• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.83-87
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• 1997

한국어는 실질형태소와 형식형태소가 결합되는 교착어라는 특성 때문에 품사 모호성을 비롯한 여러 가지 유형의 형태론적 모호성이 발생한다. 형태론적 모호성 해결의 관점에서 형태론적 모호성을 한국어의 특성에 따라 어근 유형 모호성, 형태소 분리 모호성, 형태소 길이 모호성, 불규칙 용언의 원형 복원 모호성, '아/에/이' 탈락 모호성 등으로 분류한다. 이 때 임의의 두 분석 결과에서 발생하는 모호성이 특정 유형에만 속하도록 모호성 유형들을 서로 독립적으로 정의한다. 또한 품사 모호성을 계층적 품사 분류 체계에 따라 $1{\sim}3$차적 품사 모호성으로 구분하고 국어사전에서 발견되는 품사 모호성을 분석한다. 이를 기반으로 형태론적 모호성의 유형을 단어 내에서 해결 가능한 것과 그렇지 않은 것으로 구분하여, 단어 내에서 해결 가능한 모호성을 해결하는 방법을 제안한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제1권4호
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• pp.76-104
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• 1999

본 연구에서는 서비스에 대한 평가의 모호성의 정도, 즉 서비스 모호성은 소비자 만족의 형성과정에서 만족에 영향을 미치는 선행변수들의 효과에 어떤 영향을 미칠 수 있을 것인지를 불일치 패러다임하에서 검토해보았다. 본 연구의 수행 결과 서비스 모호성이 높으면 기대나 성과는 만족에 직접효과를 가지지 못하고 불일치를 통한 간접효과를 가진 반면, 서비스 모호성이 낮으면 성과가 불일치를 통해 간접효과를 가질 뿐만 아니라 만족에 직접효과를 가지고 있음이 밝혀졌다. 불일치는 두 경우 모두에서 매개변수로서의 역할을 수행하고 있었다. 조사결과의 시사점을 이론적 측면과 전략적 측면에서 논의하고 연구의 한계 및 미래의 연구방향을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.485-487
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• 2019

단어의 의미 모호성을 해결하기 위한 연구는 오랫동안 지속되어 왔으며, 특히 최근에는 단어 벡터를 이용한 연구가 활발하게 이루어져왔다. 본 논문에서는 문맥 기반 단어 벡터인 BERT를 이용하여 한국어 단어 의미 모호성을 해소하기 위한 방법을 제안하고, 그 실험 결과를 기존의 한국어 단어 의미 모호성 연구 결과와 비교한다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제12권1호
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• pp.79-95
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• 2010

영재아들을 대상으로 한 수업에서 모호성을 적극적으로 강조하였을 때, 영재아들이 모호성에 어떻게 대처하는지, 모호성을 해소하기 위해 어떠한 방식을 선택하는지, 구체적으로 모호성이 이들의 수학적 정당화와 관점전환 활동에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 모호성은 당연한 것을 의문시하고 수학적 정당화의 필요성을 의식하는데 도움이 되었으며, 특히 서로 경쟁하는 관점을 비교하면서 학생들은 유연한 관점전환을 경험하고 이 통해 자신의 수학적 지식을 검증하고 강화하는 기회를 가질 수 있었다. 자신의 관점에서 깨닫지 못했던 새로운 기회와 가능성을 다른 관점과의 소통을 통해 발견하였다. 영재아들은 모호성을 해소하는 과정에서 두 관점 사이의 관계를 형성하면서 유연한 관점 전환이 가능해지고 결국 일반적이고 통합된 수학적 지식을 구성하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.55-62
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• 1999

교차언어 문서검색에서는 단일언어 문서 상황을 만들기 위하여 질의나 문서를 다른 언어로 변환하게 되는데, 일반적으로 간단하면서도 실용적인 질의 변환의 방법을 주로 사용하고 있다. 하지만 단순한 대역 사전을 사용한 질의 변환의 경우에 변환 모호성 때문에 40% 이상의 검색 효과의 감소를 가져온다. 본 논문에서는 이러한 변환 모호성을 해결하기 위하여 대역 코퍼스로부터 추출한 상호 정보를 이용하는 단순하지만 효과적인 사전 기반 질의 변환 방법을 제안한다. 본 연구에서는 변환 모호성으로 발생한 다수의 후보들에서 가장 좋은 후보를 선택하는 모호성 해소 뿐 아니라 후보 단어들에 적절히 가중치를 부여하는 방법을 사용한다. 본 질의 변환 방법은 단순히 가장 큰 상호 정보의 단어를 선택하여 모호성 해소만을 적용하는 방법과 Krushall의 최소 스패닝 트리 구성과 유사한 방법으로 상호 정보가 큰 순서대로 간선들을 연결하여 모호성 해소와 가중치 부여를 적용하는 방법들과 질의 변환의 검색 효과를 비교한다. 본 질의 변환 방법은 TREC-6 교차언어 문서검색 환경의 실험에서 단일 언어 문서검색의 경우의 85%, 수작업 모호성 해소의 경우의 96%에 도달하는 성능을 얻었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.31-36
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• 2015

많은 불확실성 항목들은 소프트웨어 실행 시에 존재한다. 특히, 유사한 분야에서 전반적인 시스템에 많은 영향을 주게 된다. 불확실성 요소와 같은 모호성 요소의 관리는 소프트웨어 신뢰성을 위하여 중요한 요소가 된다. 따라서 모호성을 식별하여 불확실성 요소를 제거하도록 판단기준을 프로세스화 하였다. 또한 본 연구에서는 소프트웨어 개발 시, 모호성을 제거하기 위한 불확실성 식별 기준과 불확실성 처리 프로세스 및 정량적인 평가에 대하여 제시한다.

• 정보관리학회지
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• 제20권3호
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• pp.17-30
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• 2003

본 연구는 정보탐색 노력에 대해 정보의 모호성으로 인해 발생하는 불확실성의 지각, 불협화음의 인지, 그리고 관여정도가 작용하게 되는 역할에 대해 살펴보았다. 본 연구가설의 검증을 위해 정보탐색의 경험이 있는 155명의 설문을 활용하였다. 정보탐색 노력에 영향을 미치는 요인들로 정보의 모호성으로 인한 지각된 불확실성수준, 불협화음의 인지, 그리고 관여정도로 파악되었다. 본 연구의 결과를 통해 정보의 모호성으로 인해 나타나는 정보탐색 과정에 이러한 요인들이 어떠한 관계를 갖고 있으며 그 차이점을 제시하여 정보탐색 행동을 이해하는데 새로운 방향을 제시하였다고 본다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.433-438
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• 2018

본 연구는 기존의 1기간 모형과는 달리 노력을 투입하는 시점과 손실 발생 시점간의 차이를 고려한 2기간 모형을 가정하고 있다. 또한 모호성 회피성향이 손실 발생 확률 및 손실의 크기를 줄이기 위한 노력에 미치는 영향을 살펴보고 있다. 이때 손실의 발생 자체는 이항 분포를 따르나, 모호성 회피성향을 가정하기 위해 그 분포가 상태 변수에 의존하는 함수의 형태를 갖는다고 가정한다. 그 결과 첫째, 모호성 회피적인 개인이 모호성 중립적인 개인에 비해 언제나 더 많은 노력을 기울이는 것은 아니다. 둘째, 1기간에서는 나타나지 않았던 절대모호성회피성향이 노력 수준에 미치는 영향을 살펴볼 수 있었다. 2기간 모형에서 증가하지 않는 절대모호성회피성향은 모호성 회피적인 개인이 모호성 중립적인 개인에 비해 더 많은 노력을 기울이기 위한 필요조건이다. 또한 상태에 대한 확률 함수의 형태에 따라 노력의 증가하거나 감소할 수 있다. 마지막으로 이러한 결과는 개인이 위험중립적이거나 위험선호적이더라도 성립한다. 따라서 본 연구는 모호성 회피성향은 위험 회피성향과는 독립적으로 고려될 필요가 있다는 것을 밝히고 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.71-74
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• 1994

종래의 자연언어 처리 시스템에서는 품사 모호성이 그대로 구문 분석기의 입력으로 사용되었으나, 최근에와서 품사 모호성 해소에 관한 논의가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 품사 모호성 해소를 위한 두 개의 통계적 모델이 경로 기반 태깅 모델과 상태 기반 태깅 모델을 설명한다. 그리고하나의 최적 품사열만을 구할 경우 단어당 94% 내외의 정확률을 가지므로 N개의 최적 품사열을 구하는 다중 출력 태거에 대해 각각 설명한다.끝으로 한국어에 이러한 통계적 모델들을 적용한 결과와 발생되는 문제점들을 논한다.

• 인지과학
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• 제4권1호
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• pp.153-176
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• 1993

구조적 모호성은 자연 언어 문장을 분석할 때 흔히 나타내는 문제점 중의 하나로,지금까지 이문제의 해결은 대단히 어려운 것으로 인식되어 왔다.그러나,구조적 모호성을 해소하지 않고 올바른 언어 처리를 한다는 것은 사실상 불가능하다.본 논문에서는 이 문제에 대하여 정보 이론적(information-theoretic)개념인 상호 정보(mutual information)를 이용한 통계적 접근방법을 제안한다.상호정보는 말 뭉치로 부터 자동 습득이 가능하므로 지식습득속도가 대단히 빠를뿐만 아니라 지속적인 지식습득이 가능하다. 구조적 모호성 해소는 물론 모호성 해소 결과의 옳고 그름을 스스로 판단할수 있는 능력을 부여할수 있다면 보다 지능적인 시스템을 개발하는데 도움이 될것이다.본 논문에서는 그와 같은 지적 능력을 부여한느데 필요한 확신도(congidence measure) 개념도 또한 제시한다.확신도는 구조적 모호성을 해소하고 난 후에 계산되는 수치로서,구조적 모호성이 올바르게 해소되었을 가능성이 높으면 높을수록 그 값이 커지는 성질을 가지고 있다. 본 논문에서 제시한 구조적 모호성 해소 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 이공계 논문 초록으로부터 발췌된 약 160만 단어의 말뭉치로부터 상호 정보를 자동 습득하고 이를 이용하요,1,639개의 문장에 대하여 구조적 모호성을 해소하는 실험을 하였다. 실험결과 구조적 모호성 해소 정화도는 약 80%로 나타났다.확신도 개념을 이용할 경우 구조적 모호성 해소가 잘못된 문장을 찾아 정정하는 작업을 매우 효과적으로 진행할 수 있었다.