[논문]Factotum SemNet을 활용한 개념간 개연사슬 발견

양재군; 강인수; 배재학; 이종혁

Factotum SemNet을 활용한 개념간 개연사슬 발견
Abductive Chain Detection between Concepts with Factotum SemNet 원문보기

양재군 (울산대학교 컴퓨터·정보통신공학부) , 강인수 (포항공과대학교 전자컴퓨터공학부 컴퓨터공학과) , 배재학 (울산대학교 컴퓨터·정보통신공학부) , 이종혁 (첨단정보기술연구센터)

독해 과정에서 문장 의미간 개연성 파악은 저자의 저술의도 파악에 중요한 요소로 작용한다. 개연성 파악을 위해서는 우선 어휘들과 그들의 연관관계로 구성된 개연사슬을 발견할 필요가 있다. 본 논문에서는 Factotum SemNet을 활용하여 개연사슬의 발견을 자동화하였고 이에 대한 도구를 개발하였다. 그 후, 이 도구를 이용한 실험을 통해서 개연사슬 발견의 자동화가 가능함을 알 수 있었다.

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문제 정의

본 논문에서는 Factotum SemNet MRD[6]에서 기능 성관계를 탐색하는 방법으로 개연 사슬을 발견하였다. 우선, 검색 어휘가 뿌리(Root)에 위치하는 트리구조를 생성한다.

제안 방법

독해 과정에서 문장간 개연성 인지는 저자의 저술 의도 파악에 중요한 요소이다. 개연성 유추를 위해 본 논문에서는 두 개념을 의미적으로 연결하는 개연 사슬 발견을 자동화하였다. 여기에 온톨러지 자원으로서 전처리한 Factotum SemNet MRD를 이용하였다.
본 논문에서는 개연 사슬 발견 자동화에 대한 방법을 두 가지 측면에서 살펴보았다: (1) 온톨러지에는 대상어 휘와 함께 인과관계나 개연적인 관계를 포함시켜서 어휘 간 개연성 파악이 쉽도록 한다. 이런 관점에서 Factotum SemNete 개연 사슬 발견에 유용한 자원이다.
Factotum SemNete MICRA사에서 Roget 시소러스 [4]와 Webster 사전을 이용해서 구축한 의미망 (Semantic Network)이다. 이 의미망은 [그림 2]처럼 Roget 시소러스의 분류체계를 보완, 재구성하였다. 또한 i$—a등의 의미관계표스](Semantic R이ation히 Marker)을 이용하여 어券의 의미 계승을 가능하게 하였다[5].
개연 사슬 발견을 자동화시킬 수 있다면 기계에 의한 글이나 대화의 거시적 이해가 훨씬 용이해질 것이다. 이에 본 논문에서는 Factotum SemNet(3)을 활용해서 개념 간 개연 사슬의 발견을 자동화하였다.
여기에서 탐색 된 개연 사슬은 사람의 상식에 의거하여 선별해야 할 필요가 있다. 이에 해한 방안으로 본 논문에서는 특정 기능성 관계를 취사선택하는 방법을 이용하였다.
여기에 온톨러지 자원으로서 전처리한 Factotum SemNet MRD를 이용하였다. 자동화 과정에서 는 이 개념망에서 규정한 기능성 관계 (Function히 Relation)와 동의어 군(Synonym Set)을 탐색하였다. 탐색 경로 구성 시 고려 대상 관계들을 취사선택할 수 있게 하여 탐색 결과를 조절 할 수 있게 하였다.
자동화 과정에서 는 이 개념망에서 규정한 기능성 관계 (Function히 Relation)와 동의어 군(Synonym Set)을 탐색하였다. 탐색 경로 구성 시 고려 대상 관계들을 취사선택할 수 있게 하여 탐색 결과를 조절 할 수 있게 하였다. 구현한 시스템을 사용하여 사람의 상식에 부합하는 개연 사슬들을 얻을 수 있었다.

대상 데이터

개연성 유추를 위해 본 논문에서는 두 개념을 의미적으로 연결하는 개연 사슬 발견을 자동화하였다. 여기에 온톨러지 자원으로서 전처리한 Factotum SemNet MRD를 이용하였다. 자동화 과정에서 는 이 개념망에서 규정한 기능성 관계 (Function히 Relation)와 동의어 군(Synonym Set)을 탐색하였다.

성능/효과

탐색 경로 구성 시 고려 대상 관계들을 취사선택할 수 있게 하여 탐색 결과를 조절 할 수 있게 하였다. 구현한 시스템을 사용하여 사람의 상식에 부합하는 개연 사슬들을 얻을 수 있었다. 이를 통해 대화나 글의 의미 파악을 위한 개 연 사슬 발견 자동화가 가능함을 알 수 있었다.
구현한 시스템을 사용하여 사람의 상식에 부합하는 개연 사슬들을 얻을 수 있었다. 이를 통해 대화나 글의 의미 파악을 위한 개 연 사슬 발견 자동화가 가능함을 알 수 있었다. 향후, 기 능성 관계와 동의어 군의 적절한 선택으로 본 논문에서 적용한 방법을 개선하면 현재보다 더 적절한 개연 사슬 발견이 가능할 것으로 기대한다.
그 중 첫 번째 개연사슬인 ''refrigerator - preservation - rnjt「ition - food - hungry"는 사람의 상식에 부합하는 경로를 거쳐 대상 어휘를 연결시키고 있다. 이처럼 Factotum SemNet 을 활용한 개연 사슬 발견 자동화가 가능함을 본 실험을 통해서 알 수 있었다.

후속연구

이를 통해 대화나 글의 의미 파악을 위한 개 연 사슬 발견 자동화가 가능함을 알 수 있었다. 향후, 기 능성 관계와 동의어 군의 적절한 선택으로 본 논문에서 적용한 방법을 개선하면 현재보다 더 적절한 개연 사슬 발견이 가능할 것으로 기대한다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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