• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.280-287
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• 1999

동사의 애매성이란 동일 동사 내부에서 공기하는 명사의 상충적 의미의 분포에 의해 발생한다. 이는 동일한 동사라 하더라도 명사의 상위개념, 흑은 개개의 명사에 따라 동사의 의미가 달라진다는 것을 의미한다. 동사의 애매성 해소를 위한 구문의미사전은 동사가 갖는 격틀과 논항에 오는 명사의 단어 집합에 의해 구성된다. 기계용 사전에서의 동사의 애매성이란 명사의 상위개념, 혹은 개개의 명사에 관한 정보가 결여될 때 나타난다. 지금까지의 구문의미사전은 개개의 동사가 갖는 격틀을 중심으로 논합명사의 예만을 제시하거나 명사의 상위개념을 기술하는 형식으로 구성되어 왔다. 이는 형식적인 패턴의 추출에는 유용하지만 대역어 선정을 위한 구문의미사전과 같은 섬세한 의미 정보를 필요로 하는 사전에서는 거의 효력을 발휘하지를 못한다. 다국어를 전제로 한 동사 대역어의 추출을 목적으로 하는 구문의미사전에서는 동사와 공기하는 논항명사의 철저한 추출과 검증에 의한 명사목록의 구축이 애매성 해소와 정확한 동사 대역어의 선정에 전제가 된다. 본 논문에서는 KAIST Corpus를 기반으로 현재 구축 중인 한국어 구문의미사전의 개요와 구축 과정에서 얻어진 방법론을 소개한다. 이 연구개발 결과는 과학기술부 KISTEP 특정연구개발과제 핵심소프트웨어개발 국어정보처리기술개발 중 "대용량 국어정보 심층 처리 및 품질 관리 기술 개발"의 지원을 받았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.193-196
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• 2014

본 논문에서는 사전자원에 기반한 한국어 워드넷(Open Korean WordNet: KWN)의 반자동 구축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 각 전문분야별로 분류된 영어-한국어 대역사전, 일본어-한국어 대역사전을 이용하여 영어 워드넷(Princeton WordNet 3.0)과 일본어 워드넷(Japanese WordNet 1.1)의 어휘를 번역하였다. 그리고 번역 결과의 애매성을 해소하기 위하여, (1)영어와 일본어에 대한 한국어 대역어의 중복 여부, (2)사전의 분야 정보와 워드넷의 계층구조를 고려하였다. 제안한 방법으로 117,659 개의 워드넷 synset 중 63,221 개(약 54 %)의 synset에 대한 자동번역을 수행하여 한국어 워드넷을 구축하였다. 그리고 워드넷 synset의 정의문은 한국어 사전의 정의문을 참조하여 한글화 할 수 있도록 하고, 이 과정을 지원하기 위한 정의문 추천 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에 기반하여 전문가들이 상호 협력하여 한국어 워드넷을 구축할 수 있는 시스템을 개발한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1358-1361
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• 2013

한국어와 한국 수화 간 자동 번역을 위해서는 한국어-한국 수화 대역어 사전이 필요하지만, 현재 한국 수화 사전으로 가장 공신력 있는 한국 수화 사전은 등재 어휘 수가 약 12,000개에 불과하다. 이 때문에 한국어를 한국 수화로 자동 번역을 할 때 대치어가 없어 완벽하게 번역이 되지 않는다. 본 연구에서는 한국 수화 사전의 미등재어로 말미암은 번역률 저하를 최소화하고자 한국어 어휘의미망의 동의어와 상 하위어 정보를 이용한다. 또한, 자동 번역에서 빈번하게 발생하는 어의 중의성 문제도 한국어 어휘의미망의 정보를 이용하여 어의 중의성 해소 규칙을 일반화한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.707-709
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• 2007

매일 생성되는 웹 신문에서 독자가 접해보지 못한 단어는 독자의 이해를 돕기 위하여 괄호를 사용한다. 괄호를 사용하여 표기된 웹 신문의 한국어-영어 대역쌍은 특정 기사에는 출현빈도가 낮지만 전체적으로 여러 신문의 기사를 봤을 때, 최소한 한번 이상 출현하게 된다. 즉, 괄호 안의 동일한 영어 용어 두 개 이상의 문장을 최장일치법 알고리즘에 적용하면 한국어 단어 경계를 자동으로 인식할 수 있다. 본 논문에서는 이런 웹 신문의 괄호 표기 특성을 이용하여 한-영 대역어쌍을 추출하는 방법을 제안한다. 웹 신문 기사 43,648 건에서 최대 2,087개의 한-영 대역어를 추출하였다. 3 개의 서로 다른 테스트 그룹으로 실험한 결과 최대 84.2%의 정확도를 보였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.12
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• pp.1254-1258
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• 2010

In information retrieval, different surface forms of the same object can cause poor performance of systems. In this paper, we propose the method extracting alternative words using translation words as features of each word extracted from parallel corpus, korean/english title pair of patent information. Also, we propose an association word filtering method to remove association words from an alternative word list. Evaluation results show that the proposed method outperforms other alternative word extraction methods.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.462-467
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• 2020

대역사전의 구축은 저자원 언어쌍 간의 기계번역의 품질을 높이는데 있어 중요하다. 대역사전 구축을 위해 기존에 제시된 방법론 중 단어 임베딩을 기반으로 하는 방법론 대부분이 영어-프랑스어와 같이 형태적 및 구문적으로 유사한 언어쌍 사이에서는 높은 성능을 보이지만, 영어-중국어와 같이 유사하지 않은 언어쌍에 대해서는 그렇지 못하다는 사실이 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 단어 임베딩을 기반으로 부트스트래핑을 통해 대역사전을 구축하는 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 소량의 seed 사전으로부터 시작해 반복적인 과정을 통해 대역사전을 자동으로 구축하게 된다. 이후, 본 논문의 방법론을 이용해 한국어-영어 언어쌍에 대한 실험을 진행하고, 기존에 대역사전 구축 용도로 많이 활용되고 있는 도구인 Moses에 사용된 방법론과 F1-Score 성능을 비교한다. 실험 결과, F1-Score가 약 42%p 증가함을 확인할 수 있었으며, 초기에 입력해준 seed 사전 대비 7배 크기의 대역사전을 구축하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.525-527
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• 2003

음차 표기된 외래어의 원어 복원 문제에 있어서 확률모델을 이용한 방법들이 기존에 많이 사용되었다. 이는‘발음단위’개념 (이재성 1998)을 이용하여 서로 대응될 수 있는 한글발음단위와 영어발음단위의 쌍들을 대역어 집합으로부터 추출하고 이를 확률모델에 적용하는 방법이다. 하지만 영어 철자를 영어 발음단위로 변환하는 과정에서 그 단어의 어원에 따라 서로 다른 발음상의 특징을 보이게 되는데. 이것이 기존의 연구에서 성능을 떨어뜨리는 원인이 되었다. 따라서 본 논문에서는 학습 데이터(대역어 집합)들을 발음 특성에 따라 분류하고. 분류된 각 데이터 집합을 학습과정에서 따로 적용함으로써 서로 다른 특성을 가지는 여러 개의 복원 모델을 얻을 수 있고, 이를 이용하여 원어 복원에 대한 성능을 높일 수 있음을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.310-316
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• 2001

이 논문은 '에서', '으로'와 같은 한국어의 부사격 조사들을 다국어 기계번역 시스템에서 다룰 때 올바른 역어 선택을 위한 3단계 변환 방식과 이를 위한 부사격 조사의 언어학적 모델링 방법을 제시한다. 3단계 변환 방식은 부사격 조사의 의미 모호성 해소, 의사 중간언어표상 (Quasi-Interlingua Representation)으로의 변환, 전치사 선택의 3단계로 구성되어 있다. 본 논문에서 중점적으로 다루게 될 세번째 단계, 즉 영어나 독일어에서 한국어의 부사격 조사에 대한 전치사 선택의 단계에서 올바른 대역어 선정 방법론의 핵심이 되는 부사격 조사에 대한 언어학적 모델링을 위해 Pustejovsky (1995)의 생성 어휘부 이론 (Generative Lexicon Theory)을 도입한다. 이 논문에서 제시한 방법론은 그 타당성의 수학적 검증을 위해 통합기반 기계번역 시스템인 CAT2에서 구현되었으나, 방법론 자체는 특정 시스템에 제한됨 없이 범용적으로 적용될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2005.10a
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• pp.97-104
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• 2005

교차언어 검색 과정에서는 질의나 문서의 언어를 일치시키기 위한 변환 과정이 필수적이며, 이런 변환 과정에서 어휘의 중의성으로 인해 하나의 어휘에 대응하는 다수의 대역어가 생성됨으로써 사용자의 정보 욕구를 왜곡시켜 검색의 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 어휘 중의성 문제를 해결하기 위해서 질의의 문맥 정보를 이용하여 변환 질의의 확률을 구함으로써 중의성을 해소하는 방식을 제시하고, 질의의 길이, 중의도, 중의성을 가진 어휘의 비율 등에 따라서 성능이 어떻게 변하는지 비교함으로써 이 방법의 장점과 단점을 분석한다. 또한 현재의 단점을 보완하기 위한 차후 연구 방향을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.246-251
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• 2003

한국어의 언어적 특성에 의해 빈번하게 등장하는 명사와 기능어의 나열은 기능어나 연결 구문의 잦은 생략현상에 의해 복합 명사의 출현을 발생시킨다. 따라서, 한국어 분석에서 복합 명사의 처리 방법은 매우 중요한 문제로 인식되었으며 활발한 연구가 진행되어 왔다. 복합 명사의 의미 결정은 복합 명사구 내 단위 명사간의 의미적인 수식 관계를 고려하여 머리어의 선택과 의미를 함께 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 정보 검색의 색인어 추출 방법에서 사용되는 복합 명사구 내의 서술성 명사 처리를 이용하여 복합 명사의 의미 결정을 인접 명사의 의미 공기 정보가 아닌 구문관계에 따른 의미 공기 정보를 사용하여 분석하는 방법을 제시한다. 복합 명사구 내에서 구문적인 관계는 명사구 내에 서술성 명사가 등장하는 경우 보-술 관계에 의한 격 결정 문제로 전환할 수 있다. 이러한 구문 구조는 명사 의미를 결정할 수 있는 추가적인 정보로 활용할 수 있으며, 이때 구문 구조 파악을 위해 구축된 의미 제약 조건을 활용하도록 한다. 구조 분석에서 사용되는 격틀 정보는 동사와 공기하는 명사의 구문 관계를 분석하기 위해 의미 정보를 제약조건으로 하여 구축된다. 이러한 의미 격틀 정보는 단문 내 명사들의 격 결정과 격을 채우는 명사 의미를 결정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 현재 개발중인 한영 기계 번역 시스템 Tellus-KE의 단문 단위 대역어 선정을 위해 구축된 의미 대역패턴인 동사구 패턴을 사용한다. 동사구 패턴에 기술된 한국어의 단문 단위 의미 격 정보를 사용하는 경우, 격결정을 위해 사용되는 의미 제약 조건이 복합 명사의 중심어 선택과 의미 결정에 재활용 될 수 있으며, 병렬말뭉치에 의해 반자동으로 구축되는 의미 대역 패턴을 사용하여 데이터 구축의 어려움을 개선하고자 한다. 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(