• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.166-168
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• 2004

복합어 추출 기법은 최근 활발한 연구가 진행되고 있는 온톨로지 구축과 정보 검색에 중요한 기법으로 연구되어 왔다. 초기의 연구는 주로 언어학적인 필터 기법이나 통계적 기법을 사용하였지만, 최근 문맥정보와 의미 사전 등을 이용하여 용어를 추출하는 방법으로 발전해 오고 있다. 또한 정보검색 분야와 온톨로지 분야에서도 모든 용어를 추출하는 방법보다 문서 집합의 도메인에 적합하다고 판단되는 용어들을 추출하는 방법이 그 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 통계학적 방법을 이용하여 도메인에 적합한 시드 용어의 추출을 하고, 그 시드 용어를 이용해 가중치를 정제하는 방법과 시드 용어로부터 관련된 용어를 추출해 나가는 방법을 적용하여 문서 집합의 도메인에 맞는 용어들을 추출하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.922-924
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• 2004

지식 정보의 확산에 따라 기존 전문분야 용어집에 수록되지 않은 용어의 수가 폭발적으로 증가하고 있다 이에 따라 용어집을 자동으로 구축하는 작업이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 의학분야 코퍼스에서 주어진 전문용어에 대한 정의문을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선, 정의문의 구문적 패턴과 용어의 어휘구성 패턴을 이용하여 용어의 상위개념을 추정한다. 상위개념별로 구축된 특성 어휘 목록을 이용하여 구문적 패턴으로 뽑힌 문장에 등장하는 어휘의 적합성 여부를 판단하여 정의문을 추출한다. 실험 결과 코퍼스에 정의 정보가 있는 48개의 용어에 대하여 71.43%의 정확률을 보인다.

• 도서관문화
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• 제15권1호
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• pp.20-23
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• 1974

편집자 주: 본 협회에서 1966년에 도서관용어집을 발간한바 있습니다. 그 후 날로 발전하는 도서관 및 봉사개념의 변화에 따라 지난 1969년 7월 본회 전문위원회 용어분위에서는 용어집의 개정을 결의하고 작업에 착수하여 그간 5차에 걸쳐 용어해설시안 초고를 발표한 바 있습니다. 이번에 다시 용어분위에서는 도서관과 관계된 용어를 조사 검토하여 우선 그 초고를 게재하는 것입니다. 이 원고를 읽으시고 좋은 의견을 당 사무국으로 보내주시기 바랍니다.

• 도서관문화
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• 제14권11호
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• pp.28-30
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• 1973

편집자 주 ; 본 협회에서 1966년에 도서관용어집을 편간한 바 있습니다. 그 후, 날로 발전하는 도서관 및 봉사개념의 변화에 따라 지난 1969년 7월 본회 전문위원회 용어분위에서는 용어집의 개정을 결의하고 작업에 착수하여 그간 4차에 걸쳐 용어해설시안 초고를 발간한 바 있습니다. 이번에 다시 용어분위에서는 도서관과 관계된 인쇄 분야의 용어를 조사 검토하여 우선 그 초고를 게재하는 것입니다. 이 원고를 읽으시고 좋은 의견을 당 사무국으로 보내주시기 바랍니다.

• 천문학회보
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• 제41권1호
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• pp.63.2-63.2
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• 2016

1900년대 초에 발행된 천문학 서적 2권을 중심으로 사용된 천문학 용어를 현재와 비교분석하는 연구를 진행하였다. 우리는 두 서적에 사용된 용어에서 천문학용어, 화학원소 용어, 인물 및 지명 용어로 나누어서 현재의 과학용어사전과 비교하였다. 지금까지 사용되는 용어와 지금은 사용하지 않는 용어, 그리고 의미는 동일하지만 변화를 보인 용어로 나누어 분석하였다. 한 권의 천문학 서적에는 영어 색인이 포함되어 있어, 그 기준으로 현재와 비교하고, 나머지 천문학 서적은 본문에 나온 용어를 추려서 비교하였다. 용어를 통해서 두 권의 서적이 다른 경로로 수입 번역되었음을 알 수 있었고, 현재와 같이 용어의 통일이 없었다는 점에서 당시 천문학 교육의 한계점이 드러났다. 이 연구는 당시의 천문학 서적이나 관련 서적을 연구할 때, 한자 표기 없이 영어 어휘를 음차하여 표기된 용어를 동정하는데 도움을 줄 것으로 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권8호
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• pp.718-729
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• 2006

일정 분야의 문서들에서 그 분야 특정을 반영하는 전문용어를 자동으로 인식하는 연구에 대한 관심이 증가하고 있다. '전문용어 인식'은 문서에서 전문용어가 될 수 있는 언어적 단위를 파악하는 '용어 추출' 과정과 '용어추출' 과정에서 얻어진 용어목록 중 해당분야의 전문용어를 고르는 '전문용어 선택' 과정으로 구성된다. '전문용어 선택' 과정은 용어목록을 전문용어의 특정에 따라 순위화한 후 타당한 전문용어를 파악하는 작업으로 정의된다. 따라서 전문용어 선택 문제는 용어목록의 순위화 작업과 순위화된 목록에서 전문용어와 비전문용어 간의 경계를 인식하는 작업으로 정의된다. 기존의 전문용어 선택 기법은 주로 용어의 빈도수 등과 같은 통계적 특정만을 이용하였다. 하지만 통계적 특정만으로는 효과적으로 전문용어를 선택하기 어렵다. 본 논문의 논제는 전문용어 선택에서 다양한 전문용어의 특정을 고려하고 이들 중 전문용어 선택에서 효과적인 특정을 찾으려는 것이다. 순위화 문제는 다양한 전문용어 특정을 도출하고 이들을 기계학습방법으로 통합하여 해결한다. 경계인식 문제는 전문용어와 비전문용어의 이진 분류 문제로 정의하고 기계학습방법으로 해결한다. 본 논문의 기법은 경계인식측면에서 78-86%의 정확률과 87% -90%의 재현율을 나타내었으며, 순위화 측면에서 89%-92%의 11포인트 평균정확률을 나타내었다. 또한 기존 연구보다 최고 26% 의 성능향상을 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제33권7호
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• pp.1343-1353
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• 2013

본 연구는 학생들이 과학 용어에 대한 이해도가 낮음으로 인해 발생하는 여러 가지 문제점들을 해결하기 위한 방안으로 과학 용어 교육을 별도로 실시할 것을 제안하며, 이를 위한 기초 조사로 현장의 과학 교사들을 대상으로 과학 용어 교육에 대한 인식을 조사하고자 실시되었다. 조사는 설문 조사를 통해 진행되었으며 설문 문항은 과학 용어에 대한 인식, 과학 교육에서 과학 용어에 대한 인식, 과학 용어 교육에 대한 인식, 과학 용어 교육 방안에 대한 의견으로 구성하였다. 그 결과 과학 교사들 역시 학생들과 마찬가지로 과학 용어를 어려워하고 친숙하지 못한 것으로 인식하고 있었으며, 과학 용어가 학생들의 과학 학습에 중요한 영향을 미치므로 별도의 용어 교육을 실시할 필요가 있으나 현재는 용어를 어떻게 교육하면 좋을지에 대한 방법적 지식을 갖고 있지 않아 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 교사들이 원하는 과학 용어 교육의 형태는 교과서에 새로운 용어가 나올 때 마다 해당 페이지에 새로운 용어라는 표시와 함께 설명을 제시해 주는 것이었다. 과학 용어 교육을 실시하기 위해서는 방대한 양의 조사를 바탕으로 한 체계적인 기초 연구가 이루어져야 하므로 관련 전문가들의 많은 관심과 연구가 필요하다.

• 정보관리연구
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• 제22권2호
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• pp.1-28
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• 1991

본(本) 연구(硏究)는 한글 과학기술용어(科學技術用語)의 표준화(標準化)를 위한 기초자료를 마련하여 국내(國內) 과학기술(科學技術) 데이터베이스의 제작을 촉진하고, 또한 한글 전문용어(專門用語)와 이에 대응하는 영어(英語) 용어(用語) 및 일어(日語) 용어(用語)를 안내해 줌으로써 해외(海外) 데이터베이스 검색시(檢索時)에 편리한 검색(檢索) 툴로서 활용하는 데 목적(目的)이 있다. 과학기술분야(科學技術分野)에서 사용되고 있는 전문용어(專門用語)의 한글 용어, 영어(英語) 용어, 일어(日語) 용어 시소러스에 대한 대역(對譯) 데이터베이스를 구축한 것이다. 시소러스의 이론적인 배경을 고찰하였으며, 과학기술분야(科學技術分野) 전문용어(專門用語)의 수집은 일본과학기술정보(日本科學技術情報)센터가 1987년에 발행한 $\ulcorner$과학기술용어(科學技術用語) 시소러스 영일(英日) 리스트$\lrcorner$와 $\ulcorner$과학기술용어(科學技術用語) 시소러스 일영(日英) 리스트$\lrcorner$를 근거자료로 하여 일어(日語) 용어(用語) 및 영어(英語) 용어(用語)에 1 대(對) 1로 대응하는 한글 용어로 번역(飜譯)하였다. 과학기술용어(科學技術用語) 시소러스 대역(對譯) 데이터베이스에 수록된 한글 디스크립터는 38,318 용어, 한글 비디스크립터는 2,870용어, 영어(英語) 디스크립터는 38,318 용어, 영어(英語) 비디스크립터는 11,910 용어, 일어(日語) 디스크립터는 38,318 용어, 일어(日語) 디스크립터는 9,789 용어이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.236-236
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• 2021

최근 텍스트와 같은 비정형 데이터의 생성 속도가 급격하게 증가함에 따라, 이를 분석하기 위한 기술들의 필요성이 커지고 있다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리기술을 사용하여 비정형 텍스트를 정형화하고, 문서에서 가치있는 정보를 획득할 수 있는 기법 중 하나이다. 텍스트 마이닝 기법은 일반적으로 각각의 분서별로 특정 용어의 사용 빈도를 나타내는 문서-용어 빈도행렬을 사용하여 용어의 중요도를 나타내고, 다양한 연구 분야에서 이를 활용하고 있다. 하지만, 문서-용어 빈도 행렬에서 나타내는 용어들의 빈도들은 문서들의 차별성과 그에 따른 용어들의 중요도를 나타내기 어렵기때문에, 용어 가중치를 적용하여 문서가 가지고 있는 특징을 분류하는 방법이 필수적이다. 다양한 용어 가중치를 적용하는 방법들이 개발되어 적용되고 있지만, 환경 분야에서는 용어 가중치 기법 적용에 따른 효율성 평가 연구가 미비한 상황이다. 또한, 환경 이슈 분석의 경우 단순히 문서들에 특징을 파악하고 주어진 문서들을 분류하기보다, 시간적 분포도에 따른 각 문서의 특징을 반영하는 것도 상대적으로 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 2015-2020년의 서울지역 환경뉴스 데이터를 사용하여 환경 이슈 분석에 적합한 용어 가중치 기법들을 비교분석하였다. 용어 가중치 기법으로는 TF-IDF (Term frequency-inverse document frquency), BM25, TF-IGM (TF-inverse gravity moment), TF-IDF-ICSDF (TF-IDF-inverse classs space density frequency)를 적용하였다. 본 연구를 통해 환경문서 및 개체 분류에 대한 최적화된 용어 가중치 기법을 제시하고, 서울지역의 환경 이슈와 관련된 핵심어 추출정보를 제공하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.111-117
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• 1998

자연어 처리 응용 분야에서 다양하게 이용할 수 있는 용어들을 자동적으로 획득하고, 나아가 이 과정을 점진적으로 반복하여 수행함으로써 획득할 수 있는 용어의 수를 증가 시키고 그 용어들 간의 의미적 관계도 얻을 수 있다. 점진적인 용어 획득을 위하여 용어의 형태에 변이 규칙을 적용하여 새로운 용어를 획득하는 과정을 반복한다. 우리는 변이의 종류를 단어간의 변이 뿐만 아니라 단어 내의 변이 그리고 이 둘을 결합한 복합 변이로까지 확장하여 새로운 용어 획득 과정을 더욱 다양화하는 기법을 제시한다. 실험은 확장된 변이 규칙으로부터 얻은 용어들 중에서 기존의 단어간의 변이로부터 획득한 용어들의 비율이 전체의 38.6%라는 사실로부터 변이의 종류 및 규칙의 확장이 획득할 수 있는 용어들의 수를 증가 시킬 수 있다는 것을 보여준다.