• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.261-266
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• 2000

글을 이해하기 위해서는 어휘와 어휘간의 연결 및 전체 구조를 아는 것이 필요하다. 이는 비단 한국어뿐만 아니라 영어나 기타 다른 외국어에서도 마찬가지일 것이다. 본고는 두 가지를 고찰하기 위해 진행되었는데 우선 외국어로서 영어를 처리하는데 발생하는 구문적 중의성을 해결하는데 Garden Path Sentence(GPS), Late Closure(LC), PP의 세 문형에 따라 어떻게 해결하는지 알아보기 위한 것이다. 그리고 각 문형의 중의적 어절에서의 반응과 애매성 해소 어절에서의 반응에 따라 sysntactic module이 작용하는 것인지 알아보고자 한다. 예를 들어 "The boat floated down the streams sank"란 Garden Path 문장이 제시된 경우에 독자는 "sank"란 어휘가 제시되기 전까지 "floated"를 동사로 생각하게 되나 다음에 본동사인 "sank"가 제시될 경우 문장의 해석에 혼란을 갖게 될 것이다. 예문에서 "floated"가 문장에서 어떤 역할을 하는지 결정하는 것은 "sank"를 보고서야 가능하다. 이런 구문적 중의성을 해결하는 방식을 알아보기 위해 어절 단위로 제시된 자극을 읽는 자기 조절 읽기 과제(self-paced reading task)를 사용하였다. 각 어절을 읽는데 걸리는 시간을 측정한 실험 결과 GPS, PP, LC 모두 중의성을 지닌 영역이 중의성을 해소한 후와 각각 유형적으로 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 다만 GPS, CGPS, PP와 CPP는 어절 후반으로 갈수록 반응시간이 짧아졌다. 이는 우리나라 사람의 경우 외국어인 영어의 구문 중의성 해소는 구문 분석 단원(syntactic module)에 의한 자동적 처리라기보다 의미를 고려해 가면서 문법지식을 이용해 추론을 통한 구문 분석이라 할 수 있다.에 의한 자동적 처리라기보다 의미를 고려해 가면서 문법지식을 이용해 추론을 통한 구문 분석이라 할 수 있다.많았다(P<0.05).조군인 Group 1에서보다 높은 수준으로 발현되었다. 하지만 $12.5{\;}\mu\textrm{g}/ml$의 T. denticola sonicated 추출물로 전처리한 Group 3에서는 IL-2와 IL-4의 수준이 유의성있게 억제되어 발현되었다 (p < 0.05). 이러한 결과를 통하여 T. denticola에서 추출된 면역억제 단백질이 Th1과 Th2의 cytokine 분비 기능을 억제하는 것으로 확인 되었으며 이 기전이 감염 근관에서 발견되는 T. denticola의 치수 및 치근단 질환에 대한 병인기전과 관련이 있는 것으로 사료된다.을 보였다. 본 실험 결과, $Depulpin^{\circledR}은{\;}Tempcanal^{\circledR}와{\;}Vitapex^{\circledR}$에 비해 높은 세포 독성을 보여주공 있으나, 좀 더 많은 임상적 검증이 필요할 것으로 사료된다.중요한 역할을 하는 것으로 추론할 수 있다.근관벽을 처리하는 것이 필요하다고 사료된다.크기에 의존하며, 또한 이러한 영향은 $(Ti_{1-x}AI_{x})N$ 피막에 존재하는 AI의 함량이 높고, 초기에 증착된 막의 업자 크기가 작을 수록 클 것으로 여겨진다. 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도 최락의 총체적인 외형은 마찬가지로 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$의 성격과 형태를 외형상으로 더욱이 공간상에서는 뚜렷하게 경계

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.6 no.3
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• pp.364-372
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• 2000

Subcategorization, defining dependency relation between predicates and their complements, is an important source of knowledge for resolving syntactic and semantic ambiguities arising in analyzing sentences. This paper describes a Korean subcategorization dictionary, particularly annotated with semantic roles of complements coupled with thesaural semantic hierarchy as well as syntactic dependencies. For annotating roles, we defined 25 semantic roles associated with surface case markers that can be used to derive semantic structures directly from syntactic ones. In addition, we used more than 120,000 entries of thesaurus to specify concept markers of noun complements, and also used 47 and 17 predicate patterns for verbs and adjectives, respectively, to express dependency relation between predicates and their complements. Using a full-fledged thesaurus for specifying concept markers makes it possible to build an effective selectional restriction mechanism coupled with the subcategorization dictionary, and using the standard predicate patterns for specifying dependency relations makes it possible to avoid inconsistency in the results and to reduce the costs for constructing the dictionary. On the bases of these, we built a Korean subcategorization dictionary for frequently used 13,000 predicates found in corpora with the aid of a tool specially designed to support this task. An experimental result shows that this dictionary can provide 72.7% of predicates in corpora with appropriate subcategorization information.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.6
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• pp.219-230
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• 2014

An analysis of dependency relation is a job that determines the governor and the dependent between words in sentence. The dependency relation of predicate is established by patterns and selectional restriction of subcategorization of the predicate. This paper proposes a method of analysis of Korean dependency relation using homograph predicate disambiguated in morphology analysis phase. The disambiguated homograph predicates has each different pattern. Especially reusing a stage transition training dictionary used during tagging POS and homograph, we propose a method of fixing the dependency relation of {noun+postposition, predicate}, and we analyze the accuracy and an effect of homograph for analysis of dependency relation. We used the Sejong Phrase Structured Corpus for experiment. We transformed the phrase structured corpus to dependency relation structure and tagged homograph. From the experiment, the accuracy of dependency relation by disambiguating homograph is 80.38%, the accuracy is increased by 0.42% compared with one of undisambiguated homograph. The Z-values in statistical hypothesis testing with significance level 1% is ${\mid}Z{\mid}=4.63{\geq}z_{0.01}=2.33$. So we can conclude that the homograph affects on analysis of dependency relation, and the stage transition training dictionary used in tagging POS and homograph affects 7.14% on the accuracy of dependency relation.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.12 no.3
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• pp.1-18
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• 2001

The goal of this paper is the pedagogical application of a Korean Spell/Grammar Checker to the web-based language learning system for Korean writing. To maximize the efficient instruction of our learning system \\`Urimal Baeumteo\\` we have to improve our Korean Spell/Grammar Checker. Today the NLP system\\`s performance defends on its semantic processing capability. In our Korean Spell/Grammar Checker. the tasks accomplished in the semantic level are: the detection and correction of misused derived and compound nouns in a Korean spell-checking device and the detection and correction of syntactic and semantic errors in a Korean grammars-checking device. We describe a common approach to the partial parsing using collocation rules based on the dependency grammar. To provide more detailed semantic rules. we classified nouns according to their concepts. and subcategorized verbs referring to their syntactic and semantic features. Improving a Korean Spell/Gl-Grammar Checker makes our learning system active and intelligent in a web-based environment. We acknowledge the flaws in our system: the classification of nouns based on their meanings and concepts is a time consuming task. the analytic unit of this study is principally limited to the phrases in a sentence therefore the accurate parsing of embedded sentences remains a difficult problem to solve. Concerning the web-based language learning system. it is critically important to consider its interface design and structure of its contents.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.4
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• pp.333-337
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• 2015

In this paper, we suggest a Coreference Resolution system for Korean using Mention Pair with SVM. The system introduced in this paper, also be able to extract Mention from document which is including automatically tagged name entity information, dependency trees and POS tags. We also built a corpus, including 214 documents with Coreference tags, referencing online news and Wikipedia for training the system and testing the system's performance. The corpus had 14 documents from online news, along with 200 question-and-answer documents from Wikipedia. When we tested the system by corpus, the performance of the system was extracted by MUC-F1 55.68%, B-cube-F1 57.19%, and CEAFE-F1 61.75%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.489-496
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• 1996

자연어 처리에서 언어에 대한 지식은 전자사전과 문법규칙으로 구성되어 서로 상보적 관계에 있고, 각 어휘에 대한 품사 및 기타 자질-값에 의해 매개된다. 이러한 언어지식을 전통적인 방법에서는 국어자료의 분석에 경험이 많은 언어전문가의 직관에 다분히 의존하여 정의하였고, 말뭉치를 이용한 자동 획득 기법에서는 태그세트를 먼저 설정하고, 이 태그를 원시 말뭉치에 부착하여 태깅된 말뭉치로부터 자동으로 통계적 분석을 통하여 획득한다. 그런데 두가지 접근방법이 가지고 있는 공통적인 문제점은 품사나 자질-값의 정의 및 할당기준, 선악의 평가기준, 튜닝에 대한 적극적 대처 등이 마련되어 있지 않다는 점이다. 이 연구에서는 이러한 문제점의 발생원인을 말뭉치 분석 과정에서 살펴보고, 품사 및 자질-값의 설정과 할당기준을 마련하는 방법론 및 이를 적극적으로 지원하는 도구를 설계한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.257-264
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• 1999

자연언어 처리에 있어 문장의 성분 구조를 파악하는 통사적 해석에서는 애매성 있는 결과가 많이 생성된다. 한국어의 경우 어순 등의 통사적 특성뿐 아니라 상황과 의미, 문맥이 문장의 분석에 더 중요한 역할을 하기 때문에 문맥 자유 문법에 의한 접근 방법만으로는 중의적 구조의 해결이 어렵다. 이는 또한 의미 분석시 애매성을 증가시키는 원인이 된다. 이러한 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 용언 중심의 하위범주화 사전을 구축하였다. 본 논문에서는 용언에 따라 제한될 수 있는 하위범주 패턴을 정의하고 패턴에 따라 하위범주 사전을 구축하였다. 하위범주화 사전에는 명사의 시소러스와 정합하여 보어를 선택 제한(Selectional Restriction)할 수 있도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 말뭉치를 통해 수집된 용언 12,000여개를 대상으로 25,000여개의 하위범주 패턴을 구축하였고 이렇게 구축한 하위범주화 사전이 120,000여 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미 사전과 연동하도록 하였다. 또한 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 2만여 문장의 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행하고, 의존관계와 어휘의 의미를 포함하고 있는 말뭉치에 하위범주 패턴이 어느정도 정합되는지를 분석하여, 하위범주 패턴과 말뭉치의 의존관계만 일치하는 경우와 어휘의 의미까지 일치하는 경우에 대해 평가한다. 이 과정에서 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어 정보를 수집하여 데이터베이스에 포함시키고, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하는 방법도 제시하고자 한다.을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.9 no.3
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• pp.64-70
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• 2004

Korean and Japanese have same structure of sentences because they belong to same family of languages. So, The transfer driven machine translation is most efficient to translate each other. This paper introduce a method which creates a transfer dictionary for Token Based Transfer Driven Koran-Japanese Machine Translation(TB-TDMT). If the transfer dictionaries are created well, we get rid of useless effort for traditional parsing by performing shallow parsing. The semi-parser makes the dependency tree which has minimum information needed output generating module. We constructed the transfer dictionaries by using the corpus obtained from ETRI spoken language database. Our system was tested with 900 utterances which are collected from travel planning domain. The success-ratio of our system is $92\%$ on restricted testing environment and $81\%$ on unrestricted testing environment.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.4 no.4
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• pp.40-46
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• 1999

This paper introduce a Koran-Japanese machine translation system which is a module in the spoken language interpreting system It is implemented based on the TDMT(Transfre Driven Machine Translation). We define a new unit of translation so called TOKEN. The TOKEN-based translation method resolves nonstructural feature in Korean sentences and increases the quaity of translating results. In our system, we get rid of useless effort for traditional parsing by performing semi-parsing. The semi-parser makes the dependency tree which has minimum information needed generating module. We constructed the generation dictionaries by using the corpus obtained from ETRI spoken language database. Our system was tested with 600 utterances which is collected from travel planning domain The success-ratio of our system is 87% on restricted testing environment and 71% on unrestricted testing environment.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.233-240
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• 2007

온톨로지 구축에서 클래스간 관계 설정은 중요한 부분이다. 본 논문에서는 클래스간 상 하위 관계 외의 관계 설정을 위한 클래스간 관계 자동 정의를 목적으로 의존구문분석의 (주어, 용언) (목적어, 용언) 쌍들을 추출하고, 이렇게 추출된 데이터를 이용하여 용언들을 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 도메인 전문 코퍼스 데이터 희귀성 문제를 해결하고자, 웹검색을 결합한 방식을 선택하여 도메인 온톨로지 구축 클래스간 관계 자동 설정에 대한 방법론을 제시한다.