• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.439-441
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• 2005

용어의 전문성은 전문용어의 판넬 기준을 정하고 그 계층구조를 밝히는데 유용하다. 본 논문에서는 말뭉치로부터 추출한 한국어 용어의 전문성을 측정하는 효과적인 방법을 제안한다. 말뭉치에서 관형형 전성어미('ㄴ/은/는')가 부여된 전문용어와 함께 출현하는 수식어구는 일반명사의 수식어구보다 제한적인 형태로 나타난다. 이런 점에 착안하여 본 논문에서는 수식어구를 포함하는 문맥정보에 대해 엔트로피를 측정하여 용어의 전문성을 측정하였다. 이를 위해 한국어 수식어구를 분석하고 기존 전문성 측정 방법에서 간과되어진 수식어구 출현빈도를 고려하여 엔트로피를 상대적 비율로 계산함으로써 한국어에 적합한 전문성 측정을 하였다. 400만 어절의 신문 말뭉치에서 추출한 전문용어와 ETRI 시소러스를 이용하여 실험을 해 본 결과 본 논문에서 제안하는 한국어 용어 전문성 측정방법이 효과적임을 알 수 있었다.

• 정보관리연구
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• 제39권3호
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• pp.163-177
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• 2008

본 논문에서는 NDSL을 검색하기 위해 이용자가 입력하는 검색 질의어를 대상으로 질의어에 사용되는 키워드와 학술지에서 추출한 기술용어와의 관계를 분석하고자 한다. 관계 분석을 위해 사용된 키워드는 17개월 동안의 NDSL 검색 질의어에서 추출한 약 83만3,000개, 기술용어는 NDSL, INSPEC, FSTA 3개 영문 학술지 데이터베이스 약 4,100만건에서 추출한 약 97만5,000개이다. 그리고 분석에 사용된 키워드와 기술용어는 2어절 이상의 영어 단어이며, 이들 간의 관계 분석은 키워드와 기술용어간의 일치성, 연관성, 기술용어에 대한 빈도 분석 등이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.273-276
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• 2019

본 논문에서는 열 및 전기특성 플라스틱 복합수지와 한글에 특화된 인공지능 기술을 개발하기 위한 조성/물성 정보 복합수지 지식베이스를 구축하고자 국내 특허 문헌에서 화학 용어를 추출하고자 한다. 이를 위해 전문용어가 많이 쓰인 특허 문헌의 특수성을 고려하여 UIMA(Unstructured Information Management Architecture) 규칙 기반의 라이브러리를 사용해 한국어 화학 용어 코퍼스를 구축하고 이를 기반으로 딥러닝 알고리즘 중 하나인 Bidirectional LSTM-CRF를 기반으로 특허 문헌에서 화학 용어를 자동으로 추출하는 알고리즘을 연구하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.137-141
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• 1999

기술의 발달로 인해 수많은 용어들이 생성되고 있다. 이들은 대부분 전문용어이며 이는 비영어권 국가인 우리나라에 도입될 때, 외래어나 원어형태로 도입된다. 그런데 외래어나 원어형태의 전문용어는 형태소 분석기, 색인기 등의 시스템에서 오류의 원인이 되어, 이를 전처리기로 사용하는 자연언어처리 시스템의 성능을 저하 시킨다. 따라서 본 논문에서는 외래어나 원어로 된 전문용어를 처리하기 위한 전단계로서 문서에서 자동적으로 외래어를 인식하고 추출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 외래어 추출 문제를 태깅문제로 변환하여, 태깅 문제를 해결하는 기법 중의 하나인 은닉마르코프 모델 (Hidden Markov Model)을 이용하여 외래어 추출을 하였다. 그 결과 94.90%의 재현률과 95.41%의 정확도를 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.420-428
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• 2012

용어 의미 표준화를 통한 업무의 효율성을 높이기 위해서 다양한 분야에서 전문용어가 구축 활용되고 있으며, 국방분야에서도 국방용어 사전 발간을 통해 각 군의 효율적인 업무 연계 및 표준화된 국방 용어 유통체계를 정립하는데 노력하고 있다. 국방기술품질원에서도 3년을 주기로 국방과학기술분야의 전문용어 사전을 발간함으로써 전문용어 구축 표준화 연구는 물론, 전문용어의 활용성 제고에 힘쓰고 있다. 본 연구에서는 국방기술품질원에서 전문용어 사전을 실제로 구축하는데 필요한 구축 프로세스와 조직, 이를 지원하기 위한 워크벤치에 대해서 기술하고 있다. 즉, 국방과학기술 전문용어 사전을 구축하기 위한 전문용어 사전구축 프로세스 및 조직의 구성, 표제어 정의, 전문용어 후보 추출을 위한 대상 문서의 선정, 전문용어 후보추출, 전문용어 후보군 생성, 워크벤치 등록, 사전 구축, 사전 검증 과정에 대해서 설명하고 있다, 또한 전문 용어 사전의 활용성 제고를 위해서 시소러스를 구축 활용하는 내용은 물론, 전문용어 사전 구축을 위해서 개발된 워크벤치의 기능을 중심으로 효율적인 전문용어 사전 구축 지원 방법에 대해서도 기술한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.95-101
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• 2006

전문용어의 용례는 일반용어의 용례와 다르게 의미를 드러내는 것이 중요하다. 또한 사전 및 시소러스와 같은 자원이 부족하다는 특징이 있다. 본 논문에서 우리는 전문용어의 용례를 벡터를 이용한 표현을 통해 더 정량적으로 나타내는 방법을 제안했다. 또한 전문용어의 자료부족 문제를 극복하기 위해 대체적 자원으로 웹을 이용하는 것을 제안했다. 실험 결과, 제안한 시스템은 기존의 시스템에 비해 최대 30%의 성능 향상을 이룰 수 있었다. 게다가 제안한 시스템에의 추출된 전문용어의 용례는 다른 자연어 처리 응용을 위한 보완적 자원으로서의 가능성을 보여줬다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.13-20
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• 2005

이 논문은 공학적인 접근 방법에 기반한 단계적인 전문분야 시소러스 구축 방법을 제안한다. 시소러스 구축 과정은 용어 추출 단계, 용어 분류 단계, 계층 구조 구축 의 3단계로 구성되고, 모든 단계에서 자동 처리와 전문가 검증 작업을 거친다. 추출된 용어를 미리 정해진 분류 체계에 따라 분리한 후 여러 개의 작은 시소러스를 구축하고, 마지막으로 전체 시소러스로 결합한다. 이 방법은 1) 시소러스를 구축하는 복잡도가 줄어들고, 2) 클래스 단위의 작은 시소러스가 다른 전문분야 시소러스에 쉽게 재사용 될 수 있으며, 3) 각 클래스에 포함된 용어들의 분포를 쉽게 판단할 수 있는 장점이 있다. 제안한 방법을 이용하여 한국어 정보기술 분야 시소러스를 구축하였다. 시소러스 구축에 사용된 용어들은 정보기술 분야의 최근의 한국어 신문과 특허 문서에서 추출하였기 때문에 한국에서 만들어진 신조어를 포함한다. 구축된 시소러스는 81 개의 상위 레벨클래스와 1,000개 이상의 용어로 구성된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.84-89
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• 2006

과학기술 분야에서의 기술 발전 속도에 맞추어 해당 분야의 용어 역시 생성과 소멸을 끊임없이 반복한다. 본 연구에서는 아직까지 체계적으로 다루어지고 있지 않은 용어 생명주기를 정의하고 다양한 관점으로 대용량 말뭉치에서 추출된 용어들을 분석함으로써 그 필요성을 주장하고자 한다. 용어 추출을 위한 대상으로서 12년 분량의 1,700여만 어절을 포함하는 전자신문 말뭉치를 선정하였는데, 그 이유는 여러 기간에 걸친 말뭉치이므로 용어 생명주기 추이를 파악하기 용이하며, 기술 발전이 빠른 대표적인 분야인 컴퓨터/IT/전기 전자를 포함하고 있기 때문이다. 본 연구를 통해 기간에 따른 용어 생명주기 변화, 용어 수명과 전문성과의 관계 등 여러 분석 결과를 얻었으며, 앞으로 일반 사전에의 등재 여부를 결정이나 유사 기술 간의 경쟁 구도를 분석 등 다양한 응용 분야에 활용될 것으로 기대 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.229-231
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• 2002

생물학 분야의 방대한 지식을 효율적으로 다루기 위하여 생물정보학이 주요한 연구 분야가 되었다. 이중 특히 생물학 문헌에서 정보를 자동으로 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이러한 정보추출 결과를 이용하여 유전자 온톨로지와 같은 유용한 지식베이스를 자동으로 확장함으로써 폭발적으로 증가하는 생물학 분야의 연구 결과들을 지식베이스에 통합할 수 있다. 자동으로 확장된 온톨로지는 신뢰성을 보장하기 위한 검증 과정을 거쳐, 정보추출 시스템의 성능을 향상시키기 위한 지식베이스로 사용되게 된다. 본 연구에서는 단백질 간의 상호작용에서 나타나는 조건을 추출하는 시스템과 유전자 온톨로지를 이용하여 추출된 생물학 용어를 분석하는 시스템을 제안하고 유전자 온톨로지의 자동 확장 및 검증 시스템에 대하여 논의한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권8호
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• pp.281-286
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• 2018

최근 정보의 복잡성과 다양성 및 방대한 양의 가용 정보가 증가함에 따라 대규모 데이터로부터 의미 있는 검색 결과를 추출하는 방법으로서 온톨로지에 대한 관심과 필요성이 증가하고 있다. 주어진 자연어 텍스트로부터 온톨로지를 추출하는 많은 방법이 제안되었지만, 현재 대부분의 방법은 온톨로지의 구조에 일치되도록 추출하지 못하는 실정이다. 본 논문에서는 온톨로지를 구축하기 위해 필요한 용어를 특정 도메인에서 주어진 텍스트와 구별하고 패턴 기반 방법을 기반으로 용어 사이의 다양한 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 용어들 간의 관계를 추출하기 위해 일치 패턴 집합을 고려하고 조인 집합 개념과 패턴의 정렬을 연결하여 검색 공간의 크기를 줄이는 방법을 제안한다. 그 결과 이 방법이 검색 공간으로부터 유용한 어떤 패턴도 제거하지 않고 50-95% 정도로 검색 공간의 크기를 줄이는 결과를 보였다.