• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.9-21
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• 2003

본 논문에서는 한국어 번역문과 영어 원문으로 구성된 병렬 코퍼스로부터 자동으로 외래어 표기 사전을 구축하는 시스템을 제안한다. 구축 시스템은 첫 단계로 한국어 문서에서 명사를 추출하고, 두 번째 단계에서 추출된 명사 중 언어 모델에 근거하여 외래어만을 추출한 후, 마지막 세 번째 단계에서 확률적 정렬 방법을 이용하여 외래어에 대응되는 영어를 추출한다. 특히, 외래어는 한국어 어미나 조사가 붙어서 같이 쓰이기 때문에, 한국어 어절 내에서 정확하게 외래어 부분만을 분리하기 위해, 병렬 코퍼스 내에 존재하는 대응 영어 단어 정보를 활용하였다. 또, 문자체계가 다른 두 단어를 같은 문자로 변환하지 않고 직접 음운 유사도를 비교할 수 있도록 했다. 실험 결과, 성능은 전처리 단계인 한국어 미등록어 및 외래어 추정에 영향을 많이 받았고, 수작업으로 전처리를 한 모델 중 가장 성능이 높은 것은 재현률 85.4%, 정확률 91.0%를 보였고, 전 과정을 자동으로 한 모델중에서는 재현률 68.3%, 정확률 89.2%를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.872-875
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• 2012

최근 정보기술의 발전으로 책자 형태의 건설용어사전 보다는 인터넷을 통한 다양한 건설용어사전이 제공되어 있으며, 특히 정부기관을 비롯하여 건설관련 학회 및 협회, 건설관련 포탈 및 정보시스템 등에서 자체적인 건설용어사전을 개발하여 제공하고 있다. 이처럼 건설분야에서 활용되고 있는 건설용어 사전은 다양하게 서비스 되고 있으나, 아직까지 건설용어에 관한 표준 체계가 정립되지 않아, 건설용어사전에서 정의하고 있는 건설용어가 서로 상이하며 현업에서는 아직도 관행처럼 외래어를 사용함에 따라 건설공사 수행시 참여주체 간에 의사소통의 저해 요인으로 작용하고 있다. 따라서 본 연구에서는 국내외 건설용어사전의 유형을 살펴보고, 건설용어 표준 활동 사례의 분석을 통해 국내 실정에 적합한 건설용어사전 서비스 체계 구축을 위한 방안을 제시하고자 한다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.897-901
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• 2005

21 century as the knowledge information anger society now our society industry of all fields the rolling stock maintenance conservative standardization enterprise where information anger is being turning out construction Ministry of Transportation supported with continuous development of the supply section substitution quantity information processing system which the information highway is quick and the Korean railroad technical research worker propelled the enterprise as the subjective agency, it contracted this for a vehicle field information anger system construction in link of the enterprise our construction and an agreement, information technique composed the consortium t9day and it propelled a system codevelopment. The SMSC who is a front-runner of Maj loach city railroad operation agency to 'here business relates with a vehicle field maintenance conservativeness an immediacy operation and generally and information anger it will plan it will integrate it will own jointly and business efficiency and in the dictionary an obstacle occurrence electromotive car maintenance conservative information and it will improve only maintenance conservativeness of preventive maintenance of the electromotive car it knows it will prevent to construct the maintenance conservative system of the preventive maintenance, it applied the RIMS project to sleep.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.85-93
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• 2017

재난안전 분야 어휘의 표준화는 성공적인 재난안전사고 예방 및 대응을 위해 가장 기본적인 과정으로서 중요하다. 재난안전 분야의 어휘에 대한 이해 부족은 커뮤니케이션 및 정보공유의 부재로 이어지며, 이는 재난사고 발생 시 적절한 대응을 위한 의사소통에 문제가 될 수 있다. 현재 재난안전 유관기관별로 다양한 재난안전정보가 생산 및 관리되고 있으며, 정보공유를 위해 각 기관에서는 개별적으로 용어사전을 개발하여 활용하고 있다. 따라서 이용자에 따른 재난안전 분야의 어휘 사용 양상의 차이를 실제적으로 파악하는 것은 표준화를 위해 필수적이다. 이에 본 연구는 재난안전 분야의 어휘 사용 양상을 소셜미디어를 중심으로 분석하여 그 차이를 규명하였다. 구체적으로는 재난안전 분야에서 일반 이용자가 사용하는 어휘와 기존 재난안전 유관기관에서 활용하고 있는 어휘자원의 차이점을 비교 분석하였다. 이후 분석 결과를 기반으로 재난안전 분야 표준화 방안을 제안함으로써 용어사전 구축 방향성을 수립하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제13권3호
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• pp.221-233
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• 2014

Because people's interest of the stock market has been increased with the development of economy, a lot of studies have been going to predict fluctuation of stock prices. Latterly many studies have been made using scientific and technological method among the various forecasting method, and also data using for study are becoming diverse. So, in this paper we propose stock prices prediction models using sentiment analysis and machine learning based on news articles and SNS data to improve the accuracy of prediction of stock prices. Stock prices prediction models that we propose are generated through the four-step process that contain data collection, sentiment dictionary construction, sentiment analysis, and machine learning. The data have been collected to target newspapers related to economy in the case of news article and to target twitter in the case of SNS data. Sentiment dictionary was built using news articles among the collected data, and we utilize it to process sentiment analysis. In machine learning phase, we generate prediction models using various techniques of classification and the data that was made through sentiment analysis. After generating prediction models, we conducted 10-fold cross-validation to measure the performance of they. The experimental result showed that accuracy is over 80% in a number of ways and F1 score is closer to 0.8. The result can be seen as significantly enhanced result compared with conventional researches utilizing opinion mining or data mining techniques.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.347-356
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• 1999

본 논문에서는 한국어 명사의 의미 개념의 계층을 생성하기 위한 시소러스 구성 방법과 시소러스를 구축하기 위한 개발 시스템을 구현하였다. 기존의 시소러스 구축에 있어서 나타나는 계층 설정의 비객관성 및 작업속도 문제, 비구조성, 비일관성 등의 문제를 해결하기 위하여 상향식과 하향식 방법을 혼합 적용하는 다단계 구축 방법을 사용한다. 온라인 전자 사전의 뜻풀이 문을 이용하여 객관성을 유지하고, 기존 시소러스의 기본 모델을 참조하여 비구조성과 비일관성의 문제를 해결한다. 또한 방대한 양의 표제어를 포함하는 시소러스를 빠른 시간 내에 구축하기 위하여 클라이언트/서버 환경의 개발 도구를 구현하여 여러 사람이 다중 입력 작업을 할 수 있도록 하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제24권1호
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• pp.157-168
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• 2024

최근 국내 건축현장에서 붕괴사고가 계속해서 발생하고 있어 시공 및 자재 품질 점검과 관리에 대한 공사감리의 중요성이 증가하고 있다. 현행 제도 및 기준에 의하면, 공사감리 업무는 주요 책임이 있는 감리자가 건축현장에서 진행되고 있는 시공 품질, 자재 품질, 재시공 이력 등이 상세하게 기술하여 공사감리보고서를 작성한다. 이러한 문서는 대표적인 비정형데이터로 건축현장에서 생성되고 있는 데이터의 80%의 비중을 차지하고 있으며, 건축현장의 품질정보가 상세하게 기록되어있다. 본 연구에 건축현장에서 발생하고 있는 공사감리보고서를 텍스트마이닝으로 전처리 후 감성사전을 구축하여 품질성과 수준을 평가하고 계량화할 수 있는 SL-QPA 모델을 제안하였다. 모델에서 산정된 성과 점수와 법적 기준에 의한 지표와의 피어슨 상관관계 분석하고, 상관계수에 대한 일원분산분석 결과는 통계적으로 유의미하였다. 제안된 SL-QPA 모델은 현행 건축현장 품질성과 진단에 상호 보완적으로 활용될 수 있고, 공사단계에서 연속적으로 생성되는 비정형데이터를 활용하여 점검 및 관리 활동의 적시성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.208-213
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• 2003

본 논문에서는 많은 정보로부터 의미 있는 정보를 추출하기 위해 사용되는 정보 검색 시스템에서 이용이 가능한 동의어/유의어 사전을 구축하고 구축된 정보의 평가를 수행하였다. 사용한 자원으로는 미리 구축된 한-영 사전과 영-한사전을 이용하였다. 이들의 사용으로 다른 동의어사전과 달리 보다 많은 유의어 정보를 포함하는 이익을 얻었다. 본 논문의 시스템은 사전을 구축하기 위해 기본 자원을 이용하여 동의어/유의어 후보 목록들을 획득하고, 획득된 정보를 바탕으로 후보 목록의 빈도수와 사전의 위치 정보, 마지막으로 입력 명사 정보를 이용하여 동의어/유의어를 확정한다. 작성된 동의어/유의어사전은 한-영사전에 수록된 한국어 명사 64,630개를 대상으로 하였다. 작성된 사전을 문서 필터링 시스템에 추가하여 적용 전보다 성능이 향상됨을 확인하였다. 또한 질의 색인어 확장에 이용하여 보다 정답을 추출하는데 추가적으로 확장된 유의어 정보가 정답을 추출하는데 유용하게 사용됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.219-224
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• 1989

본 연구는 한영 기계 번역을 위한 사전 중에서 한국어 조사 사전에 대한 모델을 제시하였다. 특히 정확한 역어 선택을 위한 제약정보를 수집하는데 중점을 두었다. 지금까지의 한국어 조사에 대한 역어 선택 방법은 체언의 속성 정보에 의한 역어 선택과 default 역어의 선택이었다. 그러나 한국어의 한 조사에 대응하는 영어의 전치사의 수가 너무 많음으로 인하여 이러한 기존의 방법을 사용할 경우 고질의 변역은 기대할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 정확한 역어의 선택을 위하여 조사의 격 분류와 체언의 속성 정보를 더욱 세분화 시키고, 이를 이용한 용언의 기본 구문 패턴을 재정립하였다. 또한 한 두개의 default 역어로 인한 번역의 부 정확성을 탈피하기 위하여 default 역어 및 체언의 속성 정보에 의한 역어를 용언의 의미적 분류에 의해 더욱 세분화시킴으로써 정확한 역어를 선택하는 방법을 제시하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.205-210
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• 2016

인간은 문서전체를 읽지 않고 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서 전체는 물론 부분 텍스트(단락)에 출현하는 소수의 단어 정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위한 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집 문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준을 정하였다. 인도네시아어의 분야연상어 사전을 자동으로 구축하기 위해 먼저 한국어로 구축한 분야 연상 지식을 추출하는 방법을 제안한다.