• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.46-51
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• 2010

한국어의 어휘의미 정보를 명확히 파악하기 위해서는 어휘 의미 체계를 구축해야 한다. 본 논문에서는 어휘 의미 체계 구축의 단계 중 하나인 용언의 의미 군집화를 연구하였다. 주어 및 목적어의 논항 구조와 선택 제약정보, 부사의 결합정보를 이용한 이전의 연구와는 달리 의미태깅이 된 사전 뜻풀이의 용언정보를 이용하여 용언의 의미 군집화와 간단한 계층화를 시도하였다. 그리고 특정 부류의 일반 샘플을 이용했던 특정 용언의 부류가 아닌 사전에 존재하는 대부분의 용언들을 대상으로 연구를 진행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.627-627
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• 2015

기존 물관련 시스템들은 독자적인 DB 구조를 가지고 있고 검색 서비스는 자체 시스템의 DB를 직접 접근하여 사용자에게 결과를 제시하는 형식이다. 이러한 서비스의 단점은 사용자가 개별 시스템의 서비스에 대한 지식이 없으면 접근하기 어렵다는 점이다. 개별 시스템의 개별 서비스의 개념을 벗어나기 위하여 물관련 시스템에 있는 하천공간자료 검색 정보를 카탈로그 서버에 등록하고, 카탈로그 서버에 등록된 검색정보를 사용자가 검색하는 방식을 적용하고자 한다. 카탈로그 서버에 자료에 대한 정보를 등록할 때 자료의 정보를 어떻게 기술할 것인가의 문제가 발생한다. 개별 서버마다 등록하게 된다면 용어 및 문화에 의한 차이로 같은 개념을 다른 용어로 등록하게 되는 혼란이 발생할 소지가 있다. 예를 들어 강우자료에 대하여 "강우", "Precipitation", "Railfall", "비" 등으로 등록할 소지가 있다. 이러면 실제 자료가 존재하는 데도 등록 방법에 따라 자료의 검색이 어려워진다. 이러한 상황을 제어하기 위하여 검사어휘(Controlled Vocabulary)를 도입한다. 이는 포털의 운영자가 미리 용어의 개념과 용어의 분류체계를 설정하고 등록 자료의 검색어를 미리 설정하여 자료의 원천 소유자가 자료를 등록 시 검사어휘를 참고하여 등록하거나 또는 등록되지 않는 용어의 자료인 경우 이 용어를 포탈에 신규로 등록한다. 검색용어의 난립을 피하기 위하여 사용자의 신규등록은 포탈의 운영자가 어느 정도 제어할 필요가 있다. 검사어휘의 정립과 하천 관련된 분류체계는 하천공간정보 검색의 포탈을 위한 필수사항이다. 검사어휘의 정립의 주된 목적은 이질성의 극복이다. 이질성의 종류는 문법적 이질성, 데이터 형식과 구조 및 문맥적 이질성이 있다. 이 중에서 문맥적 이질성이 가장 넓고 어려운 문제이다. 단위는 분야마다 호칭이 다르고 채택하는 기준마다 다르다. 유사어는 전문용어라도 분야마다 다르다. 우리나라에서 서비스 인코딩시 국어와 영어를 어떻게 처리할 지에 대한 대책도 필요하다. 수문학의 시계열 자료를 다루는 CUAHSI/HIS의 온톨로지는 대 개념으로 물리학적, 화학적 및 생물학적인 분야로 분류하고 있다. 하천공간정보의 온톨로지 구축을 위해 데이터 분석 및 분류, 온톨로지 요소 설정, 온톨로지 데이터 테이블 작성, 클래스 생성 및 계층화, 클래스 계층화에 따른 속성 설정, 클래스에 적합한 개체 삽입, 논리 관계 확인 및 수정과 같은 과정으로 온톨로지 개발을 진행하고자 한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.9-14
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• 2006

본고는 한국어 교육방식의 하나라고 할 수 있는 한국어 어휘를 대상으로 한문제 출제 방식에서 문제 은행식 출제 방식이 갖고 있는 여러 가지 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서 한국어 어휘 학습 시스템을 위한 자동문제 생성 기술을 제시한다. 먼저 기존 한국어 어휘 문제의 문항 분석 결과를 바탕으로 8가지 어휘력 평가 유형 및 각 유형별 자동 문제 생성 패턴을 구축하고, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 국어사전을 기반으로 한 자동 한국어 어휘 문제 생성 기술을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권1호
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• pp.92-108
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• 2009

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 주목받고 다양한 방식으로 활용되고 있다. 이 논문은 PWN을 참조 모텔로 2004년부터 2007년까지 구축한 한국어 어휘의미망 KorLex 1.5를 소개하는 데 있다. 현재 KorLex는 명사, 동사, 형용사, 부사 및 분류사로 구성되며, 약 13만 개의 신셋과 약 15만 개의 어의를 포함하고 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.71-79
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• 2016

한국어처리 분야에서 동형이의어 분별은 의미처리를 위해서는 매우 중요하고 오랫동안 연구되어온 주제이다. 최근에 말뭉치를 학습하는 기계학습 방법이 정확률과 속도면에서 좋은 결과를 보이고 있으며, 미학습 어절을 처리하기 위해 어휘의미망을 이용한 지식기반 방법도 연구되고 있다. 본 논문은 말뭉치를 학습한 기계학습 방법에 어휘의미망과 함께 사용하는 방법을 제시한다. 이 방법의 기본 전략은 하위범주화 정보를 말뭉치화하여서 기존 말뭉치와 함께 학습시키고, 동형이의어 태깅 시점에서 분석 대상 명사의 상위어를 찾아서 학습정보와 같이 사용하는 것이다. 이 방법의 효과를 확인하기 위해 세종말뭉치와 UWordMap으로 실험을 하였으며, 정확률이 96.51%에서 96.52%로 미미하지만 상승하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.41-44
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• 2017

기계이해 시스템은 주어진 문서를 이해하고 질의에 해당하는 정답을 출력하는 방법으로 심층 신경망을 활용한 주의집중 방법이 발달하면서 활발히 연구되기 시작했다. 본 논문에서는 어휘 정보를 통해 문서와 질의를 이해하는 어휘 이해 모델과 품사 등장 정보, 의존 구문 정보를 통해 문법적 이해를 하는 구문 이해 모델을 함께 사용하여 기계이해 질의응답을 하는 Dual Bi-Directional Attention Flow모델을 제안한다. 한국어로 구성된 18,863개 데이터에서 제안 모델은 어휘 이해 모델만 사용하는 Bi-Directional Attention Flow모델보다 높은 성능(Exact Match: 0.3529, F1-score: 0.6718)을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.197-200
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• 2005

의미 기반 영상 검색은 Color, Texture, Region 정보, Spatial Color Distribution 등의 저차원 특징 정보와 이미지 데이터에 의미를 부여하기 위해 주석 처리하는 것이 일반적이다. 그리고 부여된 키워드나 시소러스와 같은 어휘 사전을 이용하여 의미기반 정보검색을 수행하고 있지만, 기존의 키워드기반 텍스트 정보검색의 한계를 벗어나지 못하는 문제를 야기 시킨다. 따라서 본 논문에서는 WordNet 어휘 사전을 확장한 개념적 어휘 체계를 갖는 대형 Ontology를 기반으로 하여 이미지 데이터 내의 객체 인식과 추출된 객체간의 관계를 정의하여 이를 논리적으로 표현할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.658-661
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• 2012

국제적으로 이슈가 되고있는 사건들의 뉴스는 보도당국의 입장차이에 따라 동일 이슈에 대한 관점의 차이를 나타낸다. 교차언어 연구에서는 번역하는 과정이 중요하다. 본 논문에서는 중-한 어휘번역에서 발생하는 오류 및 모호성을 해결하기 위해 키워드를 중심으로 문맥 어휘를 이용해서 번역한 후 번역결과에서 빈도가 높은 한국어 어휘를 선택하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 3 개에 대한 트윗 데이터에서 실험하여 추출된 중-한 이슈 뉴스 결과에서의 정확도 85.8%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 중-한 교차언어 트위터 데이터에서 동일한 이슈와 관련된 뉴스를 찾는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제45권1호
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• pp.211-232
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• 2011

대표적인 통제어휘인 시소러스는 지난 50년간 정보의 색인과 검색을 위한 도구로 널리 활용되어 왔다. 이러한 흐름에 발 맞추어 다양한 주제분야에서의 시소러스 개발을 위한 지침을 제공하기 위해 국제표준 및 국가표준이 개발되었으며, 최근 들어 시소러스 관련 표준의 개정작업이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 시소러스 관련 표준으로 ISO 25964와 BS 8723이 대표적인 사례이다. 본고에서는 이러한 표준의 개정 현황을 살펴보고 변화된 내용과 그 시사점을 도출하여 보았다. 이러한 고찰 결과를 기반으로 오늘날의 새로운 정보환경 아래에서 시소러스가 제공할 수 있는 새로운 기능과 그 기능을 수행하기 위해 필요한 요소들을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.83-90
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• 2010

어휘 인식 시스템에서 인식률 저하의 요인으로는 유사한 음소 인식과 부정확한 어휘 제공으로 인해 오인식 오류가 존재한다. 부정확한 어휘의 입력으로 특징을 추출하여 인식할 경우 오인식의 결과가 나타나거나 유사한 음소로 인식되며 특징 추출이 제대로 이루어지지 않으면 음소 인식 시 유사한 음소로 인식하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 음소 유사율을 이용한 어휘 인식 후처리에서의 오류 보정 후처리 시스템을 제안하였다. 음소 유사율은 모노폰으로 훈련시킨 훈련 데이터를 각각의 음소에 MFCC와 LPC 특징 추출 방법을 이용하여 구하였다. 유사한 음소는 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하여 부정확한 어휘 제공으로 인하여 오인식되는 오류를 최소화하였다. 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러패턴 학습을 이용한 시스템과 의미기반을 이용한 시스템에 비해 시스템 성능 평가 결과 MFCC와 LPC는 각각 7.5%와 5.3%의 인식 향상률을 보였다.