• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.82-84
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• 2003

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.448-450
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• 2002

시소러스 의미망, 온톨로지 등과 같은 지식베이스는 자연언어처리와 관련된 여러 분야에서 중요한 언어자원의 역할을 담당하고 있다. 하지만 정보검색, 기계번역과 같은 특정 분야마다 다르게 구축되어 이러한 지식베이스는 실질적인 한국어 처리에는 크게 효과를 보지 못하고 있는 실정이다. 본 논문은 한국어를 대상으로 한 시소러스, 의미망의 등의 구축 방법론적 문제를 지적하고 말뭉치를 중심으로 한 텍스트 언어처리에 필요한 의미망의 구축 방법과 포괄적인 활용방안을 모색한다. 의미망 구축의 기반이 되는 지식은 각종 사전(dictionary)를 이용했으며, 구축하고 있는 의미망의 활용 가능성을 평가하기 위하여 ETRI의 의미기반 정보검색과 언어처리의 큰 문제 중 하나인 단어 중의성 해소(WSD)에서 어떻게 활용되는지를 살핀다. 그리하여 언어자인의 처리 방안 중의 하나인 의미망을 구축함으로써 언어를 효과적으로 처리하기 위한 기본적이면서 중요한 어휘 데이터베이스 마련과 동시에 언어자원 구축의 한 방향을 제시하고자 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.3
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• pp.20-27
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• 2006

In this paper we constructed semantic net that can efficiently conform retrieval and reuse of object-oriented source code. In order that initial relevance of semantic net was constructed using thesaurus to represent concept of object-oriented inheritance between each node. Also we made up for the weak points in spreading activation method that use to activate node and line of semantic net and to impulse activation value. Therefore we proposed the method to enhance retrieval time and to keep the quality of spreading activation.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2006.06a
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• pp.1-7
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• 2006

최근 수년간 한국어를 위한 어휘의미망에 대한 관심은 꾸준히 높아지고 있지만, 그 결과물을 어떻게 평가하고 활용할 것인가에 대한 방안은 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 단어클러스터링 시스템 개발을 통하여, 어휘의미망에 의해 확장되기 전후의 클러스터링을 수행하여 데이터를 서로 비교하였다. 단어클러스터링 시스템 개발을 위해 사용된 학습 데이터는 신문 말뭉치 기사로 총 68,455,856 어절 규모이며, 특성벡터와 벡터공간모델을 이용하여 시스템A를 완성하였다. 시스템B는 구축된 '[-하]동사류' 3,656개의 어휘의미를 포함하는 동사어휘의미망을 포함하여 확장된 것으로 확장대상정보를 선택하여 특성벡터를 재구성한다. 대상이 되는 실험 데이터는 '다국어 어휘의미망-코어넷'으로 클러스터링 결과 나타난 어휘들의 세 번째 층위까지의 노드 동일성 여부로 정확률 검수를 하였다. 같은 환경에서 시스템A와 시스템B를 비교한 결과 단어클러스터링의 정확률이 45.3%에서 46.6%로의 향상을 보였다. 향후 연구는 어휘의미망을 활용하여 좀 더 다양한 시스템에 체계적이고 폭넓은 평가를 통해 전산시스템의 향상은 물론, 연구되고 있는 많은 어휘의미망에 의미 있는 평가 방안을 확대시켜 나가야 할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.92-96
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• 2009

인간이 가진 개념을 지식베이스화하려는 시도 중 하나로 의미망이 구축되고 있다. 한국어를 대상으로 한 어휘 의미망 중 프린스턴 대학의 WordNet을 대역한 KorLex는 1,2단계에서 한국어 어휘의미의 특성을 반영하여 개념 및 의미구조를 재구조화하고 있다. 그러나 현재 KorLex의 동의어 집합을 구성하는 어휘 의미에는 논항정보를 따로 구성할 수 없었다. 본 연구는 세종 전자 사전 격틀정보내의 선택제약조건(selectional restriction)으로 사용되고 있는 의미 부류와 KorLex의 명사 어휘 의미망을 자동 맵핑하는 방안을 제안함으로써 KorLex에서 세종 전자 사전 격틀정보를 활용할 수 있는 가능성을 제공한다.

• Korean Journal of Oriental Medicine
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• v.12 no.3 s.18
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• pp.1-15
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• 2006

For the recent several years, there has been much interest in lexical semantic network. However, it seems to be very difficult to evaluate the effectiveness and correctness of it and invent the methods for applying it into various problem domains. In order to offer the fundamental ideas about how to evaluate and utilize lexical semantic networks, we developed two automatic word clustering systems, which are called system A and system B respectively. 68,455,856 words were used to learn both systems. We compared the clustering results of system A to those of system B which is extended by the lexical-semantic network. The system B is extended by reconstructing the feature vectors which are used the elements of the lexical-semantic network of 3,656 '-ha' verbs. The target data is the 'multilingual Word Net-CoreNet'.When we compared the accuracy of the system A and system B, we found that system B showed the accuracy of 46.6% which is better than that of system A, 45.3%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.326-332
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• 1994

본 연구에서는 중사전 규모의 현대국어사전에서 약 5,000 개의 표제항목의 뜻풀이 8,000여 항에 사용된 어휘를 분석한 결과를 제시하였다. 분석 결과 명사류의 의미구조에서 최상위계층에 속하는 것들이 사전의 뜻풀이에 자주 사용됨을 확인할 수 있었고, 아울러 뜻풀이에 사용되는 단어들이 어느 정도 통제된 상태임을 알 수 있었다. 그러나 표제항목과 뜻풀이에 사용된 단어들 사이의 관계만을 바탕으로 해서는 의미망을 구축하기 어려웠는데, 그것은 국어사전에서의 뜻풀이가 지니고 있는 구조적 문제에서 기인하는 것이다. 즉 일부 한자어의 경우에는 명사로 정의되지 않으며, 그 결과 표제명사와 뜻풀이에 사용된 명사 사이의 관계를 바탕으로 한 의미망의 구축에 포함되지 않는 것이다. 또한 순환적 뜻풀이의 경우 역시 의미망 구축에 장애요소로 작용함을 밝혔다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.05a
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• pp.475-479
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• 2005

In this paper we constructed semantic net that can efficiently conform retrieval and reuse of object-oriented source code. In odor that initial relevance of semantic net was constructed using thesaurus to represent concept of object-oriented inheritance between each node. Also we made up for the weak points in spreading activation method that use to activate node and line of semantic net and to impulse activation value. Therefore we proposed the method to enhance retrieval time and to keep the quality of spreading activation.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.39-42
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• 1995

문장 안에서 한 단어가 가지는 올바른 의미를 얻기 위해 모듈화된 신경망을 이용하였다. 앞부분에 놓인 신경망은 코호넨 신경망으로 사용자의 지도가 개입되지 않은 상태로 자율학습(Unsupervised learning)이 이루어지고, 뒤에 놓인 신경망은 앞에서 결과로 얻은 2차원의 자기 조직화 형상지도(Self-organizing feature map)를 바탕으로 역전파 신경망을 이용한 지도학습(Supervised learning)을 하게 하였다. 입력 자료는 구문분석된 문장의 조사 정보를 활용하여 입력 위치를 정해준 명사의 의미표지와 동사의 의미표지를 사용하였다. 중의성이 있는 단어를 가지는 문장은 중의성의 가지수 만큼 테스트 입력 자료가 되어 신경망을 통과하여 의미를 결정하도록 한다.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.26 no.3
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• pp.393-405
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• 2006

The purpose of this study was to analyze the effects of Semantic Network Program (SNP) instruction on learning achievement and motivation in high school biology classes. For this study, a SNP was designed by applying the recommendations in regard to student attention and satisfaction factors in Keller's ARCS theory. SNP instruction was conducted with an experimental group and a control group, each consisting of 62 high school biology class student. A pretest-posttest control group design was employed. The pre-test was used to analyze the learning achievement test, learning motivation test, and semantic forming test. For 4 weeks the experiment group was instructed using the developed SNP which centered on Keller's attention and satisfaction factors, and the control group was instructed via teacher-centered lectures based on the textbook. It was found that SNP instruction efficiently increased students' biology learning achievement (p<.001). It was also discovered that SNP instruction was effective in increasing Keller's motivation strategies on attention and satisfaction factors (p<.001). In addition, SNP instruction positively affected students' semantic formation (p<.001) and learning content retention (p>.05) in the heredity unit by aiding students in the area of active multimedia learning. An in depth interview with students in the class using SNP instruction showed that material learned via this method in biology had longer retention of problem-solving methods. Consequently, SNP instruction according to motivation strategies may high school biology teachers with meaningful teaching-learning methods strategies for the unit on heredity.