• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.4
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• pp.241-248
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• 2011

Homographs can have multiple senses. In order to understand the meaning of a sentence, it is necessary to identify which sense isused for each word in the sentence. Previous researches on this problem heavily relied on the word co-occurrence information. However, we noticed that in case of verbs, information about subordinating cases of verbs can be utilized to further improve the performance of word sense disambiguation. Different senses require different sets of subordinating cases. In this paper, we propose the verb sense disambiguation using subordinating case information. The case information acquire postposition features in Standard Korean Dictionary. Our experiment on 12 high-frequency verb homographs shows that adding case information can improve the performance of word sense disambiguation by 1.34%, from 97.3% to 98.7%. The amount of improvement may seem marginal, we think it is meaningful because the error ratio reduced to less than a half, from 2.7% to 1.3%.

• Korean Journal of Ichthyology
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• v.11 no.1
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• pp.12-16
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• 1999

Four specimens of the odontobutid fish, Odontobutis obscura (Temminck et Schlegel) of the family Odontobutidae were collected for the first time from Koje Island, Kyongsangnam-do, Korea. Odontobutis obscura was easily discriminated from congeners in that this species have no sensory canals at preoperculomandibular and supraorbital pit lines on head and the first band on lateral side of body is extending from the middle of the first dorsal fin. This species distributes in western Japan mainly and Koje island which situates southernmostly in Korean Peninsula. So a new Korean name "Nambangdongsari" is proposed.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.177-180
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• 2009

본 논문에서는 문장에서 동사를 파악하여 명사간의 의미를 부여하는 자동학습 온톨로지 기반 정보 검색 시스템을 제안한다. 정보의 양이 무한히 증가하고 있으며 웹의 발전에 따라 적합한 정보를 찾아내야 하는 효율적인 정보 검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 단순히 키워드의 가중치에 따른 검색의 순위화는 사용자의 의미를 이해하지 못한 검색 결과로서 사용자로 하여금 결과를 다시 한번 직접 검색해야 하는 불편함을 제공하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 문장에서 동사를 파악하여 명사 간의 의미를 부여하고 문서 내에서 단어 간의 의미를 파악하여 검색의 질을 개선하는 방법을 논의한다. 또한, 문서에서 단어의 관계를 스스로 학습 가능하여 구축되는 자동학습 온톨로지 기반의 정보 검색 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2003.10a
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• pp.53-60
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• 2003

생명과학 관련 문서에서의 이벤트 추출은 관련 연구자들의 연구에 많은 도움을 줄 수 있다. 기존의 연구에서는 주로 이벤트 동사에 대해 패턴을 정의한 후에 정의된 패턴에 의해서만 이벤트를 추출하고자하였다. 그러나 모든 패턴을 수동으로 정의하는 것은 너무 많은 비용이 들기 때문에 패턴을 자동 추출 또는 확장하는 방법이 필요하다. 또한 학습을 하기 위해서는 상당수의 학습 말뭉치가 있어야 하는데 그것 또한 충분하지 않은 실정이다. 본 논문에서는 초기 패턴에 의해 생성된 소량의 정답 이벤트로부터 학습한 후 공기정보와 패턴정보를 이용한 Co-training방법으로 패턴 확장 및 이벤트 추출을 시도하였다. 실험 결과, 이벤트 동사의 패턴 정보가 유용한 정보라는 것을 확인할 수 있었고, 후보 이벤트 내의 개체간 공기정보와 문법관계정보 또한 매우 중요한 정보라는 것을 새롭게 보일 수 있었다. GENIA 말뭉치에서 162개의 이벤트 동사에 대해 실험한 결과, 88.02%의 정확률, 79.25%의 재현율을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.425-429
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• 1998

본 논문은 문맥에서 추출한 가중치 정보를 이용한 한국어 동사의 의미 중의성 해소 모델을 제안한다. 중의성이 있는 단어가 쓰인 문장에서 그 단어의 의미 결정에 영향을 주는 단어들로 의미 결정자 벡터를 구성하고, 사전에서 그 단어의 의미 항목에 쓰인 단어들로 의미 항목 벡터를 구성한다. 목적 단어의 의미는 두 벡터간의 유사도 계산에 의해 결정된다. 벡터간의 유사도 계산은 사전에서 추출된 공기 관계와 목적 단어가 속한 문장에서 추출한 거리와 품사정보에 기반한 가중치 정보를 이용하여 이루어진다. 4개의 한국어 동사에 대해 내부실험과 외부실험을 하였다. 내부 실험은 84%의 정확률과 baseline을 기준으로 50%의 성능향상, 외부 실험은 75%의 정확률과 baseline을 기준으로 40 %의 성능향상을 보인다.

• JOURNAL OF ELECTRICAL WORLD
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• s.309
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• pp.83-87
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• 2002

전력계통에서의 발전, 송변전, 배전의 각각에 대한 에너지절약 및 이용 합리화를 미쓰비시(삼릉)전기는 여러 방면에서 노력하고 있으며, 여기서는 전력기기에 대한 그간의 노력에 대하여 기술한다. 발전에 관해서는 공기냉각과 수소냉각 터빈발전기의 효율 향상으로 성(省)에너지화를 지향하고 있다. 동사에서는 세계 최대급의 공기냉각 터빈발전기를 제작하여 수소냉각기와 거의 동등한 높은 효율을 얻고 있다. 송변전에 대해서는 전력용 대형 변압기의 본체 체적 축소, 신(新)절연구조의 채용으로 대형변압기의 설치면적을 반감시키고 손실저감도 실현시킬 수 있었다. 성숙기종으로 생각되는 분야에 대해서도 새로운 발상으로 더욱 개선해 나갈 계획이다. 배전분야에 대해서는 전력의 합리적 사용이나 고효율 변압기의 채용에 의한 전력삭감 등 필요성이 재검토되고 있다. 동사에서는 배전설비 구성의 일익을 담당하는 손실이 극히 적은 수퍼 고효율 유입변압기를 개발, 배전분야에서 활용되고 있다. 성(省)에너지를 위한 발전기의 응용 예의 하나로 자연에너지를 이용하는 풍력발전을 들 수 있다. 동사가 개발하여 실용화되고 있는 풍력발전기는 회전자 자극(磁極)에 영구자석을 사용한 동기발전기를 사용하고 있어, 여자장치나 기어기구가 불필요하여 전기적, 기계적인 손실을 경감시키고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.99-105
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• 2004

백과사전 질의응답 시스템은 사용자의 자연어 질문과 검색 대상 문서인 백과사전 내용의 의미를 파악하기 위한 고정밀 자연어 처리 기술이 요구된다. 이러한 고정밀 자연어 처리 기술을 위한 중요한 언어자원을 제공하기 위하여 한국어 명사와 동사로 구성되는 대규모 어휘개념망을 구축하였다. 한국어 어휘개념망은 명사와 동사의 상하위 관계를 주요 계층구조로 하여 다양한 한국어 어휘 기초 자료를 바탕으로 구축되었다. 구축된 규모는 일반명사 약 6만 어휘와 동사 약 2만 어휘를 포함한다. 이 논문에서는 어휘개념망을 구축하기 위한 방법과 과정을 소개하고 지금까지 구축된 어휘개념망의 특성에 대해 기술하며, 백과사전 질의응답 시스템에서 어떻게 활용되는지 시스템 구성요소의 예를 들어서 설명한다. 또한 현재 구축된 어휘개념망의 성능 평가를 위해 일반 코퍼스에 대한 커버리지 측정 결과를 기술한다.

• Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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• v.5
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• pp.23-51
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• 2002

이 글은 문법화의 관점에서 관사, 비인칭구문, 재귀동사 구문을 독일어와 우리말을 중심으로 비교하였다. 우리말의 경우 관사의 범주가 아직 문법 화하지는 않았지만 수사 '하나/한'은 서양 언어에 못지 않게 다양한 문법적 기능으로 발전하였다. 독일어의 정관사나 대명사에 해당되는 요소는 우리말에서 자주 생략된다. 비인칭구문도 유럽언어의 특징인데 독일어의 경우 이는 지시대명사에서 문법 화한 것이다. 우리말의 경우 비인칭구문은 문법 화하지 않았으며 이를 위해 우리말은 주어생략 통 다른 문법적 기재들을 사용한다. 독일어에는 또 재귀구문이 잘 발달되어 있는데 우리말은 재귀구문이 그렇게 다양하게 문법 화되지 않았다 한편 우리말의 재귀사는 다양한 지시적 기능을 발전시켰다. 즉 이들은 순수하게 재귀적으로 쓰이는 경우 이외에 문장 내적 혹은 문장 외적 지시사로 사용되고 있으며 부분적으로 독일어의 man과 같은 부정대명사의 기능도 가지고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.188-190
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• 2000

본 논문은 고품질의 일한 기계 번역 시스템의 개발을 위해서, 코퍼스에서 높은 빈도로 나타나는 일본어 조동사 れる/られる의 애매성 해소 방법을 제안한다. 조동사 れる/られる는 동사와 접속하여 가능, 자발, 피동, 존경의 네 가지 의미로 사용되며, 문맥에 따라서 그 의미가 결정된다. 본 논문에서는 특히, 한국어에는 존재하지 않는 간접 피동과 여격 및 대격을 동시에 가지는 수여동사의 이중피동에 중점을 두어, 동사의 결합가 정보와 구문분석을 통한 패턴 매칭 방법을 이용하여 애매성을 해소하였다. 코퍼스로부터 용법별로 추출된 300 문장을 실험 대상으로 기존의 방법과 논문의 방법을 비교, 평가한 결과 33%의 번역률 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.177-180
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• 2004

비디오 데이터베이스에서 움직임 정보를 가지고 있는 이동객체에 대한 모델링은 크게 두 가지 측면 즉, 공간적 혹은 시간적 관계성에 의해 다루어진다. 공간적 관계에서 위상 관계는 근접 그래프에 의한 모델링이 대부분이며, 이를 이용한 내용 기반 비디오 검색에서 자연어 형태의 질의어는 정형화된 위상 관계 표현으로 변환하는 과정을 거친다. 그러나 이 과정에서 위상 관계 표현이 인간이 사용하는 언어의 의미를 정확히 반영하는지는 알 수 없다. 이에 본 논문에서는 위상 관계 표현과 인간이 사용하는 움직임 동사간 의미의 차이를 줄이기 위해 위상 관계 표현과 실제 움직임 동사간의 매칭에 대해 연구했다.