• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.16 no.3
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• pp.65-82
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• 1999

Internet users are often frustrated when they try to find“right”piece of information quickly. The reason is that the discovery of available and quality based-resources becomes more difficult to end users while the Internet continues to expand rapidly. Not only incorrect keywords and query expression but word sense ambiguation are the cause of dropping-off in efficiency on Internet search. In this paper, studies were conducted to analyze dropping off in efficiency fir Internet search and discussed reducing user s frustration of the Internet and improving their search strategies.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1999.08a
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• pp.151-155
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• 1999

기존의 문헌정보검색에 있어 어휘의미중의성은 검색 효율 저하의 주요 원인 중 하나로 생각되어져 왔다. 어휘 의미중의성에 의한 검색 효율 저하란 검색어로 입력한 어휘가 문서에서 서로 다른 의미로 사용됨에 따라 의도하지 않은 다른 문서가 검색될 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 새로운 정보 검색 환경인 인터넷기반 정보검색에 인어 어휘의미중의성이 검색 정확율에 미치는 영향을 살펴보고, 기존에 문헌정보검색에 있어 어휘 의미중의성에 관한 연구가 인터넷기반 정보검색에 있어서도 제대로 적용되는지를 확인해 보았다. 또한 실험을 통해 검색어 수와 어휘의미중의성 간의 상관관계를 조사하였으며, 일반 이용자가 인터넷기반 정보검색 수행시 어휘의미중의성에 의한 검색 효율 저하를 최대한 방지할 수는 방법에 대해 모색해 보았다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.11S
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• pp.3399-3409
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• 1999

Information filtering for internet search, in which new information retrieval environment is given, is different from traditional methods such as bibliography information filtering, news-group and E-mail filtering. Therefore, we cannot expect high performance from the traditional information filtering models when they are applied to the new environment. To solve this problem, we inspect the characteristics of the new filtering environment, and propose a semantic-based filtering model which includes a new filtering method using WordNet. For extracting keywords from documents, this model uses the SDCC(Semantic Distance for Common Category) algorithm instead of the TF/IDF method usually used by traditional methods. The world sense ambiguation problem, which is one of causes dropping efficiency of internet search, is solved by this method. The semantic-based filtering model can filter web pages selectively with considering a user level and we show in this paper that it is more convenient for users to search information in internet by the proposed method than by traditional filtering methods.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2006.05a
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• pp.424-429
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• 2006

정부의 행정 서비스를 보다 효과적이고 효율적으로 제공하는 것은 정부혁신의 핵심키워드이다. 이를 위한 수단으로 정부 공공기관들은 전사적 아키텍처(Enterprise Architecture)를 적극적으로 도입, 활용해야 한다. 전사적 아키텍처란 아직까지도 진화중인 개념으로 해당 기관 정보화 업무의 전 영역을 업무 프로세스(Business Processes), 정보 흐름 및 관계(Information Flow and Relationships), 애플리케이션(Applications),데이터 명세 및 관계(Date Descriptions and Relationships), 그리고 기술 하부구조(Technology Infrastructure)로 구분 짓고 각각을 구조화된 산출물로 정리함으로써 공공정보화의 청사진을 제시한다. 이렇게 구축된 아키텍처 결과물은 기관 내 뿐 아니라 타 기관 EA와의 연계를 통해 상호 운용되어야 하며, 이 과정에서 어휘의미중의성(Word Sense Ambiguation)등 상호운용성 문제가 핵심 이슈로 대두되리라 예상된다. 공공분야로 한정짓더라도 200여 정부부처 EA간의 상호운용성 문제는 정부조직 간 경계를 넘어 통합된 EA정보를 취합, 활용하는 데 있어 가장 큰 장애요인이 되리라 예상된다. 본 논문에서는 온톨로지를 사용하여 각기 서로 다른 EA간 상호운용성 문제를 해결하는 방안에 대해 논의하고자 한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.5 no.1
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• pp.197-208
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• 2020

Lexical ambiguity means that a word can be interpreted as two or more meanings, such as homonym and polysemy, and there are many cases of word sense ambiguation in words expressing emotions. In terms of projecting human psychology, these words convey specific and rich contexts, resulting in lexical ambiguity. In this study, we propose an emotional classification model that disambiguate word sense using bidirectional LSTM. It is based on the assumption that if the information of the surrounding context is fully reflected, the problem of lexical ambiguity can be solved and the emotions that the sentence wants to express can be expressed as one. Bidirectional LSTM is an algorithm that is frequently used in the field of natural language processing research requiring contextual information and is also intended to be used in this study to learn context. GloVe embedding is used as the embedding layer of this research model, and the performance of this model was verified compared to the model applied with LSTM and RNN algorithms. Such a framework could contribute to various fields, including marketing, which could connect the emotions of SNS users to their desire for consumption.