• 음성과학
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• 제8권1호
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• pp.33-52
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• 2001

A bilingual sound dictionary in Korean and English has been created for a broad range of sound reference to cross-linguistic, dialectal, native language (L1)-transferred biological and allophonic variations. The paper demonstrates that the pronunciation dictionary of the lexicon is inadequate for sound reference due to the preponderance of unmarked sounds. The audio registry consists of the three-way comparison of 1) English speech from native English speakers, 2) Korean speech from Korean speakers, and 3) English speech from Korean speakers. Several sub-dictionaries have been created as the foundation research for independent development. They are 1) a pronunciation dictionary of the Korean lexicon in a keyboard-compatible phonetic transcription, 2) a sound dictionary of L1-interfered language, and 3) an audible dictionary of Korean sounds. The dictionary was designed to facilitate the exchange of the speech signal and its corresponding text data on various media particularly on CD-ROM. The methodology and findings of the construction are discussed.

• International Journal of Contents
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• 제17권4호
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• pp.1-15
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• 2021

Named entity recognition (NER) is a crucial task for NLP, which aims to extract information from texts. To build NER systems, deep learning (DL) models are learned with dictionary features by mapping each word in the dataset to dictionary features and generating a unique index. However, this technique might generate noisy labels, which pose significant challenges for the NER task. In this paper, we proposed DL-dictionary features, and evaluated them on two datasets, including the OntoNotes 5.0 dataset and our new infectious disease outbreak dataset named GFID. We used (1) a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) character and (2) pre-trained embedding to concatenate with (3) our proposed features, named the Convolutional Neural Network (CNN), BiLSTM, and self-attention dictionaries, respectively. The combined features (1-3) were fed through BiLSTM - Conditional Random Field (CRF) to predict named entity classes as outputs. We compared these outputs with other predictions of the BiLSTM character, pre-trained embedding, and dictionary features from previous research, which used the exact matching and partial matching dictionary technique. The findings showed that the model employing our dictionary features outperformed other models that used existing dictionary features. We also computed the F1 score with the GFID dataset to apply this technique to extract medical or healthcare information.

• 한국전자거래학회지
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• 제7권1호
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• pp.141-152
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• 2002

Data dictionary is a collection of meta-data, which describes data produced and consumed while performing business processes. Data dictionary is an essential element for business process standardization and automation, and has a fundamental role in ERP application management and customization. Also, data dictionary facilitates B2B processes by enabling painless integration of business processes between various enterprises. We implemented data dictionary support in SEA＋, a component- based scalable ERP system developed in ETRI, and found out that it's a plausible feature of business information system. We discovered that data dictionary promotes semantic, not syntactic, data management, which can make it possible to leverage viability of the tool in the coming age of more meta-data oriented computing world. We envision that business data dictionary is a firm foundation of adapting business knowledge, applications and processes into the semantic web based enterprise infra-structure.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2001년도 International Conference CALS/EC KOREA
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• pp.483-491
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• 2001

Data dictionary is a collection of metadata about data defined, produced and consumed while performing business processes. Data dictionary is an essential element for business process standardization and automation. Data dictionary also has a fundamental role in ERP application management and customization. Finally, data dictionary helps B2B by gracefully integrating intra-enterprise business processes and inter-enterprise business processes. This paper gives some clues about the importance of data dictionary in ERP and B2B, and introduces data dictionary support of SEA+, a component-based scalable ERP package system.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.60-68
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• 2007

언어 정보 처리 응용 분야는 정보검색, 형태소분석, 철자검색, 음성인식, 문자 인식 등 다양하다. 이러한 정보처리 과정은 전자 사전이 필수적이다. 본 논문에서는 국어대사전에 대한 기본적인 통계 정보들을 살펴보고, 전자사전 구축에 대하여 알아보았다. 대상 정보는 고어 및 불완전음절을 포함하는 단어를 제외한 표제어들에 대하여, 대사전의 표제어수, 전자사전의 엔트리수, 사용된 전체음절수, 서로 다른 음절수, 엔트리들의 평균 길이, 품사별 분포, 전자사전을 트라이로 구축할 때 사용되는 노드 수 등 이다. 전자사전의 전체 엔트리 수는 361,980개, 사용된 음절수는 1,289,659개로 엔트리들의 평균 길이는 3.56이었으며 서로 다른 음절수는 2,463개였다. 이러한 통계 정보들은 전자사전 구축 및 한국어 정보처리에 도움이 될 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.587-592
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• 2001

사무자동화의 필요성이 증가함에 따라 많은 응용 프로그램이 개발되고 있으며, 전자사전은 이러한 사무용 프로그램의 주요 구성요소 중 하나이다. 효율적인 전자사전은 빠른 검색을 지원해야 하며, 타 사전과 데이터 교환을 통해 사어 및 신조어에 대처할 수 있어야 한다. 또한 전자 사전 프로그램 자체의 재사용의 고려하여 전자 사전 프로그램 구축비용 및 시간을 절감할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사전 내부 데이터 표현 형식을 정의하여 정의된 표현 방식에 기초한 타 전자 사전 데이터 교환을 가능하게 하는 방안을 제시하였다. 또한 재사용 및 호환성을 향상시키기 위하여 사전 구조를 시스템 사전 컴포넌트와 사용자 사전 컴포넌트로 나누어 구현하여 차후 바이너리 단위로의 재사용을 가능하게 하였다. 컴포넌트화로 인한 검색속도 저하 가능성은 트라이 및 B 트리 인덱스 구조를 통하여 효과적으로 방지하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.841-844
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• 1998

Korean Text to Sign Language Traslator could be applied to learn letters for both the deaf and hard-of-hearing people, and to have a conversation with normal people. This paper describes some useful dictionaries for developing korean text to sign language translator; Base sign language dictionary, Compound sign language dictionary, and Resemble sign language dictionary. As korean sign language is composed entirely of about 6,000 words, the additional dictionaries are required for matching them to korean written language. We design base sign language dictionary which was composed of basic symbols and moving picture of korean sign language, and propose the definition of compound isng language dictionary which was composed of symbols of base sing language. In addition, resemble sign language dictionary offer sign symbols and letters which is used same meaning in conversation. By using these methods, we could search quickly sign language during korean text to sign language translating process, and save storage space. We could also solve the lack of sign language words by using them, which are appeared on translating process.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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• pp.607-611
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• 1988

In this paper, a text compression method is proposed which is capable of reducing mean bits per character by word and etymology dictionary. This dictionary consists of 256 words and 512 etymologies with 10 bits length codes. Using this dictionary, a mean rate of 3.44 bits per character is achieved.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.420-428
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• 2012

용어 의미 표준화를 통한 업무의 효율성을 높이기 위해서 다양한 분야에서 전문용어가 구축 활용되고 있으며, 국방분야에서도 국방용어 사전 발간을 통해 각 군의 효율적인 업무 연계 및 표준화된 국방 용어 유통체계를 정립하는데 노력하고 있다. 국방기술품질원에서도 3년을 주기로 국방과학기술분야의 전문용어 사전을 발간함으로써 전문용어 구축 표준화 연구는 물론, 전문용어의 활용성 제고에 힘쓰고 있다. 본 연구에서는 국방기술품질원에서 전문용어 사전을 실제로 구축하는데 필요한 구축 프로세스와 조직, 이를 지원하기 위한 워크벤치에 대해서 기술하고 있다. 즉, 국방과학기술 전문용어 사전을 구축하기 위한 전문용어 사전구축 프로세스 및 조직의 구성, 표제어 정의, 전문용어 후보 추출을 위한 대상 문서의 선정, 전문용어 후보추출, 전문용어 후보군 생성, 워크벤치 등록, 사전 구축, 사전 검증 과정에 대해서 설명하고 있다, 또한 전문 용어 사전의 활용성 제고를 위해서 시소러스를 구축 활용하는 내용은 물론, 전문용어 사전 구축을 위해서 개발된 워크벤치의 기능을 중심으로 효율적인 전문용어 사전 구축 지원 방법에 대해서도 기술한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권1호
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• pp.15-19
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• 2012

A Domain Dictionary generation algorithm based on pseudo feedback model is presented in this paper. This algorithm can increase the precision of domain dictionary generation algorithm. The generation of Domain Dictionary is regarded as a domain term retrieval process: Assume that top N strings in the original retrieval result set are relevant to C, append these strings into the dictionary, retrieval again. Iterate the process until a predefined number of domain terms have been generated. Experiments upon corpus show that the precision of pseudo feedback model based algorithm is much higher than existing algorithms.