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- 저자 : 최기선(Choi Key-Sun) (검색결과 148 건)
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최기선(Key-Sun Choi),류법모(Pum-Mo Ryu) 한국정보과학회 2006 정보과학회지 Vol.24 No.4
온톨로지의 기본 개념, 응용 분야 및 학습 단계에 대하여 간단하게 설명하였고, 온톨로지 학습단계에서 전문 분야의 개념간 계층 관계 학습 방법에 대하여 자세하게 알아보았다. 전문분야 개념을 표현하는 전문 용어 사이의 계층 관계를 학습하는 방법은 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 그리고 용어의 전문성과 유사도를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 규칙 기반 방법은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있지만 재현율이 낮은 단점이 있다. 기존의 통계 기반 방법에서는 재현율이 높은 장점이 있지만 정확률이 낮은 단점이 있다. 또한 이 방법에서는 순수하게 통계 정보만 이용하기 때문에 오류에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 용어의 전문성과 용어간 유사도를 이용한 방법에서는 용어의 전문성을 이용하여 기존의 계층 구조에서 상위어 후보를 선택하고, 용어간 유사도를 이용하여 선택한 후보를 정렬하여 최적의 후보를 찾는다. 이 방법은 상위어 선정 과정을 두 단계로 분리하여 수행하기 때문에 오류 분석이 용이한 장점이 있다. 향후 온톨로지 학습 과정에서 계층 관계뿐 아니라 인과 관계 및 다양한 관계의 학습과 관련된 연구가 진행되어야 한다.
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최기선(Key-Sun Choi),박정원(Jeong-Won Park) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10
전문용어의 정비, 기초 데이터 구축 및 관리, 전문용어의 구축 과정의 표준화 방안, 전문용어 정비의 심의에 대해서 알아 보고자 한다. 전문용어의 정의에 대해서 간단하게 알아보고, 전문용어 정비를 위한 공정도를 소개하며, 전문용어 정비 순서와 절차에 대해서 설명하고자 한다. 기초 데이터 구축 및 관리 과정에서 어떤 방법으로 기초 데이터를 구축하게 되었으며, 어떠한 절차에 따라 DB화 및 심의를 위한 준비를 하게 되는지를 보고하고자 한다. 또한 전문용어의 정비를 하는 과정에서 발생하는 몇 가지 문제점에 대해서 알아 보고, 표준화 방안을 제시하며, 마지막으로 전문용어 정비를 위한 심의 지침을 제시하고자 한다. 심의 지침은 기존의 연구에서 제시된 권장안을 바탕으로 전문용어의 정비를 위한 기준에 맞게 만들어졌다. 이 논문에서는 전문용어의 정비를 위한 전반적인 절차와 내용 그리고 심의에 대해 기준을 제시하는데 목적을 두고자 한다.
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황도삼,최기선,Hwang, Do-Sam,Choi, Key-Sun 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.9
사전은 각종 자연언어처리 시스템에 있어서 고도의 언어처리 및 성능향상을 위한 필수 요소이며, 아무리 좋은 언어처리 도구와 알고리즘이라도 계산언어학에 근거한 양질의 체계적인 전자사전이 없는 한 이의 실용화는 불가능하다. 기존의 출판된 일반 사전은 자연언어처리 및 이해를 목적으로 하여 개발된 사전이 아니다. 또한, 자연언어처리 도구 및 응용시스템을 위해 개발된 사전은 각 시스템의 목적에 따라 각기 다른 체계에 의해 구축되어 있기 때문에 이용하는데 있어서 비효율적인 점이 있다. 따라서, 고도의 언어처리 및 이해를 목적으로 한 체계적이고 과학적인 방법론을 이용하여 형태소 구문 의미정보등 각종 정보가 통합된 통합정보사전의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 통합정보사전을 구축하기 위한 방법론을 제시하고, 이에 근거하여 개발한 통합정보사전 개발 시스템을 제시한다. Dictionaries are indispensable for NLP(natural language processing) systems. Sophisticated algorithms in the NLP systems can be fully appreciated only with matching dictionaries that are built systematically based on computational linguistics. Only few dictionaries are developed for natural language processing. Available dictionaries are far from complete specifications for practical uses. So, it is necessary to develop an integrated information dictionary that includes useful lexical information for processing and understanding natural languages such as morphology and syntactic and semantic information. In this paper, we propose a method to build an integrated dictionary, and introduce a dictionary developing system.
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최동현(DongHyun Choi),신지애(Ji-Ae Shin),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10
텔레비전 뉴스에서 부제목을 만들거나, 문장을 PDA나 휴대폰과 같은 작은 화면에 출력하고 싶은 경우, 가능한 방법은 두 가지가 있다. 첫번째는 사람에 의해 직접 만드는 방식이다. 두번째는 자동화된 문장 요약 시스템을 사용하는 방법이다. 따라서 문장 요약 알고리즘은 그 중요성이 계속해서 커지고 있다. 본 논문에서는 구문 트리의 서브 트리가 변화할 수 있는 규칙을 제시하는 방법에 (1)공기 정보와 (2) 문법적으로 올바른 구조를 유지하기 위해 핵심적인 부분(주요 문법 구조) 및 같이 요약되어야 할 절을 표시하는 휴리스틱, (3)주어진 문장이 포함된 글의 제목 정보를 추가로 사용하여 문장 요약을 실행하였다. 본 시스템의 결과와 기존의 요약 방식을 비교하는 실험을 분야 전공자들에 의한 주관적 평가로 수행한 결과, 본 시스템의 알고리즘이 기존에 사용되던 구문서브트리 변환 방법보다 중요한 부분 및 문법적으로 올바른 부분을 많이 유지하는 요약임을 확인하였다.
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그래프 구조를 이용한 카테고리 구조로부터 상하위 관계 추출
최동현(DongHyun Choi),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.37 No.6
상하위 관계 자동 추출은 분류체계를 자동 구축하는 데 있어서 핵심적인 내용이며, 이렇게 자동으로 구축된 분류 체계는 정보 추출과 같은 여러 가지 분야에 있어서 중요하게 사용된다. 본 논문에서는 카테고리 구조로부터 상하위 관계를 추출하는 방식에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 판별하고자 하는 카테고리 구조뿐만이 아닌, 그와 관련된 다른 카테고리 구조까지 고려하여 카테고리 이름에 나타난 토큰들간의 수식 그래프를 구축한 후, 그래프 분석 알고리즘을 통하여 각 카테고리 구조가 상하위 관계일 가능성에 대한 점수를 매긴다. 실험 결과, 본 알고리즘은 기존의 연구로 상하위 관계임을 판별할 수 없었던 일부 카테고리 구조에 대하여 성공적으로 상하위 관계인지를 판별하였다. In this paper, we propose a method to extract isa/instanceOf relation from category structure. Existing researches use lexical patterns to get isa/instanceOf relation from the category structure, e.g. head word matching, to determine whether the given category link is isa/instanceOf relation or not. In this paper, we propose a new approach which analyzes other category links related to the given category link to determine whether the given category link is isa/instanceOf relation or not. The experimental result shows that our algorithm can cover many cases which the existing algorithms were not able to deal with.
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류법모(Pum-Mo Ryu),최기선(Key-Sun Choi) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10
본 논문에서는 의존 구조 매칭과 약한 지도식 학습 방법을 적용하여 텍스트에서 IS-A 관계를 자동으로 추출하고 순위화하는 방법을 제안한다. 텍스트에서 잠재적인 IS-A 관계를 표현하는 [관계 표현, 하위어, 상위어]의 삼진관계 리스트를 추출하고, 관계 표현과 IS-A 관계 인스턴스, IS-A 관계 후보, 사이의 상호 관련성을 이용하여 각각의 점수를 반복적으로 정제한다. 제안한 방법의 대표적인 특징은 다음과 같다. 1) 의존 구조에 기반한 패턴매칭 방법을 적용하여 정규 표현에 기반한 방법보다 다양한 형태의 삼진관계를 추출할 수 있고, 2) 도메인 코퍼스에서 통계적으로 추출한 어휘 사이의 관련성 정보를 이용하여 도메인에 적합한 IS-A 관계 인스턴스의 순위를 높일 수 있으며, 3) 관계 표현과 관계 인스턴스의 점수를 상호 관련성에 기반한 방법으로 반복적으로 점수화하여 IS-A 관계 인스턴스 사이의 변별력을 높일 수 있다. 실험에서 순위화된 관계 인스턴스는 전문가의 판단과 66%이상 일치함을 보였고, 의존 구조를 이용한 유연한 패턴 매칭 방법은 정규표현을 이용한 방법보다 43.6%의 추가적인 삼진관계를 추출하였다.
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