 연구에서 개발한 MissLess 키보드의 성능을 평가한다. MissLess 키보드는 모바일 단말기 내의 사전에 저장되는 모든 어휘에 해시 코드 값을 할당한다. 그리고, 사용자가 입력한 어휘와 일정 범위의 해시 코드를 가진 어휘를 골라내는 해시필터링, 골라낸 어휘와 입력된 어휘의 철자 유사성을 실시간으로 비교하여 유사 단어를 추려내는 철자 유사성 기반 정렬, 그리고 마지막으로 사용자의 사용 빈도가 놓은 어휘를 우선적으로 골라내는 사용자 패턴 기반 추천의 3 단계를 거쳐 어휘를 추천한다. 본 논문은 추천 알고리즘의 각 단계별로 성능 요소를 분석하고, 이들 요소가 미치는 추천 성능의 영향을 평가하고 평가된 결과를 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.463-465
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• 2002

자동 문서 요약 시스템은 문서내 담겨있는 정보를 최대만 표현하면서 문서의 크기를 줄이는 시스템이다. 본 논문에서는 어휘를 자동으로 클러스터링하여 문서 대표어를 찾고, 이를 제목과 조합하여 요약을 수행하는 시스템을 제안한다. 특히 이 시스템은 제목이 없는 문서도 요약을 수행할 수 있는 장점이 있다. 비교시스템으로는 제목, 위치, 빈도를 이용만 시스템을 구축하여 사용하였으며 30%, 10%, 그리고 4문장 요약에서 제안한 시스템은 모두 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.112-117
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• 2004

형태소 분석에서 사용되는 사전은 형태소와 품사 정보를 수록하고 있다. 단어가 한 개의 형태소로 구성되는 굴절어는 대부분의 단어가 어휘형태소의 기본형과 일치되기 때문에 형태소 분석 알고리즘은 사전 탐색과 형태론적 변형을 통해 입력 단어와 어휘형태소를 일치시키는 과정으로 기술된다. 이에 비해, 교착어는 입력 어절이 형태소 사전의 어휘형태소와 일치하지 않기 때문에 어절 자체가 형태소 사전에 포함되지 않아서 굴절어에 비해 상대적으로 형태소 분석 알고리즘의 복잡도가 높고 분석 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 고빈도 어절에 대한 기분석 어절 사전을 구축하여 형태소 분석 속도를 개선하고, 사용자가 어절 사전에 새로운 어절을 추가하거나 어절 사전에 수록된 분석 결과를 수정할 수 있는 어절 사전에 의한 형태소 분석 방법을 제안한다. 구체적인 방법론으로써 형태소 분석 결과를 저장하는 기분석 어절 사전의 크기를 최소화하기 위해 분석 결과를 생성하는데 필요한 최소한의 정보만을 인코딩하는 방법을 사용한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.101-105
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• 2018

이 논문은 가장 잘 알려진 어휘부중 하나인 워드넷의 활용 범위 확장을 위해 워드넷 신셋에 "사건구조 프레임(Event Structure Frame)"을 주석하는 연구에 관한 것이다. 워드넷을 비롯하여 현재 사용되고 있는 어휘부는 풍부한 어휘의미정보가 구조화되어 있지만, 사건구조에 관한 정보를 포함하고 있지는 않다. 이 연구의 가장 큰 기여는 워드넷에 사건구조 프레임을 추가함으로써 워드넷과의 연결만으로 핵심적인 어휘의미정보를 모두 추출할 수 있도록 해준다는 점이다. 예를 들어 텍스트 추론, 자연어처리, 멀티 모달 태스크 등은 어휘의미정보와 배경지식(상식)을 이용하여 태스크를 수행한다. 워드넷에 대한 사건구조 주석은 자동사건구조 주석 시스템인 GESL을 이용하여 워드넷 신셋에 있는 예문에 먼저 자동 주석을 하고, 오류에 대해 수동 수정을 하는 반자동 방식이다. 사전 정의된 23개의 사건구조 프레임에 따라 예문에 출현하는 타겟 동사를 분류하고, 해당 프레임과 매핑한다. 현재 이 연구는 시작 단계이며, 이 논문에서는 빈도 순위가 가장 높은 100개의 동사와 각 사건구조 프레임별 대표 동사를 포함하여 총 106개의 동사 레마에 대해 실험을 진행하였다. 그 동사들에 대한 전체 워드넷 신셋의 수는 1337개이다. 예문이 없어서 GESL이 적용될 수 없는 신셋을 제외하면 1112개 신셋이다. 이 신셋들에 대해 GESL을 적용한 결과 F-Measure는 73.5%이다. 향후 연구에서는 워드넷-사건구조 링크를 계속 업데이트하면서 딥러닝을 이용해 GESL 성능을 향상 할 수 있는 방법을 모색할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.679-687
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• 2020

본 연구의 목적은 BNC 어휘목록과 2015 교육부 기본 어휘를 중심으로 EBS 연계교재와 대학 수능시험의 어휘를 분석하고자 한다. 어휘점유율과 빈도를 분석하기 위해서 AntWordProfiler 어휘 분석프로그램이 사용되었다. 결과를 보면, 2020 EBS 수능 영어 듣기와 읽기 연계 교재는 각각 BNC 3,000 단어와 4,000 단어를 가지고 약 95%를 이해할 수 있다는 것을 보여준다. 그러나 EBS 듣기와 읽기 교재의 98%의 단어를 이해하기 위해서는 각각 4,000과 8,000 단어가 필요하다는 것을 알 수 있다. 다른 한편으로 2020 수능영어시험 듣기와 읽기의 95%를 이해하기위해서는 각각 2,000과 4,000 단어가 요구되며, 98%의 경우에는 추가적으로 4,000과 7,000의 단어가 필요하다. 결과적으로 EBS 연계교재가 대입수능영어시험보다 더 많은 어휘의 양을 요구한다는 것을 알 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.433-438
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• 2021

본 연구는 자동화된 어휘 분석 프로그램인 TAALES를 활용하여 영어능력 수준과 어휘의 정교화 지표간의 관계를 살펴본다. 본 연구에서는 ICNALE 코퍼스에 포함된 한국인 대학생이 작성한 에세이 600개를 분석하였다. 본 연구에서는 영어 수준별로 어휘의 정교화 특성이 통계적으로 유의미하게 다르게 나타나는가를 살펴보기 위해 다변량 분산분석이 수행되었다. 다변량 분산분석 결과 어휘의 정교화 지표가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났으며, 이는 상. 중. 하의 세 개의 집단에 따라 어휘의 정교화 지표의 평균벡터에 유의미한 차이가 있고 상. 중. 하의 세 집단은 어휘의 정교화 지표의 사용이 유의미하게 다르다는 것을 보여준다. 세 집단 간에 가장 큰 차이를 보인 어휘의 정교화 지표는 내용어의 빈도, 내용어의 친숙도, 기능어의 어휘 결정 반응 평균 시간, 상위어 동사, 기능어의 워드 네이밍 반응시간, 내용어의 어휘 습득 연령으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.132-139
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• 2021

본 코퍼스 기반 연구는 통사론 영역에서 자주 등장하는 학술어휘들을 목록화하고 추출된 단어 목록을 Coxhead(2000)의 학술어휘 목록(AWL) 및 West(1953)의 기본어휘 목록(GSL)과 비교하여 통사론 코퍼스 내의 어휘 분포와 범위를 조사하였다. 이를 위해 영어교육 전공자들이 주로 사용하는 필수 통사론 전공 서적을 546,074 단어 수준의 전문 코퍼스로 구축한 다음 AntWordProfiler 1.4.1로 분석하였다. 빈도를 기준으로 분석한 결과 16회 이상 등장한 학술어휘는 288개(50.5%), 15회 이하 등장한 학술어휘는 218개(38.2%)로 나타났다. AWL과 GSL의 출현 범위는 각각 9.19%와 78.92%로 나타났으며 GSL과 AWL을 포함한 비중은 전체 토큰의 88.11%에 달하였다. AWL이 광범위한 학술 요구를 충족시키는데 중추적인 역할을 할 수 있다는 점을 감안할 때, 본 연구는 학문 문식성과 학업 능력을 향상시키기 위한 방안으로 학문 분야별 학술 어휘목록을 편성할 필요가 있음을 강조하였다.