온톨로지 자동 구축을 위한 개념 인스턴스 분류 시스템 개발

배영준(Young-Jun Bae),임지희(Ji-Hui Im),옥철영(Cheol-Young Ock),최호섭(Ho-Seop Choe) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1A

BFRP로 외부 보강된 철근 콘크리트 보의 휨 성능 평가

배영준 ( Bae Young-jun ),이상문 ( Lee Sang-moon ),정우영 ( Jung Woo-young ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.1

현무암 섬유 강화 복합재료(BFRP)는 건설 분야에서 일반적으로 많이 사용되는 유리 섬유 강화 복합재료(GFRP) 대비 폐기 시 유해 물질의 검출이 없다는 장점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존 보강재와 차별화된 BFRP 외부 보강재를 사용함에 따른 RC 보의 휨 강도에 대한 성능 평가를 위해 BFRP로 하부를 보강한 RC 보와 보강하지 않은 RC 보 간의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 비보강 RC 보 대비 균열 수와 최대 균열 폭은 각각 6.25%, 20.83% 감소하였고, 항복 응력과 극한 응력은 각각 10.99%, 12.80% 증가하였다. 또한, GFRP를 이용한 타 연구 결과와 비교 시, BFRP 보강재가 침 보강 성능 면에서 좀 더 유리하게 나타났다. 이를 근거로 BFRP를 기존에 상용화된 GFRP의 대체제로 사용 할 경우 친환경적이며 성능 면에서 매우 효과적이라 판단된다.

한국어 어휘의미망 U-WIN을 이용한 한국어 복합명사 의미 분석

배영준(Young-Jun Bae),옥철영(Cheol-Young Ock) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.12

현재까지 대부분의 한국어 처리 시스템에서는 복합명사 분석을 위해 많은 명사와 복합명사를 사전에 등재하여 처리하였다. 그러나 복합명사를 모두 사전에 등재하는 것은 한계가 있으므로 명사 간의 관계 또는 동형이의어 명사의 의미 분석 등을 통해서 미등재 복합명사를 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 어휘의미망(U-WIN)을 이용한 한국어 복합명사 의미 분석 방법을 제안한다. 복합명사 의미 분석을 위해 표준국어대사전에서 추출한 27,761개의 복합명사를 대상으로 실험하였다. 실험을 위해 세종 말뭉치에서 추출한 방향별 bigram 단위의 학습데이터를 두 집합으로 구축하고, 품사 패턴과 U-WIN을 통해 학습 데이터를 확장하여 자료 부족 문제를 일부 해결한다. 그리고 미등록 복합명사를 처리를 위해 U-WIN을 통한 상위 탐색 방법을 이용해 가중치를 확보한 후 의미 분석에 사용한다. 실험한 결과 복합명사의 의미 분석은 86.20%의 정확률을 보였다. 그리고 위치 정보를 고려하지 않은 기존의 유사도 추출 기법과의 실험 결과를 비교했을 때 본 논문의 방법이 정확률에서 9.6% 더 높은 성능을 보였다. In order to analyze Korean compound nouns, most of Korean processing systems have stored nouns and compound nouns in dictionary. However, this approach is limited because most of Korean compound nouns are very productive. Therefore, it is necessary to analyze the unregistered Korean compound nouns semantically using a relation of nouns and semantic analysis of homonym. In this paper, we propose a method for semantic analysis of Korean compound noun using lexical semantic network (U-WIN). 27,761 compound nouns of the Standard Korean Language Dictionary were used for experiments. For the experiments we constructed training sets of bigram units. To solve a problem of data sparseness we constructed more training set using U-WIN. The weighting methods of allocation and acquisition are used for semantic analysis of unregistered compound nouns. The result of the experiment showed a accuracy of 86.20%. The approach improved a accuracy of 9.6% than the existing approach without using the position information.

사전 뜻풀이를 이용한 용언 의미 군집화

배영준(Young-Jun Bae),최호섭(Ho-Seop Choe),송유화(Yoo-Hwa Song),옥철영(Cheol-Young Ock) 한국인지과학회 2011 인지과학 Vol.22 No.3

한국어의 어휘 의미 정보를 명확히 파악하기 위해서는 어휘 의미 체계를 구축해야 한다. 본 논문에서는 어휘 의미 체계 구축의 단계 중 하나인 용언의 의미 군집화를 연구하였다. 용언의 하위범주화 논항(주어 및 목적어)과 선택 제약정보, 부사의 결합정보를 이용한 이전의 연구와는 달리 의미태그가 부착된 사전 뜻풀이의 용언정보를 이용하여 용언의 의미 군집화를 시도하였고, 표제어와 뜻풀이 용언 사이 관계의 종개념과 유개념 관계를 이용하여 계층적 의미 군집화를 시도하였다. 그리고 특정 범주의 일반 샘플을 이용했던 특정 용언의 부류가 아닌, 사전에 존재하는 대부분의 용언들을 대상으로 연구를 진행하였다. 본 논문에서 다의어 수준에서 구분된 총 106,501개의 용언(85,754개의 동사와 20,747개의 형용사)을 대상으로 한국어 용언 의미계층 군집 2,748개를 생성하였다. 이 중 순환정의 군집은 130개가 나타났으며, 중간 계층의 서브군집으로 261개가 나타났다. 군집 내 계층의 최대 깊이는 16단계였다. 그리고 용언 의미 군집 평가를 위해 세종사태의미부류와 비교해 보았다. 그 결과 70.14%의 응집도를 보였다. The lexical semantic system should be built to grasp lexical semantic information more clearly. In this paper, we studied a semantic clustering of predicates that is one of the steps in building the lexical semantic system. Unlike previous studies that used argument of subcategorization(subject and object), selectional restrictions and interaction information of adverb, we used sense tagged definition in dictionary for the semantic clustering of predicate, and also attempted hierarchical clustering of predicate using the relationship between the generic concept and the specific concept. Most of the predicates in the dictionary were used for clustering. Total of 106,501 predicates(85,754 verbs, 20,747 adjectives) were used for the test. We got results of clustering which is 2,748 clusters of predicate and 130 recursive definition clusters and 261 sub-clusters. The maximum depth of cluster was 16 depth. We compared results of clustering with the Sejong semantic classes for evaluation. The results showed 70.14% of the cohesion.

어휘의미망(U-WIN)을 이용한 동형이의어 접미사의 의미 중의성 해소

배영준 ( Young Jun Bae ),옥철영 ( Cheol Young Ock ) 한국정보처리학회 2012 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.1 No.1

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 동형이 의어 접미사를 의미 태깅하였으며, 접미사 앞의 어근을 추출하여 U-WIN의 노드에 매핑시켰다. 또한 동형이의어 접미사와 결합되는 U-WIN상의 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. In order to process the suffix derived nouns of Korean, most of Korean processing systems have been registering the suffix derived nouns in dictionary. However, this approach is limited because the suffix is very high productive. Therefore, it is necessary to analyze semantically the unregistered suffix derived nouns. In this paper, we propose a method to disambiguate homograph suffixes using Korean lexical semantic network(U-WIN) for the purpose of semantic analysis of the suffix derived nouns. 33,104 suffix derived nouns including the homograph suffixes in the morphological and semantic tagged Sejong Corpus were used for experiments. For the experiments first of all we semantically tagged the homograph suffixes and extracted root of the suffix derived nouns and mapped the root to nodes in the U-WIN. And we assigned the distance weight to the nodes in U-WIN that could combine with each homograph suffix and we used the distance weight for disambiguating the homograph suffixes. The experiments for 35 homograph suffixes occurred in the Sejong corpus among 49 homograph suffixes in a Korean dictionary result in 91.01% accuracy.

UWIN을 이용한 접미파생명사 중의성 해소

배영준 ( Young-jun Bae ),옥철영 ( Cheol-young Ock ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.1

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.

향상된 TextRank 알고리즘을 이용한 자동 회의록 생성 시스템

배영준(Young-Jun Bae),장호택(Ho-Taek Jang),홍태원(Tae-Won Hong),이해연(Hae-Yeoun Lee) 한국정보전자통신기술학회 2018 한국정보전자통신기술학회논문지 Vol.11 No.5

다양한 업무 수행에 있어서 회의나 토론 등의 내용을 정리하여 문서화하는 것의 중요성은 매우 높다. 그러나 기존에는 사람이 직접 내용에 대한 정리를 수작업으로 수행하였다. 본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용하여 자동으로 회의록을 생성하는 시스템의 개발에 대하여 설명한다. 제안한 시스템은 발언자의 모든 발언 내용을 실시간으로 기록하고, 문장들을 출현 빈도수에 기초하여 유사도를 계산한 후, 문서 데이터 안에서 문장들 간의 관계를 찾아내는 비지도 학습 알고리즘을 통해 중요 단어 혹은 문장을 추출함으로서 자동으로 회의록을 생성하도록 하였다. 특히, PageRank 알고리즘을 단어와 문장에 적합하도록 재구성한 TextRank 알고리즘에 대하여 핵심어의 가중치 조정 기법을 도입함으로서 성능 향상을 모색하였다. To organize and document the contents of meetings and discussions is very important in various tasks. However, in the past, people had to manually organize the contents themselves. In this paper, we describe the development of a system that generates the meeting minutes automatically using the TextRank algorithm. The proposed system records all the utterances of the speaker in real time and calculates the similarity based on the appearance frequency of the sentences. Then, to create the meeting minutes, it extracts important words or phrases through a non-supervised learning algorithm for finding the relation between the sentences in the document data. Especially, we improved the performance by introducing the keyword weighting technique for the TextRank algorithm which reconfigured the PageRank algorithm to fit words and sentences.

스마트 미러로 소통하는 교내 SNS 시스템

배영준(Young-Jun Bae),유광상(Gwang-Sang You),홍태원(Tae-Won Hong),손우규(Woo-Gyu Son),이현정(Hyun-Jung Lee),배승연(Seung-Yeon Bae),이해연(Hae-Yeoun Lee) 한국정보기술학회 2018 Proceedings of KIIT Conference Vol.2018 No.6

수소 탱크 지지 구조물의 안전성 평가를 위한 수치 해석 모델 개발

배영준 ( Bae¸ Young-jun ),심우석 ( Shim¸ Woo-seok ),최석원 ( Choi¸ Seok Won ),정우영 ( Jung¸ Woo-young ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.2

수소탱크는 수소를 저장하는 산업 시설물 중 주요한 구조물로서, 외부 환경적 요인으로 인한 구조물 손상 시 유출, 화재, 폭발 등으로 이어 질 수 있어 이에 대한 안전성 검토는 필수적이다. 본 연구에서는 수소탱크의 하중을 지지하는 기둥에 대한 안전성을 검토하기 위해 해석적 접근 방식을 통해 상세 해석(3D Detailed Modeling)을 수행하였으며, 보다 거동을 쉽게 파악할 수 있도록 단자유도계등가모델(SDOF)을 추가적으로 수행하여 비교하였다. 결과적으로, 두 해석 간 강성의 차이는 각각 5436kN/m, 7900kN/m로 약 30% 차이를 확인했으며, 고유진동수는 각각 11.944Hz, 14146 Hz로 약 15%의 차이가 나타났다.

U-WIN을 이용한 의미 유사도 측정과 활용

임지희(Ji-Hui Im),배영준(Young-Jun Bae),최호섭(Ho-Seop Choe),옥철영(Cheol-Young Ock) 한국정보과학회 2007 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.34 No.1C

개념 간의 유사도 측정 방법은 의미망에서의 두 개념의 최단 경로의 수?노드의 깊이 · 관계의 종류 등의 정보를 이용하는 링크(Link) 기반 방법, 대용량의 말뭉치에서의 개념의 발생빈도를 확률로 계산한 정보량(Information Content) 기반 방법, 관련 단어들의 공기정보를 활용한 의미(Gloss) 기반 방법이 있으며, 이미 국외에서는 WordNet과 같은 의미적 언어자원을 활용하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 아직 한국어 의미망을 바탕으로 한 개념간의 유사성 측정 방법이나 이를 활용하는 방법에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 링크 타입 · 노드의 깊이 · 최단경로 · 정보량 등의 요소를 이용한 의미 유사도 측정방법을 제안하고 이를 활용하여 명사-용언간의 연계 정보를 확보함으로써, 효율적으로 명사-용언간의 네트워크를 구축하도록 한다.