• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.2
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• pp.183-195
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• 2020

Non-verbal communication cues seem to be increasingly used in social media, such as emoticon, like, follow, etc. A Q methodology study is conducted to explore this phenomenon. Via a series of focus group activities with Facebook heavy users, 34 Q statements concerning online non-verbal communication cues are derived. Different Facebook users conduct Q sorts of these statements based on frequent use basis. Analysis of Q sort result reveals three distinctive usage patterns of non-verbal communication cues in Facebook: 'safe distance keeping' type, 'observing hermit' type and 'fully dedicated aficionado' type. Discussions are made concerning different components of non-verbal communication cues utilized in these groups, respectively, which can provide a theoretical basis for social media design.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.45-49
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• 2013

기존 연구에서는 질의 응답 시스템에서 정답 유형을 분류하기 위해 패턴 매칭 방식이나 교사 학습(Supervised Learning)을 이용했다. 패턴 매칭 방식은 질의 분석을 통해 수동으로 패턴을 구축해야 한다. 교사 학습에서는 훈련 데이터 전체에 정답 유형이 태깅(Tagging)되어야 하며, 이를 위해서는 사용자의 질의에 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업이 많이 필요하다. 웹을 통해 정답 유형이 태깅되지 않은 대용량의 사용자 질의 말뭉치를 구할 수 있지만, 이 데이터에는 정답 유형이 태깅되어 있지 않다. 따라서, 대용량의 사용자 질의에 비례하여, 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업량이 증가한다. 앞서 언급한 두 가지 방법론에서, 정답 유형 분류를 위해 수작업이 많이 필요하다는 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 일부 태깅된 훈련 데이터를 필요로 하는 반교사 학습(Semi-supervised Learning)에 기반한 정답 유형 분류를 제안한다. 이는 정답 유형 분류 작업에 필요한 노동력을 최소화함으로 대용량의 데이터를 통한 효율적 질의 응답 시스템 구축을 가능하게 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.199-206
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• 2002

언어가 아닌 다양한 지식원으로부터 그것을 설명하는 텍스트를 생성하는 텍스트 생성 (text generation)은 여러 가지 복합적이고 단계적인 과정을 거쳐 이루어진다. 자연스러운 텍스트를 생성하기 위한 여러 단계 중, 지식원으로부터 텍스트에 포함되기 위해 뽑힌 정보들간의 순서를 적절히 결정하는 과정을 텍스트 구조화(text structuring)라고 한다. 텍스트 구조화는 생성될 텍스트의 결속성(coherence)을 크게 좌우하므로, 양질의 텍스트를 생성하기 위해서는 텍스트 구조화를 다루기 위한 정교한 방법론이 요구된다. 본 논문에서는 SA(simulated annealing) 알고리즘을 이용해 추계적 텍스트 구조화 방안을 제안하며 특히, SA의 평가 함수(evaluation function)로서, 총 4가지의 방법론-중심화 이론(centering theory)을 이용한 센터 전이 유형의 선호도, 추론 비용에 근거한 전이 유형간의 선호도, 서두 문장을 결정하기 위한 가중치 할당에 따른 선호도, 인접한 문장간의 유사도에 따른 선호도-을 제안하고 실험을 통해, 그 효용성을 보였다.

• 재활복지
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• v.21 no.4
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• pp.1-31
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• 2017

This study identities various types of subjective perception of hearing-impaired persons on sign language interpretation using Q-methodology in an attempt to explore ways for developing more useful sign language interpretation services for them. For this purpose, 35 statements are extracted based on literatures and in-depth interviews and Q-classification is conducted for 20 interviewees. The results identify a common perception on the provision of sign language interpreter to frequently used institutions of hearing-impaired persons. They also derive three distinguished types of perception: seeking specialization of sign language interpretation, seeking traditional sign language interpretation services and seeking expansion and improvement of sign language interpretation services. Based on the results, the study suggests residence of sign language interpreters in public facilities, improvements of qualification system and education and training courses, specialization by field and improvement of the practice of sign language interpretation services, provision of customized services to the elderly and use of sign language interpreters reflecting the needs of the users.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.41-45
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• 2015

무제한 정보추출은 주로 영어를 대상으로 연구가 진행 되었지만, 최근에는 영어가 아닌 다른 언어에 대한 적용이 시도되고 있다. 본 논문에서는 관계 어휘의 유형을 동사형과 명사형 2가지로 정의하고, 각 유형별로 구문 분석 결과 기반의 서로 다른 방법론을 적용하는 한국어 대상 무제한 정보추출 시스템을 소개한다. 동사형 관계 어휘에 대해서는 의존 관계 기반의 추출 규칙을 적용하고, 명사형 관계 어휘에 대해서는 대량의 말뭉치로부터 자동으로 학습한 의존 관계 구조 기반의 추출 패턴을 적용한다. 임의의 100개 문장에 대해서 수행한 결과는 산출된 전체 트리플에 대해 0.8이상의 정밀도를 보임으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 효용성을 증명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.241-245
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• 2019

문서 요약, 키프레이즈 추출과 패러프레이징은 인간이, 혹은 기계가 문서를 보다 원활히 이해하는 데에 도움을 주는 방법론들이다. 우리는 본 연구에서 질문/요구 등의 지시성 발화를 대상으로, 핵심 내용을 추출하는 간단한 방법론을 통해 한국어 병렬 코퍼스를 구축한다. 또한, 우리는 인적 자원을 활용한 효율적인 데이터 증강 전략을 통해 부족하거나 필수적인 유형의 발화의 양을 보강하고, 약 5만 쌍 크기의 코퍼스를 제작하여 이를 공개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.503-510
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• 1992

복합어는 여러개의 단어가 하나의 의미론 나타내는 단어를 말한다. 이 논문에서는 번역시 구성단어들의 의미의 합이 아닌 다른 또 하나의 의미를 나타내는 단어를 대상으로 한다. 이러한 복합어는 구문해석 단계에서 많은 애매성의 원인이 되며, 유형에 따라 숙어 처럼 새로운 의미로 항상 같이 쓰이는 복합어와 복합어의 형성이 복잡하여 규칙으로서 단어를 이해할 필요가 있는 단어로 구분할 수 있다. 첫번째 유형은 단어의 형성이 단순하여 하나의 사전 엔트리로 등록될 수 있다. 이때 이들 복합어가 가지는 개별 어휘 규칙을 같이 사전에 등록하여 사전을 효과적 이용할 수 있다. 두번째 유형은 규칙에 의한 처리를 하여야 한다. 이러한 복합어에 대한 인식을 구문분석이전에 행함으로서 적은 노력으로 복합어로 인한 전체 문장의 애매성을 감소시키고, 문장내 단어의 수를 감소시킴으로서 전채 번역시스템의 효율을 증대하며, 복합어의 처리는 번역문을 자연스럽게 생성하는 데 큰 효과를 나타낸다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.216-227
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• 2007

본고는 서로 다른 용어와 기준들로 일관성 없이 나열되어 있던 이전의 '-이나'의 의미 해석을 통합적으로 설명해 보고자 한다. 즉 특정한 양상 척도(개연성, 희구성, ${\ldots}$ 등)을 이용하여 '-이나'가 쓰인 맥락에 따라 척도 함축을 해석해 내고자 한다. 따라서 본고는 교착어의 특성을 가진 한국어의 특수조사(혹은 한정사) '-이나'의 함축 해석에서 척도의 유형을 분류함으로써 의미 해석과 형식화의 초석을 다지는 연구가 될 것이라고 기대한다. 먼저 '-(이)나'의 함축 해석에서 나타나는 척도의 유형에 대하여 논의하고자 한다. 따라서 '-(이)나'의 함축이 드러내는 척도들을 형식적으로'선형과 비선형'척도를 나누고 이러한 문장들이 들어내는 양상을 분류할 것이다. 둘째, 정대호 외(2002)에서 논의하고 있는 '~이나/도'가 분류사구와 결합한 문장이 화용론적인 개연성의 척도상에서 하한 값을 유발한다고 제안함에 따라, 본고는 양상을, 이러한 개연성의 척도를 포함한, '인식(진리, 원인, 지식, 평가), 의무(의지), 희구(기원)'의 3가지 양상으로 분류하고, 이에서 '-(이)나'가 유발하는 각각의 척도상의 함축을 기술할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.117-122
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• 2011

시소러스의 연관관계는 유형의 세분화에 관한 원칙과 방법론의 부재로 시소러스를 구축하는 기관에서 개별적인 분류를 사용하고 있다. 분류에 적용되는 패싯지시어 모형에 관한 연구는 계속 되고 있지만 그 타당성을 뒷받침 할 실증적 사례연구는 찾아볼 수 없다. 본 연구에서는 Inspec에서 구축한 시소러스 중에 일정 기준으로 선정한 우선어와 관련어를 대상으로 IEL에서 제공하는 문헌에서 두 용어가 동시에 출현하는 문장을 찾아 그 연관관계 모형을 제안한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.379-382
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• 1998

이 연구는 서울말과 경상도 말의 고저형(tonal patterns)을 외래어 읽기를 통해 비교해 본 것으로, 두 방언의 고저형에 변수로 작용하는 것이 음절수, 음절 구조(폐음절/개음절), 어두 자음의 성격(phonation type) 등임을 밝혔다. 두 방언은 이런 변수의 작용을 선택적으로 받는데 유형론적으로 비성조 언어인 서울말은 음절수, 어두 자음의 성격이 고저형에 영향을 주며, 성조 언어인 경상도말은 음절수와 음절의 구조가 외래어에 있어서는 고저형 결정에 중요한 역할을 하는 것으로 드러났다.