• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.617-621
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• 2021

의미역 결정은 문장 속에서 서술어와 그 논항의 관계를 파악하며, '누가, 무엇을, 어떻게, 왜' 등과 같은 의미역 관계를 찾아내는 자연어 처리 기법이다. 최근 수행되고 있는 의미역 결정 연구는 주로 말뭉치를 활용하여 딥러닝 학습을 하는 방식으로 연구가 이루어지고 있다. 최근 구글에서 개발한 사전 훈련된 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 모델이 다양한 자연어 처리 분야에서 상당히 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 성능 향상을 위해 한국어의 언어적 특징을 고려하며 사전 학습된 SNU KR-BERT를 사용하면서 한국어 의미역 결정 모델의 성능을 살펴보였다. 또한, 본 논문에서는 BERT 모델에서 과연 어떤 히든 레이어(hidden layer)에서 한국어 의미역 결정을 더 잘 수행하는지 알아보고자 하였다. 실험 결과 마지막 히든 레이어 임베딩을 활용하였을 때, 언어 모델의 성능은 66.4% 였다. 히든 레이어 별 언어 모델 성능을 비교한 결과, 마지막 4개의 히든 레이어를 이었을 때(concatenated), 언어 모델의 성능은 67.9% 이였으며, 11번째 히든 레이어를 사용했을 때는 68.1% 이였다. 즉, 마지막 히든 레이어를 선택했을 때보다 더 성능이 좋았다는 것을 알 수 있었다. 하지만 각 언어 모델 별 히트맵을 그려보았을 때는 마지막 히든 레이어 임베딩을 활용한 언어 모델이 더 정확히 의미역 판단을 한다는 것을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.341-344
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• 2001

20세기 후반 인터넷의 발전을 기반으로 전자메일은 현재의 대표적인 개인간 정보전달 수단으로 자리 잡게 되었다. 그러나 전자메일 사용자들은 인터넷상에 개인 전자메일 주소가 노출되므로 해서 많은 정크메일(junkmail)을 수신하게 되었는데, 정크메일이란 기업의 광고 선전물과 같이 수신을 원하지 않는 전자메일을 의미한다. 이러한 정크메일의 증가에 따라 정크메일을 분류하는 수단이 필요하게 되었는데, 현재까지는 사용자가 입력한 송신자의 전자메일 주소 또는 도메인 주소를 등록하여 차단하거나 제목에 특정 단어를 포함한 메일을 완전히 삭제하여 버리는 기술수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 퍼지 관계 곱을 기반으로 메일의 내용에 의미적으로 접근하여 정크메일을 분류하는 시스템을 제안한다. 이는 퍼지 관계곱 연산을 이용하여 미리 정의한 정크용어들과 사용자에게 수신되는 전자메일 내의 용어들간 의미적 포함관계를 분석하고 그를 통해 전자메일의 정크도(degree of junk)를 추출한다. 각 전자메일별로 추출된 정크도는 사용자가 부여하는 정크 기준치(SVJ, Standard Value of Junk)를 기분으로 정크메일과 비 정크메일로 분류한다. 제안된 기법은 사용자가 특정 개수의 동일한 전자메일에 대해 느끼는 정크도를 기준으로 분류한 정크메일 수를 비교하여 그 효용성을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.13-18
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• 2007

효과적인 이미지 검색을 위하여, 이미지의 저수준 시각 정보로부터 고수준 의미 정보를 추출하는 기술에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 최근에는 Support Vector Machine과 같은 기계 학습 기법을 이용한 이미지 어노테이션 시스템의 개발이 활발히 진행중이이다. 그러나 기존의 연구들은 단편적인 이미지 정보만을 추출함에도 불구하고, 그 성능이 여전히 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 Support Vector Machine과 온톨로지를 이용하여 이미지의 다양한 정보를 효과적으로 추출 및 기술할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히 온톨로지는 특정 도메인의 상세한 지식 표현과 추론을 위한 지식베이스로서, 본 논문에서는 Support Vector Machine을 이용하여 이미지 안에 존재하는 객체들의 컨셉을 판별하고 이미지 어노테이션 온톨로지와 생태계 온톨로지를 이용하여 공간 관계, 천적 관계와 같은 객체간 의미 관계를 자동적 자동적으로 추출하는 방법을 제안한다.

• 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
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• 한국시스템다이내믹스학회 2005년도 춘계 학술대회 발표논문집
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• pp.63-74
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• 2005

본 논문에서는 인과지도의 작성자와 독자 간의 심리적 격차에 관하여 분석하고자 한다. 먼저 기존에 연구되어 왔던 소산효과(dissipation effects)와 희석효과(dilution effects)는 인과지도를 작성하는 사람이 아니라 인과지도를 이해하는 사람에게 적용되는 심리적 경향이라는 점을 이 논문에서 지적한다. 소산 효과란 인과고리의 길이가 길어질수록 인과관계의 강도를 낮게 인식하는 심리적 경향을 의미한다. 희석효과는 여러 개의 인과관게가 존재할수록 특정 인과관계의 강도를 낮게 인식하는 심리적 경향을 의미한다. 이들 심리적 경향과는 달리 집중 효과(concentration effect)가 인과지도 작성자의 심리적 경향을 보다 잘 설명하는 것으로 실험 결과 분석되었다. 집중 효과란 주의를 집중하는 영역에 대하여 많은 인과관계를 생각하고, 인과관계의 강도 역시 강하게 생각하는 심리적 경향을 의미한다. 인과지도의 작성자 즉 시스템 컨설팅을 담당하는 사람들에게는 소산효과나 희석효과 보다 집중효과가 더 강하게 작용한다는 것이다. 이러한 심리적 비대칭성이 시스템 다이내믹스 연구자와 그의 고객 간의 의사소통 문제를 야기 시킨다는 점을 본 논문에서 지적한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.292-297
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• 2020

자연어 추론 모델은 전제와 가설 사이의 의미 관계를 함의와 모순, 중립 세 가지로 판별한다. 영어에서는 RTE(recognizing textual entailment) 데이터셋과 다양한 NLI(Natural Language Inference) 데이터셋이 이러한 모델을 개발하고 평가하기 위한 벤치마크로 공개되어 있다. 본 연구는 국외의 텍스트 추론 데이터 주석 가이드라인 및 함의 데이터를 언어학적으로 분석한 결과와 함의 및 모순 관계에 대한 의미론적 연구의 토대 위에서 한국어 자연어 추론 벤치마크 데이터 구축 방법론을 탐구한다. 함의 및 모순 관계를 주석하기 위하여 각각의 의미 관계와 관련된 언어 현상을 정의하고 가설을 생성하는 방안에 대하여 제시하며 이를 바탕으로 실제 구축될 데이터의 형식과 주석 프로세스에 대해서도 논의한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.694-695
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• 2007

한국어 문장의 구성은 명사, 동사와 같은 내용어와 조사, 어미와 같은 기능어로 크게 나눌 수있다. 문장의 핵심적인 의미 전달은 내용어에 의해 이루어지며, 한국어 명사구의 경우 잦은 기능어의 생략으로 명사 나열에 의한 복합 명사가 발생된다. 이렇게 발생되는 복합 명사를 구성하는 단위 명사들은 일부 문장 성분을 생략시켜 발생된 것으로, 생략 성분의 복원에 의해 본래의 문장 형태를 추정할 수 있다. 한국어 복합 명사의 경우, 생략되는 문장 성분은 대부분 접사, 조사와 같은 기능어로 국한되며, 기능어의 복원은 단위 명사 간의 격 관계와 의미 관계를 분석하여 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 단위 명사간의 보-술 관계를 이용하여 복합 명사를 구성하는 단위 명사 간의 의존 관계를 추정하고, 추정된 의존 관계에 의해 생략된 격조사와 용언화 접사를 복원하는 방법을 제안한다. 구조 분석에서 사용되는 의미 격틀에 의해 결정되는 격 관계는 격조사와 용언화 접사의 복원을 결정하며, 올바른 본래의 문장 표현 복원을 위해 관형격 조사와 관형격 어미를 비롯한 특별한 형태의 복원은 통계 정보와 휴리스틱 규칙으로 결정한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1185-1203
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• 1998

객체 지향 시스템에서 클래스 추가 및 삭제로 인하여 클래스간의 새로운 관계를 유지할 수 있는 클래스 계층 구조의 변경이 필요하다. 그러나 기존의 방법에서는 클래스 계층 구조 변경시 부모 클래스와 자식 클래스 사이의 의미를 파악하기 어려워 많은 추가적인 분석 비용이 소요된다. 본 논문에서는 클래스간의 유사성을 측정하여 새로운 관계성 분류 방법을 통해 의미적 변화에 따른 수정 방법을 제시한다. 즉, 이 방법은 클래스들의 유사성을 측정하여 관계성을 기준 하여 무관 관계, 동일 관계, 포함 관계, 부분 집합 관계로 구분하여 클래스 계층 구조를 재구성한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 클래스 계층 구조 변경시 클래스간의 의미 오류 가능성을 최소화 할 수 있도록 한다. 또한 다양한 그래픽 및 텍스트 처리를 통하여 사용자에게 재사용의 편리성 및 이해성을 높일 수 있도록 하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제1권1호
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• pp.45-58
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• 1997

초등학교 아동은 교육과정을 이수하면서 수 영역에서 자연수, 정수, 그리고 양의 유리수까지 학습하게 되어 있다(교육부, 1992). 초등학교에서의 유리수는 분수ㆍ소수를 의미하는 소박한 의미의 유리수를 의미한다. 여기서 유리수는 자연수와 정수를 포괄하는 수 체계적 의미로서 포함관계가 강조되지는 않는다.(중략)

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.291-301
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• 2018

본 연구의 목적은 베이비부머의 죽음불안과 삶의 의미의 인과관계에서 이들 간 영성의 매개효과와 조절효과를 검증하는 것이다. 분석을 위한 연구 자료는 A시에 거주하는 1955년부터 1963년까지 출생한 베이비 부머를 대상으로 수집되었으며, 최종 분석에 총 500명의 자료를 사용하였다. 분석방법은 SPSS 21.0을 이용하여 일반적 특성을 알아보기 위한 기술통계분석, 변인 간 상관관계를 알아보기 위한 상관관계분석, 각 변인 간 가설검증을 위한 매개회귀분석, 영성의 조절효과를 알아보기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 죽음불안이 삶의 의미에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 죽음불안과 삶의 의미의 관계에서 영성의 매개효과가 입증되었으며, 조절효과 분석을 통해 죽음불안과 삶의 의미의 관계에서 영성의 조절효과가 유의하게 나타났다. 이러한 결과 베이비부머의 죽음불안 수준에 따라 영성을 강화시킴으로써 삶의 의미를 더욱 높일 수 있음을 나타내는 것으로, 이들의 삶의 의미에 영향을 미치는 죽음불안을 감소 또는 해소하고, 영성을 강화할 수 있는 방안을 모색하였다.

• 논리연구
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• 제3권
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• pp.27-51
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• 2000

이글의 기본적인 목적은 2치를 포함한 다치 논리 체계들간의 관계를 검토하는 데 있다. 이를 위하여 여기서는 명제를 대상으로 한 형식 의미 해석체계들 간에 고러해야 할 의미론적 확장 개념을 분명히 하였다. 구체적으로 다음의 두 작업이 수행되었다 첫째로 2치와 다치 논리 또는 다치 논리들간에 적용될 만한 의미론적 확장 개념을 의미해석의 바탕을 이루는 진리치 함수와 진리연산에 맞게 정의하였다. 둘째로 정의의 적합성을 확장, 비확장 사례 증명을 통해 예증해 보였다.