• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2014.08a
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• pp.135-141
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• 2014

본 연구는 법률명 용어의 의미적 성분분석을 통해 '보충적 관계속성'을 도출하고, 이를 구조적 용어사전의 관계속성 설정에 적용하였을 때 용어관계에 나타나는 효과를 확인하는 것을 목적으로 한다. '보충적 관계속성'이란 클래스(범주)별 용어들이 가지는 특징에 기반하여 만든 관계속성을 말하며, 용어사전 구축 시 도출한 관계속성을 반영함으로서 용어 간 관계가 유기적이고 명확하게 표현될 수 있도록 하는 보조적 구축지침의 역할을 하도록 한다. 이를 위해 법원도서관 '법률용어 관련어집의 316개 용어쌍을 분석하여 '보충적 관계속성'을 도출하였으며, 구조적 용어사전 용어에 적용하여 밀도 값과 밀도의 정도를 시각화하여 효과를 확인하였다. 그 결과, '보충적 관계속성' 전, 후의 변화는 적었으나 이는 법률명 용어의 특징으로 인한 결과라는 것을 알 수 있었고, '보충적 관계속성' 반영의 명확한 효과 확인을 위해서는 분석대상용어를 법률명에서 법률관련용어로 확장시켜 연구할 필요성을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.39 no.4
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• pp.119-138
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• 2005

The purpose of this study is to analyze and systematize the semantic relationships in knowledge organization systems(KOS) . For this purpose, Classification systems, thesaurus, subject headings, semantic networks, ontology, databases were analyzed in terms of the semantic relationships between terms. Also, various kinds of the terminological relationships not only in the current KOS but in the theoretical researches were collected and analyzed. In addition, six proposals were suggested for the organized system of the terminological relationships for the future uses.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.1 s.59
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• pp.63-81
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• 2006

The purpose of this study is to present the limitation of terminological relationships in the current information environment and to propose a solution to result in the richer and refined terminological resources. For this, various kinds of terminological relationships in knowledge organization systems and theoretical researches were collected and analyzed. Based upon the analysis, a methodology for classification of terminological relationships was suggested and classification models were presented. Additionally, four suggestions were made for the practical uses of the classification models.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.25-31
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• 2004

단서구문 및 어휘 쌍 확률 등을 이용하면 일정한 영역의 문서에서 사용된 용어의 원인이 되거나 결과를 나타나는 관련어들을 찾을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 각 용어의 선행 원인과 후행 결과를 인과관계 정보라고 정의한다. 인과관계 정보가 유사한 용어들은 서로 유사한 개념에 속한다고 가정한다면, 용어의 직/간접적 인과관계로서 용어 온톨로지에서 그 용어가 속할 집합을 결정하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 각 용어의 인과관계가 용어 군집화를 위한 유용한 문맥 정보의 하나라는 것을 실험을 통해 증명하였다. 속성으로 사용된 인과관계는 대용량의 코퍼스로부터 비지도식 학습방법을 통해 자동 습득하였으며, 그 정확도는 74.84%를 보였다. 1659개 용어에 대한 군집화 실험 결과 70.02%의 정확도를 보였으며, 어휘 유사도만을 사용한 경우에 비해 32.9%의 적용도 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1998.08a
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• pp.231-234
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• 1998

시소러스는 정보검색과정에서 용어를 통제하여 색인과 검색에서 중요한 기능을 수행하는 도구로 사용되고 있는 통제용어집이다. 그러나 정보검색시스템 환경의 변화에도 불구하고 기존의 시소러스와 시소러스의 작성지침으로 사용되고 있는 국제 표준인 ISO 2788이나 Z39.19에서 제시하고 있는 기준은 용어간의 관계를 단순히 표현하고 있어 색인이나 검색시 용어통제의 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 시소러스의 용어관계를 국제 표준과 현재 사용되고 있는 각종 시소러스를 비교 분석하여, 시소러스 용어관계의 확장방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2014.08a
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• pp.95-98
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• 2014

본 연구는 지역명 범주에 속하는 용어들의 개념적 특성을 분석하고, 이를 토대로 다른 범주와의 관련도를 파악하여 지역명 범주 용어들을 중심으로 관계 속성들 사이의 논리적 연관성을 부여할 수 있는 모형 도출에 기반이 되는 기초 연구이다. 지역명 범주 용어 중 국가명에 한정하여 분석한 결과, 국가명 개념 속성 중심으로는 계층 구조 관계의 지역명 범주 용어들끼리 연관이 높으며, 전체 범주 용어들의 개념 속성 중심으로는 지역명 범주 용어가 지리적 위치로서의 의미로 주로 쓰이나, 행위의 주체 또는 객체의 의미나 시대의 개념으로도 많이 활용됨을 알 수 있었다. 국가명이 참조되는 개념 속성과 연관되어 활용되는 관계 속성의 경우의 일부는 참조하는 주요 개념 범주와 연관 관계를 토대로 논리적 의미 관계를 생각해볼 수 있는 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.48 no.2
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• pp.353-378
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• 2014

The purpose of this study is to find factors to affect on the formation of semantic relation from terminology and what is to be affected by these factors to build the database scheme of terminology dictionary by a structural definition. In this research, 826,905 keywords of 88,874 social science articles and 985,580 keywords of 125,046 humanities science articles in the KCI journals from 2007 to 2011 were collected. From collected data, subject complexity, structural hole, term frequency, occurrence pattern and an effect between the number of nodes and the number of patterns which were derived from the semantic relation of linked terms of established 'STNet' System were analyzed. The summarized results from analyzed data and network patterns are as follows. Betweenness Centrality, term frequency, and effective size affect the numbers of semantic relation node. Among these factors, betweenness centrality was the most effective and effective size. But term frequency was the least effective. Betweenness Centrality, term frequency, and effective size affect the numbers of semantic relation type. Term frequency is the most effective. Therefore, when building a terminology dictionary, factors of betweenness centrality, term frequency, effective size, and complexity of subject are needed to select term. As a result, these factors can be expected to improve the quality of terminology dictionary.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.44 no.4
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• pp.233-254
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• 2013

Collecting terms in thesaurus construction work is the most difficult. A dictionary is thesaurus can be used as an excellent term acquisition. Reflect faithfully the provisions of Korean literary "Standard Korean Dictionary" is a standard dictionary of the Korea. The "Standard Korean Dictionary" is simply the definition of entry, as well as a wide range of information about the term because it contains a systematic, it can be used to build a thesaurus. In this study, the "Standard Korean Dictionary" has the relevant information using a variety of terms, it is defined as the thesaurus term relationship. In addition, the separation of the term, equal relationships and hierarchical set of relationships, the use of qualifiers, North Korean issues, the issue presented in thesaurus construction, and suggest ways to solve the problem.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.605-615
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• 2000

본 논문에서는 정보검색에서 시소러스를 이용한 효율적이고 효과적인 질의 평가 기법을 제안한다. 제안된 방법에서 시소러스 내부 용어들 간의 관계와 관련도가 용어 매트릭스로 표현되며, 용어들 간의 관계는 동의, 계층, 그리고 연관관계의 세 가지 관계가 제공된다. 시소러스 내부 용어들 간의 무시된 관련도가 퍼지 이론에 근거한 용어 매트릭스의 전이폐쇄 알고리즘에 의해 추론된다. 따라서 다양한 관계에 따른 시소러스에 표현된 지식을 이용할 수 있다. 또한 질의 평가시 용어 매트릭스를 이용하기 때문에 논문[3-7]에서 사용되는 방법보다 시간적으로 효율적이다. 그리고 정의된 용어 매트릭스는 논문[8]에서 발생되는 문제점을 제거하여 검색 효과를 높이기 위해 논문[6]에서 제안된 질의 평가함수와 용이하게 통합시킨다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.24 no.4 s.203
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• pp.24-30
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• 2006

온톨로지의 기본개념, 응용 분야 및 학습 단계에 대하여 간단하게 설명하였고, 온톨로지 학습단계에서 전문 분야의 개념간 계층 관계 학습 방법에 대하여 자세하게 알아보았다. 전문분야 개념을 표현하는 전문 용어 사이의 계층 관계를 학습하는 방법은 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 그리고 용어의 전문성과 유사도를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 규칙 기반 방법은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있지만 재현율이 낮은 단점이 있다. 기존은 통계 기반 방법에서는 재현율이 높은 장점이 있지만 정확률이 낮은 단점이 있다. 또한 이 방법에서는 순수하게 통계 정보만 이용하기 때문에 오류에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 용어의 전문성과 용어간 유사도를 이용한 방법에서는 용어의 전문성을 이용하여 기존의 계층 구조에서 상위에 후보를 선택하고, 용어간 유사도를 이용하여 선택한 후보를 정렬하여 최적의 후보를 찾는다. 이 방법은 상위어 선정 과정을 두 단계로 분리하여 수행하기 때문에 오류 분석이 용이한 장점이 있다. 향후 온톨로지 학습 과정에서 계층 관계뿐 아니라 인과 관계 및 다양한 관계의 학습과 관련된 연구가 진행되어야 한다.