• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.483-485
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• 2003

구문분석 말뭉치는 통계적 구문분석 분야의 필수적인 항목으로 많은 유용성을 가지지만, 말뭉치를 구축할 때 막대한 시간과 비용이 요구되기 때문에 구축자의 수작업을 감소시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 신뢰도 있는 구문분석 말뭉치를 구축하기 위해 신경망을 사용하는 반자동 구문 분석 말뭉치 구축도구에 대해서 설명한다. 개발된 도구는 구문패턴 추골, 신경망 학습, 반자동 구축의 세 단계로 구성된다. 구문패턴 추출 단계에서는 사용자가 정의한 자질집합을 사용하여 기존에 구축된 말뭉치에서 구문패턴들을 추출하고, 신경망 학습의 단계에서는 추출된 구문패턴들을 사용하여 신경망을 학습한다. 그리고, 반자동 구축 단계에서는 학습된 신경망을 사용하여 반자동으로 구문분석 말뭉치를 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 자질집합을 조합하여 사용할 수 있고, 학습을 사용하기 때문에 학습 집합에 나타나지 않은 경우에 대해서도 합리적인 결정을 내릴 수 있다. 소량의 구문분석 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 약 42.5%의 수작업 횟수 감소율을 보였음을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.33-40
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• 2001

본 논문은 1999년도에 구축된 '150만 세종 형태소 분석 말뭉치'를 바탕으로 형태소 기분석 사전을 구축하고, 이를 토대로 후처리의 수작업을 고려한 반자동 태거를 구축하는 방법론에 대해 연구한 것이다. 분석말뭉치 구축에 있어 기존 자동 태거에 의한 자동 태깅의 문제점을 분석하고, 이미 구축된 형태분석 말뭉치를 이용해 후처리 작업이 보다 용이한 1차 가공말뭉치를 구축하는 반자동 태거의 개발과 그 방법론을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이와 같은 논의에 따라 분석 말뭉치의 구축을 위한 태거는 일반적인 언어 처리를 위한 태거와는 다르다는 점을 주장하였고, 태거에 전적으로 의존하는 태깅 방식보다는 수작업의 편의를 제공할 수 있는 태깅 방식이 필요함을 강조하였다. 본 연구에서 제안된 반자동 태거는 전체적인 태깅 성공률과 정확도가 기존의 태거에 비해 떨어지지만 정확한 단일 분석 결과를 텍스트의 장르에 따른 편차 없이 50% 이상으로 산출하고, 해결이 어려운 어절 유형에 대해서 완전히 작업자의 판단에 맡김으로써 오류의 가능성을 줄인다. 또한 분석 어절에 대해 여러 표지를 부착함으로써 체계적이고 단계적인 후처리 작업이 가능하도록 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.220-223
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• 2015

본 논문은 대화 시스템에서 사용되는 말뭉치의 구축을 위해 Object와 Action을 반자동으로 추출하는 도구에 대해 기술한다. 제안하는 추출 도구는 형태소 분석과 의존 구문 분석의 결과를 기반으로 적절한 Object와 Action을 추출하는 것에 목표를 두고 있다. 그러나 형태소 분석과 의존 구문 분석의 결과는 여러 가지 오류가 포함될 수 있다. 이러한 오류는 잘못된 Object와 Action의 추출로 이어질 수 있다. 그리고 Object의 추출에 있어 해당 명사의 격이 중요한 정보를 가진다. 하지만 한국어의 특성한 조사의 생략 등으로 인해 격 태깅의 모호성이 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서 제안하는 반자동 추출기는 형태소 분석과 의존 구문 분석의 잘못된 결과를 사용자가 손쉽게 수정할 수 있도록 하고 모호성이 발생할 수 있는 Object를 사용자에게 알려주어 올바른 Object와 Action의 추출을 가능하게 한다. 추출기를 이용한 말뭉치의 구축은 1) 형태소 분석 2) 의존 구문 분석 3) Object-Action 추출의 단계로 진행된다. 실험에서 사용된 발화는 관광 회화용 대화 시스템의 숙박, 공항 영역의 500개의 발화이며, 이 중 259개의 발화가 태깅 시 모호성이 발생하는 발화이다. 반자동 추출기를 통해 모호성이 발생한 발화를 태깅한 결과 전체 발화 중 51.8%의 발화를 빠르고 정확하게 태깅할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.135-139
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• 2008

본 논문은 영한 기계번역에서 영어 수사가 포함된 영어 명사구를 한국어로 번역할 때, 영어 명사에 대응되는 한국어 명사의 적절한 분류사를 반자동으로 구축하는 방법에 대해 기술한다. 영한 번역의 측면에서, 분류사는 목표언어인 한국어에서만 나타나는 현상이다. 따라서 영어를 한국어로 번역할 때, 적절한 분류사를 생성하지 않으면 한국어 어법에 맞지 않는 부자연스러운 번역 결과를 생성한다. 본 논문에서는 한국어 태그드 코퍼스와 한국어 의미코드 체계에 따라 한국어 분류사를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 따라 한국어 명사에 대해서 한국어 분류사가 구축되었으며, 이렇게 구축된 분류사는 영한 기계번역시스템의 번역 사전에 'KCOUNT'라는 자질을 할당하여 부가하였다. 제안하는 방법의 검증을 위해 수동평가와 자동평가를 수행하였으며, 그 결과, 영한 기계번역의 문장 생성에 있어서 자연스러움(fluency)의 측면에서 번역률 향상이 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.481-484
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• 2019

최근 한국어 정보처리를 위한 대용량 언어분석 표준 말뭉치(GS:Gold Standard Set)를 구축하고 이를 공유·확산하기 위한 국가차원의 지원이 이뤄지고 있다. 본 연구는 이러한 사업의 일환으로, 현재 국내에서 개발된 다양한 한국어 언어분석 모듈을 활용하여 공통 정답셋을 구축하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 특히, 대량의 학습셋을 구축하기 위해 다수의 모듈(N-modules)로부터 제시된 후보 정답을 참조, 오류 형태를 분류하여 주요 유형을 반자동으로 보정함으로써 수작업을 최소화하였다. 본 연구에서는 우선 첫 단계인 형태소 분석 모듈 적용 결과를 토대로 표준 말뭉치를 구축한 결과에 대해 논하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.377-379
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• 2003

본 논문은 문서검 색을 위한 온톨러지(Ontology)의 반자동 구축방안을 제시한다. 이를 위하여 우리는 다른 단어들과 특히 많은 관련이 있는 단어를 허브 단어(hub word)라고 정의하며 경제분야에 특정적인 온톨러지의 구축을 위하여 TREC 문서집합의 Wall Street Journal 문서들을 분석하였다. 문서집합 내의 모든 단어들의 tf, idf 값를 이용하여 허브 단어를 결정짓고 이렇게 선택된 허브 단어들을 중심으로 온톨러지를 구축하였다. 우리는 허브 단어와 다른 단어들간의 관계를 문서로부터 자동으로 추출하고 그 정보를 이용하여 온톨러지를 확장해나간다. 제안된 온톨러지는 전통적인 문서 검색의 인덱스 파일과 같은 역할을 하게 되며, 간단한 역파일(inverted file) 구조보다 더 많은 의미정보(semantic information)를 제공할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.343-350
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• 2002

본 논문에서는 구문패턴을 이용한 반자동 구문분석 말뭉치 구축도구를 제안한다. 일반적으로 구문분석 말뭉치를 구축하는 작업은 문법전문가의 많은 시간과 노력을 필요로 하고 있다. 본 논문은 구문분석 말뭉치를 구축할 때 수작업을 감소시켜 줄 수 있는 도구를 개발하기 위하여, 사용자가 정의하는 자질집합과 신뢰도를 바탕으로 구문패턴을 자동 추출하고 적용하는 방법을 제안한다. 소량의 말뭉치에서 실험한 결과, 구문패턴의 사용은 30%정도의 수작업을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.95-100
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• 2018

채팅 시스템을 잘 만들기 위해서는 양질, 대량의 채팅 말뭉치가 굉장히 중요하지만 구축 시 많은 비용이 발생한다는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 영화 자막, 극대본과 같이 대량의 발화 데이터를 이용하여 채팅 말뭉치를 반자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 채팅 말뭉치 확장을 위해 미리 구축된 채팅 말뭉치와 유사도 기법을 이용하여 채팅 유사도를 구하고, 채팅 유사도가 실험을 통해 얻은 임계값보다 크다면 올바른 채팅쌍이라고 판단하였다. 그리고 길이가 매우 짧은 채팅성 발화의 채팅 유사도를 효과적으로 계산하기 위해 본 논문에서 제안하는 것은 형태소 단위 임베딩 벡터와 합성곱 신경망 모델을 이용하여 발화 단위 표상을 생성하는 것이다. 실험 결과 기본 발화 단위 표상 생성 방법인 TF를 이용하는 것보다 정확률, 재현율, F1에서 각각 5.16%p, 6.09%p, 5.73%p 상승하여 61.28%, 53.19%, 56.94%의 성능을 가지는 채팅 말뭉치 반자동 구축 모델을 생성할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.139-141
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• 2015

본 논문은 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스에서 사용자 질의의 주제를 분류하는 시스템을 소개한다. 커뮤니티 기반의 질의-응답 서비스는 분야에 따라 다양한 주제를 가질 수 있으며 오늘 날 사용자 질의의 주제 분류에는 통계 기반의 분류 방법이 많이 이용되고 있다. 통계 기반의 분류 방법으로 사용자 질의를 분류하기 위해서는 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치가 필요하다. 주제에 적합한 대량의 학습 말뭉치를 사람이 직접 구축하는 것은 많은 시간과 비용이 든다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 위키피디아 문서를 Supervised K-means Clustering 기법으로 주제별로 분류함으로써 학습 말뭉치를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 그 다음, 생성된 학습 말뭉치로 지지 벡터 기계를 학습하여 사용자 질의의 주제를 분류하게 된다. 위키피디아 문서와 사용자 질의는 다른 도메인의 문서임에도 불구하고 본 논문의 시스템으로 사용자 질의의 주제를 분류한 결과 77.33%의 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 1998.05a
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• pp.87-91
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• 1998

본 연구에서는 통신망 관로도상 정보의 자동인식 및 사용자의 반자동 입력으로 전자 통신망 도면을 작성하고 통신망의 설비정보를 관리자에 의해 입력하여 데이터베이스화하고 통신망 설비의 관리에 이용할 수 있는 시스템을 개발한다. 이를 위해 먼저 손으로 작성된 관로도에서 버튼 업(botton up) 처리로 범례정보에 속하는 기호 정보와 선로 정보를 자동인식하고 기타정보는 사용자가 반자동 입력하여 이를 기초로 새로운 전자 통신망 관로도를 작성한다. 또한 통신망 설비의 관리에 기초가 되는 문자정보는 관리자의 요구에 따라 입력하여 통신망 설비의 관리에 사용할 수 있도록 데이터베이스화 만다. 본 방법에서는 통신망 관로도가 갖는 사전정의 충분한 이용과 기타 정보의 반자동 입력으로 도면의 복잡도에 관계없이 자동화된 도면을 얻을 수 있다. 또한 설비정보는 관리자에 의해 반자동으로 추가되어 관리되므로 통신망 설비를 용이하게 관리하는 기초가 된다. 시스템 구축을 통하여 그 결과를 고찰한다.