• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.253-255
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• 1998

멀티미디어 정보 검색 응용에 있어서 관련성 있는 멀티미디어 문서를 검색하기 위해 이미지에 대한 내용-본위 검색이 필수적이다. 이를 위하여 이미지를 몇 개의 인식 가능한 심볼 즉, 아이콘으로 표현하고, 주어진 문서를 대표하는 값으로 받아들여 색인을 한다. 사용자가 이미지에 대한 내용-본위 검색을 요구하면, 질의에 있는 이미지를 아이콘으로 변환한 후, 접근 기법을 통하여 원하는 이미지를 검색한다. 이를 위해 많은 아이코닉 표현 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 SRR과 기존의 9DLT방법 및 SMR 방법과 검색효율 면에서 성능 비교를 수행한다. 마지막으로 성능 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 9DLT 및 SMR 방법에 비해 정확률 측면에서 약 0.1 재현율 측면에서 약 0.2 만큼 우수함을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.242-246
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• 2009

병렬 말뭉치 내에서 서로 대응되는 단어를 찾아내는 단어 정렬 작업은 기계 번역에서 가장 기본적으로 수행되는 작업이고 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 영한 단어 정렬에서 기존의 통계 기반 정렬 모델의 문제점을 파악하고 이를 해결하기 위해 영한의 품사간 정렬 경향을 단어 정렬에 반영하는 방법을 제안한다. 실험을 통해서 기존 통계 기반 영한 단어 정렬 결과와 비교하여 제안된 방법이 정확률, 재현율, F-measure 측면에서 모두 향상시키는 것을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.1753-1756
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• 2003

소프트웨어 생산성과 품질을 개선하기 위한 방안으로 컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발이 전개되고 있다. 소프트웨어 컴포넌트 라이브러리를 재사용하기 위해서는 재사용 가능한 컴포넌트를 효율적으로 수집하여 분류, 저장, 검색하여야한다. 기존의 요구사항 정형화 기법들은 요구사항들 간의 의미적 관계를 표현하는 데 초점을 맞추고 있어 컴포넌트 검색에는 적합하지 않으므로 본 연구에서는 개발하려는 유즈케이스 다이어그램을 구문분석을 거쳐 명세하여 질의 정보를 추출하였다. 기존의 자연어를 기반으로 하는 컴포넌트의 비정형적인 명세를 컴포넌트 검색과 조립에 필요한 정보를 효율적으로 얻을 수 있도록 구문분석과 추상화 단계를 거쳐 정형화된 중간형태의 명세로 전환하고 제안한 유사도를 사용하여 컴포넌트를 검색하고자 한다. 또한 개괄명세와 상세명세를 통해 컴포넌트 검색에 필요한 정보를 추출할 뿐만 아니라 컴포넌트의 aspect을 이용하여 컴포넌트 조림에 필요한 정보도 얻을 수 있다. 2차 질의를 통해 컴포넌트 검색의 정확도를 향상시키고 명세를 추상화시켜 검색의 재현율을 향상시킨다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.33-38
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• 2013

소셜미디어를 통한 여론분석과 브랜드 모니터링에 대한 요구가 증가하면서, 빅데이터로부터 감성을 분석하는 기술에 대한 필요가 늘고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 단순 긍/부정 감성이 아닌 20종류의 세분화된 감성을 분석하기 위한 감성어휘 구축 알고리즘을 제시한다. 감성어휘 구축을 위해서는 준지도학습을 사용하였으며, 도메인에 특화되지 않은 일반 감성어휘를 구축하도록 학습되었다. 학습된 감성어휘를 인물, 스마트기기, 정책 등 다양한 도메인의 트위터 데이터에 적용하여 세부감성을 분석한 결과, 알고리즘의 특성상 재현율이 낮다는 한계를 가지고 있었으나, 대부분의 감성에 대해 높은 정확도를 지닌 감성어휘를 구축할 수 있었고, 감성을 직간접적으로 나타내는 표현들을 학습할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.102-104
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• 2016

하위범주화는 술어와 보어간의 의존 관계를 정의하는 언어정보로서 다의어 태깅이나 이 외에 자연어처리의 다양한 곳에 이용될 수 있다. 그러나 하위범주화에서 다루는 필수논항은 격조사로 표현되어 실제로 한국어에서 자주 나타나는 보조사는 여기에 포함되지 않는다. 이런 문제 때문에 하위범주화네 나타난 격조사만을 그대로 이용하려고 하면 재현율에 큰 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 문장에서 격조사 대신 보조사가 사용되었을 때 하위범주화의 필수논항으로 인정할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 보조사에 적용할 경우에 생기는 이점을 실험으로 증명한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.235-242
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• 2002

본 논문은 한영 교차언어 정보검색을 위한 질의 변환 방법과 질의 확장에 대해서 기술하고 있다. 한영 교차언어 정보 검색은 한국어 질의와 관련된 영어 문서를 검색하는 것을 말하며, 한국어 질의를 영어 질의로 변환하는 방법을 사용했다. 이를 위해 한국어 단어들에 대한 영어 대역어들의 공기 정보를 이용하며, 공기 정보로는 상호 정보를 사용했다. 또한 한국어와 영어의 연어 사전을 사용하여 성능을 향상시켰다. 추가적인 검색 성능 향상을 위한 방법으로, 기존 연구에서 많이 사용된 적합성 피드백에 의한 지역적 질의 확장 대신, 영어 워드넷을 확장하여 구축한 한영 이중언어 시소러스를 사용하여 질의 확장을 하는 전역적 질의 확장을 시도하였다. 실험결과, 정확률의 향상보다는 재현율의 향상 정도가 더 컸으며, 긴 질의보다 짧은 질의를 확장한 경우가 성능이 높았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.292-299
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• 2000

본 논문에서는 개체명 사전과 결합 단어 사전, 그리고 용언의 하위범주화 사전을 이용하는 규칙 기반의 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 각 규칙은 네 단계로 나누어 적용되는데, 첫번째 단계에서는 어절 내의 단어 정보를, 두번째 단계에서는 제한된 주변 문맥 정보를, 그리고 세번째 단계에서는 용언의 하위범주화 정보와 개체명과의 관계를 이응하고, 마지막으로 네번째 단계에서는 개체명 간의 관계 정보를 고려한다. 본 논문에서 제안한 규칙 기반 개체명 인식기의 성능을 평가하기 위해 실험한 결과 90.4%의 정화률과 83.4%의 재현율을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.19-25
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• 2000

명사 추출기는 정보검색, 문서분류, 문서요약, 정보추출 등의 분야에서 사용되고 있으며, 정확한 명사 추출과 빠른 색인 속도는 이들 시스템 성능과 밀접한 관계가 있다. 한국어에서 명사를 추출하기 위해서는 형태소 분석이 필요한데, 본 논문에서는 대량의 품사부착된 말뭉치로부터 추출한 분석배제 정보와 후절어를 이용함으로써 형태소 분석을 생략하거나 보다 단순한 처리에 의해 명사를 추출하는 방법을 제안한다. 또한 형태소 분석시 복잡한 음운 현상을 처리하기 위해 많은 음운 규칙을 적용하는 대신 음운 복원 정보를 사용하여 음운 현상을 처리하는 방법을 제안한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법에 의한 명사추출기는 비교적 높은 정확률과 재현율을 나타내며, 빠른 속도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.3-10
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• 2000

웹의 등장으로 방대한 양의 문서를 다루는 정보검색, 정보추출, 정보요약 등의 분야에서 명사 추출은 대단히 중요한 역할을 담당하는 한 모듈이다. 본 논문에서는 대량의 문서에서 효과적으로 명사를 추출하기 위해 여과기법과 분리기법을 이용한 한국어 기준명사 추출 시스템을 기술한다. 기준명사는 명사들 중에서 기본이 되는 명사로서 복합명사는 제외된다. 본 논문의 기본적인 개념은 먼저 여과기법을 이용해서 명사를 포함하지 않은 어절을 미리 제거하고, 그리고 분리기법을 이용해서 명사가 포함된 어절에서 명사어구와 조사를 분리하고, 복합명사에 해당할 경우에는 각 명사를 분리하여 기준명사를 추출한다. ETRI 말뭉치를 대상으로 실험한 결과 재현율과 정확률 모두 약 89% 정도의 성능을 보였으며, 제안된 시스템을 한국어 정보시스템에 적용해 보았을 때, 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.67-72
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• 2011

기존의 말뭉치 기반 한국어 형태소 분석 방법은 대용량의 어절 기분석 사전을 사용하여 분석하고, 그 사전에 없는 어절은 코드 변환, 형태소 분리, 원형 복원 규칙 적용 등을 거치는 복잡한 분석 방법을 통해 후보들을 생성했다. 이 복잡한 분석 방법은 제작과 유지보수, 실행 관점 모두에서 효율적이지 못하며 정확률을 낮추고 속도를 느리게 하는 요인이 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 부분 어절의 기분석 사전을 구축하여 사용하는 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 대용량의 분석 말뭉치를 통해 부분 어절의 기분석 사전을 구축하고 형태소 분석에 사용하는 방법을 제안한다. 세종 말뭉치로 실험한 결과 재현율이 99.05%였으며, 품사 및 동형이의어 태깅 정확률은 96.76%였다.