• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.114-117
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• 2010

특정 대상 또는 외부 자극에 대해 반사적이고 직관적으로 발생하는 느낌으로 정의되는 감성은 자신의 경험을 바탕으로 개개인이 서로 다른 반응을 보이는 특징을 가진다. 이러한 감성은 맞춤형, 적응형 및 개인화된 서비스를 요구하는 현대사회에서 반드시 필요하고 연구되어야 하는 대상이다. 하지만, 감성은 외부 자극에 따라 빠르게 변하고 객관성을 유지하기 어려울 뿐 아니라 복합적으로 나타나기 때문에 측정하거나 표현하기가 매우 어렵다. 시각정보는 감성을 이해하고 전달하는 데 큰 비중을 차지하며, 대상에 대한 종합적인 정보를 전달하여 빠르게 인지하고 이해하는데 많은 도움을 준다. 그 중 색채정보는 대상의 객관적인 특정, 심리적 속성 및 사회적 배경을 반영할 수 있어 복합적인 감성을 효과적으로 표현하고 전달한다. 많은 연구를 통해 감성과 색채정보 간의 관계를 생성하고 정의하였지만, 단일 시각정보로 감성을 표현하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 종합적인 시각정보를 고려한 감성연구를 제안하기 위해 대용량의 감성어휘와 이미지를 수집하였다. 감성어휘는 The Center for the Study of Emotion and Attention(CSEA)에서 생성한 균형 감성어휘 중 273개를 사용하였고 감성이미지는 객관성과 공통성을 유지하기 위해 사용자의 참여가 활발하고 이미지에 부착된 태그가 비교적 정확한 Flickr를 사용하여 수집하였다. 감성어휘 당 약 500개의 이미지를 수집하고자 시도하였고, 총 130,944개의 감성이미지 후보를 수집하였다. 한 번 수집된 이미지는 중복을 피하였고, JPEG형식으로 저장되어 있다. 또한, 각 이미지에는 사용자 태그가 평균적으로 약 25개가 포함되어 있고, 총 2,l47,645개의 태그를 수집하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.10 no.11
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• pp.359-363
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• 2012

In the vocabulary recognition model, system has some problems that vocabulary is nor recognize and similar vocabulary recognition is created., because it is caused by system extract vocabulary feature from inaccurate vocabulary. To solve this problems, this paper propose the system modeling and implementation for efficient configuration thread support system, it process the configuration thread information and it apply the facet method in database retrieve for optimization of vocabulary likelihood rate. Proposed system showed 95.31% of vocabulary dependency recognition rate and 97.38% vocabulary independency recognition rate in system performance.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.73-81
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• 1992

한 언어에 대한 포괄적인 언어정보 데이타베이스의 구축에 있어서는 수집된 텍스트에 대한 상세한 문법정보의 주석이 일차적 작업 대상이 된다. 이는 통사적 정보가 단순히 구문 분석상의 문제들을 해결하기 위한 정보를 제공해주는 것일 뿐 아니라 형태소 해석 및 문장 의미의 파악등 자연언어 이해시스템 전반의 성능을 향상시키는 데에 중요한 물을 차지하기 때문이다. 각개 단어의 문법적 기능에 대한 주석은 사전적 정의에 따른다면 "품사"로 표현할 수 있을 것이다. 그런데 품사는 각개 단어가 지니는 고유한 어휘의미적 정보이기보다는 구문구조에 의존적인 양상을 보인다. 이는 사전에 따라서 각개 단어에 대한 품사 정보가 달리 나타나는 점에서도 간취할 수 있는데, 한편으로 한국어 언어정보 데이타베이스 구축을 위한 문법적 주석에 있어서는 기존 사전의 품사정보에만 의존할 수는 없다는 문제점이 제기된다. 따라서 각 어휘들의 구문정보(흑은 품사정보)를 어떻게 기술할 것인가가 해결되어야 하는 것이다. 본 연구에서는 일차적으로 각 어휘들의 문장 안에서의 기능을 바탕으로 한 주석체계를 설정하고 그에 따라서 약 12만개의 문장에 대한 일차적 형식화를 수작업으로 처리하였다. 이는 향후 자동적으로 문법적 주석이 가능하도록 해주는 시스템의 개발을 지원하기 위한 언어정보의 수집에 목적을 둔 것인데, 이를 통해서 기존 국어사전에서의 언어정보상의 미비점을 수정 보완할 몇 가지 근거를 마련할 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.10A no.4
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• pp.375-380
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• 2003

Although vocabulary is one of the most important aspects in learning English, it is not dealt with as extensively as the grammar and reading comprehension in the classes due to time limitation. Furthermore, it is also dealt with in only a limited way at most of the English learning web sites compared to the other aspects such as grammar and reading comprehension. In this study. a web-based learning system for English vocabulary which allows a student to study the vocabulary before or after the classes by herself in order to supplement the English classes provided at school. Especially, it allows the students to learn the vocabulary within the context of sentences. It also provides an efficient structure for a repeated study of vocabulary that is new or difficult to the student.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.12
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• pp.865-872
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• 2013

Two-level morphology analysis method is one of rule-based morphological analysis method. This approach handles morphological transformation using rules and analyzes words with morpheme connection information in a lexicon. It is independent of language and Korean Two-level system was also developed. But, it was limited in practical use, because of using very small set of lexicon built manually. And it has also a over-generation problem. In this paper, we propose an automatic construction method of Korean Two-level lexicon for PC-KIMMO from morpheme tagged corpus. We also propose a method to solve over-generation problem using lexical information and sub-tags. The experiment showed that the proposed method reduced over-generation by 68% compared with the previous method, and the performance increased from 39% to 65% in f-measure.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.10
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• pp.627-635
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• 2008

An extended form of lexical network is explored by presenting U-WIN, which applies lexical relations that include not only semantic relations but also conceptual relations, morphological relations and syntactic relations, in a way different with existing lexical networks that have been centered around linking structures with semantic relations. So, This study introduces the new methodology for constructing a syntactic relation automatically. First of all, we extract probable nouns which related to verb based on verb's sentence type. However we should decided the extracted noun's meaning because extracted noun has many meanings. So in this study, we propose that noun's meaning is decided by the example matching rule/syntactic pattern/semantic similarity, frequency information. In addition, syntactic pattern is expanded using nouns which have high frequency in corpora.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.84-90
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• 2007

일반적인 어휘망이 의미 관계에 의한 연결 구조를 중심으로 연구 개발된 것과는 달리, U-WIN은 의미관계를 비롯하여 개념 관계, 형태 관계, 구문 관계 등과 같이 의미 관계의 범위를 확장한 어휘 관계를 적용하여 구축하고 있다. 본 연구에서는 U-WIN의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 용언의 용례에서 문형정보를 기준으로 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 추출하였으며, 추출한 후보명사는 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양하게 추출할 수 있었다. 그러나 U-WIN은 다의어의 뜻풀이 하나하나를 개별적인 어휘로 구분하여 구축하였으므로, 어휘 간의 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 하나의 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문패턴, 의미 유사도 등을 차례로 적용하여 후보명사의 의미를 분별하였으며, 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.19B no.3
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• pp.189-194
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• 2012

In this paper, we propose a query expansion method based on word graphs using pseudo-relevant and pseudo non-relevant documents to achieve performance improvement in information retrieval. The initially retrieved documents are classified into a core cluster when a document includes core query terms extracted by query term combinations and the degree of query term proximity. Otherwise, documents are classified into a non-core cluster. The documents that belong to a core query cluster can be seen as pseudo-relevant documents, and the documents that belong to a non-core cluster can be seen as pseudo non-relevant documents. Each cluster is represented as a graph which has nodes and edges. Each node represents a term and each edge represents proximity between the term and a query term. The term weight is calculated by subtracting the term weight in the non-core cluster graph from the term weight in the core cluster graph. It means that a term with a high weight in a non-core cluster graph should not be considered as an expanded term. Expansion terms are selected according to the term weights. Experimental results on TREC WT10g test collection show that the proposed method achieves 9.4% improvement over the language model in mean average precision.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.42-47
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• 2008

1980년대 중반부터 지난 20여 년간 구축해 온 영어 워드넷(PWN)은 인간의 심상어휘집을 재현하려는 목적으로 개발되기 시작하였으나, 그 활용 가능성에 주목한 것은 자연언어처리와 지식공학 분야다. 컴퓨터 매개 의사소통(CMC), 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 인간 언어를 자연스럽게 사용하여 필요한 정보를 획득하기 위해서는 의미와 지식의 처리가 필수적인데, 그 해결의 실마리를 어휘라는 실체를 가진 언어단위에서 찾을 수 있기 때문이다. 이후 전 세계적으로 약 50개 언어의 어휘의미망이 PWN을 참조모델로 구축되어 다국어처리의 기반을 제공할 뿐 아니라, 시맨틱 웹 이후 더욱 주목 받고 다양한 방식으로 활용되고 있다. 본고는 PWN을 참조 모델로 2004년부터 2007년까지 구축한 한국어 어휘의미망 KorLex 1.5를 소개하는 데 있다. 현재 KorLex은 명사, 동사, 형용사, 부사 및 분류사로 구성되며, 약 13만 개의 신셋과 약 15만 개의 어의를 포함하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.254-261
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• 2006

형용사 분류에 격틀이 중요한 역할을 한다는 주장은 여러 연구에서 제기된 바 있다. 본 연구에서는 격틀이 의미 분류에 기여하는 바를 보다 체계적으로 검토하기 위하여 '격틀집합'을 활용한다. 격틀집합은 한 개의 어휘가 취할 수 있는 격틀의 집합을 말한다. 격틀집합에 근거하여 형용사를 분류할 경우, 의미적으로 연관성이 높은 그룹으로 나뉠 수 있다는 가설을 바탕으로 이러한 가설의 타당성을 검증하고 이를 입증하는 것이 본 연구의 목적이다. 아울러 본 연구에서는 그러한 가설을 검증하기 위한 구체적인 방법론을 제시한다. 격틀집합정보는 세종전자사전에 들어있는 어휘별 격틀정보를 추출하여 활용한다. 본 연구 결과 도출된 총 101개의 격틀집합 중에서 한 개의 격틀만을 갖는 유형과 어휘목록이 5개미만인 유형을 제외한 12개의 격틀집합이 주요 분석 대상으로, 본 연구에서는 그 중에서 6개를 자세히 분석한다. 격틀집합별 어휘들을 살펴보면 의미적 연관성이 파악되지 않는 어휘들도 일부 포함되어 있기는 하나, 대부분은 의미적으로 상관관계가 있음을 확인할 수 있었다 이와 같은 방법론을 통해 국어 형용사 전체의 유형, 더 나아가 국어 용언을 분류하는데 본 연구의 가설과 방법론이 활용될 수 있다.