• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.190-193
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• 2017

'서치 방지 단어'는 SNS 상에서 사용자들이 작성한 문서의 검색 및 수집을 피하기 위하여 사용하는 변이형을 뜻한다. 하나의 검색 키워드가 있다면 그와 같은 대상을 나타내는 변이형이 여러 형태로 존재할 수 있으며, 이들 변이형에 대한 검색 결과를 함께 수집할 수 있다면 데이터 확보가 중요하게 작용하는 다양한 연구에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 특정 단어가 주어진 키워드로부터 의미 벡터 상의 거리가 가까울수록, 그리고 주어진 키워드와 비슷한 음성적 형태 즉 발음을 가질수록, 해당 키워드의 변이형일 가능성이 높을 것이라고 가정하였다. 이에 따라 단어 임베딩을 이용한 의미 유사도와 최소 편집 거리를 응용한 음성적 유사도를 이용하여 주어진 검색 키워드와 유사한 변이형들을 제안하고자 하였다. 그 결과 구성된 변이형 후보의 목록에는 다양한 형태의 단어들이 포함되었으며, 이들 중 다수가 실제 SNS 상에서 같은 의미로 사용되고 있음이 확인되었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.190-193
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• 2017

'서치 방지 단어'는 SNS 상에서 사용자들이 작성한 문서의 검색 및 수집을 피하기 위하여 사용하는 변이형을 뜻한다. 하나의 검색 키워드가 있다면 그와 같은 대상을 나타내는 변이형이 여러 형태로 존재할 수 있으며, 이들 변이형에 대한 검색 결과를 함께 수집할 수 있다면 데이터 확보가 중요하게 작용하는 다양한 연구에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 특정 단어가 주어진 키워드로부터 의미 벡터 상의 거리가 가까울수록, 그리고 주어진 키워드와 비슷한 음성적 형태 즉 발음을 가질수록, 해당 키워드의 변이형일 가능성이 높을 것이라고 가정하였다. 이에 따라 단어 임베딩을 이용한 의미 유사도와 최소 편집 거리를 응용한 음성적 유사도를 이용하여 주어진 검색 키워드와 유사한 변이형들을 제안하고자 하였다. 그 결과 구성된 변이형 후보의 목록에는 다양한 형태의 단어들이 포함되었으며, 이들 중 다수가 실제 SNS 상에서 같은 의미로 사용되고 있음이 확인되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.441-443
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• 2021

문장 또는 텍스트 유사도란 두 가지 문장의 유사한 정도를 나타내는 척도이다. 텍스트의 유사도를 측정하는 기법으로 자카드 유사도, 코사인 유사도, 유클리디언 유사도, 맨하탄 유사도 등과 같이 있다. 현재 코사인 유사도 기법을 가장 많이 사용하고 있으나 이는 문장에서 단어의 출현 여부와 빈도수에 따른 분석이기 때문에, 의미적 관계에 대한 분석이 부족하다. 이에 우리는 온톨로지를 이용하여 단어 간의 관계를 부여하고, 두 문장에서 공통으로 포함된 단어를 추출할 때 의미적 유사성을 포함함으로써 문장의 유사도에 분석의 효율을 향상하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.189-193
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• 2007

개념 간의 유사도 측정 방법은 의미망에서의 두 개념의 최단 경로의 수 노드의 깊이 관계의 종류 등의 정보를 이용하는 링크(Link) 기반 방법, 대용량의 말뭉치에서의 개념의 발생빈도를 확률로 계산한 정보량(Information Content) 기반 방법, 관련 단어들의 공기정보를 활용한 의미(Gloss) 기반 방법이 있으며, 이미 국외에서는 WordNet과 같은 의미적 언어자원을 활용하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 아직 한국어 의미망을 바탕으로 한 개념간의 유사성 측정 방법이나 이를 활용하는 방법에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 링크 타입 노드의 깊이 최단경로 정보량 등의 요소를 이용한 의미 유사도 측정방법을 제안하고 이를 활용하여 명사-용언간의 연계 정보를 확보함으로써, 효율적으로 명사-용언간의 네트워크를 구축하도록 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.2335-2342
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• 2006

웹의 비약적인 성장으로 웹에는 무수한 정보를 축적하고 있으며, 특히 텍스트 문서는 인간에 의해 가장 쉽게 그리고 많이 이용되는 형식이라 하겠다. 텍스트 문서의 효율적 검색을 위해 많은 연구가 이루어졌으며, 확률을 이용한 방법, 통계적인 기법을 이용한 방법, 벡터 유사도를 이용한 방법, 베이지안 자동문서 분류 방법 등이 제안되었다. 그러나 이러한 기존의 방법들은 문서의 특징을 정확하게 반영할 수 없고, 의미적 검색이 이루어지지 않는 단점을 가지고 있다 이에 본 논문은 문서를 미리 분류하는 기존의 방법을 개선하기 위해, 유사한 문서를 의미적으로 찾아내기 위한 새로운 문서 분류의 척도를 제안하며 이를 적용하는 방법을 제시한다. 본 방법은 문서의 내용을 의미적인 계층으로 표현하고 중요 도메인에 가중치를 두며, 문서들간의 도메인 가중치와 도메인 내의 개념 일치도를 이용하여 유사도를 구한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.1404-1407
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• 2007

본 논문에서는 객관식 문항을 난이도에 따라 자동으로 생성하는 방법을 고안하여, 학습자 수준에 적합하도록 다양하고 동적인 형태로 문항 제시를 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이를 위해서는 주어진 문장에서 형태소 분석을 통해 키워드를 추출하고, 각 키워드에 대하여 워드넷의 계층적 특성에 따라 의미가 유사한 후보 단어를 제시한다. 의미 유사 후보 단어를 제시할 때, 워드넷에서의 어휘간 유사도 측정 방법을 사용함으로써 생성된 문항의 난이도를 사용자가 원하는 수준으로 조정할 수 있도록 하였다. 단어의 의미 유사도는 동의어를 의미하는 수준 0에서 거의 유사도를 찾을 수 없는 수준 9 까지 다양하게 제시할 수 있으며, 이를 조절함으로써 문항의 전체 난이도를 조절할 수 있다. 후보 어휘들의 의미 유사도 측정을 위해서, 본 논문에서는 두 가지 방법을 사용하여 구현하였다. 첫째는 단순히 두 어휘의 워드넷 상에서의 거리만을 고려한 것이고 둘째는 두 어휘가 워드넷에서 차지하는 비중까지 추가적으로 고려한 것이다. 이러한 방법을 통하여 실제 출제자가 기존에 출제된 문제를 토대로 보다 다양한 내용과 난이도를 가진 문제 또는 문항을 보다 쉽게 출제하게 함으로써 출제에 소요되는 비용을 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.240-244
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• 2010

본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 식별을 위해서 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존의 구문 트리 커널은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대해서 단순하게 외형적 비교를 수행하기 때문에 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 수치가 상대적으로 낮아져서 단백질 간 상호작용 식별의 성능이 떨어지는 문제점이 발생한다. 이를 극복하기 위해서 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 그리고 제안된 시맨틱 구문 트리 커널을 활용하여 단백질 간 상호작용 식별 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.263-266
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• 2019

단어 임베딩 모델 중 현재 널리 사용되는 word2vec 모델은 언어의 의미론적 유사성을 잘 반영한다고 알려져 있다. 본 논문은 word2vec 모델로 학습된 단어 벡터가 실제로 의미론적 유사성을 얼마나 잘 반영하는지 확인하는 것을 목표로 한다. 즉, 유사한 범주의 단어들이 벡터 공간상에 가까이 임베딩되는지 그리고 서로 구별되는 범주의 단어들이 뚜렷이 구분되어 임베딩되는지를 확인하는 것이다. 간단한 군집화 알고리즘을 통한 검증의 결과, 상식적인 언어 지식과 달리 특정 범주의 단어들은 임베딩된 벡터 공간에서 뚜렷이 구분되지 않음을 확인했다. 결론적으로, 단어 벡터들의 유사도가 항상 해당 단어들의 의미론적 유사도를 의미하지는 않는다. Word2vec 모델의 결과를 응용하는 향후 연구에서는 이런 한계점에 고려가 요청된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.517-519
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• 2005

인터넷 상의 정보교환을 위한 국제표준인 XML은 여러 분야의 응용에 사용되며 응용의 특성에 따라 다양한 형태의 구조로 정의되어 사용된다. 이러한 XML은 응용에 따라 의미적으로 유사한 정보라 하더라도 서로 다른 구조정보를 가질 수 있으며 때로는 스키마(DTD)가 없는 XML문서 형태로 존재하기도 한다. 그 결과 특정 영역(동일 스키마 따르는)의 응용들 사이의 통합은 용이해 졌으나 서로 다른 영역 또는 영역에서 소외된 응용과의 통합은 여전히 문제로 남아있다. 본 연구에서는 대부분의 XML문서는 구조정보에 의미를 내포하고 있다는 특성을 고려하여 문서의 구조정보만을 이용하여 서로 다른 영역의 정보들 사이의 유사성을 판단하고 이를 이용하여 의미적으로 유사한 정보를 찾는다. 또한 XML 문서의 특성을 고려하여 보다 정확한 유사정보를 찾기 위하여 처리의 단위를 정의하고 이를 기반으로 프로토타입 시스템을 구현하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권4호
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• pp.429-436
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• 2011

인터넷검색의 대상이 되는 각종 문서, 이미지, 동영상 등의 자료가 늘어날수록 이에 대한 효율적인 검색의 문제가 중요시되고 있다. 효율적인 검색의 관점은 초기의 키워드 중심의 검색에서 자료가 지니는 의미적인 요소들을 종합적으로 판단하여 이들의 연관성을 찾아 검색하는 의미적 검색의 방향으로 진행되고 있다. 이에 따라, 각종 자료에 대한 의미적 검색을 위하여 메타데이터 처리를 위한 시맨틱 주석을 생성, 운영하는 시스템들이 연구되어 왔다. 그러나, 동일한 종류의 자료에 대한 주석 위주로 진행되었고, 각기 다른 방법과 형태로 생성된 주석 데이터 간에는 호환적인 검색이나 처리가 어렵다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위하여 다양한 주석문서를 내용분석에 따라 단계별 형태로 분류하고, 상이한 종류의 자료 간에도 검색이 가능하도록 문서간의 유사도를 측정하는 방법을 제시하였다. 주석문서간의 유사도 측정은 소스문서와 유사도가 높은 주석문서를 검색하여 결과적으로 자료의 종류나 형태에 상관없이 가장 유사한 내용을 지니는 문서나 이미지, 동영상 등을 검색하는데 사용할 수 있다.