한국어 문장의 의미 분석을 위해서는 어휘 의미들의 상의어, 하의어, 반의어, 유의어 등의 의미관계뿐만 아니라 서술어의 논항이 가지는 의미제약 정보 및 의미역, 서술어와 부사 명사와 부사, 부사와 부사와의 유의미한 결합 정보 등의 다양한 의미 정보가 필요하다. 한국어 어휘지도는 울산대 한국어처리연구실에서 2002년부터 현재까지 구축해 왔으며, 이제 구축된 결과물을 API와 함께 제공한다. 본 논문은 한국어 어휘지도의 대략적인 구조 및 API 등을 소개한다.
UMLS 의미망은 크기가 방대하고 복잡하여 사용자가 이해하기가 어렵고 화면상에 모든 의미망을 모두 표현할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 의미망을 효율적으로 분할하기 위한 규칙들이 소개되고 있지만 이것은 UMLS 의미망이 수정될 때마다 규칙을 적용하여 수작업으로 분류를 해야한다는 단점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 UMLS 의미망의 자동 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각각의 의미유형 간의 연결된 의미관계를 사용하여 의미망을 구조적으로 유사한 의미유형 집합들로 군집화하고 규칙에 의한 군집 방법의 결과 비교 평가한다.
특정 주제영역의 시소러스에 수록되는 디스크립의 의미 범위를 한정하고, 개념의 본질적인 속성을 제공하기 위해 정의를 도입하고, 정의를 구성하는 데이터요소를 정의모델에 따라 분석한 후, 이를 시소러스 관계구조로 표현하기 위한 연구이다. 이를 위해 한국산업규격(KS)의 정보산업분야에 수록된 용어정의 327개를 정의규칙과 정의모델에 따라 분석한 다음, 각 속성을 디스크립터의 관계구조로 표현한 시소러스를 실험적으로 구현하였다. 지금까지 시소러스 구축시 개발주체의 성격에 따라 디스크립터 수록범위와 관계구조의 설정을 달리해 왔다. 용어의 정의를 시소러스 구조에 도입하게 되면 각 디스크립터의 의미범위를 한정할 수 있고, 동시에 정의에 사용된 용어간의 의미관계를 디스크립터 관계고조로 표현할 수 있어, 의미범위와 관계구조의 표준화 가능성을 기대할 수 있다.
본 연구의 목적은 이미 구축되어 있는 RDB 형식의 학술용어사전에 온톨로지 구조와 추론 규칙을 형성시킨 후 이를 의미 검색에 적용하는 상향(Bottom-up) 방식의 방법론을 제안하고 검증하는 것이다. 이를 위해 구조적 학술용어사전 "STNet"을 테스트베드로 삼아 Protege를 이용해 온톨로지 구조를 생성하고, 온톨로지 구조의 오류를 검증하였으며, STNet에 입력된 실제 데이터로 실험을 위한 테스트 데이터를 구축하였다. 그리고 추론 제한 규칙과 검증에 필요한 시나리오를 설정한 후, TBox 검증과 SPARQL 질의에 의한 결과 값을 평가하였다. TBox 검증 결과 본 연구에서 생성한 추론규칙이 모두 참으로 나타났으며, SPARQL 질의를 통한 결과값의 평가 결과 기존의 키워드 검색 수행에서는 파악하기 힘든 복잡한 검색 시나리오에 대해, 의미적으로 연관되는 용어를 효율적으로 조합해 검색 결과로 보여주는 것으로 나타났다.
최근 멀티미디어의 이용과 멀티미디어 접근을 위한 기술이 많이 증가하고 있다. 그렇지만 멀티미디어 검색엔진과 같은 실용시스템에서 멀티미디어에 대한 유용한 정보 추출과 정보의 응용은 여전히 문제로 있다. 특히, 멀티미디어 이용자는 검색의 효율성을 위하여 저장소를 직관적인 구조로 생성을 하고 있다. 그 예로 "KISS 추계학술 대회 이미지"와 같은 데이터 폴더를 만들거나, 각 멀티미디어 데이터에 Free Text 기반의 주석을 하여 관리를 하였다. 하지만 이러한 검색들에도 한계점을 가지고 있으며 또 다른 지능적인 의미 검색에 있어서도 인간이 바라는 검색의 정확도에 미치지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 새로운 접근법을 소개한다. 목적을 위하여 멀티미디어의 의미적인 작업을 위하여 컨텐츠 획득과 분류를 위한 새로운 사용자 도구를 소개하고자 한다. 도구를 이용하는 멀티미디어 사용자는 주어진 컨텐츠를 인간이 생각하고 컨텐츠가 내포하는 의미의 일정한 구조적 단위로 분해하고, 각 단위들에 MPEG-7 표준기반의 추가적인 기술 정보(Description information)를 부여하여 새로운 의미적 메타데이터를 생성할 수 있다. 이러한 의미적 메타데이터는 멀티미디어 검색을 위해 사용자들에게 효율성을 줄 것이라 본다.
XML은 현재 어플리케이션에서 데이터를 저장하는 W3C 표준으로 많은 응용 분야에서 사용되고 있다. 어떤 응용 프로그램에서 사용하던 기존의 XML문서를 다른 응용 프로그램에서 재사용하기 위해서는 변환 XML 문서가 가지고 있는 정보와 구조의 손실 없이 피 변환 XML의 구조에 합당하게 변환해야 한다. XML 문서 정보의 의미는 엘리먼트를 통해 표현되는데 자동으로 분석하여 변환에 적용하기 어렵다. 그러나 XML 문서는 DTD나 XML 스키마와 같은 구조적 정보를 가지고 있고 XML의 구조 정보는 엘리먼트에 속성을 표현한다. 이에 착안하여 DTD의 의미정보를 분석하여 XML 문서의 변환에 적용하는 방법이 제안되었다. 하지만 DTD는 지원하는 데이터 형식이 한정되어 있고 엘리먼트의 반복 속성도 제안되어 있다. 본 논문은 XML의 엘리먼트 정보를 분석하기 위해서 XML 스키마를 사용한다. XML 스키마는 기존에 DTD보다 다수의 데이터 타일과 엘리먼트의 반복적 속성을 다양하게 제공하고 있다. 그러므로 기존 방법보다 더 많은 정보를 변환에 적용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안하는 시스템은 한번 작성한 XML 문서를 다른 XML 어플리케이션에서 재사용함으로써 XML 문서 제작성에 따른 비용을 절감할 것으로 기대된다.
객체 지향 시스템에서 클래스 추가 및 삭제로 인하여 클래스간의 새로운 관계를 유지할 수 있는 클래스 계층 구조의 변경이 필요하다. 그러나 기존의 방법에서는 클래스 계층 구조 변경시 부모 클래스와 자식 클래스 사이의 의미를 파악하기 어려워 많은 추가적인 분석 비용이 소요된다. 본 논문에서는 클래스간의 유사성을 측정하여 새로운 관계성 분류 방법을 통해 의미적 변화에 따른 수정 방법을 제시한다. 즉, 이 방법은 클래스들의 유사성을 측정하여 관계성을 기준 하여 무관 관계, 동일 관계, 포함 관계, 부분 집합 관계로 구분하여 클래스 계층 구조를 재구성한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 클래스 계층 구조 변경시 클래스간의 의미 오류 가능성을 최소화 할 수 있도록 한다. 또한 다양한 그래픽 및 텍스트 처리를 통하여 사용자에게 재사용의 편리성 및 이해성을 높일 수 있도록 하였다.
본 논문에서서는 질의응답 시스템을 위한 자연언어 질의 이해를 위하여 프레임 시멘틱스 기반 의미 분석방식을 제안한다. 지식베이스에 의존적인 질의 이해는 지식베이스의 불완전성에 의해 충분한 정보를 분석하지 못한다는 점에 착안하여, 질의의 술부-논항구조 및 그 의미에 대한 분석을 수행하여 자연언어 질의에서 나타난 정보들을 충분히 파악하고자 하였다. 본 시스템은 자연언어 질의를 입력으로 받아 이를 프레임 시멘틱스의 구조에 기반하여 기계가 읽을 수 있는 임의의 RDF 표현방식의 모형 쿼리를 생성한다.
카토그램(Cartogram)은 통계데이터를 이용하여 지리공간에 나타나는 현상을 효과적으로 표현하는 방법 중 하나이다. 카토그램이란 넓은 의미에서 모든 통계지도를 포함하지만, 좁은 의미에서 지도의 변형을 통해 통계데이터의 특징을 표현하는 시각화 방법을 의미한다. 이 연구에서는 후자의 의미에서 카토그램이란 용어를 사용하였으며, 우리나라를 대상으로 절대적 공간을 시간거리 접근성에 의한 공간 카토그램으로 재구성하여 지도화하고, 변화된 공간패턴을 분석하고자 하였다. 카토그램은 특정한 목적을 위해 기본도의 형상이나 지역간의 연속성을 강조시켜서 만든 변형된 지도의 일종으로 전통적인 지도와는 매우 다른 이미지를 주게 되지만, 표현하고자 하는 현상의 공간적 구조를 매우 효과적으로 나타낼 수 있다.
본 논문에서서는 질의응답 시스템을 위한 자연언어 질의 이해를 위하여 프레임 시멘틱스 기반 의미 분석 방식을 제안한다. 지식베이스에 의존적인 질의 이해는 지식베이스의 불완전성에 의해 충분한 정보를 분석하지 못한다는 점에 착안하여, 질의의 술부-논항구조 및 그 의미에 대한 분석을 수행하여 자연언어 질의에서 나타난 정보들을 충분히 파악하고자 하였다. 본 시스템은 자연언어 질의를 입력으로 받아 이를 프레임 시멘틱스의 구조에 기반하여 기계가 읽을 수 있는 임의의 RDF 표현방식의 모형 쿼리를 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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