Journal of information and communication convergence engineering
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제17권3호
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pp.191-197
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2019
Morphological analysis is used for searching sentences and understanding context. As most morpheme analysis methods are based on predefined dictionaries, the problem of a target word not being registered in the given morpheme dictionary, the so-called unregistered word problem, can be a major cause of reduced performance. The current practical solution of such unregistered word problem is to add them by hand-write into the given dictionary. This method is a limitation that restricts the scalability and expandability of dictionaries. In order to overcome this limitation, we propose a novel method to automatically expand a dictionary by means of use-case analysis, which checks the validity of the unregistered word by exploring the use-cases through web crawling. The results show that the proposed method is a feasible one in terms of the accuracy of the validation process, the expandability of the dictionary and, after registration, the fast extraction time of morphemes.
본 연구가 갖는 중요성은 두 가지로 요약된다. 첫째는 질의 확장 검색 방법으로 사전에서 나타나는 용어를 질의의 추가용어로 채택하는 것이다. 이 방법은 기존의 피드백 확정 방법이 갖는 2차적 검색 과정을 줄인다. 둘째는 초기 질의어와 추가용어 사이에 가중치를 달리 적용하여 재현율과 정확률을 동시에 높일 수 있는 최적의 모델을 제시하였다. 이렇게 함으로써 정보 검색의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 방법을 제시하고 있다.
본 논문에서는 자동문서요약 시스템에서 정확하고 실용적인 주제어 추출을 위하여 한국어의 의미론적 특성을 고려한 의미사전의 확장 방법론에 대하여 논하고자 한다. 첫째로 동의어 사전을 통하여 의미표지 분석의 정확도를 높이고자 한다. 둘째로 하위범주화사전에 가중치를 부여하여 구문과 의미 분석에서 가장 올바른 분석 결과를 결정하는 참조 정보로 활용하고자 한다. 셋째로 미등록 용언의 하위범주화패턴 예측을 통하여 한국어에서 접사 파생되는 용언에 대하여 원활한 의미 분석을 수행할 수 있도록 한다.
영한 기계번역 시스템을 개발하기 위해서는 언어에 대한 다양한 정보를 필요로 하며, 특히 영어 단어에 대한 의미 정보를 포함하는 영한 변환사전의 풍부한 정보량은 번역품질에 중요한 요소이다. 지속적으로 생성되는 새로운 단어들은 사전에 등록되어 있지 않아 번역문에 영어 단어가 그대로 출력되어 번역품질을 저하시킨다. 또한 복합명사는 어휘분석, 구문분석을 복잡하게 하고 사전에 의미가 등록되지 않은 경우가 많아 올바르게 번역하기 어렵다. 따라서 영한 기계번역의 번역품질 향상을 위해서는 사전에 등록되어 있지 않은 단어들과 자주 사용되는 복합명사들을 수집하고 의미 정보를 추가하여 영한 변환사전을 지속적으로 확장하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 신문기사로부터 말뭉치를 추출하고, 사전 미등록 단어와 자주 나타나는 복합명사를 찾은 후, 이들에 대해 의미를 부착하여 영한 변환사전에 추가하는 일련의 과정으로 구성되는 영한 변환사전의 확장 방안을 제안하고 이를 지원하는 도구를 개발하였다. 사전 정보의 확대는 많은 사람의 노력을 필요로 하는 일이지만, 영한 기계번역 시스템의 개선을 위해서는 필수적이다. 본 논문에서 개발한 도구는 사람의 노력을 최소화 하면서, 영한 변환사전의 정보량 지속적인 확대를 위해 유용하게 활용되어 영한 기계번역 시스템의 번역품질 개선에 기여할 것으로 기대된다.
Matching pursuit algorithm is a signal expansion technique whose efficiency for motion compensated residual image has already been demonstrated in the MPEG-4 framework. However, one of the practical concerns related to applying matching pursuit algorithm to real-time scalable video coding is its massive computation required for finding dictionary elements. In this respective, this paper proposes a fast algorithm, which is composed of three sub-methods. The first method utilizes the property of symmetry in 1-D dictionary element and the second uses mathematical elimination of inner product calculation in advance, and the last one uses frequency property of 2-D dictionary. Experimental results show that our algorithm needs about 30% computational load compared to the conventional fast algorithm using separable property of 2-D gabor dictionary with negligible quality degradation.
급변하는 자연언어를 기계가 이해할 수 있도록 하기 위해서는 다양한 언어지식자원(linguistic knowledge resources)의 구축이 필수적으로 수반된다. 본 논문에서는 온라인 콘텐츠의 특성을 활용해 언어지식자원을 자동으로 구축함으로써 지속적으로 확장 가능한 방법을 고안하고자 한다. 특히 언어분석 과정에서 가장 활용도가 높은 개체명(NE: Named Entity) 사전을 자동으로 구축, 확장하는데 주안점을 둔다. 이를 위해 본 논문에서는 개체명 사전 구축대상문서로 위키피디아(Wikipedia)를 선정, 그 특성을 파악하기 위해 다양한 통계 분석을 수행하였다. 이에 기반하여 위키피디아 콘텐츠가 갖는 구문적 특성과 구조 정보 등의 메타데이터를 활용하여 개체명 사전을 구축, 확장하는 방법을 제안한다.
국가연구개발(R&D, Research and Development) 정보는 정부부처로부터 발주되는 사업 과제를 수행하는 과정에서 발생되는 다양한 연구분야의 정보들이 포함되어 있다. 따라서 효율적인 R&D정보 검색을 위해서는 이러한 국가R&D정보의 특성을 반영할 수 있는 국가R&D 전문용어사전 구축이 필요하다. 본 연구에서는 국가R&D정보에서 연구분야를 명시하기 위해 활용되는 국가과학기술표준분류를 적용하여 국가R&D용어사전을 구축하기 위한 방안을 제안한다. 국가R&D 과제정보의 구조적 특성과 그에 따른 과제 키워드의 유용성에 대해 언급하고, 국가과학기술표준분류별 국가R&D정보 현황과 국가R&D 용어의 특성에 대해 살펴보고자 한다. 그리고 이를 바탕으로 국가R&D용어사전을 구축하기 위한 방법을 용어사전의 유형과 구조, 사전구축 절차, 정제규칙의 관점에서 정의한다. 본 연구를 기반으로 구축되는 국가R&D용어사전은 국가R&D정보 검색 시 한 영 대역어, 동의어 등을 활용한 검색어 확장과 국가과학기술표준분류를 활용한 검색 범위 명확화, 용어설명 정보를 활용한 이용자 편의기능 제공 등에 다양하게 활용될 수 있다.
디지털 대전환 시대를 맞이했지만 문화유적 조사 결과 생산되는 수많은 고고 디지털 원천 자료를 효율적으로 수집·관리·통합·서비스할 수 있는 활용체계, 즉 고고학술정보의 지능형 통합관리·서비스 플랫폼은 부재한 상황이다. 이와 관련하여, 현재 웹에서 PDF형태로 서비스되고 있는 한국고고학사전의 단순 전산화(Digitization) 문제와 한국고고학사전 발간 및 활용 현황 등을 통해 '한국고고학 디지털 사전 구축' 필요성을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 자료 접근의 한계와 어려움에 따른 고고학술 데이터 접근성 제고와 고품질의 지식정보 제공을 중심으로 한 '한국고고학 디지털 사전 구축'의 전반적인 방향을 제안하였다. 2001년부터 발간하고 있는 한국고고학사전의 활용 현황을 분석하여 디지털 전환의 필요성을 확인하였고, 유럽, 미국, 일본 등 국외 고고학 데이터 아카이빙 플랫폼과 국내 전문사전과 관련한 플랫폼 구축 사례를 검토하여 데이터의 체계적인 관리와 보존, 활용에 대해 살펴보았다. 이를 통해 '한국고고학 디지털 사전 구축'을 위한 실행 과제로서 전산화된 기록물에 대한 메타데이터 설계와 생산된 메타데이터 간의 관계 정보를 부여하고 보여주는 시맨틱(semantic, 의미 기반) 데이터로의 확장 등을 제안하였다. 이러한 연구를 바탕으로 향후 고고학술정보의 지능형 통합관리·서비스 플랫폼 구축과 이에 따른 한국고고학에 대한 대중의 관심과 이해를 한 단계 높일 수 있는 발판을 마련하는 계기가 될 것으로 기대한다.
'맞다(right)', which is inversely related to 'teullida', has a synonymic relationship with '같다(same)' depending on the sense. Naturally, the '같다' is usually inversely related to '다르다(be different)' as symmetry verb. The meaning of '다르다' is 'teullida' and there is a close meaning relationship network in the network of words. In other words, the process acting as a driver of the expansion of meanings based on the antonym-relation of (1)'틀리다${\leftrightarrow}$맞다', and the s?ynonym-relation of (2)'맞다 = 같다' forms a network, and the relation between them and the opposite semantics is (3)'같다=맞다${\leftrightarrow}$다르다'. And many of today's speakers speak (4)'teullida' of [difference]. Therefore, after the application of the synonymic analogy, eventually, the antonymic analogy is formed, and the word formed is 'teullida' of [difference]. This, of course, forms another type of enlargement of the meaning.
본 논문에서는 폭발적으로 증가하고 있는 상품평을 효과적으로 활용하기 위해 언어적 분석을 통하여 상품 평가를 요약하는 시스템을 제안한다. 시스템에서는 스커트 상품 분류의 경우 '디자인'과 '재질'과 같이, 상품을 평가하는 기준이 되는 항목에 대한 상품평의 부정과 긍정의 극성 여부를 판별하여 그래프 형태로 요약하여 제시한다. 본 논문에서는 작은 시드 어휘와 문맥에 기반한 자동 확장 방법을 사용하여 평가 항목 별 평가 어휘 극성 사전을 구축하여 평가 항목에 대한 상품평의 극성을 판정한다. 제안한 방식은 여러 온라인 쇼핑몰의 실제 상품평에 대한 실험에서 극성 사전 추출에서 평균 69.8%의 정확율과 문장별 극성 식별에서 평균 81.8%의 정확율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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