• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.166-168
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• 2004

복합어 추출 기법은 최근 활발한 연구가 진행되고 있는 온톨로지 구축과 정보 검색에 중요한 기법으로 연구되어 왔다. 초기의 연구는 주로 언어학적인 필터 기법이나 통계적 기법을 사용하였지만, 최근 문맥정보와 의미 사전 등을 이용하여 용어를 추출하는 방법으로 발전해 오고 있다. 또한 정보검색 분야와 온톨로지 분야에서도 모든 용어를 추출하는 방법보다 문서 집합의 도메인에 적합하다고 판단되는 용어들을 추출하는 방법이 그 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 통계학적 방법을 이용하여 도메인에 적합한 시드 용어의 추출을 하고, 그 시드 용어를 이용해 가중치를 정제하는 방법과 시드 용어로부터 관련된 용어를 추출해 나가는 방법을 적용하여 문서 집합의 도메인에 맞는 용어들을 추출하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.922-924
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• 2004

지식 정보의 확산에 따라 기존 전문분야 용어집에 수록되지 않은 용어의 수가 폭발적으로 증가하고 있다 이에 따라 용어집을 자동으로 구축하는 작업이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 의학분야 코퍼스에서 주어진 전문용어에 대한 정의문을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선, 정의문의 구문적 패턴과 용어의 어휘구성 패턴을 이용하여 용어의 상위개념을 추정한다. 상위개념별로 구축된 특성 어휘 목록을 이용하여 구문적 패턴으로 뽑힌 문장에 등장하는 어휘의 적합성 여부를 판단하여 정의문을 추출한다. 실험 결과 코퍼스에 정의 정보가 있는 48개의 용어에 대하여 71.43%의 정확률을 보인다.

• KLA journal
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• v.15 no.1
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• pp.20-23
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• 1974

편집자 주: 본 협회에서 1966년에 도서관용어집을 발간한바 있습니다. 그 후 날로 발전하는 도서관 및 봉사개념의 변화에 따라 지난 1969년 7월 본회 전문위원회 용어분위에서는 용어집의 개정을 결의하고 작업에 착수하여 그간 5차에 걸쳐 용어해설시안 초고를 발표한 바 있습니다. 이번에 다시 용어분위에서는 도서관과 관계된 용어를 조사 검토하여 우선 그 초고를 게재하는 것입니다. 이 원고를 읽으시고 좋은 의견을 당 사무국으로 보내주시기 바랍니다.

• KLA journal
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• v.14 no.11
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• pp.28-30
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• 1973

편집자 주 ; 본 협회에서 1966년에 도서관용어집을 편간한 바 있습니다. 그 후, 날로 발전하는 도서관 및 봉사개념의 변화에 따라 지난 1969년 7월 본회 전문위원회 용어분위에서는 용어집의 개정을 결의하고 작업에 착수하여 그간 4차에 걸쳐 용어해설시안 초고를 발간한 바 있습니다. 이번에 다시 용어분위에서는 도서관과 관계된 인쇄 분야의 용어를 조사 검토하여 우선 그 초고를 게재하는 것입니다. 이 원고를 읽으시고 좋은 의견을 당 사무국으로 보내주시기 바랍니다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.41 no.1
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• pp.63.2-63.2
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• 2016

1900년대 초에 발행된 천문학 서적 2권을 중심으로 사용된 천문학 용어를 현재와 비교분석하는 연구를 진행하였다. 우리는 두 서적에 사용된 용어에서 천문학용어, 화학원소 용어, 인물 및 지명 용어로 나누어서 현재의 과학용어사전과 비교하였다. 지금까지 사용되는 용어와 지금은 사용하지 않는 용어, 그리고 의미는 동일하지만 변화를 보인 용어로 나누어 분석하였다. 한 권의 천문학 서적에는 영어 색인이 포함되어 있어, 그 기준으로 현재와 비교하고, 나머지 천문학 서적은 본문에 나온 용어를 추려서 비교하였다. 용어를 통해서 두 권의 서적이 다른 경로로 수입 번역되었음을 알 수 있었고, 현재와 같이 용어의 통일이 없었다는 점에서 당시 천문학 교육의 한계점이 드러났다. 이 연구는 당시의 천문학 서적이나 관련 서적을 연구할 때, 한자 표기 없이 영어 어휘를 음차하여 표기된 용어를 동정하는데 도움을 줄 것으로 보인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.8
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• pp.718-729
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• 2006

There has been increasing interest in automatic term recognition (ATR), which recognizes technical terms for given domain specific texts. ATR is composed of 'term extraction', which extracts candidates of technical terms and 'term selection' which decides whether terms in a term list derived from 'term extraction' are technical terms or not. 'term selection' is a process to rank a term list depending on features of technical term and to find the boundary between technical term and general term. The previous works just use statistical features of terms for 'term selection'. However, there are limitations on effectively selecting technical terms among a term list using the statistical feature. The objective of this paper is to find effective features for 'term selection' by considering various aspects of technical terms. In order to solve the ranking problem, we derive various features of technical terms and combine the features using machine-learning algorithms. For solving the boundary finding problem, we define it as a binary classification problem which classifies a term in a term list into technical term and general term. Experiments show that our method records 78-86% precision and 87%-90% recall in boundary finding, and 89%-92% 11-point precision in ranking. Moreover, our method shows higher performance than the previous work's about 26% in maximum.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.33 no.7
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• pp.1343-1353
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• 2013

It is necessary to teach science terminology in order to solve the problems induced from the fact that students have low comprehension in science terminology. The purpose of this study was to investigate science teacher's perception of teaching science terminology. The questionnaires consisted of perception of science terminology, science terminology for teaching, teaching of science terminology, and teaching methods for science terminology. As a result, science teachers had difficulty with science terminology and were not familiar with them as well as students were. Despite having perceived the necessity of teaching science terminology because it serves as a great influence on students to study science, they didn't have enough knowledge of the teaching methods for science terminology, so that they felt difficulties in teaching science terminology. Finally, science teachers hope to display new science terminology with explanations on each page of the science textbooks.

• Journal of Information Management
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• v.22 no.2
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• pp.1-28
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• 1991

The objective of this study is to prepare a source data in order to establish a standardization of scientific and technical terms in Korean language. This will contribute to accelerate the production of Korean databases in scientific and technical field and will be used as the most convenient search tool for accessing to the foreign database. This study includes the construction of the multi-lingual thesaurus comprising of Korean, English, and Japanese. First of all a theoretical background on thesaurus is reviewed, and terms are collected from JICST Thesaurus, English-Japanese List and JICST Thesaurus, Japanese-English List published by JICST in 1987. This multi-lingual thesaurus covers 38,318 terms of Korean descriptors, 2,870 terms of Korean non-descriptors, 38,318 terms of English descriptors, 11,910 terms of English non-descriptors, and 38,318 terms of Japanese descriptors, 9,789 terms of Japanese non-descriptors.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.236-236
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• 2021

최근 텍스트와 같은 비정형 데이터의 생성 속도가 급격하게 증가함에 따라, 이를 분석하기 위한 기술들의 필요성이 커지고 있다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리기술을 사용하여 비정형 텍스트를 정형화하고, 문서에서 가치있는 정보를 획득할 수 있는 기법 중 하나이다. 텍스트 마이닝 기법은 일반적으로 각각의 분서별로 특정 용어의 사용 빈도를 나타내는 문서-용어 빈도행렬을 사용하여 용어의 중요도를 나타내고, 다양한 연구 분야에서 이를 활용하고 있다. 하지만, 문서-용어 빈도 행렬에서 나타내는 용어들의 빈도들은 문서들의 차별성과 그에 따른 용어들의 중요도를 나타내기 어렵기때문에, 용어 가중치를 적용하여 문서가 가지고 있는 특징을 분류하는 방법이 필수적이다. 다양한 용어 가중치를 적용하는 방법들이 개발되어 적용되고 있지만, 환경 분야에서는 용어 가중치 기법 적용에 따른 효율성 평가 연구가 미비한 상황이다. 또한, 환경 이슈 분석의 경우 단순히 문서들에 특징을 파악하고 주어진 문서들을 분류하기보다, 시간적 분포도에 따른 각 문서의 특징을 반영하는 것도 상대적으로 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 2015-2020년의 서울지역 환경뉴스 데이터를 사용하여 환경 이슈 분석에 적합한 용어 가중치 기법들을 비교분석하였다. 용어 가중치 기법으로는 TF-IDF (Term frequency-inverse document frquency), BM25, TF-IGM (TF-inverse gravity moment), TF-IDF-ICSDF (TF-IDF-inverse classs space density frequency)를 적용하였다. 본 연구를 통해 환경문서 및 개체 분류에 대한 최적화된 용어 가중치 기법을 제시하고, 서울지역의 환경 이슈와 관련된 핵심어 추출정보를 제공하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.111-117
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• 1998

자연어 처리 응용 분야에서 다양하게 이용할 수 있는 용어들을 자동적으로 획득하고, 나아가 이 과정을 점진적으로 반복하여 수행함으로써 획득할 수 있는 용어의 수를 증가 시키고 그 용어들 간의 의미적 관계도 얻을 수 있다. 점진적인 용어 획득을 위하여 용어의 형태에 변이 규칙을 적용하여 새로운 용어를 획득하는 과정을 반복한다. 우리는 변이의 종류를 단어간의 변이 뿐만 아니라 단어 내의 변이 그리고 이 둘을 결합한 복합 변이로까지 확장하여 새로운 용어 획득 과정을 더욱 다양화하는 기법을 제시한다. 실험은 확장된 변이 규칙으로부터 얻은 용어들 중에서 기존의 단어간의 변이로부터 획득한 용어들의 비율이 전체의 38.6%라는 사실로부터 변이의 종류 및 규칙의 확장이 획득할 수 있는 용어들의 수를 증가 시킬 수 있다는 것을 보여준다.