다양한 재난안전 유관기관으로부터 생산 및 관리되는 재난안전정보는 공유를 통해 재난관리업무를 보다 효율적이고 신속하게 수행할 수 있도록 도와준다. 그러나 재난안전정보 공유를 위해서는 우선 재난안전 분야에서 사용되는 용어의 표준화 및 체계화가 선행되어야 한다. 특히 다양한 분야에서 축척된 용어들을 모두 종합 검토하고 형상 관리하기 위해서는 별도의 구축도구가 필요하다. 본 논문에서는 재난안전정보 용어사전 구축도구를 통해 재난안전 분야의 용어를 입력하고 정제 및 검토하는 과정을 통하여 용어 표준화를 수행하고자 한다. 특히 본 논문에서 개발된 구축도구는 웹 기반 다중접속이 가능하도록 구현되었고, 하나의 표제어에 다양한 정의문이 할당되는 일대다 관계로 용어사전을 관리하고 있어 다양한 분야에서 혼재되어 있는 정의문들을 종합적으로 관리할 수 있다는 장점이 있다. 현재는 개발된 구축도구를 활용하여 재난안전정보 용어사전을 구축 중에 있으며, 차후 구축된 용어사전을 재난안전 분야 실무자 및 일반 이용자에게 제공하기 위한 활용도구 구축 연구가 추가적으로 진행될 계획이다.
본 논문에서는 컴퓨터를 이용하여 문장을 분석하기 위해 통합기반법이 구현된 PATR라는 문법형식을 살펴보고, 국어문장분석을 지원해 주는 사전을 계승메니카니즘이 가능한 형태로 구축하여 사전의 효율적인 구성을 제시하고, 사전과 구문분석기사이의 인터페이스가 어떻게 가능할 수 있는 지를 보여주고자 한다.
이 논문의 목적은 역 가우스 분포의 모수비가 관심의 대상일 때, 그 모수비에 대한 무정보적 사전분포를 구하는데 있다. 특별히, 모수비에 대한 확률대응사전분포와 기준 사전분포를 제안하였다. 먼저, 관심의 대상이 되는 모수에 대해 모수 직교화 변환을 구하고, 모수 직교화 변환을 이용하여 확률대응사전분포와 기준사전분포를 구하였다. 특히 확률대응사전분포의 일치차수는 1차임을 보였으며 2차 확률대응사전분포는 존재하지 않음을 보였다. 또한 제안된 사전분포에 의해 유도된 사후분포는 적절 분포임을 증명하였다. 모의 실험을 통하여 확률대응사전분포와 기준사전분포를 비교했으며, 실제자료를 이용하여 분석하는 예를 보였다.
인간의 언어지식은 다양한 개념 관계를 가지며 서로 망(network)의 모습으로 연결되어 있다. 인간의 언어지식의 산물 중에서 가장 체계적이며 구조적으로 언어의 모습을 드러내고 있는 결과물이 사전이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 사전 뜻풀이 말에서 개념 어휘와 자동적인 지식획득을 통하여 의미 정보를 구조적으로 추출한다. 이러한 의미 정보가 추출되면서 동시에 자동적으로 개념 어휘의 의미 참조 모형이 구축된다. 이러한 것은 사전이 표제어 리스트와 표제어를 기술하는 뜻풀이말로 이루어진 구조의 특성상 가능하다. 먼저 172,000여 개의 사전 뜻풀이말을 대상으로 품사 태그와 의미 태그가 부여된 코퍼스에서 의미 정보를 추출하는데, 의미분별이 처리 된 결과물을 대상으로 하기 때문에 의미 중의성은 고려하지 않아도 된다. 추출된 의미 정보를 대상으로 정제 작업을 거쳐 정보이론의 상호 정보량(Ml)을 이용하여 개념 어휘와 의미 정보간에 연관도를 측정한 후, 개념 어휘간의 유사도(SMC)를 구하여 지식표현의 하나로 연관망을 구축한다.
한글은 중심어 후행성과 어순의 자유성, 격을 결정하는 조사의 생략 등으로 인해 영어권에서 연구되어진 변형 생성 문법이나 어휘 함수 문법, 구구조문법류 등이 적용되기 어려운 문제점을 가지고 있고 관형적인 표현이 많아 구문 규칙 만으론 분석하기 쉽지 않기 때문에 사전에 의존해야 하는 경우가 많으므로 이에 적합한, 사전을 구성하고자 한다. 그러나 기존의 태그와 키워드만으로 구성된 사전만으로 어려운 점이 많고, 이 때문에 문법 규칙을 같이 적용하게 되는데 이 규칙을 보통 알고리즘을 이나 수작업을 통해 사전으로 구성하므로 정확성도 떨어진다. 저자는 이 과정을 코퍼스를 통해 구성하여 시간을 줄이고 결합 정보 또한 보다 견고하게 구성하기 위해 통계 정보-코퍼스 내에서 결합이 사용된 빈도-에 따라 순위를 결정할 수 있도록 구성하였다. 이를 보다 확장하여 구문분석 시에도 활용할 수 있도록 분석된 단어간의 결합 정보와 그 결합이 사용된 빈도를 포함하여 구문 결합 정보 사전을 구성하고자 한다. 이는 기존의 의존 문법이나 구문 관계를 이용하여 구문분석을 할 경우 올바른 트리의 결합 관계를 검색할 때 쓰여질 수 있다.
본고는 기존 연구에서 상정한 의미역에 기반하여 의미역 태깅 작업 중 실제 문장에 의미역을 태깅하는 데 나타난 문제점들에 대해 재고해보았다. 의미역을 태깅하는 데에 격틀 사전을 이용한 반자동의미역태깅프로그램의 정상적인 구동을 위한 사전의 재정비와 실제 문장에서는 드러나지만 사전에서는 나타나지 않는 문형 정보를 상세히 검토해야 함을 알게 되었다. 이를 해결하기 위해 격틀사전의 기본 사전이 표준국어대사전의 통사정보 제시를 문제삼아 이를 해결하기 위한 방안을 모색하고, 실제 문장에서 격교체에 의해 나타나고 있는 논항정보교체에 대처하기 위한 방안을 마련하고자 한다.
레스토랑 리뷰 분석을 위해서는 음식메뉴 개체명 인식이 매우 중요하다. 그러나 현재의 개체명 사전을 이용하여 리뷰 분석을 할 경우 구체적이고 복잡한 음식메뉴명을 표현하는데 충분하지 않으며 지속적인 업데이트가 힘들어 새로운 트렌드의 음식 메뉴명 등이 반영되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 레스토랑 전문 사이트와 레시피 제공 사이트에서 각 레스토랑의 메뉴 정보와 음식명 등을 래퍼기반 웹 크롤러로 수집하였다. 그런 다음 빈도수가 낮은 음식메뉴와 레스토랑 온라인 리뷰에서 쓰이지 않는 음식메뉴를 제거하여 레스토랑 음식 메뉴 사전을 자동으로 구축하였다. 그리고 레스토랑 온라인 리뷰 문서를 이용해 음식 메뉴 사전의 엔티티들이 어느 유형의 레스토랑 리뷰에서 발견되는지를 찾아 빈도수를 구하고 분류 정보에 따른 비율을 사전에 추가하였다. 이 정보를 이용해 여러 분류 유형에 해당되는 음식메뉴를 구분할 수 있다. 실험 결과 한국관광공사 외국어 용례사전의 음식 메뉴명은 1,104개의 메뉴가 실제 레스토랑 리뷰에서 쓰인데 비해 본 논문에서 구축한 사전은 1,602개의 메뉴가 실제 레스토랑 리뷰에서 쓰여 498개의 어휘가 더 구성되어 있는 것을 확인 할 수 있었다. 이와 아울러, 자동으로 수집한 메뉴의 정확도와 재현율을 분석한다. 실험 결과 정확률은 96.2였고 재현율은 78.4, F-Score는 86.4였다.
인터넷이 널리 사용되면서 인터넷 사용자들의 웹 사전 사용 빈도가 크게 증가하였다. 현재 다양한 형태의 웹 사전들이 다양한 서비스를 제공하고 있지만, 대부분의 웹 사전들은 검색엔진 형태의 단순질의 검색과 인덱스를 이용한 검색 기능을 제공하고, 고정된 표현 형식만을 제공한다. 또한 사전내용, 인덱스, 참조 및 관련 사이트 정보를 관리하기 위한 도구의 부재로 관리가 어렵고, 저장형식으로 HTML 을 사용하기 때문에 사전 데이터의 재사용에 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 웹 사전들을 사용자-관리자 측면에서 분석하여 문제점을 제시하고, 이를 해결할 수 있도록 카테고리 검색 및 히스토리 검색 서비스를 지원하고, 데이터를 XML 문서로 저장하며, 전용의 사전 관리 도구를 제공하는 XML 기반 웹 사전 프레임워크를 제안하고 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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