Annual Conference on Human and Language Technology
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2008.10a
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pp.42-47
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2008
1980년대 중반부터 지난 20여 년간 구축해 온 영어 워드넷(PWN)은 인간의 심상어휘집을 재현하려는 목적으로 개발되기 시작하였으나, 그 활용 가능성에 주목한 것은 자연언어처리와 지식공학 분야다. 컴퓨터 매개 의사소통(CMC), 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 인간 언어를 자연스럽게 사용하여 필요한 정보를 획득하기 위해서는 의미와 지식의 처리가 필수적인데, 그 해결의 실마리를 어휘라는 실체를 가진 언어단위에서 찾을 수 있기 때문이다. 이후 전 세계적으로 약 50개 언어의 어휘의미망이 PWN을 참조모델로 구축되어 다국어처리의 기반을 제공할 뿐 아니라, 시맨틱 웹 이후 더욱 주목 받고 다양한 방식으로 활용되고 있다. 본고는 PWN을 참조 모델로 2004년부터 2007년까지 구축한 한국어 어휘의미망 KorLex 1.5를 소개하는 데 있다. 현재 KorLex은 명사, 동사, 형용사, 부사 및 분류사로 구성되며, 약 13만 개의 신셋과 약 15만 개의 어의를 포함하고 있다.
The main purpose of this paper is to investigate the effects of discourse topic and morpho-syntactic verbal information on the resolution of null pronouns in the Korean narrative text within the framework of the construction-integration theory (Kintsch, 1988, Singer & Kintsch, 2001, Graesser, Gernsbacher, & Goldman. 2003). For the purpose of this paper, two conditions were designed: an explicit condition with both a consistently maintained discourse topic and the person-specific verb modals on one hand, and a neutral condition with no discourse topic or morpho-syntactic information provided, on the other. We measured the reading tines far the target sentence containing a null pronoun and the question response times for finding an antecedent, and the accuracy rates for finding an antecedent. During the experiments each passage was presented at a tine on a computer-controlled display. Each new sentence was presented on the screen at the moment the participant pressed the button on the computer keyboard. Main findings indicate that processing is facilitated by macro-structure (topicality) in conjunction with micro-structure (morpho-syntax) in pronoun interpretation. It is speculated that global processing alone may not be able to determine which potential antecedent is to be focused unless aided by lexical information. It is argued that the results largely support the resonance-based model, but not the minimalist hypothesis.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.359-367
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1999
형태소를 공유하고 있는 어휘가 심성 어휘집(mental lexicon)에 어떻게 저장되어 있고 어떻게 어휘 접근되는지에 관하여 여러 설명이 제기되었다 첫 번째 가설은 형태소 공유 어휘는 심성 어휘집에 모두 같은 어근 혹은 어간을 중심으로 저장되어 있다는 것이다. 두 번째 가설은 어간이나 어근으로의 분석을 통해 활용된 단어를 이해하는 것이 아니라 일단 활용된 형태의 어휘를 심성 어휘집에서 찾고, 만일 해당되는 것이 발견되면, 그 활용된 어절의 이해가 끝나게 되고, 만일에 해당되는 것이 심성 어휘집에 존재하지 않는 경우에만 부수적인 과정으로 구성 형태소로의 분석이 이루어진다는 것이다. 세 번째 가설은 어휘의 품사, 어휘의 빈도, 형태소 활용의 규칙성 등에 따라 구성 형태소로의 분석을 통해 활용된 단어를 이해하거나 아니면 활용된 어휘의 직접적인 접근을 통해 활용된 단어를 이해한다는 것이다. 본 연구에서는 이 세 종류의 가설 중에 어느 가설이 옳은 것인지를 조사하기 위해, "먹은" 흑은 "쥐어"와 같은 한국어 어절을 이용하여 형태소 표상 양식과 이해 과정을 다루었다. 본 연구의 목적을 위해 점화 어휘 판단 과제(primed-lexical decision task)를 사용하였다. 실험 1은 "먹은"처럼 동사 "먹다"로도 해석이 가능하고 명사 "먹"으로도 가능한 중의적 어절을 점화 문자열로 제시하고 이 문자열이 두 의미와 관련된 목표 단어 재인에 어떤 영향을 끼치는지를 조사하였다. 만일에 "먹"이라는 어근 혹은 어간으로의 분석을 통해 이 어절을 이해한다면 두 종류의 의미와 관련된 조건 모두에서 촉진적 점화 효과(facilitatory priming effect)가 나타날 것이고, 어절 전체로의 어휘 접근 과정이 일어난다면 사용빈도에서 높은 동사 뜻과 관련된 조건에서만 촉진적 점화 효과가 나타날 것이다. 실험 1의 결과는 두 종류의 의미가 모두 활성화되는 것을 보여 주었다. 즉, "먹은"과 간은 어절 이해는 구성 형태소로의 분석과 구성 형태소 어휘 접근을 통해 어절 이해가 이루어진다는 가설을 지지하고 있다. 실험 2에서는 실험 1과 다르게 한 뜻으로만 안일 수밖에 없는 "쥐어"와 같은 어절을 사용하여 이런 경우에도(즉, 어절의 문맥이 특정 뜻으로 한정하는 경우) 구성 형태소로의 분석 과정이 일어나는지를 조사하였다. 실험 2의 결과는 실험 1의 결과와는 다르게 어간의 한가지 의미와 관련된 조건만 촉진적 점화 효과가 나타나는 것을 보여주었다. 특히, 실험 2에서 SOA가 1000msec일 경우, 두 의미의 활성화가 나타나는 것을 보여주었는데, 이 같은 결과는 어절 문맥이 특정한 의미로 한정시킬 경우는 심성어휘집에 활용형태로 들어있다는 것이다. 또한 명칭성 실어증 환자의 경우에는 즉시적 점화과제에서는 일반인과 같은 형태소 처리과정을 보였으나, 그이후의 처리과정이 일반인과 다른 형태를 보였다. 실험 1과 실험 2의 결과는 한국어 어절 분석이 구문분석 또는 활용형태를 통해 어휘 접근되는 가설을 지지하고 있다. 또 명칭성 실어증 환자의 경우에는 지연된 점화과제에서 형태소 처리가 일반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.694-695
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2007
한국어 문장의 구성은 명사, 동사와 같은 내용어와 조사, 어미와 같은 기능어로 크게 나눌 수있다. 문장의 핵심적인 의미 전달은 내용어에 의해 이루어지며, 한국어 명사구의 경우 잦은 기능어의 생략으로 명사 나열에 의한 복합 명사가 발생된다. 이렇게 발생되는 복합 명사를 구성하는 단위 명사들은 일부 문장 성분을 생략시켜 발생된 것으로, 생략 성분의 복원에 의해 본래의 문장 형태를 추정할 수 있다. 한국어 복합 명사의 경우, 생략되는 문장 성분은 대부분 접사, 조사와 같은 기능어로 국한되며, 기능어의 복원은 단위 명사 간의 격 관계와 의미 관계를 분석하여 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 단위 명사간의 보-술 관계를 이용하여 복합 명사를 구성하는 단위 명사 간의 의존 관계를 추정하고, 추정된 의존 관계에 의해 생략된 격조사와 용언화 접사를 복원하는 방법을 제안한다. 구조 분석에서 사용되는 의미 격틀에 의해 결정되는 격 관계는 격조사와 용언화 접사의 복원을 결정하며, 올바른 본래의 문장 표현 복원을 위해 관형격 조사와 관형격 어미를 비롯한 특별한 형태의 복원은 통계 정보와 휴리스틱 규칙으로 결정한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10d
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pp.76-86
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1999
본 논문에서는 포항공과대학교 지식 및 언어공학연구실에서 개발한 한국어 형태소 분석기 및 품사 태거에 대하여 설명한다. 먼저, 음운 축약 현상이 많은 한국어에 적합한 음절단위 CYK 알고리즘을 제안한다. 그리고, 복합명사 및 복합동사에 대한 처리와 실제 문서에서 빈번히 발생하는 띄어쓰기 오류 처리에 대한 방법론을 설명하고 미등록어에 대한 처리 방안을 제시한다. 품사 태거에서 사용된 방법론과 태그 집합간 매핑, 그리고 명사 추출기에 대해 기술한 후 마지막으로 MATEC'99를 위한 준비과정에서 발생한 표준안과 우리 시스템 사이의 차이점을 나열 및 분석하고 간단히 MATEC'99를 통해 얻은 실험 결과와 평가를 하고자 한다.
Park, Hong-Won;Shim, Jae-Seok;Lee, Su-Jin;Seok, Young-Min;Oh, Seung-Hoon
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.523-529
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2001
한국어의 용언구 중에서 [명사]+[불특정 조사]+[용언]의 형태를 보이는 '공부를 하다' '잠이나 자다'와 같은 어구는 [명사]와 [동사]의 결합이 비교적 자유로워 기계번역 시스템에서 이들을 처리하고자 할 때 몇가지 애로점이 있다. 우선, 기계번역 시스템의 특성상 이와 같은 용언구를 하나의 어구로 인식해서 역문을 생성해야 하는데 이들을 일일이 사전에 수록하기 어렵다는 점을 지적할 수 있다. 또한 이들 어구에 포함된 [명사] 부분이 [한정사]의 수식을 받을 때 영어 역문에서는 해당 수식어를 원래의 수식어의 의미 그대로 생성할 수 없다는 것도 중요한 문제점이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 [명사] 부분과 [용언] 부분을 각각의 품사 사전에서 탐색하여 품사별로 인식한 후에 다시 통사적으로 하나의 용언으로 인식시켜 해당 역문을 생성하는 처리 방법을 제안한다. 또한, [한정사]의 수식을 올바로 생성하기 위하여 이런 종류의 용언구들을 분류하여 그 분류에 따라 [한정사]를 변형 생성하는 방법을 제시한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.153-157
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1996
본 논문은 연속 분포 HMM을 사용한 핵심어 추출기법(Keyword Spotting)과 화자 인식에 기반한 음성 다이얼링 및 부서 안내에 관한 것이다. 개발된 시스템은 상대방의 이름, 직책, 존칭 등에 감탄사나 명령어 등이 혼합된 형태의 자연스런 음성 문장으로부터 다이얼링과 안내에 필요한 핵심어를 자동 추출하고 있다. 핵심 단어의 사용에는 자연성을 고려하여 문법적 제약을 최소한으로 두었으며, 각 단어 모델에 대해서는 음소의 갯수 더하기 $3{\sim}4$개의 상태 수와 3개 정도의 mixture component로써 좌우향 모델을, 묵음모델에 대해서는 2개 상태의 ergodic형 모델을 구성하였다. 인식에 있어서는 프레임 동기 One-Pass 비터비 알고리즘과 beam pruning을 채택하였으며, 인식에 사용된 어휘는 36개의 성명, 8개의 직위 및 존칭, 5개 정도의 호출어, 부탁을 나타내는 동사 및 그 활용이 10개 정도이다. 약 $3{\sim}6$개 정도의 단어로 구성된 문장을 실시간($1{\sim}3$초이내)에 인식하고, 약 98% 정도의 핵심어 인식 성능을 나타내고 있다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2007.10a
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pp.233-240
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2007
온톨로지 구축에서 클래스간 관계 설정은 중요한 부분이다. 본 논문에서는 클래스간 상 하위 관계 외의 관계 설정을 위한 클래스간 관계 자동 정의를 목적으로 의존구문분석의 (주어, 용언) (목적어, 용언) 쌍들을 추출하고, 이렇게 추출된 데이터를 이용하여 용언들을 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 도메인 전문 코퍼스 데이터 희귀성 문제를 해결하고자, 웹검색을 결합한 방식을 선택하여 도메인 온톨로지 구축 클래스간 관계 자동 설정에 대한 방법론을 제시한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2004.10d
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pp.181-188
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2004
대다수의 개방영역 자연어 질의응답 시스템은 답을 선택할 수 있는 개념영역을 미리 정의하고 있기 때문에 시스템이 준비하지 못한 범주의 개념을 묻는 질의문에 대해서는 올바른 응답을 생성하지 못하거나 예외 처리 방식으로 응답을 생성해 낸다. 본 논문에서는 전형적인 범주에 속하지 않는 명사 개념에 관한 질의문에 대해 범용적으로 대응할 수 있는 개방영역 자연어 질의응답 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 상위 개념 명사구(Hypernym)에 포함되는 하위 개념의 명사구(Hyponym)들을 추출할 수 있는 일반적인 패턴들을 그 신뢰도와 함께 가지고 있다. 따라서 질의문이 임의의 명사구 개념을 요청할 때 정답의 후보들을 동적으로 생성되는 가상의 is-a 의미관계 사전으로부터 신뢰 순위로 정렬하여 추출해 낼 수가 있다. 제안하는 시스템은 "What 명사구 동사구" 형태의 질의문들 중에서 개체명 인식기나 시소러스를 이용하여 정답 후보를 손쉽게 생성할 수 있는 질의문을 배제한 실험용 질의문 집합을 이용한 실험에서 42%의 재현율을 보였다.
미쓰비시전기는 제3세대 16비트 D램을 비롯한 0.4$\mu$m이하의 디자인룰을 갖는 ULSI를 대상으로, 직경 200mm웨이퍼 프로세스기술을 포함한 제조기술을 개발하여, 일본 국내, 대만, 독일에 양산공장을 전개하였다. 생산성이 우수한 디바이스/프로세스기술을 기반으로 저비용의 청정실 건설, 급수 등을 포함한 동력설비, 공장 자동화(FA), 컴퓨터제어식 제조공정(CIM), 북이단지구에있는 미쓰비시전기의 반도ㅔ개발거점과 각 공장간을 맺는 정보네트워크, 나아가 제조장치에 대한 철저한 저발진화와 결함관리를 위해 동사의 기술을 결집하여 생산성이 매우 높은 반도체양산공장을 글로벌하게 전개하였다. 우선 태본공장 최첨단 반도체라인(KD동)을 아주 짧은 기간에 가동시키는 소위 ''수직기동''을 실현하였다. 다음에 태본공장 KD동을 ''마더(Mother)공장''으로 하여 그대로 기술이전하는 ''Copy Exactly''라는 방법으로 이들 기술을 세계적으로 전개한 결과 대만에 있는 합병회사인 PS(Powerchip Semiconductor corporation)와 독일에 있는 생산회사 MSE(Mitsubishi Semiconducter Europe, GmbH)에서도 최첨단 반도체공장의 수직기동에 성공하였다. 이 공장은 0.25$\mu$m이후의 제품에도 대응가능하며 태본공장 KD동은 64M비트 D램으로 제품을 전환해가고 있다. 그렇게 하여 이들 공장과 개발거점을 네트워크호하여 다국적 기업에 걸맞는 세계적인 ULSI의 양산체제를 구축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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