• 한국지구과학회:학술대회논문집
• /
• 2010.04a
• /
• pp.24-24
• /
• 2010

중등 지구과학교과서와 대학 교재에서 학습하는 광물과 암석 이름은 대부분 영어, 한자, 일본어에서 도입한 용어이다. 이 용어에 대한 어원과 말뜻에 대한 분석이나 연구가 되지 않은 상태에서 바로 사용해왔기 때문에 지질학 초보자들이 학습하기에 아주 어렵다. 광물과 암석이름의 어원과 말뜻을 잘 알지 못하고 단순히 외우거나 학술적인 이름이나 의미만을 생각하고 사용하고 있으며, 한 광물이나 암석에 대하여 여러 가지 이름을 사용하기도 한다. 심지어 전혀 엉뚱한 암석 이름이 대중 사이에서 사용되고 있지만 이를 통제하지도 못하고 그 명칭이 틀렸다는 것도 모르고 있다. 예를 들면 영어로 Shale을 중등 교과서와 대학 교재에서 영어 발음을 따라 한국어로 셰일이라고 표기하지만 중국과 일본에서는 혈암(頁岩)으로 표기한다. 우리나라의 대중 매체의 인터넷 사전과 대중들이 사용하는 용어는 중국어 혈암(頁岩)을 공공연하게 '혈암'으로 표기하고 있다. '혈(頁)'을 한자 사전에서 찾아보면 '머리 혈'과 '책 면 엽'으로 정리되어 있다. 그러면 셰일의 암석학적 특징으로 볼 때 혈암이라고 해야 하나? 엽암이라고 해야 하나? 과학과의 다른 분야에서는 어려운 한자를 쉬운 한글로 표준화하는 연구와 실행을 꾸준히 진행해오고 있다. 생물의 경우 생물의 어려운 학명을 이미 쉬운 한글로 표준화했으며, 그 학명이 학생과 대중들에게 널리 알려져 있다. 지구과학의 교과서 문장에 나오는 단어와 전문용어가 한자를 한글로 표기한 경우가 많은데 이 단어들을 하루 속히 한글로 표준화하여 전문가들이 먼저 사용하는 동시에 학생과 대중들에게 알려 주어야 한다. 이렇게 되면 지구과학의 내용보다 용어가 어렵다는 인식을 바꾸어 줄 것이고 지구과학을 전공하고자 하는 학생들에게 희망과 용기를 줄 것이다. 그 일환으로 광물과 암석 이름의 어원을 조사해 보고 한글 표준화의 가능성을 타진해 보고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2005.10a
• /
• pp.21-27
• /
• 2005

본 논문에서는 국가에서 추진하는 차세대신성장동력산업과 관련된 특정 분야('바이오 신약/장기' 분야 중 '면역 기능 제어')를 선택하여, 기구축된 면역학 전문용어사전을 비롯하여 의학용어사전, 표준국어대사전 등을 참조하여 핵심 용어와 관련 용어를 중심으로 면역학 시소러스(어휘 3,462개) 및 온톨로지(개념 노드 4,703개)를 구축하였다. 이것은 전문용어사전부터 온톨로지에 이르기까지 통일화된 표준 체계를 가지고 있으며, 도메인 온톨로지를 구축하여 향후 온톨로지 개발 방향을 설정할 수 있는 계기가 되었다고 할 수 있다. 또한 면역학 시소러스는 검색의 성능을 향상시킬 수 있도록 충분한 양의 데이터를 구축하였고 면역학 온톨로지는 언어처리적 관점에서의 온톨로지를 표현하였다. 이는 정보검색에서의 효율성을 비롯하여, 특정 웹 온톨로지 언어를 이용한 웹 온톨로지로의 변환성, 대규모 도메인 온톨로지라는 점에서 의미를 가진다고 할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.18D no.5
• /
• pp.329-338
• /
• 2011

Terminology recognition system which is a preceding research for text mining, information extraction, information retrieval, semantic web, and question-answering has been intensively studied in limited range of domains, especially in bio-medical domain. We propose a domain independent terminology recognition system based on machine learning method using dictionary, syntactic features, and Web search results, since the previous works revealed limitation on applying their approaches to general domain because their resources were domain specific. We achieved F-score 80.8 and 6.5% improvement after comparing the proposed approach with the related approach, C-value, which has been widely used and is based on local domain frequencies. In the second experiment with various combinations of unithood features, the method combined with NGD(Normalized Google Distance) showed the best performance of 81.8 on F-score. We applied three machine learning methods such as Logistic regression, C4.5, and SVMs, and got the best score from the decision tree method, C4.5.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1996.10a
• /
• pp.430-440
• /
• 1996

지능형 정보검색시스템이 효율적으로 운용되기 위해서는 여러개의 서브시스템이 필요하다. 특히, 시소러스와 색인 및 검색시스템용 전자사전은 중요한 지식베이스이다. 본 연구에서는 한글전자사전의 개발에 필요한 이론과 구축기술에 대해 조사하였다. 그 내용은 1)전자사전의 의미, 2)전자사전의 형태, 3) 전자사전개발을 위한 코퍼스 구축기술 및 방법이라는 이론적인 부분과 실제 과기원코퍼스2를 이용한 균형코퍼스를 설계하였다. 한편, 균형코퍼스를 이용한 기본적인 명사사전과 공기사전, 전문용어사전구축방법도 제시하였다.

• Management & Information Systems Review
• /
• v.37 no.4
• /
• pp.41-62
• /
• 2018

As the volume of unstructured data increases through various social media, Internet news articles, and blogs, the importance of text analysis and the studies are increasing. Since text analysis is mostly performed on a specific domain or topic, the importance of constructing and applying a domain-specific dictionary has been increased. The quality of dictionary has a direct impact on the results of the unstructured data analysis and it is much more important since it present a perspective of analysis. In the literature, most studies on text analysis has emphasized the importance of dictionaries to acquire clean and high quality results. However, unfortunately, a rigorous verification of the effects of dictionaries has not been studied, even if it is already known as the most essential factor of text analysis. In this paper, we generate three dictionaries in various ways from 39,800 news articles and analyze and verify the effect each dictionary on the accuracy of document classification by defining the concept of Intrinsic Rate. 1) A batch construction method which is building a dictionary based on the frequency of terms in the entire documents 2) A method of extracting the terms by category and integrating the terms 3) A method of extracting the features according to each category and integrating them. We compared accuracy of three artificial neural network-based document classifiers to evaluate the quality of dictionaries. As a result of the experiment, the accuracy tend to increase when the "Intrinsic Rate" is high and we found the possibility to improve accuracy of document classification by increasing the intrinsic rate of the dictionary.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.157-159
• /
• 1999

정보 검색 시스템은 사용자의 질의어를 용어들과 용어들 사이의 관계 집합으로 구성된 일종의 용어사전인 시소러스를 이용하여 문헌에 대한 색인과 검색을 정확하고 통제된 용어 형태로 바꾸어 색인과 검색 작업의 효율을 높인다. 클라이언트/서버 환경에서 시소러스를 이용하여 정보 검색 속도의 증가를 기대할 수 있다. 분산된 시소러스는 프로파일 정보를 가지고 운영되며 전문적 시소러스로 만들어진다. 본 논문에서 제안한 시소러스 작업 모형을 시뮬레이션 한 결과를 비교, 분석하고 클라이언트/서버 환경에서 효율적인 시소러스의 여할 및 작업 형태에 대해 제안한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.19 no.10
• /
• pp.217-225
• /
• 2019

National research and development(R&D) information is information generated in the process of performing R&D based on programs and projects issued by national government departments, and includes information from various research fields as ordered by various departments. Therefore, for efficient R&D information retrieval, it is necessary to build a national R&D terminology dictionary that can reflect the characteristics of such national R&D information. In this study, we propose a method for constructing a national R&D terminology dictionary by applying the classification of science and technology standards used to specify the research field in national R&D information. We will discuss the structural characteristics of national R&D project information and the usefulness of the project keyword, and explain the status of national R&D information by the National Standard Science and Technology Classification(NSSTC) Codes and the characteristics of the national R&D terminologies. Based on this, a method for building a national R&D terminology dictionary is defined in terms of the type and structure of the terminology dictionary, preliminary construction procedures, and refining rules. The national R&D terminology dictionary built on the basis of this study can be used in various ways such as expansion of search terms using Korean-English equivalent words and synonyms when searching national R&D information, clarifying the scope of search using NSSTC, and providing user convenience functions using term explanation information.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.70-72
• /
• 2001

ML은 엄밀한 수학적 모델에 기반 하여 구현된 프로그래밍 언어로서 고차함수, 복합형 함수와 엄격한 타입시스템을 지원하는 언어이다. nML은 한국과학기술원 프로그램 분석 시스템 연구단에서 연구중인 프로그램 분석 기술을 최대한 반영하여 구현하고 있는 ML의 한국형 사투리이다. 본 논문에서는 nML을 이용하여 일반적이고 자주 사용되는 프로그래밍 국면을 다양하게 반영한 응용프로그램을 구축하여 보았다. 구현하고자 하는 시스템은 중앙 집중형 데이터 서버를 가지는 기술용어 사전 시스템으로서 KDIC이라 명하였다. 본 시스템의 목적은 특정 분야에서 영어 용어들에 대한 전문인의 한글 용어로의 번역 사례를 모은 데이터 베이스를 구축하고, 이러한 번역 사례가 자연스럽게 이용되고자 함에 있다.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.81-99
• /
• 2023

Archival appraisal is a key area of archival science. This study aims to identify the knowledge structure of archival appraisal and propose appropriate translation terms. To this end, 34 entry terms related to archival appraisal were first extracted from 146 entries in the Encyclopedia of Archival Science, a leading encyclopedia in the field, and terminologies were categorized based on content analysis. Second, the contents described in the entries were assessed for each category, and the main concepts and flow of discussions were also examined. Third and last, suitable translations for each entry term were presented, and considerations were suggested for the translations, such as the application of appropriate principles of equivalence. Specifically, terms such as "records appraisal" and "archival appraisal" were recommended to be used separately.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
• /
• v.48 no.4
• /
• pp.297-322
• /
• 2014

The purpose of this study is to analyse the meaning and lexical morpheme of author keywords of humanities, social sciences, and art and sport in the Korea Ciation Index (KCI) and to propose a conceptual taxonomy of the author keywords. Four top-level concept categories such as 'Substance, Abstraction, General/Common, and Object' are replaced by seven more concrete categories such as 'object, action/function, property, theory/method, format/framework, general/common, and Instance'. In the middle and lower-level concept categories, the hierarchical structure is simplified and the unbalance of term distribution is reduced by creating, subdivision, integration, elimination, and movement of the categories. The result of the test based on the STNet shows that the replaced taxonomy of concept categories has the effects of making the term allocation more balanced and properties of terms more detailed.