지금까지의 후처리기법은 문장의 의미 정보를 사용하지 않고 대부분 단어만을 생각하기 때문에 잘못 쓰여지거나 인식된 단어라도 사전에 있으면 그대로 받아들이게 된다. 따라서 본 논문에서는 단어로서 구성이 되지 않는 문자열 뿐만 아니라 의미적으로 잘못 사용된 단어까지도 교정해 줄 수 있는 후처리기법을 제시한다. 제시되는 후처리기법은 문장의 의미론 개념그래프로 표현하여 문장에 쓰여진 각 단어가 문장 내에서 의미적으로 유용한지를 밝혀 낼 수 있도록 한다.
현재의 웹 환경에서의 정보는 점점 대량화되고 있으며, 정보에 대한 의미처리가 지원되지 않는 까닭에 많은 양의 정보가 무분별하게 검색되고 필요한 정보를 찾는데 많은 노력이 필요하다. 이를 해결하고자 XML의 의미태그를 중심으로 한 메타데이터 정보 모델링 등이 출현하였고, 이를 개념 수준의 의미처리로 추상화한 온톨로지(ontology) 기술이 개발되게 되었다. 온톨로지는 컴퓨터가 처리할 수 있는 명시적인 개념 표현을 상호 공유할 수 있도록 하여 줌으로써, 컴퓨터가 의미를 이해하고 추론할 수 있는 기반을 제공한다. 최근에는 여러 온톨로지 언어는 기술 논리(Description Logic)의 의미 모델에 기반을 두고 있는 OWL언어로 표준화되고 있다. 그러나, 온톨로지 언어를 사용한 직접적인 온톨로지 구축은 거의 불가능하다. 본 논문에서는 지식 표현의 기초가 되고 OWL의 이론적 기반이 되고 있는 프레임 구조로 개념 모델링 하는 방법을 통해 OWL기반의 온톨로지 구축을 보다 편리하고 효과적으로 수행할 수 있는 방법을 제공하며, 효율적인 OWL 문서의 생성과 편집 방안을 도출한다.
기존의 문서 검색 방법론은 TF-IDF와 같은 벡터공간모델을 활용한 키워드 기반 방법론을 사용한다. 키워드 기반의 문서검색방법론으로는 문제가 몇몇 문제점이 나타날 수 있다. 먼저 몇 개의 키워드로 전체의 의미를 나타내기 힘들 수 있다. 또 기존의 키워드 기반의 방법론을 사용하면 의미상으로 비슷하지만 모양이 다른 동의어를 사용한 문서의 경우 두 문서 간에 일치하는 단어들의 특성치만 고려하여 관련이 있는 문서를 제대로 검색하지 못하거나 그 유사도를 낮게 평가할 수 있다. 본 연구는 문서를 기반으로 한 검색방법을 제안한다. Centrality를 사용해 쿼리 문서의 특성 벡터를 구하고 Word2vec알고리즘을 사용하여 단어의 모양이 아닌 단어의 의미를 고려할 수 있는 특성 벡터를 만들어 검색 성능의 향상과 더불어 유사한 단어를 사용한 문서를 찾을 수 있다.
인간이 가진 개념을 지식베이스화하려는 시도 중 하나로 의미망이 구축되고 있다. 한국어를 대상으로 한 어휘 의미망 중 프린스턴 대학의 WordNet을 대역한 KorLex는 1,2단계에서 한국어 어휘의미의 특성을 반영하여 개념 및 의미구조를 재구조화하고 있다. 그러나 현재 KorLex의 동의어 집합을 구성하는 어휘 의미에는 논항정보를 따로 구성할 수 없었다. 본 연구는 세종 전자 사전 격틀정보내의 선택제약조건(selectional restriction)으로 사용되고 있는 의미 부류와 KorLex의 명사 어휘 의미망을 자동 맵핑하는 방안을 제안함으로써 KorLex에서 세종 전자 사전 격틀정보를 활용할 수 있는 가능성을 제공한다.
최근 스마트폰이 대중화되면서 SNS에서 아이콘의 사용성은 점점 높아지고 있다. SNS 아이콘은 다양하게 진화되고 있으나, 동일한 의미를 제공하지 못한 채 혼란을 일으키고 있는 실정이다. 따라서 아이콘의 커뮤니케이션 의미에 따른 유형을 분류 제시하고 이러한 현 사용의 문제점을 발견하는 것이 본 연구의 목적이다. SNS에서 아이콘은 강한 의사전달력이란 속성을 가지고 그 역할이 중요하게 부각되고 있으나 효과적으로 의미를 전달하지 못하는 부분의 문제점을 해결하고자, 다양한 SNS에서 같은 의미에 다른 표현 방식의 아이콘을 추출한 후, 설문조사와 인터뷰를 통해 어떤 아이콘이 가장 효과적으로 의미 전달을 할 수 있는지 고찰해 보았다. 그 결과, SNS에서 사용되는 아이콘은 보편적, 중의적, 상충적, 브랜드 4가지 유형으로 요약되었으며, 두세 가지 유형으로 공통으로 속하는 아이콘도 있었다. 본 연구결과 아이콘의 디자인 시 아이콘 유형이 표준화에 대한 추가 연구 필요성을 제안한다.
영어권에서는 통계적 기반 의미 오류 검사기에 대한 연구가 활발하게 진행되었으나 한국어에서는 자주 나타나는 오류를 중심으로 오류 단어를 검사할 문맥이나 공기정보를 갖는 규칙 기반의 연구가 이루어져왔다. 본 논문에서는 표제어나 사전 기반 범주화 정보로 표현되고 있는 기존 문법 검사기의 성능을 개선하는 방안으로 한국어 명사 어휘 의미망인 KorLex를 활용하는 방법을 연구한다. 특히, 용언은 목적어나 주어에 사용되는 명사의 표제어가 의미 제약 조건으로 사용되는 예가 많다. 본 논문에서는 용언의 의미 제약 조건을 명사 표제어 단위에서 명사 의미 그룹(class) 단위로 확대하여 문법 검사기의 의미 오류 검사 규칙의 의미 오류 제약 조건을 일반화 하는 방안을 연구한다.
과거 실세계 정보를 처리하기 위한 방법으로는 관계형데이타베이스, 객체지향데이타베이스. 지식베이스시스템 등이 연구되었다. 이들 방법은 제한된 정보표현 및 정보의 운영 및 접근방법 등의 문제점을 갖는다. 정보의 구조화는 정보의 의미를 분석하고 정보의 특성에 적합한 융통성 있는 정보모델을 필요로 한다. 본 논문에서는 방대한 양의 정보처리 및 다양한 형태의 표현, 동적 변환 등의 정보특성을 효율적으로 처리하기 위한 정보모델로 의미구조그래프를 사용하여 기존 시스템의 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 의미구조그래프를 사용한 정보구조화는 정보의미를 분석할 수 있으며, 정보의 표현의 융통성을 제공한다. 의미구조그래프는 노드와 링크를 갖는 확장된 하이퍼그래프를 사용하였으며, 정보구조화를 위한 대상데이타로 문화예술 분야의 관련 정보를 실험하였다.
본 연구에서는 기존의 펜형 장치에 진행된 촉감 연구들이 진동이나 역감의 제시에 그쳤던 것에 반해, 더욱 일반화된 펜형 장치에 상징적 의미를 포함한 정보를 전달할 수 있는 촉감 패턴을 생성하는 방법을 제시한다. 상징성이 강한 시각적 아이콘을 촉감 패턴으로 변환하기 위해 점에서 이미지와 의미를 연상해 내는 별자리의 구성방식을 분석하여 이미지를 점으로 간략화하고, 촉감 제시 장치의 핀과 연동시켜 패턴화하였다. 아울러 본 연구의 효용성을 검증하기 위해 펜형 장치를 사용하는 PDA 응용 프로그램인 스케쥴러를 개발하여 생성한 촉감 패턴을 적용하였다. 본 연구는 임의적 배치 형태인 점자와 달리 촉감 패턴 자체가 상징성을 가질 수 있다는 점에서 일반인이 더욱 직관적으로 사용할 수 있다는 장점이 있으며 향후 적용한 응용 프로그램으로 사용성에 대한 검증이 필요하다. 또한 그 응용으로 일반적인 OS용 아이콘을 촉감화하거나 시각 장애인과 일반인이 모두 사용할 수 있는 Caller ID서비스, 게임 등 여러 가지 방향으로 활용할 수 있다.
텍스트 중심의 현재의 웹은 주로 시각적 효과만을 고려하여 사용되었으므로, 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 추출하기에는 많은 문제점을 지니고 있다. 그래서 점차 메타데이타의 개념을 통하여 웹 문서에 시맨틱 정보를 덧붙이고 이를 이용하여 컴퓨터와 사람이 의사소통을 할 수 있는 시맨틱 웹이 제안되었다. 앞으로 의미 중심의 시맨틱 웹으로 발전해 나가기 위해서는 온톨로지의 구현이 필수적으로 요구되는데, 본 논문은 현재 웹에서 사용되고 있는 HTML언어를 재입력하지 않고, 온톨로지 언어 중 하나인 OWL로 자동 변환하는 시스템을 구현하고자 한다. 온톨로지를 사용함으로써 현재의 웹과 비교하여 좋은 잇점은 문서에 대한 의미와 구조를 파악하여 기계가 의미에 따라 정보를 자동 추론을 할 수 있고, 이기종간의 상호운용성을 보장한다. 또한 현재의 웹에서는 많은 문서들이 서로 동일한 내용으로 작성되는 경우가 많은데, 작성된 온톨로지를 공유하고 재사용하여 그에 따르는 시간과 비용을 줄일 수 있다.
본 논문은 문장 안에서 의미 중의성을 갖는 단어가 출현했을 때 그 단어가 어떤 의미로 사용되고 있는지 판별해 주는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해서 먼저 중의적 의미를 가지는 단어의 각 의미 (sense) 마다에 대하여 이 의미를 나타내는 주요단어 즉 종자단어와 연관성이 있는 단어들로 벡터를 구성하여 이 의미를 나타내고자 한다. 종자단어와 말뭉치의 문장을 통하여 연결된 경로를 가진 단어는 이 종자단어에 해당하는 의미를 나타내는 데 기여하는 정보로 본 것이다. 경로는 동일 문장에서 나타나는 두 단어 사이는 링크가 있다고 보고 이러한 링크를 통하여 이루어 질 수 있는 연결 관계를 나타낸다. 이 기법의 장점은 데이터 부족으로 야기되는 문제를 경감시킬 수 있다는 점이다. 실험을 위해 Hantec 품사 부착된 말뭉치를 이용하여 의미정보벡터를 구축하였으며 ETRI 품사 부착된 말뭉치에서 중의적 단어가 포함된 문장을 추출하여 실시하였다. 실험 결과 기존의 방법보다 나은 성능을 보임이 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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