• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.216-223
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• 2000

웹 문서는 일반 문서들과 달리 자유로운 형식으로 기술되어 있고, 원문에 태그나 코드 등 불필요한 내용들을 많이 포함하고 있어 언어 처리에 바로 사용하기에 적합하지 못하다. 본 논문은 인덱싱 대상 문서로 사용되는 웹 문서를 자동으로 수집하여, 문장 단위로 정렬된 문서로 제작, 관리하는 통합 전처리 시스템인 Web Tagger의 구조와 전처리 방법을 소개한다. Web Tagger는 문서 정제, 문장 분할, 띄어쓰기의 과정을 거쳐 웹 문서에서 표준화된 정보를 추출하고, 형태소 분석기를 포함한 응용 시스템의 목적에 맞게 XML 형식의 원문 코퍼스를 자동으로 생성하고 관리한다. '정규문법(Regexp)', '휴리스틱', '품사 인덱스 참조', 'C4.5를 사용한 학습 규칙' 등의 다양한 전처리 기법은 형태소 분석 정확도 향상과 시스템 안정성 보장에 기여한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10b
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• pp.98-103
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• 2007

복합 웹 서비스에 대한 요청이 증가하고 있지만 유비쿼터스 환경에서 일반 사용자들이 쉽게 복합 웹 서비스를 사용할 수 있는 환경은 마련되지 않고 있다. 본 논문에서는 자연어 기반의 사용자 친화적인 인터페이스를 개발하여 이를 통해 웹 서비스나 해당 서비스 도메인 영역에 대해 지식이 전혀 없는 일반 사용자가 쉽게 자신의 요구사항을 표현하고, 사용자의 표현을 효율적으로 분석하여 복합 웹 서비스를 자동 구성하는 시스템을 제안한다. 특히 복수 문장으로 구성된 복잡한 자연어 요청으로부터 정교한 수준의 추상 워크플로우를 추출하는 방법을 제안한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.27 no.1
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• pp.27-41
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• 2016

Named entity recognition is to classify elements in text into predefined categories and used for various departments which receives natural language inputs. In this paper, we propose a method which can generate named entity training corpus automatically using knowledge bases. We apply two different methods to generate corpus depending on the knowledge bases. One of the methods attaches named entity labels to text data using Wikipedia. The other method crawls data from web and labels named entities to web text data using Freebase. We conduct two experiments to evaluate corpus quality and our proposed method for generating Named entity recognition corpus automatically. We extract sentences randomly from two corpus which called Wikipedia corpus and Web corpus then label them to validate both automatic labeled corpus. We also show the performance of named entity recognizer trained by corpus generated in our proposed method. The result shows that our proposed method adapts well with new corpus which reflects diverse sentence structures and the newest entities.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.9
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• pp.381-386
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• 2023

Many existing test case generation researchers extract test cases from models. However, research on generating test cases from natural language requirements is required in practice. For this purpose, the combination of natural language analysis and requirements engineering is very necessary. However, Requirements analysis written in Korean is difficult due to the diverse meaning of sentence expressions. We research test case generation through natural language requirement definition analysis, C3Tree model, cause-effect graph, and decision table steps as one of the test case generation methods from Korean natural requirements. As an intermediate step, this paper generates test cases from C3Tree model-based decision tables using meta-modeling. This method has the advantage of being able to easily maintain the model-to-model and model-to-text transformation processes by modifying only the transformation rules. If an existing model is modified or a new model is added, only the model transformation rules can be maintained without changing the program algorithm. As a result of the evaluation, all combinations for the decision table were automatically generated as test cases.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.904-906
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• 2004

영화를 제작하는 과정에 필수적으로 사용되고 있는 대본에는 필요한 부분마다 영상기법이 명시되어 있어서 실제 장면을 구현하는 과정에 원작자가 의도하는 상황을 비교적 정확하게 재현하는 것이 가능하다. 이에 비하여 교통사고 사건보고서나 동화 등을 기반으로 디지털 영상을 자동으로 제작하려는 경우 이러한 영상기법이 명시되어 있지 않다. 그러므로 자연언어로 기술된 자료로부터 디지털 영상을 자동으로 제작하기 위해서는 작가의 의도를 파악하여 적절한 영상기법을 추출하는 방안이 있어야 한다. 본 논문의 선행 연구에서는 동화를 대상으로 하는 애니메이션 자동 생성을 위해서 시간 관리, 참조 해결, 위치 설정, 세부 명령 결정 및 다수 캐릭터 제어 등의 요소 기술이 필요하다는 것을 보이고 특히 시간 관리 중에서 적절한 장면전환이 필요한 경우를 자동으로 파악하는 방안을 제시하였다. 본 논문에서는 결합범주문법을 사용하여 동화 문장에 나타나는 작가의 의도를 분석하고, 이에 부합하는 다양한 카메라 운용기법을 자동으로 파악하여 적용한 디지털 영상 제작 방안을 제시하고 구현한 시스템을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.199-201
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• 2001

일반적으로 발음열 자동 생성기는 음성 인식 및 음성 합성에 사용되며, 그 주된 역할은 입력된 한글 철자에 대해 발음 나는 데로 표기된 음소열로 출력하는 것이다. 그러나 실제 입력되는 문장에는 특수 기호 및 알파벳. 아라비아 숫자, 영어 단어, 알파벳과 숫자가 혼용된 약어, 기호 단위 명사 등이 포함되어 있다. 게다가 아라비아 숫자의 경우 단위 명사의 종류에 따라서 뿐만 아니라, 문맥에 따라 숫자를 읽는 방식이 달라지게 된다. 이러한 모든 현상들을 발음열 생성기 내부에서 처리하게 되면 선행작업이 상대적으로 크게 되어 과부하 문제 가 발생된다. 또한 어절 내의 문맥 정보만으로 정확한 변환 결과를 얻기 힘들기 때문에 형태소 분석 수행 결과 및 예외처리를 위 한 루틴을 포함하여 한글 자소 단위의 입력형식으로 변환하는 전처리 시스템을 구성하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.81-86
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• 2009

비수지 신호는 수화를 통한 의사소통을 하는 과정에 수지 신호 못지않게 중요한 정보를 제공한다. 그럼에도 불구하고 비수지 신호에 대한 연구는 수지 신호에 대한 연구에 비해 아직까지 매우 부족하다. 본 연구에서는 이러한 비수지 신호의 특징에 대해 분석하였다. 비수지 신호를 수지 신호와 함께 재현하는 과정에는 정확도 문제와 동기화 문제가 있는데, 본 연구에서는 동기화 문제를 해결하는 시스템을 제안한다. 구현된 시스템은 입력된 문장을 구문 분석하여 수지 신호와 비수지 신호를 결정하는 부분과 구문 분석된 결과를 바탕으로 수화 애니메이션을 위한 액션 스크립트를 생성하는 부분으로 나뉜다. 수지 신호와 비수지 신호의 연결 순서와 방식에 따라 수화의 뜻이 달라질 수 있기 때문에, 본 연구에서 다루는 비수지 신호의 동기화 문제는 수화 자동 생성에 있어서 매우 중요한 문제이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.600-603
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• 2022

분류체계를 결정하는 일은 매우 중요하지만 어려운 일이다. 우리는 수집된 용어 목록에 클러스터링을 적용하여 상위 범주의 범위를 자동으로 설정하고자 하였다. 용어 클러스터링은 용어를 나타내는 벡터에 큰 의존성을 갖는다. 이에 클러스터링의 성능 향상을 위해 다양한 용어 임베딩 방법을 비교하였으며 용어에 대한 정의문의 벡터를 용어 벡터로 사용하여 가장 우수한 클러스터링 결과를 얻었다. 또한 실험을 통해 클러스터링 알고리즘 중 k-means clustering이 고차원의 벡터에 대해 좋은 성능의 군집을 생성함을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.206-208
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• 2012

본 논문에서는 위키백과를 이용한 지식DB구축의 예로서 연예인 관련 정보들을 자동으로 추출한다. 우리는 위키백과의 연예인 문서로부터 생년월일, 학력, 본명 등 총 9가지 정보들을 추출하고 이를 지식DB로 구축한다. 또한 추출된 지식 DB를 이용하여 질의응답 시스템을 구현하여 유용함을 입증하였다. 질의응답 시스템은 어휘의미패턴 방법으로 질의를 분석하고, 템플릿 기반의 문장생성 방법으로 정답을 자연어문장으로 생성한다. 성능 평가결과 총 6471명의 연예인 정보들을 추출하였고 95%에 해당하는 질의분석 성능을 제공하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.317-324
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• 2002

참조현상이란 이미 언급되었던 혹은 이미 알고 있다고 여겨지는 정보에 대한 재표현이다. 참조현상은 자연언어처리 분야에서뿐만 아니라 인지과학, 심리학, 철학분야에서도 활발하게 연구되는 현상으로 참조표현인 조응사(anaphora)의 선행사(antecedent)를 채택하는 방법에 따라 그 성능이 좌우된다. 자연언어문장으로부터 멀티동화를 생성을 위한 애니메이션 제어 스크립트 명령들에서의 참조해결은 선행 정보의 적절한 참조를 바탕으로 자연스러운 애니메이션 장면을 생성하는데 있어서 필수적이다. 본 논문에서는 이러한 동화의 자연언어 문장에 나타나는 참조현상들에 대해 살펴보고 결합범주문법을 이용하여 참조현상을 해결하는 방법과 구현방법에 대해 논의한다.