• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.332
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• pp.40-41
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• 2003

• River and Culture
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• v.6 no.2
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• pp.70-77
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• 2010

• River and Culture
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• v.6 no.4
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• pp.61-62
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• 2010

• Journal of Life Science
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• v.3 no.4
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• pp.209-215
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• 1993

어류의 대량폐사의 원인은 여러 가지가 있을 수 있는데 가장 중요한 것 중의 하나가 바이러스 감염에 의한 것이다. 우리나라 송어양식의 경우, 바이러스성 질병에 의한 대량폐사가 발생하여 매년 수천만마리의 치어가 폐사되어 왔는데 이 질병의 원인을 조사한 결과, 전염성 췌장 괴사 바이러스(Infectious Pencreatic Necrosis Virus ; IPNV)와 전염성 조혈기 괴사 바이러스(Infectious Hematopoietic Necrosis Virus ; IHNV)가 분리되어 이들의 대량폐사의 병원체임읠 밝혀내었다. 따라서 본 총설에서는 연어과 어류중 양식 대상종인 무지개송어 양식시 전염성과 병원성이 강해 치어기에 들어 대량폐사를 유발시키는 IHNV에 대해 최근 연구 결과를 중심으로 바이러스 분리 및 동정, 신속진단, 바이러스 백신 기초 기술 개발순으로 기술하고자 한다.

• 한국해양학회지
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• v.6 no.2
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• pp.104-106
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• 1971

In enumerating salmon spawning population by the tag-recovery method, the error caused by the emigration of the tagged fish into the non-statistical area and the misjudgement of the tagged fish as untagged, which is caused by bear predation, appear to give a bias to the estimate of population size. Efforts were made in the present study to remove such bias by estimating population size under certain assumtion and by introducing a correction equation for the sample tag-ratios.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.48-55
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• 2000

본 논문은 국소문맥을 사용하여 만들어진 Decision List를 통해 단어의 형태적 중의성을 제거하는 방법을 기술한다. 최초 종자 연어(Seed Collocation)로 1차 Decision List를 만들어 실험 말뭉치에 적용하고 태깅된 결과를 자가 학습하는 반복과정에 의해 Decision List의 수행능력을 향상시킨다. 이 방법은 단어의 형태적 중의성 제거에 일정 거리의 연어가 가장 큰 영향을 끼친다는 직관에 바탕을 두며 사람의 추가적인 교정을 필요로 하지 않는 비교사 방식(대량의 원시 말뭉치에 기반한)에 의해 수행한다. 학습을 통해 얻어진 Decision List는 연세대 형태소 분석기인 MORANY의 형태소 분석 결과에 적용되어 태깅시 성능을 향상시킨다. 실험 말뭉치에 있는 중의성을 가진 12개의 단어들에 본 알고리즘을 적용하여 긍정적인 결과(90.61%)를 얻었다. 은닉 마르코프 모델의 바이그램(bigram) 모델과 비교하기 위하여 '들었다' 동사만을 가지고 실험하였는데 바이그램 모델의 태깅결과(72.61%)보다 뛰어난 결과(94.25%)를 얻어서 본 모델이 형태적 중의성 해소에 유용함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.502-504
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• 2002

본 논문에서는 대량의 말뭉치에서 추출된 잠재의미에 기반하여 단어간 유사도를 측정하고 이를 영한 기계 번역에서의 역어선택에 적용한다. 잠재의미 추출을 위해서는 latent semantic analysis(LSA)와 probabilistic LSA(PLSA)를 이용한다. 주어진 단어의 역어 선택시 기본적으로 연어(collocation) 사전을 검색하고, 미등록 단어의 경우 등재된 단어 중 해당 단어와 유사도가 높은 항목의 정보를 활용하며 이 때 $textsc{k}$-최근접 이웃 방법이 이용된다. 단어들간의 유사도 계산은 잠재의미 공간상에서 이루어진다. 실험에서, 연어사전만 이용하였을 경우보다 최고 15%의 성능 향상을 보였으며, PLSA에 기반한 방법이 LSA에 의한 방법보다 역어선택 성능 면에서 약간 더 우수하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.48-55
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• 2000

본 논문은 국소문맥을 사용하여 만들어진 Decision List를 통해 단어의 형태적 중의성을 제거하는 방법을 기술한다. 최초 종자 연어(Seed Collocation)로 1차 Decision List를 만들어 실험 말뭉치에 적용하고 태깅된 결과를 자가 학습하는 반복과정에 의해 Decision List의 수행능력을 향상시킨다. 이 방법은 단어의 형태적 중의성 제거에 일정 거리의 연어가 가장 큰 영향을 끼친다는 직관에 바탕을 두며 사람의 추가적인 교정을 필요로 하지 않는 비교사 방식(대량의 원시 말뭉치에 기반한)에 의해 수행한다. 학습을 통해 얻어진 Decision List는 연세대 형태소 분석기인 MORANY의 형태소 분석 결과에 적용되어 태깅시 성능을 향상시킨다. 실험 말뭉치에 있는 중의성을 가진 12개의 단어들에 본 알고리즘을 적용하여 긍정적인 결과(90.61%)를 얻었다. 은닉 마르코프 모델의 바이그램(bigram) 모델과 비교하기 위하여 '들었다' 동사만을 가지고 실험하였는데 바이그램 모델의 태깅결과(72.61%)보다 뛰어난 결과 (94.25%)를 얻어서 본 모델이 형태적 중의성 해소에 유용함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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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.

• Journal of Korean language education
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• v.28 no.2
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• pp.89-112
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• 2017

Grammar has long been regarded as an important element in foreign language learning and has received a lot of attention from foreign language learners and researchers. However, in the process of learning, learners will confront an increasing number of words some of which may have multiple meanings. It is not easy for language learners to memorize and master the correct use of these words, especially in terms of pragmatics. Some learners may use the grammar correctly, but their writing or utterance may feel unnatural in discourse. In Korean, '나다, 들다' are two basic verbs, but they have many different meanings which cause a lot of confusion among learners of Korean as a foreign language. In this article, the writer attempts to make a distinction between the collocations of the two verbs '나다, 들다' and provides an effective method for teaching the learners of Korean in China.