• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.556-558
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• 2003

초등학생들에게 읽기 교과서는 어휘 습득에 있어 의도적인 자료의 시작으로, 그 어휘를 조사, 계량화하는 일의 의미는 매우 크다고 할 수 있다. 어휘 조사 과정의 중요한 작업은 많은 양의 자료를 색인, 계량하는 일이다. 이러한 자료 처리에 컴퓨터를 이용하면, 많은 부분을 자동화 할 수 있으며. 분석된 자료를 이용하여 다양한 작업이 가능할 것이다. 많은 양의 자료를 원활하게 처리하기 위해서는 적절한 도구가 필수적이다 이에 어휘 조사 과정을 보다 편리하게 하고, 자동으로 처리할 수 있으며, 만들어진 자료를 재활용 할 수 있는 어휘 조사 도구를 설계하게 되었다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.169-172
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• 2000

본 연구에서는 청각장애인용 통신보조기기에 적용하기 위한 어휘예측 시스템의 기본구조를 제안한다. 통신보조기기의 어휘는 사용자의 환경을 고려한 어휘이므로, 어휘 예측 시스템도 사용자의 환경과 실생활에서 쉽게 이용할 수 있는 방향으로 고안되어야 한다. 따라서 어휘예측 시스템은 사용자의 환경을 정의하고, 중심어휘와 장소별 도메인에서의 어휘를 발췌한다. 발췌된 어휘는 말뭉치와 의미함축의 원리를 이용하여 분류한다. 분류된 어휘는 문법적 지식을 바탕으로 가상 네트워크를 구성한다. 가상네트워크에서의 어휘는 명사, 조사, 동사의 3부분으로 나눈 후 의미함축과 말뭉치로부터 파생된 어휘를 근접한 거리에 위치시킨다. 동일한 네트워크상에서 어휘의 위치는 문법적 연관성, 빈도수 등을 이용하여 정한다. 따라서 본 연구에서는 어휘예측은 명사, 조사, 동사에서 가장 근접한 어휘를 연결하여 간단한 문장을 작성할 수 있는 어휘 예측 시스템의 기본구조를 제안한다.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.447-454
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• 1999

본 연구에서는 국어의 본용언과 보조용언이 어떠한 방식으로 처리되는지에 대해 알아보는 것이 목적이다. 영어와 달리 국어는 보조용언이 조동사의 역할을 담당하여 화자의 심리적인 상태나 상(想)을 나타내는 기능을 한다. 따라서 같은 어휘가 본용언으로 쓰일 때와 보조용언으로 쓰일 때 그 의미적 차이는 뚜렷하다. 특히 보조용언으로 쓰일 때는 어휘적 의미가 대부분 사라지고 추상적 의미만 남기 때문에 본용언과의 관련성을 따져보는 것도 중요한 연구과제이다. 또한 우리의 심성어휘집(mental lexicon)에서 본용언과 보조용언이 동일한 영역에서 처리되는지도 알아볼 필요가 있다. 만일 동일한 심성어휘집을 사용한다면 보조용언으로 쓰인 환경에서도 본용언의 어휘적 의미가 활성화될 것이다. 이에 대해 본 연구에서는 정상인 피험자와 실어증환자를 대상으로 실험을 하였다. 정상인 피험자를 대상으로는 SOA가 짧은 조건과 긴 조건에서 각각 보조용언을 어떻게 처리하는 지 살펴보았고, 실어증환자를 대상으로는 정상인 피험자와 비교해서 어떤 양상으로 보조용언을 처리하는 지 살펴보았다. 그 결과 정상인 피험자는 SOA가 짧은 조건에서는 본용언과 보조용언을 모두 동일한 방식으로 의미처리하였다. 즉 보조용언의 어휘적 의미가 본용언과 마찬가지로 SOA가 짧을 때는 활성화되었다. 그러나 SOA가 길어지면 보조용언은 문맥 정보로 인해 어휘적 의미가 억제되어 본용언과 다른 의미로 해석된다는 결론을 얻었다. 이런 정상인 피험자와 비교해 보았을 때, 실어증 환자는 두 가지 양상이 나타났다. 명칭성 실어증환자의 경우, 정상인과 비슷한 결과가 나왔으나 보조용언으로 쓰일 때, 본용언보다 어휘적 의미가 다소 불안정하게 활성화됨을 보였다. 그러나 이해성 실어증환자의 경우, 보조용언으로 쓰일 때 어휘적 의미가 전혀 활성화되지 않아 정상인과는 다른 언어처리를 하고 있음이 밝혀졌다.류의 의미가 모두 활성화되는 것을 보여 주었다. 즉, "먹은"과 간은 어절 이해는 구성 형태소로의 분석과 구성 형태소 어휘 접근을 통해 어절 이해가 이루어진다는 가설을 지지하고 있다. 실험 2에서는 실험 1과 다르게 한 뜻으로만 안일 수밖에 없는 "쥐어"와 같은 어절을 사용하여 이런 경우에도(즉, 어절의 문맥이 특정 뜻으로 한정하는 경우) 구성 형태소로의 분석 과정이 일어나는지를 조사하였다. 실험 2의 결과는 실험 1의 결과와는 다르게 어간의 한가지 의미와 관련된 조건만 촉진적 점화 효과가 나타나는 것을 보여주었다. 특히, 실험 2에서 SOA가 1000msec일 경우, 두 의미의 활성화가 나타나는 것을 보여주었는데, 이 같은 결과는 어절 문맥이 특정한 의미로 한정시킬 경우는 심성어휘집에 활용형태로 들어있다는 것이다. 또한 명칭성 실어증 환자의 경우에는 즉시적 점화과제에서는 일반인과 같은 형태소 처리과정을 보였으나, 그이후의 처리과정이 일반인과 다른 형태를 보였다. 실험 1과 실험 2의 결과는 한국어 어절 분석이 구문분석 또는 활용형태를 통해 어휘 접근되는 가설을 지지하고 있다. 또 명칭성 실어증 환자의 경우에는 지연된 점화과제에서 형태소 처리가 일반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(含量)은 $4.92{\times}10^{-2 }\;mg/m{\ell}$이었으며 yeast ext

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.11a
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• pp.88-90
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• 2022

영어 교육 시장이 증대되면서 영어 학습을 효과적으로 지원하는 다양한 학습 시스템들이 개발되고 있다. 영어문장을 구성하는 기본적인 단위는 어휘로 문장 전체의 의미를 파악하기 위해서는 어휘의 의미를 이해하는 것이 필수적이다. 따라서 영어 어휘 능력 향상을 위한 다양한 영어 어휘 학습 시스템들이 개발되고 있으나, 어휘가 사용되는 문맥을 고려하거나 동시에 학습하면 효과적인 어휘 등 어휘 학습에 효과적인 교수학습 방법의 원리가 적용된 영어 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 n 개의 영어 단어가 하나의 그룹으로 동시에 제시되면서 그 n개의 영어 단어가 모두 포함된 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 설계한다. 임의로 n 개의 영어 어휘가 주어졌을 경우 문맥에 맞게 영어 예문을 자동으로 생성하는 지능형 영어 문장 생성 모델이 본 연구의 핵심이다. 또한, 어휘 능력 평가에서 기존 어휘 학습 시스템과 같이 단순히 어휘를 얼마나 암기하고 있는지에 대한 평과 결과만을 제시하는 것이 아니라, 그룹별 취약 어휘 분석을 통해 효과적인 그룹 어휘 선택 규칙을 파악할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 본 논문에서 제안한 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 통해 영어 어휘 학습자들의 학습 능력 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.19-20
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• 2023

영어 교육 시장 확대로 다양한 영어 학습 시스템이 개발되고 있다. 그러나 어휘의 문맥적 이해와 효과적인 학습 방법을 결합한 지능형 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 한 그룹으로 제시되고, 이들을 모두 포함한 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 개발한다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 주어졌을 때 문맥에 맞는 영어 예문을 자동으로 생성하는 모델을 개발하였다. 어휘 평가를 바탕으로 자동으로 취약 어휘를 선정하며 학습자들이 해당 어휘를 학습 할 수 있도록 진행한다. 본 연구에서 개발한 지능형 영어 어휘 학습 시스템의 사용성 평가를 위해 설문 검사를 실시하였다. 설문 결과는 문맥 및 어휘 그룹 기반의 지능형 영어 학습 시스템은 사용자들이 사용하기 편리하고 어휘 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있음을 보여준다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.21-22
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• 2023

영어 공인 시험에서 영어 어휘는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 그러나 기존 영어 어휘 학습 시스템은 단순히 어휘 교재의 콘텐츠를 디지털화한 것에 그치고 있다. 영어 어휘 학습에서 동의어에 대한 학습은 언어 능력을 향상시키고 다양한 상황에서 효과적으로 의사소통할 수 있는 능력 향상에 도움이 된다. 본 연구에서는 학습자들이 영어 어휘 학습을 효과적으로 할 수 있도록 동의어 및 반의어를 활용할 수 있는 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 동의어와 반의어에 대한 정보가 필요한 영어 어휘를 입력으로 받아 생성형 AI에서 동의어 및 반의어에 대한 정보를 생성한 후에 반환하는 기능을 수행한다. 본 시스템은 학습자들이 어휘 평가에서 오답으로 답한 어휘에 대해 동의어 및 반의어에 대한 추가적인 어휘와 예문을 제공하여 영어 어휘 학습의 효율성을 높일 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.10-13
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• 2003

본 연구는 어휘 정보를 이용하여 구어체 문장구성을 하였다. 구어체 문장구성의 목적은 언어생활이 불편한 사람들을 위한 통신보조기기에 사용하기 위해서이다. 통신보조기기는 사용자가 원하는 문장을 만들어 음성으로 출력해주는 시스템이다. 그러므로 문장을 구성하기 위해서 어휘 정보를 통신보조기기의 개념에 맞도록 변형하여 도입하였다. 어휘는 도메인별로 발췌하고 분류하였으며, 각 어휘에 대해 시소러스와 하위범주화사전을 만들었다. 어휘정보에 관한 상세한 정보는 문장구성과 재사용 그리고 문맥상 어색한 문장검출을 위해 중요한 자료가 된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.693-696
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• 2010

자연언어처리에서 어의 중의성 해소(word sense disambiguation)는 어휘의 의미를 정확하게 파악하는 기술로 기계번역, 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 한국어 어휘의미망(Korlex)을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미미부착 말뭉치에서 추출한 통계 정보와 한국어 어휘의미망의 관계어 정보를 이용함으로써 자료 부족문제를 완화하였다. 또한, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치, 의미별 사용 정보 가중치를 사용하여 언어적인 특징을 고려하여 본 논문의 기반이 되는 PNUWSD 시스템보다 성능을 향상하였다. 본 논문에서 제안하는 어의 중의성 해소 방법의 평가를 위해 SENSEVAL-2 한국어 데이터를 이용하였다. 중의성 어휘의 의미별 관계어와 지역 문맥 내 공기어휘 간의 카이제곱을 이용하였을 때 68.1%의 정확도를 보였고, 중의성 어휘와 공기어휘 간의 거리 가중치와 의미별 사용 정보 가중치를 사용하였을 때 76.9% 정확도를 보여 기존의 방법보다 정확도를 향상하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.397-403
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• 1999

어휘 지식은 자연어 처리에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로하는 일이다. 본 논문에서는 온라인 국어 사전을 이용하여 범용의 대규모 한국어 어휘 지식 베이스를 자동으로 구축하는 방법을 제안하고 실제로 시스템을 구현한다. 제안하는 방법론은 비교적 적은 비용으로 단시일내에 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것을 가능하게 한다. 또한 지식 구축 과정이 자동화되어 만들어진 지식 베이스의 유지, 보수 및 확장이 용이하다. 구현된 시스템으로 구축한 어휘 지식 베이스는 기계번역에서의 대역어 선정이나 한국어 조사의 의미 분별 등 자연어 처리 과정에서 발생하는 각종 어휘 의미 모호성 해소에 응용될 수 있다.