• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.2 no.2
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• pp.279-307
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• 1990

The present research inverstigates the nature of contextual effects on pronoun reference resolution during text comprehesion.Through three experiments,this research examines how various contextuall informations influence on reference resolution and interact with syntactic variables.In experiment 1,the local context was controlled by biasing the pronoun-sentence context towards a certain preceding referent.The lexical decision time and the forced choice time for the correct referent were measured.The results showed that the local contexts have clear effect on reference resolution.The effects of syntactic ambiguity were also observed though the local context was biased towards a certain referent noun.In experiment 2,the global context effect was examined by introducing the text-thematic context in a preceding sentence while keeping the following pronoun-sentence context neutral.The results showed that the global thematic context bias towards a subject or object in a preceding sentence entails a faster response time than the thematically neutral context.In experiment 3,another aspects of context effects were inverstigated by manipulating the consistency of the preceding thematic context with the following pronoun-sentence context.The results showed that the lexical decision responses and forced referent choice responses were faster when the prethematic context and the post-anaphoric context match than when they mismatch.In sum,the overall results of three experiments of this research indicates that context has a clear effect on pronoun reference resolution during text comprehension.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.41 no.2
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• pp.127-145
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• 2010

Outsourcing, importing of publishing metadata and revitalizing copy cataloging have reduced importance of traditional cataloging. Request of interoperability between other communities and business integration of related system also have changed the meaning of library catalog. Furthermore, newly declared principle and rules are totally different to existing AACR, MARC, measures to cataloging education for next generation seems to be urgently needed. In this study, firstly put together a series of discussion about future cataloging and new role of cataloging librarian, and secondly basis on it, suggest direction of cataloging education course which divided two sectors. One is for students who are undergraduated, and another is for current cataloger at working level. In basic training, it should contain principle of knowledge organization and diverse resources and its relationship, encoding scheme and its practice. The other hand, in re-education training, it should include that re-recognition about new concept of bibliographic world, changing vocabulary and encoding scheme, furthermore metadata scheme about diverse resources which library have accepted, and its integration.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.5
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• pp.335-346
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• 2008

Causal relations in ontology should be defined based on the inference types necessary to solve problems specific to application as well as domain. In this paper, we present a model to define and extract causal relations for application ontology for Question-Answering (QA) on fault-diagnosis of electronic devices. Causal categories are defined by analyzing generic patterns of QA application; the relations between concepts in the corpus belonging to the causal categories are defined as causal relations. Instances of casual relations are extracted using lexical patterns in the concept definitions of domain, and extended incrementally with information from thesaurus. On the evaluation by domain specialists, our model shows precision of 92.3% in classification of relations and precision of 80.7% in identifying causal relations at the extraction phase.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.663-666
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• 2003

자바는 썬 마이크로시스템즈사의 제임스 고슬링(James Gosling)에 의해 고안된 언어로 운영체제 및 하드웨어 플랫폼에 독립적인 차세대 언어로 최근에 가장 널리 사용하는 범용 프로그래밍 언어 중 하나이다. 자바 프로그램은 컴파일러에 의해 각 플랫폼에 독립적인 중간 코드 형태의 바이트코드로 변환된 클래스 파일로 생성되면 JVM(Java Virtual Machine)에 의해 실행된다. 마이크로소프트사의 .NET 플랫폼과 C# 언어는 프로그래머들의 요구를 충족시키고 썬사의 JVM 환경과 자바 언어에 대응하기 위해서 개발된 플랫폼과 언어이다. C#과 같은 .NET 언어는 컴파일러에 의해 MSIL(MicroSoft Intermediate Language) 코드로 번역되며 번역된 MSIL 코드는 .NET 플랫폼 환경에서 런타임 엔진인 CLR(Common Language Runtime)에 의해 실행이 된다. 자바로 작성된 프로그램은 JVM 플랫폼에서는 실행이 되지만 .NET 플랫폼에서 실행이 되지 않고, 반대로 C#과 같은 .NET 언어로 작성된 프로그램은 .NET 플랫폼에서는 실행이 되지만 JVM 플랫폼에서 실행이 되지 않는다. 이런 이유로 본 논문에서는 자바소스를 컴파일하여 생성된 클래스 파일에서 Oolong 코드를 생성하고 생성된 Oolong 코드를 .NET의 MSIL 코드로 변환하여 자바로 구현된 프로그램이 .NET 환경에서 실행되도록 하는 Bytecode-to-MSIL 번역기 시스템을 구현하였다. 따라서, 자바 프로그래머는 JVM이나 .NET 플랫폼 환경에 관계없이 프로그램을 작성하여 실행시킬 수 있다. 번역기 시스템의 구현을 정형화하기 위해 Oolong 코드의 명령어들을 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.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.43 no.4
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• pp.241-264
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• 2009

The study proposed an electronic journal retrieval model to be used to improve the retrieval efficiency of e-journals. To do this, firstly, we reviewed the literature on users' information behavior and on ERM (Electronic Resource Management) systems. Secondly, we conducted an e-mail survey of 96 participants (professors and graduate students) to find out about their information behavior on how to access, use and evaluate electronic resources as well as scientific information. Thirdly, we administered case studies on two ERMSs, Ex Libris' Verde and Innovative's Millennium. The proposed model will be operated within ERM systems and it enables to the supply of both system- and user-based services by combining taxonomy-based ERM systems with tag folksonomy. The model is unique in that it includes not only the automatic tagging functions that can be performed using log files but also the tag management functions including grouping similar or related tags.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.189-193
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• 2007

In this paper, we designed a methodology to expand the WordNet. We added unknown terms like IT technical terms to the existing WordNet by using web search. The WordNet is an online taxonomy representing the relationships among terms, but it usually showed limitation to contain new technical terminologies. That's why we tried to expand the WordNet. Firstly, when we met unregistered terms in WordNet, we built a query of those terms for web search. Given a web search results, we tried to find out terms with a high-level relatedness with the unregistered terms. We used the Korean Morphological Analyzer to score the relatedness between terms and located the unregistered term as a hyponym of terms with high score of relatedness.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.5
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• pp.573-580
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• 2004

As the modern techniques have improved, people intend to store and manage the information on the web. Especially, it is the image data that is given a great deal of weight of the information because of the development of the scan and popularization of the digital camera and the cell-phone's camera. However, most image retrieval systems are still based on the text annotations while many images are creating everyday on the web. In this paper, we suggest the new approach for the semantic image retrieval using the RDF metadata based on the representation of the spatial relationships. For the semantic image retrieval, firstly we define the new vocabularies to represent the spatial relationships between the objects in the image. Secondly, we write the metadata about the image using RDF and new vocabularies. Finally. we could expect more correct result in our image retrieval system.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.195-200
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• 2016

본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴 본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.285-290
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• 2010

인터넷이 대중화됨에 따라 누구나 쉽게 자신의 의견을 온라인상에 표현할 수 있게 되었다. 그 결과 생각이나 느낌을 나타내는 의견 데이터들의 양이 급속도로 방대해졌으며, 이러한 데이터들을 이용한 여러 응용 사례들의 등장으로, 효율적인 검색 및 자동 분류 기술이 요구되고 있다. 이런 기술적 흐름에 맞추어 의견 데이터 분류에 관한 여러 연구들이 이루어져 왔다. 이러한 의견 분류에 대한 연구들을 살펴보면, 분류를 위해 자질(Feature)로서 사용한 단일어(Single word)가 아닌 2개 이상의 N-gram 단어, 어휘 구문 패턴 및 통사 구문 패턴 등을 사용한다. 특히, 패턴은 단일어나 N-gram 단어에 비해 유연하고, 언어학적으로 풍부한 정보를 표현할 수 있기 때문에 이를 주요 연구 주제로 사용되었다. 그럼에도 불구하고, 이러한 연구들은 주로 영어에 대한 연구들이었으며, 한국어에 패턴을 적용하여 주관성을 갖는 문장을 분류하거나, 극성을 분류하는 연구들은 아직 미비하다. 한국어의 특색으로 한국어는 용언의 활용이 발달되어 있어, 어미의 변화가 다양하며, 그 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화한다. 그러나 기존 한국어에 대한 의견 분류 연구들은 단어의 핵심 의미만을 파악하기 위해 어미 부분을 제거하고 어간만을 취해서 처리하여 어미에 대한 의미변화를 고려하지 못하므로 분류 정확도가 영어권에 연구 결과에 비해 떨어진다. 그래서 본 연구는 영어에 적용된 패턴을 이용한 기존 방법들을 정리하고, 그 방법들 중에서 극성을 지닌 문장성분 패턴을 한국어에 적용하였다. 그리고 어미의 변화에 대한 패턴을 추출하여 이 변화가 의견 분류의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.1 no.2
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• pp.91-102
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• 2012

Computer aided language learning has become popular. But the level of automation of constructing a Korean learning assistant system is not so high because a practical language learning system needs large scale knowledge resources, which is very hard to acquire. In this paper, we propose a Korean learning assistant system that utilizes easily obtainable knowledge resources like a corpus, web documents and a lexicon. Our system has three modules - problem solving, pronunciation marker and writing assistant. Automatic problem generator uses a corpus and a lexicon to make problems with one correct answer and three distracters, then verifies their suitability by utilizing frequency information from web documents. We analyze pronunciation rules for a pronunciation marker and recommend appropriate words and sentences in real-time by using data extracted from a corpus. In experiment, we evaluate 400 automatically generated problems, which show 89.9% problem suitability and 64.9% example suitability.