• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.793-796
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• 2004

본 논문은 의료분야의 음성 인식 시스템의 발음모델의 성능 향상에 필요한 올바른 영어 단어 발음열을 얻고자 한다. 본 시스템의 텍스트는 의료 전문 용어인 영어와 한글의 조합으로 되어있어, 한국어 G2P 성능뿐만 아니라 영어 G2P의 성능도 중요한 문제가 되고 있다. 또한 본 시스템의 의료 음성 데이터가 한국 화자로써, 표기열이 영어식 발음 폰셋으로 변환되면 효율적이지 못하다. 이를 위해, 영어 G2P의 결과를 한국 화자에 적합하게 변환해주는 방법론이 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 음성 텍스트에서 영어만 추출한 후, 영어 G2P 프로그램(addttp, NIST)을 이용해 발음열을 구한다. 그리고 한국 화자의 실제 음성을 통해 얻은 정답 발음열을 구하여 서로 비교한다. 비교를 위해 각 발음열의 한 폰씩 정렬을 수행한 후, 삽입, 삭제, 대치 에러가 이러나는 쌍과 좌우 바이그램 정보를 추출한다. 마지막으로, 좌우 바이그램 정보에서 best1의 에러 패턴을 통해 모든 단어에 적용한다. 이 때, 최종적으로 실보다 득이 되는 에러패턴만을 추출, 적용한다. 실험에서는 26여개의 에러 패턴을 찾을 수 있어, 8%의 올바른 발음열을 추가적으로 얻는데 성공하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.49-67
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• 2015

최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.171-188
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• 2008

이 연구는 식품영양학의 학문적 특성과 문헌분류 체계를 분석한 후, 이를 토대로 KDC 식품영양학의 분류체계를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 시도되었다. 이 연구결과를 요약하면 아래와 같다. 첫째, 식품영양학의 학문분류는 대체로 영양학, 식품학, 급식경영학의 3개영역으로 구분되어 있으며, 한국학술진흥재단의 연구분류표에서도 이와 유사하게 구분되어 있다. 둘째, 식품영양학의 문헌분류 체계에서는 학문분류 체계와는 달리 대체로 영양학과 식품학이 별개의 학문으로 구분되어 있다. 즉, 영양학은 의학의 하위학문으로, 식품학은 가정학의 하위학문으로 배치되어 있으며, 식품학에서 급식경영학을 함께 다루고 있다. 셋째, KDC 식품영양학의 분류체계는 DDC나 NDC와 같이 영양학과 식품학이 별개의 학문으로 구분되어 있지만, 실제로는 분류하는 사람에 따라 혼란을 일으키고 있다. 그리고 일부 항목은 학문발전의 추세에 부응하지 못하고 있거나 한글 및 영문표기의 오류가 나타나고 있다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 영양학과 식품학의 분류혼란은 해당 항목에 주기를 첨가하여 혼란을 최소화할 수 있도록 하였으며, 학문발전의 추세를 반영하여 급식경영 관련 항목 및 한방요리 등과 같은 새로운 주제를 추가하거나 현대적인 용어로 대치하여 수정 전개방안을 제시하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.59-73
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• 2009

키워드 추출은 정보검색, 문서 분류, 요약, 주제탐지 등의 텍스트 마이닝 분야에서 기반이 되는 기술이다. 대용량 전자문서로부터 추출된 키워드들은 텍스트 마이닝을 위한 중요 속성으로 활용되어 문서 브라우징, 주제탐지, 자동분류, 정보검색 시스템 등의 성능을 높이는데 기여한다. 본 논문에서는 인터넷 포털 사이트에 게재되는 대용량 뉴스문서집합을 대상으로 키워드 추출을 수행하여 분야별 주제를 제시할 수 있는 키워드를 추출하는 새로운 기법을 제안한다. 기본적으로 키워드 추출을 위해 기존 TF-IDF 모델을 고찰, 이것의 6가지 변형식을고안하여 이를 기반으로 각 분야별 후보 키워드를 추출한다. 또한 분야별로 추출된 단어들의 분야간 교차비교분석을 통해 불용어 수준의 의미 없는 단어를 제거함으로써 그 성능을 높인다. 제안 기법의 효용성을 입증하기 위해 한글 뉴스 기사 문서에서 추출한 키워드의 질을 비교하였으며, 또한 주제 변화를 탐지하기 위해 시간에 따른 키워드 집합의 변화를 보인다.

• 통합자연과학논문집
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• 제1권3호
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• pp.195-209
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• 2008

Some Korean terminologies on reproductive structures of seed plants in plant morphology, written incorrectly in many books, were analysed to propose accurately expressed terminologies. 31 books in areas such as general biology, plant biology, plant morphology, and biological dictionaries and glossaries were selected to analyse the accuracy of the terminologies for reproductive structures in gymnosperms, e.g., cone or strobilus, seed (or ovulate) cone and pollen cone, and conifer(s) or coniferous plants, and for flower structures in angiosperms, e.g., corolla, anther, filament, pistillate (or female) flower and staminate (or male) flower, apocarpous, and syncarpous. The definition and etymology of the terminologies were traced in 4 textbooks of plant anatomy and 2 dictionaries of biology and botany written in English. On the basis of the definition, etymology, and principles for terminology formation according to the International Organization for Standardization (ISO 704:2000), reasonably expressed Korean terminologies were proposed. All of the 8 terminologies examined in this study were included in the glossary of biological terminologies, published by the Korean Association of Biological Sciences in 2005, and designated as an editorial source for science and biology textbooks for middle and high schools by Ministry of Education in 2007. However, the only 1 of the 8 terminologies described in the glossary were consistent with the proposed expression in the present study. These inconsistencies indicated the need for a reassessment of this glossary of biological terminologies. The newly proposed terminologies would facilitate mutual understanding between teachers and students of plant biology.

• 통합자연과학논문집
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• 제1권3호
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• pp.234-246
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• 2008

Korean terminologies on stem structures in plant morphology, written incorrectly in many books, were analysed to propose accurately expressed terminologies. 35 books in areas such as general biology, plant biology, plant morphology, and biological dictionaries and glossaries were selected to analyse the accuracy of the terminologies for seed structures, e.g., shoot and shoot system, rhizome, apical dominance, anticlinal and periclinal divisions, and intercalary and lateral meristems. The definition and etymology of the terminologies were traced in 4 textbooks of plant anatomy and 2 dictionaries of biology and botany written in English. On the basis of the definition, etymology, and principles for terminology formation according to the International Organization for Standardization (ISO 704:2000), reasonably expressed Korean terminologies were proposed. All of the 8 terminologies examined in this study were included in the glossary of biological terminologies, published by the Korean Association of Biological Sciences in 2005, and designated as an editorial source for science and biology textbooks for middle and high schools by Ministry of Education in 2007. However, the only 1 of the 8 terminologies described in the glossary were consistent with the proposed expression in the present study. These inconsistencies indicated the need for a reassessment of this glossary of biological terminologies. The validity of the proposed Korean terminologies was tested in a questionnaire sent to 17 professors teaching plant morphology or/and taxonomy at universities. A mean of 91.9% of the total respondents agreed with the Korean expressions proposed in this study. The new, proposed terminologies would facilitate mutual understanding between teachers and students of plant biology.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.57-64
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• 2006

본 논문에서는 웹과 같은 일반적인 도메인의 영한 자동 번역기를 특허용 영한 자동번역기로 특화하는 방법에 대해 기술한다. 특허용 영한 파동번역기로의 특화는 다음과 같은 절차에 의해 이루어진다: 1) 대용량 특허 문서에 대한 언어학적 특성 분석, 2) 대용량 특허문서 대상 전문용어 추출 및 대역어 구축, 3) 기존 번역사전 대역어의 특화, 4) 특허문서 고유의 번역 패턴 추출 및 구축, 5) 언어학적 특성 분석에 따른 번역 엔진 모듈의 특화 및 개선, 6) 특화된 번역 지식 및 번역 엔진 모듈에 따른 번역률 평가. 이와 같은 절차에 의해 만들어진 특허 영한 자동 번역기는 특허 전문번역가의 평가에 의해 전분야 평균 81.03%의 번역률을 내었으며, 분야별로는 기계분야(80.54%), 전기전자분야(81.58%), 화학일반분야(79.92%), 의료위생분야(80.79%), 컴퓨터분야(82.29%)의 성능을 보였으며 계속 개선 중에 있다. 현재 본 논문에서 기술된 영한 특허 자동번역 시스템은 산업자원부의 특허지원센터에서 변리사 및 특허 심사관이 영어 전기전자분야 특허 문서를 검색할 때 한국어 번역서비스를 제공받도록 이용되고 있으며($\underline{http://www.ipac.or.kr}$), 2007년에는 전분야 특허문서에 대한 영한 자동번역 서비스를 제공할 예정이다.

• 한국광물학회지
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• 제32권2호
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• pp.145-150
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• 2019

최근 남북한 사이에 화해의 분위기가 무르익어가고 있으므로, 미래에 발생할 한반도 통일을 대비하는 관점에서 남북한 사이의 광물명을 통일하여 사용하는 것이 절실히 요구되고 있다. 외래어 표기법에 다른 언어에서 빌려온 어휘를 한글로 표기하는 규정이 있음에도 불구하고 광물명의 경우 이를 준수하지 않고 같은 외래어 광물명에 대하여 다양한 용어를 사용하고 있으므로 외래어 표기법에 맞도록 통일해야 한다. 금속광물과 비금속광물 모두에 ${\bigcirc}{\bigcirc}{\bigcirc}$석을 사용하고, 외래어 표기법 용례 찾기에 포함된 약 70개의 광물명은 용례 찾기에 나와 있는 대로 표기하고, 인명이나 지명에서 유래한 광물명은 인명이나 지명 + 석으로 표기할 것을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.77-86
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• 2019

본 논문은 머신 러닝 기술을 이용하여 과거의 수집된 문서를 분석하고 이를 바탕으로 문서를 분류하는 방법을 제안한다. 특정 도메인과 관련된 키워드를 기반으로 데이터를 수집하고, 특수문자와 같은 불용어를 제거한다. 그리고 한글 형태소 분석기를 사용하여 수집한 문서의 각 단어에 명사, 동사, 형용사와 같은 품사를 태깅한다. 문서를 벡터로 변환하는 Doc2Vec 모델을 이용해 문서를 임베딩한다. 임베딩 모델을 통하여 문서 간 유사도를 측정하고 머신 러닝 기술을 이용하여 문서 분류기를 학습한다. 학습한 분류 모델 간 성능을 비교하였다. 실험 결과, 서포트 벡터 머신의 성능이 가장 우수했으며 F1 점수는 0.83이 도출되었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권1호
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• pp.133-150
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• 2021

이 연구의 목적은 공공도서관의 도서 분류를 위해 표제를 대상으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 조사하는데 있다. 데이터 분석은 아나콘다 플랫폼의 쥬피터 노트북을 통하여 파이썬의 싸이킷런 라이브러리를 이용하였다. 한글 형태소 분석을 위해 KoNLPy 분석기와 Okt 클래스를 사용하였다. 분석 대상은 공공도서관의 KORMARC 레코드에서 추출된 2,000건의 표제 필드와 KDC 분류기호(300대와 600대)이었다. 6가지 머신러닝 모델을 이용하여 데이터를 분석한 결과, 도서 분류에 머신러닝 적용 가능성이 있다고 판단되었다. 사용된 모델 중 표제 분류의 정확도는 신경망 모델이 가장 높았다. 표제 분류의 정확도 향상을 위해 도서 표제에 대한 조사와 표제의 토큰화 및 불용어에 대한 연구 필요성을 제안하였다.