• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.376-378
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• 2002

현재 전자상거래 시스템에서 도메인에 대한 전문적 지식이 없는 사용자는 원하는 상품을 찾기 어렵다. 또한, 다양한 전자상거래 시스템간의 공통적인 상품 정보에 대한 표준이 부족하므로 원하는 상품을 찾기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반의 온톨로지 언어를 확장하여 퍼지 상품 지식베이스를 구축하고 지능적 질의 처리가 가능한 지능형 에이전트를 제안한다. 상품 지식베이스를 퍼지 온톨로지를 통해 구축함으로서 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 사용자를 지원하고, 서로 다른 시스템간에 표준적인 상품 지식으로서 질의 처리에 사용될 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11c
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• pp.1407-1410
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• 2003

관계형 데이터베이스를 이용한 XML 문서의 저장과 건의 처리와 관련한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나, XML 문서와 관계 데이터베이스는 구조적으로 일치하지 않기 때문에 XML 문서를 관계 데이터베이스에 저장 및 질의 처리를 하기에는 많은 어려움이 존재한다. XML 질의언어는 관계 데이터베이스에서는 직접 지원되지 않아 SQL로 변환되어 처리되어야 한다. 따라서, XQuery 질의를 SQL로 변환하여 처리하는 방법에 대해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지금까지 제안된 주요 방법들에 대해 비교 고찰한다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.10
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• pp.45-53
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• 2018

Recently, studies about bilingual word embedding have been gaining much attention. However, bilingual word embedding with Korean is not actively pursued due to the difficulty in obtaining a sizable, high quality corpus. Local embeddings that can be applied to specific domains are relatively rare. Additionally, multi-word vocabulary is problematic due to the lack of one-to-one word-level correspondence in translation pairs. In this paper, we crawl 868,163 paragraphs from a Korean-English law corpus and propose three mapping strategies for word embedding. These strategies address the aforementioned issues including multi-word translation and improve translation pair quality on paragraph-aligned data. We demonstrate a twofold increase in translation pair quality compared to the global bilingual word embedding baseline.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.271-276
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• 1997

대화체는 문어체와는 달리 화자와 청자 사이의 질의/응답으로 이루어진 형태의 문장들을 가지며, 생략과 대용어가 빈번히 발생하는 특징을 갖는다. 이러한 대화 형태에서 어떠한 한 문장에는 화자가 전달하고자 하는 의도를 포함하고 있다. 이러한 대화체 문장들을 번역하는 것은 단순한 언어적 분석에 의한 번역으로서는 많은 번역상의 오류가 발생하게 된다. 따라서 대화체 문장들의 올바른 번역을 위해서는 대화의 상황을 반영하는 문맥 정보가 부가적으로 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문맥 정보로서 화행을 사용하여 대화체 기계번역을 수행하고자 한다. 화행(Speech Act)이란 화자에 의해 의도되어 발화 속에 포함된 언어적 행위를 나타내며, 이러한 화행을 분석함으로써 화자의 의도를 파악하고 이를 통해 올바른 번역을 수행할 수 있게 된다. 본 기계번역 시스템에 포함된 화행 분석 과정에서는 대화를 화행으로 모델링한 담화 문법과 유사한 형태의 재귀적 대화 전이망(Recursive Dialog Transition Network)을 사용하게 된다. 본 논문에서는 호텔 예약 영역에서의 기계번역 시스템에 대한 간단한 소개와 화행의 종류 및 분석 방법과 이를 통한 기계번역 방식에 대해 살펴보도록 하겠다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.8 no.1
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• pp.53-62
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• 2008

Cross-lingual text retrieval(CLTR) is the information retrieval in which a user tries to search a set of documents written in one language for a query another language. This thesis proposes a CLTR system based on fuzzy multilingual thesaurus to handle a partial matching between terms of two different languages. The proposed CLTR system uses a fuzzy term matrix defined in our thesis to perform the information retrieval effectively. In the defined fuzzy term matrix, all relation degrees between terms are inferred from using the transitive closure algorithm to reflect all implicit links between terms into processing of the information retrieval. With this framework, the CLTR system proposed in our thesis enhances the retrieval effectiveness because it is able to emulate a human expert's decision making well in CLTR.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.461-466
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• 2021

본 연구에서는 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen) 한국어 전자사전과 LGG(Local-Grammar Graph)에 기반한 반자동 언어데이터 증강(Semi-automatic Symbolic Propagation: SSP) 방식에 입각하여, 핀테크 분야의 CS(Customer Service) 챗봇 NLU(Natural Language Understanding)을 위한 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하고, 이를 기반으로 RASA 오픈 소스에서 제공하는 DIET(Dual Intent and Entity Transformer) 아키텍처를 활용하여 핀테크 CS 챗봇 NLU 시스템을 구현하였다. 실 데이터을 통해 확인된 핀테크 분야의 32가지의 토픽 유형 및 38가지의 핵심 이벤트와 10가지 담화소 구성에 따라, DECO-LGG 데이터 생성 모듈은 질의 및 불만 화행에 대한 양질의 주석 학습 데이터를 효과적으로 생성하며, 이를 의도 분류 및 Slot-filling을 위한 개체명 인식을 종합적으로 처리하는 End to End 방식의 멀티태스크 트랜스포머 모델 DIET로 학습함으로써 DIET-only F1-score 0.931(Intent)/0.865(Slot/Entity), DIET+KoBERT F1-score 0.951(Intent)/0.901(Slot/Entity)의 성능을 확인하였으며, DECO-LGG 기반의 SSP 생성 데이터의 학습 데이터로서의 효과성과 함께 KoBERT에 기반한 DIET 모델 성능의 우수성을 입증하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.6
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• pp.1419-1432
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• 1999

The Document Management System(DMS) is a system which retrieves and manages library information efficiently. Since DMS manages the information using only one table, it does not need to provide join and view operations that spend high cost in traditional DBMS. In addition, DMs requires new operations because of their property. the operation has not been supported in existing DBMSs. In this paper we define a data language which represents the structure definition and process of data on the DMS. Especially we define Ranking and Proximity operation which is needed in Document Retrieval,. We also design and implement a query processor to process the query constructed with the data language. When the exiting query processors of relational DBMS are used as a query processor of DMS, they degrade the whole system performance. The proposed query processor not only overcomes such a problem but also supports new operation which is needed in DMS.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.9-11
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• 2000

XML과 관련하여 XML 문서의 구조적인 특징을 고려한 XML 질의에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 이들 연구들은 하나의 XML 문서 또는 XML 저장소에 저장된 여러 XML 문서들을 대상으로 효과적인 검색을 위한 XML 질의 언어의 개발이나 확장을 중심으로 연구되고 있다. 한편 XML 문서 검색의 성능 향상을 위해서 XML 저장소에는 XML 문서들 외에 그들로부터 도출된 XML 뷰를 실체 뷰로 저장해 둘 수 있다. 본 논문에서는 XQL 질의의 결과로 얻어진 XML 실체 뷰가 있다고 가정하고 이를 이용한 XQL 질의 변환에 대해 연구하였다. 이를 위해 본 논문에서는 XML 실체 뷰 영역을 포함하는 XML 저장소의 구조를 설명하고, XQL 질의의 결과와 XML 실체 뷰 간의 포함 관계를 분류하며, 그에 따른 XQL 질의 변환 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.704-706
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• 2003

본 논문에서는 3차원 그래픽 데이터베이스를 위한 효과적인 질의 처리 시스템을 제안한다. 이 질의 처리 시스템은 3차원 그래픽 객체나 3차원 이미지 객체(이하 3D 객체)에 대한 모양 특징 기반(feature-based) 질의를 지원한다. 제안하는 시스템은 3D 객체 에 대한 특징 중 모양 모양에 초점을 맞춘다. 객체간의 유시도 검색을 위해 객체의 모양 특징은 단순화되고 추상화 되어 사용된다. 3D 객체 데이타베이스 구성을 위해 XML을 확장한 3DGML 시스템을 이용하고 질의 처리 언어로는 XML-QL을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 질의 처리 시스템은 3D 객체를 포함한 멀티미디어 데이터의 효율적인 검색에 활용될 수 있으며 다양한 그래픽 응용 분이 등에서 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.7-9
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• 2005

온톨로지 언어를 기반으로 하는 시맨틱 웹 상에서 온톨로지 데이터에 대한 질의를 효율적으로 처리하기 위해서는 질의 처리에 효과적인 저장 스키마의 구축이 필요하다. 본 논문에서는 온톨로지 데이터의 검색을 위한 효과적인 저장 스키마 구축 기법을 제안하고자 한다. 아울러 본 논문에서 제안하는 저장 스키마를 위한 질의 기법을 제안하고자 한다. 온톨로지 데이터를 추출할 때에는 계층 구조를 기반으로 질의 수행을 해야 한다. 따라서 본 논문에서는 계층 정보를 유지하기 위해 별도의 XML 문서를 기존의 넘버링 기법을 기반으로 생성하여 하위 정보의 추출을 효과적으로 지원하고자 한다. 실험을 통한 질의 처리 성능을 통해서 본 논문에서 제안하는 저장 스키마 기법과 질의 처리 기법이 효과적임을 보인다.