• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.199-204
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• 2020

기존의 자연어 의미 표상 방법은 크게 나눠보았을 때 두 가지가 있다. 첫 번째로, 전통적인 기호 기반 의미 표상 방법론이다. 이 방법론들은 논리적이고 해석가능하다는 장점이 있으나, 구축에 시간이 많이 들고 정작 기호 자체의 의미를 더욱 미시적으로 파악하기 어렵다는 단점이 있었다. 반면, 최근 대두된 분산 표상의 경우 단어 하나하나의 의미는 상대적으로 잘 파악하는 반면, 문장 등의 복잡한 구조의 의미를 나타내는 데 있어 상대적으로 약한 측면을 보이며 해석가능하지 않다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 둘의 장점을 섞어서 서로의 단점을 보완하는 새로운 의미 표상을 제안하였으며, 이 표상이 유의미하게 문장의 의미를 담고 있음을 비지도 문장 군집화 문제를 통해 간접적으로 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.87-92
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• 2000

이 연구에서는 단어를 지각하게 되면 그 단어에 대한 의미가 자동적으로 활성화되고 그림표상까지도 활성화되지만, 그림을 지각하고 난 후에는 의미표상체계는 활성화되지만 단어의 지각적 표상체계는 활성화되지 않는지를 살펴보고자 하였다. 실험 1과 2에서는 지연시간을 달리하여 그림을 지각적으로 처리를 하게 한 후 단어에 대한 점화효과를 보았으며, 실험 3 에서는 그림을 개념주도적 처리를 하게 한 후 단어에 대한 점화효과 및 암묵적 기억과 재인기억을 비교해 보았다. 실험결과 지각적 판단과제에서는 조건간의 아무런 차이가 없었지만, 의미적 판단과제에서는 동일조건과 그림조건에서의 반응시간이 통제조건을 포함한 기타 조건들에서보다 빠른 것으로 나타났다. 이러한 결과는 의미적 표상체계로부터 단어의 지각적 표상체계까지의 상호작용 통로가 존재하지 않으며, 그림자극이 단어자극의 점화효과에 영향을 주는 이유는 동일한 의미적 표상체계의 활성화가 단어자극의 지각적 표상체계까지 확산되기 때문이 아니라, 그림자극에 대한 의미적 표상체계가 활성화되기 때문이라는 점을 시사한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.11 no.3_4
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• pp.45-55
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• 2000

This study was conducted to examine whether conceptual representational system was implicitly accessed while processing semantically similar but perceptually dissimilar pictures either conceptually or perceptually, The results indicated that the priming effects for the semantically similar picture pairs were found in conceptually driven processing but the effect was not found in data-driven processing. In addition. the semantic priming effect was found with 24 hour delay between the stimuli, The comparison of the recognition ratio and priming effects indicated that the priming effect was largely affected by semantically similar pictures. but recognition was relatively u unaffected, The results suggest that both Perceptual Representational System (PRS) and Conceptual Representational System (CRS) be involved during conceptually driven processing, but both PRS and CRS function independently during explicit recognition.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.30 no.3
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• pp.133-156
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• 2019

To investigate how personality test items are understood by participants, their semantic representations were explored by Latent Semantic Analysis, In this thesis, Semantic Similarity Matrix was proposed, which contains cosine similarity of semantic representations between test items and personality traits. The matrix was compared to traditional factor loading matrix. In preliminary study, semantic space was constructed from the passages describing the five traits, collected from 154 undergraduate participants. In study 1, positive correlation was observed between the factor loading matrix of Korean shorten BFI and its semantic similarity matrix. In study 2, short personality test was constructed from semantic similarity matrix, and observed that its factor loading matrix was positively correlated with the semantic similarity matrix as well. In conclusion, the results implies that the factor structure of personality test can be inferred from semantic similarity between the items and factors.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.3-7
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• 2019

자연어 표상은 자연어가 가진 정보를 컴퓨터에게 전달하기 위해 표현하는 방법이다. 현재 자연어 표상은 학습을 통해 고정된 벡터로 표현하는 것이 아닌 문맥적 정보에 의해 벡터가 변화한다. 그 중 BERT의 경우 Transformer 모델의 encoder를 사용하여 자연어를 표상하는 기술이다. 하지만 BERT의 경우 학습시간이 많이 걸리며, 대용량의 데이터를 필요로 한다. 본 논문에서는 빠른 자연어 표상 학습을 위해 의미 정보와 BERT를 결합한 개념 언어 모델을 제안한다. 의미 정보로 단어의 품사 정보와, 명사의 의미 계층 정보를 추상적으로 표현했다. 실험을 위해 ETRI에서 공개한 한국어 BERT 모델을 비교 대상으로 하며, 개체명 인식을 학습하여 비교했다. 두 모델의 개체명 인식 결과가 비슷하게 나타났다. 의미 정보가 자연어 표상을 하는데 중요한 정보가 될 수 있음을 확인했다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.713-719
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• 2007

한 미디어를 다른 미디어에서 표상하는 것을 재매개 remediation (이재현, 2006)라고 한다. 보통 재매개는 원 소스 멀티 유즈 혹은 재목적화 repurposing로 알려져 있다. 한 미디어가 다른 미디어를 통해 표상된다는 사실은 한가지 컨텐츠를 다양한 창구 혹은 채널을 통해 내보냄으로써 해당 컨텐츠의 가치를 극대화한다는 경영학적 의미뿐만 아니라, 미학적 사회학적 의미를 가진다. 특정한 미디어를 통해 보여지는 컨텐츠가 이질적인 다른 미디어를 통해 표상되면, 컨텐츠 뿐만 아니라 표상되는 미디어도 쉽게 인식하게 되면서 미학적 의미를 갖는다. 가령 액자 속에 들어있는 풍경화를 보는 순간, 액자라는 창을 넘어서 그림이 표상하는 풍경을 보려고 하지만, 액자 속의 퐁경화를 텔레비전을 통해 보게 되면, 시청자는 그림을 둘러싼 액자 혹은 그 그림이 위치한 미술관을 인식하기 마련이다. 또한 새롭게 등장하는 미디어와 그 종사자는 기존 미디어 혹은 종사자들의 사회적 지위를 표상하면서 기존 미디어의 지위를 이어받으려고 하면서 사회적 의미를 갖는다. 컴퓨터 게임이라는 미디어가 텔레비전을 통해 방송되는 e-sports는 디지털 컨텐츠의 전형적 재매개의 예가 될 수 있다. e-sports중계는 컴퓨터 게임 화면만을 보여주지 않는다. 게이머의 표정, 게임의 제반 정보를 나타내는 게임 화면의 세부 창들, 관중들의 반응, 해설자의 해설, 리플레이 화면 등을 동시 혹은 선형적으로 보여줌으로써, 시청자로 하여금 끊임없이 컴퓨터 게임이라는 미디어를 인식하게 한다. 또한 e-sports는 이름에서도 드러나듯이, sports의 사회적 지위를 표상한다. e-sports 플레이어들이 선수로 불리고, 이들이 프로 게임단을 조직해 활동한다. e-sports(스타크래프트의 경우)는 상설 경기장에서, 종종 체육관에서 대규모 관중들 앞에서 보여짐으로써 기존 sports 경기를 표상한다. 재매개는 새로운 미디어가 등장하면서 자연스럽게 취하는 전략이다. 새로운 미디어가 쏟아지는 디지털 미디어 시대, e-sports의 재매개 전략을 살펴봄으로써 새로운 미디어가 미학적, 사회적으로 자리잡을 수 있는 함의를 얻을 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.272-275
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• 2019

단어 중의성 해소 방법은 지식 정보를 활용하여 문제를 해결하는 지식 기반 방법과 각종 기계학습 모델을 이용하여 문제를 해결하는 지도학습 방법이 있다. 지도학습 방법은 높은 성능을 보이지만 대량의 정제된 학습 데이터가 필요하다. 반대로 지식 기반 방법은 대량의 정제된 학습데이터는 필요없지만 높은 성능을 기대할수 없다. 최근에는 이러한 문제를 보완하기 위해 지식내에 있는 정보와 정제된 학습데이터를 기계학습 모델에 학습하여 단어 중의성 해소 방법을 해결하고 있다. 가장 많이 활용하고 있는 지식 정보는 상위어(Hypernym)와 하위어(Hyponym), 동의어(Synonym)가 가지는 의미설명(Gloss)정보이다. 이 정보의 표상을 기존의 문장의 표상과 같이 활용하여 중의성 단어가 가지는 의미를 파악한다. 하지만 정확한 문장의 표상을 얻기 위해서는 단어의 표상을 잘 만들어줘야 하는데 기존의 방법론들은 모두 문장내의 문맥정보만을 파악하여 표현하였기 때문에 정확한 의미를 반영하는데 한계가 있었다. 본 논문에서는 의미정보와 문맥정보를 담은 단어의 표상정보를 만들기 위해 구문정보, 의미관계 그래프정보를 GCN(Graph Convolutional Network)를 활용하여 임베딩을 표현하였고, 기존의 모델에 반영하여 문맥정보만을 활용한 단어 표상보다 높은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.59-64
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• 2002

인지심리학 및 인지언어학 분야에서 시도한 어휘 표상, 특히 움직임과 관련된 동사의 인지도식에 관한 연구들을 비교해보고자 한다. 인간의 언어학적인 지식을 도식적으로 표상 하고자 하는 노력은 언어의 통사적인 외형에만 치중하는 연구에서는 언어의 의미구조를 파악하기 힘들다고 판단하고 의미적인 범주화를 중요시하게 되었다. 본 연구에서는 시각적 이미지 도식을 중점적으로 살펴보기로 한다. 이미지 도식은 공간적 위치 관계, 이동, 형상 등에 관한 지각과 결부되어 있다. 이미지로 나타낸 표상은 근본적으로 세상의 인식과 세상에 대한 행동방법을 사용하게 하는 유추적이고 은유적인 원칙에 기초하고 있다. 이러한 점에 있어서, 언술을 발화한 화자는 어느 정도 주관적인 행동의 능력과 그가 인식한 개념화에서부터 문자화시킨 표상을 구성한다. 인지 원칙에 입각한 의미 표상에 중점을 둔 도식으로는, Langacker, Lakoff, Talmy의 도식이 있다. 프랑스에서 톰 R. Thom과 같은 수학자들은 질적인 현상에 관심을 가져 형역학(morphodynamique)이론을 확립하였는데, 이 이론은 요즘의 인지 연구에 수학적 기초를 제공하였다. R. Thom, J. Petitot-Cocorda의 도식 및 구조 의미론의 창시자라고 불리는 B.Pottier의 도식이 여기에 속한다 J.-P. Descles가 제시한 인지연산문법(Grammaire Applicative et Cognitive)은 다른 인지문법과는 달리 정보 자동처리과정에서 사용할 수 있는 연산자와 피연산자의 관계에 기초한 수학적 연산작용을 발전시켰다. 동사의 의미는 의미-인지 도식으로 설명되는데, 이것은 서로 다른 연산자와 피연산자로 구성된 형식화된 표현이다. 인간의 인지 기능은 언어로 표현되며, 언어는 인간의 의사소통, 사고 행위 및 인지학습의 핵심적 기능을 담당한다. 인간의 언어정보처리 메카니즘은 매우 복잡한 과정이기 때문에 언어정보처리와 관련된 언어심리학, 인지언어학, 형식언어학, 신경해부학 및 인공지능학 등의 관련된 분야의 학제적 연구가 필요하다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.15 no.2
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• pp.23-31
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• 2004

Latent Semantic Analysis (LSA Landauer ＆ Dumais, 1997) is a technique to represent the meanings of words using co-occurrence information of words appearing in he same context, which is usually a sentence or a document. In LSA, a word is represented as a point in multidimensional space where each axis represents a context, and a word's meaning is determined by its frequency in each context. The space is reduced by singular value decomposition (SVD). The present study elaborates upon LSA for use of representation of ambiguous words. The proposed LSA applies rotation of axes in the document space which makes possible to interpret the meaning of un. A simulation study was conducted to illustrate the performance of LSA in representation of ambiguous words. In the simulation, first, the texts which contain an ambiguous word were extracted and LSA with rotation was performed. By comparing loading matrix, we categorized the texts according to meanings. The first meaning of an ambiguous wold was represented by LSA with the matrix excluding the vectors for the other meaning. The other meanings were also represented in the same way. The simulation showed that this way of representation of an ambiguous word can identify the meanings of the word. This result suggest that LSA with axis rotation can be applied to representation of ambiguous words. We discussed that the use of rotation makes it possible to represent multiple meanings of ambiguous words, and this technique can be applied in the area of web searching.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.265-271
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• 1999

이 논문은 한국어 관계관형절(relative adnominal clause)의 전산처리에 적합한 통사 의미 표상 모형을 제시하고, 그 결과를 전산적 구현을 통해서 검증하는 것이 목적이다. 이를 위해 이 논문에서는 다음의 두 가지 문제를 중심으로 관계관형절의 통사 의미 표상과 전산적 구현 문제를 다룬다. 첫째, 관계관형절의 수식을 받는 머리 명사(head noun)는 관계관형절과 모문(matrix sentence)에서 각각 다른 의미역할을 하는 논항이다. 즉, 하나의 논항이 두 개의 의미역을 표상한다. 이 논문의 첫째 과제는 이러한 관계관형절 구문에서 머리 명사의 이중의미역을 표상하는 방법을 모색하는 것이다. 둘째, 관계관형절이 일항술어로 구성될 때, 서술어 단독으로 머리 명사를 수식할 수 있을 뿐만 아니라, 주격중출 구문을 관계화하여 미리 명사를 수식할 수도 있다. 그러나 모든 일항술어가 주격중출 구문을 구성할 수 있는 것은 아니기 때문에 주격중출 구문의 관계화가 가능한 경우와 그렇지 않은 경우를 구별할 필요가 있다. 이 논문의 둘째 과제는 이러한 주격중출 구문의 관계화와 그 표상의 문제를 다루는 것이다. 이 논문에서는 이러한 문제들을 단순히 기술하는 데 그치지 않고 전산 구현을 통해 문제해결을 제시한다. 이를 위해 구현 도구로 C-언어를 보강하여 개발한 문법개발 도구언어인 말라가(Malaga)를 사용하며, 분석결과를 자질구조(feature structure)로 명시하여 그 타당성을 검토한다.