• 대한음성학회:학술대회논문집
• /
• 대한음성학회 2006년도 추계학술대회 발표논문집
• /
• pp.99-108
• /
• 2006

Three experiments were conducted to determine the exact locus of the frequency effect in speech production. In Experiment 1. a picture naming task was used to replicate whether the word frequency effect is due to the processes involved in lexical access or not. The robust word frequency effect of 31ms was obtained. The question to be addressed in Experiment 2 is whether the word frequency effect is originated from the level where a lemma is selected. To the end, using a picture-word interference task, the significance of interactions between the effects of target frequency, distractor frequency and semantic relatedness were tested. Interaction between the distractor frequency and semantic relatedness variables was significant. And interaction between the target and distractor frequency variables showed a significant tendency. In addition, the results of Experiment 2 suggest that the mechanism underlying the word frequency effect is encoded as different resting activation level of lemmas. Experiment 3 explored whether the word frequency effect is attributed to the lexeme level where phonological information of words is represented or not. A methodological logic applied to Experiment 3 was the same as to Experiment 2. Any interaction was not significant. In conclusion, the present study obtained the evidence supporting two assumptions: (a) the locus of the word frequency effect exists in the processes involved in lemma selection, (b) the mechanism for the word frequency effect is encoded as different resting activation level of lemmas. In order to explain the word frequency effect obtained in this study, the core assumptions of current production models need to be modified.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권6호
• /
• pp.749-758
• /
• 2004

본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$ 및 $0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$ 및 $36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제19B권2호
• /
• pp.135-148
• /
• 2012

본 논문에서는 Predicate-Argument Tuple (PAT)를 기반으로 텍스트 간 심층적 근사 정렬(Approximate Alignment)을 통한 문장 단위 바꿔쓰기표현(sentential paraphrase) 식별 모델을 제안한다. 두 문장 간의 PAT 기반 근사 정렬 결과를 바탕으로, 두 문장의 의미적 연관성을 효과적으로 표현하는 다양한 정렬 자질(alignment feature)들을 정의함으로써, 바꿔쓰기표현 식별 문제를 지도 학습(supervised learning) 기반의 자동 분류 모델로 접근하였다. 실험을 통해서 제안 모델의 가능성을 확인할 수 있었으며, 시스템의 오류 분석을 통해 제안 방법이 아직 해결하지 못하는 다양한 바꿔쓰기표현 유형들을 식별함으로써 향후 시스템의 성능 개선 방향을 도출하였다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.107-123
• /
• 2014

텍스트마이닝 연구의 기본적인 난제는 기존 텍스트 표현모델이 자연어 문장으로 기술된 텍스트 데이터로부터 의미 또는 개념 정보를 표현하지 않는데 기인한다. 기존 텍스트 표현모델인 벡터공간 모델(vector space model), 불리언 모델(Boolean model), 통계 모델(statistical model), 텐서공간 모델(tensor space model) 등은 'Bag-of-Words' 방식에 바탕을 두고 있다. 이러한 텍스트 모델들은 텍스트에 포함된 단어와 그것의 출현 횟수만으로 텍스트를 표현하므로, 단어의 함축 의미, 단어의 순서 및 텍스트의 구조를 전혀 표현하지 못한다. 대부분의 텍스트 마이닝 기술은 대상 문서를 'Bag-of-Words' 방식의 텍스트 모델로 표현함을 전제로 하여 발전하여 왔다. 하지만 오늘날 빅데이터 시대를 맞이하여 방대한 규모의 텍스트 데이터를 보다 정밀하게 분석할 수 있는 새로운 패러다임의 표현모델을 요구하고 있다. 본 논문에서 제안하는 텍스트 표현모델은 개념공간을 문서 및 단어와 동등한 매핑 공간으로 상정하여, 그 세 가지 공간에 대한 연관 관계를 모두 표현한다. 개념공간의 구성을 위해서 위키피디어 데이터를 활용하며, 하나의 개념은 하나의 위키피디어 페이지로부터 정의된다. 결과적으로 주어진 텍스트 문서집합을 의미적으로 해석이 가능한 3차 텐서(3-order tensor)로 표현하게 되며, 따라서 제안 모델을 텍스트 큐보이드 모델이라 명명한다. 20Newsgroup 문서집합을 사용하여 문서 및 개념 수준의 클러스터링 정확도를 평가함으로써, 제안 모델이 'Bag-of-Word' 방식의 대표적 모델인 벡터공간 모델에 비해 우수함을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.690-696
• /
• 2016

사용자 입력 질의와 웹 문서에 포함된 단어들의 형태적 일치를 검사하여 관련 문서를 검색하는 검색엔진은 사용자의 개인별 관심 분야를 반영하는 검색 결과를 생성하기 어렵다. 본 논문에서는 개인별 관심사를 파악하여 질의 의도에 적합한 내용의 문서를 검색하는 개인화된 웹 검색 방법을 제안한다. 개인화 검색의 성능은 사용자의 개인적 관심사를 정확하게 표현하는 우수한 사용자 프로파일을 생성하는 전략에 좌우된다. 본 연구에서 개인 프로파일은 사용자가 최근 입력한 질의어들과 검색에서 클릭했던 문서들에 나타나는 주제어들이 출현 빈도를 반영한 가중치와 함께 등록된 데이터베이스이다. 특히 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해 워드넷을 기반으로 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 기존 웹 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위재계산 모듈을 추가하는 확장모듈을 구축하여 비교 실험하였으며, 본 연구의 방법을 적용한 개인화 웹 검색의 결과는 특히 10위 이내 상위의 결과 문서들에 대해 92%의 정확률과 82%의 재현율을 보여 향상된 성능을 검증하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제6권1호
• /
• pp.22-29
• /
• 2017

최근 스마트 디바이스의 급속한 발달과 보급으로 인하여 인터넷 웹상에서 등장하는 문서의 데이터는 하루가 다르게 증가 하고 있다. 이러한 정보의 증가로 인터넷 웹상에서는 대량의 문서가 증가하여 사용자가 해당 문서의 데이터를 이해하는데, 어려움을 겪고 있다. 그렇기 때문에 자동 문서 요약 분야에서 문서를 효율적으로 요악하기 위해 다양한 연구가 진행 되고 있다. 효율적으로 문서를 요약하기 위해 본 논문에서는 텍스트랭크 알고리즘을 이용한다. 텍스트랭크 알고리즘은 문장 또는 키워드를 그래프로 표현하며, 단어와 문장 간의 의미적 연관성을 파악하기 위해 그래프의 정점과 간선을 이용하여 문장의 중요도를 파악한다. 문장의 상위 키워드를 추출 하고 상위 키워드를 기반으로 중요 문장 추출 과정을 거친다. 중요 문장 추출 과정을 거치기 위해 단어 그룹화 과정을 거친다. 단어그룹화는 특정 가중치 척도를 이용하여 가중치 점수가 높은 문장을 선별하여 선별된 문장들을 기반으로 중요 문장을 중요 문장을 추출하여, 문서를 요약을 하게 된다. 이를 통해 기존에 연구 되었던 문서요약 방법보다 향상된 성능을 보였으며, 더욱 효율적으로 문서를 요약할 수 있음을 증명하였다.

• 인지과학
• /
• 제26권4호
• /
• pp.435-452
• /
• 2015

최근 개체 링킹에 대한 연구들은 지식 베이스를 외부 자원으로 사용하여 실세계의 지식과 의미적인 관련도를 통해 중의성을 해소하는데 중점을 두고 있다. 지식 베이스를 사용한 개체 링킹은 신문기사나 블로그 포스트 등에서는 좋은 성능을 보이지만, 마이크로블로그에서는 짧은 텍스트 길이와 지식 베이스에 존재하지 않는 주제를 다루는 특성 때문에 비교적 낮은 성능을 보인다. 본 논문에서는 140자가 되지 않는 짧은 텍스트 내에서 실시간으로 빠르게 정보를 공유하는 특성을 가지는 마이크로블로그에서 나타나는 개체명의 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 지식 베이스만 사용하는 개체 링킹의 한계를 극복하기 위해 마이크로블로그 사용자 기록과 뉴스 기사를 이용하고, 지식 베이스에 존재하는 특정 엔트리로 개체 링킹을 수행한다. 본 논문에서는 개체명을 포함하는 한국어 트윗을 추출하여 데이터를 구축하였다. 성능 평가는 정확도 지표(시스템이 정답으로 판정한 데이터 개수/전체 데이터 개수)를 사용하였으며, 제안하는 시스템은 구축한 데이터에서 기존 지식 베이스만 사용한 개체 링킹 시스템보다 높은 67.7%의 정확도를 나타내었다.