국방과학기술분야 업무의 효율성을 극대화하기 위해서는 국가적인 차원에서 국방 관련 기관들이 사용하고 있는 국방과학기술분야의 전문용어를 광범위하게 수집하고 기술 체계를 통일하여 관리하는 것이 필요하다. 각 분야별/기관별로 사용되고 있는 국방과학기술 용어들의 표준화를 통해서 전문용어에 대한 혼란을 없애는 것은 물론, 전문용어 사전을 오프라인 및 온라인 서비스에 활용함으로써 전문용어에 대한 접근성을 높이는 것이 요구된다. 본 연구에서는 고도의 신뢰성이 요구되는 국방과학기술 정보 분석의 기반을 제공하기 위해서 국방과학기술분야를 중심으로 전문용어의 선정, 기술 기준, 기술 구조를 포함하는 모든 프로세스를 표준화하는 것은 물론, 온라인 서비스에 전문용어 사전의 효과적으로 활용하기 위한 방안을 제시하고 있다. 또한 표준화된 구축 프로세스에 따라 전문용어 사전을 시범 구축하였다. 본 연구를 통해 생성되는 전문용어 사전은 다음과 같은 분야에 활용될 수 있다. 1) 국방과학기술 전문용어 데이터베이스 구축 및 용어 사전의 발간. 2) 국방과학기술분야의 정보 분석. 3) 전문용어 다국어 대역어를 이용한 외국어 정보분석. 4) 정보 처리 용어의 일관성 보증. 5) 전문용어를 추출하기 위한 언어 자원.
We will introduce a new web-based knowledge management system in progress, in which XML-based web information extraction and our structuring knowledge technologies are combined using ontology-based natural language processing. Our aim is to provide efficient access to heterogeneous information on the web, enabling users to use a wide range of textual and non textual resources, such as newspapers and databases, effortlessly to accelerate knowledge acquisition from such knowledge sources. In order to achieve the efficient knowledge management, we propose at first an XML-based Web information extraction which contains a sophisticated control language to extract data from Web pages. With using standard XML Technologies in the system, our approach can make extracting information easy because of a) detaching rules from processing, b) restricting target for processing, c) Interactive operations for developing extracting rules. Then we propose a structuring knowledge system which includes, 1) automatic term recognition, 2) domain oriented automatic term clustering, 3) similarity-based document retrieval, 4) real-time document clustering, and 5) visualization. The system supports integrating different types of databases (textual and non textual) and retrieving different types of information simultaneously. Through further explanation to the specification and the implementation technique of the system, we will demonstrate how the system can accelerate knowledge acquisition on the Web even for novice users of the field.
In this paper, we examined various definitions of terminological definition for the extraction of terminological information from corpora. After we reviewed researches at the lexicography and at the terminology, we introduced the qualia structure of Generative Lexicon (Pustejovsky 1995) for the purpose of analyzing terminological definitions. By means of the qualia structure, we analyzed the definitions which are presented at the terminological dictionaries. As a result, we confirmed that the terminological definitions can be discomposed into 4 subtypes of qualia structure. Based on this examination, we analyzed terminological definitions of articles at a newspaper and showed the usefulness of the qualia structure at the extraction of terminological definitions from the corpora.
Objectives : This research aims to suggest a automatic data extract method for herbal formula combinations from medical classics' texts. Methods : This research was carried out by using Access of Microsoft Office 365 in Windows 10 of Microsoft. The subject text for extraction was 『Euijongsonik』. Using data sets of herb and dosage terminology, herbal medicinals and their dosages were extracted. Afterwards, using the position value of the character string, the formula combinations were automatically extracted. Results :The PC environment of this research was Intel Core i7-1065G7 CPU 1.30GHz, with 8GB of RAM and a Windows 10 64bit operation system. Out of 6,115 verses, 19,277 herb-dosage combinations were extracted. Conclusions : In this research, it was demonstrated that in the case of classical texts that are available as data, knowledge on herbal medicine could be extracted without human or material resources. This suggests an applicability of classical text knowledge to clinical practice.
관계 추출 시스템의 중요성이 날로 부각되면서 이러한 시스템을 평가하기 위한 테스트 컬렉션의 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 반자동화된 처리 과정을 거쳐서 규모 있는 관계 추출용 테스트 컬렉션을 구축하는 프레임워크를 제안한다. 그리고 개발된 프레임워크를 이용하여 실제적으로 과학기술 문헌에 존재하는 기술용어 간 연관관계 추출 시스템의 성능 평가를 위한 테스트 컬렉션을 구축하고(관계유무 파악 및 관계분류 식별을 검사할 수 있는 1,707건의 문장 규모) 결과를 분석한다. 제안된 방법론은 정형화되고 시간이 많이 소요되는 문서분석 작업을 처리과정별로 자동화함으로써 구축에 들어가는 비용을 최소화할 수 있고, 시스템의 알고리즘을 기반으로 동작하기 때문에 구축자의 성향에 따른 편차를 줄이고 일관된 결과물을 얻을 수 있다. 또한 문헌 집합(과학기술 전 분야에 걸친 30,858,830건의 학술 데이터베이스) 및 용어 사전(16개 분야 253,603건 규모의 전문용어) 선정 시 특정 분야에 편중되지 않도록 노력함으로써 균형 잡히고 객관화된 테스트 컬렉션을 생성할 수 있다.
본 논문에서는 NDSL을 검색하기 위해 이용자가 입력하는 검색 질의어를 대상으로 질의어에 사용되는 키워드와 학술지에서 추출한 기술용어와의 관계를 분석하고자 한다. 관계 분석을 위해 사용된 키워드는 17개월 동안의 NDSL 검색 질의어에서 추출한 약 83만3,000개, 기술용어는 NDSL, INSPEC, FSTA 3개 영문 학술지 데이터베이스 약 4,100만건에서 추출한 약 97만5,000개이다. 그리고 분석에 사용된 키워드와 기술용어는 2어절 이상의 영어 단어이며, 이들 간의 관계 분석은 키워드와 기술용어간의 일치성, 연관성, 기술용어에 대한 빈도 분석 등이다.
현재, 과학기술, 정치, 사회, 문화의 급격한 변화와 발전에 따라, 전문분야마다 새로운 전문용어가 빈번히 생성되거나 소멸되고 있다. 이러한 전문용어를 포함한 문서를 정확히 해석하기 위해서는 전문용어 전자사전이 필요하다. 전문용어 전자사전을 개발하는데는 수시로 생성되는 전문용어 표제어를 정확히 추출하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 이러한 전문용어 표제어를 컴퓨터를 이용하여 추출하는 시스템을 개발하였다. 기본적으로 기존의 전문용어가 사용된 특정어구를 이용하여 전문용어를 추출한다. 또한, 전문용어의 어절 패턴을 이용하여 후보 전문 용어를 추출한 후, 전문용어를 구성할 수 있는 단어의 위치정보를 이용하여 전문용어를 추출하는 방법을 제안한다. 기존 전문용어 사전에 없는 단어에 대해서는 시소러스를 이용하여 유사 단어의 위치정보를 이용하는 방법을 이용하였다.
본 연구에서는 문서분류시스템에서 자질의 표현으로 전문분야사전을 이용한 분야정보와 개체정보추출을 통한 개체정보를 이용한다. 또한 지식정보를 보완하기 위해 통계적인 방법으로 범주 전문용어를 인식하여 자질로 표현하는 방법을 제안한다. 문서에 나타난 용어들이 어떤 특정 전문분야에 속하는 용어들이 많이 나타나는 경우 그 문서는 용어들이 속한 분야의 문서일 가능성이 높다. 또한, 정보추출을 통해 용어가 어떠한 개체를 나타내는지를 인식하여 문서를 표현함으로써 문서가 내포하는 의미를 보다 잘 반영할 수 있게 된다. 분야정보나 개체정보를 알 수 없는 용어에 대해서는 학습문서로부터 전문분야를 자동 인식함으로써 문서표현의 지식정보를 보완한다. 전문분야, 개체정보 및 범주전문용어에 기반해서 표현된 문서의 자질에 대해서 지지벡터기계 학습에 기반한 문서분류기틀 이용하여 각 범주에 대해 이진분류를 하였다. 제안된 문서자질표현은 용어기반의 자질표현에 비해 좋은 성능을 보이고 있다.
웹(Web)상에 전문용어를 포함한 문서가 증가함에 따라 전문용어를 자동으로 추출하는 연구가 계속해서 이루어지고 있다. 기존 연구에서는 전문용어를 추출하는 단계에서 대부분 형태소 분석기를 이용한다. 그러나 전문용어의 특성으로 인해 형태소 분석 단계에서 오분석 되는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 음절 바이그램과 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 의학 전문 용어를 추출하는 방법을 제안한다. 네이버 지식인의 의사 답변 문서 2000개로부터 5-fold cross validation을 이용하여 실험하였다. 실험 결과 정확률은 평균 68.91%, 재현율은 평균 71.25%로 나타났으며 F-measure는 70.06%로 나타났다.
교육분야에서 웹의 활용성에 대한 인식이 크게 증대되고 있는 반면 제대로 된 인터페이스 설계가이드가 없어 개발과정에 많은 어려움이 있다. 가이드라인이 있다 하더라도 일률적이고, 단편적이어서 디자인 개발에 실질적인 도움이 되지 못하는 문제점을 않고 있는 것이 현실이다. 본 연구는 심리적 언어도출을 통한 웹사이트 평가 방법을 개발하여 이것이 설계과정에 가이드라인이 될 수 있는가를 연구하고자 하였다. 먼저 심리적 언어를 도출하여 이를 설계 원리들과의 연관성을 알아 본 후 이렇게 만들어진 분류 체계를 기반으로 평가의 모델을 구축하였다. 그 결과 심리적 언어체계를 바탕으로 한 평가 모델이 실질적인 인터페이스디자인 문제해결에 도움을 준다는 사실을 알 수 있었다. 기존의 웹 개발자를 위한 인터페이스 가이드라인은 소프트웨어 개발에 사용되어지는 용어들로 인해 디자이너가 실질적으로 활용하기에 많은 어려움이 따랐지만, 디자이너의 역할이 크게 증대되고 있는 지금 심리적 언어체계의 가이드라인은 이해하기 쉽고, 사전에 문제점을 미리 파악 할 수 있어 졸은 자료로 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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