• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.79-84
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• 2016

본 연구는 전문기관에서 생산되는 검증된 문서를 웹상의 수많은 검증되지 않은 문서에 자동 주석하여 신뢰도 향상 및 심화 정보를 자동으로 추가하는 시스템을 설계하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 활용 가능한 시스템인 인공 신경 정리 증명계(neural theorem prover)가 대규모 말뭉치에 적용되지 않는다는 근본적인 문제를 해결하기 위해 내부 순환 모듈을 단어 임베딩 모듈로 교체하여 재구축 하였다. 학습 시간의 획기적인 감소를 입증하기 위해 국가암정보센터의 암 예방 및 실천에 대한 검증된 문서들에서 추출한 28,844개 명제를 위키피디아 암 관련 문서에서 추출한 7,844개 명제에 주석하는 사례를 통하여 기존의 시스템과 재구축한 시스템을 병렬 비교하였다. 동일한 환경에서 기존 시스템의 학습 시간이 553.8일로 추정된 것에 비해 재구축한 시스템은 93.1분 내로 학습이 완료되었다. 본 연구의 장점은 인공 신경 정리 증명계가 모듈화 가능한 비선형 시스템이기에 다른 선형 논리 및 자연언어 처리 모듈들과 병렬적으로 결합될 수 있음에도 현실 사례에 이를 적용 불가능하게 했던 학습 시간에 대한 문제를 해소했다는 점이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.276-279
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• 2019

의존 구문 분석은 문장을 구성하는 성분들 간의 의존 관계를 분석하고 문장의 구조적 정보를 얻기 위한 기술이다. 의미역 결정은 문장에서 서술어에 해당하는 어절을 찾고 해당 서술어의 논항들을 찾는 자연어 처리의 한 분야이다. 두 기술은 서로 밀접한 상관관계가 존재하며 기존 연구들은 이 상관관계를 이용하기 위해 의존 구문 분석의 결과를 의미역 결정의 자질로써 사용한다. 그러나 이런 방법은 의미역 결정 모델의 오류가 의존 구문 분석에 역전파 되지 않으므로 두 기술의 상관관계를 효과적으로 사용한다고 보기 어렵다. 본 논문은 포인터 네트워크 기반의 의존 구문 분석 모델과 병렬화 순환 신경망 기반의 의미역 결정 모델을 멀티 태스크 방식으로 학습시키는 통합 모델을 제안한다. 제안 모델은 의존 구문 분석 및 의미역 결정 말뭉치인 UProbBank를 실험에 사용하여 의존 구문 분석에서 UAS 0.9327, 의미역 결정에서 PIC F1 0.9952, AIC F1 0.7312의 성능 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.307-309
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• 2016

이중언어 사전은 자연어처리 분야에서 매우 유용한 자원으로 사용되고 있다. 그러나 초기사전이나 병렬말뭉치 등 자원이 부족한 언어 쌍에 대해서 이중언어 사전을 추출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 중간 언어 기반으로 Word2Vec와 CCA를 이용하여 이중언어 사전을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해서 중간언어로 영어를 사용하여 스페인어-한국어에 대한 이중언어 사전을 추출하는 실험을 하였다. 무작위로 뽑은 200개의 단어에 대한 번역 정확도를 구하였다. 그 결과 최상위에서 37.5%, 상위 10위에서 63%, 그리고 상위 20위에서는 69.5%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.307-309
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• 2016

이중언어 사전은 자연어처리 분야에서 매우 유용한 자원으로 사용되고 있다. 그러나 초기사전이나 병렬말뭉치 등 자원이 부족한 언어 쌍에 대해서 이중언어 사전을 추출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 중간 언어 기반으로 Word2Vec와 CCA를 이용하여 이중언어 사전을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해서 중간언어로 영어를 사용하여 스페인어-한국어에 대한 이중언어 사전을 추출하는 실험을 하였다. 무작위로 뽑은 200개의 단어에 대한 번역 정확도를 구하였다. 그 결과 최상위에서 37.5%, 상위 10위에서 63%, 그리고 상위 20위에서는 69.5%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.239-244
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• 2023

신경망 기반의 다국어 및 교차 언어 정보 검색 모델은 타겟 언어로 된 학습 데이터가 필요하지만, 이는 고자원 언어에 치중되어있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 영어 학습 데이터와 한국어-영어 병렬 말뭉치만을 이용한 효과적인 다국어 정보 검색 모델 학습 방법을 제안한다. 언어 예측 태스크와 경사 반전 계층을 활용하여 인코더가 언어에 구애 받지 않는 벡터 표현을 생성하도록 학습 방법을 고안하였고, 이를 한국어가 포함된 다국어 정보 검색 벤치마크에 대해 실험하였다. 본 실험 결과 제안 방법이 다국어 사전학습 모델과 영어 데이터만을 이용한 베이스라인보다 높은 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다. 또한 교차 언어 정보 검색 실험을 통해 현재 검색 모델이 언어 편향성을 가지고 있으며, 성능에 직접적인 영향을 미치는 것을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.54-57
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• 2023

CEFR(Common European Framework of Reference for Language)는 유럽 전역의 교육기관에서 언어구사 능력을 평가하는 평가 기준이다. 본 논문은 학습자가 문장 작문한 것을 CEFR 에 기반하여 평가하는 모델을 기술하는 것을 목표로 한다. CEFR 기반 문장 작문 평가는 크게 전처리 단계, 작문 단계, 평가 단계로 구성된다. CEFR 기반 문장 작문 평가 모델의 평가는 CEFR 수준별로 분류한 문장들이 전문가의 수동 분류와 일치하는 지의 정확도와 학습자가 작문한 결과의 자동 평가로 측정되었다. 실험은 독일어를 대상으로 하였으며 독일어 전공 41 명의 대학생에게 CEFR 6 등급별로 5 문장씩 총 30 문장의 2 세트를 만들어 실험을 실시하였다. 그 결과 CEFR 등급별 자동 분류는 전문가의 수동 분류와 61.67%로 일치하는 정확도를 보였다.

• 한국어교육
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• 제25권1호
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• pp.1-27
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• 2014

This study investigates how common English hedge expressions such as 'I think' and 'I guess' appear in Korean, with the aim of providing explicit explanation for English-speaking leaners of Korean. Based on a contrastive analysis of spoken English and Korean corpus, this study argues three points: Firstly, 'I guess' appears with a wider variety of modalities in Korean than 'I think'. Secondly, this study has found that Korean textbooks contain inappropriate use of registers regarding the English translations of '-geot -gat-': although these markers are used in spoken Korean, they were translated into written English. Therefore, this study suggests that '-geot -gat-' be translated into 'I think' in spoken English, and into 'it seems' in the case of written English and narratives. Lastly, the contrastive analysis has shown that when 'I think' is used with deontic modalities such as 'I think I have to', Korean use '-a-ya-get-': the use of hedge marker 'I think' with 'I have to', which shows obligation or speaker's volition turns the deontic modalities into expressions of speaker's opinion.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권1_2호
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• pp.129-139
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• 2003

인터넷과 같은 대량의 정보에 대응할 수 있는 고성능 정보검색시스템을 구축하기 위해서는 지금까지 고가의 중대형컴퓨터를 주로 활용하여 왔으나. 최근 가격대 성능비가 높은 PC 클러스터 시스템을 활용하는 방안이 경제적인 대안으로 떠오르고 있다. PC 클러스터 상에서의 병렬정보검색시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 사용자가 입력한 질의를 처리하는데 요구되는 개별 PC의 디스크 I/O 및 검색관련 연산을 모든 PC에 가능한 균등하게 분배할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 질의에 동시에 등장할 가능성이 높은 색인어들끼리 군집화하고 생성된 군집을 활용하여 색인어들을 각 PC에 분배함으로써 보다 높은 수준의 병렬화를 달성할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 일부 PC의 결함 또는 유지보수 등의 원인에 의한 서비스 중지상황에도 적극적으로 대처하기 위하여 색인어 역파일을 중복되게 분산저장하는 기법을 제안한다. 대용량 말뭉치를 활용한 실험결과 본 논문에서 제시하는 분산 및 중복저장기법이 충분한 효율성과 실용성이 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.279-283
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• 2003

ETRI가 참여하고 있는 자동 통역 관련 국제 컨소시엄인 C-STAR에서는 여행자 영역의 대규모 다국어 병렬 말뭉치를 공동으로 구축하였고, 현재 각 기관에서는 이를 이용한 대화체 음성 언어 번역 시스템을 개발 중이다. ETRI에서는 핵심어 처리, 통계정보를 이용하는 구 단위 자동 설정, 설정된 구의 자동대응 및 재배치 등을 특징으로 하는 구 기반 직접 번역 방식(PDMT: Phrase-based Direct Machine Translation)의 번역 방법론을 제안하고 관련 연구를 진행하고 있다. 본 논문에서는 ETRI 대화체 음성 언어 번역 시스템의 구성에 대해 알아보고 PDMT 번역 방법론의 등장 배경과 그 구체적인 번역 방법 및 특징에 대해 자세히 논의하기로 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.199-203
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• 2007

본 논문에서는 한영 통계기반 기계번역에서 한국어 문장 길이의 변화에 따른 번역 성능의 변화를 분석하고자 한다. 일반적으로 통계기반 기계번역은 정렬기법을 이용하는데 문장의 길이가 길수록 많은 변형(distortion)이 이루어진다. 특히 한국어와 영어처럼 어순이 매우 다를 경우, 문장 길이의 변화에 따라 그 변형이 더욱 심할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 성질이 통계기반 기계번역에 어떠한 영향을 주는지를 실험적으로 살펴보고자 한다. 본 논문에서 비교적 잘 정렬된 203,310개의 문장을 학습데이터로 사용하였고, 세종 병렬 말뭉치로부터 89,309개의 문장을 추출하여 실험데이터로 사용하였다. 실험데이터는 한국어 문장의 길이에 따라 5구간($1{\sim}4,\;5{\sim}8,\;9{\sim}13,\;14{\sim}19,\;20{\sim}n$ 개)로 나뉘었다. 각 구간은 가능한 문장의 수가 비슷하도록 하였으며, 17,126, 18,507, 20,336, 17,884, 15,456개의 문장이 포함되었다. 데이터들은 모두 어절단위로 토큰을 나누었다. 본 논문에서는 한영 번역을 중심으로 평가되었다. 첫 번째 구간에서 가장 좋은 성능인 0.0621 BLEU를 보였으며, 마지막 구간에서 가장 좋지 않은 0.0251 BLEU를 보였다. 이는 문장의 길이가 길수록 변역 성능이 좋지 않음을 알 수 있었다. 문장이 길수록 구가 길어지고 구간의 수식이 복잡해지므로 번역의 성능은 점차 떨어진다. 이것을 볼 때, 구번역을 먼저 한 후, 다시 문장 번역을 한다면 좀 더 높은 기계번역의 성능을 기대할 수 있을 것이다.