• The Science & Technology
• /
• v.26 no.4 s.287
• /
• pp.90-93
• /
• 1993

북한의 천문학용어는 한글을 많이 사용하고 있으며 「살별(혜성)」과 같이 전통적인 우리말을 사용하려고 노력하고 있다. 우리의 용어는 일본의 용어를 전용하여 사용하고 있는데 반해 북한의 용어는 그들의 주체성에 입각하여 일본식 용어에서 탈피하고 있다. 그렇지만 순한글용어와 한자식 용어가 혼용되고 있는 경우가 많다. 북한의 용어는 두음법칙이 없어 역을 력이라고 표기하는 등 우리와의 맞춤법이 약간 다르다. 그리고 외래어의 표기에 있어서도 우리와는 많이 다르다. 우리는 영어식 발음을 따르고 있는데 반해 북한은 러시아식 발음을 따르고 있다. 어원의 비교를 위해서 일본, 중국 용어도 첨가하였다. 중국은 일본식 용어와는 다른 중국 독자의 용어를 사용하고 있다. 그리고 고유명사를 제외하고, 외래어는 모두 뜻에 맞는 한자용어로 바꾸었다. 위성과 소행성, 성단, 별자리 등의 천체의 명칭도 적절한 중국용어를 사용하고 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.25 no.4
• /
• pp.141-148
• /
• 2020

Automatic term extraction is to recognize domain-specific terms given a collection of domain-specific text. Previous term extraction methods operate effectively in unsupervised manners which include extracting candidate terms, and assigning importance scores to candidate terms. Regarding the calculation of term importance scores, the study focuses on utilizing sets of inner and outer terms of a candidate term. For a candidate term, its inner terms are shorter terms which belong to the candidate term as components, and its outer terms are longer terms which include the candidate term as their component. This work presents various functions that compute, for a candidate term, term strength from either set of its inner or outer terms. In addition, a scoring method of a term importance is devised based on C-value score and the term strength values obtained from the sets of inner and outer terms. Experimental evaluations using GENIA and ACL RD-TEC 2.0 datasets compare and analyze the effectiveness of the proposed term extraction methods for English. The proposed method performed better than the baseline method by up to 1% and 3% respectively for GENIA and ACL datasets.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.336-338
• /
• 2000

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정보를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
• /
• 2014.08a
• /
• pp.135-141
• /
• 2014

본 연구는 법률명 용어의 의미적 성분분석을 통해 '보충적 관계속성'을 도출하고, 이를 구조적 용어사전의 관계속성 설정에 적용하였을 때 용어관계에 나타나는 효과를 확인하는 것을 목적으로 한다. '보충적 관계속성'이란 클래스(범주)별 용어들이 가지는 특징에 기반하여 만든 관계속성을 말하며, 용어사전 구축 시 도출한 관계속성을 반영함으로서 용어 간 관계가 유기적이고 명확하게 표현될 수 있도록 하는 보조적 구축지침의 역할을 하도록 한다. 이를 위해 법원도서관 '법률용어 관련어집의 316개 용어쌍을 분석하여 '보충적 관계속성'을 도출하였으며, 구조적 용어사전 용어에 적용하여 밀도 값과 밀도의 정도를 시각화하여 효과를 확인하였다. 그 결과, '보충적 관계속성' 전, 후의 변화는 적었으나 이는 법률명 용어의 특징으로 인한 결과라는 것을 알 수 있었고, '보충적 관계속성' 반영의 명확한 효과 확인을 위해서는 분석대상용어를 법률명에서 법률관련용어로 확장시켜 연구할 필요성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.534-536
• /
• 2003

대부분의 정보 검색 시스템은 문서 내어서 추출된 모든 용어를 이용해서 문서간 유사도 계산이나 문서 분류, 문서 클러스터링 등에 활용한다. 그러나 실질적으로 문서 내외 모든 용어를 추출해야만 이러한 정보 검색 시스템을 활용할 수 있는 것은 아니며, 오히려 용어 빈도수 같은 가중치가 낮은 용어를 용어 추출에서 제외시킴으로써 모든 용어 추출로 인해서 발생하는 시간과 공간을 많이 소비하는 문제를 해결할 수 있다. 또한 정확하고 자동적인 문서 분류를 위한 문서 클러스터링보다 유사 문서 검색의 활용은 검색효율의 증가를 가져 올 수 있다. 본 논문에서는 유사 문서 판별 시스템을 이용해 용어 추출의 효율성을 실험하였으며, 모든 용어를 추출한 경우보다 중요 용어만 추출한 경우에 더 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.10a
• /
• pp.148-150
• /
• 2003

전문용어의 가짓수가 많고 생성빈도 또한 높은 분야에서 고품질의 정보검색과 기계번역 결과를 얻기 위해서는 상당 분량의 번역용어사전의 확보가 필수적이다. 이러한 분야에서 번역용어사전을 수작업으로 구축하는 것은 큰 부담이 된다. 본 논문에서는 이미 알고 있는 용어(원어)와 번역용어를 말뭉치에서 함께 표기한 부분을 찾아 패턴화하는 작업과, 생성된 패턴으로 추가의 용어-번역용어를 추출하는 작업을 반복하여 수행함으로써 번역용어사전을 자동으로 구축하는 방안을 제안한다. 인터넷 문서를 대상으로 본 제안방법을 적용해 본 결과 상당분량의 유효한 한글-영문용어들을 추출할 수 있었다.

• The Science & Technology
• /
• v.26 no.9 s.292
• /
• pp.93-95
• /
• 1993

남한과 북한은 같은 언어를 사용하지만 거의 반세기 동안 교류가 없었고 정치사회적 환경 등이 달랐던 탓에 언어에서도 차이가 생기기 시작했다. 근래까지 남북한에서 쓰던 학술용어는 대부분 외래어나 일본식 한자말이었다. 그러나 최근 북한에서는 국가적으로 말다듬기운동을 일으켜 대부분 학술용어를 쉬운 우리말로 다듬었다. 남한에서는 대부분 의학용어가 아직도 일본식 한자말로 되어 있다. 최근 대한해부학회에서는 일본식 한자용어에 익숙한 사람들의 저항을 줄이면서 우리말다운 의학용어를 만든다는 데 바탕을 두고 1990년대에 새롭게 다듬은 해부학용어집을 펴냈다. 이들 용어를 비교하며 남북한 의학용어의 공통점과 차이점을 생각해보기로 한다. (일러두기:보기에 있는 용어의 순서는 (옛)-(남)-(북)이며, '옛'은 일본식 한자용어, '남'은 다듬은 해부학용어, '북'은 다듬은 북한용어를 가리킨다. []속의 용어는 앞의 용어와 함께 쓸 수 있도록 허용한 것이고, 용어 가운데 있는()속의 용어는 생략해서 쓸 수 있는 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
• /
• 2004.04a
• /
• pp.513-518
• /
• 2004

측량기술이 GIS, GPS의 도입과 발전과 더불어 디지털 분야의 한 축으로 발전하면서 수많은 외래어 생성하게 되었으나 이를 제대로 정립하지 않은 채 무분별하게 사용되고 있는 실정이다. 특히 인터넷을 통한 다원화된 정보의 신속한 공급으로 인해 용어의 사회적 합의가 도출되기도 전에 개인화 된 용어가 생성되는 등 표준화되지 못한 용어의 난립현상은 더욱 심해져가고 있다. 따라서 사용자들이 이를 이해하고 사용하는데 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 그 동안 혼재되어 사용해 오던 측량관련 분야의 각종 용어, 외래어 등에 대한 의미를 정립하기 위해 측량관련 분야에 종사하는 전문가들은 물론 일반인들에게도 쉽게 이해하는데 도움을 줄 수 있는 측량용어사전을 편찬하였다. 연구의 수행을 위해 측량관련 용어의 국내 연구결과 및 현재 활용되고 있는 용어를 조사하여 용어의 개념적 파악 및 문제점을 확인 할 수 있었고 미국, 일본, 독일 등 선진국의 측량 용어와 관련한 동향 및 현재 사용하고 있는 용어를 조사 및 분석할 수 있었으며, 명확한 용어의 범위 선정을 통해 측량 관련 용어의 개념을 수립하고, 이를 기반으로 측량관련 용어의 개념을 정립할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.745-748
• /
• 2005

전문용어는 특정 분야의 전문가 사이에서 통용되는 표현 매체이며, 일반용어에 비해 생성과 소멸의 주기가 짧은 특징을 가지고 있다. 이런 특징 때문에 일반용어 사전구축과 달리 전문용어 사전을 구축하기 위해서는 신속한 대응전략이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 전문용어 사전 구축을 위한 다음과 같은 두 단계의 과정을 제안한다. 우선 형태소 후처리와 결합규칙을 이용하여 1,200만 어절의 신문 말뭉치로부터 단일어 10만과 복합어 30만의 용어후보를 추출하고, 고빈도 용어 후보 6만개를 선별해 용어지배지수(Term Dominance Value)라는 개념을 도입하여 전문용어를 선정한다. 실험을 통해 용어지배지수 순위와 누적빈도순위 및 최근연도 순위를 비교한 결과 본 논문에서 제안한 용어지배지수가 전문용어 활용도를 나타내는 훌륭한 지표역할을 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.381-383
• /
• 2000

현재, 과학기술, 정치, 사회, 문화의 급격한 변화와 발전에 따라, 전문분야마다 새로운 전문용어가 빈번히 생성되거나 소멸되고 있다. 이러한 전문용어를 포함한 문서를 정확히 해석하기 위해서는 전문용어 전자사전이 필요하다. 전문용어 전자사전을 개발하는데는 수시로 생성되는 전문용어 표제어를 정확히 추출하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 이러한 전문용어 표제어를 컴퓨터를 이용하여 추출하는 시스템을 개발하였다. 기본적으로 기존의 전문용어가 사용된 특정어구를 이용하여 전문용어를 추출한다. 또한, 전문용어의 어절 패턴을 이용하여 후보 전문 용어를 추출한 후, 전문용어를 구성할 수 있는 단어의 위치정보를 이용하여 전문용어를 추출하는 방법을 제안한다. 기존 전문용어 사전에 없는 단어에 대해서는 시소러스를 이용하여 유사 단어의 위치정보를 이용하는 방법을 이용하였다.