• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
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• pp.209-214
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• 1997

본 연구에서는 한국어의 정서관련 어휘분석을 통하여 내적체계의 차원을 알아보고자 하였다. 이를 위해, 연구1에서는 내적경험을표현하는 데 자주 쓰이는 어휘들을 자유연상을 통해 100개를 선정하고 유사성과 빈도평가작업을 통해 대표성을 갖는다고 판단되는 어휘22개를 선정하였다. 22개의 쌍별유사성을 7점척도로 평정한 자료를 다차원분석한 결과, 1차원(63%)은 쾌/불쾌, 2차원(25%)은 각성수준으로 해석될 수 있었고, 이는 기존의 차원모형의 주장과 거의 유사한 결과였다. 다른 어휘목록을 사용하였을 때의 결과와 비교하기 위해, 연구 2에서는 표정을 보고 정서를 추론하는 실험을 통해 자주 언급된 단어를 빈도순으로 22개 선정하였다. 이를 이용하여 같은 방법으로 다차원분석한 결과 연구 3에서는 연구 1,2의 어휘목록이 전체 내적체계의 차원 공간에서 차지하는 상대적인 위치를 비교하기 위해, 두 어휘목록을 포함한 83개 내적체계의 단어를 차원평정시켜 분석하였고, 연구결과가 차원모형에서 갖는 시사점이 논의 되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.397-403
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• 1999

어휘 지식은 자연어 처리에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로하는 일이다. 본 논문에서는 온라인 국어 사전을 이용하여 범용의 대규모 한국어 어휘 지식 베이스를 자동으로 구축하는 방법을 제안하고 실제로 시스템을 구현한다. 제안하는 방법론은 비교적 적은 비용으로 단시일내에 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것을 가능하게 한다. 또한 지식 구축 과정이 자동화되어 만들어진 지식 베이스의 유지, 보수 및 확장이 용이하다. 구현된 시스템으로 구축한 어휘 지식 베이스는 기계번역에서의 대역어 선정이나 한국어 조사의 의미 분별 등 자연어 처리 과정에서 발생하는 각종 어휘 의미 모호성 해소에 응용될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.33-38
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• 2013

소셜미디어를 통한 여론분석과 브랜드 모니터링에 대한 요구가 증가하면서, 빅데이터로부터 감성을 분석하는 기술에 대한 필요가 늘고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 단순 긍/부정 감성이 아닌 20종류의 세분화된 감성을 분석하기 위한 감성어휘 구축 알고리즘을 제시한다. 감성어휘 구축을 위해서는 준지도학습을 사용하였으며, 도메인에 특화되지 않은 일반 감성어휘를 구축하도록 학습되었다. 학습된 감성어휘를 인물, 스마트기기, 정책 등 다양한 도메인의 트위터 데이터에 적용하여 세부감성을 분석한 결과, 알고리즘의 특성상 재현율이 낮다는 한계를 가지고 있었으나, 대부분의 감성에 대해 높은 정확도를 지닌 감성어휘를 구축할 수 있었고, 감성을 직간접적으로 나타내는 표현들을 학습할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제5권
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• pp.60-63
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• 1998

본 논문에서는 사용자가 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경이 가능한 가변어휘 인식시스템에 관하여 기술한다. 가변어휘 음성인식에서는 미리 구성된 음소모델을 토대로 인식대상 어휘가 결정되명 발음사전에 의거하여 이들 어휘에 해당하는 음소모델을 연결함으로써 단어모델을 만든다. 사용된 음소모델은 현재 음소의 앞뒤의 음소 context를 고려한 문맥종속형(Context-Dependent)음소모델인 triphone을 사용하였고, 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM)기반의 고립단어인식 시스템을 구현하였다. 비교를 위해 문맥 독립형 음소모델인 monophone으로 인식실험을 병행하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)를 사용하였으며, test 환경에서 나타나지 않은 unseen triphone 문제를 해결하기 위하여 state-tying 방법중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 기법을 도입하였다. 음소모델 훈련에는 ETRI에서 구축한 POW (Phonetically Optimized Words) 음성 데이터베이스(DB)[1]를 사용하였고, 어휘독립인식실험에는 POW DB와 관련없는 22개의 부서명을 50명이 발음한 총 1.100개의 고립단어 부서 DB[2]를 사용하였다. 인식실험결과 문맥독립형 음소모델이 88.6%를 보인데 비해 문맥종속형 음소모델은 96.2%의 더 나은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.260-265
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• 2010

웹 2.0시대의 도래에 따라 많은 소비자들은 상품에 대한 다양한 의견을 표현할 수 있게 되었다. 이러한 의견들을 활용하여 상품평 요약 시스템 등이 개발되었다. 어휘의 의미 극성은 이러한 시스템에서 활용될 여지가 많은 요소이다. 영어의 경우 어휘의 의미 극성을 판단하는 연구가 많이 진행되어 어느 정도 결실을 맺었지만, 우리말의 경우 어휘의 의미 극성을 판단하는 연구는 아직 미흡하다. 본 논문에서는 우리말 어휘의 의미 극성을 PMI를 사용하여 판단한다. 또한 PMI를 우리말 어휘에 적용할 때 문제가 되는 이슈를 살펴보고 이에 대한 해결 방법들을 제시한다. 나아가 실제 상품 평에서 많이 쓰이는 형용사에 대하여, 제시한 의미 극성 판단 방법의 성능을 검증해 본다. 제시한 방법은 어휘의 의미 극성을 81%의 정확도로 판단해 주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1333-1336
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• 2015

감성분석은 최근 오피니언 마이닝에서 주목받고 있는 분야로써, 특정 주제, 상품, 유명인사 등에 대한 사람들의 반응을 긍정 또는 부정으로 구분하거나 점수를 이용하여 긍정 또는 부정의 강도를 분석하는데 이용되고 있다. PMI(pointwise mutual information)와 SO-PMI(semantic orientation from pointwise mutual information)는 비교적 빠르고 간편하게 극성을 판단할 수 있다는 장점이 있지만, 어휘와 기준 어휘 사이의 극성 값이 넓은 범위를 갖는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 일상적인 언어 사용 환경에서 나타나는 어휘로부터 감성을 분석하고자 하였다. 특히 어휘의 극성 값 편차로 인해 나타날 수 있는 어려움을 보완하기 위해 NPMI(normalized pointwise mutual information)를 이용하여 어휘의 감성을 분석하였다. PMI와 NPMI를 비교 분석한 결과 어휘의 감성 강도를 나타내는 데 있어서 밀집도에서 큰 차이를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.365-368
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• 2012

어의 중의성 해소는 자연어처리에서 중요한 역할을 한다. 감독 중의성 해소 방법은 비감독 중의성 해소 방법보다 높은 성능을 나타내지만, 구축비용이 큰 대규모 의미부착 말뭉치가 필요하다. 본 논문에서는 중국어 어휘의미망(HowNet)과 의미 미부착 말뭉치를 이용한 중국어 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미 미부착 말뭉치에서 통계정보를 추출하고, 중국어 어휘 의미망에서 중의성 어휘의 의미별 형제어를 추출하여 중의성 어휘의 주변 문맥에 나타나는 어휘와 카이제곱검정(${\chi}^2$-test)에 의한 독립성 검정을 통해 어휘 간 연관성을 판단하고 중의성 해소를 한다. 본 논문에서 제안한 중의성 해소방법의 성능을 SemEval-2007 평가데이터에서 측정한 결과 명사와 동사에서 각각 64.7%, 49.4%를 나타냈다. 이는 SemEval-2007 중국어 비감독 중의성 해소에서 가장 높은 성능을 나타낸 시스템보다 13.1%, 13.9% 높은 성능이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.443-446
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• 2010

질의 분류에서 어휘의 다양한 표현으로 인한 어휘 불일치문제는 성능저하의 주요 원인이다. 본 논문에서는 야후!앤써 질의응답 아카이브를 이용해서 같은 카테고리의 질의-질의쌍들에 대해 어휘-어휘 번역확률을 계산하는 방법을 제안한다. 정보검색에서 우수한 성능을 보인 어휘 사이의 번역확률을 반영하는 번역기반 언어모델이 질의 분류에서 유효함을 확인하였고 언어모델과의 비교실험을 통해 성능향상을 보였다. 어휘관계를 측정하는 방법에서 번역확률 계산방법에 따른 성능측정에서 전체 질의-대답쌍들에 대해 번역확률을 계산하는 것보다 같은 카테고리에 속하는 질의-질의쌍들에 대해 번역확률을 계산하는 것이 분류를 위해 더 좋은 번역확률임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권3호
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• pp.189-194
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• 2012

본 논문에서는 정보검색 성능 향상을 위해 잠정적 적합 문서 및 부적합 문서와 어휘 그래프를 이용한 질의 확장 방법을 제안한다. 언어모델에 의한 초기 검색 결과 상위 문서들은 질의 어휘 조합과 근접도를 기반으로 핵심 질의를 포함하는 문서들로 구성된 핵심 질의 클러스터와 핵심 질의를 포함하지 않는 문서들로 구성된 비핵심 질의 클러스터로 분류된다. 이때, 핵심 질의 클러스터는 잠정적 적합 문서 집합으로, 비핵심 질의 클러스터는 잠정적 부적합 문서 집합으로 본다. 각 클러스터는 어휘들과 질의 어휘와의 가까운 정도에 따라 어휘 그래프로 표현된다. 각 어휘에 대한 중요도는 핵심 질의 클러스터 그래프에서의 어휘 가중치에서 비핵심 질의 클러스터 그래프에서의 어휘의 가중치를 빼서 계산한다. 이는 부적합 문서에서 높은 가중치를 갖는 어휘는 확장 질의에서 제외시키는 역할을 한다. 중요도가 높은 어휘 순으로 확장할 질의를 선택한다. 웹 문서 테스트컬렉션인 TREC WT10g에서의 실험 결과에서 제안 방법이 언어모델(LM)에 비해 평균 정확률의 평균(MAP)에서 9.4% 성능 향상을 보였다.

• 한국초등수학교육학회지
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• 제17권2호
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• pp.185-205
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• 2013

본 연구에서는 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈과 직접적으로 연관이 있는 초등학교용 사칙계산 관련 어휘를 획정하기 위하여, 먼저 사칙계산 어휘를 수집하고 그것의 종별, 군별 분류에 관해 논의하였다. 다음으로 기본적인 사칙계산 관련 어휘에 관해 논의하였다. 이때 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 관련 어휘가 기본적으로 각각 더하다, 빼다, 곱하다, 나누다의 네 동사에서 비롯된다고 보고, 각각의 어간(즉, 더, 빼, 곱, 나누)을 포함하는 어휘를 기본적인 사칙계산 관련 어휘로 삼았다. 이어 연산을 보조하는 어휘와 연산의 결과를 나타내는 어휘를 그것에 포함시키고, 다음 준거에 맞추어 초등학교용 사칙계산 관련 어휘를 획정하였다. 첫째, 동사의 명사형을 어근으로 한 새로운 동사나 파생어를 사용하지 않는다. 둘째, 편수자료 또는 표준국어대사전에 등재되어 있지만, 교과서/익힘책에 용례가 없거나 드문 어휘는 사용하지 않는다. 셋째, 대체가 불가능한 어휘와 교수학적 이유가 있는 어휘는 사용한다.