• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.337-339
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• 2016

본 논문에서는 한국어 개체명 인식의 성능 향상을 위하여 워드 임베딩을 활용할 수 있는 방법에 대하여 기술한다. 워드 임베딩이란 문장의 단어의 공기정보를 바탕으로 그 단어의 의미를 벡터로 표현하는 분산표현이다. 이러한 분산 표현은 단어 간의 유의미한 정도를 계산하는데 유용하다. 본 논문에서는 이러한 워드 임베딩을 통하여 단어 벡터들의 코사인 유사도를 통한 개체명 사전 자가 학습 및 매칭 방법을 적용하고, 그 실험 결과를 보고한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권1호
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• pp.31-36
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• 2014

트위터와 페이스북 등의 SNS(Social Network Service)는 일반 대중의 관심사나 트렌드 등의 이슈를 탐지하기 좋은 지식원이다. 본 논문에서는 검색 질의어에 관련된 이슈나 화제를 질의어에 대한 연관 어휘로 보고, 이를 트위터에서 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 질의어와 연관성이 높은 단어는 질의어와 가까운 위치에서 자주 발생한다고 가정하고, 단어 간 거리에 반비례하고 공기 빈도에 비례하는 단어 간 인접도의 합으로 단어간 연관도를 구한다. 구해진 연관도 값이 임계치를 넘는 어휘를 연관 어휘로 보고 네트워크의 형태로 관련 이슈를 제시한다. 제안한 방법에서는 네트워크의 특성을 분석하여 복합어를 손쉽게 탐지할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.109-116
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• 2006

자연 언어의 각 어휘는 서로 관계를 가지고 계층적 입체적 모델로 존재한다. 이러한 전제에서 출발한 연구 가운데 대표적인 것이 의미 계층이다. 본고에서는 한국어 형용사의 의미 계층을 추출하는 것을 목표로 하여, 형식적 객관적 방법론을 정립하고, 결과를 비교적 신속하고 정확하게 이끌어 낼 수 있는 전산적 처리 도입하였다. 우선 전체 구축에 필요한 절차를 세우고 각 단계에서 필요한 방법과 휴리스틱을 정리하였다. 이를 바탕으로 사전 뜻풀이말을 이용하여 반자동으로 작업하였으며, 일부 코퍼스를 활용하였다 최종 알고리즘으로는 Top-Down 방식을 택하였다. 이렇게 추출된 한국어 형용사 의미 계층은 226개의 최상위어에서 시작하여 총 3,792개의 표제어를 망라한다. 또한 수직적 계열 관계만을 명시했을 경우 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위해, 동의어 반의어와 같은 수평적 의미 관계와 공기 명사와 같은 결합 관계 등을 함께 기술하였다. 한편 표제항을 뜻풀이말의 공기 명사를 이용하여 의미별로 분류하고 각 분류마다 별도의 의미 계층을 수립하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.23-28
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• 2015

본 논문에서는 한국어 트리플 생성 시스템의 정확도를 향상시키기 위한 distant supervision 기반의 신뢰도 측정 방법을 제안한다. 기존의 많은 패턴 기반의 트리플 생성 시스템에는 distant supervision의 기본 가정으로 인해 다수의 오류 패턴이 발생할 여지가 크다. 기존의 연구에서는 오류 패턴을 제거하기 위하여 발생 빈도, 공기 횟수 등의 통계에 기반하여 간접적으로 신뢰도를 측정하였다. 본 논문에서는 한국어 패턴과 영어 프로퍼티 사이의 의미 유사도를 측정함으로써 통계에 기반한 방법보다 더 정확한 신뢰도 측정 방법을 제안한다. 비지도 학습 방법인 워드임베딩을 활용하여 어휘의 의미를 학습하고, 이들 사이의 유사도를 측정한다. 한국어 패턴과 영어 프로퍼티의 어휘 불일치 문제를 해결하기 위하여 정준상관분석을 활용하였다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 패턴 신뢰도 측정 방법은 통계 기반의 방법에 비해 정확률이 9%나 더 높은 트리플 집합을 생성함을 보여주어, 의미 유사도를 반영한 신뢰도 측정이 기존의 통계 기반 신뢰도 측정보다 고품질 트리플 생성에 더 적합함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.497-502
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• 2009

본 논문에서는 상품평의 효율적인 분석을 위한 평가 항목 추출 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 상품평 수집-보정과 평가 항목 추출의 두 단계로 구성된다. 상품평 수집-보정에서는 인터넷 쇼핑몰에서 상품평을 수집하고 상품평 특유의 구어체 표현과 맞춤법 오류 등을 처리한다. 평가 항목 추출에서는 스커트 상품 카테고리의 경우 ‘사이즈', ‘스타일'과 같이 상품을 평가하는 기준이 되는 항목을 상품평과 인터넷 상의 웹 문서를 활용하여 자동으로 추출한다. 상품평에 나타나는 명사들을 평가 항목 후보로 설정하고, 각 후보 명사의 상품평에서의 어휘 통계인 내부연관도와, 후보 명사와 상품 카테고리명의 웹 문서에서의 공기 빈도에 기반하여 계산된 외부연관도를 결합하여 상품과 평가 항목 후보의 연관도를 계산한다. 본 논문의 평가 항목 추출 방식은 평균 재현율 90%를 보여 기존 연구보다 우수한 결과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.179-181
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• 2000

한국어의 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 하위범주화 사전을 구축하였다. 용언에 따라 제한될 수 있는 문형 패턴과 의미역(semantic roles) 정보의 표준을 정하여 이를 부가하였고 구축한 하위범주화 사전이 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미사전과 연동하도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 말뭉치와 구문분석된 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행했다. 이 과정에서 자동으로 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어정보, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하여 하위범주화사전에 추가시켰다. 또한 여기서 얻은 정보를 기준으로 하위범주화 사전을 자동으로 확장하는 알고리즘을 적용하여 확장시켰다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.99-102
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• 2008

현재 우리나라에서는 영어에 대한 중요성과 관심이 점점 커지고 있으며, 영어 능력을 평가하는 다양한 시험이 시행 중에 있다. 이런 시험들을 준비하기 위해 많은 문제들은 웹 상에서 손쉽게 구할 수 있는 반면에, 획득한 문제에 대한 정답을 원하는 순간에 구하는 것은 쉽지 않아 영어 문제를 푼 후에 정답을 확인할 수 없는 경우가 많다. 이런 불편함을 줄이기 위해 본 논문은 영어 문제의 정답을 추천해 주는 시스템에 대해서 논의한다. 단문 빈칸 채우기 형식의 문제에 대해서 해당 문제의 문장의 의미에 대한 이해없이도 특정 어휘의 쓰임새나 빈칸 주변의 문맥 정보, 단어들 간의 공기빈도 정보를 이용하여 문제의 정답을 추천한다. 시스템에 필요한 정보를 위한 자료를 웹 상의 수많은 영어 문서들에 기술된 표현을 이용하여 수동 지식 구축과정 없이 문제를 해결한다.

• 응용통계연구
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• 제18권3호
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• pp.583-595
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• 2005

언어의 공기관계를 파악하는 데는 여러 가지 연관성 통계량들이 이용된다. 그러나 일부 통계량을 제외한 나머지 통계량들은 분포가 알려져 있지 않아 정작 통계량 값을 구하고도 명확한 설명을 하지 못하는 경우가 있다. 따라서 언어의 공기관계 분석을 위해서 정규근사나 t통계량을 이용하여 가설검증을 하는 경우가 많다. 그러나 공기관계에 있는 어휘빈도가 전체 빈도에서 차지하는 백분율이 매우 작기 때문에 정규근사에는 무리가 있어 보인다. 따라서 본 논문은 여러 논문에서 자주 언급되는 연관성 통계량의 특성을 임의화검증(randomization test)을 통해 고찰함으로써 계량언어학의 연어분석에서 데이터의 특성을 고려하여 보다 정확하게 언어의 공기관계를 이해할 수 있도록 도모하고자한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.257-264
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• 1999

자연언어 처리에 있어 문장의 성분 구조를 파악하는 통사적 해석에서는 애매성 있는 결과가 많이 생성된다. 한국어의 경우 어순 등의 통사적 특성뿐 아니라 상황과 의미, 문맥이 문장의 분석에 더 중요한 역할을 하기 때문에 문맥 자유 문법에 의한 접근 방법만으로는 중의적 구조의 해결이 어렵다. 이는 또한 의미 분석시 애매성을 증가시키는 원인이 된다. 이러한 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 용언 중심의 하위범주화 사전을 구축하였다. 본 논문에서는 용언에 따라 제한될 수 있는 하위범주 패턴을 정의하고 패턴에 따라 하위범주 사전을 구축하였다. 하위범주화 사전에는 명사의 시소러스와 정합하여 보어를 선택 제한(Selectional Restriction)할 수 있도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 말뭉치를 통해 수집된 용언 12,000여개를 대상으로 25,000여개의 하위범주 패턴을 구축하였고 이렇게 구축한 하위범주화 사전이 120,000여 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미 사전과 연동하도록 하였다. 또한 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 2만여 문장의 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행하고, 의존관계와 어휘의 의미를 포함하고 있는 말뭉치에 하위범주 패턴이 어느정도 정합되는지를 분석하여, 하위범주 패턴과 말뭉치의 의존관계만 일치하는 경우와 어휘의 의미까지 일치하는 경우에 대해 평가한다. 이 과정에서 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어 정보를 수집하여 데이터베이스에 포함시키고, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하는 방법도 제시하고자 한다.을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.24-30
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• 2002

본 논문은 한국어 정보처리에서 발생하는 단어 중의성 문제를 해결하기 위하여, 사전 뜻풀이 말뭉치에서 추출하여 구축한 의미정보 데이터베이스(Semantic Information Database)와 이를 활용한 단어 중의성 해결 모델을 이용한 실용적인 동형이의어 태깅 시스템 개발을 목적으로 한다. 중 소규모의 국어사전 150,000여 개의 표제어 전체의 뜻풀이에 품사 태그를 부착한 117만 어절 규모의 뜻풀이 말뭉치를 구축한 후 사전에 등재된 14,000여 개의 동형이의어 중 뜻풀이에 나타나는 8,164개의 동형이의어에 표제어 어깨번호를 이용한 의미 태그를 부착함으로써, 대량의 동형이의어 분별을 위한 공기(coocurrence)하는 단어와 빈도(frequency)정보를 추출하여 데이터베이스화 할 수 있었다. 본 동형이의어 태깅 시스템의 정확률 측정과 문제점 발견을 위해 (21세기 세종 계획) 프로젝트에서 제공하는 150만 어절 의미 태그 부착 말뭉치를 대상으로 실험한 결과 세종 150만 의미 태그 부착 말뭉치에 고빈도로 출현하는 469개 어휘(총 출현 횟수 249.249개)에 대한 정확률이 91.58%로 나타났다.