• 한국어학
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• 제80권
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• pp.151-175
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• 2018

This paper proposed a method of semantic recognition to improve the extraction of correct answers of the Q&A system through machine learning. For this purpose, the semantic recognition method is described based on the distribution of predicative nouns. Predicative noun vocabularies and sentences were collected from Wikipedia documents. The predicative nouns are typed by analyzing the environment in which the predicative nouns appear in sentences. This paper proposes a semantic recognition method of predicative nouns to which rules can be applied. In Chapter 2, previous studies on predicative nouns were reviewed. Chapter 3 explains how predicative nouns are distributed. In this paper, every predicative nouns that can not be processed by rules are excluded, therefore, the predicative nouns noun forms combined with the case marker '의' were excluded. In Chapter 4, we extracted 728 sentences composed of 10,575 words from Wikipedia. A semantic analysis engine tool of ETRI was used and presented a predicative nouns noun that can be handled semantic recognition language.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제11권4호
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• pp.95-102
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• 2004

This paper proposes a method of segmenting compound nouns which include unregistered nouns into a correct combination of unit nouns using characteristics of person's names, loanwords, and location names. Korean person's name is generally composed of 3 syllables, only relatively small number of syllables is used as last names, and the second and the third syllables combination is somewhat restrictive. Also many person's names appear with clue words in compound nouns. Most loanwords have one or more syllables which cannot appear in Korean words, or have sequences of syllables different from usual Korean words. Location names are generally used with clue words designating districts in compound nouns. Use of above characteristics to analyze compound nouns not only makes segmentation more accurate, helps natural language systems use semantic categories of those unregistered nouns. Experimental results show that the precision of our method is approximately 98% on average. The precision of human names and loanwords recognition is about 94% and about 92% respectively.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.151-159
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• 2006

정보검색이나 언어번역에서의 복합명사는 사전 미등록 명사에 대한 처리에 크게 영향을 받는다. 한국어 복합명사는 그 구조가 한자어에 의해 파생한 것이 대부분으로 단위명사간 조합시 선호하는 음절이 존재한다. 이를 복합명사의 분해규칙으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 음절간 선호도를 이용하여 사전 미등록 복합명사에 대한 분해 방법을 제안한다. 사전 미등록 복합명사를 제안한 방법으로 분해한 결과 분해 정확률은 88.49%로서 기존의 방법보다 우수한 분해율을 보이고 있다.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제5권3호
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• pp.34-43
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• 2003

This study attempts to understanding of outer space elements in a rural house through an analysis nouns for function definition phase in design value engineering. To choose main check objects, this study examines requests by rural dwellers and analyze function definition in design value engineering. The rural dwellers prefers that barrier free design, outdoor working space and security of calamity. Each selected elements are classified the nouns into a main noun by analysis function definition nouns at design VE phase. The nouns are reclassified into the main nouns as a distance, a space, and a form.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2002년도 Language, Information, and Computation Proceedings of The 16th Pacific Asia Conference
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• pp.103-112
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• 2002

This paper aims to give an explanation of the combination of certain nouns and the verb ha-'do'. Although the verb ha-'do'normally takes an event type argument, it takes some substantival nouns such as paiolin 'violin', umsikcem 'restaurant', and so on. A substantival noun undergoes type shifting, because the governing verb ha-'do'coerces an entity type noun to an event reading, taking missing information from the qualia of the entity type noun. In addition, some nouns like ppallay 'laundry'are dot objects. The verb laking a dot objects selects a proper type between multiple subtypes of the dot object. Type pumping operation makes that selection possible.

• 스마트미디어저널
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• 제8권2호
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• pp.74-79
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• 2019

기존의 복합명사 분해 알고리즘은 미등록어 단위명사들이 포함된 복합명사를 분해할 때 미등록어를 분리하기 어려운 문제가 발생한다. 이는 현실적으로 모든 고유명사, 신조어, 외래어 등의 모든 단위 명사를 사전에 등록하는 것은 불가능하다는 한계가 존재하기 때문이다. 이 문제를 해결하기 위하여 복합명사 분해 문제를 태그 열 부착(sequence labeling) 문제로 정의하고 음절 단위 임베딩과 딥러닝 기법을 이용하는 복합명사 분해 방법을 제안한다. 단위명사 사전을 구축하지 않고 미등록 단위명사를 인식하기 위하여 복합명사를 구성하는 각 음절들을 연속적인 벡터 공간에 표현하여 LSTM과 선형체인(linear-chain) CRF를 이용하는 방식으로 복합명사를 단위명사들로 분해한다.

• 인지과학
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• 제17권2호
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• pp.119-138
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• 2006

구묶음 작업은 문장의 분석을 보다 용이하게 해주는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 한국어 문장의 구조 분석에 유용한 구묶음의 한 기법을 소개한다. 의존명사는 한국어 문장을 매우 복잡하고 길게 만드는 특성이 있다. 의존명사와 그 주변의 관계되는 단어에 대한 구묶음 작업을 통하여 문장의 복잡도를 낮출 수 있으며 이는 다음 분석 단계인 구문분석 작업을 보다. 용이하게 만든다. 본 논문에서는 이러한 목적을 달성하기 위한 의존명사와 관련된 구묶음 처리에 대해서 자세히 알아보았다. 우리는 의존명사의 종류에 따라 매우 다양한 형태의 구묶음 방식을 제안하였다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 의존명사 관련 구묶음 처리 기법이 구문분석 시스템의 성능을 크게 향상시키는 것을 확인하였다.

• 음성과학
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• 제12권4호
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• pp.153-166
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• 2005

This paper attempts to examine the accent implementation and perception of noun phrases and compound nouns in English sentences, arguing that primary stress of noun phrase and compound noun is realized in relative prominence in intonation. The production test examines how the stress patterns of the noun phrases and compound nouns are realized in intonation of the English native speakers' utterances. The perception test investigates English and Korean listeners' comprehension of the intonation of the noun phrases and compound nouns. And the results of this experimental study show that speakers and listeners produce and perceive the primary stress as a relatively prominent accent even if in contrast of English listeners, Korean learners have difficulty in using the cue of pitch accent location and figuring out compound nouns and noun phrases.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권3호
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• pp.306-310
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• 2004

This paper suggests a reverse segmentation algorithm using affix information and some preference pattern information of Korean compound nouns. The structure of Korean compound nouns is mostly derived from Chinese characters, and it includes some preference patterns utilized as a segmentation rule in this paper. To evaluate the accuracy of the proposed algorithm, an experiment was performed with 36,061 compound nouns. The experiment resulted in getting 99.3% of correct segmentation and showed excellent satisfactory results from the comparative experimentation with other algorithms. Especially, most of the four-syllable or five-syllable compound nouns were successfully segmented without fail.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제7권2호
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• pp.140-150
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• 2011

지구 온난화로 생활 환경이 급격히 변화하고 있으며, 대형 재난이 증가하고 있다. 이러한 재난 발생시 복구에 많은 자원을 투입하고 있지만, 재난의 예방 만큼 효과적인 대책은 없을 것이다. 재난전조 정보란 하인리히 법칙에 따라 예고되는 재난에 대한 전조이며, 이에 대한 정보를 자동으로 추출하여 대비할 수 있게 하는 것이 본 논문의 초점이다. 웹에 산재된 정보로부터 전조 정보를 정확히 추출하기 위한 기반이 되는 단어(명사)를 구축하고 이를 기반으로 정확한 데이터를 추출할 수 있는 알고리즘을 연구하였다. 본 연구의 결과물로 도출된 단어는 분석적인 연구결과이기 때문에 장기적으로 실제 데이터를 적용하면서 지속적으로 보완되어야 할 것이다.