• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.304-309
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• 1999

본 논문에서는 의미계층구조에 나타난 유사어 정보를 이용해서 단어 의미 중의성을 해결하고자 한다. 의미계층구조를 이용한 기존의 방법에서는 의미 벡터를 이용해서 단어 의미 중의성을 해결했다. 의미 벡터는 의미별 학습 자료에서 획득되는 것으로 유사어들의 공통적인 특징만을 이용하고, 유사어 개별 특징은 이용하지 않는다. 본 논문에서는 유사어 개별 특징을 이용하기 위해서 유사어 벡터를 이용해서 단어 의미 중의성을 해결한다. 유사어 벡터는 유사어별 학습 자료에서 획득되는 것으로, 유사어의 개별 정보를 가지고 있는 벡터이다. 세 개의 한국어 명사에 대한 실험 결과, 의미 벡터를 이용하는 것보다 유사어 벡터를 이용하는 경우에 평균 9.5%정도의 성능향상이 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.221-224
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• 2014

의미 표지 부착 작업은 구문 표지 부착된 문장의 술어-논항 구조를 파악하여 논항에 적절한 의미역을 부착하는 과정이다. 이 작업을 통하여 생성되는 의미 표지 부착 말뭉치는 의미역 결정에 있어서 절대적으로 필요한 자원이 된다. 의미 표지 부착 말뭉치로는 세계적으로 PropBank가 널리 활용되고 있는데 이를 한국어에 적용시키기 위해서는 PropBank 의미역과 Sejong 의미역 간의 자동 변환이 필요하다. 이전에 제안되었던 이종 의미역 간의 자동변환 방법에서는 명사 계층의 구조 정보를 반영하지 않았다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보강하기 위하여 명사 계층구조를 반영하여 한국어 PropBank 의미역을 Sejong 의미역으로 자동 변환하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 PropBank와 Sejong의 맵핑관계 중에서 1:N으로 맵핑되는 PropBank 의미역을 기준으로 명사 계층구조에서 변환 대상 의미역을 가지고 있는 단어와 변환 후보 의미역을 가진 단어들의 개념번호를 뽑아 두 단어 간의 거리를 측정한다. 그리고 레벨 당 가중치를 주어 유사도 계산을 하여 유사도가 적은 값으로 의미역을 자동 변환한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 0.8의 성능을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.225-228
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• 2022

본 논문에서는 의미적 유사도 기반의 장면 분할 방법을 제안한다. 이 방법은 의미적 접근을 통해 기존 연구에서 가졌던 한계를 극복하고 정확한 장면 분할이 가능할 것으로 기대한다. 의미적 유사도 비교를 Class 종류 비교, Class별 객체의 개수 비교, 샷 간의 Histogram비교, 객체의 관심영역(ROI) Histogram비교 총 4가지 규칙으로 정의했고 이때 도출된 4가지 유사도는 전처리를 거쳐 종합 유사도를 계산한다. 또한 의미적 접근을 통해 연속되는 Shot의 유사도를 비교하고 기준값에 따라 Shot을 묶어서 최종적으로 의미적 유사도(Semantic Similarity)에 기반한 장면의 경계(Scene Boundary) 분할 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.197-200
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• 2014

한국어의 경우 동사와 형용사는 문장에서의 역할이 명사와는 다르며, 동사의 의미는 동반하는 논항의 의미적, 통사적 특성에 따라 분화되므로 근본적으로 논항과 함께 고려되어야 한다. 논항이라 함은 명제를 표시하는 방법 중 하나로 관계와 논항으로 표시하는 방법이 있는데, 여기서 관계는 문장의 동사, 형용사 또는 다른 관계항에 해당하며, 논항은 특정시간, 장소, 사람, 대상을 지칭하는 것으로서 흔히 명사에 해당한다. 본 논문에서는 동사간의 의미 유사도를 추정하기 위하여, 수동으로 구축한 의미역 표지부착 말뭉치인 한국어 PropBank의 의미역인 ARG1에 해당하는 명사들을 동사의 주요 논항으로 보았다. 그리고 이들 주요 논항간의 의미 거리를 '코어넷 한국어 명사편'에서 계산하여 동사별로 이를 합산함으로써 이 계산한 값을 동사의 유사도로 추정하였다. 또한 본 연구에서 제안된 방식과 '코어넷 한국어 동사편'에서 동사간의 거리를 계산한 값 사이의 상관계수를 구하여 보았다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.3-4
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• 2018

단어 의미 유사도 측정은 정보 검색이나 문서 분류와 같이 자연어 처리 분야 문제를 해결하는 데 큰 도움을 준다. 이러한 의미 유사도 측정 문제를 해결하기 위하여 단어의 계층 구조를 사용한 기존 연구들이 있지만 이는 단어의 의미를 고려하고 있지 않아 만족스럽지 못한 결과를 보여주고 있다. 본 논문에서는 국립국어원에서 간행한 표준국어대사전에 50만 어휘가 추가된 우리말샘 사전을 기반으로 하여 한국어 단어에 대한 계층 구조를 파악했다. 그리고 단어의 용례를 word2vec 모델에 학습하여 단어의 문맥적 의미를 파악하고, 단어의 정의문을 sent2vec 모델에 학습하여 단어의 사전적 의미를 파악했다. 또한, 구축된 계층 구조와 학습된 word2vec, sent2vec 모델을 이용하여 한국어 단어 의미 유사도를 측정하는 모델을 제안했다. 마지막으로 성능 평가를 통해 제안하는 모델이 기존 모델보다 향상된 성능을 보임을 입증했다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.79-88
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• 2017

질높은 주관식 문제 채점을 위해서는 답변 속에 들어있는 단어간의 구문의미적 관계를 분석하는 구문 의미 분석이 필요하다. 그러나 구문의미 분석의 결과인 구문의미트리는 단어간의 구조적 의미 관계를 내포하고 있어 단어의 나열인 일차원적인 벡터의 유사도 계산을 적용할 수가 없다. 본 연구는 단어의 지식과 함께 단어와 단어간의 구조적 의미 관계를 내포하는 구문의미트리를 비교하는 비교 시스템에 대한 연구를 한다. 본 연구에서는 구문의미트리 비교를 위해 유사성 계산 원칙을 제안하고 실험을 통해 검증하였다. 본 구문의미트리 비교 시스템은 구문의미분석의 결과를 비교할 수 있게 하여 주관식 문제 채점에 도움을 줄 것이고 문서 유사도 영역에도 활용할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.114-122
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• 1996

그림자극의 명명에 있어서 이름의 의미유사성, 음운유사성, 그리고 처리부담(말속도, 기억 부담)이 말 실수 오류수와 명명 시간에 주는 영향을 알기 위해 2개의 실험이 실시되었다. 의미(유사/상이), 음운(유사/상이) 변인에 추가하여 실험 1에서는 말속도(330ms, 385ms, 770ms)의 변인이, 실험 2에서는 인지적 부담(높음/낮음)의 변인이 조작되었다. 두 실험의 결과, 의미유사성과 음운유사성, 그리고 인지적 처리 부담이 말 실수의 양과 그림자극 명명 시간이 증가시킴이 드러났다. '의미유사' 조건 및 '음운유사 조건'과 '의미-음운 모두 유사' 조건간의 말실수의 양의 차이는 말 산출 과정에서의 어휘 인출 과정에 대한 '독립적 2단계 모형'과 '활성화 상호작용 모형' 중 전자에 의해 더 잘 설명될 수 있음이 논의되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.265-271
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• 2019

본 논문은 어휘가 비슷한 문장들을 효과적으로 분류하는 BERT 기반 유사 문장 분류기의 학습 자료 구성 방법을 제안한다. 기존의 유사 문장 분류기는 문장의 의미와 상관 없이 각 문장에서 출현한 어휘의 유사도를 기준으로 분류하였다. 이는 학습 자료 내의 유사 문장 쌍들이 유사하지 않은 문장 쌍들보다 어휘 유사도가 높기 때문이다. 따라서, 본 논문은 어휘 유사도가 높은 유사 의미 문장 쌍들과 어휘 유사도가 높지 않은 의미 문장 쌍들을 학습 자료에 추가하여 BERT 유사 문장 분류기를 학습하여 전체 분류 성능을 크게 향상시켰다. 이는 문장의 의미를 결정짓는 단어들과 그렇지 않은 단어들을 유사 문장 분류기가 학습하였기 때문이다. 제안하는 학습 데이터 구축 방법을 기반으로 학습된 BERT 유사 문장 분류기들의 학습된 self-attention weight들을 비교 분석하여 BERT 내부에서 어떤 변화가 발생하였는지 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.636-646
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• 2015

정보사회에 문서 복제나 표절의 검출에 대한 필요성이 증대되고 있다. 그 필요성에 따라 많은 연구가 이루어지고 있으나 자연어 처리의 문제가 유사 문서 판별의 질 향상에 제약이 되었다. 최근 구문의미분석의 기술을 접목하여 유사문서 판별의 성능을 향상을 시도하였으나 구문의미분석의 결과인 구문의미트리를 비교하는 어려움이 있었다. 본 논문은 구문의미트리의 유사도를 계산하는 구문의미트리 비교기를 개발하고 이를 이용하여 유사문서를 판별하는 시스템을 설계, 구현한다. 본 시스템의 성능을 실험하기 위하여 휴먼 판별과 제안한 시스템의 판별과의 상관계수를 분석하였다. 실험결과, 구문의미트리 비교기를 이용한 유사문서 판별기의 성능을 검증할 수 있었다. 앞으로 문서 유형을 정의하고 각 유형에 맞는 판별 기법을 개발할 필요가 있다.

• 인지과학
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• 제30권3호
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• pp.133-156
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• 2019

본 연구는 수검자가 검사 문항을 어떻게 이해했는지를 조사하기 위해 검사문항의 의미표상을 탐구하였다. 잠재의미분석을 활용하여 성격검사문항과 성격요인의 의미표상 간 유사도를 나타내는 의미유사도 행렬을 제안하였고, 이를 기존의 탐색적 요인분석 결과와 비교하였다. 이를 위해 예비 연구에서 대학생 154명을 대상으로 제한된 맥락에서 성격의 5요인을 각각 묘사하는 지문을 수집하였고, 이를 바탕으로 5차원의 축소하여 의미공간을 구성하였다. 연구 1에서는 간편형 한국어 BFI의 요인부하량 행렬과, 예비 연구에서 구성한 의미공간에서 생성한 의미유사도 행렬을 비교하여, 두 행렬이 높은 정적 상관이 있음을 보여주었다. 연구 2에서는 의미유사도를 기반으로 성격검사문항을 생성하고, 수검자의 반응을 수집하여 탐색적 요인분석을 통해 요인구조를 도출하여 두 행렬이 유사함을 보였다. 결론적으로 본 연구는 성격검사에 대한 수검자의 반응 없이 검사문항의 의미표상을 분석하여 구성타당도를 추론할 수 있는 방법을 제안하였고, 성격검사의 요인구조를 검사문항과 성격요인의 의미표상 간 유사도로 해석할 수 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 성격검사 개발에 실용적인 도움을 줄 수 있을 것이다.