• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.957-962
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• 2007

본 논문에서 제안하는 정보 검색기는 일반적인 불리언(Boolean) 질의를 통해서 정보를 검색하는 것이 아니라, 문장으로 입력된 질의형태의 패턴을 분석하여 그에 맞는 정보를 직접 제공하는 것에 목적을 둔다. 이를 위해 어휘 의미 패턴(Lexical Semantic Pattern)과 온톨로지(Ontology) 기술이 정보검색기 개발에 적용되었다. 제안된 시스템에서는 다양한 형태로 표현된 문장 질의를 어휘 의미 패턴을 사용해서 문장의 질의 패턴을 추출하고 사용자 질의를 하나의 온톨로지(Ontology) 추론 질의와 매칭함으로써 질의에 대한 정확한 해답을 추출할 수 있다. 또한, 자연어 문장 입력에 대한 검색 질의 생성기를 구축하고 온톨로지로 표현된 지식을 사용하여 정보검색기 질의를 자동으로 확장함으로써 더욱 정확한 정보 검색 결과를 만들어 낼 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.343-346
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• 2020

개체명 인식은 주어진 문장 내에서 OOV(Out of Vocaburary)로 자주 등장하는 고유한 의미가 있는 단어들을 미리 정의된 개체의 범주로 분류하는 작업이다. 최근 개체명이 문장 내에서 OOV로 등장하는 문제를 해결하기 위해 외부 리소스를 활용하는 연구들이 많이 진행되었다. 본 논문은 의미역, 의존관계 분석에 한국어 어휘지도를 이용한 자질을 추가하여 성능 향상을 보인 연구들을 바탕으로 이를 한국어 개체명 인식에 적용하고 평가하였다. 실험 결과, 한국어 어휘지도를 활용한 자질을 추가로 학습한 모델이 기존 모델에 비해 평균 1.83% 포인트 향상하였다. 또한, CRF 단일 모델만을 사용했음에도 87.25% 포인트라는 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.146-154
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• 2001

본 논문에서는 개념망 구축을 위해 사전 뜻풀이말에서 추출 가능한 의미속성의 분포 정보를 기반으로 어휘 연관도를 측정하고자 한다. 먼저 112,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미속성을 추출한다. 추출 가능한 의미속성은 체언류, 부사류, 용언류 등이 있는데 본 논문에서는 일차적으로 명사류와 수식 관계에 있는 용언류 중 관형형 전성어미('ㄴ/은/는')가 부착된 것을 대상으로 한다. 추출된 공기쌍 45,000여 개를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(MI)을 이용하여 명사류와 용언류의 연관도를 측정한다. 한편, 자료의 희귀성을 완화하기 위해 수식 관계의 명사류와 용언류는 기초어휘를 중심으로 유사어 집합으로 묶어서 작업을 하였다. 이러한 의미속성의 분포 정보를 통해 측정된 어휘 연관도는 의미속성의 공유 정도를 계산하여 개념들간에 계층구조를 구축하는 데 이용할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.228-235
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• 1989

한자표기동음이철어의 어휘접근과정을 탐색하기 위해 두개의 실험들이 수행되었다. 피험자들은 한자표기 동음이철어(점화어)의 표기상 관련된 의미나 음운상 관련된 의미 각각의 연상어(한글표기표적어)에 대해 어휘판단을 하였다. 실험 I 은 200ms SOA 와 1000ms SOA 에서 두 의미들의 활성화의 시간경로를 탐색했는데, 그 결과 두 의미들이 동시에 인출 되며 어휘의미에 대한 접근이 음운표상에 의해 매개됨이 밝혀졌다. 실험 II 에 따르면 주의할당에 의한 손실이 음운상 관련된 의미에 있어서만 가능하였다. 긴 SOA에서는 통제처리가 작용하지만 철자상 관련된 의미에 대한 통제는 불가능한 것으로 판단되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.397-403
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• 1999

어휘 지식은 자연어 처리에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로하는 일이다. 본 논문에서는 온라인 국어 사전을 이용하여 범용의 대규모 한국어 어휘 지식 베이스를 자동으로 구축하는 방법을 제안하고 실제로 시스템을 구현한다. 제안하는 방법론은 비교적 적은 비용으로 단시일내에 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것을 가능하게 한다. 또한 지식 구축 과정이 자동화되어 만들어진 지식 베이스의 유지, 보수 및 확장이 용이하다. 구현된 시스템으로 구축한 어휘 지식 베이스는 기계번역에서의 대역어 선정이나 한국어 조사의 의미 분별 등 자연어 처리 과정에서 발생하는 각종 어휘 의미 모호성 해소에 응용될 수 있다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.1
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• pp.75-83
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• 2018

Multicultural family members have difficulty in educating their children due to language differences. In order to solve these difficulties, it is necessary to provide smart translation services that enable them easily and quickly access real-life vocabularies. However, the current automatic translation technology is being developed in dominant languages such as English, Chinese, and Japanese. There are also limitations to translating special-purpose terms such as documents of schools and instructions of public institutions. In this study, we propose a real-time automatic word translation service for multicultural family members who understand beginner level Korean. The service automatically analyzes the semantics of each word in the Korean sentences and provides a word-by-word translation. This study includes semantic analysis research for Korean language, building multilingual translation knowledge, and fusion study of language education. We evaluated the word translation service for migrant women from Vietnam and Japan and obtained meaningful evaluation results.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.15 no.1
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• pp.43-67
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• 2004

Using qualitative research methodology, this study has investigated the semantic features of 39 nouns, which are classified into the categories of grains, fruits and vegetables. A survey has been conducted with a substantial number of undergraduate students, who were asked to describe any semantic features they associated with the lexical items within the three categories. The analysis of the survey data shows that the concepts of examples of fruits are defined predominantly by intrinsic semantic features, while those of grains and vegetables are defined noticeably by extrinsic semantic features rather than intrinsic ones. Intrinsic semantic features are any properties inherent in an object itself and extrinsic semantic features are defined as any properties constructed by association with other objects or personal experiences in a certain situation. However, this study does not maintain that either intrinsic or extrinsic semantic features solely define the concepts of the examples of the three categories. Instead, it concludes that both kinds of semantic features are involved in the representation of the concepts of those vocabularies, with intrinsic features salient in the category of fruits and extrinsic features salient in the categories of gains and vegetables.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.262-268
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• 2000

본 논문에서는 어휘 의미 애매성 해소와 영어 대역어 사전 그리고 외국언어에 존재하는 개념체계를 이용하여 한국어 개념체계를 자동으로 구축하는 방법을 기술한다. 본 논문에서 사용하는 방법은 기존의 개념체계 구축 방법들에 비해 적은 노력과 시간을 필요로 한다. 또한 상기한 자동 구축 방법에서 사용하는 어휘 의미 애매성 해소를 위한 6가지 feature도 함께 설명한다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.1
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• pp.71-79
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• 2016

Disambiguation of homographs is an important job in Korean semantic processing and has been researched for long time. Recently, machine learning approaches have demonstrated good results in accuracy and speed. Other knowledge-based approaches are being researched for untrained words. This paper proposes a hybrid method based on the machine learning approach that uses a lexical semantic network. The use of a hybrid approach creates an additional corpus from subcategorization information and trains this additional corpus. A homograph tagging phase uses the hypernym of the homograph and an additional corpus. Experimentation with the Sejong Corpus and UWordMap demonstrates the hybrid method is to be effective with an increase in accuracy from 96.51% to 96.52%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.42-47
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• 2008

1980년대 중반부터 지난 20여 년간 구축해 온 영어 워드넷(PWN)은 인간의 심상어휘집을 재현하려는 목적으로 개발되기 시작하였으나, 그 활용 가능성에 주목한 것은 자연언어처리와 지식공학 분야다. 컴퓨터 매개 의사소통(CMC), 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 인간 언어를 자연스럽게 사용하여 필요한 정보를 획득하기 위해서는 의미와 지식의 처리가 필수적인데, 그 해결의 실마리를 어휘라는 실체를 가진 언어단위에서 찾을 수 있기 때문이다. 이후 전 세계적으로 약 50개 언어의 어휘의미망이 PWN을 참조모델로 구축되어 다국어처리의 기반을 제공할 뿐 아니라, 시맨틱 웹 이후 더욱 주목 받고 다양한 방식으로 활용되고 있다. 본고는 PWN을 참조 모델로 2004년부터 2007년까지 구축한 한국어 어휘의미망 KorLex 1.5를 소개하는 데 있다. 현재 KorLex은 명사, 동사, 형용사, 부사 및 분류사로 구성되며, 약 13만 개의 신셋과 약 15만 개의 어의를 포함하고 있다.