Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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2007.11a
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pp.182-191
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2007
This paper gives a thorough investigation into Mandarin sentence-final particles (henceforth SFPs). First I induce core grammatical functions and semantic interpretations of SFPs. Based on Rizzi's (1997) Split CP hypothesis, I make some modifications to accommodate Mandarin SFPs and map them onto separate functional heads within a proper hierarchy. I also examine some empirical evidence of head directionality and tentatively assume Mandarin C is head-initial. To explain the surface head-final order, in light of Chomsky's (2001) Phase Theory and Hsieh's (2005) revised Spell-out hypothesis, I pose a CP complement to Spec movement. Following Moro's (2000) idea, I further claim the motivation behind is to seek for antisymetry.
의미 체계는 한국어 기초어휘에 대한 개념지식을 구축하는데 기본이 될 뿐만 아니라, 문장 분석시의 구조적 모호성과 단어 의미 모호성을 해소하는 중요한 단서를 제공할수 있다. 이러한 의미 체계가 실용적으로 여러 응용 시스템에서 사용되기 위해서는 광범위하고 타당한 자료를 바탕으로 하여 객관적인 방법으로 설정되어야한다. 국어 사전의 뜻풀이말에서의 상위개념을 표제어의 상위어로 선정하는 bottom-up 방식으로 구축하였던 한국어 명사의미체계는 사전편찬시의 비일관적인 뜻풀이말의 기술에 따른 여러 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 사전 뜻풀이말에서 상위개념을 수식하는 어절과 용언의 의미호응관계에서 상위개념의 의미속성을 추출하고, 이들 의미 속성에 의한 명사의미체계를 구축하고 이를 바탕으로 명사의미 TAG를 설정할수 있다.
In this paper, we will introduce our approach for composing operation based on user tasks. It is based on Service Component Architecture (SCA). In addition, we developed ontology based on OWL and the MIT process handbook, called u-TO(universal task ontology), which can be used for users describing and specifying semantically their needs. We represent the hierarchy of tasks, and classify tasks according to views in u-TO. It aims at facilitating the modeling of complex demands or systems without regarding details of technical aspects of underlying infrastructure.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.892-894
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2019
빅데이터 기반의 기계학습은 대규모 데이터를 이용하여, 숨겨진 패턴을 찾아내는 학습과정과, 그렇게 찾아낸 패턴을 이용하여 새로운 데이터를 해석하는 추론과정으로 이루어진다. 이 과정을 통해 학습된 패턴은 데이터를 구성하는 속성들과 긴밀한 연관성을 갖고 있다. 학습에 사용된 데이터의 원 데이터를 구성하는 각각의 속성과 추론 결과가 동일한 계층 관계를 갖고 있다면, 모든 속성을 동일하게 처리할 수 있지만, 그렇지 않은 경우, 속성들 사이의 계층 정보를 고려하는 것이, 추론 결과의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 속성들 사이의 계층 관계를 고려한 추론 기법을 제안하고, 사례연구를 통해 제안 방법을 실제 상황에 적용하는 방법을 제시한다.
Word Sense Disambiguation(WSD) is one of the most difficult problem in Korean information processing. We propose a WSD model with the capability to filter semantic information using the specific characteristics in dictionary dictions, and nth added information, useful to sense determination, such as statistical, distance and case information. we propose a model, which can resolve the issues resulting from the scarcity of semantic information data based on the word hierarchy system (thesaurus) developed by Ulsan University's UOU Word Intelligent Network, a dictionary-based toxicological database. Among the WSD models elaborated by this study, the one using statistical information, distance and case information along with the thesaurus (hereinafter referred to as 'SDJ-X model') performed the best. In an experiment conducted on the sense-tagged corpus consisting of 1,500,000 eojeols, provided by the Sejong project, the SDJ-X model recorded improvements over the maximum frequency word sense determination (maximum frequency determination, MFC, accuracy baseline) of $18.87\%$ ($21.73\%$ for nouns and inter-eojeot distance weights by $10.49\%$ ($8.84\%$ for nouns, $11.51\%$ for verbs). Finally, the accuracy level of the SDJ-X model was higher than that recorded by the model using only statistical information, distance and case information, without the thesaurus by a margin of $6.12\%$ ($5.29\%$ for nouns, $6.64\%$ for verbs).
The purpose of this study is to develop data base and interface for sofa consumers and sofa designers. The human sensibility ergonomics method was used to find the consumer needs and Quality Function Deployment (QFD) method was used to extract the designing characteristics required for sofa production. About 200 words and 100 images were gathered from sofa and furniture related catalogs and internet sites to find the best emotional words and images that can express the various sofa aspect. Among the collected words and images, 34 emotional words were selected for sensibility experiment according to the opinions of experts, relations of closeness and frequency of use, and 50 images were selected for the experiment by the diversity. Selected words and images were used for the semantic differential method with 94 subjects, and sensibility characteristics of sofas were defined through various statistical analysis methods including basic statistical analysis, factor analysis and multi-dimensional scale. In reflecting design characteristics of sofas, design factors of sofas were divided into backrest, seat, armrest, neck support and leg, and relative importance of each factor for design was determined with analytic hierarchy process (AHP) by utilizing the experts' opinions. Based on the results above, relationship analysis between emotional evaluation results and design factors was performed. Also, as various sofa images are presented diagrammatically through multidimensional scaling method, it can be used as an important tool for the development of sofa design. This study will contribute improving the product quality of sofas as it enables applying consumer needs into the sofa design.
This paper presents an ontology construction method using various computational language resources, and an ontology-based word sense disambiguation method. In order to acquire a reasonably practical ontology the Kadokawa thesaurus is extended by inserting additional semantic relations into its hierarchy, which are classified as case relations and other semantic relations. To apply the ontology to disambiguate word senses, we apply the previously-secured dictionary information to select the correct senses of some ambiguous words with high precision, and then use the ontology to disambiguate the remaining ambiguous words. The mutual information between concepts in the ontology was calculated before using the ontology as knowledge for disambiguating word senses. If mutual information is regarded as a weight between ontology concepts, the ontology can be treated as a graph with weighted edges, and then we locate the weighted path from one concept to the other concept. In our practical machine translation system, our word sense disambiguation method achieved a 9% improvement over methods which do not use ontology for Korean translation.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.10B
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pp.1986-1994
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1999
In this paper, a semi-automatic approach is adopted to extract a semantic object from real-world video sequences human-aided segmentation for the first frame and automatic tracking for the remaining frames. The proposed algorithm has a hierarchical structure using watershed algorithm. Each hierarchy consists of 3 basic steps: First, seeds are extracted from the simplified current frame. Second, region growing bv a modified watershed algorithm is performed to get over-segmented regions. Finally, the segmented regions are classified into 3 categories, i.e., inside, outside or uncertain regions according to region probability values, which are acquired by the probability map calculated from an estimated motion-vector field. Then, for the remaining uncertain regions, the above 3 steps are repeated at lower hierarchies with less simplified frames until every region is classified into a certain region. The proposed algorithm provides prospective results in studio-quality sequences such as 'Claire', 'Miss America', 'Akiyo', and 'Mother and daughter'.
Kim, Hyunjoo;Seol, Jinsung;Choe, Hyongjong;Kim, Taeyoung
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.9
no.6
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pp.29-39
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2006
The Web is evolving quantitatively into an explosive development. However, users usually have heavy burden of searching information because of the absence of contextual meaning on the Web. Due to an enormous amount of information, users have to endure for finding strong cohesive keywords by themselves and read each of the documents with enduring effort. This paper proposes an efficient method of searching more relative documents than current KEM-based searching systems on the Web by using contextual meaning. We designed a domain ontology on computer hardware, and a searching system which was searching those e-Learning objects. Owing to the Ontology-applied search system, information such as educational materials and related multimedia can be easily provided to the users. Further, learners could be informed of relationship of knowledge, e.g., class hierarchy, properties and values, and so on. The request results are semantically related to users' needs, and thus the system provides a learner-centered searching.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.12
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pp.2834-2851
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1997
In this paper, a design and implementation of VHDL compiler front-end, aims at supporting the full-set of VHDL '87 & '93 LRM and carring out the preprocessing of VHDL-to-C, is described. The VHDL compiler front-end includes 1)the symbol tree of analyzed data to represent the hierarchy, the scope and visibility, the overloading and homograph, the concurrent multiple stacks in VHDL, 2)the data structure and supportig routies to deal with the objects, the type and subtype, the attribute and operation in VHDL, 3)the analysis of the concurrent/sequential statements, the behavior/structural descriptions, of semantic token and the propagation of symbol & type to improve the registration and retrieval procedure of analyzed data. In the experiments with Validation Suite, the VHDL compiler front-end could support the full-set specification of VHDL LRM '87 & '93; and in the experiments to asses the performance of symantic token for the VHDL hierachy/visibility/concurrency/semantic checking, the improvement of about 20-30% could be achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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