• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.105-111
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• 1995

본 논문에서는 중간언어 설계의 일부분으로, 중간의미 표현을 위한 어휘지식 표현 방안에 관하여 논한다. 기존 중간언어들은 단어의 의미 구별법이 단순한 선택적 제한을 기반으로 하고 있으며, 시소러스체계도 단일하게 유지하고 있다. 따라서, 단어의 의미간 중첩성이 반영되지 못하고 단어의 창조적 사용(creative use)에 대한 대처능력도 떨어진다. 또한 단일 시소러스체계를 통해서는 단어들의 명확한 분류기준을 파악할 수가 없다. 이러한 어휘지식 표현체계의 문제점들을 극복하기 위한 해결책으로서 생성사전(Generative Lexicon)을 도입하고, 중간표현의 관계기호를 효과적으로 파악하기 위한 관점에서의 시소러스 분류체계를 제안한다. 또한 이 같은 어휘지식 표현체계를 이용하여 문장의 구문구조로부터 중간표현을 나타내는 과정을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.454-460
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• 1997

여러 응용 분야에 따라 많은 공동작업 시스템이 있다. 이러한 시스템들은 각 응용 영역에 따라 요구되는 문제가 다르다. 이 논문에서는 공동작업객체의 개념을 제시한다. 이 개념은 어떠한 멀티미디어 공동작업 시스템에도 적용할 수 있는 시스템 소프트웨어의 구조적인 모델이다. 이 모델은 지식베이스에서 이벤트를 자동으로 공유하고 각 이벤트에 대한 동작을 비동기적 동기적으로 수행한다. 이 논문에서의 공동작업객체는 멀티미디어 객체의 집합인데, 개념 그래프와 지식 쉘로 표현된다. 이 공동작업객체에서 수행되는 한글 공동텍스트 편집기는 한글 편집 지식에 의하여 공동으로 편집할 수 있다. 또한 한글 공동텍스트 편집기는 공동작업을 위하여 공동작업 객체를 관리, 유지하는 기능을 제공한다. 앞으로는 일반적인 공동작업 객체의 이론적 모델을 연구한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.206-208
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• 2012

본 논문에서는 위키백과를 이용한 지식DB구축의 예로서 연예인 관련 정보들을 자동으로 추출한다. 우리는 위키백과의 연예인 문서로부터 생년월일, 학력, 본명 등 총 9가지 정보들을 추출하고 이를 지식DB로 구축한다. 또한 추출된 지식 DB를 이용하여 질의응답 시스템을 구현하여 유용함을 입증하였다. 질의응답 시스템은 어휘의미패턴 방법으로 질의를 분석하고, 템플릿 기반의 문장생성 방법으로 정답을 자연어문장으로 생성한다. 성능 평가결과 총 6471명의 연예인 정보들을 추출하였고 95%에 해당하는 질의분석 성능을 제공하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.395-399
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• 1994

정보 검색의 효율은 정보검색 시스템에서 사용되는 지식의 질에 상당한 영향을 받는다. 이러한 지식 표현의 한 가지로 널리 사용되고 있는 것이 시소러스이다. 이러한 시소러스의 구축은 지식을 얼마만큼 잘 구성하는가에 있다. 따라서 시소러스의 자동 구축은 상당한 효용을 지니게 된다. 시소러스의 자동구축시에 대량의 말뭉치로부터 지식을 추출하는 방법론이 많이 연구되어 오고 있다. 그러나 이러한 방법은 단어의 통계적인 행태에 크게 의존하고 있기때문에 자료 회귀(data sparseness)의 문제가 큰 장에 요인이 되고 있다. 본 연구에서는 이러한 자료회귀문제를 해결하기 위해 추론망을 사용하고자 하는 모험을 제시하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.106-111
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• 2004

사람의 언어를 이해하는 자연언어처리 시스템을 개발하기 위해서는 의미처리를 위한 지식 베이스(knowledge base)가 필요하다. 지금까지 사람이 가진 지식 베이스를 컴퓨터에 도입하려는 많은 노력을 기울이고 있고 그 결과물로 온톨로지(ontology)와 시소러스(thesaurus)가 만들어지고 있다. 외국에서는 지식 베이스의 중요성을 알고 많은 연구를 수행하고 있으며 그 대표적인 사례들에는 Roget's Thesaurus, WordNet, EDR 개념사전, CYC, Euro WordNet 등이 있다. 이 중에서 가장 대표적이며 많은 활용을 보이는 것이 Princeton 대학의 WordNet이다. WordNet은 인간의 어휘지식에 대한 심리 언어학적인 연구의 결과물로써 심리학자와 언어학자들에 의해 10여 년 동안 구축되고 있는 영어에 대한 어휘데이터베이스이다. 본 논문에서는 WordNet을 기반으로 명사에 대해서 영한사전과 국어사전을 이용하여 구축한 한국어 워드넷을 소개하구 구축시 고려한 기본지침을 소개하도록 하겠다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.86-89
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• 2013

자연언어 문서에서 지식 추출은 QA 시스템을 비롯한 여러 분야에서 필수적이다. 트리플은 가장 일반적인 지식 추출 형식으로 문장 내부의 지식 정보를 주어, 서술어, 목적어의 관계로 표현한다. 본 논문에서는 한국어 의존 파서로 문장을 분석하고, 그 결과에서 트리플을 추출하는 방법을 제안했다. 제안된 트리플 추출기는 21개 문장에서 추출된 78개의 트리플 정답 집합과, 64개의 준정답 집합에 대해서 각각 60.75%와 66.67%의 F-measure 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.156-159
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• 2013

본 논문에서는 시간 개념이 포함된 역사적 지식을 표현할 수 있는 사건 온톨로지(event ontology) 기반의 역사 온톨로지 모형인 Y-HisOnto 를 제안한다. 제안한 역사 온톨로지 모형은 기존의 온톨로지에서 사용되는 이진 관계(binary-relationship)로 표현된 단편적 지식들을 조합하여 다진 관계(n-ary relationship)를 이용하여 역사적 사건 관련 지식을 표현한다. 제안한 온톨로지 모형에 기반하여 사건 중심의 지식을 온톨로지로 구축하고, 사건 관련 질의에 대해 온톨로지 논리 검색 실험을 수행함으로써 제안한 온톨로지 모형이 Q&A 시스템에서 효과적으로 활용될 수 있음을 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.205-210
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• 2016

인간은 문서전체를 읽지 않고 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서 전체는 물론 부분 텍스트(단락)에 출현하는 소수의 단어 정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위한 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집 문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준을 정하였다. 인도네시아어의 분야연상어 사전을 자동으로 구축하기 위해 먼저 한국어로 구축한 분야 연상 지식을 추출하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.147-154
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• 2002

이 논문은 한국어 문서 교정을 위해 부산대학교 인공지능 연구실에서 개발되고 있는 맞춤법 및 문법 검사기와 그 지식베이스 구축에 대해 알아본다. 비대칭 관계(asymmetric relation) 설정과 더불어 개발된 문법 검사기는 한 문장의 임의의 두 요소간의 비대칭 관계를 토대로 (1) 잠재적 지배관계 개념을 설정하고 (2) 부분 문장 분석 방법을 사용한다. 이런 요소들을 효율적으로 운영하는 시스템을 구현하기 위해서는 한국어에 대한 이해와 경험적 자료를 적절히 조화시킨 지식베이스 구축이 필수적이다. 이 논문은 그 선수(先手) 작업으로 한국어 문서의 오류들을 관찰하고, 그로부터 추출한 언어적이거나 언어 외적인 요소들로부터 일반적 패턴을 뽑아내어 사용자의 기대를 만족시키기 위한 적절한 규칙지식베이스를 구축하고 문법 검사기의 성능 향상을 위해 문장 분석 출발점과 분석방향 그리고 분석범위를 한정한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.220-227
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• 2006

지식표현의 도구초서 온톨로지 사용이 증가함에 따라 온톨로지를 구축하기 위한 온톨로지 구축 도구들도 다양하게 개발되고 있다. 그러나 현재까지의 온톨로지 구축 도구들은 개념화(conceptualization)한 지식을 형식화(formalization)하는 목적으로 개발되었다. 그러므로 온톨로지 구축자가 지식을 개념화하는 과정에서, 온톨로지의 특성에 따라 적절한 온톨로지 구축을 지원하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 특정분야의 전문가 또는 비전문가가 언어자원을 기반으로 지식을 개념화하고 형식화하여 온톨로지를 구축하는 온톨로지 구축 시스템(Ontology Construction System)을 제안한다. 제안한 시스템을 구현하고, 구현한 시스템을 활용한 실제 온톨로지 구축 실험을 통해 OntoCS가 온톨로지를 구축함에 있어서 능률을 높임을 알 수 있었다.