• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.335-345
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• 2009

이 논문은 웹 문서의 이미지 캡션 추출을 위한 방법으로서 이미지와 캡션의 위치적 연관성과 본문과 캡션의 어휘적 유사성을 동시에 고려한 방법을 제안한다. 이미지와 캡션의 위치적 연관성은 거리와 방향 관점에서 캡션이 이미지에 상대적으로 어떻게 위치하고 있는지를 나타내며, 본문과 캡션의 어휘적 유사성은 이미지를 설명하고 있는 캡션이 어휘적으로 본문과 어느 정도 유사한지를 나타낸다. 이미지와 캡션을 독립적으로 고려한 자질만을 사용한 캡션 추출 방법을 기저 방법으로 놓고 제안하는 방법들을 추가적인 자질로 사용하여 캡션을 추출하였을 때, 캡션 추출 정확률과 캡션 추출 재현율이 모두 향상되며, 캡션 추출 F-measure가 약 28% 향상되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.41-45
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• 2015

무제한 정보추출은 주로 영어를 대상으로 연구가 진행 되었지만, 최근에는 영어가 아닌 다른 언어에 대한 적용이 시도되고 있다. 본 논문에서는 관계 어휘의 유형을 동사형과 명사형 2가지로 정의하고, 각 유형별로 구문 분석 결과 기반의 서로 다른 방법론을 적용하는 한국어 대상 무제한 정보추출 시스템을 소개한다. 동사형 관계 어휘에 대해서는 의존 관계 기반의 추출 규칙을 적용하고, 명사형 관계 어휘에 대해서는 대량의 말뭉치로부터 자동으로 학습한 의존 관계 구조 기반의 추출 패턴을 적용한다. 임의의 100개 문장에 대해서 수행한 결과는 산출된 전체 트리플에 대해 0.8이상의 정밀도를 보임으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 효용성을 증명하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권10호
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• pp.627-635
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• 2008

본 연구에서는 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 용언의 용례에서 문형 정보를 기준으로 추출함으로써, 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양한 후보명사를 추출할 수 있다. 그러나 추출된 후보명사는 다양한 의미를 지니고 있으므로, 어휘간의 명확한 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 정확한 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문 패턴, 의미 유사도, 빈도 정보 등을 이용하여 후보명사의 의미를 분별한다. 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.84-90
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• 2007

일반적인 어휘망이 의미 관계에 의한 연결 구조를 중심으로 연구 개발된 것과는 달리, U-WIN은 의미관계를 비롯하여 개념 관계, 형태 관계, 구문 관계 등과 같이 의미 관계의 범위를 확장한 어휘 관계를 적용하여 구축하고 있다. 본 연구에서는 U-WIN의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 용언의 용례에서 문형정보를 기준으로 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 추출하였으며, 추출한 후보명사는 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양하게 추출할 수 있었다. 그러나 U-WIN은 다의어의 뜻풀이 하나하나를 개별적인 어휘로 구분하여 구축하였으므로, 어휘 간의 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 하나의 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문패턴, 의미 유사도 등을 차례로 적용하여 후보명사의 의미를 분별하였으며, 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.140-143
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• 2006

본 논문에서는 최상급 질의에 대한 정답을 추출하는 질의-응답시스템에 대해 기술한다. 최상급 질의란 "가장", "제일", "처음", "최고의", "최대의", "최소의", "최초로", "최초의" 등의 최상급 단서 어휘를 포함하고 있는 질의를 말한다. 최상급 질의는 4가지 주요 성분-최상급 단서 어휘, 정답유형, 지역정보, 용언-과 기타 문장 성분으로 구성된다. 이 중 최상급 단서 어휘는 자신이 수식하는 용언을 반드시 필요로 하느냐에 따라 두 가지 유형으로 나뉘며, 이는 정답 추출을 위한 필수요소를 결정하는 기준이 된다. 모든 최상급 질의에 대해 최상급 단서 어휘, 정답유형, 지역정보는 정답을 추출하기 위한 필수요소이지만, 용언은 최상급 단서 어휘의 유형에 따라 필수요소로 결정된다. 본 논문의 시스템은 최상급 질의 분석을 통하여 정답 추출을 위한 필수요소를 찾고, 이를 이용하여 후보 문서와 후보 문장을 검색한 후, 정답을 추출한다. 실험 결과 최상급 질의에 대한 높은 정확률과 재현율을 보였다.

• 감성과학
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• 제6권3호
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• pp.45-54
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• 2003

본 연구는 소비자의 감성에 민감할 것으로 예상되는 휴대폰 제품에 관하여 감성 어휘를 추출하고 어휘 관계 구조를 분석하여 휴대폰의 디자인 이미지를 파악하기 위해 수행되었다. 휴대폰 폴더가 열린 경우와 닫힌 경우로 나누어 각각의 경우 감성 이미지가 다르게 나타날 것으로 예상하였다. 어휘 수집을 통해 휴대폰 관련 감성 대표 어휘 25개가 추출되었다. 추출된 감성 어휘로 20개의 휴대폰 샘플을 감성 평가하여 요인 분석한 결과, 휴대폰감성 이미지는 열린 경우와 닫힌 경우가 다르게 나타났다. 열린 경우는 제1요인에서 '첨단적이다, 세련되다, 좋다, 돋보이다. 고급스럽다. 아름답다. 이쁘다, 정교하다'가 제2요인에서 '곡선적이다, 부드럽다, 여성적이다, 자연적이다' 가 제3요인에서 '가볍다. 슬림하다, 작다' 가 추출되어 각기 '쿨하다', '소프트하다', '핸디하다' 로 명명하였다. 닫힌 경우는 제1요인에서 '세련되다, 좋다, 정교하다. 아름답다, 이쁘다. 균형적이다, 고급스럽다, 뚜렷하다'가, 제2요인에서 '화려하다, 개성있다' 가, 제3요인에서 '기계적이다, 남성적이다, 딱딱하다, 현대적이다' 가 추출되었으며 이는 각각 '미려하다', 다채롭다', '하드하다' 로 명명하였다. 이를 통해 휴대폰은 폴더 여닫이에 따라 추구해야 할 이미지가 다르게 디자인되는 것이 고려되어야함을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권8호
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• pp.642-652
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• 2009

본 논문에서는 기존의 관계 추출 성능을 향상시키기 위해서 기존의 자질 기반 방법에서 추구하였던 개체 주변 문맥 다양성 정보의 추출 및 적용과 커널 기반 방법의 강점인 관계 인스턴스에 대한 구문 구조적 자질 정보의 통합 활용을 통한 확장된 혼합 커널을 제안한다. ACE RDC 코퍼스를 활용한 실험에서, 기존의 합성곱 구문 트리 커널 기반 혼합 커널을 기반으로 총 9 종류의 평면적 어휘 자질 집합을 정의하고 이를 적용함으로써 성능 향상에 기여하는 어휘 자질 유형을 파악할 수 있었으며, 적은 규모의 학습 집합으로도 현재 최고 수준의 성능에 필적하는 결과를 얻을 수 있었다. 결론적으로 관계 추출을 위한 세 가지 핵심 정보, 즉 개체 자질, 구문 구조적 자질, 주변 문맥 어휘 자질을 통합 적용하면 관계 추출의 성능을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.337-338
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• 2009

블로그문서의 의견극성분류 연구는 주로 기계학습기법에 기반한 방법이었고, 이때 주로 활용된 자질은 명사, 동사 등의 품사정보와 의견어 어휘정보였다. 하지만 하나의 의견어 어휘만을 고려한다면 그 극성을 판별하는데 필요한 정보가 충분하지 않아 부정확한 결과를 도출하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 여러 어휘를 동시에 고려하였을 때 보다 정확한 의견분류를 수행할 수 있을 것이라는 가정을 세웠다. 본 논문에서는 효과적인 의견어휘자질의 추출을 위하여 의견이 내포될 가능성이 높은 의견어휘를 기반으로 의존구문분석을 통해 의존트리패턴을 추출하였고, 제안하는 PF-IDF가중치를 적용하여 지지벡터기계(SVM)와 다항시행접근 단순베이지안(MNNB)알고리즘으로 비교 실험을 수행하였다. 기준시스템인 TF-IDF가중치 기법에 비해 정확도(accuracy)가 지지벡터기계에서 5%, 다항시행접근 단순베이지안에서 8.9% 향상된 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.83-90
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• 2010

어휘 인식 시스템에서 인식률 저하의 요인으로는 유사한 음소 인식과 부정확한 어휘 제공으로 인해 오인식 오류가 존재한다. 부정확한 어휘의 입력으로 특징을 추출하여 인식할 경우 오인식의 결과가 나타나거나 유사한 음소로 인식되며 특징 추출이 제대로 이루어지지 않으면 음소 인식 시 유사한 음소로 인식하게 된다. 따라서 본 논문에서는 음소가 갖는 특징을 기반으로 음소 유사율을 이용한 어휘 인식 후처리에서의 오류 보정 후처리 시스템을 제안하였다. 음소 유사율은 모노폰으로 훈련시킨 훈련 데이터를 각각의 음소에 MFCC와 LPC 특징 추출 방법을 이용하여 구하였다. 유사한 음소는 정확한 음소로 인식할 수 있도록 유도하여 부정확한 어휘 제공으로 인하여 오인식되는 오류를 최소화하였다. 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러패턴 학습을 이용한 시스템과 의미기반을 이용한 시스템에 비해 시스템 성능 평가 결과 MFCC와 LPC는 각각 7.5%와 5.3%의 인식 향상률을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.475-484
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• 2017

본 연구는 EAP 전문 코퍼스 구축과 분석을 통해 유아교육 전문 어휘 목록을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 유아교육 전문가 2인과의 협의를 통해 선정된 7권의 유아교육 관련 영어 전공 서적을 기초로 50만 단어 수준의 전문 코퍼스를 구축하였다. 유아교육 전문 코퍼스의 어휘적 분포를 분석한 결과 기본 어휘에 해당하는 GSL[1]은 81.86%, 학술어휘에 해당하는 AWL[2]은 9.78%로 타 분야의 학술적 텍스트와 유사한 분포를 나타냈다. 한편 어휘의 다양성을 살펴보기 위해 TTR을 산출한 결과 3.18로 타 코퍼스의 결과와 비교할 때 낮은 수치, 즉 동일한 어휘의 반복이 비교적 많다는 특징을 보여 주었다. 다음으로 빈도와 출현 범위 등을 기준으로 유아교육 분야의 전문 어휘를 추출한 결과 총 224개의 어휘가 선정되었다. 이 어휘 목록은 영어로 유아교육을 가르치기 위한 목적으로 활용될 수 있을 것이며, 특히 영어로 쓰인 유아 교육 분야의 전공서적을 읽기 위한 기초 자료서로 유용성을 지닐 것으로 기대된다.