• 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 Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.61-67
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• 2000

본고는 텍스트로 제시된 한국어 문장의 형태통사론적 오류와 의미적 논항결합시 하위범주화요건을 위배하는 논항선택 오류의 인식 및 판단에 따른 ERP(Event-Related Potential)를 검출하여, 이에 대한 문장이해과정의 시간추이적 양상을 연구의 대상으로 하였다. 참여한 피험자로부터 각각의 유형에 대한 통계분석 결과, 통사적 오류 추출에서 의미적 오류 추출에 이르기까지 기존의 연구에서 제시된 오류패턴 요소들(ELAN, N400, P600)을 확인하였으며, 아울러 한국어 문장이해과정의 특이성을 관찰할 수 있었다. 이를 통해 문장묵독시 일어나는 여러 종류의 문법오류에 대한 개별적 성격규명과 함께, 이들의 문법틀 내에서의 상호관계에 대한 일련의 가설설정이 이루어질 수 있으며, 또한 문장이해 메커니즘의 신경적 기전의 특성 규명으로 부수될 인간지능 모사가능성에 생리학적 토대가 더해 질 것으로 추정되는 바, 언어이해와 대뇌기전지형을 결정짓는 또 다른 규준이 될 것이다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.6
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• pp.405-414
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• 2011

Korean grammar checkers typically detect context-dependent errors by employing heuristic rules that are manually formulated by a language expert. These rules are appended each time a new error pattern is detected. However, such grammar checkers are not consistent. In order to resolve this shortcoming, we propose new method for generalizing error decision rules to detect the above errors. For this purpose, we use an existing thesaurus KorLex, which is the Korean version of Princeton WordNet. KorLex has hierarchical word senses for nouns, but does not contain any information about the relationships between cases in a sentence. Through the Tree Cut Model and the MDL(minimum description length) model based on information theory, we extract noun classes from KorLex and generalize error decision rules from these noun classes. In order to verify the accuracy of the new method in an experiment, we extracted nouns used as an object of the four predicates usually confused from a large corpus, and subsequently extracted noun classes from these nouns. We found that the number of error decision rules generalized from these noun classes has decreased to about 64.8%. In conclusion, the precision of our grammar checker exceeds that of conventional ones by 6.2%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.33-36
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• 2018

코드리뷰는 소프트웨어의 신뢰성을 향상시키며, 개발 기간을 단축시킨다. 기존의 코드리뷰 도구들은 문법적인 오류는 검출하지만, 논리적인 오류를 찾아내지 못하는 한계가 있다. 본 논문에서는 Git 히스토리를 이용하여 코드 간의 연관성 그래프를 만들고, 이를 이용하여 논리적인 오류를 찾아내는 도구를 구현하였다. 코드상의 논리적 오류를 검출하여 프로그램 개발을 용이하게 하고, 내부에 잠재되어 있는 결함을 예방할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.4
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• pp.245-254
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• 2009

With the increasing adoption of embedded processors, the need of developing compilers for the embedded processors with timely manner is also growing. Retargeting has been adopted as a viable approach to constructing new compilers by modifying the back-end of an existing compiler. This paper proposes a test suite generation system for testing retargetable C compilers. The proposed system generates the test suite using the grammar coverage concept. Generally, the size of the test suite satisfying the grammar coverage of the source language is very large. Hence, the proposed system also provides the facility to reduce the size of the test suite. According to the experimental result, the reduced test suite can detect 75% of the compiler faults detected by the original test suite though the size of the reduced test suite is only 10% of that of the original test suite in average. This result indicates that the reduction technique proposed in this paper can be effectively used in the prior phase of the development procedure of the embedded compilers.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.339-345
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• 1992

한국어 문서 작성 지원 툴 ${\ulcorner}$한림${\lrcorner}$은 기계 가독형의 한국어 문서 화일을 해석하여, 문서의 오류 검출을 포함한 문서 작성상의 수정 지침이 될 수 있는 자료를 사용자에게 제공하는 것을 목적으로 하는 시스템이다. 본 시스템에서는 기본적으로 문법 해석이나 사전을 이용하지 않고 알고리즘을 이용한 문자 분석만에 의하여 한국어 문서를 해석한다. 여기에서는 현재 개발중인 ${\ulcorner}$한림${\lrcorner}$의 개발 목적, 방침, 구현 방법 등에 대하여 논하고, 부분적으로 완성된 몇 개의 툴을 소개한다.