• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2006.06a
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• pp.33-37
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• 2006

본 논문은 어휘판단과제(LDT: Lexical Decision Task)시 나타나는 여러 언어현상 중 단어빈도효과(word frequency effect)와 단어유사성효과(word similarity effect)를 한국어에 적용시켜 인간과 계산주의적 모델을 통해 실험하고, 결과를 비교하였다. 실험결과 인간과 계산주의적 모델 각각 한국어에 대해 단어빈도효과와 단어 유사성효과를 보였으며, 인간의 실험결과와 계산주의적 모델의 결과가 유의미한 유사성을 나타내었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.391-393
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• 2006

본 논문은 어휘판단과제(LDT: Lexical Decision Task)시 나타나는 여러 언어현상 중 단어빈도효과(word frequency effect)와 단어유사성효과(word similarity effect)를 한국어에 적용시켜 인간과 계산 주의적 모델을 통해 실험하고, 결과를 비교하였다. 실험결과 인간과 계산주의적 모델 각각 한국어에 대해 단어빈도효과와 단어 유사성효과를 보였으며, 인간의 실험결과와 계산주의적 모델의 결과가 유의미한 유사성을 나타내었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.315-318
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• 2004

The purpose of this study is to examine the neuroanatomical areas related with onomatopoeia (sound-imitated word). Using the block-designed fMRI, whole-brain images (N=11) were acquired during lexical decisions. We examined how the lexical information initiates brain activation during visual word recognition. The onomatopoeic word recognition activated the bilateral occipital lobes and superior mid-temporal gyrus.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2005.11a
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• pp.179-184
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• 2005

The aim of this paper is to analyze the phonetic features of the lexical contrastive focus and the segmental contrastive focus. In this paper, I made two variables to study the realization of the contrastive focus. One is the three phonation types of the Korean plosive, a lenis, a fortis and an aspirate. The other is the positions of the segmental contrastive focus syllable in a word. I examined pitch, duration, intensity, VOT, formant, and so on. The realization of focus is different by the phonation types and the positions of the focused syllable.

• 중국학논총
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• no.71
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• pp.41-59
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• 2021

With the progress of social economy and science and technology, network media technology has developed rapidly, China has ushered in the network information age, and the network buzzwords emerged to reflect the interaction and influence between language and society. The network buzzwords of "X+ ren "indirectly show the social psychology and value orientation of modern people with their unique structural characteristics, semantic connotation and cultural deposits, and so on. Based on this, we have conducted a multi-angle investigation on the network buzzwords "X+ ren". This paper first analyzes the structure types and syntactic functions of the lexical model of "X+ ren ", then makes a semantic analysis of the lexical model of "X+ Ren ", and finally investigates the causes and influences of the popularity of "X+ ren ". Through the investigation, we believe that "X+ ren "will continue to grow, and "X+ ren" will continue to attract the attention of the academic community.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.190-192
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• 2001

In Information Retrieval or Digital Library, one of the most important factors is to find out the exact information which users need. Exact keywords which represent the content of a document can be much help to find the exact information. In this paper, we evaluate an efficient keyword extraction system by recall and precision. The results presented here are based on the human evaluations of the quality and the appropriateness of keywords.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.496-498
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• 2005

본 논문에서는 미등록 어휘로 인한 구문분석의 실패를 해결하는 방법으로 WordNet의 유의어 정보를 이용하였다. 이 방법을 또한 설화용 온톨러지 OfN의 어휘확장에 적용하였다. 실험을 통하여 구문분석 과정에서 나타나는 미등록 어휘문제의 해결과 문장의 의미분석 과정이 순조롭게 진행될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.380-382
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• 2003

본 논문은 문서내의 의미적인 관계에 기반하여, 문서의 내용을 보다 잘 추측할 수 있는 의미 인덱스 추출 및 가중치 부여 시스템을 제안하고자 한다. 문서 내의 개념 추출에 있어서는 기존의 어휘 체인(lexical chains)에 관한 연구를 확장하여 적용였다. 또한, 추출된 개념에서 중요 어휘에 가중치를 부여하기 위해서, 개념 벡터 공간을 이용한 정보성(information quantity)과 정보비(information ratio)를 정의하고, 인덱스의 가중치를 측정할 수 있는 정량화 할 수 있는 척도로 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.37-39
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• 2001

현재 이용가능한 대부분의 자동문서분류 시스템의 가장 큰 문제는 문서에 포함된 단어 사이의 통사 정보는 무시한 채, 각 단어의 분포만 고려한다는 점이다. 하지만, 통사 정보도 문서 분류를 위해 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 문서에 나타난 어휘 정보와 함께 통사 정보를 함께 고려하는 자동문서분류 방법을 제시한다. Reuters-21578 말뭉치에 대한 문서분류 실험결과 제시된 방법은 어휘정보만 사용하는 방법과 통사정보만 사용하는 방법 모두보다 높은 성능을 보인다 이 말뭉치에 대해서, 어휘정보만으로 학습된 Support Vector Machine으로 약 77%의 매우 높은 정확도를 얻을 수 있음에도 약 0.63%의 추가적인 성능 향상이 있었다.

• Proceedings of the KSMRM Conference
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• 2006.11a
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• pp.83-83
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• 2006