• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.25 no.4
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• pp.525-547
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• 2015

This study analyzed the written texts of textbook and the teacher's discourse explaining 'the relationship between quadratic functions and quadratic equations' in the 9th grade high school mathematics class. Data consisted of the lecture recordings and the textbooks were analyzed based on the Halliday's systemic functional linguistics. According to the results, the written texts of the textbook used lexico-grammatical strategies such as generalization using hyponomy of meanings, mathematical objectification through nominalization and materialization of meaning through change in themes to compose mathematical concepts. The textbook generalized from an example in the description of formulating mathematical concepts, and in this process the organizational interactions of discourse-semantic level and lexico-grammartical level appeared. On the other hand, the teacher's doscourse appeared the change in transitivity and the addition of the reasons and the process. Also the teacher used explanation process of formulating the relationship between quadratic functions and quadratic equations. The linguistic characteristics of the teacher were linguistic implication and omission of lexemes due to contextual ommission. And there was no use of structural lexico-grammatical resources that influence the discourse-semantic level. This results provide a new framework for analyzing mathematical discourse, and suggest the lexico-grammatical strategies that can be used to explain mathematical concepts by teachers in math classrooms.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.19 no.2
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• pp.265-275
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• 1994

Lexical disambiguation is one of the most basic areas in natural language processing such as speech recognition/synthesis, information retrieval, corpus tagging/ etc. This paper describes a Korean lexical disambiguation mechanism where the disambigution is perfoemed on the basis of the statistical information collected from corpora. In this mechanism, the token tags corresponding to the results of the morphological analysis are used instead of part of speech tags for the purpose of detail disambiguation. The lexical selection function proposed shows considerably high accuracy, since the lexical characteristics of Korean such as concordance of endings or postpositions are well reflected in it. Two disambiguation methods, a unique selection method and a multiple selection method, are provided so that they can be properly according to the application areas.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.67-69
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• 2005

본 논문에서는 기 구축된 전자 카탈로그를 의미적 연결 관계에 기초한 확장된 전자 카탈로그로 변환하는 방법을 제안한다. 이를 통해 구축된 확장된 전자 카탈로그에서 의미적 태깅에 의한 확장된 어휘 인덱스 구축 방안과, 이를 이용한 검색 성능 향상 기법을 제안한다. 기존의 전자 카탈로그는 상품 정보가 분류별로 생성된 테이블에 저장되고 저장된 테이블로부터 생성된 키워드 인덱스로부터 검색이 이루어 졌다. 이러한 검색은 상품이 가지는 정보를 데이터베이스에 구축된 테이블에만 한정하게 되어 전자 카탈로그에 포함된 상품이나 분류간의 의미적 연결 관계들을 충분히 이용하지 못하였다 전자 카탈로그에 내재된 의미적 요소를 충분히 활용하기 위해서는 전자 카탈로그를 의미적 연결 관계에 기초한 모델로 구성할 필요가 있다. 본 논문에서는 의미적 모델 기반 전자 카탈로그 시스템으로의 전환 과정을 XML형태의 명세를 이용해 반자동적으로 전환할 수 있는 툴을 구현하며, 단순 키워드 어휘 인덱스 구축이 아닌, 어휘 인덱스의 의미적 확장을 제안하고, 이를 위한 태그 요소로써 어휘에 대한 형태소 분석 결과, 수치 환산 및 확장 요소, 속성간의 도메인 정보 등을 제시하였다. 이를 기반으로 최적의 검색 결과를 얻어 내도록 하는 인접도 평가 함수에 적용하는 방법을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.73-81
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• 2004

한국어에서의 품사 결정 문제는 형태론적 중의성 문제도 있지만, 영어에는 발생하지 않는 동품사 중의성 문제로 더 까다롭다. 이러한 문제들은 어휘 문맥을 고려하지 않고서는 해결하기 어렵다. 통계 자료 부족 문제에 쉽게 대처하는 모델이 필요하며 문맥에 따른 품사를 결정하고자 할 때 서로 다른 형태의 여러 가지 어휘 문맥 정보를 반영할 수 있는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 이런 점에 가장 적합한 최대 엔트로피(maximum entropy : ME) 모델을 품사태깅 작업에 이용하는 문제에 대해 다룬다. 어휘 문맥 정보를 이용하기 위한 자질함수가 매우 많아지는 문제에 대처하기 위해 필요에 따라 어휘 문맥 정보를 사전화 한다. 본 시스템의 특징으로는 어절 단위 품사 태깅을 위한 처리 기법. 어절의 형태소 분석열에 대한 어절 내부 확률 계산. ME 모델의 정규화 과정 생략에 의한 성능 향상, 디코딩 경로의 확장과 같은 점들이 있다. 실험을 통하여 본 연구의 기법이 높은 성능의 시스템을 달성할 수 있음을 알게 되었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.1 no.2
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• pp.49-59
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• 2000

The majority of work done to date on natural language processing has focused on analysis and understanding of language, thus natural language generation had been relatively less attention than understanding, And people even tends to regard natural language generation CIS a simple reverse process of language understanding, However, need for natural language generation is growing rapidly as application systems, especially multi-language machine translation systems on the web, natural language interface systems, natural language query systems need more complex messages to generate, In this paper, we propose an algorithm to generate more flexible and natural sentence using lexical functions of Igor Mel'uk (Mel'uk ＆ Zholkovsky, 1988) and systemic grammar.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.34 no.6
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• pp.554-563
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• 2007

The e-Marketplace is growing rapidly and providing a more complex relationship between providers and consumers. In recent years, e-Marketplace integration or cooperation issues have become an important issue in e-Business. The e-Catalog is a key factor in e-Business, which means an e-Catalog System needs to contain more large data and requires a more efficient retrieval system. This paper focuses on designing an efficient retrieval system for very large e-Catalogs of large e-Marketplaces. For this reason, a new similarity measure for e-Catalog retrieval based on semantic relationships was proposed. Our achievement is this: first, a new e-Catalog data model based on semantic relationships was designed. Second, the model was extended by considering lexical features (Especially, focus on Korean). Third, the factors affecting similarity with the model was defined. Fourth, from the factors, we finally defined a new similarity measure, realized the system and verified it through experimentation.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.21 no.4
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• pp.669-696
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• 2010

Assuming that the whole meaning of a document is a composition of the meanings of each part, this paper proposes to study the automatic grading of movie reviews which contain sentimental expressions. This will be accomplished by calculating the values of semantic segments and performing data classification for each review. The ARSSA(The Automatic Rating System for Sentiment analysis using an Appraisal dictionary) system is an effort to model decision making processes in a manner similar to that of the human mind. This aims to resolve the discontinuity between the numerical ranking and textual rationalization present in the binary structure of the current review rating system: {rate: review}. This model can be realized by performing analysis on the abstract menas extracted from each review. The performance of this system was experimentally calculated by performing a 10-fold Cross-Validation test of 1000 reviews obtained from the Naver Movie site. The system achieved an 85% F1 Score when compared to predefined values using a predefined appraisal dictionary.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.2 no.5
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• pp.733-745
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• 1995

This study is aimed at construction of a translator for a functional programming language. For this goal we define a functional programming language which has lazy semantics and develop a translator for it. The execution model selected is the G-machine-based combinator graph reduction. The translator is composed of 4 phases and translates a source program to a C program. The first phase of the translator translates a source program to a enriched lambda- calculus graph, the second phase transforms a lambda-calculus graph into supercombinators, the third phase translates supercombiantors to a G program and the last phase translates the G program to a C program. The final result of the translator, a C program, is compiled to an executable program by C compiler. The translator is implemented in C using compiler development tools such as TACC and Lex, under the UNIX environments. In this paper we present the design and implementation techniques for developing the translator and show results by executing some test problems.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.157-160
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• 2017

최근 자연 언어 처리 분야에서는 단어를 실수벡터로 임베딩하는 워드 임베딩(Word embedding) 기술이 많은 각광을 받고 있다. 최근에는 서로 다른 두 언어를 이용한 이중 언어 위드 임베딩(Bilingual word embedding) 방법을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데, 이중 언어 워드 임베딩에서 임베딩 절과의 질은 학습하는 코퍼스의 정렬방식에 따라 많은 영향을 받는다. 본 논문은 자막 병렬 코퍼스를 이용하여 밑바탕 어휘집(Seed lexicon)을 구축하여 번역 연결 강도를 향상시키고, 이중 언어 워드 임베딩의 사천(Vocabulary) 확장을 위한 언어별 연결 함수(Language-specific mapping function)을 학습하는 새로운 방식의 모델을 제안한다. 제안한 모델은 기존 모델과의 성능비교에서 비교할만한 수준의 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.781-785
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• 2002

다양한 정보들을 디지털화하여 여러 형태의 미디어로 표현함으로 인해 정보의 저장과 관리가 어렵고 이로 인해 자료의 처리효율이 떨어지거나 상호 교환과 편집 등이 용이하지 않다. 본 논문에서는 동영상 강의를 효율적으로 처리하기 위해 주 제어기, 어휘분석기, 마우스 및 구문 분석기, 변수 테이블, 명령어 관리기, 수치함수 관리기, 변수 관리기, 스크립터 편집기, 스크립터 브라우저 등을 체계적으로 정립하여 다양한 미디어 매체를 하나의 파일형식으로 변환함으로서 동영상 강의 시스템에서 미디어 자료 관리를 원활하게 하고, 미디어의 처리속도와 시스템의 부하를 줄이는 미디어 통합모듈의 알고리즘을 설계하고 구현한다.