Annual Conference on Human and Language Technology
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1992.10a
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pp.85-93
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1992
본 논문은 한글-한자 변환에 있어서 여러 대응 한자를 갖는 동형이의어의 모호성 해소 방법을 제안한다. 기존의 변환 방법은 사용자의 개입으로 이루어지므로, 사용자에게 많은 부담을 주고 변환 효율을 떨어뜨린다. 한자선택에 있어서 동형이의어 문제의 근본적 해결을 위해, 본 시스템에서는 의미 분석을 이용한 한글-한자 변환기를 제안한다. 이를 위해 격문법과 관련어 지식 베이스(thesaurus)를 사용한다. 격문법을 사용하여 서술어를 중심으로 관련된 격틀의 의미를 분석한다. 그리고 합성어의 경우에 합성어의 구성 형태에 따라 격문법을 사용하거나 관련어 지식 베이스에서의 의미 근접성을 사용한다. 본 논문은 이와 같이 의미 분석 및 개념 정보를 기반으로 하는 동형이의어의 모호성 해결 방안을 제시하고 이를 반영한 한글-한자 변환 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다.
Conventional symbolic inference systems lack flexibility because they do not well reflect flexible semantic structure of knowledge and use symbolic logic for their basic inference mechanism. For solving this problem. we have recently proposed the 'Connectionist Semantic Network(CSN)' as a model for flexible knowledge representation and inference based on neural networks. The CSN is capable of carrying out both approximate reasoning and commonsense reasoning based on similarity and association. However. we have difficulties in representing general and structured high-level knowledge and variable binding using the connectionist framework of the CSN. In this paper. we propose a hybrid system called SymCSN(Symbolic CSN) that combines a symbolic module for representing general and structured high-level knowledge and a connectionist module for representing and learning low-level semantic structure Simulation results show that the SymCSN is a plausible model for human-like flexible knowledge representation and inference.
This study is to discuss on intrinsic justification of 'citizenship' and 'spaces of citizenship' to inquiry possibility of citizenship education through geography subject. According to Peters' educational view as forms of knowledge and initiation, citizenship was intrinsically justified through examination of forms of geographical knowledge. The analysis of paradigms in geography shows that 'the human' and 'the social' are generally combined in 'space'-centered language and ideologies through post-positivism. That is, it refuses the concept of physical space which is value neutral, and seeks turn to spaces of citizenship which is value-intrinsic through social space theory. Given that changes in the forms of geographical knowledge lead changes in content knowledge of geography subject, citizenship is to be justified intrinsically. Thus, citizenship as content knowledge of geography subject is to be justified not extrinsically through acceptance of social studies' educational aim in itself but intrinsically through forms of geographical knowledge. And geographical education as initiation into value and belief of citizenship based on these spaces of citizenship is not about making students have arrived at a destination, but about them travel with a different view.
As information resources have become more various and the number of the resources has increased, knowledge customization on the social web has been becoming more difficult. To reduce the burden, we offer a framework for context-based similarity calculation for knowledge customization using ontology on the CBR. Thereby, we newly developed context- and intensity-based similarity calculation methods which are applied to extraction of the most similar case considered semantic similarity and syntactic, and effective creation of the user-tailored knowledge using the selected case. The process is comprised of conversion of unstructured web information into cases, extraction of an appropriate case according to the user requirements, and customization of the knowledge using the selected case. In the experimental section, the effectiveness of the developed similarity methods are compared with other edge-counting similarity methods using two classes which are compared with each other. It shows that our framework leads higher similarity values for conceptually close classes compared with other methods.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.6
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pp.737-744
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2004
Retrieving relevant information well corresponding to the user`s request from web is a crucial task of search engines. However, most of conventional search engines based on pattern matching schemes to queries have a limitation that is not easy to provide results corresponding to the user`s request due to the uncertainty of queries. To overcome the limitation in this paper, we propose a framework for knowledge-based semantic meta-search engines with the following five processes: (i) Query formation, (ii) Query expansion, (iii) Searching, (iv) Ranking recreation, and (v) Knowledge base. From simulation results on english-based web documents, we can see that the Proposed knowledge-based semantic meta-search engine provides more correct and better searching results than those obtained by using the Google.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.39
no.4
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pp.119-138
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2005
The purpose of this study is to analyze and systematize the semantic relationships in knowledge organization systems(KOS) . For this purpose, Classification systems, thesaurus, subject headings, semantic networks, ontology, databases were analyzed in terms of the semantic relationships between terms. Also, various kinds of the terminological relationships not only in the current KOS but in the theoretical researches were collected and analyzed. In addition, six proposals were suggested for the organized system of the terminological relationships for the future uses.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2006.06a
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pp.229-233
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2006
기계번역(Machine Translaton, MT), 다국어 정보 검색, 의미 정보 검색 등에 대한 연구는 시소러스, 지식베이스, 사전 검색, 의미망, 코퍼스등과 같은 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 시맨틱 웹이 등장과 시맨틱 웹 기반 기술의 발전에 따라 위 연구들을 시맨틱 웹에 적용시킬 필요성도 제안되었다. 특히 한국어 시소러스, 워드넷(WordNet), 전자 세종 사전, 가도까와(Kadokawa) 시소러스와 같은 지식베이스가 개발되었으나 활용 분야에 따라 그 구축 방법론이 다르게 적용되어, 위 연구에 효과적으로 통용될 수 있는 지식베이스는 실질적으로 구축되지 못한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 세종 사전과 가도까와 시소러스, 한/일 기계 번역 사전 그리고 전문 용어 사전을 기반으로 한국어와 일본어 지식베이스를 위한 사전 온톨로지 서버를 정의하여 의미 정보를 구성하고, Semantic Web Rule Markup Language (이하 SWRL)을 이용해 구문 정보 규칙을 정의한다. 그리고 SWRL 기반 정방향 추론 엔진을 이용하여 번역에 필요한 추론 엔진을 구성하고 문장 구문형성 규칙 추론 엔진을 통해 사용자에게 한국어와 일본어의 문장 구성 변환을 제공한다. 본 연구는 현재 기계 번역이 갖고 있는 다의성, 술부 어순의 차이, 경어체 등 아직 해결해야 할 많은 부분들에 대한 해결 방안으로서 시맨틱 웹 기반 기술과의 활용방안을 제시하고자 한다.
This paper presents the part-of-speech set which is highly efficient at knowledge-based word sense disambiguation for Korean nouns. 174,000 sentences extracted for test set from Sejong semantic tagged corpus whose sense is based on Standard korean dictionary. We disambiguate selected nouns in test set using glosses and examples in Standard Korean dictionary. 15 part-of-speeches which give the best performance for all test set and 17 part-of-speeches which give the best performance for accuracy average of selected nouns are selected. We obtain 12% more performance by those part-of-speech sets than by full 45 part-of-speech set.
The method of recent information retrieval passes into an semantic search to provide more accurate results than keyword-based search. But in common user case, they are still accustomed to using existing keyword-based search. Hence they are hard to create a typed structured query language. In this paper, we propose to ontology knowledge-base scheme for query interpretation of these user. The proposed scheme was designed based on the OWL-DL for description logic reasoning, it can provide a richer representation of the relationship between the object by using SWRL(Semantic Web Rule Language). Finally, we are describe the experimental results of the similarity measurement for verification of a user query semantic interpretation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.05a
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pp.195-198
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2009
Recently, research in building up semantic web for exchanging information and knowledge is active. To make use of video contents as knowledge on semantic web, semantic-based retrieval should be preceded. At present, retrieval based on consentaneity between metadata and keyword is common used. In this paper, I propose ontolgy establishment which enlarge user participation and add usefulness value and history information. This will facilitate semantic retrieval as well as use of video contents by using collective Intelligence. The proposed ontology schema will allow semantic-based retrieval of video contents on semantic web get higher recall compared to current way of retrieval. Moreover it enables you to make use of various video contents as knowledge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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