• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.425-427
• /
• 2010

대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 크게 개체명 인식, 전문용어 인식, 관계추출 작업으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어 왔기 때문에, 이와 관련된 기계학습모델을 위한 테스트컬렉션 또한 독립적으로 구축되어 왔다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많아, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따르므로, 개체명과 전문용어를 동시에 추출 할 수 있는 기계학습 모델을 위한 테스트컬렉션이 필요하다. 본 연구에서는 생의학 분야 과학기술문헌에 대한 개체명, 전문용어를 통합한 PLOT(Person, Location, Organization, Terminology)과, PLOT 간의 관계추출을 위한 테스트컬렉션을 구축한다.

• 전기학회논문지
• /
• 제65권3호
• /
• pp.388-396
• /
• 2016

Through the correspondence works with international electrotechnical vocabulary(IEV) in the smart grid field and power information technology field, we analyzed cases for discussion of terms and definitions in the IEV and then proposed an advanced procedure and computing system for standardization of International Electronical Committee(IEC) terminologies. The standardization procedure consists of processes for existing terminology, new terminology and correspondent terminology which have different structures. An example of the standardization work of correspondent terminology is given. The standardization computing system are based on the process for terminology extraction, terminology verification and terminology management which could provide the Wikipedia type terminology search function. In order to prevent that there exist multiple terminologies in IEV, the database search system is needed to be developed. We proposed the 'IEV_Term_Search' program which is the database search system. Terminology standardization of different technical committees(TC) and completion of the IEV to promote cooperation between TC 1 and the TCs must be followed by revision and standardization using the standardization computing system.

• 정보관리학회지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.89-104
• /
• 2011

대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로서 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 과학기술문헌을 분석하여 개체명과 전문용어를 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다.

• 정보관리학회지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.81-99
• /
• 2017

기술문서는 지식정보사회에서 생성되는 중요 연구 성과물로, 이를 제대로 활용하기 위해서는 정보 요약 및 정보추출과 같은 개선된 정보 처리 방법을 토대로 기술문서 활용의 편의성을 높여줄 필요가 있다. 이에 본 연구는 기술문서의 핵심 정보를 추출하기 위한 방안으로, 기술문서의 구조와 정의문 패턴을 기반으로 전문용어 및 정의문을 자동 추출하고, 이를 기반으로 전문용어사전을 구축할 수 있는 시스템을 제안하였다. 나아가 전문용어사전을 지식메모리로서 보다 다양하게 활용할 수 있도록 전문용어사전에 기반한 개인화서비스 제공방안을 제안하였다. 이처럼 전문용어 및 정의문 자동추출을 기반으로 전문용어사전을 구축하게 되면 새롭게 등장하는 전문용어를 빠르게 수용할 수 있어 이용자들이 최신정보를 보다 손쉽게 찾을 수 있다. 더불어 개인화된 전문용어사전을 이용자에게 제공한다면 전문용어사전의 가치와 활용성, 검색의 효율성을 극대화할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제12권8호
• /
• pp.420-428
• /
• 2012

용어 의미 표준화를 통한 업무의 효율성을 높이기 위해서 다양한 분야에서 전문용어가 구축 활용되고 있으며, 국방분야에서도 국방용어 사전 발간을 통해 각 군의 효율적인 업무 연계 및 표준화된 국방 용어 유통체계를 정립하는데 노력하고 있다. 국방기술품질원에서도 3년을 주기로 국방과학기술분야의 전문용어 사전을 발간함으로써 전문용어 구축 표준화 연구는 물론, 전문용어의 활용성 제고에 힘쓰고 있다. 본 연구에서는 국방기술품질원에서 전문용어 사전을 실제로 구축하는데 필요한 구축 프로세스와 조직, 이를 지원하기 위한 워크벤치에 대해서 기술하고 있다. 즉, 국방과학기술 전문용어 사전을 구축하기 위한 전문용어 사전구축 프로세스 및 조직의 구성, 표제어 정의, 전문용어 후보 추출을 위한 대상 문서의 선정, 전문용어 후보추출, 전문용어 후보군 생성, 워크벤치 등록, 사전 구축, 사전 검증 과정에 대해서 설명하고 있다, 또한 전문 용어 사전의 활용성 제고를 위해서 시소러스를 구축 활용하는 내용은 물론, 전문용어 사전 구축을 위해서 개발된 워크벤치의 기능을 중심으로 효율적인 전문용어 사전 구축 지원 방법에 대해서도 기술한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.4056-4066
• /
• 2015

유헬스 산업 활성화를 위해서 유헬스와 관련된 용어의 이해를 돕고, 의사소통을 증진시키기 위한 유헬스 표준용어를 개발할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 유헬스 표준용어를 개발하고, 이를 위한 용어 표준화 절차에 대한 지침을 제시하는 것이다. 본 연구에서는 유헬스 관한 보고서, 용어집 및 정보통신기술협회 표준을 대상으로 자료수집, 용어추출, 용어정제, 용어선정 및 용어관리 절차를 통해 최종 187개의 유헬스 표준용어를 개발하였다. 연구결과, 국내 실정에 부합하는 유헬스 용어 표준화를 위한 지침을 제시하였으며, 이는 유헬스 표준용어의 정의, 분류, 구성요소, 절차에 따른 방법 및 원칙에 대한 상세한 내용을 포함하였다. 본 연구에서 제시된 유헬스 표준용어 및 용어 표준화 가이드라인은 개별 용어 도입 및 관리를 위한 비용을 절감하고, 정보교환을 용이하도록 도움으로써 유헬스 산업 전반의 효율성을 향상시킬 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제12권10호
• /
• pp.1-10
• /
• 2012

과학기술 문헌의 전문용어 인식 분야는 지금까지 다양한 통계적 방법론을 사용하여 용어 인식 정확률을 향상시키기 위하여 연구되어 왔다. 하지만 기존의 연구는 단일-코어 또는 단일 머신 상에서 수행되었기 때문에, 폭발적으로 증가하는 문헌들에 대한 실시간 분석 요구를 처리할 수 없는 상황에 직면하고 있다. 본 논문에서는 전문용어를 인식하는 과정에서 병목현상이 발생하는 작업을 '후보용어 추출 과정'의 언어처리부분과 '용어 가중치 할당 과정'에서 통계정보를 취합하는 부분으로 분류하고, 각 작업을 분산병렬 처리 기반의 맵리듀스 작업을 이용하여 해결하는 전문용어 인식 방법을 구현하고 실험하였다. 실험은 확장성과 분산 병렬 처리 환경 최적화 두 가지로 수행하였고, 첫 번째 실험에서 12개의 노드를 사용하여 분산 병렬 처리하였을 때 단일 머신을 사용한 경우보다 11.27배의 처리속도 향상을 보였다. 두 번째 실험에서 1)기본 환경, 2)복수 리듀서, 3)컴바이너, 4) 2)와 3)의 조합에 대하여 수행하였고, 3)컴바이너 사용이 가장 우수한 성능을 보여 주었다. 본 논문에서 구현된 전문용어 인식 시스템은 대용량 과학기술 문헌에 대한 지식 추출 작업속도 개선에 기여하였다.

• 정보관리연구
• /
• 제40권4호
• /
• pp.1-22
• /
• 2009

대용량 문서에서 정보를 추출하는 작업은 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약분야에서 매우 유용하다. 정보추출은 비정형 데이터로부터 정형화된 정보를 자동으로 추출하는 작업으로써, 개체명 인식, 전문용어 인식, 대용어 참조해소, 관계 추출 작업 등으로 구성된다. 이들 각각의 기술들은 지금까지 독립적으로 연구되어왔기 때문에, 구조적으로 상이한 입출력 방식을 가지며, 하부모듈인 언어처리 엔진들은 특성에 따라 개발 환경이 매우 다양하여 통합 활용이 어렵다. 과학기술문헌의 경우 개체명과 전문용어가 혼재되어 있는 형태로 구성된 문서가 많으므로, 기존의 연구결과를 이용하여 접근한다면 결과물 통합과정의 불편함과 처리속도에 많은 제약이 따른다. 본 연구에서는 생의학 분야 과학기술 문헌을 분석하여 전문용어 및 개체명 등을 통합 추출할 수 있는 기반 프레임워크를 개발한다. 이를 위하여, 문장자동분리, 품사태깅, 기저구인식 등과 같은 기반 언어 분석 모듈은 물론 이를 활용한 개체명 인식기, 전문용어 인식기를 개발하고 이들을 하나의 플랫폼으로 통합한 과학기술 핵심개체 인식 체계를 제안한다. 전체 플랫폼의 성능을 체계적으로 평가하기 위해서, KEEC 2009를 비롯한 다양한 말뭉치를 기반으로 세부 요수 모듈에 대한 성능 평가를 수행하였으며, 비교적 높은 수준의 성능을 확보하였다. 본 논문에서 개발된 핵심개체자동인식 플랫폼은 정보검색, 질의응답, 문서색인, 사전구축 등 다양한 정보서비스 분야에 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제18D권5호
• /
• pp.329-338
• /
• 2011

문헌에서의 전문용어 인식 연구는 정보검색, 정보추출, 시맨틱 웹, 질의응답 분야 등의 연구를 위한 선행 연구로서, 지금까지 대부분 특정 분야, 특히 생의학 분야에서 집중되어 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구들이 특정 도메인 또는 문헌 내부 통계 정보를 활용함으로써 범용적인 전문용어 인식에 한계점을 보여 왔기 때문에, 본 연구에서는 웹 검색 결과와 사전, 후보용어의 문형 특징 등을 활용하는 기계 학습 기반 범용 전문용어 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 문헌의 지역 통계 정보를 사용하는 방법(C-value)과 비교 실험하여 80.8%의 F-값으로 6.5%의 성능향상을 보였다. 다양한 응집도 자질들을 접목한 두 번째 실험에서는 Normalized Google Distance 방법과 접목한 방식이 F-값 81.8%의 성능으로 최고의 성능을 나타냈다. 기계 학습 방법으로는 로지스틱 회귀분석, C4.5, SVMs 등을 적용하였는데, 일반적으로 이진 분류에 좋은 성능을 보이는 SVMs과 로지스틱 회귀분석 방법보다 결정 트리 방식의 C4.5가 전반적으로 좋은 성능을 보였다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
• /
• 한국전자거래학회 2004년도 e-Biz World Conference
• /
• pp.107-111
• /
• 2004

The purpose of the study is to develop an integrated knowledge management system for the domains of genome and nano-technology, in which terminology-based literature mining, knowledge acquisition, knowledge structuring, and knowledge retrieval are combined. The system supports integrating different types of databases (papers and patents, technologies and innovations) and retrieving different types of knowledge simultaneously. The main objective of the system is to facilitate knowledge acquisition from documents and new knowledge discovery through a terminology-based similarity calculation and a visualization of automatically structured knowledge. Implementation issue of the system is also mentioned.