• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.1
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• pp.475-484
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• 2017

The aim of this research is the development and evaluation of a technical vocabulary list for early childhood education. The list was compiled from a corpus of 500,000 running words of written academic texts from 7 books about early childhood education. The distribution of GSL[1] and AWL[2] was 81.86% and 9.78% respectively, which meant that academic texts related to early childhood education is very similar with ones on other disciplines. The technical vocabulary list for early childhood education (TV4ECE), extracted in terms of frequency and range, contains 224 types. This word list can be used to teach early childhood education in English, especially for the preparation of reading the English texts in the field of early childhood education.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.255-256
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• 2018

영어로 진행하는 전공 수업, 영어로 쓰여진 교재의 사용 등이 빈번한 대학 수준 이상에서의 학업을 위해서는 학문목적영어와 관련된 능력을 갖추는 것이 필수적이다. 영어로 진행되는 공부에 어려움을 경험하는 학생들을 돕기 위해 많은 학자들은 해당 분야의 키워드, 즉 전문어휘 목록 작성을 통해 해당 분야의 어휘 학습을 돕는 것이 중요하다고 강조하고 있다. 이에 본 연구에서는 해당분야의 전문 어휘 추출과 관련한 핵심 개념과 선행연구를 살펴본 후, 각기 상이한 키워드 추출 방법을 채택한 2개의 선행연구를 통해 실제 키워드 추출이 이루어지는 방법 및 각각의 장단점에 대해 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.922-924
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• 2004

지식 정보의 확산에 따라 기존 전문분야 용어집에 수록되지 않은 용어의 수가 폭발적으로 증가하고 있다 이에 따라 용어집을 자동으로 구축하는 작업이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 의학분야 코퍼스에서 주어진 전문용어에 대한 정의문을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선, 정의문의 구문적 패턴과 용어의 어휘구성 패턴을 이용하여 용어의 상위개념을 추정한다. 상위개념별로 구축된 특성 어휘 목록을 이용하여 구문적 패턴으로 뽑힌 문장에 등장하는 어휘의 적합성 여부를 판단하여 정의문을 추출한다. 실험 결과 코퍼스에 정의 정보가 있는 48개의 용어에 대하여 71.43%의 정확률을 보인다.

• Journal of Platform Technology
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• v.12 no.1
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• pp.85-90
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• 2024

The trend of seeking knowledge or information has been increasingly shifting towards the digital implementation on the web rather than relying on analog printed media such as books or publications. This shift is driven by the perception that using digital resources, particularly digital dictionaries, is more effective and time-saving compared to traditional paper dictionaries. Consequently, the construction of a semantic network for vocabulary has emerged as a significant issue for linguists, computational linguists, and natural language processing specialists. To address this, linguists have conducted numerous studies to find methods for structuring and classifying the meanings and concepts of vocabulary. In these studies, specialized terminology for constructing vocabulary semantic networks is as crucial as common language. However, in the process of finding and accumulating specialized terminology, there is still a manual step where individuals directly verify and extract specialized terms from paper documents or vast digital datasets. In this paper, we propose an automated program to extract the specialized terms that users desire from digital materials, aiming to compensate for errors in human-operated tasks and streamline the process.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.87-91
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• 2009

전문용어의 수가 급증하면서 전문용어를 자동으로 인식하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 전문용어를 인식하기 위해서 전문용어의 범위를 정한 뒤 그 전문용어의 분야를 선택해야 한다. 본 논문에서는 생물/의학 사전정보와 CRF(Conditional Random Fields) 기계학습 기법을 사용하여 연구를 진행한다. 기계학습을 위한 자질로 품사, 접사, 대소문자, 숫자, 특수문자, 단서어휘 등을 사용한다. 특히 단서어휘와 사전정보를 중요한 요소로 생각하여, 3가지 방법으로 나누어 실험한다. 총 분야의 개수는 7개이며, 각 분야별로 정확률, 재현율, F-measure를 측정한다. 경계인식은 83.92%의 정확률, 96.42%의 재현율, 89.73의 F-measure가 결과로 나타났고, 분야분류는 79.29%의 정확률, 91.06%의 재현율, 84.77%의 F-measure가 결과로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.139-140
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• 2017

본 연구는 공과대학 학생들이 배우는 전공영어로서의 특수목적영어(ESP)에 대해 코퍼스 기반 접근법의 유용성을 논하고자 한다. 이에 본 연구에서는 공과대학에서 사용하는 전공텍스트를 코퍼스로 구축하여 컴퓨터에 기반한 분석에서 나온 결과들을 제시하면서 공학영어 코퍼스의 특성을 살펴보고 궁극적으로 영어매개수업을 듣는 공대학생들의 데이터 기반 학습에 일조하고자 한다. 본 연구에서 사용된 목표 코퍼스는 세부전공과 상관없이 공통적으로 적용되는 공학과목을 선정하여 구축되었고 비교대상인 참조 코퍼스는 British National Corpus를 사용하였다. 공학영어 코퍼스는 총 단어 180만개, 단어 유형 만 6천여개로 이루어졌고 코퍼스 분석도구인 AntConc 3.4.4를 이용하여 빈도 분석과 키워드 분석이 수행되었다. 고빈도수 어휘의 분석결과 목표 코퍼스와 참조 코퍼스에서 가장 빈번하게 나타나는 어휘군은 내용어(content words)보다는 기능어(function words) 형태가 많다는 점이 나타났고 내용어군만 분석결과 참조코퍼스에 비해 공학영어 코퍼스에 과학영역의 변이어가 많이 분포하고 있음이 드러났다. 또한 키워드 분석에서는 공학영어 코퍼스의 키워드 동사군이 전문적인 어휘(technical vocabulary)보다는 비전문적인 학술적 어휘(non-technical academic vocabulary)가 상대적으로 많이 분포되어 있음이 드러나 ESP교육을 실시함에 있어서 전공관련 전문영어와 함께 일반적인 학술 영어에 대한 인식을 고양해야 할 필요성이 대두된다.

• Cross-Cultural Studies
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• v.45
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• pp.195-218
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• 2016

This paper focuses on the terminology of the dictionary as an encyclopedic element in the Buddhist language. The previous study on Buddhist language can be divided into a philosophical approach to the language itself, a review of the linguistic perspective of a specific monk, and a linguistic examination of the Buddhist language. The linguistic examination of the Buddhist language is further divided into analysis of certain Buddhist scriptures, and a study of vocabulary used throughout the Buddhist sphere. The Buddhist vocabulary in the existing Korean dictionary is found in specialized areas such as name, place name, history, and Buddhism. By advancing the generalized words of the terminologies, the meanings of the terminologies and the general words are described as polysemy. It is possible to identify the degree of transition from terminology to general word depending on the distribution of senses. In the case of Buddhist vocabulary, the usage as a general language and as a Buddhist term was given priority, and vocabulary was also derived from a Buddhist term, although it was described as a general language. If a dictionary is changed according to the language unit it contains, the difference in a Buddhist terminology for each dictionary, and a conflict between the existing academic research result and the prior description, will need to be resolved through the collaboration of religious experts, linguists, and lexicographers.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.347-350
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• 2019

인공지능 관련 기술의 발달로 다양한 분야에서 인공지능 활용에 대한 관심이 고조되고 있으며 전문영역에서도 기계학습 기법을 활용한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 특허청에서는 분야별 전문지식을 가진 분류담당자가 출원되는 모든 특허에 국제특허분류코드(이하 IPC) 부여 작업을 수행하고 있다. IPC 분류와 같은 전문적인 업무영역에서 딥러닝을 활용한 자동 IPC 분류 서비스를 제공하기 위해서는 기계학습을 이용하는 분류 모델에 분야별 전문지식을 직관적으로 반영하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 딥러닝 기반의 IPC 분류 모델과 전문지식이 반영된 분류별 어휘사전을 활용한 규칙기반 분류 모델을 병행하여 특허문서의 IPC분류를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다.

• The Mathematical Education
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• v.61 no.4
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• pp.559-579
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• 2022

Research on lexicon and language provides insights into the interests, values and practices of a community where individuals use the language. The International Classroom Lexicon Project, in which ten countries participated, identified own country's mathematics teaching and learning lexicons by investigating mathematics classroom instruction from teachers' perspectives in a speaking-oriented community. This study, as an extension of the International Classroom Lexicon Project research, investigated pedagogical lexicons used in 「Mathematics and Education」 journals specialized for Korean professional mathematics teachers published by the Korean Society of Teachers of Mathematics. Using the text mining approach, we also traced how these pedegogical lexicons have changed quantitatively over the past 10 years with a diachronic perspective. As a results, several novel terms were found in the writing-oriented community, which were not identified in the speaking-oriented community. In addition, we could discover some pedagogical lexicons have increased statistically significantly and some lexicons appeared(increased) rapidly across years. This implies the teacher community's values and zeitgeist by reflecting these changes in the sociocultural, incidental and social changing (i.e., periodical change) contexts. This study has value as a first step in understanding zeitgeist for mathematics education in Korean mathematics teacher community according to changes of times over the past 10 years. Also, this study contributes to the methodological insights: the text mining technique provides a methodological contribution to researching changes in interests, values and zeitgeist according to these changes in the times.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.12
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• pp.132-139
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• 2021

This corpus-driven research expounded the compilation of the most frequently occurring academic words in the domain of syntax and compared the extracted wordlist with Academic Word List(AWL) of Coxhead(2000) and General Service List(GSL) of West(1953) to examine their distribution and coverage within the syntax corpus. A specialized 546,074 token corpus, composed of widely used must-read syntax textbooks for English education majors, was loaded into and analyzed with AntWordProfiler 1.4.1. Under the parameter of lexical frequency, the analysis identified 288(50.5%) AWL word forms, appeared 16 times or more, as well as 218(38.2%) AWL items, occurred not exceeding 15 times. The analysis also indicated that the coverage of AWL and GSL accounted for 9.19% and 78.92% respectively and the combination of GSL and AWL amounted to 88.11% of all tokens. Given that AWL can be instrumental in serving broad disciplinary needs, this study highlighted the necessity to compile the domain-specific AWL as a lexical repertoire to promote academic literacy and competence.