• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.85-89
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• 2016

프레임넷 (FrameNet) 프로젝트는 버클리에서 1997년에 처음 제안했으며, 최근에는 다양한 언어적 특징을 반영하여 여러 국가에서 사용되고 있다. 하지만 문장의 프레임을 분석하는 것은 자연언어처리 전문가들이 많은 시간을 들여야 한다. 이 때문에, 한국어 프레임넷을 처음 만들 때는 충분한 훈련을 받은 번역가들이 영어 프레임넷의 문장들과 그 주석 정보들을 직접 번역하는 방법을 사용했다. 결과적으로 상대적으로 적은 비용이 들지만, 여전히 한 문장에 여러 번 등장하는 프레임 정보를 모두 번역하고 에러를 분석해야 했기에 많은 노력이 들어갔다. 본 연구에서는 일본어와 한국어의 언어적 유사성을 사용하여 비교적 적은 비용으로 한국어 프레임넷을 확장하는 방법을 제시한다. 또한 프레임넷에 친숙하지 않은 사용자가 더욱 쉽게 프레임 정보를 활용할 수 있도록 PubAnnotation 기술을 도입하고 "조사"라는 특성을 고려한 Valence pattern 분류를 통해 한국어 공개 프레임넷 사이트를 개선하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.363-365
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• 2023

본 논문에서는 어텐션(Attention) 메커니즘을 이미지 처리에 적용한 연구가 진행되면서 등장한 비전 트랜스포머 (Vision Transformer, ViT)의 한계를 극복하기 위해 ViT 기반의 딥 클러스터링(Deep Clustering) 기법을 제안한다. ViT는 완전히 트랜스포머(Transformer)만을 사용하여 입력 이미지의 패치(patch)들을 벡터로 변환하여 학습하는 모델로, 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 사용하지 않으므로 입력 이미지의 크기에 대한 제한이 없으며 높은 성능을 보인다. 그러나 작은 데이터셋에서는 학습이 어렵다는 단점이 있다. 제안하는 딥 클러스터링 기법은 처음에는 입력 이미지를 임베딩 모델에 통과시켜 임베딩 벡터를 추출하여 클러스터링을 수행한 뒤, 클러스터링 결과를 임베딩 벡터에 반영하도록 업데이트하여 클러스터링을 개선하고, 이를 반복하는 방식이다. 이를 통해 ViT 모델의 일반적인 패턴 파악 능력을 개선하고 더욱 정확한 클러스터링 결과를 얻을 수 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.729-734
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• 2012

패턴 인식, 데이터 분석, 침입 탐지, 이미지 처리, 바이오 인포매틱스 등과 같은 수많은 분야에서 클러스터링 분석이 사용되고 있다. 기존의 많은 연구들은 수치 데이터에만 기반을 두고 있다. 그러나 구간 데이터, 히스토그램, 심지어는 함수들을 값으로 갖는 변수들을 다루는 심볼릭 데이터 분석이 부상하고 있다. 본 논문에서는 이런 심볼릭 데이터들을 클러스터링하기 위하여 비대칭적 유사도를 제안한다. 또한 평균 유사도 값(ASV)에 기반한 클러스터링 방법도 개발한다. 제안하는 클러스터링의 결과는 기존 방법들과 다르며, 매우 고무적인 결과를 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.347-350
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• 2007

멀티미디어 데이터 처리 요구가 증가함에 따라 이의 의미적 표현 및 검색에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최근에는 특히 지식 기반의 온톨로지를 이용한 의미적 검색에 초점을 두고 있으며, 구축된 온톨로지를 기반으로 동의어 관계, 반의어 관계 등을 이용하여 질의 확장으로 활용되고 있다. 하지만 이들은 대부분 속성 관계 등을 고려하지 않을 뿐만 아니라 각 관계별 가중치를 고려하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 비디오의 의미적 특징들을 추출하여 온톨로지를 구축한 후 의미 기반 검색을 위하여 관계별 가중치를 고려한 유사성 측정을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.143-149
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• 1998

한국어 정보검색에서 복합명사와 명사구로 발생하는 색인어와 질의어간의 구문적 용어 불일치는 많은 문제를 일으켜왔다. 본 논문에서는 복합명사 분해와 명사구 정규화를 함께 수행하여 유사도 측정값을 적당히 유지함으로써 재현율을 저하시키지 않고서 정확률을 향상시킬 수 있는 구문적 용어불일치 완화방안을 제시하고자 한다 색인모듈에서는 통계정보를 이용하여 복합명사를 분해하고, 의존관계를 이용하여 명사구를 정규화한다. 분해되고 정규화된 키워드에 경계정보 '/'가 할당되고, 가중치가 계산된다. 검색모듈에서는 경계정보를 이용하여 부분일치를 고려하는 유사도 계산을 수행한다. KTSET 2.0으로 실험한 결과, 제안한 방법은 구문적 용어불일치를 완화할 수 있으며, 재현율을 저하시키지 않고서 정확률을 향상시킬 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.28-34
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• 2005

특허 검색은 수많은 특허 문서 중에서 특정 해당분야의 문서 집합 내에서 검색을 수행하기 때문에 정확한 특허 분류에 크게 의존하게 된다. 이러한 특허 분류의 중요성에 덧붙여, 특허 문서의 수가 빠르게 증가하게 되면서 특허를 자동으로 분류하려는 요구가 더욱 필요하게 되었다. 특허문서는 일반문서와는 달리 구조화되어 있기 때문에 특허분류를 하기 위해서는 이러한 점이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 k-NN 방법을 이용하여 일본어 특허 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 훈련집합으로부터 유사문서를 검색할 때, 구조화되어 있는 특허 문서의 특징을 이용한다. 문서 전체가 아닌 (기존 기술), (응용 분야), (해결하고자 하는 문제), (문제를 해결하려는 방법) 등의 세분화된 요소끼리 비교하여 유사성을 계산한다. 특허 문서에는 사용자가 정의한 많은 의미 요소가 있기 때문에 먼저 이들을 군집화한 후에 이용한다. 실험 결과 제안한 방법이 특허문서를 그대로 이용하는 것보다는 74%, 특허문서에 나타난 <요약>, <청구항>, <상세한 설명>의 큰 구조 정보를 이용하는 것보다는 4%의 성능 향상을 가져왔다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.998-1008
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• 2004

일본어와 한국어는 문법적으로 많은 유사점을 가지고 있다. 이러한 유사점을 잘 이용한다면 일한 기계번역 시스템에서 구문해석이나 의미해석의 상당한 부분을 생략할 수 있다. 몇 년 전부터 우리는 유사성을 이용하여 번역율을 높이는 방법으로 번역테이블을 이용한 일한기계번역 시스템을 연구해 왔다. 그러나 이 시스템은 활용어미의 번역, 다의성 단어의 처리 등 몇 가지 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 번역테이블을 이용하는 시스템을 개선하여 이웃 하는 단어들과의 관계 정보를 이용한 일한 기계번역 시스템을 제안한다. 현재 시스템의 문제점들을 해결하기 위하여 우선 조사, 조동사의 접속 정보를 최대한 이용한다. 또한, 번역 테이블을 엔트리테이블과 접속정보 테이블로 나누어 설계하여 번역의 효율을 높인다. 즉, 하나의 역어만 가지는 단어인 경우, 우리는 일한 직접 대응 방법을 이용하여 바로 번역하고 2개 이상의 역어로 번역되어야 할 경우만 접속 정보 값을 평가하여 가장 가능성이 높은 번역어를 선택하도록 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권5호
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• pp.753-762
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• 2003

컴포넌트 검색을 위한 많은 방법론이 제시되고 있고 그 중 유사 컴포넌트 검색을 위한 시소러스 개념이 도입되고 있다. 본 논문은 컴포넌트의 효율적인 검색을 위하여 컴포넌트를 구성하는 클래스들을 상속관계에 따라 개념적으로 분류하였고, 시소러스 방법에 퍼지 논리를 적용하여 객체지향 시소러스를 구축하였다. 제안한 방법은 개념들 사이의 범주를 자동으로 표현할 수 있으며, 각 클래스와 범주에 대한 매칭도와 비매칭도를 비교함으로서 클래스 사이의 퍼지 정도를 계산하여 시소러스를 구축하였다. 컴포넌트 검색은 컴포넌트를 구성하는 클래스들을 이용하여 유의어 테이블을 기반으로 후보 컴포넌트들을 검색한 후 퍼지 유사도 측정 방법을 이용하여 우선순위로 검색한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 최적의 질의 확장 임계치를 설정함으로서 검색 성능을 크게 향상시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.592-595
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• 2022

한국어에서 한자어와 외래어가 차지하는 비중은 매우 높다. 일상어의 경우 한자어와 외래어의 비중이 약 53%, 전문어의 경우 약 92%에 달한다. 한자어나 외래어는 중국이나 다른 나라로부터 영향을 받아 한국에서 쓰이는 단어들이다. 한국어에서 사용되는 한자어와 외래어의 한글 표기과 원어 표기를 발음해보면, 발음이 상당히 유사하다는 것을 알 수 있다. 한자어인 도서관(图书馆)을 중국어로 발음해보면 t^hu.ʂu.kwan'로 해당 단어에 대한 한국 사람의 발음과 상당히 유사하다. 본 논문에서는 Source Length, Source IPA Length, Target Length, Target IPA Length, IPA Distance 등 총 5가지의 음성학적 특징을 고려한 한국어-중국어 한국어-영어 단어 기계번역 데이터 세트를 구축하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권9호
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• pp.676-683
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• 2002

XML(extensible Markup Language)문서가 웹 문서의 표준으로 자리 매김 할 수 있는 가장 큰 성공요인은 사용자가 문서 타입을 기술할 수 있는 유연성(flexibility)이다. 그러나 XML의 유연성으로 야기되는 문제점은 동일한 의미를 표현하기 위해 XML문서 작성자마다 서로 다른 태그명과 구조를 사용한다는 점이다. 즉 서로 다른 태그 집합, 요소(element), 속성(attribute)에 대한 서로 다른 이름 또는 다른 문서 구조로 인해 다른 태그로 표현된 문서는 서로 다른 부류의 문서로 간주되기 쉽다. 따라서 본 논문은 XML태그에 내재된 의미 정보(semantic information)와 구조 정보(structured information)를 추출하여 의미적으로 최대한 유사한 동의어로 확장하고, XML문서의 확장된 태그간의 의미적 유사도를 비교 분석할 수 있는 개념 기반의 태그 패턴 매처(Tag Pattern Matcher)를 설계 구현하였다. 두 XML문서의 태그간의 의미적 유사도에 가중치를 부여하여 기존의 비구조적인(semi-structured) 문서를 위한 벡터 스페이스 모델(vector space model)을 확장함으로써 두 XML문서가 유사한지를 파악할 수 있다.