• 인지과학
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• 제23권1호
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• pp.97-107
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• 2012

오피니언 마이닝과 정서 분석에 대한 기존 연구에서는 정서 단어에 부정어를 붙일 경우 긍정, 부정의 극성과 값이 뒤바뀐다고 가정하고 부정어를 처리하였다. 그러나 지금까지 정서 단어에 부정어가 발생했을 때 극성이 어느 정도 바뀌는지에 대한 정량적 연구는 없었다. 따라서 본 논문에서는 한국어 정서 단어와 그 부정형에 대해서 정서가와 각성 차원을 측정하였다. 결과, 정서 단어에 부정형이 올 경우 정서가와 각성 차원의 중간 수준을 기준으로 극성을 뒤바꾸고 값은 약 30~50% 약화되었다. 이 결과를 오피니언 마이닝과 정서 분석 연구에서 부정어를 처리하는 기준으로 제시하였다.

• 한국수산과학회지
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• 제29권2호
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• pp.208-229
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• 1996

한국산 연어속에 속하는 연어, 산천어 및 무지개송어 3종의 골격학적 비교 연구를 하였다. 연어속 어류인 연어, 산천어, 무지개송어의 골격을 비교한 결과 두개골과 현수골의 형태나 결합 형태에서 3종간 차이를 나타내었다. 두부 골격중에서는 인설골, 상사골, 부설골, 서골의 형태에서 종간 차이가 뚜렸하였고 계통 분류학적 특징을 잘 나타내었다. 연어의 인설골은 산천어, 무지개 송어에 비하여 가늘고 길며, 끝이 뾰족한 특징을 가졌다. 상사골은 연어가 거의 정삼각형의 모양을 가지고 있으나 산천어나 무지개송어는 가늘고 길며 날개를 가진 형태였다. 본 연구에 나타난 골격 형질 분석 결과 알려져 있는 분류 형질외에 부설골의 형태, 전새개골, 설악골의 형태 및 미추골수 등이 새로운 분류 형질로 나타났으며, 산천어는 연어와 무지개송어의 중간 형질을 가지고 있는 종으로 나타났다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권5호
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• pp.367-378
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• 2007

과학 교과서와 과학 연구 논문의 과학 언어적 특성을 조사하기 위하여 지구과학 교과서 2 종과 지구과학 논문 2 편을 선정하여 각 텍스트의 과학 용어 분류, 설명 텍스트의 구조 분석과 접속 관계를 통한 추론 분석, 접속어의 기능에 대한 분석 방법을 적용하여 분석하였다. 연구 결과, 지구과학 교과서에서 드러난 학교 과학의 언어는 명명어의 비중이 높으며, 정의/예시 구조와 기술 구조 중심의 설명 텍스트 구조를 보였다. 또한, 논리적 추론보다는 부가적인 나열 관계를 나타내는 내적 관계가 우세하였다. 이에 반해 지구과학 논문에서 볼 수 있는 과학자의 과학 언어는 명명어의 비중이 큰 가운데서도 과정어와 개념어의 비중이 과학 교과서의 과학 언어에 비해 높았으며, '도입 - 연관 계열 - 결론'에 이르는 설명 텍스트의 도식적 구조를 갖추고 있었다. 또한, 연관 계열을 이루는 각 문장의 텍스트 구조는 원인/결과 구조 또는 기술 구조에 뒤이은 문제/해결 구조를 보였으며, 각 문장틀 간에 부사형 어미나 동사를 이용한 내적 관계를 통해 인과적 추론 또는 귀추적 추론 관계를 표현하고 있었다. 학생들의 진정한 과학 언어 사용을 위해서는 두 언어 사이의 간극을 줄이는 것이 필요하다. 이를 위해 학교 과학의 언어와 과학자의 언어를 매개하는 지구과학 교사의 교수 언어로서 중간 언어를 제안하였다.

• 인지과학
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• 제1권2호
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• pp.279-291
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• 1989

피봇 기계번역 시스템하에서 자연스런 출력문 생성을 위한 문체선정 문제는 표층 구문정보를 배제한 언어에 의존하지 않는 중간표현의 특성과 언어마다 문화적 차이에서 기인한 사고.발상의 차이로 인해 큰 어려움을 갖는다.본논문은 이들 문제점들을 해결하기 위한 시도로 첫째,출력문의 자연스런 문장구조를 크게 좌우하는 태의 화용적.문체적 결정과 한국어의 심한 피동 제약 가운데서의 태의 생성,둘째,한국어 특유의 표현양식을 위한 문장구조 변경,마지막으로 출력문에서 기능어의 의미 애매성을 제거하기 위한 실질어를 이용한 의미보완 등을 논한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.106-116
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• 1999

한일기계번역시스템의 형태소 해석 프로그램의 중간버퍼를 표준안에 맞추어 명사추출 및 품사태킹을 시도해 보았다. 기존의 모델을 유지하면서 사전의 표제어를 보충하여 출력의 형태를 바꾸는 방법으로 표준안의 출력에 가깝게 출력을 함으로써 기존의 프로그램의 장점과 단점을 보완하는 것과, 표준안에 관한 문제제기가 본 연구의 목적이다. 특히 품사개념이 다른 사전에서 태킹 및 명사추출을 실시할 경우 표제어의 등록여부와 정확률의 인과관계는 높다고 판단된다. 그러므로 표준안의 품사기준은 그에 따른 시스템의 성패를 좌우한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.310-316
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• 2001

이 논문은 '에서', '으로'와 같은 한국어의 부사격 조사들을 다국어 기계번역 시스템에서 다룰 때 올바른 역어 선택을 위한 3단계 변환 방식과 이를 위한 부사격 조사의 언어학적 모델링 방법을 제시한다. 3단계 변환 방식은 부사격 조사의 의미 모호성 해소, 의사 중간언어표상 (Quasi-Interlingua Representation)으로의 변환, 전치사 선택의 3단계로 구성되어 있다. 본 논문에서 중점적으로 다루게 될 세번째 단계, 즉 영어나 독일어에서 한국어의 부사격 조사에 대한 전치사 선택의 단계에서 올바른 대역어 선정 방법론의 핵심이 되는 부사격 조사에 대한 언어학적 모델링을 위해 Pustejovsky (1995)의 생성 어휘부 이론 (Generative Lexicon Theory)을 도입한다. 이 논문에서 제시한 방법론은 그 타당성의 수학적 검증을 위해 통합기반 기계번역 시스템인 CAT2에서 구현되었으나, 방법론 자체는 특정 시스템에 제한됨 없이 범용적으로 적용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.119-122
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• 2020

소스 코드가 없는 악성코드를 분석하거나 소프트웨어 취약점 분석을 위해 바이너리 분석이 요구된다. 바이너리 분석을 위한 도구 중 어셈블러는 사용자의 입력 없이 컴파일러 내부에서 수행되기 때문에 사용자 관점의 연구는 많지 않다. 그러나 바이너리 분석 과정 중 역어셈블과 중간언어(Intermediate Representation)의 정확성을 검증하기 위해 사용자가 어셈블리어를 입력하여 결과를 확인할 수 있는 어셈블러가 요구된다. 본 논문에서는 어셈블리어를 바이너리 코드로 변환하는 어셈블러 도구를 함수형 언어인 F#으로 구현하여 어셈블리 과정을 효율적으로 설계한 어셈블러 도구를 제안한다. F#의 강력한 패턴 매칭 기능을 사용하여 수백개의 명령어를 일괄적이고 직관적으로 처리하는 과정을 설계하고 구현하였다.

• 인지과학
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• 제10권4호
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• pp.1-10
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• 1999

한국어 명사들을 의미별로 분류하여 계층화시킨‘한국어 명사 의미 계층 구조’는, 한국어 문장을 처리할 때 의미 정보를 제공할 수 있는 매우 중요한 것들 중의 하나이다. 본 논문에서는, 국어 사전의 명사에 대한 뜻 풀이말을 이용하여 bottom-up 방식으로‘한국어 명사 의미 계층 구조’를 구축하였다. 본 논문에서 구축한‘한국어 명사 의미계층 구조’는, 트리(tree)가 43개, 중간 노드(node)가 2,443개, 단말 노드(terminal node)가 10,347개이며, 깊이(depth)가 17인 하나의 포리스트(forest)를 이룬다. 이것의 제 1, 2 계층(level 1, 2)에서의 분류 형태는 top-down 방식에 의한 기존의 분류들과 매우 다른 모습인 반면에, 제 3 이하의 계층들은 상당히 객관적이 형태를 이루고 있다.

• 인지과학
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• 제10권3호
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• pp.1.1-10
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• 1999

한국어 명사들을 의미별로 분류하여 계층화시킨‘한국어 명사 의미 계층 구조’는, 한국어 문장을 처리할 때 의미 정보를 제공할 수 있는 매우 중요한 것들 중의 하나이다. 본 논문에서는, 국어 사전의 명사에 대한 뜻 풀이말을 이용하여 bottom-up 방식으로‘한국어 명사 의미 계층 구조’를 구축하였다. 본 논문에서 구축한‘한국어 명사 의미계층 구조’는, 트리(tree)가 43개, 중간 노드(node)가 2,443개, 단말 노드(terminal node)가 10,347개이며, 깊이(depth)가 17인 하나의 포리스트(forest)를 이룬다. 이것의 제 1, 2 계층(level 1, 2)에서의 분류 형태는 top-down 방식에 의한 기존의 분류들과 매우 다른 모습인 반면에, 제 3 이하의 계층들은 상당히 객관적이 형태를 이루고 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구에서는 EEG 신호를 기반으로 감정 인식에 유용한 딥러닝 기법을 제안한다. 감정이 시간에 따라 변화하는 특성을 반영하기 위해 Long-Short Term Memory 네트워크를 사용하였다. 또한, 특정 시점의 감정적 상태가 전체 감정 상태에 영향을 미친다는 이론을 기반으로 특정 순간의 감정 상태에 가중치를 주기 위해 어텐션 메커니즘을 적용했다. EEG 신호는 DEAP 데이터베이스를 사용하였으며, 감정은 긍정과 부정의 정도를 나타내는 정서가(Valence)와 감정의 정도를 나타내는 각성(Arousal) 모델을 사용하였다. 실험 결과 정서가(Valence)와 각성(Arousal)을 2단계(낮음, 높음)로 나누었을 때 분석 정확도는 정서가(Valence)의 경우 90.1%, 각성(Arousal)의 경우 88.1%이다. 낮음, 중간, 높음의 3단계로 감정을 구분한 경우 정서가(Valence)는 83.5%, 각성(Arousal)은 82.5%의 정확도를 보였다.