• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.14 no.8
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• pp.65-71
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• 2009

Natural language processing is necessary in order to efficiently perform filtering tremendous information produced in information retrieval of world wide web. This paper suggested an algorithm for meaning of numerals in the text. The algorithm for meaning of numerals utilized context-free grammars with the chart parsing technique, interpreted affixes connected with the numerals and was designed to disambiguate their meanings systematically supported by the n-gram based words. And the algorithm was designed to use POS (part-of-speech) taggers, to automatically recognize restriction conditions of trigram words, and to gradually disambiguate the meaning of the numerals. This research performed experiment for the suggested system of the numeral interpretation. The result showed that the frequency-proportional method recognized the numerals with 86.3% accuracy and the condition-proportional method with 82.8% accuracy.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• v.7 no.2
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• pp.224-232
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• 1996

The present study was conducted to investigate cognitive characteristics of children with dyslexia and/or attention deficit/hyperacidity disorder. Cognitive characteristics were evaluated by using KEDI-WISC, the Basic Achievement Test, TOVA, MFFT, and neuropsychological tests. ADHD group showed significantly lower level of performance in response time for correct responses and presented variability for correct responses in TOVA. Dyslexia and mixed group showed lower performance in Reading I and Reading II, Writing subtest in the Basic Achievement Test than those of ADHD group and in Information subtest of KEDI-WfSC. In order rd determine the diagnostic effectiveness of each psychological tests, discriminant analysis was conducted. In this analysis, 11 subtests of KEDI-WISC and 4 variables of TOVA, 4 subtests of the Basic Achievement Test, and MFFT, WCST were included as independent variables and each diagnostic roups were dependent variables. Discriminant analysis indicated that overall percentage of correct classification was 93.88%. The clinical implifications and limitations of the present study were listed and discussed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.143-148
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• 2014

본 논문은 한국어 문장의 서술어와 공기관계에 있는 논항들의 의미관계를 결정하는 데에 목적이 있다. 본 논문에서는 의미역을 결정하기 위해 기존에 구축된 세종구구조말뭉치를 모단위로 하여 표준국어대사전의 문형을 적용하였다. 또한 의미역을 결정하기 위해 기존 언어학 이론에서의 의미역을 정리하여 광범위한 의미역 판별기준을 세우고 이를 실제 말뭉치에 적용함으로써 자연언어적 처리가 가능하도록 정리하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.186-190
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• 1998

정상 피험자에 있어서 수행 성적의 차이를 보이는 음소적 단어 생성과 의미적 단어생성에 관련한 대뇌 피질의 활동양상의 차이를 밝히기 위해 피험자에게 단어 생성의 과제를 주면서 기능적 자기공명 영상술(functional magnetic resonance imaging, fMRI)을 시행하였다. 모두 7명의 정상인에서 음소 단서에 의한 단어생성은 의미 범주 단어에 의한 단어생성보다 광범위한 피질 영역의 활성화를 보였는데, 특히 bilateral posteroinferior temporal cortices, left premotor cortex, right cerebellum, bilateral superior parietal lobules에서 더 높은 활성화를 보였다. 이에 반하여 의미적 단어생성은 주로 bilateral posterior cingulate gyri에서 더 높은 활성화를 보였다. 이런 결과는 음소적 생성은 가능한 자모를 조합하여 어휘를 생성한 후 작업기억에 일시 저장시켜 놓고 verbal rehearsal 과정을 사용하여 단어 여부를 판별하는 것을 시사하며, 의미적 생성은 mental imagery를 통하여 시각적 인출 단서를 찾은 후, 의미 기억으로부터 단어를 직접 인출하는 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.21-27
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• 2002

본 논문은 문장 안에서 의미 중의성을 갖는 단어가 출현했을 때 그 단어가 어떤 의미로 사용되고 있는지 판별해 주는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해서 먼저 중의적 의미를 가지는 단어의 각 의미 (sense) 마다에 대하여 이 의미를 나타내는 주요단어 즉 종자단어와 연관성이 있는 단어들로 벡터를 구성하여 이 의미를 나타내고자 한다. 종자단어와 말뭉치의 문장을 통하여 연결된 경로를 가진 단어는 이 종자단어에 해당하는 의미를 나타내는 데 기여하는 정보로 본 것이다. 경로는 동일 문장에서 나타나는 두 단어 사이는 링크가 있다고 보고 이러한 링크를 통하여 이루어 질 수 있는 연결 관계를 나타낸다. 이 기법의 장점은 데이터 부족으로 야기되는 문제를 경감시킬 수 있다는 점이다. 실험을 위해 Hantec 품사 부착된 말뭉치를 이용하여 의미정보벡터를 구축하였으며 ETRI 품사 부착된 말뭉치에서 중의적 단어가 포함된 문장을 추출하여 실시하였다. 실험 결과 기존의 방법보다 나은 성능을 보임이 밝혀졌다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2003.11a
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• pp.1381-1385
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• 2003

본 연구에서는 이미지 분석기법으로부터 측정된 표면섬유과 가와바타 측정법에 의해 측정된 직물의 표면특성과 주관적 거칠기, 따뜻함간의 관계를 고찰하였다. 시료로는 춘추용 수트직물로 사용되는 평직과 능직의 소모직물 32종을 사용하였다. 표면섬유의 분석을 위해서 이미지 분석장치로부터 촬영된 직물 표면 이미지로부터 단위길이의 직물안에 들어가는 표면섬유의 총길이(Fiber Aggregate Length)가 측정되었다. 직물의 주관적 평가를 위해 일관성 테스트와 평가능력 향상 훈련을 마친 20명 패널을 대상으로 기준직물을 제시한 9 의미미분척도를 사용하여 직물의 거칠기와 따뜻함에 대해 평가하였다. 직물의 표면섬유와 주관적인 거칠기, 따뜻함간의 상관성이 분석되었고, 직물의 표면 특성, 표면섬유로부터 직물의 감각을 판별하는 판별식을 도출하였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.2 s.105
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• pp.171-178
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• 2006

Most approaches for extracting hypernyms of a noun from its definitions in an MRD rely on lexical patterns compiled by human experts. Not only these approaches require high cost for compiling lexical patterns but also it is very difficult for human experts to compile a set of lexical patterns with a broad-coverage because in natural languages there are various expressions which represent same concept. To alleviate these problems, this paper proposes a new method for extracting hypernyms of a noun from its definitions in an MRD. In proposed approach, we use only syntactic (part-of-speech) patterns instead of lexical patterns in identifying hypernyms to reduce the number of patterns with keeping their coverage broad. Our experiment has shown that the classification accuracy of the proposed method is 92.37% which is significantly much better than that of previous approaches.

• 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.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.7 no.4
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• pp.7-14
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• 2004

Since the science of information is appearing no less important than mathematics and natural science as our society is rapidly becoming information-oriented, the necessity to distinguish prodigies of this field and to educate them as early as possible is also being emphasized. Unfortunately, however, the pertinent study is still in its beginning stage. In this study, I have reviewed the character, definition and method to distinguish prodigies and the procedure of developing a test, as well as researching and analyzing the proper process of distinguishing prodigies, through theoretical contemplation on the method of distinguishing the gifted children. Also, I have characterized and defined the information prodigies after clarifying the character of 'Discrete Mathematics' which becomes the basis of the science of information, paving the way to make a test method that can distinguish those information prodigies. As a result of our applying the system by using the distinction test, it turned out that the distinction test was pretty reliable. Accordingly, it can be utilized as a significant distinction test for information prodigies in the forthcoming future.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.380-382
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• 2019

어의 중의성 문제는 자연어 분석 과정에서 공통적으로 발생하는 문제로 한 가지의 단어 표현이 여러 의미로 해석될 수 있기 때문에 발생한다. 이를 해결하기 위한 어의 중의성 해소는 입력 문장 중 여러 개의 의미로 해석될 수 있는 단어가 현재 문맥에서 어떤 의미로 사용되었는지 분류하는 기술이다. 어의 중의성 해소는 입력 문장의 의미를 명확하게 해주어 정보검색의 성능을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 어의 중의성 해소를 수행하며 기존 모델의 단점을 극복하여 입력 문장에서 중의적 단어를 판별하는 작업과 그 단어의 의미를 분류하는 작업을 동시에 수행하는 모델을 제안한다.