Current 'Pronunciation Methods of Standard Korean(PMSK)' has several problems. Some of those are from conflicts with linguistic reality, and the rest are from their internal inconsistencies. So, we feel that it should be revised as soon as possible. But it seems that the revision is not the best way, because linguistic change will make us revise it continually. The only way to establish its reasonable alternative is that we should update our descriptive dictionary whenever we need to.
The purpose of this study is to make a list of scientific terms to decrease students' difficulties of science learning. By using inductive method, database has established from elementary school science textbooks and laboratory observation books. All terms from physics area of science textbooks and laboratory observation books at the levels of grade 3 to 6 were analyzed based on the Standard Korean Dictionary (1999) and Book of Physics Terminology (2005). As a result, we made a list of 204 scientific terms by grade level. Those were 51 words for grade 3, 55 words for grade 4, 56 words for grade 5, and 42 words for grade 6. And there were some incongruities among textbooks, the Standard Korean Dictionary and the Book of Physics Terminology.
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.
기계가 사람과 같이 문장을 처리하게 하려면 사람이 쓴 문장을 토대로 사람이 문장을 통해 발현하는 모든 문장의 표현 양상을 학습해 사람처럼 분석하고 처리할 수 있어야 한다. 이를 위해 기본적으로 처리되어야 할 부분은 언어학적인 정보처리이다. 언어학에서 통사론적으로 문장을 분석할 때 필요한 것이 문장을 성분별로 나눌 수 있고, 문장의 핵심인 용언을 중심으로 필수 논항을 찾아 해당 논항이 용언과 어떤 의미역 관계를 맺고 있는지를 파악할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립국어원 표준국어대사전을 기반으로 구축한 격틀사전과 한국어 어휘 의미망에서 용언의 하위 범주를 자질로 구축한 CRF 모델을 적용하여 의미역을 결정하는 방법을 사용하였다. 문장의 어절, 용언, 격틀사전, 단어의 상위어 정보를 자질로 구축한 CRF 모델을 기반으로 하여 의미역을 자동으로 태깅하는 실험을 한 결과 정확률이 83.13%로 기존의 규칙 기반 방법을 사용한 의미역 태깅 결과의 정확률 81.2%보다 높은 성능을 보였다.
이 논문은 한국어 교육에서 문형 전자 사전을 바탕으로 하는 자동문형 검사기를 설계하기 위해 문형의 출현 빈도와 사용 빈도 조사를 목적으로 하였다. 먼저 한국어 교육에서의 문형의 개념을 정의하고 그 유형을 구문 문형과 표현 문형으로 나누어 분류하였다. 서술어 중심의 구문 문형과 의존명사, 어미, 조사가 중심인 표현 문형이 학습자 코퍼스에서 어떻게 나타나는지 분석하였다. 학습자 코퍼스는 학습자들이 꼭 배워야 하는 것으로 표준 코퍼스와 학습자들의 생산물인 오류 코퍼스로 나누어 구축하였다. 한국어 교재로 구성된 표준 코퍼스에서의 문형 출현 빈도와 학습자들이 직접 작성한 글을 모은 오류 코퍼스에서 어떻게 문형이 사용되고 있는지 사용 빈도를 조사하였다. 학습자들의 문형 사용 빈도순은 문형 전자 사전에 기술되고, 이것은 문형 검색 속도를 최적화할 것이다.
This study was performed to assume the Sematic role of the obligatory argument of the predicate in a Korean sentence, and to accomplish the task to attach the assumed thematic role to the real corpus. With this study, the maximum of the Sematic role was determined and the Criterion of the Sematic role was set. The maximum of the Sematic role was determined 22. This study arranged the Sematic role of case marker and attached the Sematic role to the predicate of the sentence within The standard Korean Dictionary. The program to attach the thematic role was developed(UTagger-SR). The Sematic role of case marker and Case frame dictionary was equipped in this program. By attaching the Sematic role, it was found that the most important the Sematic role in the korean sentence is the theme of the predicate and the next is the subject of the predicate.
Purpose The research was studied the hierarchical Hangul emotion index by organizing all the emotions which SNS users are thinking. As a preliminary study by the researcher, the English-based Plutchick (1980)'s emotional standard was reinterpreted in Korean, and a hashtag with implicit meaning on SNS was studied. To build a multidimensional emotion dictionary and classify three-dimensional emotions, an emotion seed was selected for the composition of seven emotion sets, and an emotion word dictionary was constructed by collecting SNS hashtags derived from each emotion seed. We also want to explore the priority of each Hangul emotion index. Design/methodology/approach In the process of transforming the matrix through the vector process of words constituting the sentence, weights were extracted using TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency), and the dimension reduction technique of the matrix in the emotion set was NMF (Nonnegative Matrix Factorization) algorithm. The emotional dimension was solved by using the characteristic value of the emotional word. The cosine distance algorithm was used to measure the distance between vectors by measuring the similarity of emotion words in the emotion set. Findings Customer needs analysis is a force to read changes in emotions, and Korean emotion word research is the customer's needs. In addition, the ranking of the emotion words within the emotion set will be a special criterion for reading the depth of the emotion. The sentiment index study of this research believes that by providing companies with effective information for emotional marketing, new business opportunities will be expanded and valued. In addition, if the emotion dictionary is eventually connected to the emotional DNA of the product, it will be possible to define the "emotional DNA", which is a set of emotions that the product should have.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권5호
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pp.1167-1173
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2015
정보통신기술의 발전은 SNS, 블로그, 게시판 등 자신의 생각이나 의견을 표출할 수 있는 장소의 다양성을 제공하였고 이는 빅데이터 성장을 가능케 하였다. 특히 매순간마다 엄청난 수의 사용자가 이용가능하고 다양한 이슈에 대한 의견을 작성할 수 있는 SNS의 특징으로 인해 많은 사람들이 트위터 등에 사회적 이슈에 대한 자신의 의견을 드러낸다. 따라서 본 연구에서는 트위터에서 작성되는 사회 이슈에 대한 의견을 수집하여 사회이슈를 주제로 하는 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 감성 분석을 실시하고자 한다. 사용된 데이터는 '비키니', '나꼼수'를 포함하는 트윗 글이다. 사회이슈에 특화된 주제지향 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 긍부정 의견을 분석한 결과 Precision은 61%로 나타났으며 F1-score는 74%의 성능을 보여주었다. 본 연구는 정치적 색을 띄고 있는 특정 사회 이슈에 대한 트윗 작성자의 의견이 긍정인지 부정인지 자동으로 분류할 수 있도록 하는 사전 구축의 하나의 기준을 제시할 것이라 기대한다.
디지털 콘텐츠 기술의 비표준화는 콘텐츠의 제작과 유통 및 소비 과정에서 상호 호환성의 문제를 발생시키고 있다. 이를 해결하기 위하여 MPEG(Moving Picture Experts Group)에서는 MPEG-21 프레임워크를 제안하여 표준을 진행하고 있다. MPEG-21에서 디지털 콘텐츠의 보호 및 관리는 IPMP(Intellectual Property Management and Protection)에서 담당하고 IPMP의 세부 기술 요소인 XML(Extensible Markup Language) 기반의 저작권 표현 언어인 REL(Rights Expression Language)과 REL에 대한 용어를 정의한 RDD(Rights Data Dictionary)에서도 진행하고 있다. 그러나 REL과 RDD의 표준화 작업에 비해 이와 연동되는 IPMP와 다른 MPEG-21의 표준 진행이 늦어졌기 때문에 실제 REL과 RDD를 적용한 시스템도 미비한 상황이다. 이에 본 논문에서는 디지털 콘텐츠의 저작권을 관리 및 보호하기 위하여 최근 발표된 MPEG-21의 표준 내용을 적용하여, 이와 함께 REL과 RDD를 이용한 라이센스 서버와 툴 서버를 설계 및 구현하였다.
하위범주화는 보어의 어휘 개념이 명시된 술어와 보어간 의존 관계를 정의하는 언어 정보로서 구문 및 의미 분석 등에 폭넓게 활용될 수 있는 기반 언어 자원이라는 데에 그 중요성이 있다. 본 논문에서는 표층문에서 통상 격표지로 표현되는 구문적 의존 관계뿐만 아니라, 보어가 갖는 의미역 정보가 부착되어 있으며 시소러스 개념 분류 체계와 연동 가능한 한국어 술어의 하위범주화 사전의 구축에 대해 설명하고 있다. 본 논문에서는 하위범주화 사전의 의미역 표현을 위해 총 25개의 의미역을 설정하고 있다. 이 의미역은 표층 격표지와 직접 연관되어 있기 때문에 통사적인 분석으로부터 직접 의미역 정보를 추출해서 의미 구조의 해석에 이용하는 것이 가능하다. 또한 명사 보어가 갖는 개념의 표현을 위해 상ㆍ하위어 관계를 갖는 12만 어휘 규모의 시소러스를 이용하고 있으며, 술어의 의존 관계 표현을 위해 동사, 형용사에 대해 각각 47, 17 개의 하위범주화 패턴을 이용하고 있다. 실용적 규모의 시소러스를 이용함으로써 문장에 나타난 명사의 시소러스 개념을 그대로 하위범주화 사전에 적용시켜 의미 정합 여부를 판단할 수 있는 실질적인 선택제약 체계를 구성할 수 있었고, 표층 격표지에 기초한 표준화된 술어 패턴을 이용함으로써 의미역의 결정 등에서 야기될 수 있는 비일관성을 방지하고 구축에 드는 비용을 절감할 수 있었다. 이상과 같은 방법으로 말뭉치에서 추출한 고빈도 술어 13,000 여개에 대해 하위범주화 사전을 구축하였으며, 적용 범위 평가 실험에 의하면 이 하위범주화 사전은 말뭉치에서 발견된 술어의 72.7%에 대해 하위범주화 정보를 제공할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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