• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.199-202
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• 2021

의미역 결정은 입력된 문장 내 어절간의 의미 관계를 예측하기 위한 자연어처리 태스크이며, 핵심 서술어에 따라 상이한 의미역 집합들이 존재한다. 기존의 연구는 문장 내의 서술어의 개수만큼 입력 문장을 확장해 순차 태깅 문제로 접근한다. 본 연구에서는 확장된 입력 문장에 대해 구문 분석을 수행 후 추출된 문장 구조 정보를 의미역 결정 모델의 자질로 사용한다. 이를 위해 기존에 학습된 구문 분석 모델의 파라미터를 전이하여 논항의 위치를 예측한 후 파이프라인을 통해 의미역 결정 모델을 학습시킨다. ALBERT 사전학습 모델을 통해 입력 토큰의 표현을 얻은 후, 논항의 위치에 대응되는 표현을 따로 추상화하기 위한 계층형 트랜스포머 인코더 레이어 구조를 추가했다. 실험결과 Korean Propbank 데이터에 대해 F1 85.59의 성능을 보였다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.34 no.8
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• pp.8-16
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• 2016

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.3
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• pp.609-623
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• 2017

This study intends to find the meaning of signs' configuration in Korean and British school uniform advertisements, to investigate through reproduction of such signs what influences on students' identity issues are, and to discover the cultural significance of the both nations by analysing sexuality discourses around these ads. The authors apply semiotic analysis methods such as two-stage meaning structure and critical discourse analysis. The research subjects are School uniform advertisements of both in South Korea and in the UK. Through this study, women objectification, the power imbalances between men and women, and child erotica were revealed, and also the uniforms of the meaning and value turned out to be distorted. In addition, on the basis of critical discourse analysis, two nations' school uniform ads, which heavily focused on sexual objectification and commercialism, transformed aspects of unusual esthetic value, reminded of Lolita fantasy, implied wrong justification of deviant sexual orientation, and, caused Korean and British students the confusion of sexual identity and values.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.5
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• pp.531-540
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• 2010

In this paper, we present a two-phase shallow semantic parsing method based on a maximum entropy model. The first phase is to recognize semantic arguments, i.e., argument identification. The second phase is to assign appropriate semantic roles to the recognized arguments, i.e., argument classification. Here, the performance of the first phase is crucial for the success of the entire system, because the second phase is performed on the regions recognized at the identification stage. In order to improve performances of the argument identification, we incorporate syntactic knowledge into its pre-processing step. More precisely, boundaries of the immediate clause and the upper clauses of a predicate obtained from clause identification are utilized for reducing the search space. Further, the distance on parse trees from the parent node of a predicate to the parent node of a parse constituent is exploited. Experimental results show that incorporation of syntactic knowledge and the separation of argument identification from the entire procedure enhance performances of the shallow semantic parsing system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.334-336
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• 2002

군집 분석은 데이터의 속성을 분석하여 서로 유사한 패턴을 가진 데이터를 묶는 방법이다. 군집 분석은 많은 응용 분야에서 쓰이고 있으나, 수행된 군집 분석 결과가 과연 정확한 결과이고 의미 있는 결과인지를 평가하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 군집이 형성된 데이터를 분석하여 군집 분석 결과를 평가하는 상대적 군집 평가 방법을 제안한다. 본 논문에서는 상대적 군집 평가 방법의 인덱스를 정의하고 형성된 군집 분석 결과에 적용해 최적의 군집, 의미 있는 군집을 찾을 수 있음을 보인다. 또한 실험을 통해 제안한 인덱스의 적합성을 보이며, 제안한 인덱스가 기존의 인덱스에 비해 최적의 군집, 의미 있는 군집을더 잘 찾을 수 있음을 보인다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.1
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• pp.36-43
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• 2017

Syntactic information represents the dependency relation between predicates and arguments, and it is helpful for improving the performance of Semantic Role Labeling systems. However, syntax analysis can cause computational overhead and inherit incorrect syntactic information. To solve this problem, we exclude syntactic information and use only morpheme information to construct Semantic Role Labeling systems. In this study, we propose an end-to-end SRL system that only uses morpheme information with Stacked Bidirectional LSTM-CRFs model by extending the LSTM RNN that is suitable for sequence labeling problem. Our experimental results show that our proposed model has better performance, as compare to other models.

• Korean Journal of Psychosomatic Medicine
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• v.10 no.2
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• pp.69-77
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• 2002

The Daseinsanalytic understanding of somatization as a phenomenon begins with a question about the real nature of human body. The human body is primarily not an object of scientific study, which is based on the dichotomy of mind and body, but it is an existential body(Leiblichkeit) disclosing the meaning of Beingness of human being. Since the meaning always discloses itself in man's relations with his world, his body in existential nature expresses his relations with the world. Such a somatic expression of world relations is the phenomenon of somatization whose meanings are illuminated by phenomenological method, which is unlike the method adopted by natural science investigating the cause and effect.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06d
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• pp.277-279
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• 2006

본 연구에서는 KIEC 라이브러리라 UBL 라이브러리 간에 의미를 기반으로 한 상호운용의 결과물과 연계가 되도록 하며 이를 확장하여 EDIFACT문서를 대상으로 XML-EDI 간의 상호운용이 가능하게 한다. 이를 위해서 우선 KEDIFACT 표준전자문서에 대해 그 사용실태를 조사하고 사용되고 있는 문서를 중심으로 의미를 기반으로 한 항목정의 및 분석을 하였다. 관련된 국내 외 표준을 준용하여 KEDIFACT 표준 전자문서를 대상으로 EDI 의미사전(Semantic Dictionary)을 구축하여 의미를 기반으로 한 EDI 컨텐츠를 구축하였다. 구축한 KEDIFACT 의미사전을 기반으로 기존에 구축되어있는 XML(KIEC, UBL) 의미사전과 의미기반의 비교 분석 작업을 통하여 EDI-XML 라이브러리 간 매핑이 가능하도록 브릿지를 구축하여 상호운용 기반을 마련하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.201-203
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• 1998

한국어의 의미 분석을 위해서 의미소가 부여된 말뭉치(Sense-Tagged Corpus)의 구축은 필수적이다. 의미 태깅은 어휘의 다의적 특성으로 인해, 형태소나 구문 태깅에서와 같은 규칙 기반의 처리가 어려웠다. 기존의 연구에서 어휘의 의미는 형태소와 구문적 제약 등의 표층상에서 파악되어 왔으며, 이는 의미 데이터 기반으로 이루어진 것이 아니었기에, 실용적인 결과를 얻기가 힘들었다. 본 연구는 한국어의 구문과 의미적 특성을 고려하고, 용언과 모어 성분간의 의존 관계 및 의미 정보를 나타내는 하위범주화사전과 어휘의 계층적 의미 관계를 나타낸 의미사전(시소러스)을 이용하여, 반자동적인 방법으로 의미소가 부여된 말뭉치의 구축을 위한 기준과 알고리즘을 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.358-360
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• 2001

본 논문에서는 의미분석을 위해서 구문관계와 의미관계를 자동으로 사상하는 규칙을 구축한다. 5 만개의 패턴을 수작업으로 사상해서 학습데이터로 만들고 이의 분석을 통해 규칙을 구축했다. 규칙에서는 의미역 결정을 위해서 가도까와 시소러스를 이용하는데, 본 논문에서는 한일 기계번역사전을 이용하여 추출한 구문 패턴을 대상으로 실험한 결과, 정확률 90%, 적용율 93.5%를 얻었다.