• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.33-40
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• 2000

복합명사의 한 구조는 구성 명사간의 수식관계의 집합이라고 본다. 한 복합명사에 대하여 가능한 여러 구조 중에서 올바른 구조를 알아 내는 것이 본 논문의 목표이다. 이를 위하여 우리는 최근에 유행하는 통계 기반 분석 기법을 이용한다. 먼저 우리의 복합 명사 분석 문제에 알맞은 통계 모델을 개발하였다. 이 모델을 이용하면 분석하려는 복합명사의 가능한 분석 구조마다 확률 값을 얻게 된다. 그 다음 가능한 구조들 중에서 가장 확률값이 큰 구조를 복합명사의 구조로 선택한다. 통계 기반 기법에서 항상 문제가 되는 것이 데이터 부족문제이다. 우리는 이를 해결하기 위해 개념적 계층구조의 하나인 워드넷(WordNet)을 이용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.1023-1026
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• 2013

오늘날 인터넷의 발달과 더불어 스마트기기의 보급이 급성장하면서, 다양한 웹사이트에서 데이터가 기하급수적으로 발생되고 있고, 수 많은 다종다양한 데이터를 효율적으로 저장/관리/분석하기 위한 유용한 어노테이션(Anotation) 기법으로서, 리소스에 대한 사용자의 태깅(Tagging)기능이 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는, 사용자들의 공통 태그 데이터를 수집하여, WordNet을 기반으로 다양한 수준의 태그/사용자 분류체계를 구축하기 위한 지원도구개발에 관한 연구결과를 보고한다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.115-125
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• 2006

개념 계층은 지식을 그룹화하여 다단계로 표현하며, 이는 자료의 분류, 저장 및 검색을 효율적으로 지원해 준다. 일반적으로 도메인 전문가의 수작업을 통해 개념 계층이 생성되었으며, 이는 생성과 유지에 많은 비용이 소요되면서도 일관성 유지가 어려운 단점이 있다. 본 논문은 미리 정의된 상위어 관계를 이용하여 문자형 자료의 개념 계층을 자동으로 생성하는 방법에 대한 연구이다. 개념 계층의 자동 생성을 위해서는, 다중 의미로 사용되는 단어에서 적절한 의미를 찾아 내어 모호성을 제거해야 하며, 외부 정보를 이용하여 모호성이 제거된 단어를 그룹화하고 계층을 생성하는 작업이 필요하다. 우리는 워드넷 (WordNet)의 다중 의미에 대한 설명 및 상위어 관계를 이용하여 모호성을 제거하고 개념 계층을 생성하는 방법을 제안 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.31-32
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• 2013

본 논문에서는 영화의 등장인물의 성향을 파악하기 위해 시나리오의 대사로부터 감정어를 추출하고, 등장인물의 감정어들을 긍정, 부정, 중립의 3개로 단순화하여 등장인물의 성향을 가시화 시켜주는 방법을 제안한다. 대사로부터 감정어를 추출하기 위해 WordNet 기반의 감정어 추출 방법을 제안한다. WordNet은 단어 간에 상위어와 하위어, 유사어 등의 관계로 연결된 네트워크 구조의 사전이다. 이 네트워크 구조에서 최상위의 감정 항목과의 거리를 계산하여 단어별 감정량을 계산하여 대사를 30 차원의 감정 벡터로 표현한다. 등장인물별로 추출된 감정 벡터를 긍정, 부정, 중립의 3개의 차원으로 단순화 하여 등장인물의 성향을 표현한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권3호
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• pp.225-232
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• 2009

동명이인의 저자를 구분하는 것은 웹에서 문서 색인과 검색의 성능을 향상시킨다. 동명이인의 저자 구분은 웹사이트 상에서 같은 이름을 갖는 여러 명의 사람이 존재했을 때 야기되는 여러 가지 문제점을 해결한다. 본 논문은 동명이인의 저자 구분을 위해 개념망 기반의 카테고리 유틸리티를 제안한다. 따라서 본 논문에서는 학술회의 웹 사이트를 대상으로 제안하고자 하는 방법을 설명한다. 제안된 방법은 저자가 가지고 있는 다양한 속성(제목, 요약, 공동저자, 소속)을 반영한 저자 온톨로지와 개념망을 활용한다. 저자 온톨로지는 OWL API와 휴리스틱한 방법을 사용하여 반자동으로 구축 되었다. 저자명 모호성 해결은 개념망 기반 카테고리 유틸리티를 사용하여 저자 온톨로지 내에 존재하는 동명이인 저자(Candidate Authors)들로부터 해당 논문에 관련된 정확한 저자를 결정한다. 카테고리 유틸리티는 각각의 저자간의 intra-class 유사성 와 inter-class 비유사성을 기본적인 개념으로 하는 평가 함수다. 이에 비해 개념망 기반 카테고리 유틸리티는 모호성 해결을 위해 개념망이 갖는 개념 정보를 추가로 활용한다. 실험 결과를 분석한 결과 개념망 기반 카테고리 유틸리티가 일반적인 카테고리 유틸리티에 비교해서, 저자명 모호성 해결에 있어서 10% 정도 우수한 성능을 보였으며, 전체적으로 98%의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.172-176
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• 2010

본 논문에서는 위키피디아의 '틀(temp late)'을 기조로 하여 작성된 온톨로지인 OntoCloud의 신뢰도를 보장하고 공유 및 재사용을 가능하게 하기 위하여 또 다른 어휘집합체인 워드넷(WordNet)과의 매핑을 한다. 온톨로지 매핑 기술은 온톨로지 개발 기술의 한 방법으로, 서로 비슷한 도메인을 대상으로 이미 구축되어진 서로 다른 다수의 온롤로지를 연결시킴으로서 하나의 풍부한 정보를 가지고 있는 연결망을 구축하는 방법이다. 본 논문에서는 OntoCloud와 워드넷을 두개의 온톨로지로 정의하고 각 온톨로지의 개념에 대한 정의문 비교 방법을 통해서 두개의 온톨로지에 존재하는 유사한 개념을 연결한다. 이렇게 매핑된 정보들은 OntoCloud 개념을 워드넷 어휘로 연결함으로써 개념에 대한 직관적인 이해를 돕고, 워드넷에 연결된 다른 시소러스 (예: SUMO, CoreNet 등)와 간접적으로 연결할 수 있는 틀을 마련한다. 또한 온톨로지의 상하위 계층정보를 자동으로 보강하는 등의 OntoCloud 유지보수에 활용될 수 있다. 본 논문의 실험에서는 두개의 서로 다른 온톨로지의 정의문에 사용된 어휘의 겹침 정도로 두개의 개념의 유사성을 판별하는 방법을 보인다. 본 논문에서 제시한 방법으로 약 73%의 개념 매핑에 성공하였으나, 추후 매핑 프로세스의 전처리 과정(약자 처리 및 복합명사 대응 모듈)을 추가하고 온톨로지의 구조적 특성을 활용하여 유사 개념 자동 매핑 기술을 향상시키고자 한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1998년도 제5회 학술대회 논문집
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• pp.239-242
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• 1998

개념 정보를 제공하는 어휘 데이터베이스로 WordNet, CYC, EDR등이 출현하였다. 본 연구는 WordNet의 개념 기술 방식에 따라 한국어 개념 사전을 구축하기 위한 것이다 우선 개념을 분류할 적절한 분류 체계를 설정하고, 연세 말뭉치에서 빈도수가 높은 상위 300개 명사를 추출하여 사전의 뜻풀이에 나타난 명사와 연관관계로 표시된 명사를 함께 제시함으로써 개념을 표현하였다. 이러한 한국어 개념 사전은 의미모호성을 해소하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권6호
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• pp.653-661
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• 2016

기존의 패턴기반 트리플 생성 시스템은 distant supervision의 가정으로 인해 오류 패턴을 생성하여 트리플 생성 시스템의 성능을 저하시키는 문제점이 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 패턴과 프로퍼티 사이의 의미 유사도 기반의 패턴 신뢰도를 측정하여 오류 패턴을 제거하는 방법을 제안한다. 의미 유사도 측정은 비지도 학습 방법인 워드임베딩과 워드넷 기반의 어휘 의미 유사도 측정 방법을 결합하여 사용한다. 또한 한국어 패턴과 영어 프로퍼티 사이의 언어 및 어휘 불일치 문제를 해결하기 위해 정준 상관 분석과 사전 기반의 번역을 사용한다. 실험 결과에 따르면 제안한 의미 유사도 기반의 패턴 신뢰도 측정 방법이 기존의 방법보다 10% 높은 정확률의 트리플 집합을 생성하여, 트리플 생성 성능 향상을 증명하였다.

• 한국수학사학회지
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• 제21권3호
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• pp.97-112
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• 2008

이 연구에서는 한국어 수사 하나, 둘, ..., 열의 어원에 대한 현재까지의 연구 결과를 수학사적인 관점에서 비판적으로 조망했다. 수학사적인 관점에서 보면, 하나, 둘, 셋의 어원을 찾는 일은 사실상 가능해 보이지 않는다. 셋과 넷, 넷과 다섯 사이에는 단절이 있었을 가능성이 있다. 하나, 둘, 셋, 넷의 어원은 다섯, 여섯, ..., 열의 어원과는 다른 측면에서 찾아야 할 것이다. 여섯과 일곱 사이에 단절이 있었을 가능성이 있다. 일곱, 여덟, 아홉의 조어 메커니즘은 동일할지 모른다. 아홉과 열 사이에 단절이 있었을 가능성이 있다. 현재까지의 연구에서는 이러한 단절에 충분히 주목하지 않고 있으나, 수학사에 따르면 수사의 발달에는 여러 번의 단절이 존재 했다.