• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권1호
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• pp.167-167
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• 1999

The majority of text categorization systems use the term-based classification method. However, because of too many terms, this method is not effective to classify the documents in areal-time environment. This paper presents a real-time concept-based text categorization system,which classifies texts using thesaurus. The system consists of a Korean morphological analyzer, athesaurus tool, and a probability-vector similarity measurer. The thesaurus tool acquires the meaningsof input terms and represents the text with not the term-vector but the concept-vector. Because theconcept-vector consists of semantic units with the small size, it makes the system enable to analyzethe text with real-time. As representing the meanings of the text, the vector supports theconcept-based classification. The probability-vector similarity measurer decides the subject of the textby calculating the vector similarity between the input text and each subject. In the experimentalresults, we show that the proposed system can effectively analyze texts with real-time and do aconcept-based classification. Moreover, the experiment informs that we must expand the thesaurustool for the better system.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.411-415
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• 1997

형태소 분석기의 처리 속도는 분석 알고리즘과 형태소 사전의 탐색 기법에 따라 크게 좌우된다. 형태소 분석 성능의 향상을 위하여 많은 형태소 분석 방법이 제안되었으며, 음절 정보를 이용하는 형태소 분석기는 한국어 음절의 통계적 특성 정보를 이용함으로써, 분석 후보의 개수를 최대한 적게 하여 처리 속도를 향상시켰다. 본 논문은 형태소 분석시 발생하는 분석 후보들의 특성을 고려하여 사전 탐색 요구시 가장 많은 처리 시간을 필요로 하는 디스크 읽기 횟수를 줄일 수 있도록 음절별 블록 인덱싱한 사전 구성 방법을 제안한다. 이 방법은 형태소 사전을 첫 음절별로 블록화하고 인덱싱하여 3개의 추가적인 인덱스 테이블을 구축하는 사전 구성 방법으로, 인덱스 테이블을 모두 주기억장치에 적재하였을 때에는 평균 61.6%, 크기가 작은 두 개의 인덱스 테이블만 주기억장치에 적재하였을 때에는 평균 25%의 디스크 읽기 횟수를 줄일 수 있다.

• 한국염색가공학회지
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• 제24권3호
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• pp.204-212
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• 2012

This study was used a thermogravimetric analyzer to determine thermal characteristics, a hair analysis system to examine morphological changes of wefts-human hair, poly vinyl chloride(PVC) and polyethylene terephthalate (PET)-used in manufacturing wigs. According to a flammability test on human hair and synthetic wefts for wigs, the best results were observed in human hair. According to a thermal test, PET was the best in terms of thermal stability. Also good tensile strength was observed as well. In a scanning electron microscope observation, no human hair scale layer was found because of chemical treatment. In the PVC sample, homogeneous unevenness was observed. Due to a lack of human hair supply and increase in its price, recently, PET weft has emerged as a great substitution for human hair. Because it can be curled using an electric curling device and is more efficient than the conventional non-flammable material PVC in terms of thermal resistance, it will become the next-generation weft for wigs.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.50-59
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• 1999

본 논문은 한국어 형태소 분석기 CBKMA와 이 CBKMA를 이용한 색인어 추출기 CBKMA/IX를 소개하고, 각각의 특징들에 대해서 설명한다. CBKMA는 음절 정보를 이용하는 분석 알고리즘과, 효율적인 사전구성을 이용한 형태소 분석기로서, 과다한 분석 후보의 생성을 줄임으로써 처리 속도를 향상시켰다. 수행시 필요로 하는 컴퓨터 자원은 Main Memory 약 4Mb정도로, 작은 규모의 시스템에서도 수행이 가능한 특징을 갖는다. CBKMA/IX는 CBKMA의 형태소 분석 기능을 이용하는 색인어 자동 추출기로서, 처리 속도 향상을 위하여 대분류 수준의 품사 태그만을 이용한다. 또한 CBKMA의 분석 기능에 색인어 추출을 위해 불용어 사전, 사용자 키워드 사전 처리 부분과, 복합명사와 미등록어 분석 부분 및 한자어, 일본어 등에 대한 처리를 강화시켰다. 특히 비소설류 자료의 분석시 좋은 성능을 발휘한다.

• Journal of Dairy Science and Biotechnology
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• 제36권2호
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• pp.121-124
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• 2018

Ellagic acid (EA) is a naturally occurring polyphenolic compound in vegetables, nuts, and fruits such as berries. EA has antioxidant, anticancer, anti-allergy, and anti-inflammatory activities. The objectives of this research were to investigate the physicochemical properties of nanoparticles before and after nano-encapsulation of EA in dairy protein and to develop a functional (anti-inflammatory) dairy protein-based beverage containing EA. A particle size analyzer was used to determine the physicochemical and morphological properties. High performance liquid chromatography was used to evaluate the entrapment efficiency of EA. The nanoparticles containing EA were 100 to 200 nm in diameter. The determined poly dispersity index value of 0.3 to 0.4 indicated that the nanoparticles were uniformly distributed with similar size. Zeta-potential values were also similar between the control groups. The entrapment efficiency of EA was nearly 90%. The results indicate the potential for development of nanoparticles containing EA beverage products with anti-inflammatory activity.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.95-104
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• 1992

본 논문은 구문해석, 의미해석 등의 전처리 단계로서의 형태소 분석기 구현에 대해 기술하고자 한다. 먼저 기존의 접속정보의 단점을 보완하는 새로운 접속정보를 정의한다. 이 접속정보는 계층적구조를 가지고 심볼로써 표현되며, 기존의 좌우 두 가지 접속정보를 사용한 방법과는 달리 좌우를 하나로 통합한 정보를 사용한다. 따라서 접속정보 유지와 확장에 편의를 제공해 주고 접속정보 부여시 정확성을 더할 수 있고, 계층적구조를 살려서 접속정보표의 구성을 용이하게 한다. 또한 불규칙활용에 있어서는 사전정보에 의한 선언적 방법과 프러시져에 의한 절차적 방법의 장점을 살려 혼용하였다. 끝으로 앞에서 정의된 새로운 접속정보 방식의 장점을 살려서 정확한 분석 결과를 얻을 수 있는 형태소 분석기의 구현에 대해 설명한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.479-483
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• 1999

본 논문에서는 사전 구조와 탐색알고리즘을 개선하여 형태소분석기의 분석 속도를 향상시켰다. 형태소분석기의 분석시간은 사전탐색과 제약검사의 비중이 크다. 따라서 형태소분석기의 처리속도는 사전 탐색 기법에 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 한국어 형태소분석기에서 사용되는 사전의 탐색속도 향상과 한 문서에 나타나는 동일한 어절에 대해서 cache를 사용하여 형태소분석기의 처리 속도를 빠르게 하였다. 또한 기존의 형태소분석기에서 속도 증가를 위해 사용하는 어절-형태소분석결과 사전을 활용하여 더 발전시켰다. 본 논문에서는 어절-형태소분석결과 사전을 사용할 때, 분석 속도향상을 위한 새로운 가속기법인 '하이브리드(HyBrid)'방법을 사용하여 어절-형태소분석결과 사전의 적중률을 높였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.331-339
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• 1993

본 논문에서는 한국어의 음절 특성을 이용한 한국어 형태소 분석기를 제시하였다. 이 형태소 분석기는 품사별 음절 정보, 불규칙 음절 정보, 활용어절 음절 정보, 선어말 어미 음절 정보 등을 이용하여 음절 단위로 형태소 분석을 한다. 음절 단위의 형태소 분석 방법은 음소 단위의 방법보다 형태소 분석시에 생성될 수 있는 잘못된 중간 분석 결과를 크게 감소시켜, 사전 탐색 부담을 최소화한다. 시스템의 사전은 품사별 결합 특성과 사전 표제어의 길이별 분포 특성을 이용하여 구성하였으며, 그 규모는 약 16만 어휘이다. 이러한 사전 구성은 효율적인 사전검색을 제공하며, 특히 철자 검색기와 자동 인덱싱 등의 다양한 응용 시스템 요구를 곧바로 수용할 수 있는 유연성과 효율성을 갖고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.165-168
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• 2006

이 논문은 유한상태변환기만을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 시스템을 제안한다. 기존의 한국어 형태소 분석 시스템들은 규칙기반 형태소 분석기가 주를 이루고 한국어 품사 태깅 시스템은 은닉마르코프 모델 기반 품사 태깅이 주를 이루었다. 한국어 형태소 분석의 경우 유한상태변환기를 이용한 경우도 있었으나, 이 방법은 변환기를 작성하기 위한 규칙을 수작업으로 구축해야 하며, 그 규칙에 따라서 사전이 작성되어야 한다. 이 논문에서는 품사 태깅 말뭉치를 이용해서 유한상태변환기에서 필요한 모든 변환 규칙을 자동으로 추출한다. 이런 방법으로 네 종류의 변환기, 즉, 자소분리변환기, 단어분리변환기, 단어형성변환기, 품사결정변환기를 자동으로 구축한다. 구축된 변환기들은 결합연산(composition operation)을 이용하여 하나의 유한상태변환기를 구성하여 한국어 형태소 분석과 동시에 한국어 품사 태깅을 수행한다. 이 방법은 하나의 유한상태변환기만을 이용하기 때문에 복잡도는 선형시간(linear complexity)을 가지면, 형태소 분석기와 품사 태깅 시스템을 매우 짧은 시간 내에 개발 할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.376-379
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• 2018

본 논문의 목적은 오픈 소스로 공개된 3가지 한국어 형태소 분석기 (kkma, twitter 및 mecab-ko)를 비교해서 한국어 자연어 처리에 가장 적합한 분석기를 선정하는 것이다. 이를 위해, 자연어 처리 분야에서 중요한 단어 임베딩 방법론 중 하나인 word2vec 모델의 성능 검증 방법을 사용해서 각 형태소 분석기의 성능을 정량적으로 비교했다. 그 결과 mecab-ko 형태소 분석기가 최적임이 확인되었다. 단 성능 검증에 사용된 어휘가 오직 명사뿐이라는 한계가 있으므로, 향후 연구에서는 좀 더 다양한 품사에 대한 성능검증이 필요할 것으로 보인다.