• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.943-949
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• 2015

A reader usually spends a lot of time browsing and searching word meaning in a dictionary, internet or smart applications in order to find the unknown words. In this paper, we propose a method to compensate this drawback. The proposed method introduces a vocabulary upon recognizing a word or group of words that was captured by a smart phone camera. Through this proposed method, organizing and editing words that were captured by smart phone, searching the dictionary data using bisection method, listening pronunciation with the use of speech synthesizer, building and editing of vocabulary stored in database are given as the features. A smart phone application for organizing English words was established. The proposed method significantly reduces the organizing time for unknown English words and increases the English learning efficiency.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.225-226
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• 2019

오피니언 마이닝은 온라인 문서의 감성을 추출하여 분석하는 기법이다. 별도의 여론조사 없이 감성을 분석 가능하므로, 최근 활발한 연구 분야이다. 그러나 소셜미디어에는 신조어 등이 많이 포함되어 있어 기존 감성분석 시스템으로는 정확한 분석이 어려울 뿐만 아니라, 복합적인 감성에 대한 분석을 내리기에 불리하다. 이에 본 연구에서는 직관적인 감성모델을 제안하고 SNS에서 주목받는 다양한 신조어를 수용한 감성단어사전을 구축한 후, 이를 적용하여 소셜미디어에 나타나는 복합적인 감성을 분석하는 감성분석시스템을 설계한다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제9권2호
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• pp.23-48
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• 2005

This study aims to discuss the word sense distinction of Korean middle verbs for restructuring KorLexVerb 1.0. Despite the duality of its meaning and syntactic structure, the word senses of middle verb are not clearly distinguished in current dictionaries. The underspecification causes very often mismatches that a same Korean word sense is used for two different English verb senses. A close examination on the syntactic and semantic properties of middle verb shows us that the word sense distinction and the reconstruction of hierarchical structure are indispensable. Finally, by doing this fine grained word sense distinction, we propose an alternative way of classification and description of the verb polysemy for KorLexVerb 1.0 as well as for dictionary-like language resources.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2003년도 5월 학술대회지
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• pp.168-171
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• 2003

This study is about modeling pronunciation dictionary necessary for PLU(phoneme like unit) level word recognition. The recognition of nonnative speakers' pronunciation enables an automatic diagnosis and an error detection which are the core of English pronunciation tutoring system. The above system needs two pronunciation dictionaries. One is for representing standard English pronunciation. The other is for representing Korean speakers' English Pronunciation. Both dictionaries are integrated to generate pronunciation networks for variants.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.171-181
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• 2001

기존의 베이지만 문서 분류를 위한 단어 군집 방법은 많은 시간과 노력을 요구하며, 단어 간의 의미 관계를 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마이닝 기법으로 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 하는 베이지안 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 베이지안 문서 분류 방법은 문서를 분류하기 전에 훈련 문서를 사용하여 가중치가 부여된 연관 단어 지 식 베이스를 구축한다. 그 다음으로, 베이지안 확률을 이용하는 분류자는 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 문서를 클래스별로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해, 상호 정보 계산에 의한 단어 사전을 이유한 가중치가 부여된 베이지안 문서 분류 방법, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법, 기존의 단순 베이지안 분류 방법과 비교하였다. 그 결과, 연관 단어 지식 베이스에 기반한 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법이 상호 정보에 의한 단어 사진을 이용하는 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 0.87%, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 2.77%, 단순 베이지안 방법보다는 5.97% 높은 성능 차이를 보였다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 1995년도 Language, Information and Computation = Proceedings of the 10th Pacific Asia Conference, Hong Kong
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• pp.133-138
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• 1995

• 중국학논총
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• 제67호
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• pp.25-41
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• 2020

当我们翻开中韩词典时, 就不难发现令人莫名其妙的词汇不在少数, 而且在部分词汇的解释上也存在着不少问题。本文主要探讨了这些词汇被收录于词典是否合适和词语释义是否正确的问题。为此, 先从中韩词典里筛选出在中国教育部语言文字应用研究所和北京大学中国语言学研究中心所提供的现代汉语语料库中出现频率较低的词汇。若考虑到这两个语料库为全方位收集现代汉语而做了巨大的努力, 而且肯定这一学术成果的话, 就能推测此文里筛选出的这些词汇很可能不太正规或现在不怎幺使用等事实。为了使这种推测能得到更准确的印证, 作者在百度网上又检索了是否出现它们的用例, 且对词语释义和实际用例是否一致做了详细的比较, 就发现不少词汇确实存在各种问题, 根本不适合被收录到词典, 或必须修改释义内容。

• 중국학논총
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• 제70호
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• pp.39-60
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• 2021

当我们翻开中韩词典时, 就不难发现令人莫名其妙的词汇不在少数, 而且在部分词汇的解释上也存在着不少问题。本文主要探讨了这些词汇被收录于词典是否合适和词语释义是否正确的问题。为此, 先从中韩词典里筛选出在中国教育部语言文字应用研究所和北京大学中国语言学研究中心所提供的现代汉语语料库中出现频率较低的词汇。若考虑到这两个语料库为全方位收集现代汉语而做了巨大的努力, 而且肯定这一学术成果的话, 就能推测此文里筛选出的这些词汇很可能不太正规或现在不怎幺使用等事实。为了使这种推测能得到更准确的印证, 作者在百度网上又检索了是否出现它们的用例, 且对词语释义和实际用例是否一致做了详细的比较, 就发现不少词汇确实存在各种问题, 根本不适合被收录到词典, 或必须修改释义内容。

• 중국학논총
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• 제61호
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• pp.1-18
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• 2019

当我们翻开中韩词典时, 就不难发现令人莫名其妙的词汇不在少数, 而且在部分词汇的解释上也存在着不少问题. 本文主要探讨了这些词汇被收录于词典是否合适和词语释义是否正确的问题. 为此, 先从中韩词典里筛选出在中国教育部语言文字应用研究所和北京大学中国语言学研究中心所提供的现代汉语语料库中出现频率较低的词汇. 若考虑到这两个语料库为全方位收集现代汉语而做了巨大的努力, 而且肯定这一学术成果的话, 就能推测此文里筛选出的这些词汇很可能不太正规或现在不怎幺使用等事实. 为了使这种推测能得到更准确的印证, 作者在百度网上又检索了是否出现它们的用例, 且对词语释义和实际用例是否一致做了详细的比较, 就发现不少词汇确实存在各种问题, 根本不适合被收录到词典, 或必须修改释义内容.

• 정보교육학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.219-226
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• 2003

현재 일선 학교와 교육기관의 공문서 분류는 아직도 수작업으로 처리되고 있어 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 문서 제목의 단어 정보를 이용한 자동 문서 분류 방법을 제안한다. 먼저 기존 문서의 제목 단어 중에서 의미 있는 단어를 추출하여 각 단어에 대해 범주별로 역문헌 빈도(IDF) 가중치를 계산한 후 단어 가중치 사전을 구축한다. 문서의 분류 요구가 들어오면 구축된 단어 가중치 사전을 이용하여 문서 제목에 포함된 단어들의 범주별 가중치 합을 비교하여, 범주별 가중치 합이 최대인 범주로 문서를 분류한다. 실제 중등학교에서의 공문서를 대상으로 제안된 방법의 분류 성능을 평가하였다.