• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제9권2호
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• pp.153-161
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• 2019

본 연구에서는 현재 한중 비즈니스 한국어 교육의 연구 동향을 점검하고 앞으로의 방향성을 짚어보는데 그 목적을 두고 있다. 2002년부터 매년 경선을 통해 위탁업체를 선정하여 실시하고 있는 유럽연합 상공회의소 주관의 한국어 과정은 직업을 위한 한국어 교육의 대표적인 예이다. 이러한 목표와 요구를 달성하기 위해서 직업 업무 능력을 향상시키는 교육과정의 개발이 매우 시급하다. 한국어 교육에서 '직업 목적 한국어'를 '비즈니스 한국어'라는 용어로 광범위하게 사용하고 같은 의미로 분류하고 있어 용어에 대한 좀 더 명확한 구분이 필요하다는 지적이 있었다. 모든 언어 교육의 그렇듯이 한국어 교육은 외국인에게 한국어를 가르치는 일만을 의미하는 것이 아니라 교수·학습을 통해 학습자들이 교실에서 배운 한국어를 교실 밖의 여러 상황에 적용하여 사용할 수 있도록 둡는 과정이다. 그리고, 현재 중국의 4년제 대학 한국어과에서 실시하고 있는 교육과정은 한국어과 교육 목표와 사회 요구를 달성하기 위한 업무 능력을 획득하기에 부족한 점이 많다. 중국에서의 한국어 교육은 외국어 교육 중의 하나이고 비통용 언어(Minor Languages) 교육으로서 영어 교육 등 외국어 교육과 다르다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제44권4호
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• pp.233-254
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• 2013

시소러스 작성에 있어서 가장 현실적인 어려움은 용어의 수집에 있다. 용어사전 뿐만 아니라 어휘사전도 시소러스의 중요한 용어 수집원으로 사용될 수 있다. "표준국어대사전"은 어문 규정을 충실히 반영한 우리나라의 대표사전이다. 또한 "표준국어대사전"은 단순히 표제어에 대한 용어 정의뿐만 아니라 해당 용어에 대한 다양한 정보를 체계적으로 담고 있기 때문에, 이를 시소러스 사전 구축에 활용할 수 있을 것이다. 본 연구는 "표준국어대사전"이 갖고 있는 다양한 용어관계 정보를 시소러스 용어관계로 정의하는 방안을 모색하였다. 또한 용어의 분리, 동등관계와 계층관계의 설정, 한정어의 사용, 북한어 관계 등 시소러스 구축에서의 문제점과 해결 방안을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.529-531
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• 2003

전문용어는 전문분야의 개념을 표현하는 언어적 표현이다. 전문용어의 조어단위는 전문용어를 구성하는 최소의 형태적 단위이다. 이러한 조어단위는 전문용어의 의미를 파악하는데 중요할 뿐만 아니라 전문분야 문서에 대한 기계번역과 같은 작업에 중요한 언어자원으로 사용될 수 있다. 하지만‘조어단위와 개념단위의 불일치 문제’, 조어 단위의‘동형이의어’,‘동의이형어’문제 등으로 인하여, 하나의 전문분야 개념을 나타내는 조어단위들의 덩어리를 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 조어분석 된 한영 대역 전문용어사전에 대한 한국어-영어 조어단위 정렬문제로 해결하고자 한다. 본 논문의 기법은 97%의 정확률로 조어단위 간의 정렬을 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.273-276
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• 2019

본 논문에서는 열 및 전기특성 플라스틱 복합수지와 한글에 특화된 인공지능 기술을 개발하기 위한 조성/물성 정보 복합수지 지식베이스를 구축하고자 국내 특허 문헌에서 화학 용어를 추출하고자 한다. 이를 위해 전문용어가 많이 쓰인 특허 문헌의 특수성을 고려하여 UIMA(Unstructured Information Management Architecture) 규칙 기반의 라이브러리를 사용해 한국어 화학 용어 코퍼스를 구축하고 이를 기반으로 딥러닝 알고리즘 중 하나인 Bidirectional LSTM-CRF를 기반으로 특허 문헌에서 화학 용어를 자동으로 추출하는 알고리즘을 연구하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.120-125
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• 2013

본 연구는 대량의 특정 도메인 한영 병렬 말뭉치에서 통계 기반 기계 번역 시스템을 이용하여 병렬어휘를 효과적으로 추출해 낼 수 있는 방법에 관한 것이다. 통계 번역 시스템에서 어족이 다른 한국어와 영어간의 문장은 길이 및 어순의 차이로 인해 용어 번역 시 구절 번역 정확도가 떨어지는 문제점이 발생할 수 있다. 또한 문장 길이가 길어짐에 따라 이러한 문제는 더욱 커질 수 있다. 본 연구는 이러한 조건에서 문장의 길이가 축소된 코퍼스를 통해 한정된 코퍼스 자원 내 구 번역 테이블의 병렬어휘 추출 성능이 향상될 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.76-81
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• 2020

법률 전문 지식이 없는 사람들이 법률 정보 검색을 성공적으로 하기 위해서는 일반 용어를 검색하더라도 전문 용어가 사용된 법령정보가 검색되어야 한다. 하지만 현 판례 검색 시스템은 사용자 선호도 검색이 불가능하며, 일반 용어를 사용하여 검색하면 사용자가 원하는 전문 자료를 도출하는 데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 일반용어가 사용된 질의문과 전문용어가 사용된 판례를 자동으로 연결해 주고자 하였다. 질의문과 연관된 판례를 자동으로 연결해 주기 위해 전문용어가 사용된 전문가 답변을 바탕으로 문서분류에 높은 성능을 보이는 Doc2Vec을 이용한다. Doc2Vec 문서 임베딩 기법을 이용하여 전문용어가 사용된 전문가 답변과 유사한 답변을 제안하여 비슷한 주제의 답변들끼리 분류하였다. 또한 전문가 답변과 유사도가 높은 판례를 제안하여 질의문에 해당하는 판례를 자동으로 연결하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.175-180
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• 2012

기술용어 패러프레이즈 (Terminological Paraphrase, TP)는 학술 문헌 내에서 기술 용어의 개념 및 정의를 다른 형태로 풀어서 알기 쉽게 서술적 문구 (descriptive expression) 를 의미한다. 이러한 TP들에 대한 효율적인 식별과 추출은 학술 정보에 대한 개념적 접근이나 학술 정보 검색의 재현율 향상에 매우 중요하다. 본 논문은 생명 공학 분야의 논문에 나타나는 다양한 형태의 TP들을 효율적으로 추출하기 위한 정보 검색 기반의 추출 방법론을 제시하고 총 여섯 가지의 추출 랭킹 모델을 기반으로 이를 결합함으로써 TP추출의 확장 가능성에 대한 실험적 연구를 수행한다. 실험 결과, 활용된 랭킹 모델이 서로 상호 보완적인 관계에 있음을 알 수 있었으며, 랭킹 결합에 의한 성능 개선 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.529-531
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• 2005

이 논문에서는 용어 클러스터링의 성능에 직접적인 영향을 주는 자질 확장에 따른 시스템의 성능 변화를 보았다. 객관적인 성능 비교를 위하여 용어 클러스터링 결과와 한국어 의미 계층망에서 추출한 클러스터를 비교하였다. 실험 결과, 용어의 뜻 풀이말을 자질로 사용한 경우보다 자질을 확장한 방법(Bigram, Case)이 성능이 좋게 나왔으며, 자질확장 시에 사용되는 말뭉치의 추출방법에 따라 다른 성능을 보였는데, 단순히 Bigram 정보를 사용하여 확장한 것 보다는 동사의 격 관계(Case)정보를 이용한 것이 성능이 좋게 나왔다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.137-141
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• 1999

기술의 발달로 인해 수많은 용어들이 생성되고 있다. 이들은 대부분 전문용어이며 이는 비영어권 국가인 우리나라에 도입될 때, 외래어나 원어형태로 도입된다. 그런데 외래어나 원어형태의 전문용어는 형태소 분석기, 색인기 등의 시스템에서 오류의 원인이 되어, 이를 전처리기로 사용하는 자연언어처리 시스템의 성능을 저하 시킨다. 따라서 본 논문에서는 외래어나 원어로 된 전문용어를 처리하기 위한 전단계로서 문서에서 자동적으로 외래어를 인식하고 추출하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 외래어 추출 문제를 태깅문제로 변환하여, 태깅 문제를 해결하는 기법 중의 하나인 은닉마르코프 모델 (Hidden Markov Model)을 이용하여 외래어 추출을 하였다. 그 결과 94.90%의 재현률과 95.41%의 정확도를 나타내었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.205-209
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• 2000

본 논문에서는 시소러스를 효율적으로 구축하고 사용할 수 있는 시소러스 저장 구조를 구현하였다. 정보 검색 시스템은 사용자의 질의어를 용어들과 용어들 사이의 관계 집합으로 구성된 일종의 용어 사전인 시소러스를 이용하여 문헌에 대한 색인과 검색을 정확하고 통제된 용어 형태로 바꾸어 색인과 검색 작업의 효율을 높인다. 데이터베이스에 저장된 시소러스 구조에서 시소러스 검색을 할 때 속도가 감소하는데 이를 해시함수를 이용한 리스트 구조를 이용함으로써 전체적인 시소러스 검색 속도의 증가를 기대할 수 있다. 또한 현재 데이터베이스 형태의 시소러스를 다른 곳에 이식하려면 데이터베이스 시스템이 있어야 한다. 따라서 메모리에 올릴 수 있는 구조를 가지면 시소러스 보급에 기여 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 데이터베이스에 저장된 시소러스 구조와 해시함수를 이용한 리스트 구조를 비교, 분석하고 보다 더 효율적인 시소러스의 역할 및 구조 형태에 대해 제안한다.