• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.411-418
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• 2000

Hausser (1999)와 이기용 (1999a, 1999c)에서는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 이용하여 자연언어의 의미를 다루는 데이터베이스 의미론을 제안하였다. 특히 이기용 (1999c)에서는 수형도(tree), 논리 형태(logical fomulas), 자질 구조(feature structure)와 같은 다양한 언어 표상 형식들을 관계형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)의 표상 형식인 테이블 형식으로 전환 가능함을 보임으로써 데이터베이스 의미론에 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 도입할 수 있음을 제시하였다. 한편, Lee (2000)에서 제시한 데이터베이스 의미론 모형에서는 데이터베이스 관리 시스템과 사용자(end-user)를 연결하는 언어 정보 처리 시스템(LIPS; Linguistic Information Processing System)을 제안하였다. 이 언어 정보 처리 시스템은 사용자에 의해 입력된 언어 자료를 처리하여 그 분석 결과를 데이터베이스 관리 시스템에 전달하고, 이를 통해 구축된 데이터베이스에서 추출한 정보를 다시 사용자에게 전달하는 시스템이다. 이 논문은 한국어 '이, 히, 리, 기' 피동형을 전산처리 할 수 있도록, 데이터베이스 의미론에서 핵심 요소인 언어정보 처리 시스템과 데이터베이스 관리 시스템을 구현하는 것이 목적이다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.11 no.3_4
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• pp.45-55
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• 2000

This study was conducted to examine whether conceptual representational system was implicitly accessed while processing semantically similar but perceptually dissimilar pictures either conceptually or perceptually, The results indicated that the priming effects for the semantically similar picture pairs were found in conceptually driven processing but the effect was not found in data-driven processing. In addition. the semantic priming effect was found with 24 hour delay between the stimuli, The comparison of the recognition ratio and priming effects indicated that the priming effect was largely affected by semantically similar pictures. but recognition was relatively u unaffected, The results suggest that both Perceptual Representational System (PRS) and Conceptual Representational System (CRS) be involved during conceptually driven processing, but both PRS and CRS function independently during explicit recognition.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.211-214
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• 1994

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.303-316
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• 1993

스펠러와 같은 오류 처리 기법은 한 어절 사이의 처리에 국한되거나, 또는 수사 처리와 같이 일부 제한된 품사 영역에서만 어절을 넘어선 처리가 행해지고 있다. 한편 교열과 같은 어절 단위를 넘어선 오류 처리는 완벽한 통사 분석과 의미 해석을 반드시 필요로 한다고 생각되어져 왔다. 그리고 현재 한국어 처리에서는 완벽한 통사적, 의미적 처리가 불가능하기 때문에 교열 시스템 또는 어절 단위를 넘어선 오류 처리에 대한 연구가 거의 전무한 실정이다. 본 논문은 어절을 넘어선 오류의 유형을 분류하고, 문장 단위로 관련된 단어 사용오류를 검사하는 기법과 관련 단어 처리를 위한 규칙 데이타 베이스의 구조를 제안한다. 단어 사이에 존재하는 통사적, 의미적 지배 관계와 연관 관계를 어휘선택 제약으로 이용함으로써 완벽한 통사 분석과 의미 분석이 없이도 교열이 가능하게 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.403-407
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• 1996

자연언어는 사람이 쉽게 이해할 수 있지만 이론 컴퓨터가 이해하는데는 많은 문제점들이 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위해 의미처리가 수행되어야하며 효율적인 의미처리를 위해서는 정확한 의미사전의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 개념그래프를 이용한 의미사전의 개발과정에서 고려되어야할 몇가지 문제점들을 살펴본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.273-279
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• 2001

시소러스는 자연언어처리의 여러 분야에서 이용 가능한 아주 유용한 정보이다. 본 논문에서는 기존의 구축된 시소러스를 기반으로 우리말 큰사전을 이용하여 한국어 명사 시소러스를 반자동으로 구축하는 과정을 소개한다. 우선 코퍼스의 고빈도어를 중심으로 사전에서 추출한 기본명사들의 각 의미에 1차로 의미번호 부착 후 그 결과를 이용하여 사전 정의문으로 각 의미별 클러스터를 구성했다. 그리고, 전단계에서 의미번호를 붙이지 못한 명사의 의미에 대하여 그 정의문과 클러스트들 간의 유사도를 계산하여 가장 유사한 의미번호를 후보로 제시하였다. 마지막으로 사전의 하이퍼링크를 사용하여 아직 의미 번호가 붙지 않는 명사의 의미에 의미번호를 부여했다. 각 단계에서는 사람의 후처리를 통해서 시소러스의 정확도를 높였다.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.411-418
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• 2000

Hausser (1999)와 이기용 (1999a, 1999c)에서는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 이용하여 자연언어의 의미를 다루는 데이터베이스 의미론을 제안하였다. 특히 이기용 (1999c)에서는 수형도(tree), 논리 형태(logical fomulas), 자질 구조(feature structure)와 같은 다양한 언어 표상 형식들을 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 표상 형식인 테이블 형식으로 전환 가능함을 보임으로써 데이터베이스 의미론에 관계형 데이터 베이스 관리 시스템을 도입할 수 있음을 제시하였다. 한편, Lee (2000)에서 제시한 데이터베이스 의미론 모형에서는 데이터베이스 관리 시스템과 사용자(end-user)를 연결하는 언어 정보 처리 시스템(LIPS; Linguistic Information Processing System)을 제안하였다. 이 언어정보 처리 시스템은 사용자에 의해 입력된 언어 자료를 처리하여 그 분석 결과를 데이터베이스 관리 시스템에 전달하고, 이를 통해 구축된 데이터베이스에서 추출한 정보를 다시 사용자에게 전달하는 시스템이다. 이 논문은 한국어 '이, 히, 리, 기' 피동형을 전산처리를 할 수 있도록, 데이터베이스 의미론에서 핵심 요소인 언어정보 처리 시스템과 데이터베이스 관리 시스템을 구현하는 것 이 목적이다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2002.05a
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• pp.151-156
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• 2002

중의적인 단어를 처리하는 방법에 대한 선행연구로, 첫째 문맥에 맞는 의미가 먼저 활성화된다는 가설과 둘째, 여러 뜻 중에 상대적인 빈도에 따라 많이 쓰이는 의미가 먼저 활성화되고, 그것이 문맥과 일치하지 않는다면, 다른 관련된 의미를 찾는다는 가설이 제기되었다. 마지막으로 문맥에 상관없이 모든 의미가 활성화 된 후 문맥을 고려하여 문맥에 적절한 의미를 선택한다는 가설이 있다. 본 연구에서는 '먹을', '감을' 등과 같이 2가지 의미의 품사가 다른 중의 어절과 '쥐어', '감어' 등과 같이 어절 문맥('어')이 주어진 어절의 의미 활성화가 어떻게 다른지를 조사하였다. 본 연구의 목적을 위해 점화어휘 판단 과제를 사용하였다. 실험 1의 결과는 SOA 150ms 조건에서 점화자극어절과 관련된 의미가 품사와 관련 없이 모두 활성화되었다. SOA 1000ms 조건에서는 상대적으로 많이 쓰이는 체언의 의미는 계속 활성화 되어 있는 반면, 용언의 의미 점화량은 감소하였다. 명칭성 실어증 환자인 SDK의 경우 SOA 150ms 조건에서는 일반인과 같은 형태소 처리특성을 보였으나 1000ms 조건에서는 달랐다. 다른 명칭성 실어증 환자인 BIS과 전반성 실어증 환자인 PSB는 SOA 150ms 조건과 1000ms 조건에서 일반인과 아주 다른 양상을 보였다. 이것은 실어증 환자의 타잎에 따라 형태소의 처리나 중의적인 의미 활성화가 일반인과는 다르다는 것을 보여준다. 실험 2에서는 어절 문맥이 있는 '먹어', '쥐어', '감어' 등과 같은 어절을 사용하였다. 실험 2의 결과는 SOA 150ms 조건일 때 어절문맥의 영향으로 용언의 의미만 촉진적 점화효과가 있었고, 체언의 의미는 활성화되지 않았다. 그러나 SOA 1000ms로 지연시켰을 때는 용언뿐만 아니라 체언의 의미도 촉진적 점화효과가 있었다. 실험 1과 2의 결과는 중의적인 한국어 어절의 경우에도 모든 의미가 활성화되나 어절 문맥이 존재할 때는 어절 문맥의 제약으로 어절 문맥에 맞는 한 가지 의미만 활성화된다는 것을 암시한다. 또한 이러한 결과는 한국어 어절이 분석된 형태가 아닌 어절 형태로 심성 어휘집에 저장되어 있다는 것을 암시한다. 실어증 환자의 경우 실험 1과 마찬가지로 환자의 수준이나 종류에 따라 다양한 반응을 보여주었다.