• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2015.10a
• /
• pp.18-22
• /
• 2015

기계학습 기반의 의미역 인식에서 주로 어휘, 구문 정보가 자질로 주로 쓰이지만, 의미 정보를 분석하는 의미역 인식은 단어의 의미 정보 또한 매우 주요한 정보이다. 그러나, 기존 연구에서는 의미 정보를 활용할 수 있는 방법이 제한되어 있기 때문에, 소수의 연구만 진행되었다. 본 논문에서는 동형이의어 수준의 의미 애매성 해소 기술, 고유 명사에 대한 개체명 인식 기술, 의미 정보에 기반한 필터링, 유의어 사전을 이용한 클러스터 및 기존 프레임 정보를 확장하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 연구 대비 뉴스 도메인인 Korean Propbank는 3.14, 위키피디아 문서 기반의 WiseQA 평가셋인 GS 3.0에서는 6.57의 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2023.11a
• /
• pp.147-148
• /
• 2023

실내 내비게이션 기술은 시설물 구조에 익숙하지 않은 방문자의 길 안내뿐만 아니라 무인 이동체들의 위치를 파악하는 데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 UWB 기술을 활용하여 타깃 영역 안에서의 좌표를 추출하고 이를 활용하여 길 안내를 해주는 앱을 개발하였다. 개발된 앱은 보정 기법을 통해 사용자의 실제 위치와 지도 위에 표시되는 위치 사이의 오차를 최소화하였다.

• Journal of KIISE
• /
• v.42 no.2
• /
• pp.220-226
• /
• 2015

Semantic role labeling (SRL) systems determine the semantic role labels of the arguments of predicates in natural language text. An SRL system usually needs to perform four tasks in sequence: Predicate Identification (PI), Predicate Classification (PC), Argument Identification (AI), and Argument Classification (AC). In this paper, we use the Korean Propbank to develop our Korean semantic role labeling system. We describe our Korean semantic role labeling system that uses sequence labeling with structured Support Vector Machine (SVM). The results of our experiments on the Korean Propbank dataset reveal that our method obtains a 97.13% F1 score on Predicate Identification and Classification (PIC), and a 76.96% F1 score on Argument Identification and Classification (AIC).

• 사료
• /
• s.50
• /
• pp.44-47
• /
• 2011

• Monthly Duck's Village
• /
• s.161
• /
• pp.30-32
• /
• 2016

• Monthly Duck's Village
• /
• s.141
• /
• pp.78-79
• /
• 2015

• KOREAN POULTRY JOURNAL
• /
• v.49 no.5
• /
• pp.124-132
• /
• 2017

• KOREAN POULTRY JOURNAL
• /
• v.49 no.5
• /
• pp.123-123
• /
• 2017

• Monthly Duck's Village
• /
• s.98
• /
• pp.55-56
• /
• 2011

• Monthly Duck's Village
• /
• s.92
• /
• pp.26-28
• /
• 2011