• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.65-71
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• 2009

월드 와이드 웹의 정보 검색에서 산출되어지는 수많은 정보를 효율적으로 검색하기 위해서 자연어 정보처리가 필수적이다. 이 논문은 텍스트에서 숫자의 의미 파악을 위한 판별기법을 제안한 것이다. 숫자 의미 판별기법은 챠트 파싱 기법과 함께 문맥자유 문법을 활용하여 숫자 스트링과 연관된 접사를 해석하였으며, N-그램 기반의 단어에 의거하여 조직화된 의미 파악을 하도록 설계되었다. 그리고 POS 태거를 사용하여 트라이그램 단어의 제한조건이 자동 인식되도록 시스템을 구성하여, 점진적으로 효율적인 숫자의 의미 파악을 하도록 하였다. 이 논문에서 제안한 숫자 해석 시스템을 실험한 결과, 빈도수 비례 방법은 86.3%의 정확률을 나타냈고 조건수 비례 방법은 82.8%의 정확률을 나타냈다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제7권2호
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• pp.224-232
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• 1996

읽기 장애 아동, 주의력 결핍/과잉 활동 장애(이하 주의력 장애) 아동 및 읽기 장애와 주의력 장애를 함께 지니고 있는 혼합형 장애 아동의 인지적 특성을 조사하였다. 조사 대상은 읽기 장애 아동 16명, 주의력 장애 아동 26명, 혼합형 장애 아동 17명이었으며, 지능검사, 성취도 검사 및 주의력 검사를 포함하는 신경심리 검사를 실시하였다. 주의력 장애 아동과 혼합형 장애 아동은 Test of Variables of Attention(TOVA)의 변산성, 정반응 시간에서 읽기 장애 아동에 비하여 의미있는 비효율성을 나타내었으며, 읽기 장애 아동과 혼합형 장애 아동은 주의력 장애 아동에 비하여 문자 및 단어 읽기 과제, 단어 재인 과제 및 문장 이해력을 측정하는 과제에서 두드러진 비효율성을 나타내었다. 지능검사에서 언어성 지능과 동작성 지능의 차이를 비교한 결과, 읽기 장애 집단과 혼합형 집단은 주의력 장애 집단에 비하여 언어성 지능이 의미있게 저하되어 있었다. 지능검사 소검사 중 읽기 장애 집단과 주의력 장애 집단사이에 의미있는 차이가 나타난 것은 상식 소검사뿐이었다. 수자 소검사에서는 혼합형 집단만 의미하는 저하를 나타내었다. 혼합형 장애 집단은 저기 장애와 주의력 장애의 인지적 결함이 모두 나타났을 뿐 아니라 수행효율이 전반적으로 낮았다. 각 검사의 진단 유용성을 살펴보기 위한 판별 분석에서는 2개의 판별함수가 도출되었다 함수 1은 주의력 장애 집단과 나머지 두 집단을 의미있게 판별해 주었으며, 함수 2는 혼합형 집단과 나머지 두 집단을 판별해 주었다. 판별 정확율은 93.88%였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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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.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.171-178
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• 2006

기계가독형사전(Machine Readable Dictionary)에서 단어의 정의문에 나타나는 항목 단어의 상위개념을 추출하는 대부분의 연구들은 전문가에 의해 작성된 어휘패턴을 사용하였다. 이 방법은 사람이 직접 패턴을 수집하므로 시간과 비용이 많이 소모될 뿐만 아니라, 자연언어에는 같은 의미를 가진 다앙한 표현들이 존재하므로 넓은 커버리지를 갖는 어휘패턴들을 수집하는 것이 매우 어렵다는 단점이 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 구문적 특징만을 이용한 상위어 판별 규칙을 기계학습함으로써 기존에 사용되었던 어휘패턴의 지나친 어휘 의존성으로 인한 낮은 커버리지 및 패턴 수집의 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 기계학습된 규칙들을 상위어 자동추출과정에적용한 결과 정확도 92.37% 성능을 보였다. 이는 기존 연구들보다 향상된 성능으로 기계학습에 의해 수집된 판별규칙이 상위어 판별에 있어서 어휘패턴의 문제를 해결할 수 있다는 것을 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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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.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.7-14
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• 2004

오늘날 정보화가 빠르게 진행되면서 정보과학의 중요성이 수학, 과학의 중요성 못지않게 대두되고 있기 때문에 이 분야의 영재 역시 조기에 판별하여 교육시켜야 한다는 필요성이 강조되고 있다. 하지만 이에 대한 연구는 초보적인 단계에 머물고 있다. 이에, 본 연구에서는 영재의 판별에 대한 이론적 고찰을 통해서 영재의 특성, 정의 및 판별방법과 도구의 제작과정을 살펴보고 영재의 올바른 판별과정을 조사, 분석하였다. 또한 이를 바탕으로 정보과학의 기반이 되는 이산수학의 특성을 규정하여 이를 바탕으로 정보영재의 특성 및 정의를 내렸으며 이를 근거로 정보영재를 판별할 수 있는 도구를 제작하였다. 판별도구를 이용하여 적용한 결과 판별도구는 신뢰성이 있는 것으로 분석되었으며 향후 정보영재의 의미 있는 판별도구로 활용될 수 있을 수 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.