• Journal of KIISE
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• v.44 no.8
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• pp.782-790
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• 2017

The service, 'Hot Search Keywords', provides a list of the most hot search terms of different web services such as Naver or Daum. The service, bases the changes in rank of a specific search keyword on changes in its users' interest. This paper introduces a temporal modelling framework for predicting the rank change of hot search keywords using past rank data and machine learning. Past rank data shows that more than 70% of hot search keywords tend to disappear and reappear later. The authors processed missing rank value, using deletion, dummy variables, mean substitution, and expectation maximization. It is however crucial to calculate the optimal window size of the past rank data. We proposed an optimal window size selection approach based on the minimum amount of time a topic within the same or a differing context disappeared. The experiments were conducted with four different machine-learning techniques using the Naver, Daum, and Nate 'Hot Search Keywords' datasets, which were collected for 2 years.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.105-109
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• 1999

영-한 기계번역 중 변환 단계에서 한국어 문장을 생성하기 위해서는 구구조 변환 후 조사 및 대역어 선택으로 이루어진다. 그러나 하나의 영어 단어는 여러 개의 한국어 의미들을 가지고 있기 때문에 문장에서 사용된 영어의 정확한 의미에 해당하는 한국어 대역어를 선택하는 것은 번역의 질을 높이고 시스템의 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 특히 용언 및 체언의 대역어 선택은 문장에서 서로 간의 의미적인 관계를 고려하여야 올바른 대역어를 선택할 수 있다. 기존에는 전자 사전에 용언과 체언간의 연어 정보(collocation information)를 구축하여 대역어 선택의 문제를 해결하려고 하였으나 연어 정보가 사전에 존재하지 않을 때 올바른 대역어를 선택할 수 없었다. 또한 용언과 체언의 관계를 나타내는 조사를 선택하기 위하여 격(case)을 세분화하여 사전을 구축하였으나 격의 분류 및 사전을 구축할 경우 격을 선택하는 어려움이 있었다. 이에 따라 본 논문에서는 문형(sentence pattern)에 의한 방법으로 용언의 대역어 및 용언이 갖는 필수격 체언의 조사와 대역어 선택방법을 제안한다. 문형의 구조적인 정보에는 용언과 체언의 의미적 역할(thematic role)을 하는 조사 및 용언이 갖는 필수격 체언의 의미 자질(semantic feature)을 갖고 있다. 이러한 의미 자질을 wordnet과 한/영 및 영/한 사전을 이용하여 의미 지표(semantic marker)를 갖는 문형 사전을 구축한다. 또한 의미 지표를 갖는 문형 사전을 기반으로 조사 및 대역어 선택 알고리즘을 개발한다.

• Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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• v.3
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• pp.233-252
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• 2001

1970년이래 외국어학습 및 교수법에 있어서 어휘에 관련된 문제들에 많은 관심과 그 중요성이 인식되고있다. 특히 Fleischer/Buz (1992)등에 의한 당해 영역의 연구물 뿐 아니라, 전문서적 및 어학 자료(교재)등에서도 이러한 중요성이 강조되어 왔음을 알 수 있다. Fleischer등은 조어규칙의 개념과 조어모델을 규정하는 근거들로 생산성 Produktivitat, 용인성 Akzeptabilitat, 조어참여성 Aktivitat등 중요한 매개요인으로 간주하고 있으며 $G\"{o}tze/ Hess-Luttich$ (1999)등의 학자들은 어휘체계에서 두 개 이상의 구성성분들이 결합하여 당해 시대의 시대정신이나 시대상에 부합되는 신조 어휘들을 생성하며, 또한 그 사회의 정보화와 기술화에 이바지하며, 이를 통해서 전문어의 생산력을 한층 높혀 주는 통로로 작용함을 주장한바 있다. 본고에서는 조어론의 이러한 기본원리나 개념들에 입각하여 독일어 수업에서 목표어의 습득에 관여적인 역할을 수행하는 조어모델, 즉 합성어와 파생어를 형용사와 명사의 층위에서 구체적으로 분석하고 기술했다. 예컨데, 합성어에 있어서 접두사와 접미사, 조어의 유형 가운데 축약어, 그리고 외래어 기저와 고유어 접미사 및 접두사, 고유어기저와 외래어접미사(접두사) 뿐만 아니라, 의미론적 관점에서 본 합성어의 형태, 합성 연결소의 형태와 기호의 사용, 명사적 파생어에서 고유어접미사(접두사), 축약조어와 축약어 단어형성, 형용사조어의 특성, 명시적파생 가운데 고유어(외래어) 접미사(접두사) 등이 어휘생성과 어휘신장의 관점에서 교수법의 적용가능성이 논의되었다. 결론부에서는 외국어를 습득하고자하는 학습자에게 일방적이고 획일적인 암기식 위주의 어휘학습방법에서 벗어나, 목표어가 요구하는 새로운 어휘를 획득하는데 비교적 용이하며 또한 체계적으로 습득 할 수 있도록 인지론에 기대어 텍스트, 문장, 어휘영역 등이 투입되어 적용되었으며, 이에 상응되게 구체적인 몇몇 방안들이 제시되었다. 학습자들이 텍스트를 읽고 중심내용을 찾아내며, 단락을 구획하고 또한 체계를 파악하는데 있어서 어휘연습은 외국어 교수법 측면에서도 매우 관여적이며 시의적절한 과제라 생각된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.39 no.5
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• pp.468-475
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• 2020

A good acoustic word embedding that can well express the characteristics of word plays an important role in wake-up word detection (WWD). However, the representation ability of acoustic word embedding may be weakened due to various types of environmental noise occurred in the place where WWD works, causing performance degradation. In this paper, we proposed triplet loss based Domain Adversarial Training (tDAT) mitigating environmental factors that can affect acoustic word embedding. Through experiments in noisy environments, we verified that the proposed method effectively improves the conventional DAT approach, and checked its scalability by combining with other method proposed for robust WWD.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.693-696
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• 2010

자연언어처리에서 어의 중의성 해소(word sense disambiguation)는 어휘의 의미를 정확하게 파악하는 기술로 기계번역, 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 한국어 어휘의미망(Korlex)을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미미부착 말뭉치에서 추출한 통계 정보와 한국어 어휘의미망의 관계어 정보를 이용함으로써 자료 부족문제를 완화하였다. 또한, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치, 의미별 사용 정보 가중치를 사용하여 언어적인 특징을 고려하여 본 논문의 기반이 되는 PNUWSD 시스템보다 성능을 향상하였다. 본 논문에서 제안하는 어의 중의성 해소 방법의 평가를 위해 SENSEVAL-2 한국어 데이터를 이용하였다. 중의성 어휘의 의미별 관계어와 지역 문맥 내 공기어휘 간의 카이제곱을 이용하였을 때 68.1%의 정확도를 보였고, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치와 의미별 사용 정보 가중치를 사용하였을 때 76.9% 정확도를 보여 기존의 방법보다 정확도를 향상하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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• pp.242-245
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• 2005

본 논문에서는 특정 영역에서 나타날 수 있는 데이터를 카테고리별로 저장한 시소러스를 이용하여 색인어 후보를 추출한다. 그리고 각 데이터의 카테고리 간의 상호 연관성을 고려하여 검출되는 색인어의 정확도를 향상시킬 수 있는 연관 중요도를 적용한 색인어 자동 추출 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 출현빈도를 고려한 방법보다 47% 시소러스를 이용한 방법보다 18% 향상된 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.257-259
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• 2000

데이터베이스 전문 사용자가 아닌 일반 유저들도 쉽게 데이터베이스에 접근하고자 하는 요구들이 늘어나고 있다. 이러한 요구사항을 만족시킬 수 있는 방법 중 하나가 Graphical Query를 사용하는 것이다. Graphical Query는 유저에게 Schema browsing 매커니즘을 제공하여 텍스트를 기반의 질의보다 쉽게 데이터베이스에 접근할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 Tachyon OODBMS을 위한 그래픽 질의어 TGQL(Tachyon Graphical Query Language)의 설계 및 구현에 대해 서술한다. TGQL은 객체 DBMS를 위한 그래픽 질의어이므로 객체지향 개념을 어떻게 그래픽 질의어에 시각적인 요소들로 반영시키는가 라는 문제가 중요하게 다루어진다. 본 논문은 이러한 측면에서 TGQL의 특징들을 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.497-500
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• 2003

문서에 여러 가지 화제가 혼합되어 있는 문서에서 화제의 실마리 부분을 특정화하여 각 화제별 단락을 추출하는 기술은 정보검색 분야에서 중요한 역할을 담당하는 기술이다. 잘 정의된 분야체계에 따라 구축된 분야연상어를 이용하여 단락분할을 시도한다. 분야연상어는 특정한 분야를 정확하게 연상할 수 있는 단어로서 잘 분류된 문서 컬렉션에서 구축할 수 있다. 이 분야연상어를 이용하여 문서를 관련된 분야변로 추출하여 의미기반 단락추출 방법을 제안한다. 화제의 계속성에 주목하여 분야연상어의 수준(범위)이나 연속출현성에 의해 계산된 계속도에 의해 화제의 실마리를 추적하고, 화제의 전환성을 고려한 방법을 제안한다. 문서 내 각 화제의 단락구분을 명확히 하여, 단락을 화제분야별로 추출하는 방법을 제안한다. 50문서를 실험한 결과 82%의 정확율과 63%의 재현율을 얻어 실용성을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.365-368
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• 2012

어의 중의성 해소는 자연어처리에서 중요한 역할을 한다. 감독 중의성 해소 방법은 비감독 중의성 해소 방법보다 높은 성능을 나타내지만, 구축비용이 큰 대규모 의미부착 말뭉치가 필요하다. 본 논문에서는 중국어 어휘의미망(HowNet)과 의미 미부착 말뭉치를 이용한 중국어 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미 미부착 말뭉치에서 통계정보를 추출하고, 중국어 어휘 의미망에서 중의성 어휘의 의미별 형제어를 추출하여 중의성 어휘의 주변 문맥에 나타나는 어휘와 카이제곱검정(${\chi}^2$-test)에 의한 독립성 검정을 통해 어휘 간 연관성을 판단하고 중의성 해소를 한다. 본 논문에서 제안한 중의성 해소방법의 성능을 SemEval-2007 평가데이터에서 측정한 결과 명사와 동사에서 각각 64.7%, 49.4%를 나타냈다. 이는 SemEval-2007 중국어 비감독 중의성 해소에서 가장 높은 성능을 나타낸 시스템보다 13.1%, 13.9% 높은 성능이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.520-522
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• 2013

스마트 폰의 확산으로 대화의 개념이 음성에서 텍스트로 확대 되고 있다. 방대하게 누적되고 있는 메신저의 텍스트 데이터로부터 유용한 정보들을 찾아 사용자에게 추천서비스를 제공할 수 있다. 이를 뒷받침 해주기 위해서는 텍스트 감정 인식이 중요하다. 기존에는 PMI기법과 감정키워드를 이용하여 감정을 분류 하였다. 그러나 특정단어로 감정을 분류하기 때문에 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 복합색인어 기반 텍스트 감정 인식 기법을 제안한다. 문장에서 동사와 복합색인어를 추출하여 음운으로 분해한다. 그리고 스트링커널에서 벡터 값을 추출하여 기계학습 알고리즘(SVM)으로 4가지 감정(행복, 슬픔. 화남, 평범)으로 분류하는 방법이다. 동사와 감정에 영향을 주는 색인어를 추출하여 감정을 인식하는 기법으로 실험결과 정확도는 기존에 동사만 사용했을 때 보다 15%향상됨을 보였다.