• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.85-89
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• 2016

프레임넷 (FrameNet) 프로젝트는 버클리에서 1997년에 처음 제안했으며, 최근에는 다양한 언어적 특징을 반영하여 여러 국가에서 사용되고 있다. 하지만 문장의 프레임을 분석하는 것은 자연언어처리 전문가들이 많은 시간을 들여야 한다. 이 때문에, 한국어 프레임넷을 처음 만들 때는 충분한 훈련을 받은 번역가들이 영어 프레임넷의 문장들과 그 주석 정보들을 직접 번역하는 방법을 사용했다. 결과적으로 상대적으로 적은 비용이 들지만, 여전히 한 문장에 여러 번 등장하는 프레임 정보를 모두 번역하고 에러를 분석해야 했기에 많은 노력이 들어갔다. 본 연구에서는 일본어와 한국어의 언어적 유사성을 사용하여 비교적 적은 비용으로 한국어 프레임넷을 확장하는 방법을 제시한다. 또한 프레임넷에 친숙하지 않은 사용자가 더욱 쉽게 프레임 정보를 활용할 수 있도록 PubAnnotation 기술을 도입하고 "조사"라는 특성을 고려한 Valence pattern 분류를 통해 한국어 공개 프레임넷 사이트를 개선하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.85-89
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• 2016

프레임넷 (FrameNet) 프로젝트는 버클리에서 1997년에 처음 제안했으며, 최근에는 다양한 언어적 특징을 반영하여 여러 국가에서 사용되고 있다. 하지만 문장의 프레임을 분석하는 것은 자연언어처리 전문가들이 많은 시간을 들여야 한다. 이 때문에, 한국어 프레임넷을 처음 만들 때는 충분한 훈련을 받은 번역가들이 영어 프레임넷의 문장들과 그 주석 정보들을 직접 번역하는 방법을 사용했다. 결과적으로 상대적으로 적은 비용이 들지만, 여전히 한 문장에 여러 번 등장하는 프레임 정보를 모두 번역하고 에러를 분석해야 했기에 많은 노력이 들어갔다. 본 연구에서는 일본어와 한국어의 언어적 유사성을 사용하여 비교적 적은 비용으로 한국어 프레임넷을 확장하는 방법을 제시한다. 또한 프레임넷에 친숙하지 않은 사용자가 더욱 쉽게 프레임 정보를 활용할 수 있도록 PubAnnotation 기술을 도입하고 "조사"라는 특성을 고려한 Valence pattern 분류를 통해 한국어 공개 프레임넷 사이트를 개선하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.352-357
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• 2018

본 논문에서는 한국어 프레임넷 분석기를 구축하기 위하여 한국어 프레임넷 데이터를 가공하여 공개하고, 한국어 프레임 분류 및 논항의 의미역 분류 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 프레임넷은 단어 단위가 아닌 단어들의 범위로 구성된 범위에 대해 어노테이션된 코퍼스라는 점에 착안하여, 어휘 및 논항의 내부 의미 정보와 외부 의미 정보, 그리고 프레임과 각 의미역들의 임베딩을 학습한 중첩 분할된 양방향 LSTM 모델을 사용하였다. 이를 통해 한국어 프레임 분류에서 72.48%, 논항의 의미역 분류에서 84.08%의 성능을 보였다. 또한 본 연구를 통해 한국어 프레임넷 데이터의 개선 방안을 논의한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.101-105
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• 2018

이 논문은 가장 잘 알려진 어휘부중 하나인 워드넷의 활용 범위 확장을 위해 워드넷 신셋에 "사건구조 프레임(Event Structure Frame)"을 주석하는 연구에 관한 것이다. 워드넷을 비롯하여 현재 사용되고 있는 어휘부는 풍부한 어휘의미정보가 구조화되어 있지만, 사건구조에 관한 정보를 포함하고 있지는 않다. 이 연구의 가장 큰 기여는 워드넷에 사건구조 프레임을 추가함으로써 워드넷과의 연결만으로 핵심적인 어휘의미정보를 모두 추출할 수 있도록 해준다는 점이다. 예를 들어 텍스트 추론, 자연어처리, 멀티 모달 태스크 등은 어휘의미정보와 배경지식(상식)을 이용하여 태스크를 수행한다. 워드넷에 대한 사건구조 주석은 자동사건구조 주석 시스템인 GESL을 이용하여 워드넷 신셋에 있는 예문에 먼저 자동 주석을 하고, 오류에 대해 수동 수정을 하는 반자동 방식이다. 사전 정의된 23개의 사건구조 프레임에 따라 예문에 출현하는 타겟 동사를 분류하고, 해당 프레임과 매핑한다. 현재 이 연구는 시작 단계이며, 이 논문에서는 빈도 순위가 가장 높은 100개의 동사와 각 사건구조 프레임별 대표 동사를 포함하여 총 106개의 동사 레마에 대해 실험을 진행하였다. 그 동사들에 대한 전체 워드넷 신셋의 수는 1337개이다. 예문이 없어서 GESL이 적용될 수 없는 신셋을 제외하면 1112개 신셋이다. 이 신셋들에 대해 GESL을 적용한 결과 F-Measure는 73.5%이다. 향후 연구에서는 워드넷-사건구조 링크를 계속 업데이트하면서 딥러닝을 이용해 GESL 성능을 향상 할 수 있는 방법을 모색할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.32-37
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• 2014

비구조 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지 기반 지식베이스를 구축하는 연구가 최근 국내외로 다양하게 진행되고 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 자연어 텍스트에서 나타난 지식요소들의 다양한 속성들을 표현할 수 있는 온톨로지를 필요로 한다. 디비피디아 역시 위키피디아의 지식들을 표현하기 위하여 디비피디아 온톨로지를 사용한다. 그러나 디비피디아 온톨로지는 위키피디아의 인포박스에 기반한 온톨로지로서, 요약된 정보를 설명하기에는 적합할 수 있으나 자연어 텍스트로 표현된 다양한 지식표현을 충분히 커버하는 것은 보증되지 않는다. 본 논문에서는 자연어 텍스트로 쓰여진 지식을 디비피디아 온톨로지가 충분히 표현할 수 있는지를 검토하고, 또한 그 불완전성을 프레임넷이 어느정도까지 보완할 수 있는지를 살핀다. 이를 통해 한국어 텍스트로부터 지식베이스를 자동구축하는 온톨로지 인스턴스 자동생성 연구의 방향으로서 디비피디아 온톨로지와 프레임넷의 효용성을 전망한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.119-123
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• 2020

이벤트 추출은 텍스트에서 구조화된 이벤트를 분석하는 것이다. 본 논문은 대화문에서 발생하는 다양한 종류의 이벤트를 다루기 위해 이벤트 스키마를 프레임넷으로 정한다. 대화문에서의 이벤트 논항은 이벤트가 발생하는 문장 뿐만 아니라 다른 문장 또는 대화에 참여하는 발화자에서 발생할 수 있다. 대화문 주석 데이터의 부재로 대화문에서의 프레임 파싱 연구는 진행되지 않았다. 본 논문이 제안하는 모델은 대화문에서의 이벤트 논항 구간이 주어졌을 때, 논항 구간의 역할을 식별하는 모델이다. 해당 모델은 이벤트를 유발한 어휘, 논항 구간, 논항 역할 간의 관계를 학습한다. 대화문 주석 데이터의 부족을 극복하기 위해 문어체 주석 데이터인 한국어 프레임넷을 활용하여 전이학습을 진행한다. 이를 통해 정확도 51.21%를 달성한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.2B
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• pp.117-128
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• 2006

For the legacy IEEE 802.15.3 WPAN protocol, an unpredictable piconet coordinator(PNC) leaving from a piconet without a proper handoff procedure causes an absence of PNC, and thus the piconet gets collapsed. In addition, several beacons from PNCs in adjacent piconets may be collided on a device(DEV) located between those piconets. This beacon collision eventually makes the DEV leave from the piconet. To remedy these two problems, we here propose an Active Seamless Coordinator Switching(ASCS) scheme and a PNC HB based Beacon Alignment(PHBA) one. In the ASCS scheme, a PNC assigns a number of DEVs as next possible PNCs in sequence for provisioning against the abrupt breakdown of the current active PNC. Each nominated DEV proactively sends a probe frame to confirm the operation status of the active PNC. For the case of no response from the PNC, the nominated DEV tries to become a new PNC immediately. In the second PHBA scheme, each PNC is allow to broadcast a special Heart Beat(HB) frame randomly during a superframe period. When a DEV receives a HB frame from other PNC, it promptly sends the related PNCs a special Hiccup Beat(HCB) frame with the superframe information of its associated PNC. As a result, the HCB frame makes both PNCs align their superframe beginning time in order to yield no more beacon collisions. For these two proposed schemes, we show the performance by simulations. We can confirm the enhancement of throughput for each superframe and average frame transfer delay, since each scheme can reduce the duration of piconet collapse. Finally, it is worth while to note that the proposed schemes can be operated with frames those are permitted in the legacy WPAN standard.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.32 no.6B
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• pp.350-357
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• 2007

The IEEE 802.15.3 high-rate WPAN has been developed to communicate with devices within l0m. A piconet consists of one Piconet Coordinator (PNC) and several devices. The devices associated with a parent piconet can become child PNCs in order to form child piconets. A mesh network made up of a parent piconet and several child piconets can support multi-hop communications. In this paper, we analyze the maximum level and the avaliable superframe size to make the best use of bandwidth for multi-hop communications, and compare the analysis with the simulation results in terms of time to discover devices for multi-hop communications. The average number of levels in mesh networks is shown to be about 1.9 when the number of devices increases within a fixed area. We have also shown that the maximum available superframe size is 52ms and the discovery time is approximately 155ms.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.3B
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• pp.216-223
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• 2006

The KOINONIA is developed to communicate with connection of the short-range devices by the technique of the WPAN. The piconet consists of one master and slaves above one, the multi-poconet consists of parent piconet and child piconets which is formed the basis of parent piconet. The child piconet consists of the child master and slaves. The child master takes a role of the master in the child piconet and the slave in the parent piconet. In this paper, the multi-piconet is made as above, then we estimate the max capacity of assigned CTA by level, number of slaves in child piconet. A super-frame is the maximum 65.535ms of usable capacity. Because of it is a fued number, We suggested quantitatively the fixed reduction of an usable capacity by increases of number of slave and child-master in the piconet. And we analyze the reduction of an available capacity by the increase of number of child piconet.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.122-127
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• 2016

본 논문에서서는 질의응답 시스템을 위한 자연언어 질의 이해를 위하여 프레임 시멘틱스 기반 의미 분석방식을 제안한다. 지식베이스에 의존적인 질의 이해는 지식베이스의 불완전성에 의해 충분한 정보를 분석하지 못한다는 점에 착안하여, 질의의 술부-논항구조 및 그 의미에 대한 분석을 수행하여 자연언어 질의에서 나타난 정보들을 충분히 파악하고자 하였다. 본 시스템은 자연언어 질의를 입력으로 받아 이를 프레임 시멘틱스의 구조에 기반하여 기계가 읽을 수 있는 임의의 RDF 표현방식의 모형 쿼리를 생성한다.