재난은 국민의 생명 신체 재산에 직접적인 영향을 미치는 사건으로, 재난 발생 시 신속하고 효과적인 대응을 위해서는 관련 정보들을 효율적으로 공유, 활용하는 협조 과정이 무엇보다도 중요하다. 현재 재난안전 유관기관별로 다양한 재난안전정보가 생산 및 관리되고 있지만, 각 기관별로 개별적인 용어와 의미를 정의하여 활용하고 있다. 이는 재난안전정보를 검색하고 접근하려는 실무자 입장에서 큰 걸림돌이며, 기관별 정보 활용도를 저해시키는 요인 중에 하나이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 재난안전정보의 통합적 관리를 위한 어휘자원의 표준화 작업의 선행 연구로, 본 연구에서는 재난안전 유관기관에서 관리하고 있는 어휘자원의 현황분석을 수행하였다. 또한 수집된 어휘자원을 대상으로 정보제공자 및 이용자 관점에서의 활용도 분석을 통해 어휘 그룹별 특성을 파악하고 이에 기반해 재난안전정보 관리를 위한 활용방안을 제안하였다.
모바일의 발전과 확산으로 인해 모바일 웹의 필요성이 높아지고 있으며 사용성과 접근성이 용이한 웹 기반에서 인적자원 시스템이 구축되고 있는 사례가 많아지고 있다. 인적자원과 관련된 모바일 애플리케이션 개발과 활용성에 대한 연구가 여러 기업에서 진행 중이며 국내외 인적 자원 시스템을 개발하고 있는 기업들은 모바일을 활용하여 인적자원 시스템에 다양한 각도에서 접근하기 위해 노력하고 있다. 본 논문은 모바일 웹 기반의 인사 시스템에서 감성 어휘를 구축하여 면접자가 면접을 통해 받은 감성이나 인상에 대한 정보를 면접자의 모바일을 통해 설문지 형태로 모바일 웹 기반으로 한 채용 시스템에 입력하게 한다. 입력된 정보는 감성 어휘의 특정 형용사를 기준으로 구축된 감성 사전을 통해 면접 환경 개선에 필요한 정보들을 시각적으로 제공하는 모바일 웹 기반의 감성 어휘 분석 모형을 설계하여 면접 환경 개선을 할 수 있는 시각화 모델을 제안한다.
본 논문은 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전과 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network: U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동 문제 생성 기술을 소개하고, 이 기술을 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소하기 위하여, 자동 문제 생성을 위한 한국어 어휘 문제의 유형을 8가지로 분류하고, 각 문제 유형별 자동 문제 생성 패턴을 구축하였다. 이러한 자동 문제 생성 패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보와 의미적 정보를 이용하여 어휘 문제를 자동으로 출제하는 한국어 어휘학습 시스템을 구현하였다.
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.
본 논문에서는 올바른 한국어 생활과 한국어 실력 향상을 위하여, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전, 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network : U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동문제생성기술을 소개하고, 이를 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서, 기존의 한국어 어휘문제의 문항을 분석하여 8가지 문제 유형으로 재편성하고, 각 유형별 자동 문제 생성패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보, 의미적 정보를 이용하여 한국어 어휘 문제를 자동 출제하는 한국어 어휘학습시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 구문분석기의 어휘확장을 통해 구문분석의 성공률을 높이고자 하였다. 구문분석은 문장내 구성성분들이 가지는 통사적인 관련성을 파악하는 작업이다. 구문분석 실패의 가장 빈번한 원인 중의 하나는 미등록 어휘의 출현이다. 결여된 어휘문제를 해결하는 것은 구문분석의 성공률을 높이고, 원문이해 시스템을 보다 더 견고하게 하는데 관건으로 작용한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 구분분석기 LGPI+ 의 어휘 사전에 존재하지 않는 단어들을 또 다른 어휘자원인 WordNet을 이용하여 해결하고자 하였다. 구체적으로는, (1) 미등록 어휘를 WordNet에서 찾고, (2) 그 유의어 정보를 파악하여, (3) LGPI+ 어휘사전에 추가한다. 실험을 통하여 구문분석의 실패를 해결하고, 정확도와 성공률을 높일 수 있음을 확인하였다.
백과사전 질의응답 시스템은 사용자의 자연어 질문과 검색 대상 문서인 백과사전 내용의 의미를 파악하기 위한 고정밀 자연어 처리 기술이 요구된다. 이러한 고정밀 자연어 처리 기술을 위한 중요한 언어자원을 제공하기 위하여 한국어 명사와 동사로 구성되는 대규모 어휘개념망을 구축하였다. 한국어 어휘개념망은 명사와 동사의 상하위 관계를 주요 계층구조로 하여 다양한 한국어 어휘 기초 자료를 바탕으로 구축되었다. 구축된 규모는 일반명사 약 6만 어휘와 동사 약 2만 어휘를 포함한다. 이 논문에서는 어휘개념망을 구축하기 위한 방법과 과정을 소개하고 지금까지 구축된 어휘개념망의 특성에 대해 기술하며, 백과사전 질의응답 시스템에서 어떻게 활용되는지 시스템 구성요소의 예를 들어서 설명한다. 또한 현재 구축된 어휘개념망의 성능 평가를 위해 일반 코퍼스에 대한 커버리지 측정 결과를 기술한다.
재난안전 분야 어휘의 표준화는 성공적인 재난안전사고 예방 및 대응을 위해 가장 기본적인 과정으로서 중요하다. 재난안전 분야의 어휘에 대한 이해 부족은 커뮤니케이션 및 정보공유의 부재로 이어지며, 이는 재난사고 발생 시 적절한 대응을 위한 의사소통에 문제가 될 수 있다. 현재 재난안전 유관기관별로 다양한 재난안전정보가 생산 및 관리되고 있으며, 정보공유를 위해 각 기관에서는 개별적으로 용어사전을 개발하여 활용하고 있다. 따라서 이용자에 따른 재난안전 분야의 어휘 사용 양상의 차이를 실제적으로 파악하는 것은 표준화를 위해 필수적이다. 이에 본 연구는 재난안전 분야의 어휘 사용 양상을 소셜미디어를 중심으로 분석하여 그 차이를 규명하였다. 구체적으로는 재난안전 분야에서 일반 이용자가 사용하는 어휘와 기존 재난안전 유관기관에서 활용하고 있는 어휘자원의 차이점을 비교 분석하였다. 이후 분석 결과를 기반으로 재난안전 분야 표준화 방안을 제안함으로써 용어사전 구축 방향성을 수립하였다.
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.
동음이의어 간의 서로 다른 의미를 효율적으로 변별해 줄 수 있는 방법 중 하나로 어휘의미분석 말뭉치의 활용을 들 수 있다. 이는 품사 단위의 중의성을 해소해 줄 수 있는 형태소 분석 말뭉치를 기반으로, 이 단계에서 해결하지 못하는 어휘적인 중의성을 해결한 것으로, 보다 정밀한 언어학적 연구와 단어 의미의 중의성 해결(word sense disambiguation) 등 자연언어처리 기술 개발에 사용될 수 있는 중요한 언어 자원이다. 본 연구는 실제로 어휘의미분석 말뭉치를 구축하기 위한 기반 연구로서, 어휘의미분서 말뭉치의 설계와 구축 방법론상의 제반 사항을 살펴보고, 중의적 단어들의 분포적 특징과 단어의 중의성 해결 단계에서 발생할 수 있는 문제점을 지적하고, 아울러 그 해결 방법을 모색해 의는 것을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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