• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.15-20
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• 2011

본 논문은 동아, 조선, 중앙, 한겨레 신문의 2000-2009년까지의 신문 자료에서 나타나는 문화 소비 현상의 트렌드에 대한 분석이다. 구체적으로, 명사 '트렌드'와의 공기어(공기 명사) 중에서 10년 동안 꾸준히 증가하는 단어들(일반 명사, 고유 명사)을 살펴보고 이것들의 속성에 따라서 명사를 분류하여 공기어의 증감도를 살펴본다. t-score를 이용하여 공기어를 추출하고 이들의 증감도를 분석하여 매년 공기하여 나타는 정도가 증가하는 단어를 대상으로 연구하였다. 이러한 명사의 빈도 증가를 통해 신문에서 나타나는 사회적 트렌드를 관찰할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.59-64
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• 1997

복합명사로부터 적절한 색인어를 추출하는 것은 한국어 정보검색 시스템의 성능 향상에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 복합명사로부터 색인어 추출을 하기 위해 복합명사 구문 구조 분석 결과를 활용한다. 단일명사가 3개 이상 결합된 복합명사의 경우 각 단일명사의 구문적 관계를 파악하여 적절한 괄호치기를 한 후 색인어를 추출하면 보다 좋은 결과를 얻을 수 있다. 이러한 복합명사 구문 구조 분석을 위해 말뭉치로부터 구조적 중의성이 없는 연어 관계의 완전 복합명사와, 서술성 명사와 공기하는 명사쌍을 추출한 결과를 이용한다. 또한 서술성 명사는 이와 공기하는 명사와 결합되어 복합명사를 이를 가능성이 많고, 복합명사의 형태로 인식되어야만 정확한 의미 파악이 가능하다. 서술성 명사와 공기하는 명사를 파악하여 복합명사를 추출하기 위해서 부분 파서로 공기쌍을 찾아 복합명사 후보를 생성한 후, 이 후보 가운데 적합한 복합명사만을 선택하기 위해 말뭉치에서 추출한 완전 복합명사 사전을 통해 검증한다. 이러한 방법으로 서술성 명사에서 복합명사 형태의 색인어를 추출한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.6
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• pp.809-816
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• 2002

Since a natural language has inherently structural ambiguities, one of the difficulties of parsing is resolving the structural ambiguities. Recently, a probabilistic approach to tackle this disambiguation problem has received considerable attention because it has some attractions such as automatic learning, wide-coverage, and robustness. In this paper, we focus on Korean probabilistic parsing model using head co-occurrence. We are apt to meet the data sparseness problem when we're using head co-occurrence because it is lexical. Therefore, how to handle this problem is more important than others. To lighten the problem, we have used the restricted and simplified phrase-structure grammar and back-off model as smoothing. The proposed model has showed that the accuracy is about 84%.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.40 no.1
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• pp.41-50
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• 2020

Looking at the understanding of scientific concepts from a linguistic perspective, it is very important for students to develop a deep and sophisticated understanding of words used in scientific concept as well as the ability to use them correctly. This study intends to provide the basis for productive knowledge education of scientific words by noting that the foundation of productive knowledge teaching on scientific words is not well established, and by exploring ways to teach the relationship among words that constitute scientific concept in a productive and effective manner. To this end, we extracted the relationship among the words that make up the scientific concept from the text of science textbook by using quantitative text analysis methods, second, qualitatively examined the meaning of the word relationship extracted as a result of each method, and third, we proposed a writing activity method to help improve the productive knowledge of scientific concept words. We analyzed the text of the "Force and motion" unit on first grade science textbook by using four methods of quantitative linguistic analysis: word cluster, co-occurrence, text network analysis, and word-embedding. As results, this study suggests four writing activities, completing sentence activity by using the result of word cluster analysis, filling the blanks activity by using the result of co-occurrence analysis, material-oriented writing activities by using the result of text network analysis, and finally we made a list of important words by using the result of word embedding.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.276-280
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• 1998

구문 분석에 있어서 어휘 정보는 구문적 중의성을 해결하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 대량의 말뭉치로부터 추출된 공기 정보가 구문 분석에서 효과적으로 이용될 수 있음을 보인다. 첫째, 공기 정보로부터 보다 의미있는 연어를 추출하고 이를 구문 분석에 이용함으로써 보다 효율적인 파서의 구축이 가능함을 밝힌다. 둘째로는 대량의 말뭉치로부터 추출한 공기 정보가 구문 분석시 보조사나 조사 생략에 의한 격 중의성 혹은 관계 관형절에서 발생하는 명사구 이동에 따른 격 중의성의 해결에 적용될 수 있음을 보인다. 이를 위해 본 연구에서는 연세대학교 한국어 사전 편찬실의 연세 말뭉치 3,000만 어절과 KAIST 말뭉치 중 1,000만 어절로부터 <서술어, 명사, 격관계> 공기 정보를 추출하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.179-183
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• 2000

정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자연어질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분석단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보 중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의어단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용한 것이 성능의 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.179-183
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• 2000

정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자여어질의를 입력 받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주 정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분서단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용하는 것이 성능의 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.246-251
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• 2003

한국어의 언어적 특성에 의해 빈번하게 등장하는 명사와 기능어의 나열은 기능어나 연결 구문의 잦은 생략현상에 의해 복합 명사의 출현을 발생시킨다. 따라서, 한국어 분석에서 복합 명사의 처리 방법은 매우 중요한 문제로 인식되었으며 활발한 연구가 진행되어 왔다. 복합 명사의 의미 결정은 복합 명사구 내 단위 명사간의 의미적인 수식 관계를 고려하여 머리어의 선택과 의미를 함께 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 정보 검색의 색인어 추출 방법에서 사용되는 복합 명사구 내의 서술성 명사 처리를 이용하여 복합 명사의 의미 결정을 인접 명사의 의미 공기 정보가 아닌 구문관계에 따른 의미 공기 정보를 사용하여 분석하는 방법을 제시한다. 복합 명사구 내에서 구문적인 관계는 명사구 내에 서술성 명사가 등장하는 경우 보-술 관계에 의한 격 결정 문제로 전환할 수 있다. 이러한 구문 구조는 명사 의미를 결정할 수 있는 추가적인 정보로 활용할 수 있으며, 이때 구문 구조 파악을 위해 구축된 의미 제약 조건을 활용하도록 한다. 구조 분석에서 사용되는 격틀 정보는 동사와 공기하는 명사의 구문 관계를 분석하기 위해 의미 정보를 제약조건으로 하여 구축된다. 이러한 의미 격틀 정보는 단문 내 명사들의 격 결정과 격을 채우는 명사 의미를 결정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 현재 개발중인 한영 기계 번역 시스템 Tellus-KE의 단문 단위 대역어 선정을 위해 구축된 의미 대역패턴인 동사구 패턴을 사용한다. 동사구 패턴에 기술된 한국어의 단문 단위 의미 격 정보를 사용하는 경우, 격결정을 위해 사용되는 의미 제약 조건이 복합 명사의 중심어 선택과 의미 결정에 재활용 될 수 있으며, 병렬말뭉치에 의해 반자동으로 구축되는 의미 대역 패턴을 사용하여 데이터 구축의 어려움을 개선하고자 한다. 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.11 no.1
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• pp.93-112
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• 2011

This study investigated whether search terms analysis of archival Web sites could be utilized effectively for archival information services. The focus was on designing a methodology which brings the search terms analysis and development of archival information services closer, especially for the contents services. The data were collected from the Presidential Archives because it can be characterized as a public archives as well as subject archives. It also tends to draw interests from a broad range of general public. The analysis was conducted with respect to three dimensions: (1) general search terms; (2) names of individual president; (3) subject categories of search terms. The results of search terms analysis have a number of practical implications for developing archival information services including contents services, decision on the menu of the Web sites, exhibition, and education.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.4
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• pp.279-290
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• 2022

As the growth of the live streaming service market is accelerating due to COVID-19, the number of downloads and reviews of live streaming mobile applications is also rapidly skyrocketing. This study is to research game streaming applications using Twitch reviews as database. A total of 8 topics are extracted through LDA topic modeling and 7 out of them are detected to be inconvenience factors. Then, to pinpoint the main inconvenience factors, co-occurrence analysis is used in order to find out main factors. Finally, based on previous studies, several solutions are provided, which can solve the inconvenience factors(advertisement, UI design, technology problems) as well as strengthening digital competitiveness. This study will serve as an opportunity to improve digital competitiveness not only for Twitch but also for other game live streaming service companies in the future.