• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.507-510
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• 2001

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 특히 의존 문법 생성을 위해 확률 재추정 알고리즘을 의존문법생성에 맞도록 변형하여 학습하였으며 정확한 문법 생성 및 회귀데이터(Data Sparseness)문제 해결을 위해서 구성요소의 대표 지배소들 간의 의존관계 만을 학습했던 기존 연구와는 달리 구성요소 내부의 의존관계까지 학습하는 방법을 제안한다. KAIST 의 트리 부착 코퍼스 31,086 문장에서 추출한 25,000 문장의 Tagged Corpus 을 가지고 한국어 확률 의존 문법 학습을 시도 하였다. 그 결과 초기문법을 10.97% 에서 23.73% 까지 줄인 2,349 개의 정확한 문법을 얻을 수 있었다. 문법의 정확성을 실험 하기 위해 350 개의 실험문장을 Parsing 한 결과 69.61%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 구성요소 내부의 의존관계 학습으로 얻어진 의존문법이 더 정확했으며, 회귀데이터 문제 또한 극복할 수 있음을 알 수 있었다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.2
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• pp.43-48
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• 2019

This study examines the problem of incorrect usage of grammatical terms that are quite common in English grammar teaching process and suggests ways to revise and improve the errors. Parts of speech and sentence elements are indispensable for any grammatical explanation. These grammatical terms are a core part of the grammar, but they are frequently used without being verified correctly and interchangeably with no distinction. These terms refer to different things, and when they are used interchangeably, they cause confusion in the establishment of grammar cognition. In result, there is a crucial need to discuss and improve the definitions of the grammatical terms defined in the English teaching process for proper improvement in effective English education.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.147-154
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• 2002

이 논문은 한국어 문서 교정을 위해 부산대학교 인공지능 연구실에서 개발되고 있는 맞춤법 및 문법 검사기와 그 지식베이스 구축에 대해 알아본다. 비대칭 관계(asymmetric relation) 설정과 더불어 개발된 문법 검사기는 한 문장의 임의의 두 요소간의 비대칭 관계를 토대로 (1) 잠재적 지배관계 개념을 설정하고 (2) 부분 문장 분석 방법을 사용한다. 이런 요소들을 효율적으로 운영하는 시스템을 구현하기 위해서는 한국어에 대한 이해와 경험적 자료를 적절히 조화시킨 지식베이스 구축이 필수적이다. 이 논문은 그 선수(先手) 작업으로 한국어 문서의 오류들을 관찰하고, 그로부터 추출한 언어적이거나 언어 외적인 요소들로부터 일반적 패턴을 뽑아내어 사용자의 기대를 만족시키기 위한 적절한 규칙지식베이스를 구축하고 문법 검사기의 성능 향상을 위해 문장 분석 출발점과 분석방향 그리고 분석범위를 한정한다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.8
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• pp.2113-2123
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• 1999

The partial free order feature of Korean makes grammar size represented by CFG too big and that's why grammar has to contain all the ordered words. There are some problems to parse spoken language, because spontaneous spoken language has special features such as meaningless words, repetitious speech, etc. So, in this paper, we define 'Core-Concept' as the necessary element for parsing and we describe grammar only using Core-Concept. And we can prevent grammar from becoming very large and reduce an additional parsing burden as we select. Core-Concept described in grammar as parsing element. Through this strategy, we present that the simplified grammar can give us more efficient method to get right results. Experiments show that our parsing strategy has an average of 98% or over success rate in correct parsing results.

• Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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• v.5
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• pp.23-51
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• 2002

이 글은 문법화의 관점에서 관사, 비인칭구문, 재귀동사 구문을 독일어와 우리말을 중심으로 비교하였다. 우리말의 경우 관사의 범주가 아직 문법 화하지는 않았지만 수사 '하나/한'은 서양 언어에 못지 않게 다양한 문법적 기능으로 발전하였다. 독일어의 정관사나 대명사에 해당되는 요소는 우리말에서 자주 생략된다. 비인칭구문도 유럽언어의 특징인데 독일어의 경우 이는 지시대명사에서 문법 화한 것이다. 우리말의 경우 비인칭구문은 문법 화하지 않았으며 이를 위해 우리말은 주어생략 통 다른 문법적 기재들을 사용한다. 독일어에는 또 재귀구문이 잘 발달되어 있는데 우리말은 재귀구문이 그렇게 다양하게 문법 화되지 않았다 한편 우리말의 재귀사는 다양한 지시적 기능을 발전시켰다. 즉 이들은 순수하게 재귀적으로 쓰이는 경우 이외에 문장 내적 혹은 문장 외적 지시사로 사용되고 있으며 부분적으로 독일어의 man과 같은 부정대명사의 기능도 가지고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.136-139
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• 2011

외국어 교육의 필요성이 강조되고 그에 대한 요구가 늘어남에 따라 언어 교육의 기회를 늘리고 비용을 줄이기 위해 컴퓨터 기반의 다양한 기술들의 요구 역시 증가하고 개발되고 있다. 언어 능력 개발의 중요한 요소로서 문법 교육에 대한 컴퓨터 지원 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 문법 오류 시뮬레이션을 통해 문법 오류 패턴 데이터베이스를 구축하고 이들 패턴과 사용자 입력의 패턴 매칭으로 생성된 자질 벡터로 기계 학습을 하여 문법성 확인을 했다. 문법성 확인 결과에 따라 오류 종류에 따른 상대 빈도를 고려하여 오류 종류를 분류했다. 또 말하기와 쓰기 작업의 서로 다른 특성을 반영하기 위해 말하기 작업과 쓰기 작업에 대한 두 개의 다른 말뭉치가 학습에 이용 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.967-970
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• 2004

웹에는 많은 자원들과 정보들이 존재한다. XTM은 Topic, Association, Occurrence등의 태그를 활용하여 웹상의 자원들과 정보를 정의한다. XTM을 구성하는 태그는 간단한 반면에 자원과 정보를 표현하기 위해서 많은 수의 태그가 사용된다. 사용되는 태그 구조의 복잡성 때문에 사용자가 손쉽게 태그를 정의하고 사용할 수 있는 편집기가 필요하다. 본 논문은 XTM의 편집을 용이하게 하기 위해 문법에 올바른 그래픽 요소들로 표현하는 구문지향 그래픽 편집기를 설계하고 구현한다. 사용자가 XTM의 문법을 알지 못하거나 미숙한 경우에 XTM 문법상의 오류를 가진 문서를 생성할 수 있다. 이러한 문법상의 오류에 대해서 본 논문에서 제안한 편집기는 구문상의 올바른 요소를 편집 후보 집합으로 사용자에게 제시하고, 사용자는 제시하는 편집 후보 집합 중에서 올바른 요소 항목을 선택하여 편집을 수행할 수 있다. 또한, XTM의 복잡한 구조를 그래픽 형태로 표현하고 사용자는 표현된 그래픽 구조에서 편집한다. 따라서, 사용자는 텍스트기반의 편집기에 비해서 손쉽게 전체 구조를 파악할 수 있으며 편리하고 정확하게 XTM 문서를 생성할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.239-246
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• 1998

확률적 언어모델링은 일련의 단어열에 문장확률값을 적용하는 기법으로서 음성인식, 확률적 기계번역 등의 많은 자연언어처리 응용시스템의 중요한 한 요소이다. 기존의 접근방식으로는 크게 n-gram 기반, 문법 기반의 두가지가 있다. 일반적으로 n-gram 방식은 원거리 의존관계를 잘 표현 할 수 없으며 문법 기반 방식은 광범위한 커버리지의 문법을 습득하는데에 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 일종의 단순한 의존문법을 기반으로 하는 언어모델링 기법을 제시한다. 의존문법은 단어와 단어 사이의 지배-피지배 관계로 구성되며 본 논문에서 소개되는 의존문법 재추정 알고리즘을 이용하여 원시 코퍼스로부터 자동적으로 학습된다. 실험 결과, 제시된 의존관계기반 모델이 tri-gram, bi-gram 모델보다 실험코퍼스에 대해서 약 11%에서 11.5%의 엔트로피 감소를 보임으로써 성능의 개선이 있었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.3
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• pp.688-702
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• 1998

In this paper, we propose sign language morpheme generation rule corresponding to morpheme analysis for each part of speech. Korean natural sign language has extremely limited vocabulary, and the number of grammatical components eing currently used are limited, too. In this paper, therefore, we define natural sign language grammar corresponding to Korean language grammar in order to translate natural Korean language sentences to the corresponding sign language. Each phrase should define sign language morpheme generation grammar which is different from Korean language analysis grammar. Then, this grammar is applied to morpheme analysis/combination rule and sentence structure analysis rule. It will make us generate most natural sign language by definition of this grammar.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.41 no.4
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• pp.226-241
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• 2014

LOD(Linked Open Data) is composed of RDF triples which are based on ontologies. They are identified, linked, and accessed under the principles of linked data. Publications of LOD data sets lead to the extension of LOD cloud and ultimately progress to the web of data. However, if ontologically the same things in different LOD data sets are identified by different URIs, it is difficult to figure out their sameness and to provide trustworthy links among them. To solve this problem, we suggest a Trustworthiness Improving Link Evaluation, TILE for short, technique. TILE evaluates links in 4 steps. Step 1 is to consider the inference property of syntactic elements in LOD data set and then generate RDF triples which have existed implicitly. In Step 2, TILE appoints predicates, compares their objects in triples, and then evaluates links between the subjects in the triples. In Step 3, TILE evaluates the predicates' syntactic property at the standpoints of subject description and vocabulary definition and compensates the evaluation results of Step 2. The syntactic elements considered by TILE contain RDFS, OWL, OWL2 which are recommended by W3C. Finally, TILE makes the publisher of LOD data set review the evaluation results and then decide whether to re-evaluate or finalize the links. This leads the publishers' responsibility to be reflected in the trustworthiness of links among the data published.