• Spatial Information Research
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• 제18권5호
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• pp.83-92
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• 2010

최근 상호운용성과 지능화 및 개인화가 강조되는 IT 기술 추세에 맞추어 Geospatial Web이 Semantic Web과 접목되면서 다양한 지리 공간 정보와 일반 웹상의 방대한 비공간 정보를 효율적으로 연계 및 통합하여 사용자에게 보다 적합한 정보를 제공할 수 있는 지능적인 지리 정보 웹 서비스 기술인 Geo Semantic Web이 제시되었다. 이러한 Geo Semantic Web 서비스를 위해서는 웹 환경에 산재한 지식 및 정보를 컴퓨터가 자동으로 처리할 수 있게 하기 위한 Geo Ontology 처리 기술의 개발이 필요하다. 그러나 아직까지 Geo Ontology 처리 기술에 관한 표준은 제정되어 있지 않고 표준화 기구와 여러 단체 및 기관 등에서 관련 연구를 진행 중이다. 본 논문에서는 그동안 진행되었던 Geo Ontology와 관련된 다양한 기반 이론 및 기술들을 적용하여 Geo Semantic Web 시스템을 설계 및 구현하였다. Geo Semantic Web 시스템은 Geo Semantic 질의를 분석 및 처리하고 세션을 관리하기 위한 질의 처리 관리자, Geo Ontology를 생성 및 질의하고 공간/비공간 데이타를 추출하기 위한 온톨로지 관리자, 그리고 클라이언트로 구성된다. 마지막으로, 본 논문에서는 이러한 Geo Semantic Web 시스템을 Geo Semantic 질의가 필요한 가상 시나리오에 적용해 봄으로써 시스템의 효용성을 검증하였다.

• 정보관리학회지
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• 제24권3호
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• pp.83-92
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• 2007

시맨틱 라이브러리는 의미사전을 구축함으로써 EDI 전자문서의 교환에 활용될 수 있다. 본 논문은 실무 개발자들이 메타데이터를 이용한 의미사전을 개발하는 과정에서 참고할 수 있는 시맨틱 라이브러리 설계정보를 기술한다. 시맨틱 라이브러리를 구성하는 요소로는 크게 시맨틱 요소(Semantic Element)와 시맨틱 단위(Semantic Unit), 매핑 테이블(Mapping Table) 등 3개로 구성된다. 본 논문에서는 이러한 구성요소들의 기본적인 특성과 개발 관련 설계 방법을 제안한다. 또한 이러한 구성요소와 제반 규칙을 준용하여 메타 데이터 간 의미적 교환을 위한 사전을 구축한 사례를 소개한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제7권3호
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• pp.253-269
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• 2008

In this paper, we present an application called Semantic Search which is built on different supporting technologies and is designed to improve traditional web searching. The Semantic Search is becoming crucial challenges on semantic web. The assessment and the implementation of the research on Semantic Search is not full-fledged whereas its research is highly interested. Also there exists only little research that offers a commercial use Semantic Search System that should be taken into the account in measuring the effectiveness of a Semantic Search System. This paper proposes an implementation and evaluation for the Semantic Search System. Firstly, we built Semantic Search System which includes a case of development and it's procedure. Secondly, We presented the measurement of our Semantic Search System's effectiveness. Finally, the evaluation offers useful implications to the researchers and practitioners to improve the research level to the commercial use.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.13-28
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• 2007

This is a speculative paper, describing a recently started effort to give a formal semantics to semantic annotation schemes. Semantic annotations are intended to capture certain semantic information in a text, which means that it only makes sense to use semantic annotations if these have a well-defined semantics. In practice, however, semantic annotation schemes are used that lack any formal semantics. In this paper we outline how existing approaches to the annotation of temporal information, semantic roles, and reference relations can be integrated in a single XML-based format and can be given a formal semantics by translating them into second-order logic. This is argued to offer an incremental aproach to the incorporation of semantic information in natural language processing that does not suffer from the problems of ambiguity and lack of robustness that are common to traditional approaches to computational semantics.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.63-76
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• 2012

본 논문에서는 통계기반의 복합명사 분해 방법과 어휘의미망(U-WIN)과 사전 뜻풀이에서 추출한 의미관계 정보를 이용하는 한국어 복합명사 의미 태깅 시스템을 제안한다. 본 시스템은 크게 복합명사 분해, 의미제약, 그리고 의미 태깅의 세 가지 부분으로 이루어진다. 분해과정은 세종말뭉치에서 추출한 위치별명사 빈도를 사용하여 최적의 구성 명사 분해 후보를 선정하고 의미제약을 위한 구성 명사 재분해와 외래어 복원의 과정을 수행한다. 의미범위 제약과정은 유사도 비교의 계산량을 줄이고 정확도를 높이기 위해 원어 정보와 Naive Bayes Classifier를 이용해 가능한 경우 구성 명사의 의미를 선 제약한다. 의미 분석 및 태깅 과정에서는 bigram 구성 명사의 각 의미 유사도를 구하고 하나의 체인을 만들어가며 태깅을 수행한다. 본 시스템의 성능 평가를 위해 표준국어대사전에서 추출한 3음절 이상의 40,717개의 복합명사를 대상으로 의미 태깅된 테스트 셋을 구축하였다. 이를 이용한 실험에서 99.26%의 분해 정확도를 보였으며, 95.38%의 의미 분석 정확도를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권10호
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• pp.1698-1711
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• 2011

Knowledge is often represented as a set of rules or a semantic network in intelligent systems. Recently, ontology has been widely used to represent semantic knowledge, because it organizes thesaurus and hierarchal information between concepts in a particular domain. However, it is not easy to collect semantic relationships among concepts. Much time and expense are incurred in ontology construction. Collective intelligence can be a good alternative approach to solve these problems. In this paper, we propose a collective intelligence approach of Games With A Purpose (GWAP) to collect various semantic resources, such as words and word-senses. We detail how to construct the semantic information model or ontology from the collected semantic resources, constructing a system named FunWords. FunWords is a Korean lexical-based semantic resource collection tool. Experiments demonstrated the resources were grouped as common nouns, abstract nouns, adjective and neologism. Finally, we analyzed their characteristics, acquiring the semantic relationships noted above. Common nouns, with structural semantic relationships, such as hypernym and hyponym, are highlighted. Abstract nouns, with descriptive and characteristic semantic relationships, such as synonym and antonym are underlined. Adjectives, with such semantic relationships, as description and status, illustration - for example, color and sound - are expressed more. Last, neologism, with the semantic relationships, such as description and characteristics, are emphasized. Weighting the semantic relationships with these characteristics can help reduce time and cost, because it need not consider unnecessary or slightly related factors. This can improve the expressive power, such as readability, concentrating on the weighted characteristics. Our proposal to collect semantic resources from the collective intelligence approach of GWAP (our FunWords) and to weight their semantic relationship can help construct the semantic information model or ontology would be a more effective and expressive alternative.

• 전자통신동향분석
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• 제37권6호
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• pp.74-83
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• 2022

Shannon and Weaver's semantic communication has been actively studied in recent years as a new communication method to provide intelligent mobile services without requiring more capacity, infrastructure, and energy, even with limited radio resources. Considered a breakthrough beyond the Shannon paradigm, semantic communication aims at successfully transmitting semantic information conveyed by a source rather than accurately receiving each symbol or bit, regardless of meaning. Thus, semantic communication can lead to knowledgeable systems that significantly reduce data traffic because the transmitter only transmits the necessary information related to a specific task. This study describes essential differences between existing and semantic communication, research trends related to semantic communication principles and theory, performance metrics of semantic communication, semantic communication system framework, and future research and development issues.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.111-123
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• 2013

개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.372-377
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• 2008

본 논문은 의미특징행렬(semantic feature matrix)과 의미변수행령(semantic variable matrix)을 이용하는 질의 기반의 새로운 문서를 요약방법을 제안한다. 제안된 방법은 비지도 학습 방법으로 질의와 문장 간에 사전학습이 필요 없고, 의미 특징(semantic feature)과 의미변수(semantic variable)를 이용하여 질의에 적합한 하위 주제를 잘 반영하여서 정확한 문서를 요약 할 수 있다. 이것은 비음수 행렬 분해가 주제들로 구성된 문서의 내부구조를 나타내는 의미특징을 자연스럽게 추출할 수 있기 때문이다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.946-953
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• 2017

의미역 결정은 서술어와 논항들 사이의 의미 관계를 결정하는 문제이다. 의미역 결정을 위해 의미 논항 역할 정보와 의미 범주 정보를 사용해야 한다. 세종 전자사전은 의미역을 결정하는데 사용한 격틀 정보가 포함되어 있다. 본 논문에서는 워드 임베딩과 유의어를 활용하여 세종 전자사전을 확장하는 방법을 제시한다. 연관 단어가 유사한 벡터 표현을 갖도록 하기 위해 유의어 사전의 정보를 사용하여 재구성된 벡터를 생성한다. 기존의 워드 임베딩과 재구성된 벡터를 사용하여 동일한 실험을 진행한다. 워드 임베딩을 이용한 벡터로 단어의 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 32.19%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 51.14%이다. 재구성된 벡터를 이용한 단어의 세종 전자사전에 나타나지 않은 단어에 대해 의미 범주 할당의 시스템 성능은 33.33%이고, 확장한 의미 범주 할당의 시스템 성능은 53.88%이다. 의미 범주가 할당되지 않은 새로운 단어에 대해서 논문에서 제안한 방법으로 의미 범주를 할당하여 세종 전자사전의 의미 범주 단어 확장에 대해 도움이 됨을 증명하였다.