• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.31-42
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• 2012

현재까지 대부분의 한국어처리시스템에서는 가급적 많은 접미파생명사를 사전에 등재하여 처리하였다. 그러나 접미사는 생산성이 높기 때문에 모든 접미파생명사를 사전에 등재하는 것은 한계가 있다. 따라서 접미파생명사의 의미 분석을 통해서 미등재 접미파생명사를 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 접미파생명사의 의미 분석의 일환으로 한국어 어휘의미망(U-WIN)을 이용한 동형이의어 접미사의 중의성 해소 방법을 제시한다. 형태 의미 주석 세종 말뭉치에서 동형이의어 접미사를 포함한 33,104개의 접미파생명사를 대상으로 실험하였다. 실험을 위해 먼저 동형이의어 접미사를 의미 태깅하였으며, 접미사 앞의 어근을 추출하여 U-WIN의 노드에 매핑시켰다. 또한 동형이의어 접미사와 결합되는 U-WIN 상의 노드들에 대해 거리 가중치를 부여하여 이를 동형이의어 접미사 중의성 해소에 사용하였다. 동형이의어 접미사 49종 중 세종말뭉치에 나타난 35개의 동형이의어 접미사를 대상으로 실험한 결과 91.01%의 정확률을 보였다.

• STIMA Bulletin
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• 통권6호
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• pp.27-34
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• 2007

정보검색서비스는 '사용자가 얼마나 편리하게 검색할 수 있는가'와 '검색 결과에 얼마나 만족하는가'가 중요한데, 이는 정보검색 기술 개발에서 가장 중요하게 고려해야 할 사항이다. 본고는 과학기술 지식정보를 대상으로, 어휘망과 온톨로지적 성격을 가지고 있는 U-WIN을 기반으로 의미적인 정보검색 서비스가 가능하도록 하기 위하여, 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발 중인 U-WIN을 이용한 의미적 정보검색 기술과 시범서비스인 KISTI-STA를 소개한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.547-550
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• 2006

사용자가 원하는 정보를 얼마나 정확하게 제시하느냐가 정보검색시스템 성능을 판단하는 기준이 된다. 그러나 동형이의어만을 질의어로 이용한 검색 결과는 동형이의어 각 의미에 관련된 문서가 혼재되어 있거나, 특정 의미에 관련된 문서만 집중적으로 나타나는 현상을 볼 수 있다. 그래서 본 논문에서는 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 관계정보를 이용하여, 질의어의 모호성을 해결하는 의미적 정보검색의 기반이 되는 기술을 제안한다. 실험에서 질의어는 전문분야에 주로 사용되는 동형이의어와 보편적으로 사용하는 동형이의로 구분하고, '질의어+상위어' 형태의 확장 질의어를 설정한다 그래서 포탈사이트의 웹 문서만을 대상으로 한 정확률은 73.5%, 통합검색의 정확률은 68.7%로 나타났다. 이것은 U-WIN 기반의 의미적 정보검색 기술이 정보검색 시스템에서 효율적임을 알 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.84-90
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• 2007

일반적인 어휘망이 의미 관계에 의한 연결 구조를 중심으로 연구 개발된 것과는 달리, U-WIN은 의미관계를 비롯하여 개념 관계, 형태 관계, 구문 관계 등과 같이 의미 관계의 범위를 확장한 어휘 관계를 적용하여 구축하고 있다. 본 연구에서는 U-WIN의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 용언의 용례에서 문형정보를 기준으로 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 추출하였으며, 추출한 후보명사는 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양하게 추출할 수 있었다. 그러나 U-WIN은 다의어의 뜻풀이 하나하나를 개별적인 어휘로 구분하여 구축하였으므로, 어휘 간의 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 하나의 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문패턴, 의미 유사도 등을 차례로 적용하여 후보명사의 의미를 분별하였으며, 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권10호
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• pp.627-635
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• 2008

본 연구에서는 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 용언의 용례에서 문형 정보를 기준으로 추출함으로써, 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양한 후보명사를 추출할 수 있다. 그러나 추출된 후보명사는 다양한 의미를 지니고 있으므로, 어휘간의 명확한 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 정확한 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문 패턴, 의미 유사도, 빈도 정보 등을 이용하여 후보명사의 의미를 분별한다. 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.63-76
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• 2012

본 논문에서는 통계기반의 복합명사 분해 방법과 어휘의미망(U-WIN)과 사전 뜻풀이에서 추출한 의미관계 정보를 이용하는 한국어 복합명사 의미 태깅 시스템을 제안한다. 본 시스템은 크게 복합명사 분해, 의미제약, 그리고 의미 태깅의 세 가지 부분으로 이루어진다. 분해과정은 세종말뭉치에서 추출한 위치별명사 빈도를 사용하여 최적의 구성 명사 분해 후보를 선정하고 의미제약을 위한 구성 명사 재분해와 외래어 복원의 과정을 수행한다. 의미범위 제약과정은 유사도 비교의 계산량을 줄이고 정확도를 높이기 위해 원어 정보와 Naive Bayes Classifier를 이용해 가능한 경우 구성 명사의 의미를 선 제약한다. 의미 분석 및 태깅 과정에서는 bigram 구성 명사의 각 의미 유사도를 구하고 하나의 체인을 만들어가며 태깅을 수행한다. 본 시스템의 성능 평가를 위해 표준국어대사전에서 추출한 3음절 이상의 40,717개의 복합명사를 대상으로 의미 태깅된 테스트 셋을 구축하였다. 이를 이용한 실험에서 99.26%의 분해 정확도를 보였으며, 95.38%의 의미 분석 정확도를 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.570-574
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• 2006

현재 한국과학기술정보연구원의 과학기술정보 포털 서비스는 방대한 전문용어를 포함한 문서를 서비스하고 있으므로 포괄적인 질의어만으로는 사용자의 의도를 반영한 검색 결과를 얻을 수 없다. 따라서 본 연구에서는 의미적 언어자원으로 알려진 사용자 어휘지능망(U-WIN)의 동의어, 유의어, 관련어, 하위어, 상위어 관계 정보를 활용하여 검색어 자동 추천, 관련 단어 제시, 질의어 확장 등을 서비스에 반영하는 사용자 중심의 검색 서비스 요소를 제안한다. 이러한 어휘지능망의 의미 관계 정보를 활용한 서비스 요소를 통해 현재의 과학기술정보서비스의 검색 만족도를 향상시키는 동시에 사용자가 요구하는 정보를 빠르고 정확하게 검색할 수 있는 서비스 환경으로 개선시키고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.90-95
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• 2008

이미 국외에서는 WordNet과 같은 의미적 언어자원을 활용한 문서 유사도 측정에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 아직 WordNet과 같은 언어자원이 부족하여, 이를 바탕으로 한 문서 유사도 측정 방법이나 그 결과를 활용하는 방법에 관한 연구가 미흡하다. 기존에 국내에서 사용된 문서 유사도 측정법들은 대부분 문서 내에 출현하는 어휘들의 의미에 기반하기 보다는, 그 어휘들의 단순 매칭이나 빈도수를 이용한 가중치 측정법, 또는 가중치를 이용한 중요 어휘 추출방법들 이었다. 이 때문에, 기존의 유사도 측정법들은 문서의 문맥정보를 포함하지 못하고, 어휘의 빈도를 구하기 위하여 대용량의 문서집합에 의존적이며, 또한 특정 개념(의미)을 다른 어휘로 표현하거나, 유사/관련 어휘가 사용된 유사 문서에 대한 처리가 미흡하였다. 본 논문에서는 이에 착안하여 한국어 어휘 의미망인 U-WIN과 문맥에 사용된 어휘들의 overlap 정보를 사용하여, 단순히 어휘에 기반하지 않고, 기본적인 문맥정보를 활용하며, 어휘의 의미에 기반을 둔 문서유사도 측정법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.432-435
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• 2012

지식정보화 사회로의 진입으로 언어처리의 필요성은 점차 확대되고 있으나, 현재의 언어처리 기술은 의미분석에 기반하지 않음으로써 많은 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 의미분석의 일환으로 접미사의 중의성 해소를 위해 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)을 이용한 접미파생명사 분석 방법을 제시한다. 세종 말뭉치에서 중의성 접미사를 포함한 32,647개의 문장을 대상으로 접미사 앞의 어근을 추출하여 U-WIN과 매핑되는 노드에 가중치를 부여한 뒤 이를 접미사 중의성 해소에 사용한다. 동형이의 접미사 49종 중 세종말뭉치에 나타난 25개의 동형이의접미사만을 대상으로 실험한 결과 91.83%의 정확률을 보였다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2005년도 하계 학술대회
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• pp.1-16
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• 2005