• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권6호
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• pp.405-414
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• 2011

국내에서 가장 일반적으로 사용되고 있는 규칙 기반 오류 검출 방법은 언어 전문가가 한국어 문서에서 자주 발생하는 오류에 대한 검출 규칙을 경험적으로 구축하고 있다. 그러나 이렇게 경험적으로 규칙을 만들면 새로운 패턴의 문장이 나타날 때마다 규칙이 수정되어야 하므로 일관성 있는 오류 검사 및 교정을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하려고 최근 개발되고 있는 어휘의미망 중에서 KorLex와 같은 정규화된 언어 자원을 활용하여 단어들의 범주 정보를 추출하고 이를 이용하여 오류 결정 규칙을 일반화한다. 그러나 현재 구축된 KorLex에는 명사의 계층관계 정보는 구축되어 있지만, 문장 요소와의 관계 정보, 즉, 격틀 정보가 부족하다. 본 논문에서는 용언 의미 오류 결정 규칙으로 사용할 선택제약 명사 클래스를 정보이론에 기초한 MDL과 Tree Cut Model을 활용하여 추출하고 이러한 선택제약 명사 클래스를 사용하여 문법 검사기 규칙을 일반화하는 방안을 제안한다. 실험 결과, 혼동하기 쉬운 네 개의 용언에 대해 목적어로 사용된 명사를 선택제약 명사 클래스로 일반화하여 문법 검사기 오류 결정 규칙 수를 평균 64.8%로 줄였고 기존 명사를 사용한 문법 검사기보다 정확도 측면에서 평균 약 6.2%정도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.397-406
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• 2008

한의학은 진단 및 치료에 있어 뛰어난 우수성을 가지고 있음에도 불구하고 서양의학에 비해 선호도가 떨어진다. 이는 질병 진단에 있어 객관적인 진단 결과를 제공해 주는 서양의학에 비해 한의학은 임상의의 직관에 의존하고 있기 때문이다. 따라서 한방 임상의들의 직관을 객관화하여 기기로 구현 한다면 한방에 대한 선호도 상승 및 한의학의 세계 시장 진출도 크게 증대할 것으로 여겨진다. 특히 한의학의 진단법 중 가장 뛰어난 진단법으로 평가되는 망진의 경우 다른 진단법에 비해 관련 연구가 거의 이루어 지지 않고 있다. 이는 망진의 가장 중요한 요소인 찰색에 있어 실제 색의 분석을 위한 디지털 기기에서의 색 분석 기준이 없기 때문이다. 이를 위해 본 논문에서는 찰색을 기기로 구현하기 위한 절대적인 색 기준의 설정을 제시하고자 한다. 따라서 색 분석을 위해 여러 가지 디지털 색체계를 비교 분석하여 찰색을 위해 어느 디지털 색체계가 가장 효율적인 색 체계인지를 제시하고자 한다. 아울러 실험 환경의 차이에 따라 발생할 수 있는 변수를 최대한 줄이기 위한 실험 환경 및 조건에 대한 표준화를 제안하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.227-232
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• 2004

정보 검색 시스템에서 문서의 내용을 대표하는 용어를 추출하거나 정보 추출 및 텍스트 마이닝에서 특정 정보만을 추출하려면 고유명사에 대한 대용어 문제가 해결되어야 한다. 대용어 해소 문제는 인칭 명사에 대한 대명사의 선행사 결정 문제가 대표적이다. 본 논문에서는 한국어에서 문서의 내용을 보다 정확히 분석하기 위해 3인칭 대명사 “그/그녀/그들/그녀들”의 선행사를 결정하는 방법을 제안한다. 일반적으로 3인칭 대명사의 선행사는 현재 문장 또는 이전 문장의 주어인 경우가 많고, 또한 3인칭 대명사가 2회 이상 반복되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 특성을 이용하여 현재 문장과 이전 문장에 출현한 인칭 명사들 중에서 선행사로 사용되는 경우를 조사하여 선행사 결정 규칙을 발견하였다. 이 경험 규칙은 3인칭 대명사의 격에 따라 조금씩 달라지기 때문에 대명사의 격에 따라 주격, 목적격, 소유격으로 구분하여 기술하였다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 신문 기사의 정치 관련 문서에서 대명사의 격에 따라 100개씩 총 300개의 실험 대상을 선정하였으며, 실험 결과로 3인칭 대명사의 선행사 결정 정확도는 재현율이 79.0%, 정확률이 86.8%로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.139-152
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• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.