• 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.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권3호
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• pp.249-253
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• 2007

The Research on the ICT(Information & Communication Technology) is proposed the category to IT839 strategy by Government. Government is driving to researching on technology about IT839 Strategy. By transforming this category and research information into Semantic Web environment, it is possible to search function utilizing knowledge base and information object by use of TBox and ABox. In this regard, this study proposes technology for generation of Semantic Web Document about ICT Research Information. The ontology is constructed by using category to IT839 Strategy. The features of framework proposed in this study is to have used a skill to directly map Ontology instance and in case of inability of direct mapping, proposed a skill to establish reliable Semantic Web Document by suggesting indirect mapping skill using mechanical study. In addition, it is possible to establish low cost/high quality Semantic Web Document about ICT research information.

• 영어어문교육
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• 제8권2호
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• pp.131-150
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• 2003

The purpose of this paper is to provide two levels of conceptualization of a category such as an absolute category in semantic level and a relative category in pragmatic level on the basis of Aristotelian category theory and prototype category theory. I do not intend to criticize classical category theory and prototype category theory but to show that these two types of category are applied to the different world. Aristotelian categorization is an absolute category because it is based on the possible world called the meta-world and it has an absolute truth value. The members of an absolute category is presented as a set. There is a clear boundary between members and non-members because they are distinguished by the absolute criteria An absolute category is semantic conceptualization. This absolute category is changed into a relative category when it is applied in the real world. A relative category which corresponds to a prototype category is based on the real world called the object world and it has a relative truth value. Here individuals are categorized by the cognition and perception of human beings. A relative category is pragmatic conceptualization. In conclusion, while classical categories which are called absolute categories represent sentence meaning, prototype categories which are called relative categories represent utterance meaning.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2633-2648
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• 2015

The problem of visual words' synonymy and ambiguity always exist in the conventional bag of visual words (BoVW) model based object category methods. Besides, the noisy visual words, so-called "visual stop-words" will degrade the semantic resolution of visual dictionary. In view of this, a novel bag of visual words method based on PLSA and chi-square model for object category is proposed. Firstly, Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) is used to analyze the semantic co-occurrence probability of visual words, infer the latent semantic topics in images, and get the latent topic distributions induced by the words. Secondly, the KL divergence is adopt to measure the semantic distance between visual words, which can get semantically related homoionym. Then, adaptive soft-assignment strategy is combined to realize the soft mapping between SIFT features and some homoionym. Finally, the chi-square model is introduced to eliminate the "visual stop-words" and reconstruct the visual vocabulary histograms. Moreover, SVM (Support Vector Machine) is applied to accomplish object classification. Experimental results indicated that the synonymy and ambiguity problems of visual words can be overcome effectively. The distinguish ability of visual semantic resolution as well as the object classification performance are substantially boosted compared with the traditional methods.

• Child Studies in Asia-Pacific Contexts
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• 제5권1호
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• pp.21-38
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• 2015

This paper reviews Grammatical Mapping theory, a recently proposed theoretical paradigm for understanding children's acquisition of syntax, and ventures to apply the theory to the acquisition of semantics. Particularly, we focused on the domain of space, and proposed how children might acquire a unique system of spatial words in their mother tongue. Based on our review of evidence, we propose that there may be universal semantic primitives that serve as foundations of word meanings. We also propose that children must learn their mother tongue's semantic category system of spatial relations, from real time data. Finally, we argue that children's learning of word meanings may involve creation of a theory that makes sense to the child, and that this process of theory creation is possibly guided by universal principles and parameters.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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• pp.616-619
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• 1988

This paper deals with a semantic properties of Korea noun for semantic process in machine translation. The procedure is carried out as follow; 1) 17,000 words of Korean nouns are collected. 2) Semantic category is classifed into 39 markers. 3) We slow the redundancy of semantic properties and improve the efficiency of dictionary by marking the hierarchical concept structure.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.349-357
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• 2007

Named entities (NEs) are important in many Natural Language Processing (NLP) applications, and discovering NE-related relations in texts may be beneficial for these applications. This paper proposes a method to extract the ISA relation between a "named entity" and its category, and an IS-RELATED-TO relation between the category and its related object. Based on the pattern extraction algorithm "Person Category Extraction" (PCE), we extend it for solving our problem. Our experiments on Wall Street Journal (WSJ) corpus show promising results. We also demonstrate a possible application of these relations by utilizing them for semantic search.

• 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.

• 인지과학
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• 제30권1호
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• pp.31-50
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• 2019

본 연구는 인출 연습 범주 내 비 인출 연습 항목의 지각적, 정서적, 의미적 구별성이 인출 유도 망각(retrieval induced forgetting; RIF)에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 실험 1은 인출 유도 망각 실험 패러다임에 적합한 범주와 범주 내 항목을 구성하고, 인출 연습 범주 내 비 인출 연습 항목의 지각적 구별성이 인출 유도 망각에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 6개의 범주와 각 범주 당 6개의 단어들로 이루어진 목록이 사용되었다. 통제조건에서는 지시문을 포함하여 범주명과 범주 내 항목 등 모든 자극이 고딕체의 검은색으로 제시었다. 반면 지각적 구별성 조건에서는 지시문과 범주명, 범주 내 항목의 절반은 검은색 고딕체로 제시되었고, 나머지 범주 내 항목의 절반은 붉은색의 궁서체로 제시되었다. 그 결과 통제집단 뿐만 아니라 지각적 구별성 조건 모두 인출 유도 망각이 관찰되었다. 실험 2는 부적정서의 구별성과 의미적 구별성이 인출 유도 망각에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 부적정서의 구별성은 범주 내 항목의 절반에 부적 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 의미적 구별성은 범주 내 항목의 절반에 의미적으로 특이한 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 중성 조건은 모든 범주 내 항목에 중성적인 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 그 결과 중성 조건에서는 인출유도망각이 발생된 반면 부적정서 구별성 조건과 의미적 구별성 조건 모두 인출 유도 망각이 발생되지 않았다. 이러한 결과는 구별성이 범주와 범주 내 항목간의 연합관계 안에서 작용될 때만 인출 유도 망각이 발생되지 않을 가능성을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.17-27
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• 2012

여러 오픈마켓에서 판매자가 동일한 상품을 등록할 시에 각 오픈마켓마다 다른 기준으로 제공되는 카테고리로 인하여 카테고리 선정에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 판매자가 오픈마켓에서 상품 등록 시 다른 오픈마켓에서 기 판매하고 있는 상품의 카테고리와 의미적으로 가장 연관성이 높은 카테고리를 추천하는 방법을 제안한다. 이때 입력받은 카테고리를 의미 분석하는 방법으로 형태소 분석, Wiki 낱말사전, WordNet, Google 번역 서비스를 사용하여 추출된 색인어로 카테고리를 검색한 후, 의미적 연관성 측정을 통하여 가장 의미가 비슷한 카테고리를 추천하는 방법이다. 실험 결과로 색인어 기반의 검색방법 보다 제안하는 의미분석 검색방법이 정확한 검색결과를 보여주어 시스템의 신뢰도를 향상시켰으며, 카테고리를 선택하는데 드는 시간비용을 절감해주는 것을 보인다.