• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.289-294
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• 2008

어떤 자연언어 문서가 전달하려는 의미는 그 텍스트의 성격에 따라 아주 명확할 수도(예: 뉴스 문서), 아주 불분명할 수도 있다(예: 시). 이 연구는 이러한 '의미의 명확성(semantic transparency)'을 정량적으로 측정할 수 있다고 가정하고, 이 의미의 명확성을 판단하는 데에 단어들의 연쇄(word association)의 확률통계적 성질들이 어떻게 기능하는지에 대해 논한다. 이를 위해 특정 단어가 연쇄체를 형성하면서 발생하는 neighboring frequency와 degeneracy를 중심으로 Markov chain Monte Carlo scheme을 적용하여 의미망('Semantic Hypernetwork')으로 학습시킨 후 문서의 구성 단어들과 그 집합들 간의 연결 상태를 파악하였다. 우리는 의미적으로 그 표상이 분명하게 나뉘는 문서들(뉴스와 시)을 대상으로 이 모델이 어떻게 이들의 의미적 명확성을 분류하는지 분석하였다. Neighboring frequency와 degeneracy, 이 두 속성이 언어구조에서의 의미망 기억과 학습 탐색 기제에 유의한 기질로서 제안될 수 있다. 본 연구의 주요 결과로 1) 텍스트의 의미론적 투명성을 구별하는 통계적 증거와, 2) 문서의 의미구조에 대한 새로운 기질 발견, 3) 기존의 문서의 카테고리 별 분류와는 다른 방식의 분류 방식 제안을 들 수 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권4호
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• pp.113-124
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• 2021

The study investigates how financial markets respond to a shock to tone and semantic similarity of the Bank of Thailand press releases. The techniques in natural language processing are employed to quantify the tone and the semantic similarity of 69 press releases from 2010 to 2018. The corpus of the press releases is accessible to the general public. Stock market returns and bond yields are measured by logged return on SET50 and short-term and long-term government bonds, respectively. Data are daily from January 4, 2010, to August 8, 2019. The study uses the Structural Vector Auto Regressive model (SVAR) to analyze the effects of unanticipated and temporary shocks to the tone and the semantic similarity on bond yields and stock market returns. Impulse response functions are also constructed for the analysis. The results show that 1-month, 3-month, 6-month and 1-year bond yields significantly increase in response to a positive shock to the tone of press releases and 1-month, 3-month, 6-month, 1-year and 25-year bond yields significantly increase in response to a positive shock to the semantic similarity. Interestingly, stock market returns obtained from the SET50 index insignificantly respond to the shocks from the tone and the semantic similarity of the press releases.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.579-586
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• 2020

웹 페이지에는 방대한 양의 멀티미디어 자료가 있으며 정확한 검색을 위하여 낮은 수준의 시각 정보에서 의미 정보를 추출하는 방법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 기술들은 대부분 한 장의 이미지에 하나의 정보를 추출하므로 이미지 내에 여러 객체가 조합되어 있는 경우 의미 정보를 추출하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지내의 여러 객체와 배경 등을 추출하기 위하여 우선 각각의 저수준 특징을 추출하고, 이를 SVM을 이용하여 미리 정의해 놓은 배경과 객체로 나눈다. 이렇게 나눈 객체와 배경은 온톨로지로 구축하고, 위치와 연관 관계의 의미 정보를 추론엔진을 이용하여 추론한다. 이는 이미지 내의 여러 객체들 사이에 의미 정보 추론이 가능하고, 좀 더 복잡하고 다양한 고수준의 의미 정보를 추론하는 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.502-510
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• 2012

국방 과학기술의 발달에 따라 첨단 무기들이 지속적으로 개발되고 온라인을 통한 정보의 공유가 활발해지면서, 각국의 미래 전략무기 소요 제기를 위한 정보의 수집 및 분석의 중요성이 증가하고 있으며, 이를 위한 이종의 국방정보를 통합 관리 및 분석하는 시스템이 필요하다. 시맨틱 웹은 이종의 지식자원을 통합하고 검색 및 내비게이션 할 수 있는 차세대 지식정보 관리 기반 기술로 최근에는 지능형 시스템 구축에 활발하게 사용되고 있다. 시맨틱 웹은 단순 키워드 검색이 아닌 의미적으로 연관된 정보 검색을 제공하기 때문에 신뢰도 높은 분석 결과를 제공한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹을 기반으로 무기 제원 정보를 중심으로 무기의 제조국, 개발 회사, 개발 현황 등 무기와 관련된 다양한 관련 정보를 온톨로지로 구조화하는 것은 물론, 관련 정보를 이용해서 무기를 효과적으로 검색 및 분석할 수 있는 국방무기 다차원 정보분석시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 무기의 제원명과 제원의 상하위 관계를 이용해서 확장 검색 기능을 제공하며, 무기 관련 정보를 이용해서 다양한 경로로 무기정보에 접근할 수 있는 기능과 함께 무기체계에 따른 다양한 분석 기능도 제공한다. 또한 개발된 시스템은 무기 분야의 전문가 지식과 웹에서 수집된 무기 관련 정보를 온톨로지로 구축하고 지능화된 검색 서비스를 구현함으로써, 정보전 시대에 필요한 첨단 무기 정보 획득의 효율성을 제고한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.119-133
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• 2011

웹 2.0의 등장과 함께 RESTful 웹 서비스의 활용이 전통적인 SOAP 기반 웹 서비스에 비해 크게 증가되고 있다. 최근 웹상에 이용 가능한 RESTful 웹 서비스들의 수가 급격하게 증가됨에 따라 사용자들이 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 이슈로 대두되었다. 그러나 기존의 키워드 기반 검색 방법은 나쁜 재현율과 나쁜 정확률 때문에 문제가 많다. 본 논문에서는 연관규칙 기반 클러스터링 기법에 패턴 기반 시맨틱 분석 기법을 추가한 하나의 새로운 시맨틱 온톨로지 구축 방법을 제안한다. 이를 통해 온톨로지를 자동 구축하여 시맨틱 정보의 주석처리 부담을 줄일 수 있고, 보다 효율적인 웹 서비스 검색을 지원한다. 본 논문에서 제안된 방법은 ProgrammableWeb 사이트로부터 168개의 RESTful 웹 서비스를 다운로드 받아 실험 분석을 수행한 결과, 기존의 키워드 기반 검색 방법에 비해 재현율과 정확률 두 측면에서 각각 35%, 18%의 성능 향상을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.105-115
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• 2018

서술형 문항은 수준 높은 사고능력 평가에 적합하나 채점이 쉽지 않다. 동일한 채점기준을 적용하더라도 채점자마다 서로 다른 채점을 할 수 있으므로 객관적인 채점 시스템이 필요하다. 그렇지만 채점 시스템을 구축하기 위해서는 표현 언어인 한국어 분석이 전제되어야 한다. 특히 서술형 문항의 답변은 단문형태가 아닌 복문이 내포된 복합 문장으로 표현되기 때문에 복합문의 한국어 분석이 이루어져야 한다. 본 연구는 이와 같은 서술형 문항의 자동 채점을 위해 한국어의 복합문을 구문의미 분석하는 시스템을 개발하고 시스템의 성능을 분석하였다. 이 시스템은 의미속성 사전을 활용하여 대상 구문의 의미적 제한조건을 검사하고 적합한 피수식 대상을 선별하여 구문의미분석을 실행한다. 실험 데이터에 대해 93%의 정확률을 얻어 제안한 시스템이 효과있음을 알 수 있었다. 본 연구의 시스템은 서술형 문항 채점에 활용할 수 있고 한국어 처리의 응용영역에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.23-32
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• 2021

컴퓨터 비전 분야의 의미론적 영상 분할(Semantic Image Segmentation) 기술은 이미지를 픽셀 단위로 분할 하여 클래스를 나누는 기술이다. 이 기술도 기계 학습을 이용한 방법으로 성능이 빠르게 향상되는 중이며, 픽셀 단위의 정보를 활용할 수 있는 높은 활용성이 주목받는 기술이다. 그러나 이 기술은 초기부터 최근까지도 계속 '세밀하지 못한 분할'에 대한 문제가 제기되어 왔다. 이 문제는 레이블 맵의 크기를 계속 늘리면서 발생한 문제이기 때문에, 자세한 에지 정보가 있는 원본 영상의 에지 맵을 이용해 레이블 맵을 수정하여 개선할 수 있을 것으로 예상할 수 있었다. 따라서 본 논문은 기존 방법대로 학습 기반의 의미론적 영상 분할을 유지하되, 그 결과인 레이블 맵을 원본 영상의 에지 맵 기반으로 수정하는 후처리 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에 알고리즘의 적용 한 뒤 전후의 정확도를 비교했을 때 평균적으로 약 1.74% 픽셀 정확도와 1.35%의 IoU(Intersection of Union) 정확도가 향상되었으며, 결과를 분석했을 때 성공적으로 본래 목표한 세밀한 분할 기능을 개선했음을 보였다.

• STIMA Bulletin
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• 통권6호
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• pp.35-47
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• 2007

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.65-74
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• 2012

클라우드 서비스는 비즈니스 향상을 위해 사용되며, 특히, 고객 관리에서는 고객 서비스 향상을 위한 툴로서 소셜 네트워크를 사용한다. 그러나 대부분의 클라우드 시스템은 시멘틱 구조를 지원하지 않기 때문에 소셜 네트워크 사이트의 중요한 정보는 비즈니스 정책을 위해 처리 및 사용이 어렵다. 본 연구에서는 클라우드 시스템에서 소셜 시멘틱 웹에 기반을 둔 협력 프레임 워크를 제안한다. 제안한 프레임 워크는 클라우드 소비자와 서비스 제공자를 위한 효율적인 협력시스템을 제공하기 위해, 소셜 시멘틱 웹 지원을 위한 요소들로 구성된다. 지식획득모듈은 소셜 에이전트가 수집한 데이터로부터 규칙을 추출하며, 이 규칙들은 협력 및 경영정책에 사용된다. 본 논문은 제안한 시멘틱 모델에서 소셜 네트워크 사이트 데이터의 처리 및 효율적인 협력을 위한 클라우드 서비스 제공자의 가상 그룹핑을 위해 사용될 패턴 추출에 대한 구현 결과를 보여준다.

• 논리연구
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• 제17권2호
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• pp.233-253
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• 2014

엘드리지-스미스가 제시한 피노키오 역설은 거짓말쟁이 역설과 같은 의미론적 역설의 변형이지만, 의미론적인 술어를 포함하고 있지 않다는 점에서 독특하다. 언어의 위계를 이용하여 의미론적 역설을 해결하려는 타르스키의 해결책이나, 진리 술어를 부분적으로 정의되는 것으로 보고 거짓말쟁이 문장에 대해서 진리 틈새를 인정하는 크립케의 초완전성 견해는 피노키오 역설에 대한 적절한 해결 방안이 아니다. 피노키오 역설을 통해서 양진주의에 대해서 비판하는 엘드리지-스미스의 시도가 성공적이지 않음과 함께 이 역설의 중요한 함축은 진리 술어에 관한 규칙이 비일관적이라는 것을 논증한다. 이 역설에 대한 적절한 진단은 이 역설을 낳는 피노키오 원리가 잠재적으로 비일관적임을 인정하는 것이고, 이 점은 거짓말쟁이 역설과 같은 의미론적 역설이 발생하는 이유는 진리 술어에 대한 규칙이 비일관적이기 때문이라는 점을 시사한다. 피노키오 역설을 통해서 우리가 알 수 있는 것은 의미론적 역설에 대한 진리 일관성주의적 해결책은 성공할 수 없고 진리 비일관성주의를 받아들여야 한다는 것이다.