• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.954-957
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• 2019

한국어 맞춤법 검사기는 현재 여러 곳에서 개발하여 서비스를 제공하고 있으며 다양한 목적으로 사용되고 있다. 하지만 이들은 맞춤법이나 띄어쓰기를 검사할 뿐, 존댓말과 같은 높임표현이 잘못 사용되었는지는 검사할 수 없다. 최근에는 맞춤법 검사를 위해 통계적 방식과 딥러닝을 사용하고 있지만, 본 연구에서는 규칙 기반을 활용하여 사용자가 텍스트를 입력하면 잘못된 높임표현을 탐지하여 그에 대한 오류 정보를 제공하고, 올바른 표현으로 교정하는 프로그램을 개발하였다. 구문 분석기를 사용하여 주어-서술어 구조를 파악하고, 형태소 분석기를 활용하여 높임표현을 탐지한 후 격틀사전의 정보를 이용하여 존댓말 오류를 탐지한다. 본 연구는 격식이 있는 문서를 검사할 때나, 한국어 높임말에 익숙하지 않은 외국인들에게 도움이 될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.377-382
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• 2020

cross-texting은 실수로 의도하지 않은 상대방에게 메세지를 잘못 전송하는 것을 말한다. 휴대폰 메신저 사용이 활발해짐에 따라 이 같은 실수가 빈번하게 발생하는데 메신저에서 제공하는 기능은 대체로 사후 해결책에 해당하고 사용자가 사전에 실수를 발견하기는 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 작성한 문장의 형식적 자질를 분석하여 현재 참여중인 대화에서 작성한 문장이 cross-texting인지를 판별하는 모델을 제안했다. 문장에서 높임법, 표층적 완성도 자질을 추출하고 이를 통해 특정 사용자의 대화를 모델링하여 주어진 문장이 대화에 부합하는지 여부를 판단한다. 이같은 방식은 채팅방의 이전 기록만으로도 사용자가 작성한 문장이 cross-texting인지 여부를 쉽게 판단할 수 있는 힌트를 제공할 수 있다. 실제 메신저 대화 말뭉치를 이용해 제작한 데이터에서 94% 정확도로 cross-texting을 탐지했다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.2
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• pp.461-467
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• 2017

As the number of smart devices increases, e-book contents and services are proliferating. However, the text based e-book is difficult for a hearing-impairment person to understand. In this paper, we developed an android based application in which we can choose an e-book text file and each sentence is translated to sign-language elements which are shown in videos that are retrieved from the sign-language contents server. We used the korean sentence to sign-language translation algorithm based on the morpheme analysis. The proposed translation algorithm consists of 3 stages. Firstly, some elements in a sentence are removed for typical sign-language usages. Secondly, the tense of the sentence and the expression alteration are applied. Finally, the honorific forms are considered and word positions in the sentence are revised. We also proposed a new method to evaluate the performance of the translation algorithm and demonstrated the superiority of the algorithm through the translation results of 100 reference sentences.