• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.9
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• pp.153-158
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• 2013

Target learning model is not recognized in this category or not classified clearly failed to determine if the vocabulary recognition is reduced. Form of classification learning model is changed or a new learning model is added to the recognition decision tree structure of the model should be changed to a structural problem. In order to solve these problems, a decision tree learning model for classification learning algorithm is proposed. Phonological phenomenon reflected sound enough to configure the database to ensure learning a decision tree learning model for classifying method was used. In this study, the indoor environment-dependent recognition and vocabulary words for the experimental results independent recognition vocabulary of the indoor environment-dependent recognition performance of 98.3% in the experiment showed, vocabulary independent recognition performance of 98.4% in the experiment shown.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2006.06a
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• pp.1-7
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• 2006

최근 수년간 한국어를 위한 어휘의미망에 대한 관심은 꾸준히 높아지고 있지만, 그 결과물을 어떻게 평가하고 활용할 것인가에 대한 방안은 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 단어클러스터링 시스템 개발을 통하여, 어휘의미망에 의해 확장되기 전후의 클러스터링을 수행하여 데이터를 서로 비교하였다. 단어클러스터링 시스템 개발을 위해 사용된 학습 데이터는 신문 말뭉치 기사로 총 68,455,856 어절 규모이며, 특성벡터와 벡터공간모델을 이용하여 시스템A를 완성하였다. 시스템B는 구축된 '[-하]동사류' 3,656개의 어휘의미를 포함하는 동사어휘의미망을 포함하여 확장된 것으로 확장대상정보를 선택하여 특성벡터를 재구성한다. 대상이 되는 실험 데이터는 '다국어 어휘의미망-코어넷'으로 클러스터링 결과 나타난 어휘들의 세 번째 층위까지의 노드 동일성 여부로 정확률 검수를 하였다. 같은 환경에서 시스템A와 시스템B를 비교한 결과 단어클러스터링의 정확률이 45.3%에서 46.6%로의 향상을 보였다. 향후 연구는 어휘의미망을 활용하여 좀 더 다양한 시스템에 체계적이고 폭넓은 평가를 통해 전산시스템의 향상은 물론, 연구되고 있는 많은 어휘의미망에 의미 있는 평가 방안을 확대시켜 나가야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1290-1293
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• 2013

본 논문은 문장 내에서 나타나는 어휘간의 관계를 통해 표현 수준을 자동으로 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 영어에세이 코퍼스 내의 문장에서 발생하는 철자 및 문법의 오류와 함께 어휘와 문법 패턴에 따른 표현난이도를 평가할 수 있는 자질을 생성하고 다양한 기계학습기법을 사용하여 문장의 수준을 평가하고자 하였다. 또한 기존에 연구되어온 규칙기반의 문장 평가시스템을 구현하고 기계학습기법을 이용한 문장 평가시스템과 비교하였다. 이를 통해 철자 및 문법의 오류율뿐만 아니라 표현난이도를 평가할 수 있는 자질들이 유용함을 확인할 수 있었다. 영어작문 문장의 수준평가를 위해서 국내 학생들의 토플 에세이 코퍼스를 수집하여 2,000문장을 추출하였고, 4명의 전문평가자들을 통해 6단계로 평가하여 학습 및 테스트 세트를 구성하였다. 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 제안하는 방법으로 67.3%의 정확률과 67.1%의 재현율을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.96-102
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• 2008

자연언어처리에서 어휘의 의미를 구분하는 것은 기계번역이나 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 국내에서도 여러 어의 중의성 해소 시스템이 소개되었으나 대부분 시스템이 의미 부착 말뭉치를 이용한 감독 학습 방식을 기반으로 두고 있다. 본 논문은 한국어 어휘의미망을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 시스템을 소개한다. 일반적으로 감독어의 중의성 해소 시스템은 비감독 어의 중의성 해소 시스템보다 성능은 좋으나 대규모의 의미 부착 말뭉치가 있어야 한다. 그러나 본 시스템은 한국어 어휘의미망과 의미 미부착 말뭉치에서 추출한 어휘 통계정보를 이용해, 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미별 통계 정보를 이용하는 감독 중의성 해소 방법과 같은 효과를 낸다. 본 시스템과 타 시스템의 성능 비교를 위해 'SENSEVAL-2' 평가 대회의 한국어 평가 데이터를 이용하였다. 실험 결과는 추출된 통계 정보를 바탕으로 우도비를 이용하였을 때 정확도 72.09%, 관계어 가중치를 추가로 이용하였을 때 정확도 77.02%로 감독 중의성 해소 시스템보다 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.117-122
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• 1999

본 연구는 형태소 분석에 필요한 언어 지식과 품사 태깅에 필요한 확률 정보를 별도의 언어 지식 추가 없이 학습 말뭉치를 통해서 얻어내는 방법을 제안한다. 먼저 품사 부착된 학습 말뭉치로부터 형태소 사전과 결합 정보를 추출한다. 그리고 자주 발생하는 어절 및 해석상 모호성이 많은 어절에 대해서는 학습 말뭉치에서 발견된 형태소 분석 결과를 저장하여 형태소 분석에 소요되는 시간과 형태소 분석의 정확률을 높인다. 또한 미등록어의 많은 부분을 차지하는 인명, 지명, 조직명에 대해서는 정보 추출 분야에서 사용하는 고유 명사 분류법으로 해결한다. 품사 태깅을 위해서는 품사열 정보와 품사열 정보로는 해결할 수 없는 경우를 위한 어휘 정보를 학습 말뭉치에서 추출한다. 품사열 정보와 어휘 정보는 정형화 과정을 거쳐 최대 엔트로피 모델의 자질로 사용되어 품사 태깅 시스템을 위한 확률 분포를 구성한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 학습 말뭉치를 기반으로 한다는 특성에 의해 다양한 영역에 사용하기 쉽다. 또한 어휘 정보로 품사 문맥 정보를 보완하기 때문에 품사 분류 체계와 형태소 해석 규칙에 영향을 적게 받는다는 장점을 가진다. MATEC '99 데이터 실험 결과 형태소 단위로 94%의 재현률과 93%의 정확률을 얻을 수 있었다.

• Korean Journal of Oriental Medicine
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• v.12 no.3 s.18
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• pp.1-15
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• 2006

For the recent several years, there has been much interest in lexical semantic network. However, it seems to be very difficult to evaluate the effectiveness and correctness of it and invent the methods for applying it into various problem domains. In order to offer the fundamental ideas about how to evaluate and utilize lexical semantic networks, we developed two automatic word clustering systems, which are called system A and system B respectively. 68,455,856 words were used to learn both systems. We compared the clustering results of system A to those of system B which is extended by the lexical-semantic network. The system B is extended by reconstructing the feature vectors which are used the elements of the lexical-semantic network of 3,656 '-ha' verbs. The target data is the 'multilingual Word Net-CoreNet'.When we compared the accuracy of the system A and system B, we found that system B showed the accuracy of 46.6% which is better than that of system A, 45.3%.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.37-39
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• 2001

현재 이용가능한 대부분의 자동문서분류 시스템의 가장 큰 문제는 문서에 포함된 단어 사이의 통사 정보는 무시한 채, 각 단어의 분포만 고려한다는 점이다. 하지만, 통사 정보도 문서 분류를 위해 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 문서에 나타난 어휘 정보와 함께 통사 정보를 함께 고려하는 자동문서분류 방법을 제시한다. Reuters-21578 말뭉치에 대한 문서분류 실험결과 제시된 방법은 어휘정보만 사용하는 방법과 통사정보만 사용하는 방법 모두보다 높은 성능을 보인다 이 말뭉치에 대해서, 어휘정보만으로 학습된 Support Vector Machine으로 약 77%의 매우 높은 정확도를 얻을 수 있음에도 약 0.63%의 추가적인 성능 향상이 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.259-261
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• 2002

대부분의 자동문서분류 시스템은 문서에 사용된 단어의 분포만 고려하고, 또 하나의 중요한 정보인 통사 정보는 무시한다. 본 논문에서는 통사정보와 어휘정보를 모두 사용함으로써 대규모의 비구조 문서를 분류하는 방법을 제시한다. 이를 위해, 학습 데이터에 대해 독립된 두 개의 관점을 요구하는 일종의 부분 감독 학습 알고리즘인 co-training 알고리즘을 사용한다. 어휘정보와 통사정보가 각각 문서의 독립된 관점이 될 수 있으므로, 이 두 정보와 레이블이 없는 문서를 사용하여 문서 분류의 성능을 높일 수 있다. Reelers-21578 문서집합과 TREC-7 filtering 문서집합에 대한 실험 결과는 제시된 방법의 유효성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1154-1157
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• 2008

오늘날은 실용성 있는 생활 영어교육이 절실히 필요한 시대로서 영어 교육은 무엇보다도 의사소통 능력 개발에 중점을 두고 있다. 영어 학습을 시작하는 초기 학습자 단계에서 가장 우선적으로 직면하게 되는 것이 바로 어휘 학습이다. 기존 영어 단어 학습 시스템은 학습자에게 지나치게 많은 단어들을 단순한 방법을 통해서 학습하게 함으로써 심리적 부담을 주고 있다. 심리언어학에서는 언어 이해의 과정이 단순히 제시된 것을 그대로 받아들이는 수용의 과정이 아니라 학습자가 이미 보유한 경험과 개념을 근거로 활성망의 확산을 통해 적절한 관계를 찾는 역동적·능동적 과정이라는 이론이 있다. 본 논문에서는 언어 학습 이론을 바탕으로 단어들 사이의 관계를 부각시킴으로써 추론과 기억에 도움을 주는 영어 단어 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 단어들 간의 관계를 정의한 단어 관계 망을 중심으로 단어 학습 순서를 결정할 수 있고, 이미지 및 게임 기능을 지원하여 단어학습의 흥미를 유발하는 특징이 있다. 본 학습시스템을 실제 단어 학습에 적용해 본 결과 학습자들의 만족도가 높았다.