• 인지과학
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• 제2권2호
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• pp.279-307
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• 1990

본 연구에서는 글이해시의 참조관계 처리 과정에서 맥락이 어떤 영향을 미치며 다른 통사 정보와는 어떤 관계를 갖는지를 대명사 해결 패러다임을 중심으로 검토하였다.실험1에서는 무관단어 어휘판단 과제 및 선행참조어 강제선택 과제를 사용하여 글이해시 대용어 문장에서 제공되는 하위 수준의 국소적 맥락편중에 의한 촉진 효과를 입증했다.그러나 맥락 편중에 의한 촉진 효과는 통사적으로 명료한 조건에서는 보다는 애매 조건에서 더욱 강하여,맥락과 통사 간의 상호작용을 나타냈다.실험 2 에서는 대용어 문장 수준에서는 국소적 맥락 정보가 주어지지 않더라도 선행글로 부터 제공된 상위 수준의 전체주제와 관련된 총체적 맥락 정보가 참조관계 해결을 촉진시키는 것으로 밝혀졌다.실험 3 에서는 전체 덩이글 에서의 선행된 총체적 맥락과 후행하는 국소적 맥락간의 일관성 변인이 대명사 해결시에 촉진적 역할을 하는것으로 나타났다.즉 세개의 실험을 통해 글이해에 미치는 맥락 촉진 효과가 다양한 수준에서 일관되게 관찰되었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제41권2호
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• pp.127-145
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• 2010

아웃소싱, 출판계 데이타의 반입, 카피카탈로깅의 활성화는 목록 작성 업무의 비중을 감소시키고 있으며, 다른 커뮤니티와의 상호 운용성 강조, 시스템간의 비즈니스적 통합 요구는 총체적으로 전통적 도서관 목록 작성 업무의 중요성과 의의를 변화시키고 있다. 한편, 새롭게 천명된 원칙과 규칙은 AACR과 MARC을 근간으로 하는 기존 목록 체계와 큰 차이를 예고하고 있어, 차세대 목록 교육의 방향에 대한 고민이 시급해 보인다. 본 연구에서는 미래의 목록 작성 업무에 대한 예측, 사서의 새로운 역할과 역량에 대한 제 논의를 종합하여 목록 사서 양성 과정과 현업 사서 재교육 과정에서 필요로 한 차세대 목록 교육의 방향을 제시하였다. 목록 사서 양성 과정에서는 다양한 자원의 기술과 발견을 위한 정보 조직의 기본 개념을 학습하며, 정보서비스의 미션을 파악하여 현장에 적용할 수 있도록 교육되어야 한다. 한편, 현업 사서 재교육 과정에서는 서지적 세계를 이해하는 새로운 방법과 변경된 어휘, 인코딩 방식을 학습하며, 도서관이 수용하게 된 다양한 자원에 적합한 메타데이타 스키마의 선택, 그리고 자원의 통합을 위한 능력을 제고시킬 수 있어야 할 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권5호
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• pp.335-346
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• 2008

온톨로지의 인과관계는 특정 응용을 위한 추론에서 중요한 역할을 하므로, 인과관계는 응용에서 쓰이는 추론의 형태에 근거하여 정의되어야 한다. 본 논문에서는, 전자장비의 고장진단 질의응답을 위한 온톨로지에서의 인과관계를 정의하고 추출하는 모델을 제시한다. 질의응답의 패턴을 분석하여 인과범주를 정의하고, 질의응답에서 나타나는 개념들 사이의 관계들 중 인과범주에 속하는 경우를 인과관계로 정의한다. 인과관계 인스턴스는 응용분야의 정의문으로부터 어휘 패턴을 이용하여 추출되고 시소러스 정보를 이용하여 점진적으로 확장된다. 분야 전문가들의 평가 결과, 본 모델은 관계분류에 있어서 92.3%의 평균 정확률과 추출 단계의 인과관계 인식에 있어서 80.7%의 정확률을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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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.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권4호
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• pp.241-264
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• 2009

본 연구는 전자저널의 효율적인 검색과 이용을 위한 방안을 모색하기 위해 문헌조사와 96명을 대상으로 한 설문조사 및 두 개의 전자자원관리시스템(Verde와 Millennium)에 대한 사례조사를 수행하고, 이를 바탕으로 하여 전자저널 검색 모형을 설계한 후 평가하였다. 이 모형의 핵심은 택소노미 기반의 전자자원관리시스템에 폭소노미 태그 기능을 결합하여 시스템 중심의 서비스와 이용자 중심의 서비스를 상호 보완하였다는 점이다. 또한 이용자가 직접 부여하는 태그 이외에 시스템내의 로그파일을 이용하여 자동으로 태그를 생성하여 전자저널 검색의 접근점을 확장시키고, 태그의 비통제 어휘 문제를 극복하기 위해서 관리자가 시스템을 통해서 태그를 통제할 수 있는 기능도 포함시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.189-193
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• 2007

본 연구에서는 기존 워드넷에 등록되지 않은 IT 전문 용어와 같은 신규 용어들을 웹 검색을 사용하여 워드넷에 추가 시켜 확장시키는 설계를 하였다. 워드넷은 단어 간의 관계를 표현하는 어휘 사전이지만 일반적인 단어들로 구성되어 있고 새로이 등장하는 전문 용어는 포함하지 않는 경우가 많아 이러한 용어들을 새로이 워드넷에 등록함으로써 워드넷을 확장해야 한다. 이 작업은 웹 검색 결과를 분석하여 이 용어와 관련 깊은 용어들을 찾아서 워드넷에 없는 용어들을 워드넷에 추가시킴으로써 이루어 진다. 웹 검색 결과 문서를 형태소 분석기를 사용하여 가중치가 높은 순으로 관련 단어들을 찾고 이들 중 워드넷에 등록되어 있는 단어를 찾아 해당 단어의 하의어로 신규 단어의 위치를 배치시킨다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.573-580
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• 2004

현대 과학 기술의 발달로 인해, 사람들은 필요한 정보들을 웹에 보관하고 관리한다. 특히, 이미지 데이터는 복잡한 데이터를 한눈에 알아보기 쉽게 표현할 수 있기 때문에 가장 많이 사용하고 있다. 또한 스캔(scan) 기술의 발달, 핸드폰 카메라와 디지털 카메라가 보편화 되면서 누구나 손쉽게 이미지를 제작하여 웹상에 게시할 수 있게 되었다. 하지만 이렇게 많은 이미지 데이터의 생성 및 제공에 반해, 웹상에 있는 이미지를 검색하는 시스템에는 극히 원시적인 방법(text-based)을 이용하고 있는 것이 추세이다. 이에 본 논문에서 우리는 ‘공간 관계 표현 기반 RBF 메타데이터를 이용한 의미적 이미지 검색’을 제안한다. 이는 이미지에 표현되어 있는 개체들 사이의 공간적인 관계의 표현을 위하여 새로운 공간관계 어휘들을 정의하고, RDF 메타데이터에 이를 의미적으로 표현함으로써, 이미지 검색에서 더욱 정확한 응답을 제공하고, 궁극적으로 의미적 이미지 검색 시스템(Semantical Image Retrieval System)을 구축하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권2호
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• pp.91-102
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• 2012

정보통신기술을 활용한 학습시스템은 꾸준히 강조되어 왔지만 한국어 학습시스템의 자동화 수준은 높지 않다. 실용성 있는 학습시스템의 구축에는 대량의 기반지식이 필요하지만 이러한 지식을 구축하기 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 한국어학습시스템의 요소로 어학문제풀이, 표준발음 도우미, 글쓰기 도우미를 제안하고, 획득이 용이한 말뭉치와 웹문서, 사전을 활용하여 구축된 학습지원시스템을 소개한다. 어학문제풀이를 위한 자동문제생성에서는 말뭉치와 사전을 이용하여 문제와 보기문항을 생성하고, 웹문서 검색빈도를 활용하여 보기적합성을 검증한다. 표준발음 변환을 위해서 발음표기법을 분석하였으며, 글쓰기 지원을 위해 말뭉치에서 추출한 기분석데이터를 이용한 실시간 어휘추천과 문장추천을 구현하였다. 실험에서는 제안하는 방법으로 생성된 임의의 400문제에 대한 판정 결과 89.9%의 문제 적합률과 64.9%의 보기 적합률을 보였다.