• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.18-20
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• 2000

공간 데이터베이스를 권한이 없는 사용자의 접근, 고의적인 파괴 혹은 우발적인 사고로부터 보호하기 위하여 공간 데이터베이스에 대한 보안정책의 수용이 필요하다. 보안등급의 적용 단위는 필드, 객체, 레이어 단위의 방법이 있으며, 객체 단위의 보안등급 적용은 인접한 객체의 위상관계에 의한 정보 유출의 문제점이 있고, 레이어 단위 보안등급의 적용은 공간 객체에 대한 사용자의 접근성을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 공간 객체에 대한 사용자의 접근성을 향상시키기 위하여 타일 단위의 접근제어 기법을 제안한다. 타일 단위 접근제어 기법은 보안등급 적용 단위를 타일(Tile)로 하며 레이어, 지도의 보안등급은 하위 수준인 타일과 레이어에 부여된 보안등급의 최하위 등급으로 각각 설정한다. 제안한 기법의 구현을 위해 타일의 구조와 스키마를 정의하고, 보안 유지를 위한 연산 제약사항을 기술한다. 연산 제약 사항은 기본적으로 BLP의 속성을 따르고, 상위 등급 객체에 대한 수정 방지와 하위 등급 객체에 대한 수정 허용을 위해서 BLP 속성을 확정한다. 제안된 기법은 레이어 단위의 접근제어 기법에서 발생하는 문제점을 해결하여 객체에 대한 사용자의 접근성을 향상시키며 인접한 객체 사이의 위상관계에 의한 정보의 유출을 방지한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.291-295
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• 1997

본 논문은 복합 단위 정보를 이용하여 모호성을 감소시키고 자연스러운 대역어 정보를 제공할 수 있는 차트파서를 기술한다. 복합 단위 정보를 사용하는 파싱은 태깅과 구문 분석 과정 사이에서 여러 단어들을 하나의 단위로 만들어서 형태론적/구문적 모호성과 파스 트리의 수를 감소시킨다. 우리는 Bottom-up 차트 파싱을 사용하는데, 이는 모호성 있는 태깅 결과가 많을수록 파스 트리의 생성 시간과 수의 증가를 초래하므로 복합 단위를 사용하여 파서에 대한 입력 단어의 수 및 모호성을 감소시켜 안정적인 파싱 결과를 얻을 수 있게 한다. 실험 결과는 복합 단위 정보를 사용한 차트 파싱이 차트들의 크기와 파스 트리의 수를 50%까지 감소시킴을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.532-534
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• 2003

코드로써 관리되어있지 않은 데이터베이스 내의 다양한 속성들이 시간이 흐름에 따라 정보로써 가치를 갖게 되면서. 비코드성 한글 데이터의 정형화에 대한 요구가 증가하고 있다. 정형화에 있어 한글의 특수성 중에 하나는 한글자료의 경우 KSC5601, CP949등을 사용하여 음절단위의 문자셋을 사용하여 음절단위로 저장 관리한다. 그런데 입력 시정에서는 자판기등을 이용하여 음소단위로 데이터를 입력하면서 발생하는 오류 및 비정형 데이터의 유입의 문제 등을 내포하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 데이터의 저장단위인 음절이 아닌 음소 단위의 비교를 통하여 데이터를 정정하는 기법을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 1998

한국어 품사 태깅 모델은 어절 단위 모델과 형태소 단위 모델로 나눌 수 있다. 이들 중 형태소 단위 모델은 자료 부족 문제가 별로 심각하지 않고 비교적 풍부한 태깅 결과를 내어 준다는 점에서 선호되나 어절 단위로 띄어쓰기를 하는 한국어의 특성을 제대로 반영하지 못한다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 한국어의 어절 띄어쓰기 정보를 활용하는 형태소 단위 품사 태깅 모델을 제안한다. 어절 띄어쓰기 정보는 복잡도가 매우 작기 때문에 모델 구축에 드는 추가 비용이 그리 크지 않다. 그림에도 불구하고 실험 결과는 어절 띄어쓰기 정보가 한국어 품사 태깅에 유용한 정보임을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.182-184
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• 2000

대부분의 자연언어처리에서 단위화는 구문 분석 이전의 매우 기본적인 처리 단계로, 텍스트 문장을 문법적으로 서로 관련된 단위로 분할하는 것이다. 따라서, 단위화를 이용하면 구문 분석이나 의미 분석 등에서 메모리와 시간을 효율적으로 줄일 수 있다. 일반적으로 통찰에 의한 규칙을 사용해서도 비교적 높은 단위화 성능을 얻을 수 있지만, 본 논문에서는 기계 학습 기법인 k-NN을 사용하여 보다 정확한 단위화를 구현한다. 인터넷 홈페이지에서 얻은 1,273 문장을 대상으로 학습한 결과, k-NN으로 단위화를 확장했을 때에 확장하지 않았을 때보다 2.3%의 정확도 증가를 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제12권2E호
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• pp.5-11
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• 1993

본 논문에서 HMM 파라메터 추정을 위해 분절단위 정보를 이용하는 수정된 교정학습방법을 제안한다. 수정된 교정학습방법은 기존의 교정학습 방법에서 사용하는 전향·후향 알고리즘 대신에 분절단위 K-means 알고리즘을 사용하여 HMM 파라메터를 교정한다. 이 방식은 분절단위 K-means 알고리즘이 음성신호내의 공통의 통계적 특성을 가지는 상태단위 정보를 강조한다는 사실을 이용하였다. 화자종속 음소 및 단어인식 실험에서 제안된 알고리즘이 기존의 교정학습 방법보다 적은 계산량으로도 향상된 인식률을 보여주었다. 이것은 HMM 교정학습에서 상태다누이 정보가 중요함을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.427-432
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• 2021

현재 한국어 의존 구문 분석의 표준은 어절 단위로 구문 분석을 수행하는 것이다. 그러나 의존 구문 분석의 분석 단위(어절, 형태소)에 대해서는 현재까지 심도 있는 비교 연구가 진행된 바 없다. 본 연구에서는 의존 구문 분석의 분석 단위가 자연어 처리 분야의 성능에 유의미한 영향을 끼침을 실험적으로 규명한다. STEP 2000과 모두의 말뭉치를 기반으로 구축한 형태소 단위 의존 구문 분석 말뭉치를 사용하여, 의존 구문 분석기 모델 및 의존 트리를 입력으로 활용하는 문장 의미 유사도 분석(STS) 및 관계 추출(RE) 모델을 학습하였다. 그 결과, KMDP가 기존 어절 단위 구문 분석과 비교하여 의존 구문 분석기의 성능과 응용 분야(STS, RE)의 성능이 모두 유의미하게 향상됨을 확인하였다. 이로써 형태소 단위 의존 구문 분석이 한국어 문법을 표현하는 능력이 우수하며, 문법과 의미를 연결하는 인터페이스로써 높은 활용 가치가 있음을 입증한다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2004년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.103-106
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• 2004

토지이용정보는 토지이용계획, 도시계획, 환경관리 등을 위한 기초자료로 사용되고 있으며, 최근에는 인구가 밀집된 도시지역에서 환경문제를 고려한 정책 수립을 위하여 상세한 토지이용정보를 필요로 하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 작은 공간단위로 토지이용을 구분하기 위하여 통계단위자료와 기 제작된 수치지형도를 활용하여 도시지역의 토지이용 분류기법을 제시하였다. 제시된 분류기법의 활용 가능성을 확인하기 위하여 서울시 일부지역을 대상으로 실험분석 하였으며, 그 결과 산림지역을 제외하고 전체적으로 높은 정확도를 보였다. 향후 산림지역에 대한 토지이용정보 취득 방법을 보완할 경우 본 연구에서 제시한 방법은 도시지역 토지이용정보 취득에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다. 또한 통계단위와 토지이용정보 구분단위가 일치하므로 다양한 통계집계자료와 함께 분석하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권5호
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• pp.538-550
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• 2006

XML 문서에 대한 키워드 검색은 사용자로 하여금 XML 문서의 복잡한 구조에 관한 지식 없이 쉽게 정보를 검색할 수 있게 해준다. 또한 사용자의 정보 요구에 대해 해당 정보를 포함하는 문서 전체를 반환하는 기존의 정보 검색 시스템과 달리 문서 내의 해당 정보를 포함하는 문서 조각을 결과로 반환함으로써 보다 빠르게 원하는 정보를 얻을 수 있도록 도와준다. 이러한 특징은 XML 문서 검색 시스템이 XML 문서를 문서 단위가 아닌 세부적인 엘리먼트 단위로 처리함으로써 가능하다. 하지만 이로 인해 대용량 문서들에 대한 질의 처리 부담 역시 가중되었다. 본 논문에서는 엘리먼트 단위 질의 처리의 비용을 줄이기 위해 XML 문서에 대한 문서 단위 순위화 기법을 제안하는데, 이는 결과물의 점수에 영향을 미치는 질의 키워드들의 문서 내에서의 근접도를 경로 노드 집합 정보와 이에 대한 유사도를 통해 구함으로써 엘리먼트 단위 질의 처리 결과를 예측하고 문서 단위 점수를 계산한다. 이러한 문서 중심의 뷰는 대용량 문서에 대한 순위화 혹은 필터링을 가능하게 해주며, 우리는 문서 단위 인덱스를 통해 순위가 높은 문서를 우선적으로 처리함으로써 Top-k 질의에 대해 검색 성능을 높였으며, 실험을 통해 해당 기법의 유효성과 성능 향상을 검증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.293-296
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• 2019

개체명 인식은 입력 문장에서 인명, 지명, 기관명, 날짜, 시간과 같이 고유한 의미를 갖는 단어들을 찾아 개체명을 부착하는 기술이다. 최근 개체명 인식기는 형태소 단위나 음절 단위의 입력을 사용하는 연구가 주로 진행되고 있다. 그러나 형태소 단위 개체명 인식은 미등록어를 처리하지 못하는 문제점이 존재하고 음절 단위 개체명 인식은 단어의 의미를 제대로 반영하지 못하는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 이 문제점을 보완하기 위해 품사 정보를 활용한 음절 단위 개체명 인식기를 제안한다. 또한 개체명 인식 성능에 큰 영향을 미치는 개체명 사전 자질을 더 효과적으로 사용할 수 있는 방법을 제안하며 이 방법을 사용했을 때 기존의 방법보다 향상된 개체명 인식 성능(F1-score 0.8576)을 보였다.