• 한국도서관정보학회지
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• 제47권4호
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• pp.289-307
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• 2016

본 논문에서는 생의학 분야의 특정 세부 분야에 특화된 관계 추출 학습 말뭉치를 효율적으로 구축할 수 있는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 대상 분야에 해당하는 용어집(유전자, 단백질, 질환 명칭 등)을 입력하면, 대용량 상호 작용 데이터베이스를 통해서 이들 용어 간의 연관 관계를 1차적으로 생성하고 생성된 연관 관계 집합을 다시 학술 데이터베이스에서 검색하여 최종적으로 연관 관계 포함 문장을 추출하는 형태로 수행된다. 개발된 시스템의 유용성 검증을 위해서 알츠하이머병 분야에서의 유전자 간 상호 작용 학습 말뭉치를 구축하는데 본 시스템을 적용하였고, 140개의 유전자 집합을 입력하여 이 분야에 특화된 학습 집합인 유전자 쌍 및 상호 작용 포함 문장 3,510 건을 추출하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 활용함으로써 기존에 완전 수작업으로 수행되던 연관 관계 추출용 학습 말뭉치 구축의 효율성을 높일 수 있고 다양한 세부 분야에 적합한 학습 말뭉치 구축에 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.12-16
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• 2007

웹 서비스는 사용자의 요청에 적합한 서비스 제공자의 정보를 제공하여 주는 시스템으로 사용자는 원하는 서비스를 웹 서비스에서 검색, 통합하는 등으로 새로운 서비스를 조합할 수 있다. 이러한 웹 서비스는 다양한 형태의 검색자원을 가질 수 있는데 HERMES는 웹 서비스 시각미디어 검색 시스템의 일종이다. 오늘날의 웹 서비스는 시맨틱 개념을 접목시켜 검색 성능을 향상시키고 정확성을 증대시키기 위해 온톨로지를 주로 활용한다. 시맨틱 개념의 핵심기술인 온톨로지는 단어와 관계들로 구성된 사전으로서 어느 특정분야에 관련된 단어들을 계층적 구조로 표현한 것이다. 본 논문은 온톨로지의 반자동 생성을 위해 Mining Extractor를 구축하여 HERMES를 개선하는 방법을 제안한다. Mining Extractor는 대상 도메인을 필터링하고 도메인간의 계층구조를 파악하여 온톨로지를 구축하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 워드넷(WordNet)과 데이터 마이닝 기법의 연관규칙을 적용하였다.