• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.235-240
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• 1996

본 논문에서는 정보 검색에서 사용하는 계층적 클러스터링 기법을 이용하여 용례들을 중심어의 의미에 따라 분류하고자 한다. 분류에 필요한 용례 사이의 유사도는 형태소 사이의 유사도를 이용하여 계산한다. 형태소 사이의 유사도 계산에는 상호 정보, 상호 정보의 유사도, 벡터 유사도 등을 사용한다. 품사 태깅된 17만 코퍼스에서 명사 4개와 동사 4개를 중심어로 사용하여 추출된 용례에 대해서 각 방법의 정확도를 실험한 결과 상호 정보와 상호 정보 유사도를 더한 값을 형태소 사이의 유사도로 사용한 방법이 90.16%의 정확도를 보였다. 제안된 방법에서 사용하는 정보들은 의미 태깅되지 않은 코퍼스에서 추출할 수 있기 때문에, 정보의 획득이 쉬운 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.100-102
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• 2002

XML 문서에 대한 다양한 질의를 위해서 W3C에서는 XQL, XML-QL, XML-GL, XQUERY와 같은 질의어를 제안하였다. 이들 질의어는 다양한 질의 유형의 분류와 표현은 가능하나, 조인 질의의 경우 단순 조인 질의만을 지원할 뿐, XML 문서의 구조나 텍스트 정보의 유사성을 이용한 보다 다양한 조인 질의에 대한 연구가 미비하였다. 본 논문에서는 다중 문서에 대한 조인 질의를 체계적이고 효과적으로 표현하기 위해, 문서에 대한 조인 질의를 여러 타입으로 분류하였다. 또한 효율적인 질의처리를 위하여 다양한 일반 조인 질의 및 정보검색 기능을 지원하는 유사성 조인 연산자(similarity join operator), 순수 구조 기반 조인을 지원하는 구조 조인 연산자(structured join operator)를 지원하도록 XML 질의어인 QUILT를 확장하였다. 특히, 구조 정보만을 이용한 질의시 구조의 깊이(depth)정보를 이용하여 사용자의 요구에 맞게 질의 검색 범위를 설정하고, XML 문서에 대한 질의 문을 좀더 간결하게 표현할 수 있도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.473-476
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• 2003

영한 자동번역 시스템에서 대역어 선택 모듈은 어휘 변환을 수행한다. 일반적으로 영어 단어는 다양한 한국어 단어로 번역될 수 있는 의미적 모호성을 지니고 있으며, 고품질의 영한 자동번역 결과를 제공하기 위해서는, 해당 문맥에 가장 적합한 한국어 단어가 선택되어야 한다. 본 논문에서는 영어의 명사 어휘에 대하여, 벡터를 사용하는 2 단계 영한 대역어 선택 기법을 제안한다. 벡터를 사용하는 2 단계 대역어 선택 방식은 첫 번째 단계에서, 원문에서 사용된 영어 명사의 의미를 결정하고, 두 번째 단계에서, 해당 의미를 지니는 유사 한국어 대역어 가운데, 생성될 한국어 문맥에 맞는 적합한 한국어 대역어를 선택한다. 또한 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 현재 우리가 개발중인 Tellus-EK 영한 자동번역 시스템에 적용한 결과를 논한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.669-672
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• 2004

정보의 양이 많아지면서 정보 검색 시스템에 검색 결과를 자동으로 구조화하는 계층적 클러스터링을 적용하는 시도가 늘고 있다. 계층적 클러스터링은 문서 간의 유사도를 통해 클러스터를 계층 구조로 만들어 검색 성능을 높이고 결과를 사용자에게 이해하기 쉽게 보여준다. 계층 구조는 검색 결과를 요약하는 것이기 때문에 클러스터의 내용을 효과적으로 함축할 수 있는 대표어의 선정이 중요하다. 각 클러스터의 대표어를 선정하기 위해 대표어에 명사인 단어만 추출하고 상위 클러스터 대표어에 사용된 단어는 하위 클러스터에 사용하지 않는 방법을 적용하여 대표어의 질을 높였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.43-49
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• 1999

본 논문에서는 교차언어 문서검색(CLTR: Cross-Language Text Retrieval)에서의 한-영 질의어 변환을 다룬다. 질의어 변환시 영어 대역어 획득과정에서는 다음 두 가지를 고려한다. 첫째, 한국어 질의어를 구성하는 단어가 한가지 개념을 기호화하지만 이에 대응되는 영어 대역어들이 하나 이상인 경우이다. 둘째, 질의어 구성 단어가 둘 이상의 개념들을 기호화하는 다의성을 지닌 경우이다. 전자의 경우는 영어 대역어들이 모두 동일한 개념, 또는 유사한 개념을 나타내므로 그대로 검색에 이용한다 해도 검색 성능을 크게 좌우하지 않지만, 후자의 경우는 모든 개념을 다 검색에 이용하게 되면 정확률(precision)이 크게 떨어지게 된다. 이에 본 연구에서는 개념 선택단계와 선택된 개념의 영어 대역어들에 가중치를 주는 가중치 부가단계로 나누어 질의어 변환을 수행한다. 본 논문의 질의어 변환에서 영어 대역어는 대역사전 대신 다국어 온톨로지인 KAIST 분류어휘표와 한영 음차복원 모듈을 통해 얻어진다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.307-310
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• 2013

본 논문은 한국어-스페인어와 한국어-불어 간의 양방향 이국어 사전(Bi-directional bilingual lexicon)을 자동으로 구축하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 한국어와 스페인어/불어 간의 병렬 말뭉치를 직접적으로 구축하기에는 어려움에 따르기 때문에, 영어를 중심언어로 하는 영어(EN)-한국어(KR)/스페인어(ES)/불어(FR) 병렬 말뭉치를 이용하여 문맥 벡터를 만들고 그들 간의 유사도를 계산하는 변형된 문맥 벡터 방법을 제안한다. 영어는 다른 언어와의 이국어 병렬 말뭉치가 비교적 많이 공개되어 있기 때문에 이 방법을 이용하면 비교적 쉽게 KR-ES와 KR-FR 양방향 이국어 사전을 구축할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험해본 결과 최고 85%(ES${\rightarrow}$KR)의 정확도를 얻을 수 있었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.12
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• pp.3874-3884
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• 2000

An information retrieval system has to retrieve all and only documents which are relevant to a user query, even if index terms and query terms are not matched exactly. However, term mismatches between index terms and qucry terms have been a serious obstacle to the enhancement of retrieval performance. In this paper, we discuss automatic term normalization between words in text corpora and their application to a Korean information retrieval system. We perform two types of term normalizations to alleviate semantic term mismatches: equivalence class and co-occurrence cluster. First, transliterations, spelling errors, and synonyms are normalized into equivalence classes bv using contextual similarity. Second, context-based terms are normalized by using a combination of mutual information and word context to establish word similarities. Next, unsupervised clustering is done by using K-means algorithm and co-occurrence clusters are identified. In this paper, these normalized term products are used in the query expansion to alleviate semantic tem1 mismatches. In other words, we utilize two kinds of tcrm normalizations, equivalence class and co-occurrence cluster, to expand user's queries with new tcrms, in an attempt to make user's queries more comprehensive (adding transliterations) or more specific (adding spc'Cializationsl. For query expansion, we employ two complementary methods: term suggestion and term relevance feedback. The experimental results show that our proposed system can alleviatl' semantic term mismatches and can also provide the appropriate similarity measurements. As a result, we know that our system can improve the rctrieval efficiency of the information retrieval system.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.79-82
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• 2011

본 논문은 다양한 주제 분야의 연구 성과물을 제공하는 학술DB에서 주제어(Keyword) 정보를 바탕으로 SNA(Social Network Analysis)기법을 적용해 검색어와 연관도가 높은 연관검색어를 제공하는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해 주제어들 간의 가중치(Weight)를 계산한 뒤 Ego Network 분석을 통해 검색어와 연관된 연관주제어를 추출하고 이를 기존 학술DB에서 제공한 연관검색어와 비교 정리하였다. 그리고 정리된 결과를 연관규칙 마이닝기법, 유사계수를 적용해 연관도측면에서 비교 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.559-561
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• 2004

본 논문에서는 다의어의 현실적인 의미 분포의 결정에 대해 이야기 하고자 한다. 수동으로 구축한 의미체계인 사전이나 시소러스들은 그 의미구분의 경개가 모호하고 비현실적인 부분이 많아서 언어처리 시스템의 적용에 문제점으로 지적되고 있다. 그러므로, 본 연구에서는 대용량 코퍼스에서 추출한 공기정보와 자동 군집화 방법들을 사용하여 실질적인 다의어의 의미 경계를 발견하는 방법을 제안하였다. 수동 구축된 사전과 코퍼스 기반 사전의 다의어 의미 분포와 비교해 본 결과, 본 논문에서 제안한 방법의 결과가 코퍼스 기반 사전의 의미 분포와 매우 유사한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.26 no.2
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• pp.127-147
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• 2009

The synonym issue is an inherent barrier in human-computer communication, and it is more challenging in a Web 2.0 application, especially in social tagging applications. In an effort to resolve the issue, the goal of this study is to test the feasibility of a Web 2.0 application as a potential source for synonyms. This study investigates a way of identifying similar tags from a popular collaborative tagging application, Delicious. Specifically, we propose an algorithm (FolkSim) for measuring the similarity of social tags from Delicious. We compared FolkSim to a cosine-based similarity method and observed that the top-ranked tags on the similar list generated by FolkSim tend to be among the best possible similar tags in given choices. Also, the lists appear to be relatively better than the ones created by CosSim. We also observed that tag folksonomy and similar list resemble each other to a certain degree so that it possibly serves as an alternative outcome, especially in case the FolkSim-based list is unavailable or infeasible.