• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.16-21
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• 2010

분산 이동 실시간 시스템의 명세, 개발 및 검증을 위해 ${\pi}$-calculus, bigraph, Mobile Ambient, CARDMI 등의 정형기법이 존재한다. 이러한 정형기법은 이동하는 에이전트 혹은 프로세스에 대한 명세 및 시스템의 안전성과 검증에 대한 분석을 지원하지만, 행위의 의미적 관점에서 분석 및 검증 방법을 제시하고 있지 않다. 본 논문에서는 정형기법으로 명세 된 시스템의 실행 데이터인 원시 데이터를 행위의 의미적 관점에서 시스템을 분석 및 검증이 가능한 Prism Analyzer를 제안한다. 제안된 Prism Analyzer는 특정 시스템에 대해 발생할 수 있는 다양한 행위를 온톨로지와 속성문법으로 정규화한 다양한 행위모델을 지닌다. 이러한 Prism Analyzer는 원시 데이터를 행위의 의미적 측면에서 개별적, 연속적, 복합적으로 분석 및 검증이 가능하고, Prism Analyzer에 정의된 다양한 행위 모델을 바탕으로 동일한 원시 데이터에 대해 행위 모델에 따른 다양한 분석 결과를 도출해 낼 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.403-408
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• 1997

언어의 내적 특성을 반영하는 의미 문체의 검사 및 교정은 언어의 형태적인 면과 관련있는 단순한 철자 검사 및 교정에 비해 더 난해하고 복잡한 양상을 띤다. 본 논문이 제안하는 의미 정보를 이용한 명사 분류 방법은 의미와 문체 오류의 포착과 수정 기능을 향상시키기 위한 방법의 하나이다. 이 논문은 문맥상 용법이 어긋나는 서술어를 교정하기 위해 명사 의미 분류방법을 서술어/논항의 통사 의미적 관계 분석에 이용하여 의미 규칙을 세우는 과정을 서술한다. 여기서 논항인 명사의 의미 정보를 체계적으로 분류하기 위해 시소러스 기법과 의미망을 응용한다. 서술어와 논항 사이의 통사 의미적 관계에 따라 의미 문체 오류를 검사하고 교정함으로써 규칙들을 일반화하여 구축하게 하고 이미 존재하고 있는 규칙을 단순화함으로써 한국어 문법 검사기의 기능을 보완한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.391-394
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• 2021

최근 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 텍스트로 표현된 단어나 문장의 의미를 파악하기 위한 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 하지만, 딥러닝을 통해 특정 도메인에서 사용되는 언어를 이해하기 위해서는 해당 도메인의 충분한 데이터에 대해 오랜 시간 학습이 수행되어야 한다는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하고자, 최근에는 방대한 양의 데이터에 대한 학습 결과인 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)을 다른 도메인의 학습에 적용하는 방법이 딥러닝 연구에서 많이 사용되고 있다. 이들 접근법은 사전 학습을 통해 단어의 일반적인 의미를 학습하고, 이후에 단어가 특정 도메인에서 갖는 의미를 파악하기 위해 추가적인 학습을 진행한다. 추가 학습에는 일반적으로 대표적인 사전 학습 언어 모델인 BERT의 MLM(Masked Language Model)이 다시 사용되며, 마스크(Mask) 되지 않은 단어들의 의미로부터 마스크 된 단어의 의미를 추론하는 형태로 학습이 이루어진다. 따라서 사전 학습을 통해 의미가 파악되어 있는 단어들이 마스크 되지 않고, 신조어와 같이 의미가 알려져 있지 않은 단어들이 마스크 되는 비율이 높을수록 단어 의미의 학습이 정확하게 이루어지게 된다. 하지만 기존의 MLM은 무작위로 마스크 대상 단어를 선정하므로, 사전 학습을 통해 의미가 파악된 단어와 사전 학습에 포함되지 않아 의미 파악이 이루어지지 않은 신조어가 별도의 구분 없이 마스크에 포함된다. 따라서 본 연구에서는 사전 학습에 포함되지 않았던 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹(Masking)을 수행하는 방안을 제시한다. 이를 통해 신조어의 의미 학습이 더욱 정확하게 이루어질 수 있고, 궁극적으로 이러한 학습 결과를 활용한 후속 분석의 품질도 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 영화 정보 제공 사이트인 N사로부터 영화 댓글 12만 건을 수집하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.4
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• pp.304-314
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• 2012

The purpose of this study was to examine relationship among life meaning, optimism and happiness in elderly women participants of physical activity. Data are from elderly women in more than 60 years old who participate in sports activity as part of leisure activity while actually living in Seoul of South Korea. Total of 211, Sample are allowed to be responded to questionnaire contents with self-administration method by utilizing convenience sampling method out of non-probability sampling. To process the data, this study conducted exploratory/confirmatory factor analysis, correlation analysis, reliability analysis and structure model analysis with SPSS 11.5 and AMOS 6.0 programs. The presence of meaning, which forms meaning of life, are indicated to have statistically significant positive influence upon optimism. And optimism are indicated to have statistically significant positive influence upon positive emotion, which forms happiness. optimism in elderly adults of participating in physical activity has negative influence upon negative emotion.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.15 no.1
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• pp.43-67
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• 2004

Using qualitative research methodology, this study has investigated the semantic features of 39 nouns, which are classified into the categories of grains, fruits and vegetables. A survey has been conducted with a substantial number of undergraduate students, who were asked to describe any semantic features they associated with the lexical items within the three categories. The analysis of the survey data shows that the concepts of examples of fruits are defined predominantly by intrinsic semantic features, while those of grains and vegetables are defined noticeably by extrinsic semantic features rather than intrinsic ones. Intrinsic semantic features are any properties inherent in an object itself and extrinsic semantic features are defined as any properties constructed by association with other objects or personal experiences in a certain situation. However, this study does not maintain that either intrinsic or extrinsic semantic features solely define the concepts of the examples of the three categories. Instead, it concludes that both kinds of semantic features are involved in the representation of the concepts of those vocabularies, with intrinsic features salient in the category of fruits and extrinsic features salient in the categories of gains and vegetables.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2001.06a
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• pp.77-94
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• 2001

본 논문은 영어에 있어 부사의 분포를 통사-의미론적으로 설명함을 목적으로 한다. 영어부사의 분포는 표면상 문장 내에서 매우 자유로운 듯하여 이 분포의 자유가 부사의 이동에 기인한다는 주장도 나왔으나, 본고에서 저자는 의미상 그리고 하위범주화상 부사의 이동은 있을 수 없음을 주장하고, 나아가 부사의 분포는 사실상 자유롭지 않고 매우 제한되어 있다는 언어학자들(Jackendoff(1972), Travis(1988), Cinque(1999))의 자료를 제시했다. 부사는 문장 내의 위치에 제한을 받을 뿐만이 아니라 부사들 사이의 상대적 순서에도 제한을 받는데 본고에서는 여러 학자들의 분석 중 가장 최근의 분석인 Cinque(1999)의 이론을 중점적으로 고찰하고 그 문제점을 지적했다. Cinque의 부사분포를 설명하려는 이론은 지나치게 복잡화된 기능범주투사를 필수요건으로 하는데 이는 통사적으로 너무 많은 값을 치루기에 비경제적이다. 저자는 부사의 의미유형에 따라 영향을 받는 부사의 상대적 순서 효과는 통사적 해결이 아니라 의미유형들의 작용역 관계에 기반한 의미적 해결을 하여야 하며, 부사의 문장 내 분포는 부사를 크게 세 가지 의미유형으로 나누고 이 각각의 의미유형이 최근 Chomsky에서 논의되고 있는 세 가지 국면에 사상된다고 가정하면 포착될 수 있다고 주장하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.131-134
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• 2014

본 연구의 목적은 직장인의 주관적 안녕감에 대한 업무 효능감/의미감의 역할을 조사하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 긍정 정서, 부정 정서, 삶의 만족과 같은 주관적 안녕감의 구성요인들과 업무 효능감, 업무 의미감으로 구성된 이론모형을 제안하였다. 설문방법을 이용하여 자료를 수집하였고, 구조방정식모형을 사용하여 자료를 분석하였다. 분석결과 첫째, 예상대로 긍정 정서는 삶의 만족에 긍정적인 영향을 미치는 반면 부정 정서는 삶의 만족에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 업무 효능감과 업무 의미감은 긍정/부정 정서와 삶의 만족 간의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 업무 효능감 및 의미감이 직장인의 행복감에 의미 있는 영향을 미친다는 본 연구의 결과는 조직 관리자들이 효과적인 지휘 전략을 수립하는데 기초 자료가 될 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.313-317
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• 1994

본 연구에서는 인간과 컴퓨터 사이의 음성을 이용한 대화 시스템을 구현하였다. 특별히 음성을 인식하는데 있어서 단어추출(word apotting) 방법을 사용하는 경우에 알맞은 의미 분석 방법과 도표 형태의 규칙을 기반으로 하여 시스템의 응답을 생성하는 방법에 대하여 연구하였다. 단어추출 방법을 사용하여 음성을 인식하는 경우에는 형태소분석 및 구문분석의 과정을 이용하여 사용자의 발화 의도를 분석하기 어려우므로 새로운 의미분석 방법을 필요로 한다. 본 연구에서는 퍼지 관계를 사용하여 사용자의 발화 의도를 파악하는 새로운 의미분석 방법을 제안하였다. 그리고, 사용자의 발화 의도에 적절한 시스템의 응답을 만들고 응답의 내용을 효율적으로 관리하기 위한 방범으로 현재의 상태와 사용자의 의도에 따른 응답 규칙을 만들었다. 이 규칙은 도표의 형태로 구현되어 규칙의 갱신 및 확장을 편리하게 만들었다. 대화의 영역은 열차 예매에 관련된 예매, 취소, 문의 및 관광지 안내로 제안하였다. 음성의 오인식에 의한 오류에 적절히 대처하기 위해 시스템의 응답은 확인 및 수정 과정을 포함하고 있다. 본 시스템은 문자 입력과 음성 입력으로 각각 실험한 결과, 사용자는 시스템의 도움을 받아 자신이 의도하는 목적을 달성할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.952-955
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• 2014

본 논문에서는 정보 검색 분야에서 잘 알려진 잠재 의미 분석 방법과 계층적 군집화 방법의 단점을 상호 보완하여 보다 효율적인 정보 검색을 위한 혼합형 군집화 방법을 제안한다. 먼저, 잠재 의미 분석 방법은 벡터 연산을 통하여 자동적으로 문서 내에 있는 잠재적인 의미를 찾는 정보 검색분야에서 많이 사용되는 고전적인 방법이다. 그러나 이 방법은 언어의 유의성이나 다의성으로 인하여 발생되는 백-오브-워드(bag-of-word) 문제를 가지고 있다. 두 번째 방법인 문서 군집화를 위하여 범용적으로 사용되고 있는 계층적 군집화 방법이다. 이 방법은 이를 통하여 분석된 군집의 질적 측면에서 볼 때, 여전히 단층적 군집들이 많이 형성되어 세부적인 분석을 통한 추가적인 군집화가 필요함을 알 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위하여 혼합적인 방법으로 잠재 의미 분석 방법을 이용한 응집 계층 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 잘 알려진 두 개의 데이터에 적용하고 기존의 방법과 그 결과를 비교함으로써 군집의 질적 측면에서의 우수함을 보인다.

• Journal of IKEEE
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• v.13 no.2
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• pp.241-247
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• 2009

This paper suggests the expansion methods of semantic dictionary, taking Korean semantic features account. These methods will be used to extract a practical topic word in the automatic summarization. The first is the method which is constructed the synonym dictionary for improving the performance of semantic-marker analysis. The second is the method which is extracted the probabilistic information from the subcategorization dictionary for resolving the syntactic and semantic ambiguity. The third is the method which is predicted the subcategorization patterns of the unregistered predicate, for the resolution of an affix-derived predicate.