• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.83-87
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• 1997

한국어는 실질형태소와 형식형태소가 결합되는 교착어라는 특성 때문에 품사 모호성을 비롯한 여러 가지 유형의 형태론적 모호성이 발생한다. 형태론적 모호성 해결의 관점에서 형태론적 모호성을 한국어의 특성에 따라 어근 유형 모호성, 형태소 분리 모호성, 형태소 길이 모호성, 불규칙 용언의 원형 복원 모호성, '아/에/이' 탈락 모호성 등으로 분류한다. 이 때 임의의 두 분석 결과에서 발생하는 모호성이 특정 유형에만 속하도록 모호성 유형들을 서로 독립적으로 정의한다. 또한 품사 모호성을 계층적 품사 분류 체계에 따라 $1{\sim}3$차적 품사 모호성으로 구분하고 국어사전에서 발견되는 품사 모호성을 분석한다. 이를 기반으로 형태론적 모호성의 유형을 단어 내에서 해결 가능한 것과 그렇지 않은 것으로 구분하여, 단어 내에서 해결 가능한 모호성을 해결하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.20 no.3
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• pp.17-30
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• 2003

The purpose of this study is to identify the relationships among information search activities, of which perceived risk, cognitive dissonance, and involvement play a role. A survey of 155 students who have a recent experience on information search activities. Total six hypotheses the research already reported on information search effort, thereby giving decision maker a richer understanding of information search behavior.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.55-62
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• 1999

교차언어 문서검색에서는 단일언어 문서 상황을 만들기 위하여 질의나 문서를 다른 언어로 변환하게 되는데, 일반적으로 간단하면서도 실용적인 질의 변환의 방법을 주로 사용하고 있다. 하지만 단순한 대역 사전을 사용한 질의 변환의 경우에 변환 모호성 때문에 40% 이상의 검색 효과의 감소를 가져온다. 본 논문에서는 이러한 변환 모호성을 해결하기 위하여 대역 코퍼스로부터 추출한 상호 정보를 이용하는 단순하지만 효과적인 사전 기반 질의 변환 방법을 제안한다. 본 연구에서는 변환 모호성으로 발생한 다수의 후보들에서 가장 좋은 후보를 선택하는 모호성 해소 뿐 아니라 후보 단어들에 적절히 가중치를 부여하는 방법을 사용한다. 본 질의 변환 방법은 단순히 가장 큰 상호 정보의 단어를 선택하여 모호성 해소만을 적용하는 방법과 Krushall의 최소 스패닝 트리 구성과 유사한 방법으로 상호 정보가 큰 순서대로 간선들을 연결하여 모호성 해소와 가중치 부여를 적용하는 방법들과 질의 변환의 검색 효과를 비교한다. 본 질의 변환 방법은 TREC-6 교차언어 문서검색 환경의 실험에서 단일 언어 문서검색의 경우의 85%, 수작업 모호성 해소의 경우의 96%에 도달하는 성능을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.485-487
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• 2019

단어의 의미 모호성을 해결하기 위한 연구는 오랫동안 지속되어 왔으며, 특히 최근에는 단어 벡터를 이용한 연구가 활발하게 이루어져왔다. 본 논문에서는 문맥 기반 단어 벡터인 BERT를 이용하여 한국어 단어 의미 모호성을 해소하기 위한 방법을 제안하고, 그 실험 결과를 기존의 한국어 단어 의미 모호성 연구 결과와 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.364-366
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• 2001

문서 범주화는 전자 정보환경에서 매우 유용한 정보처리 도구로서, 다양한 문서 범주화 기법 및 성능향상을 위한 연구들이 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나, 대부분의 연구들은 문서 범주화의 대상이 되는 단어 자질 공간의 차원축소 문제에만 집중되었을 뿐, 학습단계에 큰 영향을 미치는 다범주 단어 자질의 범주 모호성은 고려하지 않았다. 본 연구에서는, 다범주 자질의 범주 모호성을 해소함으로써 문서 범주화의 성능향상을 유도하는 범주 모호성 해소 가중치 W를 제시하고 이를 실험을 통해 증명하였다. 실험에서는 Naive Bayes 분류기와 가중치 W를 적용한 Naive Bayes-W 분류기를 직접 구축하여 문서 범주화의 성능향상 여부를 비교하는데 사용하였다. 도출된 실험결과를 통해, 가중치 W는 현재의 분류기가 가지고 있는 자질 표현의 범주 모호성이라는 단점을 보완하고 분류기의 성능향상을 유도함으로써 정보검색시스템의 검색효율을 높이는 데 활용될 수 있음일 증명되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.177-179
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• 2010

키워드의 모호성으로 인한 검색 결과가 부정확하게 되는 문제를 해결하기 위한 질의기법을 제안한다. 제안하는 질의 기법은 TMDR을 이용한다. TMDR은 로컬 데이터베이스를 통합하기 위한 스키마 정보의 통합 관리하기위한 MDR과 데이터 접근을 위해 온톨로지 지식 저장소로 토픽맵으로 구성된다. 토픽맵은 연관관계 분석을 통한 데이터 모호성 해결을 지원한다. 이를 이용하여 기존 시스템의 이질적 문제를 해결한다. 토픽맵은 지식을 제공하고, 지식 간의 관계성을 제공하므로 키워드의 모호성을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 TMDR을 이용하여 키워드의 모호성과 기존 시스템의 이질적 환경을 적응하기 위한 질의기법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.42-44
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• 2020

TTS(Text-to-Speech) 시스템을 위해서는 한글 이외의 문자열을 한글로 변환해줄 필요가 있다. 이러한 문자열에는 숫자, 특수문자 등의 문자열이 포함되어 있다. 특히 숫자의 경우, 숫자가 사용되는 문맥에 따라 그 발음방법이 달라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙기반과 한정된 문맥 정보만을 활용할 수 있는 방법이 아닌, 딥러닝을 이용한 방법으로 문맥에 따라 발음방법이 달라지는 숫자 음역의 모호성을 해소하는 방법을 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.369-373
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• 1994

정보 검색 시스템의 정확성은 색인어의 정확성과 질의 해석의 정확성에 의존한다. 한국어 정보 검색분야에서는 한국어의 특성을 고려하는 것이 무엇보다 중요하다. 한국어의 문서 색인과 질의 해석시 야기되는 어의 모호성(word sense ambiguity)을 가지는 단어에 대해서는 어의 모호성을 해소한 정확한 색인과 질의 해석이 전제되어야 정확한 문서를 검색해낼 수 있다. 본 논문은 한국어 문서 색인시 동음이의어(homonym)에 의해 발생하는 어의 모호성을 해소하기 위한 방안에 대해 다루고 있으며 의미적 관련 정보를 이용할 것을 제안하고 타당성을 보이는 실험 결과를 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.81-84
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• 2015

자연어 문서에 출현하는 단어에는 중의적 단어가 있으며, 이 단어에서 발생되는 의미 모호성은 대개 그 문맥에 따라 해소된다. 의미 모호성 해소 연구 중, 한국어 단어 공간 모델 방법은 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 단어의 문맥 정보를 구축하고 이를 이용하여 모호성을 해결하는 연구로서 비교적 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 Word2Vec를 이용하여 기존 연구인 한국어 단어 공간 모델의 단어 벡터를 효과적으로 축소할 수 있는 방법을 제안한다. 세종 형태 의미 분석 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 성능인 93.99%와 유사한 93.32%의 정확률을 보이면서도 약 7.6배의 속도 향상이 있었다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.4 no.1
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• pp.153-176
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• 1993

Structual ambiguity is one of those problem that arise in the analysis of natural language sentences.It has been considered very difficult to solve the problem.Structural ambiguity,however,should be resolved no matter how difficult it may be.Otherwise natural language processing could be virtually impossible.A statistical approach to structural disambiguation is proposed in this dissertation.The information-theoretic concept of mutual information has been empolyed in resolving structural ambiguity Mutual information can be acquired in an automatic way.from text corpora. If a structural disambiguation subsystem had the capability of self-evaluating whether the results of structural disambiguation are correct or not.it would be possible to develop a more intelligent natural language proessing system.In this paper,the concept of confidence measure is also proposed to endow the disambiguation subsystem with such intelligence.Confidence measure is a numeric value calculated after structural disambiguation. Some experiments were performed in order to show the validity of the approach.Mutual information was auto matically acquired from a corpus of 1.6milion words that were collected from scientific abstracts.The accuracy of structural disambiguation was 80%when performed over 1,639 test sentences.Notice that there was no manual tuning in advance for the experiments.The task of detecting and correcting errors in structural disambiguation will be performed very effectively if the concept of confidence measure is employed in the process.