• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권12호
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• pp.928-935
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• 2010

문서에서 생략된 요소가 지시하는 대상을 식별해 내는 작업은 기계 번역, 정보추출 등과 같은 자연언어처리 분야의 다양한 응용들을 위해 필요하다. 문장에서 생략된 요소들은 영조응사, 영대명사 등으로 불리며, 지시(reference)의 한 유형으로 간주되고 있지만, 모든 영형이 문서에서 명확하게 언급된 지시 대상을 지시하지는 않는다. 이에 영형의 조응성을 결정하려는 연구가 최근 진행되고 있으며, 본 논문에서는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 영형 주어(subject zero pronouns)의 문장 내 조응성 결정에 초점을 맞춘다. 주어진 영형과 선행사 후보들 간의 쌍대 비교(pairwise comparison)에 기반한 기존 연구와 달리, 본 논문은 비조응적 혹은 문장 간에서 해결 가능한 영형이 나타난 절의 구조를 직접 학습함으로써 영형의 문장 내 조응성을 결정한다. 실험에서 제안한 방법은 베이스라인보다 나은 성능을 보였으며, 영형의 조응성 결정은 향후 영형 조응어 해석에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 지식경영연구
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• 제21권4호
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• pp.157-173
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• 2020

최근 빠르게 성장하고 있는 숙박 공유경제 시장에서 품질에 대한 불확실성은 사용자의 만족도에 영향을 미치는 위험요소지만, 이는 시설 제공자가 공개하는 정보를 통해 완화될 수 있다. 그 중 시설 제공자의 본인에 대한 자기소개는 사용자와의 정서적 교류를 통해 심리적 거리를 제거함으로써 공유 성과에 긍정적 영향을 미친다. 본 연구는 대표적인 숙박공유경제 플랫폼인 Airbnb에서 호스트의 자기소개가 포함하는 정보의 종류에 따라 공유성과에 미치는 영향을 분석하고, Airbnb의 숙소 유형에 따라 차이를 분석하였다. 이를 위해 호스트가 공개하는 자기소개 텍스트를 문장별로 분리하고 비지도 학습기반의 딥러닝 방법인 Attention-Based Aspect Extraction 방법을 활용하여 각 문장이 포함하는 의미를 추출하였다. 추출된 의미를 토대로 자기소개 텍스트가 포함하는 의미가 공유성과에 미치는 영향과 숙소 유형에 따른 교호작용 효과를 분석하였다. 연구결과, 숙소 유형별로 호스트의 특정 성향이 공유성과에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였고, 이를 통해 숙소 유형에 따라 공유성과를 극대화하기 위한 마케팅 전략에 대한 실증적인 함의를 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권4호
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• pp.441-447
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• 2000

자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 무시된 한글 문서의 자동색인이나 문자인식 시스템에서 줄바꿈 문자에 대한 공백 삽입 문제 등을 해결하는데 필요하다. 이러한 문서에서 공백이 삽입될 위치를 자동으로 찾아주는 자동 띄어쓰기 알고리즘으로 문장 분할 기법과 양방향 최장일치법을 이용한 어절 인식 방법을 제안한다. 문장 분할은 한글의 음절 특성을 이용하여 어절 경계가 비교적 명확한 어절 블록을 추출하는 것이며, 형태소 분석기를 이용한 양방향 최장일치법에 의해 어절 블록에 나타난 각 어절들을 인식한다. 4,500여 어절로 구성된 두 가지 유형의 문장 집합에 대하여 제안한 방법의 띄어쓰기 정확도를 평가한 결과 '공백 재현율'이 97.3%, '어절 재현율'이 93.2%로 나타났다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.53-58
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• 2002

본 논문은 감성공학 데이터의 지속적인 지표화를 위해 과정의 자동화를 제안하며 자동 지표화가 문서의 자동 요약과 유사하다는 점에 착안하여 문서 자동분류, 정보유형 추출, 특성언어 추출 및 문장 재구성이라는 단계별 기술의 기초가 되는 정보유형 및 핵심어, 그리고 특성표현을 통한 정보문 추출 방법에 대해 연구하였다. 감성공학 코퍼스 분석을 통한 본 연구는 감성공학 분야에서의 지식 관리 시스템과 자동 요약 시스템에 활용될 수 있다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제14권3호
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• pp.267-281
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• 2004

방정식의 활용 문제로 다루어지는 문장제는 학생들의 흥미를 유도하고 수학의 유용성을 보여줄 수 있는 것이지만, 학생들이 해결하기에는 여러 어려움이 있다. 본 연구는 학생들이 수학 문장제를 해결하는데 영향을 줄 수 있는 요인들을 언어적 측면과 인지적 측면에서 조사하였다. 언어적 요인에는 텍스트 기반, 실세계, 상황 모델이 있었는데, 학생들은 문장의 텍스트 기반에서 방정식의 상황 모델로 해석하는 것을 어렵게 생각하고 있었으며, 상황 모델에서 학생들은 많은 오류를 보였다. 인지적 측면에서는 방정식을 세우는 스키마와 해결 전략, 식의 복잡성 수준을 조사하였는데, 방정식을 세울 때 학생들은 복잡성 수준을 고려하기보다는 교사의 지도 내용에 따라 전략을 선택하는 경향이 있었다. 그리고 설탕의 양이나 농도, 설탕물의 양을 혼동하는 경향이 강했다. 본 연구의 결과를 통해 문장제에서 학생들에게 제시되는 문제가 해결하기에 얼마나 복잡한지, 학생들이 주로 어떤 전략을 선택하는지, 방정식의 문제 유형별로 발생하는 오류에 대해 알 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.396-405
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• 2005

기존의 주제 관련 연구들은 문서에 자주 등장하는 용어를 주제로 간주하는 등 문서에서 다루는 주제에 대한 정의가 모호하다. 또한 문서를 구성하는 기본 단위인 문장의 주제가 문서 요약 및 정보 추출 등의 연구 분야에 중요하게 활용될 수 있음에도 불구하고, 이에 대한 고려 없이 문서 전체의 주제를 추출하고 할당하는 연구가 대부분이다. 따라서 본 논문에서는 문장 단위의 주제 처리에 대한 기본 연구로서, 백과사전 영역에서 효과적인 중심어주도패턴에 기반한 문장주제 할당 기법을 제안하였다. 두산동아 백과사전 인물분야 2,381문서를 대상으로 성능을 분석해본 결과, 제안된 기법이 비교기준보다 향상된 성능을 보였으며, 특히 제안된 네 가지 중심어주도 패턴 중 술어를 기반으로 구성된 중심어주도패턴 유형 4가 학습집합에 대하여 평균 $98.96\%$, 실험집합에 대하여 $88.57\%$의 성능(F-score)으로 주제할당에 가장 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.140-143
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• 2006

본 논문에서는 최상급 질의에 대한 정답을 추출하는 질의-응답시스템에 대해 기술한다. 최상급 질의란 "가장", "제일", "처음", "최고의", "최대의", "최소의", "최초로", "최초의" 등의 최상급 단서 어휘를 포함하고 있는 질의를 말한다. 최상급 질의는 4가지 주요 성분-최상급 단서 어휘, 정답유형, 지역정보, 용언-과 기타 문장 성분으로 구성된다. 이 중 최상급 단서 어휘는 자신이 수식하는 용언을 반드시 필요로 하느냐에 따라 두 가지 유형으로 나뉘며, 이는 정답 추출을 위한 필수요소를 결정하는 기준이 된다. 모든 최상급 질의에 대해 최상급 단서 어휘, 정답유형, 지역정보는 정답을 추출하기 위한 필수요소이지만, 용언은 최상급 단서 어휘의 유형에 따라 필수요소로 결정된다. 본 논문의 시스템은 최상급 질의 분석을 통하여 정답 추출을 위한 필수요소를 찾고, 이를 이용하여 후보 문서와 후보 문장을 검색한 후, 정답을 추출한다. 실험 결과 최상급 질의에 대한 높은 정확률과 재현율을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.538-545
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• 2001

본 연구에서는 오픈 도메인에서 동작할 수 있는 질의 응답 시스템(Open-domain Question Answer ing System)을 구현하고 영어권 TREC에 참가한 결과를 기술하였다. 정답 유형을 18개의 상위 노드를 갖는 계층구조로 분류하였고, 질문 처리에서는 LSP(Lexico-Semantic Pattern)으로 표현된 문법을 사용하여 질문의 정답 유형을 결정하고, lemma 형태와 WordNet 의미, stem 형태의 3가지 유형의 키워드로 구성된 질의를 생성한다. 이 질의를 바탕으로, 패시지 선택에서는 문서검색 엔진에 의해 검색된 문서들을 문장단위로 나눠 정수를 계산하고, 어휘체인(Lexical Chain)을 고려하여 인접한 문장을 결합하여 패시지를 구성하고 순위를 결정한다. 상위 랭크의 패시지를 대상으로, 정답 처리에서는 질문의 정답 유형에 따라 품사와 어휘, 의미 정보로 기술된 LSP 매칭과 AAO (Abbreviation-Appositive-Definition) 처리를 통해 정답을 추출하고 정수를 계산하여 순위를 결정한다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위해 TREC10 QA Track의 main task의 질문들 중, 200개의 질문에 대해 TRIC 방식으로 자체 평가를 한 결과, MRR(Mean Reciprocal Rank)은 0.341로 TREC9의 상위 시스템들과 견줄 만한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.128-131
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• 1994

한국어 문서중 신문이나 시사지, 법률관련문서, 경제학관련문서, 국문학관련문서와 같은 전문분야 문서에는 한글, 한자, 영어, 문장부호와 같은 기호들의 결합으로 이루어지면서 하나의 뜻으로 나타내는 "의미적 한 단어"가 많이 존재한다. 이러한 단어들은 이를 고려하지 못한 형태소 분석기의 분석률을 감소시키고, 오분석율을 증가시킨다. 본 논문은 "의미적 한 단어"의 유형과 분석과정에 따른 유형을 분류하였으며 그에 적합한 형태소 분석기법을 제시하였다. 유형 분류과 제사된 형태소 분석기법으로 구현된 형태소 분석기는 기존의 형태소 분석기보다 분석률이 증가되었으며 오분석률은 감소되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.199-206
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• 2002

언어가 아닌 다양한 지식원으로부터 그것을 설명하는 텍스트를 생성하는 텍스트 생성 (text generation)은 여러 가지 복합적이고 단계적인 과정을 거쳐 이루어진다. 자연스러운 텍스트를 생성하기 위한 여러 단계 중, 지식원으로부터 텍스트에 포함되기 위해 뽑힌 정보들간의 순서를 적절히 결정하는 과정을 텍스트 구조화(text structuring)라고 한다. 텍스트 구조화는 생성될 텍스트의 결속성(coherence)을 크게 좌우하므로, 양질의 텍스트를 생성하기 위해서는 텍스트 구조화를 다루기 위한 정교한 방법론이 요구된다. 본 논문에서는 SA(simulated annealing) 알고리즘을 이용해 추계적 텍스트 구조화 방안을 제안하며 특히, SA의 평가 함수(evaluation function)로서, 총 4가지의 방법론-중심화 이론(centering theory)을 이용한 센터 전이 유형의 선호도, 추론 비용에 근거한 전이 유형간의 선호도, 서두 문장을 결정하기 위한 가중치 할당에 따른 선호도, 인접한 문장간의 유사도에 따른 선호도-을 제안하고 실험을 통해, 그 효용성을 보였다.