• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.215-215
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• 2011

1996년도 UN해양법협약의 발효와 각국의 배타적 경제수역(EEZ) 선포로 연안역에 대한 관심이 국제적으로 고조되고 있는 가운데 우리나라에서도 연안역 관리법(가칭)이 제정되었다. 국토해양부는 연안역 공간이용 효율성 극대화와 부존 해양자원의 치계적인 개발과 보전을 위하여 연안역 관리법을 특별법으로 제정하였으며 1998년 중에 시행령 등 하위법령을 제정해 시행키로 하였다. 이 이후로도 연안역 특별법에 대한 연구는 계속 진행중이며, 현제 연안역은 연안어업, 수산양식장, 모래채취, 염전, 해수욕장, 관광지, 해양시설, 간척, 매립지, 공업단지 등으로 많이 이용되고 있다. 그러나 연안역 안전시설에 대한 상세 설계기준 및 시공에 대해서는 자세히 다루고 있지 않다. 연안역은 관광객이 증가하면서 안전시설과 구난장비의 미비한 실정으로 인해 인적 물적 피해가 빈번히 발생 증가하고 있는 것으로 나타나고 있다. 안전사고의 다발지역을 분석해 보면 관광객으로 인하여 방파제 주변에서의 안전사고가 증가하고 있는 상황이며, 이로 인한 인명피해도 증가하고 있다. 방파제에 대한 안전사고를 막기 위하여 우선적으로 방파제에 대한 안전사고를 해결하고자 인명피해를 막는 구난시설들에 대한 간격 등의 기준을 제시하였다. 다른 지역에 비하여 연안역은 파도에 의하여 사람이 떠내려가는 것을 고려하여 구난시설의 간격을 해안이나 다른 안전시설에 비하여 더 짧게 하였으며, 구난시설이 피해자에게 빠르게 전달되고자 멀리 던진 수 있으며, 구난시설을 잡음과 동시에 숨을 쉴 수 있는 여건이 조성되도록 연구하였다. 안전사고를 효율적으로 방지하기 위하여 인간공학을 접한 안전시설을 연구를 하였다. 인간공학이란, 인간의 행동, 능력, 한계, 특성 등에 관한 정보를 발견하고, 이를 도구, 기계, 시스템, 과업, 직무, 환경의 설계에 응용함으로 인간이 생산적이고 안전하며 쾌적하고 효과적으로 이용할 수 있도록 하는 것이다. 인간공학은 인간이 사용할 수 있도록 설계하는 과정에 있어 인간의 활용성 및 편리성을 증대하는 학문으로 보며, 설계초기 단계에서부터 인간의 요소의 체계적인 고려를 필요로 하게 되었다. 이 논문은 과거에 일어났던 사고사례들을 주시하면서 앞으로의 미래에 똑같은 사고사례가 발생하지 않도록 예방하이 위하여 인간공학과 안전시설을 통하여 연안역의 안전시설의 설치기준에 도움이 되는 자료를 제공하고자 한다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.53-57
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• 2011

최근 해양 레포츠와 관광의 활성화로 연안역에서의 안전사고 위험은 더욱 증가하고 있다. 그러나 연안역 안전사고를 방지하기 위한 대책이 안전사고의 증가속도에 적절하게 대응하지 못하고 있다. 연안역의 환경은 육역과 해역의 특성이 혼재된 복합 환경 조건이므로 연안역 안전사고 대책방안 수립 시에는 육역과 해역의 특성이 적절히 고려되어야 한다. 본 논문에서는 현장실태조사를 통해 연안역 안전에 대한 현 문제점을 분석하였으며 연안역 안전의 개선방향을 근거로 연안역 안전기준 정립방향을 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.276-279
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• 2019

의존 구문 분석은 문장을 구성하는 성분들 간의 의존 관계를 분석하고 문장의 구조적 정보를 얻기 위한 기술이다. 의미역 결정은 문장에서 서술어에 해당하는 어절을 찾고 해당 서술어의 논항들을 찾는 자연어 처리의 한 분야이다. 두 기술은 서로 밀접한 상관관계가 존재하며 기존 연구들은 이 상관관계를 이용하기 위해 의존 구문 분석의 결과를 의미역 결정의 자질로써 사용한다. 그러나 이런 방법은 의미역 결정 모델의 오류가 의존 구문 분석에 역전파 되지 않으므로 두 기술의 상관관계를 효과적으로 사용한다고 보기 어렵다. 본 논문은 포인터 네트워크 기반의 의존 구문 분석 모델과 병렬화 순환 신경망 기반의 의미역 결정 모델을 멀티 태스크 방식으로 학습시키는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 의존 구문 분석 및 의미역 결정 말뭉치인 UProbBank를 실험에 사용하여 의존 구문 분석에서 UAS 0.9327, 의미역 결정에서 PIC F1 0.9952, AIC F1 0.7312의 성능 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.324-329
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• 2016

의미역 결정은 자연어 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 것이다. 최근 의미역 결정 연구에는 의미역 말뭉치와 기계학습 알고리즘을 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 순차적 레이블링 영역에서 좋은 성능을 보이고 있는 Bidirectional LSTM-CRFs 기반으로 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델을 제안한다. 제안한 음절의 의미역 태그 분포를 고려한 의미역 결정 모델은 분포가 고려되지 않은 모델에 비해 2.41%p 향상된 66.13%의 의미역 결정 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.319-325
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• 2001

본 논문은 세종 전자사전을 구성하고 있는 하위사전의 하나인 세종 용언전자사전에서 사용되는 의미역 기술체계 및 그 목록을 소개하는 논문이다. 본 논문은 2부로 구성되어 있다. 1부에서는 의미역이란 개념을 정의하고 의미역 기술의 의의를 순수언어학적 차원과 NLP의 응용 기존의 비판에 관하여 우리의 응용 차원에서 설명한다. 아울러 1부에서는 의미역 개념에 대한 기존의 비판에 관하여 우리의 입장을 밝힌다. 제 2부는 본론으로서 세종 용언전자사전에서 사용되는 의미여 기술체계 및 목록 그리고 그것이 지니는 의의를 소개하는 부분이다. 제 2부에서는 우선 세종 용언전자 사전이 의미역 기술 및 목록 확정을 위해서 채택하고 있는 원칙을 밝힌다. 그 다음에는 현재 세종 용언전자사전에서 사용하고 있는 의미역 목록을 각 의미역의 정의와 함께 소개한다. 끝으로 세종 용언전자사전의 틀 내에서 이루어지고 있는 의미역 기술이 갖는 의의와 현 의미역 기술체계가 지니고 있는 문제점을 지적한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.276-279
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• 2016

의미역 결정에서 하나의 의미 논항이 둘 이상의 의미역을 가지는 경우는 복수의 레이블을 할당하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 복수의 의미역을 가지는 항의 의미역 결정을 위한 새로운 자질을 제안한다. 복수의 의미역을 결정하기 위해서 체언보다 선행되어 나타나는 용언에 대한 자질을 추가하였다. 또한 문장의 용언에 따라 의미역을 결정하기 위해서 문장 내의 용언 수만큼 각각에 용언에 대한 의미역을 결정할 수 있도록 반복적으로 레이블링하는 방법을 제시하였다. 본 논문의 실험 결과로 제안한 방법은 74.90%의 성능(F1)을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.143-148
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• 2014

본 논문은 한국어 문장의 서술어와 공기관계에 있는 논항들의 의미관계를 결정하는 데에 목적이 있다. 본 논문에서는 의미역을 결정하기 위해 기존에 구축된 세종구구조말뭉치를 모단위로 하여 표준국어대사전의 문형을 적용하였다. 또한 의미역을 결정하기 위해 기존 언어학 이론에서의 의미역을 정리하여 광범위한 의미역 판별기준을 세우고 이를 실제 말뭉치에 적용함으로써 자연언어적 처리가 가능하도록 정리하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.198-201
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• 2015

의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 UPropBank 격틀 사전과 UWordMap의 용언의 하위 범주 정보를 이용하여 의미역을 부착하였다. 실험 결과 80.125%의 정확률로 의미역을 부착하는 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.251-254
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• 2014

의미역 결정은 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제로, 기계학습에 의한 의미역을 부착하기 위해서는 의미역 부착 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서 격틀 사전을 사용하여 각 서술어의 논항의 의미역을 제한하여 작업자가 빠르게 의미역 말뭉치를 구축할 수 있도록 하는 의미역 반자동 부착 도구(UTagger-SR)를 개발하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.51-55
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• 2014

의미역 결정 (Semantic Role Labeling) 은 문장 내의 술어와 이들의 논항들의 의미 관계를 결정하는 과정을 뜻한다. 의미역 결정을 하기 위해서는 대량의 말뭉치와 다양한 언어 자원이 필요한데, 많은 경우에 PropBank 말뭉치가 사용된다. 한국어 PropBank는 다른 언어에 비해 자료가 적어 그것만을 가지고 의미역 결정을 하기에 적절하지 않다. 또한 한국어 의미 분석을 위해서 지금까지는 세종 말뭉치나 의미역이 활용되어 오기도 하였다. 따라서 한국어 의미역 결정에서는 한국어 PropBank 뿐만 아닌 세종 의미역 표지 부착 말뭉치의 구축 역시 요구되는데 말뭉치 구축 작업이 수동 부착 작업이기 때문에 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이미 구축되어 있는 한국어 PropBank 의미역을 세종 의미역으로 자동 변환하는 방법을 제시한다. 자동 변환을 위해서는 먼저 PropBank 의미역의 변환 후보 의미역을 구하여 이들 중에서 가장 적절한 의미역으로 변환한다. 자동 변환을 위해서는 크게 3 가지 특징을 활용하는데, 첫째는 변환 대상 논항의 의미 유사성이고, 둘째는 논항과 의미 관계를 가지고 있는 술어, 그리고 셋째는 논항과 결합되어 있는 조사이다. 이 세 가지 특징을 사용하여 정확한 의미역 변환을 위해 술어, 조사의 의미역 결합 확률 테이블을 구축한다.