• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
• /
• 2014.08a
• /
• pp.135-141
• /
• 2014

본 연구는 법률명 용어의 의미적 성분분석을 통해 '보충적 관계속성'을 도출하고, 이를 구조적 용어사전의 관계속성 설정에 적용하였을 때 용어관계에 나타나는 효과를 확인하는 것을 목적으로 한다. '보충적 관계속성'이란 클래스(범주)별 용어들이 가지는 특징에 기반하여 만든 관계속성을 말하며, 용어사전 구축 시 도출한 관계속성을 반영함으로서 용어 간 관계가 유기적이고 명확하게 표현될 수 있도록 하는 보조적 구축지침의 역할을 하도록 한다. 이를 위해 법원도서관 '법률용어 관련어집의 316개 용어쌍을 분석하여 '보충적 관계속성'을 도출하였으며, 구조적 용어사전 용어에 적용하여 밀도 값과 밀도의 정도를 시각화하여 효과를 확인하였다. 그 결과, '보충적 관계속성' 전, 후의 변화는 적었으나 이는 법률명 용어의 특징으로 인한 결과라는 것을 알 수 있었고, '보충적 관계속성' 반영의 명확한 효과 확인을 위해서는 분석대상용어를 법률명에서 법률관련용어로 확장시켜 연구할 필요성을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2010.10a
• /
• pp.191-193
• /
• 2010

전문용어는 특정 분야의 문서들에서 그 분야 특징을 반영하는 용어를 지칭하는 말로 최근 이러한 전문용어를 자동으로 인식하는 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전문용어 인식의 방법 중 규칙 기반 방법의 한 종류인 사전 기반 방법을 이용하여 전문용어를 인식한다. 사전 기반 방법의 보통 다음과 같은 문제점이 있다. 첫째 같은 의미를 가지지만 형태가 다른 전문용어의 인식이 어려우며, 둘째 정확한 경계를 인식하기 위해서는 모든 단어에 대해 사전에 존재하는 가장 긴 단어의 크기만큼 매칭을 시도해야하며, 셋째 인식된 경계가 겹칠 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사전 매칭시 정규표현을 이용하여 첫 번째 문제를 해결하며, 트라이를 이용하여 사전을 구축하고, 매칭시 스택을 이용한 병렬구조를 사용하여 두 번째 문제를 해결하였으며, 구간트리라는 자료구조를 이용하여 세 번째 문제를 해결하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.745-748
• /
• 2005

전문용어는 특정 분야의 전문가 사이에서 통용되는 표현 매체이며, 일반용어에 비해 생성과 소멸의 주기가 짧은 특징을 가지고 있다. 이런 특징 때문에 일반용어 사전구축과 달리 전문용어 사전을 구축하기 위해서는 신속한 대응전략이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 전문용어 사전 구축을 위한 다음과 같은 두 단계의 과정을 제안한다. 우선 형태소 후처리와 결합규칙을 이용하여 1,200만 어절의 신문 말뭉치로부터 단일어 10만과 복합어 30만의 용어후보를 추출하고, 고빈도 용어 후보 6만개를 선별해 용어지배지수(Term Dominance Value)라는 개념을 도입하여 전문용어를 선정한다. 실험을 통해 용어지배지수 순위와 누적빈도순위 및 최근연도 순위를 비교한 결과 본 논문에서 제안한 용어지배지수가 전문용어 활용도를 나타내는 훌륭한 지표역할을 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.148-150
• /
• 2003

전문용어의 가짓수가 많고 생성빈도 또한 높은 분야에서 고품질의 정보검색과 기계번역 결과를 얻기 위해서는 상당 분량의 번역용어사전의 확보가 필수적이다. 이러한 분야에서 번역용어사전을 수작업으로 구축하는 것은 큰 부담이 된다. 본 논문에서는 이미 알고 있는 용어(원어)와 번역용어를 말뭉치에서 함께 표기한 부분을 찾아 패턴화하는 작업과, 생성된 패턴으로 추가의 용어-번역용어를 추출하는 작업을 반복하여 수행함으로써 번역용어사전을 자동으로 구축하는 방안을 제안한다. 인터넷 문서를 대상으로 본 제안방법을 적용해 본 결과 상당분량의 유효한 한글-영문용어들을 추출할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
• /
• 2001.08a
• /
• pp.35-40
• /
• 2001

전문용어사전 중에서 개념 정보를 제시하지 않고 대역어나 음차어를 중심으로 제시하는 전문용어 대역사전을 선정하여 이들의 구조와 배열을 분석하였다. 실제로 전문용어 대역사전을 구성하고 있는 요소들의 기술 구조는 매우 다양하며 이들의 배열 방법도 사전마다 차이를 보이고 있는 것으로 나타났다. 이러한 특징은 사전의 이용자들에 많은 불편을 초래하며 표준화된 전자사전의 요구를 충족시키기 어려우므로 일관성있는 기술 방법이 요구된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2005.10a
• /
• pp.167-172
• /
• 2005

지금까지 자연언어처리에서의 품사태깅(parts-of-speech tagging) 기술에 대한 연구는 활발히 진행된 반면, 전문용어에 대한 처리 기술은 미비한 점이 많았다. 전문용어에 관련된 연구는 대부분 구축, 표준화, 추출 등에 대한 연구가 많았으나 전문용어 태그 설정과 태깅 기술 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 전문용어 태그를 (분야정보: 아이디) 순으로 설정하고 백과사전의 분류 체계를 이용하여 어떤 특정 분야 문서의 전문용어를 자동으로 태깅하는 시스템을 구축하였다. 전문용어 태깅 시스템은 형태소분석기를 사용하지 알고 문맥의 규칙과 조사 어미사전을 이용해 자동으로 태깅을 하게 된다. 이 시스템의 정확률 측정을 위한 정답말뭉치는 웹 상에 공개되어 있는 백과사전 html문서를 이용하였다. 우선 백과사전에 나와있는 용어는 전문용어라고 가정한다. 하나의 문서에는 '용어', '요약', '본문', '이미지', '분류', '참조항목' 등의 정보들이 있다. 이 중 '본문'에는 그 용어에 대한 자세한 설명이 있는데 특정 단어에는 태그로 백과사전 내에 있는 단어를 찾아 볼 수 있게 링크 되어있다. 이 정보를 이용해 태그로 되어있는 것을 설정한 태그로 바꾸고 단계별로 확장 태깅을 해서 정답말뭉치를 만든다. 태깅 시스템과 정답말뭉치를 비교해 정확률을 계산해서 시스템의 성능을 측정하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.258-269
• /
• 2002

There have been many studies of automatic term recognition (ATR) and they have achieved good results. However, there are scopes to improve the performance of extracting terms still further by using the additional technical dictionaries. This paper focuses on the method for extracting terms using the hierarchy among technical dictionaries. Moreover, a statistical method based on frequencies, foreign words, and nested relations assists extracting terms which do not appear in dictionaries. Our method produces relatively good results for this task.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
• /
• 2000.08a
• /
• pp.11-14
• /
• 2000

사전에서 정의는 의미전달 및 이해를 도모하는 핵심부로, 피정의항의 언어적 성격에 따라, 사전의 성격에 따라 다양하다. 전문용어사전의 체계적이고 일관성 있는 정의 구조는 이용자의 이해를 도울 뿐만 아니라 시소러스 및 전자사전의 구축을 용이하게 한다. 본 연구에서는 전문용어사전의 정의 구조를 분석하여 정의 구조의 체계화를 도모할 수 있는 방안을 제안한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.34 no.4
• /
• pp.81-99
• /
• 2017

Technical documents are important research outputs generated by knowledge and information society. In order to properly use the technical documents properly, it is necessary to utilize advanced information processing techniques, such as summarization and information extraction. In this paper, to extract core information, we automatically extracted the terminologies and their definition based on definitional sentences patterns and the structure of technical documents. Based on this, we proposed the system to build a specialized terminology dictionary. And further we suggested the personalized services so that users can utilize the terminology dictionary in various ways as an knowledge memory. The results of this study will allow users to find up-to-date information faster and easier. In addition, providing a personalized terminology dictionary to users can maximize the value, usability, and retrieval efficiency of the dictionary.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.9D no.3
• /
• pp.457-466
• /
• 2002

In this paper, we designed and implemented a web-based dictionary of computing which keeps the data up-to-date. This dictionary shows the English information based on the FOLDOC (Free On-Line Dictionary Of Computing) dictionary file at the beginning of searching, and then one or more users can translate the information into Korean. This function is the new one only this dictionary has. Also, we can easily find any words we want to took up, even if we don't know the spelling completely, because the dictionary has various searching interfaces (searching for the words starting with inputted characters, searching for the words including inputted characters in the description, etc.) using a SQL Server DBMS and SQL. The performance test for CPU load factor shows that the server can support at least 1780 users at the same time.