• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2253-2256
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• 2002

본 연구에서는 온라인 다중 사용자 환경의 eBook annotation 시스템 개발에서 데이터를 의미 기반으로 관리하고, 데이터에 대하여 상호 공통적인 이해를 표현하며, 그리고 데이터에 대한 무결성 검사 등을 지원하기 위해서 eBook annotation 온톨로지를 설계하였다. eBook annotation 데이터에 대한 상호 공통적이 이해를 표현을 위해서 한국 전자책 문서 표준인 EBKS(Electronic Book of korra Standard)를 기반으로 설계하였으며 설계된 온톨로지는 Conceptual Graph(CG)를 사용하여 표현하였다. 의미 기반의 처리를 위해서 본 온톨로지에서는 동의어(Synonym) 관계와 다국어(Interlingua) 관계를 고려하였으며 또한 annotation 데이터 생성시 오류 방지와 중요도를 표현하기 위해서 integrity, important axiom을 고려했다. 제안된 온톨로지는 annotation 데이터의 재사용성을 높일 수 있고 의미 정보를 활용함으로써 eLearning, cyberclass과 같은 다중 사용자 환경에서 효과적인 협업을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.965-968
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• 2004

기존의 주관식 문제 채점 보조 시스템은 자연어 처리의 어려움으로 인해 채점의 자동화가 어려워 전자우편 등을 통하여 채점자에게 채점 의뢰를 하는 수준이었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 문제 공간을 벡터 공간으로 정의하고 벡터를 구성하는 각 자질간의 상관관계를 고려한 방법을 적용하였다. 먼저 학습자가 답안을 작성할 때 동의어 사용을 한다는 가정하에 출제자가 여러 개의 모범 답안을 작성하고 이들 답안을 말뭉치에 첨가하여 구성한 다음 형태소 분석기를 통하여 색인을 추출한다. 그리고 학습자가 작성한 답안 역시 색인을 추출한 다음, 이들 색인들을 각 자질로 정의한 벡터를 구성한다. 이렇게 구성된 벡터들을 이용하여 답안들간 유사도 측정을 하고, 유사도 범위에 따라 답안을 자동으로 정답과 오답으로 분류하려는 시스템을 제안한다. 170 문항의 주관식 문제을 제안된 방법으로 실험하여, 기존 모델에 비해 성능과 신뢰성 향상을 이룰 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.369-372
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• 2006

XML(eXtensible Markup language) 사용의 급속한 증가는 웹에 존재하는 많은 양의 정보들을 XML기반 데이터로 생성하게 했으며 저장과 교환에 있어서 표준이 되도록 했다. 이는 사용자에 의한 임의의 태그정의를 가능하게 하는 XML 사용의 용이성에 기반한다. 그러나 이러한 장점은 비슷한 내용을 갖는 XML 문서에 대해서 사람들마다 개개의 태그이름과 구조를 사용한다는 문제점을 만든다. 따라서 유사한 의미를 가지고 있지만 서로 다른 문서로 분류된다. 이러한 점을 개선하기 위해 XML 문서 태그들 간의 벡터 스페이스 모델과 XML 데이터를 이용하여 시소러스를 구축하는 방법 등이 연구되고 제안되어 왔지만 아직 초보적인 단계이다. 본 논문에서는 XML 문서를 구성하는 태그들을 동의어로 확장하여 벡터를 생성하고 생성된 벡터를 가지고 태그들 간의 유사성을 체크하여 서로 다른 XML 문서들의 유사성을 수치적으로 계산한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.577-580
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• 2018

지난 몇 년간 우리는 소셜 검색에 몰두하여 연관검색 및 소비자의 만족을 위해 빅데이터 분석을 하였다. 최근에는 빅데이터 분석이라는 흐름에 맞춰 기업 및 기관별 본연의 정보를 통합하여 효율적인 검색을 할 수 있도록 하는 솔루션을 대거 도입하고 있다. 또한 기업 및 기관에서 가지고 있는 정보는 기존 비정형 데이터로 방대하여 기존의 방법이나 도구로 수집 및 저장 분석이 어려운 실정이다. 이에 공공기관 및 민간기업 등에서는 키워드 중심의 다양한 검색엔진을 개발하거나 도입하고 있으며, 정보 분류의 확대, 메타데이터의 활용, 태그정보의 제공, 개인 맞춤형 서비스 등 고객의 만족도를 제고하기 위한 다양한 방법을 시도하고 있다. 본 연구에서는 기관의 교통 연구와 관련한 일련의 작업 중 행정문서, 연구정보, 유관기관 게시물 등의 통합 빅데이터를 가지고 검색시스템을 구현하였다. 이와 더불어 사용자 사전 및 동의어 사전을 통한 검색 키워드를 데이터베이스에 저장하여 검색 효율성을 제고하는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1095-1096
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• 2012

인터넷의 비약적인 발전으로 우리는 생활에 필요한 많은 것들을 인터넷을 통해 얻는다. 날씨, 뉴스, 만화, 나아가서는 전공 공부까지 많은 정보를 인터넷에서 얻을 수 있다. 또한 이러한 여러 서비스를 제공하고 있는 포털사이트에서는 무료 번역기 또한 무료로 제공하고 있다. 하지만 무료로 제공하는 만큼 번역기의 신뢰도가 높지 않아, 실제 사용함에 있어 실제 번역에 제약이 있기 마련이다. 이러한 점에서 본 논문에서는 수많은 사람들이 작성한 정보를 통해 문맥 속에서 쉽게 틀릴 수 있는 전공 용어의 올바른 해석을 위해 오피니언 마이닝 기법 중 PMI-IR 수식을 이용하여 번역기의 신뢰도를 개선하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.12
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• pp.901-910
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• 2003

Generally, most commercial retrieval engines adopt boolean query as user's query type. Although boolean query is useful to retrieval engines that need fast retrieval, it is not easy for user to express his demands with boolean operators. So, many researches have been studied for decades about information retrieval systems using natural language query that is convenient for user. To retrieve documents that are suitable for user's demands, they have to express their demands correctly, So, this thesis proposes interactive query process agent using natural language. This agent expresses demands concrete through gradual interaction with user, When users input a natural language Query, this agent analyzes the query and generates boolean query by selecting proper keyword and feedbacks the state of the keyword selected. If the keyword is a synonymy or a polysemy, the agent expands or limits the keyword through interaction with user. It makes user express demands more concrete and improve system performance. So, this agent can improve the precision of Information Retrieval.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.15 no.3
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• pp.35-44
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• 2004

As the use of internet becomes proliferated, a great amount of information is provided through diverse channels. Users require effective information providing service and we have studied the conversational agent that exchanges information between users and agents using natural language dialogue. In this paper, we develop a question answering agent providing the corresponding answer by analyzing the user's intention using artificial intelligence techniques such as pattern matching and Bayesian network We work out various problems in knowledge representation of users by constructing keyword synonym database. The proposed method is applied to designing an agent for the introduction of a fashion web site, which confirms that it responds more flexibly to the user's queries.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.347-350
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• 2007

멀티미디어 데이터 처리 요구가 증가함에 따라 이의 의미적 표현 및 검색에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 최근에는 특히 지식 기반의 온톨로지를 이용한 의미적 검색에 초점을 두고 있으며, 구축된 온톨로지를 기반으로 동의어 관계, 반의어 관계 등을 이용하여 질의 확장으로 활용되고 있다. 하지만 이들은 대부분 속성 관계 등을 고려하지 않을 뿐만 아니라 각 관계별 가중치를 고려하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 비디오의 의미적 특징들을 추출하여 온톨로지를 구축한 후 의미 기반 검색을 위하여 관계별 가중치를 고려한 유사성 측정을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.211-215
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• 2002

본 연구에서는 온라인 다중 사용자 환경의 eBook annotation 시스템 개발에서 데이터를 의미 기반으로 관리하고, 데이터에 대하여 상호 공통적인 이해를 표현하며, 그리고 데이터에 대한 무결성 검사 등을 지원하기 위해서 eBook annotation 온톨로지를 설계하였다. eBook annotation 데이터에 대한 상호 공통적인 이해의 표현을 위해서 한국 전자책 문서 표준인 EBKS(Electronic Book of Korea Standard)를 기반으로 설계 하였으며 설계 된 온톨로지는 Conceptual Graph(CG)를 사용하여 표현하였다. 의미 기반의 처리를 위해서 본 온톨로지에서는 동의어(synonym) 관계와 다국어(multilingua) 관계를 고려하였으며 또한 annotation 데이터 생성시 오류 방지와 중요도를 표현 하기 위해서 무결성 검사, 중요성 axiom을 고려 했다. 제안된 온톨로지는 annotation 데이터의 재사용성을 높일 수 있고 의미 정보를 활용함으로써 eLearning, cyberclass과 같은 다중사용자 환경에서 효과적인 협업을 가능하게 한다. 본 연구에서 구현한 eBook annotation 시스템은 설계한 온톨로지를 이용함으로써 의미 기반의 데이터 관리가 가능하다. 또한 annotation 생성 시 온톨로지 구조를 모르더라도 annotation을 생성할 수 있는 인터페이스를 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.92-96
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• 2009

인간이 가진 개념을 지식베이스화하려는 시도 중 하나로 의미망이 구축되고 있다. 한국어를 대상으로 한 어휘 의미망 중 프린스턴 대학의 WordNet을 대역한 KorLex는 1,2단계에서 한국어 어휘의미의 특성을 반영하여 개념 및 의미구조를 재구조화하고 있다. 그러나 현재 KorLex의 동의어 집합을 구성하는 어휘 의미에는 논항정보를 따로 구성할 수 없었다. 본 연구는 세종 전자 사전 격틀정보내의 선택제약조건(selectional restriction)으로 사용되고 있는 의미 부류와 KorLex의 명사 어휘 의미망을 자동 맵핑하는 방안을 제안함으로써 KorLex에서 세종 전자 사전 격틀정보를 활용할 수 있는 가능성을 제공한다.