맥스웰 응력텐서는 전기기기의 전자기력을 해석함에 현재 가장 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 본 논문에서는, 맥스웰 응력텐서 자체는 물리적인 의미가 없는 가상적인 응력텐서이며, 고체역학 또는 동역학적인 해석을 위해 이를 물리적인 기계력으로 취하면 안 된다는 것을 보이고자 한다. 물리적 의미를 부여할 수 있는 것은 응력텐서의 발산인 ${\nabla}{\cdot}T$ 이며 이는 전자기 체적력을 의미하고, 중력과 같은 원격 힘이다. 맥스웰 응력텐서의 유도과정을 에너지적인 접근에서 관찰하여 그 과정으로부터 본 결론을 유도 할 수 있음을 보인다. 본 논문은 두 개로 구성되는 데, 본 논문인 I에는 유효성의 한계에 대한 논의, 별도의 연작논문인 II에서는 대안으로서 가상공극을 사용한 체적력 계산법을 제시한다.
본 연구는 웹이나 정보 검색 환경에서 사용자로부터 입력되는 단순한 키워드 형태의 질의가 아닌 문장형태의 질의에 있어 문장이 내포하는 질의의 의미를 결정하여 더 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 온톨로지 내 개념들 간의 속성간 연결을 위해 A-Box 기반의 관계 선언과 새로운 N-ary 개체 관계 방법을 제안한다. 특히 개념 개체들 간의 의미를 더 정확히 결정하기 위해 기존의 N-ary 개체 관계 방법이 갖고 있는 속성에 가중치를 포함하는 것이 아니라 가중치에 관련된 새로운 개체를 생성 패턴을 제시하여 특정 개념에 연관된 개념들의 관련성 결정의 성능을 높이도록 하였다. 본 연구의 실험에 있어 사용자가 입력한 병증의 문장을 결정하기 위해, A-Box 기반의 관계 선언과 N-ary 디자인 패턴에 결합하는 지식 도메인 온톨로지 등을 구축하였으며, 이를 통한 실험 결과 문장의 의미에 따른 더 정확한 결과를 보여주었다.
Korean passive verbs are derived from their corresponding active verbs by suffixation or by adding endings and auxiliaries to their stems. Therefore. we assume p passive verbs share some lexical informations with their active counterparts. This paper extending the Generative Lexicon theory of Pustejovsky (995). aims to characterize the argument realization patterns of Korean passive verbs focusing on the case alternation a and to propose their lexical semantic structures which account for the syntactic behavior.
개체명 인식은 자연어 문장에서 장소, 제작물, 사람 등 분류를 통한 의미 부여가 가능한 단어를 파악하는 기술로서 의미 분석을 위한 핵심 기술이다. 현재 많은 개체명 분석 관련 연구들은 형태소 분석 결과에 의존적인 형태를 갖고 있어서, 형태소 분석 결과의 정확성이 개체명 분석 결과의 성능에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 형태소 분석 과정을 거치지 않는 음절 기반의 개체명 분석 기술을 제안하여 형태소 분석의 정확도가 낮은 통신어, 신조어 분석 성능을 향상하였다. 또한, 자동화된 방법으로 음절 단위 개체명 말뭉치 및 개체명 사전을 구축하는 프로세스를 정의하여 개체명 분석의 정확도 향상 및 인지 범주의 확대를 도모하였다. 본 연구에서 제안한 개체명 인식 기술은 한국어 개체명 표준에 기반한 129가지의 개체명 분류가 가능하며, 이는 자연어 처리 기술이 필요한 산업계에서 상용화하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.
This paper suggests the expansion methods of semantic dictionary, taking Korean semantic features account. These methods will be used to extract a practical topic word in the automatic summarization. The first is the method which is constructed the synonym dictionary for improving the performance of semantic-marker analysis. The second is the method which is extracted the probabilistic information from the subcategorization dictionary for resolving the syntactic and semantic ambiguity. The third is the method which is predicted the subcategorization patterns of the unregistered predicate, for the resolution of an affix-derived predicate.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10c
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pp.199-204
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2006
최근 멀티미디어의 이용과 멀티미디어 접근을 위한 기술이 많이 증가하고 있다. 그렇지만 멀티미디어 검색엔진과 같은 실용시스템에서 멀티미디어에 대한 유용한 정보 추출과 정보의 응용은 여전히 문제로 있다. 특히, 멀티미디어 이용자는 검색의 효율성을 위하여 저장소를 직관적인 구조로 생성을 하고 있다. 그 예로 "KISS 추계학술 대회 이미지"와 같은 데이터 폴더를 만들거나, 각 멀티미디어 데이터에 Free Text 기반의 주석을 하여 관리를 하였다. 하지만 이러한 검색들에도 한계점을 가지고 있으며 또 다른 지능적인 의미 검색에 있어서도 인간이 바라는 검색의 정확도에 미치지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 새로운 접근법을 소개한다. 목적을 위하여 멀티미디어의 의미적인 작업을 위하여 컨텐츠 획득과 분류를 위한 새로운 사용자 도구를 소개하고자 한다. 도구를 이용하는 멀티미디어 사용자는 주어진 컨텐츠를 인간이 생각하고 컨텐츠가 내포하는 의미의 일정한 구조적 단위로 분해하고, 각 단위들에 MPEG-7 표준기반의 추가적인 기술 정보(Description information)를 부여하여 새로운 의미적 메타데이터를 생성할 수 있다. 이러한 의미적 메타데이터는 멀티미디어 검색을 위해 사용자들에게 효율성을 줄 것이라 본다.
Kim, Jun-Su;Kim, Chang-Hwan;Lee, Wang-Woo;Lee, Soo-Dong;Ock, Cheol-Young
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.487-493
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2001
본 논문에서는 Bayes 정리를 적용한 통계기반 동형이의어 분별 시스템에 대한 외부실험 결과를 분석하여, 정확률 향상을 위한 의미범주 가중치 및 인접 어절에 대한 거리 가중치 모델을 제시한다. 의미 분별된 사전 뜻풀이말 코퍼스(120만 어절)에서 구축된 의미정보를 이용한 통계기반 동형이의어 분별 시스템을 사전 뜻풀이말 문장에 출현하는 동형이의어 의미 분별에 적용한 결과 상위 고빈도 200개의 동형이의어에 대해 평균 98.32% 정확률을 보였다. 내부 실험에 사용된 200개의 동형이의어 중 49개(체언 31개, 용언 18개)를 선별하여 이들 동형이의어를 포함하고 있는 50,703개의 문장을 세종계획 품사 부착 코퍼스(350만 어절)에서 추출하여 외부 실험을 하였다. 분별하고자 하는 동형이의어의 앞/뒤 5어절에 대해 의미범주 및 거리 가중치를 부여한 실험 결과 기존 통계기반 분별 모델 보다 2.93% 정확률이 향상되었다.
In this paper, we analyze semantics on mudras of Sahasra-bhuja Avalokitesvara and implement visual content as its application. The mudras are described in the Odaejineunjib that is a tangible cultural property. The semantics analysis on the mudras are essential for understanding the meaning of the 42 Hands(mudras) that present symbolic difference of hands holding on various items. So, in this paper, we analyze the semantics on the 42 Hands according to 5 parts which are basic classification of Honored Ones on Esoteric Buddhism. We implemented a visual contents showing Avalokitesvara according to semantics on the 42 Hands. And, in the process, we are able to provide the public with easy accessibility on mudras of Sahasra-bhuja Avalokitesvara. Applications of the mudras are as follows; game contents, traditional cultural contents, etc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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