• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2015.10a
• /
• pp.81-84
• /
• 2015

자연어 문서에 출현하는 단어에는 중의적 단어가 있으며, 이 단어에서 발생되는 의미 모호성은 대개 그 문맥에 따라 해소된다. 의미 모호성 해소 연구 중, 한국어 단어 공간 모델 방법은 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 단어의 문맥 정보를 구축하고 이를 이용하여 모호성을 해결하는 연구로서 비교적 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 Word2Vec를 이용하여 기존 연구인 한국어 단어 공간 모델의 단어 벡터를 효과적으로 축소할 수 있는 방법을 제안한다. 세종 형태 의미 분석 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 성능인 93.99%와 유사한 93.32%의 정확률을 보이면서도 약 7.6배의 속도 향상이 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2015.10a
• /
• pp.216-219
• /
• 2015

컴퓨터를 이용하여 명사와 용언의 의미를 자동으로 분별하는 것은 기계번역이나 검색 등의 기술에서 아주 중요한 기반 기술이다. 최근에 동형이의어 분별에 대한 연구 결과로 약 96%의 정확률을 보이는 시스템이 개발되었으나, 다의어 분별에 대한 연구는 아직 초기 단계로 일부 어휘만을 한정하여 연구되고 있다. 본 논문에서는 어휘지도를 이용하여 다의어를 분별하는 방법을 연구하였고, 어휘지도에 등록된 모든 일반 명사와 용언을 대상으로 실험하였다. 제안된 알고리즘은 문장에서 나타나는 명사와 용언의 관계를 어휘지도에서 찾고, 그 정보를 기반으로 다의어를 분별하였다. 아직은 그 정확률이 실용적인 수준이라고 볼 수는 없지만, 전체 다의어를 대상으로 실험하였고, 그 실험 결과를 분석함으로써 앞으로의 다의어 분별 연구 방향에 도움될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1358-1361
• /
• 2013

한국어와 한국 수화 간 자동 번역을 위해서는 한국어-한국 수화 대역어 사전이 필요하지만, 현재 한국 수화 사전으로 가장 공신력 있는 한국 수화 사전은 등재 어휘 수가 약 12,000개에 불과하다. 이 때문에 한국어를 한국 수화로 자동 번역을 할 때 대치어가 없어 완벽하게 번역이 되지 않는다. 본 연구에서는 한국 수화 사전의 미등재어로 말미암은 번역률 저하를 최소화하고자 한국어 어휘의미망의 동의어와 상 하위어 정보를 이용한다. 또한, 자동 번역에서 빈번하게 발생하는 어의 중의성 문제도 한국어 어휘의미망의 정보를 이용하여 어의 중의성 해소 규칙을 일반화한다.

• Korean Journal of Clinical Pharmacy
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.69-74
• /
• 2006

날트렉손은 ${\mu}-opioid$ 수용체에 특이적이고 선택적으로 길항작용을 나타내어 마약이나 마약성 진통제의 강한 의존성 치료에 쓰일 뿐만 아니라, 알코올 의존성 치료에도 쓰이는 약물이다. 본 연구는 날트렉손 제제인 레비아 정 (50 mg tablet, 제일약품) 을 대조약으로 하여 시험약인 명인 제약의 트락손 50 mg정의 생물학적 동등성 평가를 하기 위해 22명의 건강한 지원자를 모집하였다. 지원자를 두 군으로 나누어 1정씩 투여하였고 $2{\times}2$ 교차시험을 실시하였다. 날트렉손의 혈장 중의 농도를 정량하기 위하여 발리데이션된 LC/MS/MS를 사용하였다. 채혈 시간은 투약 전 및 투약 후 0.25, 0.5, 0.75, 1, 1.5, 2, 3, 4, 6, 9, 12 시간에 걸쳐 시행하였다. 생물학적 동등성을 판정하기 위한 파라미터로 12시간까지의 혈장 중 농도 곡선 하 면적$(AUC_{12hr})$과 최고 혈중 농도 $(C_{max})$를 사용하였다. $AUC_{12hr}$의 평균은 $43.45ng{\cdot}hr/ml$ (시험약)과 $43.31ng{\cdot}hr/ml$ (대조약) 으로 관찰되었고, $C_{max}$의 경우 각각 12.01 ng/m1 (시험약)과 12.27 ng/ml (대조약)으로 관찰되었다. $AUC_{12hr}$의 경우 로그변환 한 평균치 차의 90%의 신뢰구간이 log0.95-log1.07이었고, $C_{max}$의 경우 log0.87-log1.14로 계산되어 두 항목 모두 log0.8-log1.25이어야 한다는 식품의약품 안전청과 FDA의 기준을 모두 만족시켰다. 이상의 결과를 종합하면 시험약 트락손 정 50mg 은 대조약 레비아 정 50 mg에 대하여 생물학적으로 동등한 것으로 판정되었다.

• Korean Journal of Clinical Pharmacy
• /
• v.15 no.2
• /
• pp.160-164
• /
• 2005

수마트립탄은 뇌혈관에 분포되어 있는 5-HT1B/1D수용체에 특이적이고 선택적으로 작용하여 뇌혈관 수축 작용을 나타내어 편두통의 치료에 널리 쓰이는 약물이다. 본 연구는 수마트립탄 제제인 이미그란(50 mg tablet, GSK사)을 대조약으로 하여 시험약인 명인 제약의 수마트란 50mg정의 생물학적 동등성 평가를 하기 위해 22명의 건강한 지원자를 모집하였다. 지원자를 두 군으로 나누어 1정씩 투여하였고 $2{\times}2$ 교차시험을 실시하였다. 수마트립탄의 혈장 중의 농도를 정량하기 위하여 발리데이션된 HPLC/FD를 사용하였다. 채혈 시간은 투약 전 및 투약 후 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3,4, 5, 7, 9, 12시간에 걸쳐 총 12시점에 걸쳐 시행하였다. 생물학적 동등성을 판정하기 위한 파라미터로 12시간까지의 혈장 중 농도 곡선 하 면적$(AUC_{12hr})$ 최고 혈중 농도$(C_{max})$를 사용하였다. $AUC_{12hr}$의 평균은 $137.87ng{\cdot}ml/hr$(시험약)과 $130.12ng{\cdot}ml/hr$(대조약)으로 나타났다. $C_{max}$의 경우 각 각 29.30 ng/ml(시험약)과 29.25ng/m1(대조약)으로 관찰되었다. $AUC_{12hr}$의 경우 로그변환 한 평균치 차의 90% 신뢰구간이 log0.95-log1.24이었고, $C_{max}$의 경우 log0.90-log1.149로 계산되 어 두 항목 모두 log0.8-log1.25이어야 한다는 식품의 약품 안전청 과 FDA의 기준을 모두 만족시켰다. 이상의 결과를 종합하면 시험약 수마트란 정 50 mg은 대조약 이미그란 정 50 mg에 대하여 생물학적으로 동등한 것으로 판정되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2002.10e
• /
• pp.16-23
• /
• 2002

본 논문에서는 아라비안 숫자를 포함한 텍스트를 음성으로 합성하기 위하여, 숫자 형태와 분류사 그리고 숫자가 나오는 문맥에 따라 숫자를 자동으로 문자화할 수 있는 전처리 규칙을 설정하는데 목적을 둔다. 먼저 선행연구를 통해 숫자를 포함한 수사 및 수사표현의 읽기 규칙의 적용 범위 및 한계점을 살펴보고, 음성 합성을 위한 아라비안 숫자의 문자화 규칙을 설정하고자 한다. 현대 한국어에서 아라비안 숫자를 읽는 방식은 크게 고유어 방식과 한자어 방식이 있으며 단(單)단위에서는 영어가 사용되기도 한다. 또한 한자어 방식에서도 단위를 붙여 읽는 경우와 모든 수를 단 단위로 읽는 경우가 있으므로, 아라비안 숫자의 문자화를 단순한 규칙을 설정하여 자동화하기에는 중의성이 높다. 본 연구에서는 (1) 숫자 전 전치어(pre-numeral), (2) 기호를 포함한 숫자열의 표현 형식과 크기, (3) 단위 표현, (4) 숫자 후치어(post-numeral), (5) 분류사(classifier) (6) 분류사 후치어(post-classifier), (7) 수사표현 앞뒤 문맥에 따라, 아라비안 숫자표현이 문자화되는 방식을 살펴보았다. 분석 대상 말뭉치는 C 신문의 2000년 1월부터 2000년 4월까지 전체 기사 1,400건에서 숫자가 포함된 숫자표현 약 63,000개론 구성하였다. 패턴화된 구조 및 중의성이 없는 구조를 12가지로 밝히고 중의성이 있는 구조의 유형을 밝혔으며 분류사 후치어와의 결합 관계, 좌우 문맥정보를 통해 중의성 해결의 단서를 제시하고자 하였다.

• Journal of Korean Society of Forest Science
• /
• v.97 no.3
• /
• pp.266-273
• /
• 2008

The effects of soil acidification on the seedling growth and nutrition of Pinus densiflora and Quercus acutissima were investigated. The relationship between the seedling growth and molar (Ca+Mg+K)/Al ratio of in soil solution was examined. The results suggested that growth inhibition of seedling Pinus densiflora and Quercus acutissima was due to the low pH of soil solution, which was followed by leach of Al into soil solution, and decrease of essential elements, such as Ca in aerial pant of the seeding caused by the increase of Al concentration in subterranean pant of the seedlings. The level of growth inhibition was determined not only by Al concentration, but also by the balance of inorganic elements, Al, Ca, Mg and K. The growths of two species in total dry weight were clearly inhibited when molar (Ca+Mg+K)/Al ratio of the soil was lower than 6.0. The growth in dry weight, in the condition of the molar ratio was 0.8, was decreased 60% or 50% for the seedling of Pinus densiflora or Quercus acutissima respectively. It was concluded that the molar (Ca+Mg+K)/ Al ratio could be an important index for evaluation of the effects of soil acidification, due to acid deposition such as acid rain, on growth of trees and nutrition. And it might be a more useful indicator for evaluation of critical load of acid deposition on forest ecosystems.

• Applied Biological Chemistry
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.105-109
• /
• 1970

Thiamin in the various materials which used for Takja braving was determined and its quantitative changes in the Takju mashes which were mashed with polished rice and wheat flour respectively using Nuruk only for the enzyme source, and with wheat flour and corn powder respectively using Nuruk and Koji, were checked at 24 hours intervals during the whole brewing period. The results obtained were as follows. a) The thiamin contents in 100 grams of each materials were: Polished rice 107.8${\gamma}$ Wheat Pour 185.0${\gamma}$ Corn powder 410.2${\gamma}$ Nuruk 347.4${\gamma}$ Koji of wheat flour 170.1${\gamma}$ Koji of corn powder 257.3${\gamma}$ b) About 40 to 50 percent of thiamin in the polished rice, wheat flour and, corn powder were losed by steaming at 10 wounds for 50 minutes. c) The quantitative changes of thiamin in the Takju meshes showed a similar tendency. Thiamin contents were decreased markedly during 2 days after mashing but thereafter, almost unchanged till the mashes were ripened. Its decreasing rates in tile two plots uses Nuruk and Koji wereless thaw those in the two plots used Nuruk only. d) Approximately 6${\gamma}$ of thiamin was determined in 100 ml. of the ripened mash of the rice plot and 7.5${\gamma}$ in tire whet flour plot in the case of using Nuruk only. 12.4${\gamma}$ of thiamin was determined in 100 ml. of the ripened mash of the wheat flour plot and 15.4${\gamma}$in the corn powder plot in the case of using Nuruk and Koji. e) It was assumed that 2.4 to 3.5${\gamma}$ of thiamin were contained in 100 ml. of finished Takju of the two plots used Nuruk only and 5 to 7${\gamma}$ in the two plots used Nuruk and Koji. f) About 43.7${\gamma}$ of thiamin were determined in 100 grams of Takju cake of the rice plot and 56.1${\gamma}$ in the wheat flour plat used Nuruk only, and 81.4${\gamma}$ in the corn powder plot and 57.7${\gamma}$ in the wheat flour plot used Nuruk and Koji.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.1-13
• /
• 2015

As opinion mining in big data applications has been highlighted, a lot of research on unstructured data has made. Lots of social media on the Internet generate unstructured or semi-structured data every second and they are often made by natural or human languages we use in daily life. Many words in human languages have multiple meanings or senses. In this result, it is very difficult for computers to extract useful information from these datasets. Traditional web search engines are usually based on keyword search, resulting in incorrect search results which are far from users' intentions. Even though a lot of progress in enhancing the performance of search engines has made over the last years in order to provide users with appropriate results, there is still so much to improve it. Word sense disambiguation can play a very important role in dealing with natural language processing and is considered as one of the most difficult problems in this area. Major approaches to word sense disambiguation can be classified as knowledge-base, supervised corpus-based, and unsupervised corpus-based approaches. This paper presents a method which automatically generates a corpus for word sense disambiguation by taking advantage of examples in existing dictionaries and avoids expensive sense tagging processes. It experiments the effectiveness of the method based on Naïve Bayes Model, which is one of supervised learning algorithms, by using Korean standard unabridged dictionary and Sejong Corpus. Korean standard unabridged dictionary has approximately 57,000 sentences. Sejong Corpus has about 790,000 sentences tagged with part-of-speech and senses all together. For the experiment of this study, Korean standard unabridged dictionary and Sejong Corpus were experimented as a combination and separate entities using cross validation. Only nouns, target subjects in word sense disambiguation, were selected. 93,522 word senses among 265,655 nouns and 56,914 sentences from related proverbs and examples were additionally combined in the corpus. Sejong Corpus was easily merged with Korean standard unabridged dictionary because Sejong Corpus was tagged based on sense indices defined by Korean standard unabridged dictionary. Sense vectors were formed after the merged corpus was created. Terms used in creating sense vectors were added in the named entity dictionary of Korean morphological analyzer. By using the extended named entity dictionary, term vectors were extracted from the input sentences and then term vectors for the sentences were created. Given the extracted term vector and the sense vector model made during the pre-processing stage, the sense-tagged terms were determined by the vector space model based word sense disambiguation. In addition, this study shows the effectiveness of merged corpus from examples in Korean standard unabridged dictionary and Sejong Corpus. The experiment shows the better results in precision and recall are found with the merged corpus. This study suggests it can practically enhance the performance of internet search engines and help us to understand more accurate meaning of a sentence in natural language processing pertinent to search engines, opinion mining, and text mining. Naïve Bayes classifier used in this study represents a supervised learning algorithm and uses Bayes theorem. Naïve Bayes classifier has an assumption that all senses are independent. Even though the assumption of Naïve Bayes classifier is not realistic and ignores the correlation between attributes, Naïve Bayes classifier is widely used because of its simplicity and in practice it is known to be very effective in many applications such as text classification and medical diagnosis. However, further research need to be carried out to consider all possible combinations and/or partial combinations of all senses in a sentence. Also, the effectiveness of word sense disambiguation may be improved if rhetorical structures or morphological dependencies between words are analyzed through syntactic analysis.

• Journal of the East Asian Society of Dietary Life
• /
• v.17 no.3
• /
• pp.402-408
• /
• 2007

This study was conducted in order to evaluate the antioxidant activity of extruded ginseng in different extracted fractions. Each of the fractions obtained from extruded ginseng and ginseng (control) were extracted with 80% ethanol, and then the lipophilic components were removed with ether while the hydrophilic components were separated with water-saturated butanol. Each of the 80% ethanol/butanol/water layers were collected and evaporated to acquire samples for tests of saponin content and antioxidant activity. The antioxidant activity of extruded ginseng fractions and ginseng fractions were determined via the oxygen radical absorbance capacity (ORAC) assay. Overall, the extruded ginseng samples harbored saponin contents of 2.2 (Rg1), 2.3 (Re), 1.2 (Rc), 1.3 (Rb2), and 2.2 (Rd) times that measured in the ginseng prior to extrusion. Antioxidant capacity was also higher, not only in the 80% ethanol/butanol which harbor a significant quantity of saponin, but also in the water fractions, which harbor relatively low quantities of saponin as compared to the control samples. All three of the fractions extracted from extruded ginseng evidence significantly higher antioxidant capacity than the controls (0.05