• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.159-161
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• 1998

한글은 중심어 후행성과 어순의 자유성, 격을 결정하는 조사의 생략 등으로 인해 영어권에서 연구되어진 변형 생성 문법이나 어휘 함수 문법, 구구조문법류 등이 적용되기 어려운 문제점을 가지고 있고 관형적인 표현이 많아 구문 규칙 만으론 분석하기 쉽지 않기 때문에 사전에 의존해야 하는 경우가 많으므로 이에 적합한, 사전을 구성하고자 한다. 그러나 기존의 태그와 키워드만으로 구성된 사전만으로 어려운 점이 많고, 이 때문에 문법 규칙을 같이 적용하게 되는데 이 규칙을 보통 알고리즘을 이나 수작업을 통해 사전으로 구성하므로 정확성도 떨어진다. 저자는 이 과정을 코퍼스를 통해 구성하여 시간을 줄이고 결합 정보 또한 보다 견고하게 구성하기 위해 통계 정보-코퍼스 내에서 결합이 사용된 빈도-에 따라 순위를 결정할 수 있도록 구성하였다. 이를 보다 확장하여 구문분석 시에도 활용할 수 있도록 분석된 단어간의 결합 정보와 그 결합이 사용된 빈도를 포함하여 구문 결합 정보 사전을 구성하고자 한다. 이는 기존의 의존 문법이나 구문 관계를 이용하여 구문분석을 할 경우 올바른 트리의 결합 관계를 검색할 때 쓰여질 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.1
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• pp.79-84
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• 2009

This paper explores a method of text watermarking for agglutinative languages and develops a syntactic tree-based syntactic constituent movement scheme. Agglutinative languages provide a good ground for the syntactic tree-based natural language watermarking because syntactic constituent order is relatively free. Our proposed natural language watermarking method consists of seven procedures. First, we construct a syntactic dependency tree of unmarked text. Next, we perform clausal segmentation from the syntactic tree. Third, we choose target syntactic constituents, which will move within its clause. Fourth, we determine the movement direction of the target constituents. Then, we embed a watermark bit for each target constituent. Sixth, if the watermark bit does not coincide with the direction of the target constituent movement, we displace the target constituent in the syntactic tree. Finally, from the modified syntactic tree, we obtain a marked text. From the experimental results, we show that the coverage of our method is 91.53%, and the rate of unnatural sentences of marked text is 23.16%, which is better than that of previous systems. Experimental results also show that the marked text keeps the same style, and it has the same information without semantic distortion.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.924-927
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• 2017

통계 모형에 기반을 둔 구문분석기는 자료 부족 문제에 취약하거나 장거리 의존관계와 같은 특정 언어현상에 대한 처리가 어렵다는 단점이 있다. 이러한 한계점을 극복하고자 본 연구진은 규칙에 기반을 둔 한국어 구문분석기를 개발하고 있다. 다른 구문 분석기와 다르게 형태소 단위 구문분석을 시도하며 생성 가능한 모든 구문분석 후보를 보여주는 것이 특징이다. 본 연구진의 기존 연구에서 개발한 한국어 구문분석기는 형태소의 입력순서와 구문분석 후보의 생성 순서에 의존하여 구문분석 후보를 순서화하였다. 그러나 생성되는 구문분석 후보 중 가장 정답에 가까운 구문분석 후보의 순위를 낮추기 위해서는 각 구문분석 트리가 특정한 점수를 가질 필요가 있다. 본 논문에서는 품사 태거(tagger)에서 출력하는 어절별 형태소의 순위에 따른 가중치, 수식 거리에 따른 가중치, 특정한 지배-의존 관계에 대한 가중치를 이용해 가중치 합을 가지는 구문분석 후보를 구성하고 이를 정렬하여 이전 연구보다 향상된 성능을 가진 한국어 구문분석기 모델을 제안한다. 실험은 본 연구진이 직접 구축한 평가데이터를 기반으로 진행하였으며 기존의 Unlabeled Attachment Score(UAS) 87.86%에서 제안 모델의 UAS 93.34%로 약 5.48의 성능향상을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.26-30
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• 2000

문서를 대표하는 단어를 추출하는 색인어 추출은 정보검색 시스템의 질을 좌우한다. 대부분의 색인어 추출 시스템은 명사를 추출하고 있으며, 가능한 모든 명사를 추출하고 있다. 이러한 방법은 불필요한 단어가 그 문장을 대표하는 색인어로 추출될 가능성이 높으며, 이는 정보 검색 시스템의 효율을 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 품사 태깅이나 구문 해석 단계 등을 통해 불필요한 후보를 제거할 수 있지만, 태거를 구축하거나 구문 해석을 위해서는 많은 비용과 시간이 필요하다. 본 논문에서는 구문 형태소 단위의 형태소 해석에 기반한 색인어 추출 방법을 제안한다. 구문 형태소는 통사적/의미적으로 강한 공기 관계를 가지면서 문장에서 하나의 통사적 단위나 자질의 단위로 표현되기 때문에 구문 형태소내에 포함된 단어열들은 대부분 색인어가 될 수 없다. 이러한 방법을 이용하여, 형태소 해석 결과를 이용한 색인어 추출에서 발생하는 색인 오류를 제거함으로써 색인기의 성능을 높이는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.133-138
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• 2019

의존 구문 분석은 문장 구성 요소의 위치에 제약이 적고 생략에도 유연하게 대처할 수 있어 한국어 구문 분석에 적합하다. 하지만 의존 구문 분석을 수행할 때 지배소를 결정해야 할 노드 수가 많으면 계산의 복잡도가 올라가고, 각 노드의 지배소를 결정할 때 방향성 문제가 있어 구문 분석에 모호함을 더한다. 이때 지배소 후위 원칙을 엄격하게 적용할 경우 구문적 중심어와 의미적 중심어가 불일치하는 문제가 발생한다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 구묶음을 수행한 문장으로 구문 분석을 수행할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 의존 구문 말뭉치를 말덩이 기반의 의존 구문 말뭉치로 변환하는 알고리즘을 기술하고, 이에 따라 구축한 말뭉치와 기존의 말뭉치를 정량적으로 비교한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.655-658
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• 2004

본 논문은 구문패턴과 의미망을 이용하여 복합명사를 생성하는 방법을 제안하고, 제안된 방법으로 설계 구현된 시스템, 복합명사 생성기(Compound Nouns Generator : CNG)를 제시한다. 복합명사에 관한 연구는 형태적, 구문적, 의미적인 관점에서의 분석과 생성에 이르기까지 폭넓게 진행되고 있다. 본 논문에서는, 사전에 등재된 표제어만을 복합명사로 인정하고, 나머지는 1차적으로 명사 연결구로 파악한다. 그리고 이것을 다시 신형 복합명사와 명사 연결구로 파악함으로써, 복합명사에 대한 명확한 기준을 제시하여 자연언어처리, 정보검색 등에서 효율성을 높이고자 하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 복합명사 확장을 위해 구문패턴을 자동 생성함으로써 시스템의 융통성을 향상시키고, 구문패턴과 의미망을 통해 생성된 복합명사와 명사 연결구의 말뭉치상의 빈도정보를 이용함으로써 고빈도의 명사 연결구가 복합명사로서 굳어질 수 있는 가능성을 보여주기도 한다. 또한, 구문패턴과 의미망을 통해 생성된 명사 연결구를 비교하여 생성된 신형 복합명사는 구문패턴에 의해 뜻풀이가 자동으로 생성된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.175-177
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• 2001

형태소 해석 결과 생성되는 형태소 옅은 구문 분석을 수행하기에는 적절하지 않은 구문 단위로 구성되어 있는 경우가 많으며 이로 인해 구문 분석기가 불필요한 연산을 수행하여 과도한 구문 트리를 생성하는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 한영 자동 번역의 한국어 구문 분석기 성능 향상 및 자연스러운 대역문 생성을 위하여 시간 부사구와 명사구에 대한 구묶음을 위한 구문 분석 전처리 방법을 제안하며 이를 위한 각 구 단위의 대역 패턴을 정의한다. 방송자막 및 매뉴얼 문장을 대상으로 실험한 결과, 각 문장 구문 단위를 평균적으로 26% 정도 감소시킴으로써 불필요한 파스 트리의 생성을 배제하여 구문 분석기의 성능을 향상시킬 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.240-244
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• 2010

본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 식별을 위해서 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존의 구문 트리 커널은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대해서 단순하게 외형적 비교를 수행하기 때문에 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 수치가 상대적으로 낮아져서 단백질 간 상호작용 식별의 성능이 떨어지는 문제점이 발생한다. 이를 극복하기 위해서 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 그리고 제안된 시맨틱 구문 트리 커널을 활용하여 단백질 간 상호작용 식별 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보여주었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.281-286
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• 1998

구문분석(syntactic analysis)은 형태소 분석된 결과를 입력으로 받아 구문단위간의 관계를 결정해 주는 자연어 처리의 한 과정이다. 그러나 구문분석된 결과는 많은 중의성(ambiguity)을 갖게 되며, 이러한 중의성은 이후의 자연어 처리 수행과정에서 많은 복잡성(complexity)를 유발하게 된다. 지금까지 이러한 문제를 해결하기 위한 여러 가지 연구들이 있었으며, 그 중 하나가 대량의 데이터로부터 추출된 통계치를 이용한 방법이다. 그러나, 생성된 모든 구문 트리(parse tree)에 통계치를 부여하고, 그것들을 순위화하는 것은 굉장히 시간 소모적인 일(time-consuming job)이다. 그러므로, 생성 가능한 트리의 수를 효과적으로 줄이는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 개선된 beam search 알고리즘을 제안하고, 기존의 방법과 비교한다. 본 논문에서 제안된 beam search 알고리즘을 사용한 구문분석기는 beam search를 사용하지 않은 구문분석기가 생성하는 트리 수의 1/3정도만으로도 같은 구문 구조 정확률을 보였다.