• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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• pp.260-262
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• 2000

인터넷-웹 환경에서 객체관계형 데이터베이스를 위한 시각적 질의어(graphical query language)를 설계할 때 복잡한 질의 조건을 간단하고도 직관적으로 표현할 수 있도록 지원하는 것이 중요한 연구과제가 되고 있다. 본 논문에서는 객체관계형 데이터베이스의 경로식 표현을 인터넷/웹 기반으로 설계, 구현하였다. 시각적 표현 기밥을 사용하여 객체관계형 데이터베이스의 스키마(schema)와 질의어를 하나의 통일된 시각적 표시법으로 표현하며, 객체관계형 질의어인 경로식 표현에도 간단한 시각적 표시법을 이용하여 표현한다. 이 그래픽 질의어의 가장 큰 특징은 기존의 텍스트 기반 질의어들에 비하여 간단하고 직관적인 구문을 가지며, 사용자에게 편리한 인터넷/웹 기반의 데이터베이스 인터페이스를 제공한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.167-170
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• 2013

한국어 어휘의 의미를 파악하기 위하여 어휘의 의미 중의성을 해결하는 것은 중요한 일이다. 본 논문에서는 한국어 다의어 기반의 어휘 의미망과 용언의 논항정보 등의 관계가 포함된 어휘지도(UWordMap)를 사용하여 용언의 의미 중의성 해소에 대한 연구를 진행한다. 기존의 의미 중의성 해소 연구와 같은 동형이의어 단위가 아닌 다의어 단위의 용언 의미 중의성 해소 시스템을 개발하였다. 실험결과 실험말뭉치로 품사 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 동형이의어 단위 정확률은 96.44%였고, 다의어 단위 정확률은 67.65%였다. 실험말뭉치로 동형이의어 태그 부착 말뭉치를 사용했을 때 다의어 단위 정확률은 77.22%로 전자의 실험보다 약 10%의 높은 정확률을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.9-15
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• 2002

이 연구는 형태 분석 정보가 부착된 말뭉치를 구축할 때 합성어를 처리하기 위한 방법론을 제시하고, 그 타당성을 검증해 보는 데 있다. 그동안 합성어 처리를 위해서 합성어 선정 기준을 이용하거나 목록을 이용하는 방법이 이용되었는데, 본고에서는 ${\ulcorner}$표준국어대사전${\lrcorner}$의 합성어 목록을 참조하는 것이 적절한 방법이 될 수 있음을 보이고자 한다. 또한 이 방법을 실제 말뭉치 구축에 활용할 경우, 원문의 띄어쓰기 정보가 합성어 처리에서 중요한 요인이 될 수 있다는 점을 지적하고, 이러한 처리가 가지는 한계와 의의에 대해서도 논의하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.669-672
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• 2004

정보의 양이 많아지면서 정보 검색 시스템에 검색 결과를 자동으로 구조화하는 계층적 클러스터링을 적용하는 시도가 늘고 있다. 계층적 클러스터링은 문서 간의 유사도를 통해 클러스터를 계층 구조로 만들어 검색 성능을 높이고 결과를 사용자에게 이해하기 쉽게 보여준다. 계층 구조는 검색 결과를 요약하는 것이기 때문에 클러스터의 내용을 효과적으로 함축할 수 있는 대표어의 선정이 중요하다. 각 클러스터의 대표어를 선정하기 위해 대표어에 명사인 단어만 추출하고 상위 클러스터 대표어에 사용된 단어는 하위 클러스터에 사용하지 않는 방법을 적용하여 대표어의 질을 높였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.380-382
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• 2019

어의 중의성 문제는 자연어 분석 과정에서 공통적으로 발생하는 문제로 한 가지의 단어 표현이 여러 의미로 해석될 수 있기 때문에 발생한다. 이를 해결하기 위한 어의 중의성 해소는 입력 문장 중 여러 개의 의미로 해석될 수 있는 단어가 현재 문맥에서 어떤 의미로 사용되었는지 분류하는 기술이다. 어의 중의성 해소는 입력 문장의 의미를 명확하게 해주어 정보검색의 성능을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 어의 중의성 해소를 수행하며 기존 모델의 단점을 극복하여 입력 문장에서 중의적 단어를 판별하는 작업과 그 단어의 의미를 분류하는 작업을 동시에 수행하는 모델을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.21-22
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• 2023

영어 공인 시험에서 영어 어휘는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 그러나 기존 영어 어휘 학습 시스템은 단순히 어휘 교재의 콘텐츠를 디지털화한 것에 그치고 있다. 영어 어휘 학습에서 동의어에 대한 학습은 언어 능력을 향상시키고 다양한 상황에서 효과적으로 의사소통할 수 있는 능력 향상에 도움이 된다. 본 연구에서는 학습자들이 영어 어휘 학습을 효과적으로 할 수 있도록 동의어 및 반의어를 활용할 수 있는 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 동의어와 반의어에 대한 정보가 필요한 영어 어휘를 입력으로 받아 생성형 AI에서 동의어 및 반의어에 대한 정보를 생성한 후에 반환하는 기능을 수행한다. 본 시스템은 학습자들이 어휘 평가에서 오답으로 답한 어휘에 대해 동의어 및 반의어에 대한 추가적인 어휘와 예문을 제공하여 영어 어휘 학습의 효율성을 높일 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.121-129
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• 1998

정보검색이나 자동색인 시스템에서는 정확한 색인어의 추출이 시스템의 성능을 좌우하게 된다. 따라서 정확한 색인어의 추출이 매우 중요하다. 본 논문에서는 정보 검색시에 보다 정확한 문서를 찾아줄 수 있도록, 출현 고빈도어를 이용하여 효율적인 색인어 추출을 위한 합성 명사 생성방안을 제시한다. 이를 위하여 문서 내에서 출현 빈도가 높은 명사, 즉 상위 $30%{\sim}40%$의 고빈도 명사에 합성 및 분해 규칙을 적용하여 합성명사 색인어를 추출한다. 또한 본 논문에서 제시한 상위 $30%{\sim}40%$ 고빈도 명사합성에 대한 타당성을 검증하기 위하여 적절한 명사합성 빈도를 구한다. 제안한 방법을 적용한 결과 300어절 이하의 짧은 문서는 출현빈도 상위 30%까지의 명사를 합성했을 경우 저빈도 누락이 작았고 300어절 이상의 문서는 출현빈도 40%까지 합성하면 저빈도 누락이 상당히 줄어듦을 알 수 있었다. 그리하여 전체 색인어의 개수를 줄였고 색인어의 정확률을 높였다.

• 출판저널
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• 통권364호
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• pp.114-115
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• 2006

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.401-404
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• 2013

청각장애인을 위한 지상파방송 서비스 중 자막방송은 100%에 가까운 편성 비율을 달성하고 있지만, 화면을 가리는 수화방송은 5% 수준의 편성에 그치고 있다. 본 연구에서는 자막방송을 수화로 번역하여 그래픽 수화방송을 생성함으로써 수화방송의 비율을 높이고자 한다. 수화 단어들의 빈도를 파악하고 중요 단어부터 모션 캡처하기 위해 과거 3년간 일기예보 스크립트를 분석하였다. 자막방송 문장을 형태소별로 분석한 다음 중요 품사 위주로 단어 단위로 번역하고, 기 구축된 한국어 어휘의미망을 이용하여 수화사전에 없는 유의어와 하위어를 대표어로 대체하였다. 기계번역 기술이 수화통역사의 수준을 따라잡을 수는 없지만 향후 수화방송도 선택적 서비스가 가능해지고 수화통역사의 수화방송이 모든 프로그램에 편성될 때까지 본 시스템이 보조적 시청 수단으로 사용 가능할 것이다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2000년도 제7회 학술대회 논문집
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• pp.71-74
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• 2000

단어의 의미 중의성을 해소하는 것은 자연언어처리의 중요한 문제 중의 하나이다. 특히 문서의 주제어가 중의성을 가질 때, 이 문서는 부적합한 범주에 속하게 되어 정보검색시 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 그러므로, 본 논문에서는 문서를 대표하는 주재어의 의미 중의성을 해소하기 위해 주변 문맥자질을 고려하는 방법을 모색한다 이를 위해 자연언어처리의 통계적 방법으로 문서 범주화에 많이 사용되는 Naive Bayes 분류기를 중의성 해소에 적용하고, 그 결과 얻어진 중의성 해소 성능을 평가한다.