A terminology system capable of providing interpretations and classification information on a multilingual science and technology(S&T) terminology is essential to establish an integrated search environment for multilingual S&T information systems. This paper aims to build a base system to manage an integrated information system for multilingual S&T terminology search. It introduces a method to build a search system for S&T terminologies internally linked through the multilingual semantic network and a search technique on the multiple linked nodes. In order to provide a foundation for further analysis researches, it also attempts to suggest a basic approach to interpret terminology clusters generated with those two search methods.
본 논문에서는 언어장애인용 문장발생장치의 통신율을 증진시키기 위한 처리방안으로 신경망을 이용하여 문장발생장치에 동사예측을 적용하는 방법을 제안하였다. 각 단어들은 구문론과 의미론에 따른 정보벡터로 표현되며, 언어처리는 전통적으로 사전을 포함하는 것과는 달리, 상태공간에서 다양한 영역으로 분류되어 개념적으로 유사한 단어는 상태공간에서의 위치를 통하여 알게 된다. 사용자가 심볼을 누르면 심볼에 해당하는 단어는 상태공간에서의 위치를 찾아가며, 신경망 학습을 통해 동사를 예측하였고 그 결과 제한된 공간 내에서 약 20% 통신율 증진을 가져올 수 있었다.
정보검색서비스는 '사용자가 얼마나 편리하게 검색할 수 있는가'와 '검색 결과에 얼마나 만족하는가'가 중요한데, 이는 정보검색 기술 개발에서 가장 중요하게 고려해야 할 사항이다. 본고는 과학기술 지식정보를 대상으로, 어휘망과 온톨로지적 성격을 가지고 있는 U-WIN을 기반으로 의미적인 정보검색 서비스가 가능하도록 하기 위하여, 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발 중인 U-WIN을 이용한 의미적 정보검색 기술과 시범서비스인 KISTI-STA를 소개한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.289-294
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2008
어떤 자연언어 문서가 전달하려는 의미는 그 텍스트의 성격에 따라 아주 명확할 수도(예: 뉴스 문서), 아주 불분명할 수도 있다(예: 시). 이 연구는 이러한 '의미의 명확성(semantic transparency)'을 정량적으로 측정할 수 있다고 가정하고, 이 의미의 명확성을 판단하는 데에 단어들의 연쇄(word association)의 확률통계적 성질들이 어떻게 기능하는지에 대해 논한다. 이를 위해 특정 단어가 연쇄체를 형성하면서 발생하는 neighboring frequency와 degeneracy를 중심으로 Markov chain Monte Carlo scheme을 적용하여 의미망('Semantic Hypernetwork')으로 학습시킨 후 문서의 구성 단어들과 그 집합들 간의 연결 상태를 파악하였다. 우리는 의미적으로 그 표상이 분명하게 나뉘는 문서들(뉴스와 시)을 대상으로 이 모델이 어떻게 이들의 의미적 명확성을 분류하는지 분석하였다. Neighboring frequency와 degeneracy, 이 두 속성이 언어구조에서의 의미망 기억과 학습 탐색 기제에 유의한 기질로서 제안될 수 있다. 본 연구의 주요 결과로 1) 텍스트의 의미론적 투명성을 구별하는 통계적 증거와, 2) 문서의 의미구조에 대한 새로운 기질 발견, 3) 기존의 문서의 카테고리 별 분류와는 다른 방식의 분류 방식 제안을 들 수 있다.
선도시험망(Advanced Network) 또는 연구개발망(R&D Network: Research and Development Network)이라고 불리는 연구망은 상용망에 적용하기 이전의 장비 및 서비스에 대한 시험, 검증을 하기 위한 파일럿(pilot) 망으로서 일반 상용망에 비해 높은 대역폭이 제공되고 한정된 사용자에게 특수 목적을 위해 제공되는 첨단망을 의미한다. 특히 상용망에서 안정적으로 장기간수행하기 힘든 대규모의 정보교류나 실시간 공동참여를 가능하게 하는 연구전용 인프라(R&D infra)라고 할 수 있다. (중략)
Disambiguation of homographs is an important job in Korean semantic processing and has been researched for long time. Recently, machine learning approaches have demonstrated good results in accuracy and speed. Other knowledge-based approaches are being researched for untrained words. This paper proposes a hybrid method based on the machine learning approach that uses a lexical semantic network. The use of a hybrid approach creates an additional corpus from subcategorization information and trains this additional corpus. A homograph tagging phase uses the hypernym of the homograph and an additional corpus. Experimentation with the Sejong Corpus and UWordMap demonstrates the hybrid method is to be effective with an increase in accuracy from 96.51% to 96.52%.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.232-235
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2011
지식표현은 일반적으로 논리, 규칙, 프레임 또는 의미망 형태로 표현되며, 최근에는 의미망을 이용한 온톨로지 형태로 표현되고 있다. 이러한 지식표현 방법은 개념을 설명하는 문맥적인 정보나 개념들 간의 구조적인 정보를 이용하여 개념에 대한 지식을 논리적으로 표현하는데 중점을 두었다. 하지만, 지식표현에 사용되는 의미정보는 사람에 의해 수집되고 정제되기 때문에 많은 시간, 비용 및 인력이 필요하다는 한계가 있고, 새로운 의미를 추가하거나 기존의 의미를 수정하는 것이 매우 어렵다는 한계가 있다. 색채는 특정 대상이나 개념에 대한 의미, 연상, 상징 등 객관적인 특징 뿐 아니라 시대, 나라, 문화와 같은 사회적 배경을 반영하기 때문에, 정보를 제공하고 감성을 전달하는 효과적인 수단으로 사용되고 있다. 이에 본 논문은, 색채를 이용한 의미정보모델 구축을 위해, 색채정보를 수집하고 정량적으로 분석하는 방법을 제안한다. 긍정/부정/불안/중립으로 구성된 감성어휘 273개를 이용하여 이미지를 수집한 결과 총 130,944개의 이미지를 수집하였다. 이미지에는 여러 가지 사물, 행동, 배경, 색채 등 다양한 정보가 혼재되어 있어 감성어휘와 연관된 색채를 구별하기 어렵기 때문에 이미지를 직관적으로 설명할 수 있는 사용자 태그를 별도로 수집하였다. 태그는 총 2,836,395개를 수집하였고 각 이미지와 그룹에서의 가중치를 구하였다. 태그의 가중치를 통해 이미지가 그룹 내에서 갖는 중요도를 판별하였고, 각 그룹 별로 상위 30%의 이미지를 추출하여 대표 색채를 분석하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10c
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pp.376-378
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2003
Internet의 확대와 망의 진화에 따라 현 통신 방식은 기존 회선 교환 방식에서 패킷 교환 방식으로 진화를 한다. NGN(Next Generation Network)이란 정확하게 정의를 내리기는 어렵지만, 개념적으로는 현존하는 모든 서비스(Voice, Data, Video 등)들과 미래에 나타날 멀티 서비스를 통합하여 수용할 수 있는 패킷 기반의 통신망을 의미한다. 이러한 개념은 망의 통합을 목적으로 하는 NGcN(Next Generation Convergence Network, 이하 NGcN)로 진화하고 있다. 하지만, 진정한 의미의 NGcN은 Legacy 회선 교환 방식(include Wireless Network)과 패킷 교환 방식의 모든 망 사용자에게 동일한 서비스를 제공하는 것이며, 이것은 Convergence Service라는 개념으로 정리를 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 접근을 Next Generation Convergence Service(이하 NGcS)로 정의를 한다. 논문에서는 NGcS 구축을 위해 지능망 서비스와 연계하여 접근을 할 것이며, INAP(Intelligent Network Application Protocol), WIN(Wireless Intelligent Network) 및 CAP(CAMEL Application Part) 등의 제어방식에 근거한다. 이러한 방식들에 대한 연동에 대해 논하며, NGcS 구축을 위한 Service Switching Function 설계 방법과 서비스를 트리거(Trigger)하기 위한 방법에 대해 논한다.
지금까지 인터넷 망의 공개성과 중립성이 콘텐츠와 응용 서비스의 활력과 발전을 가져온 것이 사실이지만, 기술적 측면에서 보면 차별화의 행위 중에는 유익한 면과 시장에 해가 되는 양면성을 지니고 있다. 망중립성 규제의 내용과 범위에 따라 이해관계자의 대응방향을 모의상황을 통해 추정해보고, 정책의 방향을 모색해보는 것은 중요한 의미를 가진다. 모의상황 설정에서 초점을 둔 것은 규제정책의 범위에 따른 상호 거래관계, 혁신기회, 거래비용, 도입비용 등의 동태이다. 결론은 기술의 빠른 발전에 의한 미래의 불확실성이 완벽한 망중립성을 주장하는 것을 어렵게 한다. 한편, 차별화(discrimination)와 차등화(differentiation)의 경제적 의미는 다르지만, 망중립성 규제의 옹호론자들은 두 가지 모두 차별화의 범주에 넣어 규제하려 한다. 이러한 시각의 차이는 논쟁을 핵심으로부터 벗어나게 하는 원인이 되고 있다. 망사업자의 차별화를 제한함에 있어 정책의 올바른 방향은 차별화의 행위가 갖는 유용한 면과 위해한 면의 균형을 이루는 것이 핵심 과제이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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