• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.268-271
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• 2022

단어 의미 모호성 해소는 동형이의어의 의미를 문맥에 맞게 결정하는 일이다. 최근 연구에서는 희소 데이터 처리를 위해 시소러스를 사용해 의미 어휘를 압축하고 사용하는 방법이 좋은 성능을 보였다[1]. 본 연구에서는 시소러스 없이 군집화 알고리즘으로 의미 어휘를 압축하는 방법의 성능 향상을 위해 두 가지 방법을 제안한다. 첫째, 의미적으로 유사한 의미 어휘 집합인 범주(category) 정보를 군집화를 위한 초기 군집 생성에 사용한다. 둘째, 다양하고 많은 문맥 정보를 학습해 만들어진 품질 좋은 벡터를 군집화에 사용한다. 영어데이터인 SemCor 데이터를 학습하고 Senseval, Semeval 5개 데이터로 평가한 결과, 제안한 방법의 평균 성능이 기존 연구보다 1.5%p 높은 F1 70.6%를 달성했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.46-51
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• 2010

한국어의 어휘의미 정보를 명확히 파악하기 위해서는 어휘 의미 체계를 구축해야 한다. 본 논문에서는 어휘 의미 체계 구축의 단계 중 하나인 용언의 의미 군집화를 연구하였다. 주어 및 목적어의 논항 구조와 선택 제약정보, 부사의 결합정보를 이용한 이전의 연구와는 달리 의미태깅이 된 사전 뜻풀이의 용언정보를 이용하여 용언의 의미 군집화와 간단한 계층화를 시도하였다. 그리고 특정 부류의 일반 샘플을 이용했던 특정 용언의 부류가 아닌 사전에 존재하는 대부분의 용언들을 대상으로 연구를 진행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.474-476
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• 2012

본 논문에서는 드라마 동영상의 의미 분절화(Semantic segmentation)를 위한 멀티 채널 기반 비모수적 베이지만 방법론을 소개한다. 기존 방법론은 매우 한정적인 특징만을 이용하여 분절화를 시도하거나 이미지 채널이나 오디오 채널과 같은 단일 채널에서만 유효한 방법론을 이용하여 데이터 분석을 시도하였기에, TV 드라마와 같이 예측할 수 없는 변화를 보여주는 스트림 데이터에 적용하기에는 어려움이 많았다. 이와 같은 단점을 극복하기 위해 우리는 주어진 동영상을 단일 모달리티의 채널로 분할한 후 각 채널 별로 분절화를 시도하고 각 채널의 분절 결과를 동적으로 결합하여 주어진 동영상에서의 의미 분절화를 근사하는 방법을 개발하였다. 제안 방법은 실제 TV 동영상의 의미 분절화에 적용되었으며 인간 평가자에 의한 의미 변화 구간과의 비교를 통해 그 성능을 확인하였다.

• 정신신체의학
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• 제10권2호
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• pp.69-77
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• 2002

신체화의 개념과 기전에 관해, 정신분석 이론을 비롯한 많은 이론들이 제시되어 왔다. 저자는 인간의 본질(존재의미의 이해)에 대한 통찰력에서 출발하고 있는 현존재분석의 관점에서 신체화의 개념을 제시하려는 것이다. 현존재분석에서 보는 신체화 현상은 인간의 세계관계의 직접적 표현이다. 현존재분석에서는 신체라는 말 대신에, 의미를 드러내는 '신체성'을 말하고 있기 때문에, 신체화 현상의 이해란 그 현상이 드러내는 의미를 보는 것이다. 그리고 신체화 현상은 세계관계의 직접적 표현이기 때문에 그 현상이 드러내는 의미는 그 인간의 세계관계에 의해 결정된다. 그 현상의 의미를 이해하는 방법은 현상학적 방법이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.559-561
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• 2004

본 논문에서는 다의어의 현실적인 의미 분포의 결정에 대해 이야기 하고자 한다. 수동으로 구축한 의미체계인 사전이나 시소러스들은 그 의미구분의 경개가 모호하고 비현실적인 부분이 많아서 언어처리 시스템의 적용에 문제점으로 지적되고 있다. 그러므로, 본 연구에서는 대용량 코퍼스에서 추출한 공기정보와 자동 군집화 방법들을 사용하여 실질적인 다의어의 의미 경계를 발견하는 방법을 제안하였다. 수동 구축된 사전과 코퍼스 기반 사전의 다의어 의미 분포와 비교해 본 결과, 본 논문에서 제안한 방법의 결과가 코퍼스 기반 사전의 의미 분포와 매우 유사한 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.85-86
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• 2015

문화콘텐츠 시장에서 주요 화두로서 등장하는 인터랙션이라는 용어는 단어자체 의미의 포괄성으로 인해 미디어 세부 분야마다 각기 다른 해석을 가진다. 이러한 양상은 산업 간 융합 및 다학문적 연구에 어려움을 야기한다. 보다 나은 인터랙티브 관련 기술 및 학문 발전의 토대를 위해, 본 연구에서는 콘텐츠 미디어를 중심으로 인터랙션의 개념에 대한 범주화를 시도하였다. 본 연구에서는 인터랙티브 미디어에서 해석하는 인터랙션 의미에 대한 다양한 관점을 바탕으로 일차적으로 총체적인 분류체계를 만들고, 인터랙션 관련 산학 전문가들과의 FGI를 실시하여 수정 및 보완의 과정을 거치며 분류체계에 따른 의미의 범주화를 완성하였다.

• 한국노년학
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• 제29권4호
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• pp.1205-1232
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• 2009

이 연구가 밝히고자 하는 바는 노인과의 인터뷰를 통해 노인차별에 대한 노인들의 의미화 방식을 밝히는 것이다. 연구참여자는 총 14명이다. 이들을 통해 밝혀낸 노인차별에 대한 의미화 방식은 크게 '거부', '외면·회피', '수용', '문제제기', '고립·단절'로 구분된다. 이들 각 유형은 노인차별에 대해 현재 자신의 현실적 상황에 기반하여 노인차별을 다양하게 재해석하고 있었다. 이 연구 결과는 노인차별의 문제를 노인의 관점에서 입체적으로 보여줌으로써, 노인차별을 둘러싼 행위자들의 의미세계와 사회적 관계에 내재한 긴장과 억압의 체제를 발견하고, 그러한 역동성의 인식에 기초하여 명시적인 언어로 포착되지 않는 잠재적 차원을 드러낼 수 있는 계기가 된 것으로 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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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.

• 석유와에너지
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• 통권308호
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• pp.40-43
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• 2018

올해 3월 26일, 전문가들과 관계자들의 우려와 기대 속에 중국은 위안화 기반의 원유선물거래를 개시했다. 이는 미국을 제치고 세계 최대 원유수입국으로 등극한 중국이 수요자 중심의 시장을 열었다는 것 외에도 여러 가지 의미를 가진다. 특히 달러화 표시가 아닌 위안화를 기반으로 선물거래를 개시했다는 점, 중국이 상품 선물로는 최초로 외국인 투자자의 거래를 허용했다는 점 등은 단지 동북아 원유 벤치마크만을 위한 포석으로 설명하기는 힘들다는 것이 대부분 전문가들의 의견이다. 중국이 위안화 기반 국제 원유선물시장을 개장했다는 것에 대한 의미와 전망을 살펴보자.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.82-84
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• 2003

UMLS 의미망은 크기가 방대하고 복잡하여 사용자가 이해하기가 어렵고 화면상에 모든 의미망을 모두 표현할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 의미망을 효율적으로 분할하기 위한 규칙들이 소개되고 있지만 이것은 UMLS 의미망이 수정될 때마다 규칙을 적용하여 수작업으로 분류를 해야한다는 단점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 UMLS 의미망의 자동 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각각의 의미유형 간의 연결된 의미관계를 사용하여 의미망을 구조적으로 유사한 의미유형 집합들로 군집화하고 규칙에 의한 군집 방법의 결과 비교 평가한다.