본 논문은 적합성을 만족하는 프로토콜 변환 방법에 메시지간의 의미관계를 추가하여 프로토콜 변환기를 생성하는 방법을 제시한다.. 특히, 제안된 방법은 정형화된 기법과 하향식 방법을 도입하여 서로 다른 포로토콜로 구현된 컴퓨터 네트워크 사이의 프로토콜 불일치를 해결하는 효율적인 최다(maximal) 변환기를 유도한다. 따라서 제시된 방법을 사용하여 변환기를 유도할 경우, 불필요한 상태나 전이들의 상당 부분이 쉽게 제거된다.
This study is derived from relation between the natural landscape and architectural landscape. The type of landscape in Donghae seaside consist of three; Road, Mountain, Seaside. And we selected three landscapes about individual housing; Western, Traditional, Modern. This paper is analyzed 18-simulation scenes, which evaluated with semantic differential method in using 12-bipolar adjectives. The results of this study are as follows(ref: table 6). 1)The housing of western style do not correspond with landscape of Road, but landscape of mountain and seaside were suitable to the western style. 2)Mountain in Donghae seaside harmonizes with housing of traditional style. 3)Even though the housing of modern style were marked low assessment in three landscape, we found out relation, modern housing was well-matched with load landscape.
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.
전자 문서의 초안 작성과정에서 추가되는 철자오류는 다른 유형의 오류보다 압도적으로 높은 비율을 차지한다. 입력 실수로 인한 이들 오류는 결과적으로 여전히 철자오류일 수도 있지만 상당수는 구문오류나 의미오류로 발전한다. 이러한 오류들 중 철자오류에서 발전된 가의미 오류는 순수 의미오류에 비해 문장 내에서 주변 단어의 의미에 대해 두드러진 상이성을 갖게된다. 따라서 이러한 의미 오류는 그것이 가지는 두드러진 문맥 상이성으로 인해 간단한 동시발생 빈도에 기초한 알고리즘으로 검출 및 교정이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 오류들을 검출하고 교정하기 위한 동시발생 빈도에 기초한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서 동시발생 빈도는 의존 구조상에서 직접 의존관계에 놓인 단어만을 대상으로 계산하며, 가의미 오류 여부를 판단하기 위해서 코사인 유사도 측정 방법을 사용한다. 제시하는 실험으로부터 제안한 방법은 전체 맞춤법 검사기 검출율을 약 2~3% 수준까지 향상 시킬 수 있을 것으로 예측하였다.
컴퓨터에 의한 지능형 의미기반 지식/정보의 자동처리를 위해서는 사람이 보유하고 활용하는 상식을 포함한 지식을 정형화하고 체계적으로 표상하여 컴퓨터에게 이해시키고 활용할 수 있도록 하여야 한다. 이의 필요성은 각 분야에서 널리 공감되고 있고 온톨로지라는 지식/정보 표현 포맷으로 그 표상 형식이 수렴되고 있다. 그러나 사람이 가지고 있는 지식과 정보는 매우 비정형적이고 때로는 모호한 개념에 기반하고 있어, 이를 정형화하기가 어렵다. 본고에서는 비질료적인 개념에서 직접 온톨로지를 구축하지 않고 개념을 그대로 사상한다고 여겨지는 언어기호 간의 관계로부터 온톨로지를 구축하는 방법론을 논의한다. 기존의 개념분류체계에서 고찰된 개념간의 관계와 언어학적으로 규명된 어휘 간의 관계가 밀접히 일치함을 보이고 바로 활용할 수 있는 자료가 풍부한 어휘 간의 관계로부터 온톨로지를 구축하는 구체적인 알고리듬을 제시한다. 여기에서 온톨로지 표현 포맷은 월드와이드웹 컨소시엄(W3C)의 OWL을 채택했다.
차세대 웹 환경을 위한 시맨틱 웹에 대한 관심이 날로 증대되고 있다. 이와 더불어 시맨틱 웹에서 자원의 의미적인 관계를 표현하기 위한 언어들에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 이러한 연구의 시작점으로 RDF, DAML+OIL같은 여러 온톨로지 언어들이 등장하였지만 자원의 특성에 대한 기술이나 그들 간의 관계에 대한 정의를 명확하게 표현하기에는 미흡한 점이 많다. 그러나 최근에 제안된 OWL은 RDF나 RDF 스키마를 확장하여 보다 의미있는 자원의 관계를 정의할 수 있다. 본 논문에서는 OWL로 표현된 문서를 저장하기 위한 구조를 관계형 데이터베이스를 기반으로 제안한다. 본 논문에서 제안한 저장 구조는 기존의 RDF와 RDF 스키마를 위한 저장 구조를 확장하여, OWL을 통해 제공되는 클래스나 속성간의 동일성, 또는 이질성, 여러 클래스의 집합 관계 등의 추가적 기능을 지원하는데 목적을 두고 있다. 또한 제안한 저장구조를 이용한 OWL 문서의 질의 형태를 분석하고 추가 질의 형태를 제안하고, OWL 문서의 저장 모듈과 사용자 인터페이스, 질의 처리 모듈로 구성된 OWL 저장 시스템을 설계하고 구현한다.
본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 추출을 위해서 기존에 연구되어 높은 성능을 나타낸 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존 구문 트리 커널의 문제점은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대한 단순 외형적 비교로 인해, 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 값이 상대적으로 낮아지는 현상이며 결국 상호작용 자동 추출의 전체 성능에 악영향을 줄 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 어휘 의미적 유사도 계산을 위해서 문맥 및 워드넷 기반의 어휘 중의성 해소 시스템과 이 시스템의 출력으로 도출되는 어휘 개념(WordNet synset)의 추상화를 통한 기존 커널의 확장을 시도하였다. 실험에서는 단백질 간 상호작용 추출(PPII, PPIC) 성능의 심층적 최적화를 위해서 기존의 SVM에서 지원되던 정규화 매개변수 외에 구문 트리 커널의 소멸인자와 시맨틱 구문 트리 커널의 어휘 추상화 인자를 새롭게 도입하였다. 이를 통해 구문 트리 커널을 적용함에 있어서 소멸인자 역할의 중요성을 확인할 수 있었고, 시맨틱 구문 트리 커널이 기존 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있음을 실험적으로 보여주었다. 특히 단백질 간 상호작용식별 문제보다도 비교적 난이도가 높은 상호작용 분류에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
관계 추출을 위한 원격 지도 학습은 사람의 개입 없이 대규모 데이터를 생성할 수 있는 효율적인 방법이다. 그러나 원격 지도 학습은 노이즈 데이터 문제가 있으며, 노이즈 데이터는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 관계 표현 자체가 없는 문장이 연결된 경우이고, 두 번째는 관계 표현은 있는 문장이지만 다른 관계 표현도 함께 가지는 경우이다. 주로 문장의 길이가 길고 복잡한 문장에서 두 번째 노이즈 데이터 유형이 자주 발견된다. 본 연구는 두 번째 경우의 노이즈를 줄임으로써 관계 추출 모델의 성능을 향상시키기 위해 확장된 최단 의존 경로를 사용하는 CNN 기반 관계 추출 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해, 한국어 위키피디아와 DBpedia 기반의 원격 지도 학습 데이터를 수집하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 위 문제를 해결하는데 효과적이라는 것을 확인하였다.
In collaborative environment, it is necessary that the participants in collaboration should share the same understanding about the semantics of terms. For example, they should know that 'COMPONENT' and 'ITEM' are different word-expressions for the same meaning. In order to handle such problems in information sharing, an information system needs to automatically recognize that the terms have the same semantics. So we develop an algorithm mapping two terms based on their ontological definitions and their similarities. The proposed algorithm consists of four steps: the character matching, the inferencing, the definition comparing and the similarity checking. In the similarity checking step, we consider relation similarity and hierarchical similarity. The algorithm is very primitive, but it shows the possibility of semi-automatic mapping using ontology. In addition, we design a mapping procedure for a mapping system, called SOM (semantic ontology mapper).
본 연구에서는 시맨틱 웹 기술을 이용해 뉴스의 동향을 분석하는 서비스를 제안한다. 뉴스 동향 분석 서비스는 뉴스들 간의 시간흐름 또는 관계들을 분석해 줄 수 있기 때문에 현재의 일반적인 뉴스검색 엔진보다 지능적인 검색 결과를 보여줄 수 있다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 시간 정보에 대한 추론 기능이 필요하지만 OWL과 같은 시맨틱 웹 언어는 이를 지원하지 못하기 때문에 시간 기반 추론을 지원하기 위해 본 연구에서는 OWL을 확장한 TL-OWL(Temporal Web Ontology Language)을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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