• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.275-279
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• 2011

본 연구는 낙동강 본류의 하도준설로 인하여 본류에 유입하는 지류하천의 하상고와 본류와의 하상고간의 높이차가 크게 발생됨에 따른 지류하상 안정화 기법을 금호강을 대상으로 검토하였다. 지류하천의 하상고와 본류와의 높이차가 크게 발생됨에 의해 하천을 직강화하여 첩수로를 만들게 되고 하상 경사는 커지게 된다. 이 경우 유량과 하상 재료의 변화는 없으므로 Lane 식에서 우변 하상 경사의 증가는 좌변의 증가를 가져오며 따라서 유사량의 증가를 가져온다. 즉 하천이 급해지면서 유사량이 증가한다. 이에 따라 직강 구간에서 하상의 세굴을 가져오게 된다. 실제로, 하천 개수 사업에서 직강화는 하상의 세굴과 저하보다는 통상 하폭의 확대를 가져온다. 지류 입장에서는 본류 수면이 일종의 기준면이 되므로 기준면의 저하를 의미하며, 이는 지류 에너지 경사의 증가를 의미한다. 이 경우 Lane 관계식에서 하상 경사의 증가는 좌변의 증가를 가져오며, 하상 재료가 일정한 상태에서 이는 유사량의 증가를 가져온다. 즉 지류의 하상 경사와 유사량 증가는 하상의 침식을 의미하며, 이러한 침식은 상류로 진행된다. 이를 두부 침식이라 한다. 따라서 본 연구에서는 낙동강 본류하도 준설에 따른 지류하상의 하상변동과 지류유입 토사량에 대해서 검토하겠다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.6
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• pp.299-309
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• 2017

The study was aimed at finding an effective use of para-languages, which are important to communicate the meaning of the korean choral music. Para-language is a nonverbal communication that contributes to the delivery of a more expressive language. In choral music, vocalization and diction are important para-languages. Until now, the conductors emphasized vocalization rathe than diction while focusing musical expression in chorus. However, vocalization and diction are not distinct. This study suggested effective choral vocalization and diction technique through the convergence of experience as conductor and knowledge of communication theory.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.6
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• pp.663-667
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• 2010

A simple approach to semantic document-retrieval is to measure document similarity based on the bag-of-words representation, e.g., cosine similarity between two document vectors. However, such a syntactic method hardly considers the semantic similarity between documents, often producing semantically-unsound search results. We circumvent such a problem by combining supervised machine learning techniques with ontology information based on Markov logic. Specifically, Markov logic networks are learned from similarity-tagged documents with an ontology representing the diverse relationship among words. The learned Markov logic networks, the ontology, and the training documents are applied to the semantic document-retrieval task by inferring similarities between a query document and the training documents. Through experimental evaluation on real world question-answering data, the proposed method has been shown to outperform the simple cosine similarity-based approach in terms of retrieval accuracy.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.92-97
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• 2002

의미기반 정보 검색, 자연어 질의 응답, 지식 자동 습득, 담화 처리 등 높은 수준의 자연언어처리 시스템에서 의미처리를 위한 대용량의 지식 베이스가 필요하다. 이러한 지식 베이스 중에서 가장 기본적인 것이 워드넷이다. 이러한 워드넷을 이용함으로써 여러 의미 사이의 의미 유사도를 구할 수 있고, 속성을 물려받을 수 있기 때문에 비슷한 속성을 가진 의미들을 한꺼번에 다루는 데 유용하다. 본 논문에서는 기본 어휘를 바탕으로 기존의 명사 워드넷과 단일어 사전을 이용하여 한국어 동사 워드넷을 구축하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 1차 작업을 통하여 구축한 동사 워드넷에는 동사 1,757개에 대한 4,717개의 의미(중복을 포함하면 모두 5,235개의 의미)를 포함하고 있으며 특별히 의미가 많이 편중된 14개의 개념에 속한 571개의 의미를 53개의 세부 개념으로 재분류하여 최종적으로 모두 767개의 계층적 개념으로 구성된 동사 워드넷이 만들어 졌다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.56-61
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• 1995

본 논문에서는 말뭉치로부터의 분포 정보를 이용하여, 의미 중의성을 지닌 한국어 동사의 의미를 분별하고자 한다. 분포 정보란 말뭉치내에서 목적어-서술어 관계에 있는 명사와 동사의 분포를 의미한다. 이 분포 정보는 명사 분포와 동사 분포로 나누어 생각할 수 있는데, 본 논문에서는 이 두가지 분포 정보를 사용함으로써 명사 분포만을 이용하였을 때 나타나는 자료 부족 현상을 등사 분포 정보를 이용하여 보완하였다. 분포 정보간의 유사도 계산은 정보 이론에서 사용하는 상대 엔트로피를 이용한다. 품사가 태깅된 50만 단어의 한국어 말뭉치로부터 분포 정보들을 추출하여 한국어 동사 10개에 대해 실험하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.50-55
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• 1995

많은 언어관계들이 의미적으로 유사한 단어들의 집합에 적응된다. 그러므로 단어들을 의미가 비슷한 것들의 집합으로 분류하는 것은 아주 유용한 일이다. 본 논문에서는 말뭉치로부터의 동사와 명사의 분포정보를 이용하여 명사들을 분류하고자 한다. 한국어에서는 명사마다 문장에서 그 명사를 특정한 격으로 사용할 수 있는 동사들이 제한되어 있다. 그러므로 본 논문에서는 말뭉치에서 나타나는 명사와 그 명사를 특정한 격으로 사용하는 동사들의 분포정보로부터 명사들을 분류하는 방법을 제시한다. 형태소 해석된 50만 단어 말뭉치에서 가장 빈도수가 높은 명사 85단어를 대상으로 실험하였다. 명사와 동사의 구문정보를 사용하므로 의미적으로는 다르지만 쓰임이 비슷한 단어들도 같은 부류로 분류되었다. 의미적으로 애매성을 가지는 명사들의 경우도 실험결과를 나쁘게하는 요인이 되었다. 그리고, 좀더 좋은 결과를 얻기 위해서는 동사들도 의미가 유사한 것들로 분류한 후, 명사와 동사의 분포정보가 아닌 명사와 동사들의 집합의 분포정보를 이용하는 것도 종은 방법이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.347-350
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• 2007

멀티미디어 데이터 처리 요구가 증가함에 따라 이의 의미적 표현 및 검색에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최근에는 특히 지식 기반의 온톨로지를 이용한 의미적 검색에 초점을 두고 있으며, 구축된 온톨로지를 기반으로 동의어 관계, 반의어 관계 등을 이용하여 질의 확장으로 활용되고 있다. 하지만 이들은 대부분 속성 관계 등을 고려하지 않을 뿐만 아니라 각 관계별 가중치를 고려하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 비디오의 의미적 특징들을 추출하여 온톨로지를 구축한 후 의미 기반 검색을 위하여 관계별 가중치를 고려한 유사성 측정을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.240-244
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• 2010

본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 식별을 위해서 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존의 구문 트리 커널은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대해서 단순하게 외형적 비교를 수행하기 때문에 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 수치가 상대적으로 낮아져서 단백질 간 상호작용 식별의 성능이 떨어지는 문제점이 발생한다. 이를 극복하기 위해서 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 그리고 제안된 시맨틱 구문 트리 커널을 활용하여 단백질 간 상호작용 식별 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보여주었다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.10
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• pp.627-635
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• 2008

An extended form of lexical network is explored by presenting U-WIN, which applies lexical relations that include not only semantic relations but also conceptual relations, morphological relations and syntactic relations, in a way different with existing lexical networks that have been centered around linking structures with semantic relations. So, This study introduces the new methodology for constructing a syntactic relation automatically. First of all, we extract probable nouns which related to verb based on verb's sentence type. However we should decided the extracted noun's meaning because extracted noun has many meanings. So in this study, we propose that noun's meaning is decided by the example matching rule/syntactic pattern/semantic similarity, frequency information. In addition, syntactic pattern is expanded using nouns which have high frequency in corpora.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.7
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• pp.1517-1524
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• 2011

In this paper, a new document summarization method, which uses the semantic features and the pseudo relevance feedback (PRF) by using WordNet, is introduced to extract meaningful sentences relevant to a user query. The proposed method can improve the quality of document summaries because the inherent semantic of the documents are well reflected by the semantic feature from NMF. In addition, it uses the PRF by the semantic features and WordNet to reduce the semantic gap between the high level user's requirement and the low level vector representation. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance that the other methods.