• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.10-20
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• 2010

본 논문에서는 조사가 없는 연속된 명사열 중 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 명사열을 복합명사구라 정의하고, 의미 정보를 이용한 복합명사구의 구묶음 방법을 제시한다. 복합명사구의 구묶음에는 구문분석 말뭉치에서 추출한 명사쌍과 이들의 의미부류정보를 이용한다. 이러한 명사쌍과 의미부류정보는 신뢰도를 위해 세종말뭉치의 구문분석 말뭉치와 상세사전을 기반으로 구축하였다. 이들 정보를 이용한 복합명사구 구묶음 모듈은 길이(명사의 수)가 2 이상인 복합명사구에 대해서도 구묶음을 수행할 수 있다. 복합명사구 구묶음을 위해 '왼쪽명사-오른쪽명사' 쌍 38,940개, '왼쪽명사-오른쪽명사의미부류' 쌍 65,629개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사' 쌍 46,094개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사의미부류' 쌍 45,243개의 정보를 구축하여 이용하였다. 실험을 위하여 신문기사의 내용으로 이루어진 세종형태소분석 말뭉치로부터 길이가 3 이상인 조사와 결합하지 않은 연속된 명사열을 포함하는 1,000 문장을 임의로 선별하였으며, 실험결과는 86.89%의 정밀도와 80.48%의 재현율, 그리고 83.56%의 f-measure를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.283-292
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• 2019

초기의 인지 감퇴를 판단하는 요소로 의미지식 및 의미 연관관계의 범주별 손상 유무가 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 정상 및 주관적 기억장애, 경도인지장애 노인을 대상으로 의미연상과제를 사용하여 인지 감퇴의 정도에 따라 관찰되는 의미 하위범주별 수행과 오류유형의 차이를 살펴보고자 하였다. 연구 결과, 의미연상과제 범주별 정반응 점수와 반응시간에서 세 군 간 유의한 차이를 보였으며, 하위범주 중, '기능'에서 가장 높은 수행력을, '상위'와 '부분/전체'에서 가장 낮은 수행력을 보였다. 또한, 오류유형별 산출 횟수는 정상에서 경도인지장애 노인으로 갈수록 유의하게 높아졌으며, 무반응은 주관적 기억장애 노인부터 유의하게 증가하였다. 결론적으로, 인지 감퇴가 진행될수록 의미연결망에서 범주별 손상의 정도와 과정이 다르므로, 기억장애 노인의 인지적 감퇴를 확인하고 추적 관찰하기 위한 지표로 의미연상과제 수행력을 활용할 수 있을 것이다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.321-329
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• 2007

This paper reports on the application of network analysis approaches to investigate the characteristics of graph representations of Japanese word associations. Two semantic networks are constructed from two separate Japanese word association databases. The basic statistical features of the networks indicate that they have scale-free and small-world properties and that they exhibit hierarchical organization. A graph clustering method is also applied to the networks with the objective of generating hierarchical structures within the semantic networks. The method is shown to be an efficient tool for analyzing large-scale structures within corpora. As a utilization of the network clustering results, we briefly introduce two web-based applications: the first is a search system that highlights various possible relations between words according to association type, while the second is to present the hierarchical architecture of a semantic network. The systems realize dynamic representations of network structures based on the relationships between words and concepts.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.121-128
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• 2006

본 연구는 적응형 학습을 제공하기 위한 새로운 에이전트 기반 e-러닝 시스템을 제안하였다. 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝은 온톨로지와 지능형 에이전트의 개발은 필수적이다. 특히 학습 콘텐트의 분석과 학습자 정보를 이용한 추론 엔진의 개발은 효과적인 e-러닝 환경을 제공할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝 적용 모형을 설계하였고, e-러닝 학습에 대한 다양한 온톨로지를 개발하였다. 온톨로지는 학습 도메인과 학습자 그리고 인터페이스관점에서 분석하고 개발하였다. 그리고 에이전트의 추론을 위하여 지능형 환경을 구현하였다. 제안된 시스템을 통하여 시멘틱 웹 환경에서 새로운 e-러닝 시스템 모형을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.636-646
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• 2015

정보사회에 문서 복제나 표절의 검출에 대한 필요성이 증대되고 있다. 그 필요성에 따라 많은 연구가 이루어지고 있으나 자연어 처리의 문제가 유사 문서 판별의 질 향상에 제약이 되었다. 최근 구문의미분석의 기술을 접목하여 유사문서 판별의 성능을 향상을 시도하였으나 구문의미분석의 결과인 구문의미트리를 비교하는 어려움이 있었다. 본 논문은 구문의미트리의 유사도를 계산하는 구문의미트리 비교기를 개발하고 이를 이용하여 유사문서를 판별하는 시스템을 설계, 구현한다. 본 시스템의 성능을 실험하기 위하여 휴먼 판별과 제안한 시스템의 판별과의 상관계수를 분석하였다. 실험결과, 구문의미트리 비교기를 이용한 유사문서 판별기의 성능을 검증할 수 있었다. 앞으로 문서 유형을 정의하고 각 유형에 맞는 판별 기법을 개발할 필요가 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.2374-2381
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• 2012

본 논문은 퍼지와 의미특징을 이용한 새로운 스니핏 추출의 성능향상 방법을 제안한다. 제안방법은 문장집합의 의미특징을 이용하여 대표문장을 생성하고, 대표문장과 문장집합의 퍼지관계를 이용함으로써 질의를 잘 나타내는 스니핏을 추출한다. 또한 의사연관 피드백을 이용하여 질의를 확장함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비해서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제13권2호
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• pp.135-153
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• 2004

The formation of a supply chain should be approached with distributive viewpoint considering the dynamic nature of ordering environments. The purpose of this paper is to design a semantic web to support agent negotiation forming supply chains. With the view of a supply chain as composed of competitive agents which represent each member of supply chains with a local goal, a supply chain is formed through negotiation of price, due date choosing partners to contract. In the development of a negotiation method, we employ ontology and rules which are the basic techniques of the semantic web for supporting automated negotiations. Especially, a framework for a negotiation process is suggested and domain, processes and rules ontology are designed interrelatedly. With this modeling, a possibility of the semantic web based agent negotiation is suggested.

• 한국영어학회지:영어학
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• 제3권4호
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• pp.589-609
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• 2003

The purpose of this paper is to show that lexical equivalency in translation can be achieved when it is based on semantic prosodies of lexical items. This paper examines the semantic prosodies of two seemingly synonymous English adjectives ‘empty’ and ‘blank’ on the basis of the corpus given in Cobuild English Collocations on CD-ROM and proposes that they are different in terms of spatial dimensions. Thus when a Korean equivalent pin derived from the verb pita is translated into English, syntagmatic phraseological environments of the Korean adjective must be taken into account to attain the equivalency of the source and target languages. Relevant Korean corpus was taken from the 21st Century Sejong Plan (2002). Out of 12 examples of pin konggan, five appear to be equivalent to ‘blank’ and seven to ‘empty.’ The five to seven ratio in different usage indicates that the equivalency problem concerning the lexical item pin is not a trivial matter in translation.

• 아동학회지
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• 제18권2호
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• pp.73-85
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• 1997

The purpose of the present study was to examine the role of semantic and syntactic knowledge in the first language acquisition of Korean classifiers. The elicited classifiers production test(EPT) was conducted to 105 children aged from 2 to 7. EPT consisted of 16 classifiers and two items for each classifier. 32 items were divided into 2 major semantic features: animacy and inanimacy. The semantic features of inanimacy were subcategorized into 3 features such as neutral, shape and function. The results revealed that; 1) children produced the correct structure of classification from the very early age with correct word order of the noun phrase showing early fundamental syntactic knowledge; 2) The earliest response pattern was to respond to all nouns in the same way using a neutral classifier showing no apparent semantic basis for their choice; 3) Children didn't show any preference for animate, shape, or function classifiers.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권4호
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• pp.01-23
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• 2022

Purpose This study aims to propose a deep learning-based fake review detection model by combining authors' linguistic features and semantic information of reviews. Design/methodology/approach This study used 358,071 review data of Yelp to develop fake review detection model. We employed linguistic inquiry and word count (LIWC) to extract 24 linguistic features of authors. Then we used deep learning architectures such as multilayer perceptron(MLP), long short-term memory(LSTM) and transformer to learn linguistic features and semantic features for fake review detection. Findings The results of our study show that detection models using both linguistic and semantic features outperformed other models using single type of features. In addition, this study confirmed that differences in linguistic features between fake reviewer and authentic reviewer are significant. That is, we found that linguistic features complement semantic information of reviews and further enhance predictive power of fake detection model.