• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.273-277
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• 2005

본 연구는 한국어 어말어미 산출시 나타나는 대뇌 활성화 영역을 살펴보기 위하여 실시되었다. 두 가지 실험이 실시되었다 실험 1은 어말어미의 기본형을 주고 이를 의문형, 명령형으로 산출하는 고립단어 실험을 실시하였다. 통제 조건으로 모음변환조건(C1)과 아라비아문자보기(C2)를 사용하였다. 실험 1의 결과 ‘어말어미-C1’ 조건에서 좌반구의 측두엽과 전두엽부분의 의 활성화 superior temporal gyrus와 inferior frontal gyrus의 활성화가 관찰되었다. ‘어말어미-C2’ 의 조건에서 우반구에서 후두엽의 활성화와 좌반구에서의 후두엽, 전두엽, lingual G, Cuneus, fusiform G, inferior occipital G에서의 활성화를 관찰할 수 있었다. 실험 2는 명령형과 의문형 어미의 형태점화효과와 관련된 대뇌 활성화 영역을 관찰하기 위하여 Er-fMRI 기법을 이용하여 실시되었다. 실험 조건은 어미동일조건, 어간반복조건, 무관련 조건으로 구성되었다. 피험자들은 점화자극이 제시된 후 신호가 제시되고 나오는 표적단어를 의문형 또는 명령으로 산출하도록 하는 과제를 실시하였다. 뇌 활성화 영역을 분석한 결과 의문형과 명령형을 산출할 때의 활성화 영역에서 $^{\ast}^{\ast}^{\ast}$를 볼 때의 영역을 빼기 (substraction)한 결과 공통적으로 좌반구 브로카 영역이 활성화되었고, 의문형과 명령형 안에서 어미동일조건에서 무관련 조건을 뺀 경우에는 좌반구의 superior temporal G 영역의 활성화가 관찰되었다. 이들 결과를 종합해 볼 때 어말어미 산출 그 자체와 직접 관련되는 영역으로는 좌반구의 측두엽과 전두엽 부분이 관찰되었다. 특히 한국어 어말어미 산출시 나타나는 형태점화 양상과 관련된 대뇌영역으로 발견된 브로카 영역에서의 활성화는 어미 변환과 관련된 영역이라기보다는 산출시 관련되는 articulation, motor coordinate관련 영역으로 추정되고, 측두엽의 활성화는 형태소, 의미 관련 지식의 data base로 추정된다. 또한 우반구 전두엽 부분에서 관찰된 활성화는 억제관련 영역으로 짐작된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.609-622
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• 2020

사회가 발달하면서 법령의 규모는 점차 증가하고 있을 뿐만 아니라 내용도 복잡해지고 있다. 법령 내에 존재하고 있는 안전기준의 규모 또한 증대되고 있고 전문화되고 있어 안전기준 상호간의 상충이나 중복 등을 최소화하기 위한 통합관리에 어려움이 있다. 안전기준의 통합관리를 위해서는 기본적으로 법령 내의 안전기준을 검색하여 추출하는 기술이 우선 확보되어야 한다. 본 연구에서는 한정된 시간 및 인력 등의 한계를 고려하여 몇 가지 특정사례를 기반으로 안전기준 자동검색 지원도구를 개발하고자 하였다. 이를 위해 우선 기존 연구에서 분류된 안전기준과 행정안전부에서 고시한 안전기준을 대상으로 안전기준이 가진 특성을 분석하고 2018년에 국립재난안전연구원에서 추출한 안전기준을 포함하는 법령정보를 수집하였다. 수집된 법령을 정제하고 형태소 분석을 실시하여 안전기준 시소러스를 구축한 후 색인 작업을 거쳐 안전기준 검색도구를 개발하였다. 향후 안전기준을 찾는데 자동검색도구가 일상적으로 적용된다면 방대하고 복잡한 안전기준의 중복 또는 상충 문제해결에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권5호
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• pp.306-312
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• 2008

목적 지향성 대화에서 화자의 의도는 화행과 개념열 쌍으로 구성되는 의미 구조로 근사화될 수 있다. 그러므로 지능형 대화 시스템을 구현하기 위해서는 의미 구조를 올바르게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 능동학습(active learning) 방법을 이용하여 효율적으로 의미 구조를 분석하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 언어 분석에 따른 부담을 덜기위하여 형태소 자질들과 이전 의미 구조만을 입력 자질로 사용한다. 그리고 정확률 향상을 위하여 자연어 처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 CRFs(Conditional Random Fields)를 기본 통계 모델로 사용한다. 일정 관리 영역에서 제안 모델을 실험한 결과는 기존 모델들과 비교하여 1/3 정도의 훈련데이타를 사용하고도 비슷한 정확률(화행 92.4%, 개념열 89.8%)을 나타내고 있음을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.60-68
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• 2007

언어 정보 처리 응용 분야는 정보검색, 형태소분석, 철자검색, 음성인식, 문자 인식 등 다양하다. 이러한 정보처리 과정은 전자 사전이 필수적이다. 본 논문에서는 국어대사전에 대한 기본적인 통계 정보들을 살펴보고, 전자사전 구축에 대하여 알아보았다. 대상 정보는 고어 및 불완전음절을 포함하는 단어를 제외한 표제어들에 대하여, 대사전의 표제어수, 전자사전의 엔트리수, 사용된 전체음절수, 서로 다른 음절수, 엔트리들의 평균 길이, 품사별 분포, 전자사전을 트라이로 구축할 때 사용되는 노드 수 등 이다. 전자사전의 전체 엔트리 수는 361,980개, 사용된 음절수는 1,289,659개로 엔트리들의 평균 길이는 3.56이었으며 서로 다른 음절수는 2,463개였다. 이러한 통계 정보들은 전자사전 구축 및 한국어 정보처리에 도움이 될 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제8권1호
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• pp.78-99
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• 1991

본 연구는 전자신문인 한경 KETEL의 기사 전문을 대상으로 키워드를 자동 추출하는 자동색인 시스팀을 구축한 것으로서 한글의 형태적 특성을 이용한 언어학적 분석기법을 적용해서 키워드 화일을 생성하는 법을 제시하였으며, 불용어리스트 조사표 용언인식표의 작성법을 상세히 기술했다. 본 연구에서 얻어진 결론은 다음과 같다. 첫째, 형태소 분석을 통한 자동색인 기법으로 만족할 만한 키워드를 추출할 수 있었다. 둘째, 아직까지는 컴퓨터에 의한 한글의 구문분석과 의미분석이 완전하지 못하므로 자동색인으로 추출된 색인어를 색인자가 조절함으로써 색인의 성능을 향상시킬 수 있었다. 셋째, 이 시스팀에서 만들어진 약 20,000어 정도의 키워드 화일은 향후 디소러스 작성에 기본 자료로 사용할 수 있다. 넷째, 본 시스팀에서는 역순사전을 활용해 조사표와 용언인식표 작성법을 제시하였는데, 이는 여러 자동색인 시스팀 설계에 적용될 수 있을 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.71-79
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• 2016

한국어처리 분야에서 동형이의어 분별은 의미처리를 위해서는 매우 중요하고 오랫동안 연구되어온 주제이다. 최근에 말뭉치를 학습하는 기계학습 방법이 정확률과 속도면에서 좋은 결과를 보이고 있으며, 미학습 어절을 처리하기 위해 어휘의미망을 이용한 지식기반 방법도 연구되고 있다. 본 논문은 말뭉치를 학습한 기계학습 방법에 어휘의미망과 함께 사용하는 방법을 제시한다. 이 방법의 기본 전략은 하위범주화 정보를 말뭉치화하여서 기존 말뭉치와 함께 학습시키고, 동형이의어 태깅 시점에서 분석 대상 명사의 상위어를 찾아서 학습정보와 같이 사용하는 것이다. 이 방법의 효과를 확인하기 위해 세종말뭉치와 UWordMap으로 실험을 하였으며, 정확률이 96.51%에서 96.52%로 미미하지만 상승하는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.393-402
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• 2016

기상청에서 현재 시행되고 있는 만족도 설문조사의 한계를 보완하기 위해 SNS를 통한 감성분석이 활용될 수 있다. 감성분석은 2011~2014년 동안 '기상청'을 언급한 트위터를 수집하여 나이브 베이즈 방법으로 긍정, 부정, 중립 감성을 분류하였다. 기본적인 나이브 베이즈 방법에 긍정, 부정, 중립의 각 감성에서만 출현한 형태소들로 추가사전을 만들어 감성분석의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하였다. 분석결과 기본적인 나이브 베이즈 방법으로 감성을 분류할 경우 약 75%의 정확도로 학습데이터를 재현한데 반해 추가 사전을 적용할 경우 약 97%의 정확성을 보였다. 추가사전을 활용하여 검증자료의 감성을 분류한 결과 약 75%의 분류 정확도를 보였다. 낮은 분류 정확도는 향후 기상 관련의 다양한 키워드를 포함시켜 학습데이터 양을 늘려 감성사전의 질을 높임과 동시에 상시적인 사전의 업데이트를 통해 개선될 수 있을 것이다. 한편, 개별 어휘의 사전적 의미에 기반한 감성분석과 달리 문장의 의미에 기반하여 감성을 분류할 경우 부정적 감성 비율의 증가와 만족도 변화 추이를 설명할 수 있을 것으로 보여 향후 설문조사를 보완할 수 있는 좋은 수단으로 SNS를 통한 감성분석이 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.1-17
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• 2012

온라인 상에서 판매되는 상품은 매우 다양하지만, 소비자에게 판매 가격을 제시하거나 소개글을 통해서 상품에 대한 구체적인 설명을 제공한다는 점은 모든 상품에 있어서 가장 기본이 되는 공통적인 특징이다. 만약, 상품의 실제 품질이나 가격과는 독립적으로 상품 소개글이 판매에 미치는 영향력을 파악할 수 있다면 어떠한 소개글이 상품의 판매를 촉진하는 측면에서 더 좋은 글인지 분별할 수 있게 된다. 이런 관점에서 본 연구는 상품 소개글과 판매 성과의 관계를 파악하기 위한 목적으로 수행되었으며, 구체적으로는 온라인 시장에서 한글로 작성된 상품 소개글에 쓰인 각각의 표현 별로 소비자가 구매를 결정하는 데에 어떤 영향을 미치는지를 분석하고자 하였다. 한글 형태소 분석기를 사용하여 국내 앱 시장에서 수집된 앱 소개글 및 판매이력 데이터로부터 상품을 설명하는 주요 속성과 그 속성에 대한 평가를 추출하였으며, 추출된 키워드를 입력 변수로 구성한 계량경제학 모형을 구축하였고, 구체적으로 특정 표현들이 판매 성과에 미치는 영향을 구축된 모형을 사용하여 계량적으로 측정하였다. 앱의 카테고리 별로 표현의 종류가 상이하게 나타남이 관찰됨에 따라, 분석은 각 카테고리 별로 수행되었다. 유료 앱과 무료 앱에 대해서 데이터 분석을 수행한 결과, 판매 성과에 영향을 미치는 '속성과 평가' 키워드를 그 영향력의 크기 별로 파악할 수 있었으며, 특히 무료 앱의 경우는 무료로 이용할 수 있음에도 불구하고 품질이 좋다는 것을 강조했을 때 판매량을 더 높일 수 있다는 것이 확인되었다. 본 연구는 모바일 앱에 대해 수행되었으나, 온라인에서 거래되는 다양한 상품에 대해서도 소개글이 판매 성과에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모형으로 활용될 수 있다. 마지막 장에서는 기업의 마케팅 매니저가 본 연구에서 제시하는 연구 방법론과 분석 결과를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.