• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.3-8
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• 2015

최근에 ISO/TC 37/SC 4 산하의 Working Group 2 Semantic annotation에서 자연언어의 의미주석에 관한 4 개의 국제표준을 완성하여 출판하였다. 그 중에서 2 개의 국제표준 ISO 24617-1 SemAF-Time(ISO-TimeML)[1]과 24617-7 ISOspace[2]를 간략히 소개하는 것이 이 발표의 목적이다. 자연언어 텍스트에서 전자는 사건과 관련된 시간 정보를 주석처리하고, 후자는 사건(event), 특히 운동(motion)과 관련된 공간 정보를 주석 처리하는 주석체계(annotation scheme)들을 구축, 기술하는 명세언어(specification language)이다. 이 표준들은 또한 ISO 24612:2012 LAF (Linguistic annotation framework)[3]의 제약조건들을 준수하며 언어 주석체계를 구축하였다. 오늘의 발표는 이들 두 개의 국제표준에 준한 주석체계들 ASisoTime과 ASisoSpace가 LAF를 따라 어떻게 구축되었는지 그 추상통사구조(abstract syntax)를 명시하고, 의미주석체계로서의 이들 주석체계의 타당성을 보이기 위하여 주석기반의 의미형식(semantic form)들을 체계적으로 도출하는 과정을 또한 보이도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.165-168
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• 2007

이미지 데이터를 의미적으로 검색하기 위한 가장 중요한 요소는 이미지의 정보를 표현하고 있는 주석이라고 할 수 있다. 이미지의 주석은 관리자가 사용자 입장에서 검색이 가능한 이미지를 표현할 수 있는 키워드를 선별하여 데이터화한 것이다. 그러다보니 이미지내 의미를 모두 표현하기위해 주석에 수는 증가되고, 증가된 주석은 각각에 이미지에서 차지하고 있는 의미량을 고려하지않고 동일한 크기를 가지게 된다. 이러한 경우 실제적으로 검색하였을 때 의미량에 상관없이 질의어와 주석이 일치한 모든 이미지를 검색하므로 사용자가 검색 결과에서 의미량이 큰 이미지를 다시 재검색하거나 주석입력자와 사용자와 어휘 표현에 차이 때문에 검색에 재검색해야한다. 따라서 본 논문에서는 의미량을 이용하여 효율적인 이미지 검색을 하기 위해 각 키워드 간에 의미적인 관계를 어휘 온톨로지인 WordNet을 이용하여 유사도 측정을 하고, 측정한 데이터를 이용하여 전체 이미지 의미량에서 해당 키워드가 갖는 의미량을 측정한다. 의미량은 이미지 검색시 질의어가 이미지에서 차지하고 있는 비율을 비교하여 가장 높은 의미량을 갖는 이미지를 우선 검색하고 의미량이 가장 큰 키워드를 대표키워드로 추출하여 WordNet상에서 동일한 의미를 갖는 계층에 단어들로 주석을 확장한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.252-259
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• 2001

의미주석말뭉치는, 문맥에 출현하는 각 어휘의 의미를 특정 사전의 세부의미항목(sense)에 대응시켜 주석함으로써 구축한 말뭉치이다. 이 말뭉치 구축에 있어서의 태그셋은, '연세 한국어 전자사전'의 각 의미기술정보를 기호화하여 사용하였다. 사람에 의한 실제 주석 작업 단계에서, 전자사전 정보의 불완전함 때문에 발생한 문제를 해결함으로써 본래의 사전 정보가 대폭 수정되었다. 즉, 의미 주석 과정에서 문제가 되는 요소에 대한 검토를 통해서 품사 정보, 문법 정보 등을 수정하고 기존 sense를 통합, 추가, 재배열함으로써 기존의 사전 정보를 개선할 수 있었다. 이와 같은 말뭉치와 전자사전, 자연언어 처리 시스템의 활발한 상호 작용을 통해서 언어정보처리 분야 연구의 질적 향상이 가능하다. 나아가, 인간이 직접 판단하여 주석한 대규모의 의미주석말뭉치를 분석하여 응용함으로써 텍스트내의 단어와 전자사전의 세부의미항목을 연결시키는 태거를 개발할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.315-318
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• 2010

기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.281-284
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• 2003

기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.487-490
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• 2010

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.417-420
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• 2006

기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들을 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의를 분석하고 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 사용자가 선택함으로써 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.287-291
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• 2020

본 연구에서는 한국어 의미 표상 자원 구축과 의미 파싱 성능 향상을 위한 데이터 자동 증강 방법을 제안하고 수동 구축 결과 대비 자동 변환 정확도를 보인다. 지도 학습 기반의 AMR 파싱 모델이 유의미한 성능에 도달하려면 대량의 주석 데이터가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 기성 언어 분석 기술 또는 기존에 구축된 말뭉치의 주석 정보를 바탕으로 Semi-AMR 데이터를 변환해내는 알고리즘을 제시하며, 자동 변환 결과는 Gold-standard 데이터에 대해 Smatch F1 0.46의 일치도를 보였다. 일정 수준 이상의 정확도를 보이는 자동 증강 데이터는 주석 프로젝트에 소요되는 비용을 경감시키는 데에 활용될 수 있다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.5 no.2
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• pp.203-216
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• 2004

In order to process video data effectively, it is required that the content information of video data is loaded in database and semantic- based retrieval method can be available for various query of users. Currently existent contents-based video retrieval systems search by single method such as annotation-based or feature-based retrieval, and show low search efficiency and requires many efforts of system administrator or annotator form less perfect automatic processing. In this paper, we propose semantic-based video retrieval system which support semantic retrieval of various users by feature-based retrieval and annotation-based retrieval of massive video data. By user's fundamental query and selection of image for key frame that extracted from query, the agent gives the detail shape for annotation of extracted key frame. Also, key frame selected by user become query image and searches the most similar key frame through feature based retrieval method that propose. Therefore, we design the system that can heighten retrieval efficiency of video data through semantic-based retrieval.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.57-60
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• 2003

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템은 설계한다.