• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.324-326
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• 2000

본 논문에서는 항공편 예약이라는 제한 영역에서의 연속음성인식 시스템을 위한 후처리 본 논문에서는 항공편 예약이라는 제한 영역에서의 연속음성인식 시스템을 위한 후처리 방안을 제시한다. 제안하는 후처리 방안은 200 문장의 항공편 예약 텍스트 데이터를 이용하여 문형 정보를 추출한 뒤 특정 문형별로 분류하였다. 분류된 문형과 음성인식 후의 문장을 비교하여 가장 유사한 문형을 추론한다. 추론한 특정 문형에서 나올 수 있는 형태소를 형태소들간의 N-gram 정보가 수록된 데이터베이스를 이용하여 형태소를 수정하고 보완한 결과를 최종 문장으로 출력한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.360-365
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• 2022

문장 표현(sentence representation)은 자연어처리 분야 내의 다양한 문제 해결 및 응용 개발에 있어 유용하게 활용될 수 있는 주요한 도구 중 하나이다. 하지만 최근 널리 도입되고 있는 사전 학습 언어 모델(pre-trained language model)로부터 도출한 문장 표현은 이방성(anisotropy)이 뚜렷한 등 그 고유의 특성으로 인해 문장 유사도(Semantic Textual Similarity; STS) 측정과 같은 태스크에서 기대 이하의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대조 학습(contrastive learning)을 사전 학습 언어 모델에 적용하는 연구가 문헌에서 활발히 진행되어 왔으며, 그중에서도 레이블이 없는 데이터를 활용하는 비지도 대조 학습 방법이 주목을 받고 있다. 하지만 대다수의 기존 연구들은 주로 영어 문장 표현 개선에 집중하였으며, 이에 대응되는 한국어 문장 표현에 관한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 대표적인 비지도 대조 학습 방법(ConSERT, SimCSE)을 다양한 한국어 사전 학습 언어 모델(KoBERT, KR-BERT, KLUE-BERT)에 적용하여 문장 유사도 태스크(KorSTS, KLUE-STS)에 대해 평가하였다. 그 결과, 한국어의 경우에도 일반적으로 영어의 경우와 유사한 경향성을 보이는 것을 확인하였으며, 이에 더하여 다음과 같은 새로운 사실을 관측하였다. 첫째, 사용한 비지도 대조 학습 방법 모두에서 KLUE-BERT가 KoBERT, KR-BERT보다 더 안정적이고 나은 성능을 보였다. 둘째, ConSERT에서 소개하는 여러 데이터 증강 방법 중 token shuffling 방법이 전반적으로 높은 성능을 보였다. 셋째, 두 가지 비지도 대조 학습 방법 모두 검증 데이터로 활용한 KLUE-STS 학습 데이터에 대해 성능이 과적합되는 현상을 발견하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 한국어 문장 표현 또한 영어의 경우와 마찬가지로 비지도 대조 학습의 적용을 통해 그 성능을 개선할 수 있음을 검증하였으며, 이와 같은 결과가 향후 한국어 문장 표현 연구 발전에 초석이 되기를 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권4호
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• pp.569-590
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• 2023

본 사례 연구의 목적은 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 두 중학생의 공변 추론 수준을 비교하여 분석하는 것이다. 학교 수학에서 이차방정식을 학습하지 않은 중학생 2명을 대상으로 수업을 진행하였고, 수업이 모두 끝난 뒤 회고 분석 과정에서 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제의 해결에서 두 학생 간의 차이가 두드러지게 드러났다. 이에 본 연구는 속도의 일정함을 가정하거나 속도가 일정하게 변하는 상황을 포함한 대수 문장제를 해결하거나 일반화하는 과정에서 학생들 스스로 구성한 두 변수에 대해 그들 사이의 변화 관계에 대한 이해 수준을 Thompson과 Carlson(2017)이 제안한 공변 추론 수준에 비추어 비교·분석하였다. 그 결과, 본 연구에서는 대수 문장제의 문제 해결 방식과 그 결과가 표면적으로 유사해 보이더라도 두 학생 간의 공변 추론 수준이 서로 다를 수 있음을 확인하였고, 대수 문장제를 해결하고 일반화하는 과정에서 드러난 유사성을 공변 관점에서 제시하였다. 이를 통해 본 연구는 대수 문장제의 교수·학습에서 문제 상황을 빠르게 식으로 변환하여 해를 찾는 데 주목하기보다 학생 스스로 변화하는 두 양을 찾고 그들 사이의 불변하는 관계를 다양한 방식으로 나타내는 활동이 충분히 다루어질 필요가 있음을 제안한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.81-84
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• 1998

본 논문에서는 문장의 문법 구조로부터 운율 경계 강도를 효율적으로 예측하기 위해서, 문법 정보의 세밀함에 따라 품사셋을 3단계로 설정하였다. 그리고 운율 경계 강도를 예측하는데 있어서 어떠한 품사셋이 최적인가를 알아보기 위해 150문장의 코퍼스를 구축하였으며, 세 종류의 품사셋에 대해 코퍼스를 수작업으로 품사분석을 하였다. 청취실험으로 결정한 운율 경계 강도를 바탕으로 확률론적인 모델링 방법을 사용하여 예측하는 실험을 하였다. 이러한 예측결과를 평가 비교하여 최적의 품사셋을 정하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권5호
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• pp.313-324
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• 2008

문장 축소란 원본 문장의 기본적인 의미를 유지하면서 불필요한 단어나 구를 제거하는 일련의 정보 압축 과정을 의미한다. 기존의 문장 축소에 관한 연구들은 학습 과정에서 대량의 어휘나 구문적 자원을 필요로 하였으며, 복잡한 파싱 과정을 통해서 불필요한 문장의 구성원(예를 들어, 단어나 구, 절 등)들을 제거하여 문장을 요약하였다. 그러나 학습 데이타로부터 얻을 수 있는 어휘적 자원은 매우 한정적이며, 문장의 모호성과 예외적인 표현들 때문에 구문 분석 결과가 명료하게 제공되지 않은 언어에서는 문장 요약이 용이하지 않다. 이에 본 논문에서는 구문 분석을 대체하기 위한 방법으로 템플릿과 품사 정보를 이용한 문장 축소 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 요약문의 구조적 형태를 결정하기 위한 문장 축소 템플릿(Sentence Reduction Templates)과 문법적으로 타당한 문장 구조를 구성하는 품사기반 축소규칙(Grammatical POS-based Reduction Rules)을 이용하여 요약 대상 문장의 구성을 분석하고 요약한다. 더불어, 문장 축소 템플릿 적용 시 발생하는 연산량 증가 문제를 은닉 마르코프 모델(HMM: Hidden Markov Model)의 비터비 알고리즘(Viterbi Algorithm)을 이용하여 효과적으로 처리한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 문장 축소 방법의 결과와 기존 논문의 연구 결과를 비교 및 평가함으로써 제안하는 문장 축소 방법의 유용성을 확인한다.

• 한국영어학회지:영어학
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• 제3권1호
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• pp.37-54
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• 2003

본 논문에서는 문장의 어떤 구성성분을 앞으로 이동한 후 주어-동사의 표준어순으로 나타나는 전치문과 동사-주어의 비표준어순으로 나타나는 도치문에 대하여 각각의 통사적 특징과 담화 화용론적 기능을 살펴보고, 전치문과 도치문을 비교하여 그 차이점과 공통점을 알아보았다. 다양한 구성요소의 이동에 따라 명사구 전치, 전치사구 전치, 형용사구 전치, 동사구 전치, 분사구 전치 등으로 구별되어 고려되어왔던 다양한 전치문들을 주제화라는 하나의 통합된 규칙으로 설명하였으며, 모든 전치 구성성분은 현 담화를 이전담화에 연결시키며, 이전 담화로부터 주어진 요소임과 동시에 현 담화의 틀을 제공한다는 점에서 그 문장 또는 그 담화의 주제라고 보았다. Ward(1990)가 논의한 동사구 전치의 네 가지 기능, 즉 독립적 명제확인, 양보적확인, 정도확인, 명제유보의 기능을 하나로 일반화하여 주제에 대한 논평을 첨가하는 ‘주제+논평’ 구조로 보았다. 전치와 후치를 모두 포함하고 있는 도치문에서 전치되는 요소들은 문장 또는 담화 내에서 구정보를, 후치된 성분은 신정보를 표시한다. 즉, 문장요소의 담화상의 친숙도가 이동하는 구성성분의 문장내의 위치를 결정하는데 결정적이다. 도치문에서 전치된 요소는 문장 내에서 ‘실용’, ‘연결’, ‘강조’, ‘소개’ 등의 다양한 기능을 하는데 이를 전치성분은 후치된 명사구를 이전 담화에 명시적으로 나타났거나 추론가능한 정보와 연결하는 ‘연결’기능을 하는 것으로 설명하였다. 전치문과 도치문은 이전 담화와 어떻게든 연결관계를 갖는다는 것이 공통적인데, 전치문에서 전치요소는 절대적인 구정보를 표시하나, 도치문에서는 담화상 상대적 구정보를 표시하기만 하면 된다. 이것으로 화자가 발화시 전치시키는 요소는 그 요소가 청자의 지식 내에서 어떤 정보상태에 있다고 화자가 평가하는가에 따라 전치문을 선택할지 도치문을 선택할지가 결정됨을 알 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제25권2호
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• pp.79-87
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• 2005

본 연구에서는 세 가지 유형의 문제(수리 문제, 그림 문제, 문장 문제)를 이용하여 화학 수리 문제 해결력(수리 문제)과 개념 이해도(그림 문제, 문장 문제)를 비교하고 문제 유형에 대한 친숙도와 자신의 답에 대한 자신감 및 선호하는 문제 유형을 조사하였다. 경기도에 위치한 두개의 비평준화 고등학교 3학년 학생들 중 대학수학능력시험의 선택 과목으로 화학을 선택한 학생들(N=228)을 선별하여 화학 문제 해결력 검사와 문제 유형에 대한 친숙도, 자신감, 선호도 검사를 실시하였다. 연구 결과, 학생들의 수리 문제 성공률이 개념 문제(그림 문제, 문장 문제) 보다 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 또한, 학생들은 그림 문제나 문장 문제보다 수리 문제에 더 친숙하다고 응답했다. 자신감에서는 학생들이 문장 문제보다 수리 문제와 그림 문제에 대해 더 자신 있어 하는 것으로 나타났으며, 선호도에서는 그림 문제보다 수리 문제와 문장 문제를 더 선호하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.261-266
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• 2003

문장이 길면 구문분석의 정확률이 크게 낮아진다. 따라서 장문을 분할하여 분석하면 구문분석의 복잡도를 크게 줄일 수 있어 정확률 향상에 크게 기여할 수 있다. 특히, 중국어는 고립어로서, 교착어나 융합어와 비교할 때 자연어처리에 도움을 줄 수 있는 굴절이나 어미정보가 없어 구문분석에 어려움이 더욱 많다. 반면, 중국어 문자에서는 쉼표를 비교적 많이 사용하고 있고 또한 쉼표의 쓰임이 정확하므로 구문 분석에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 쉼표가 많이 쓰이고 있는 중국어 문장에서 해당 쉼표위치 문장 분할가능여부를 Support Vector Machine을 이용 판단하여 정확률 88.61%의 높은 분할 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.35-44
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• 1993

본 논문에서는 의존문법을 이용해 한국어와 같이 비교적 어순이 자유롭고, 지배성분 후위의 특성을 갖는 언어를 효율적으로 분석할 수 있는 오른쪽 우선 분석 방법을 제안한다. 지배가능경로를 이용하면 생성되는 의존 트리의 수를 줄일 수 있음을 보이며, 의존 관계의 검사를 위해서는 지배가능경로 상의 문장 성분만을 조사하면 됨을 보인다. 한국어에 적용한 실험 결과를 보이며, 각 방식에 따른 비교 기준은 생성되는 외존 트리의 갯수와 분석 수행 시간으로 한다. 이때 한국어 문장성분간의 의존관계는 품사 분류에 의한 기본적인 의존 관계만을 이용하며, 격돌이나 의미 속성 등 추가적인 제약 사항은 이용하지 않는다. 오른쪽 우선 구문 분석은 지배가능경로를 이용함으로써 의존 관계의 빠른 검색을 할 수 있었으며, 문장 지배 성찰을 포함하지 않는 부분 의존 트리를 생성하지 않음으로써 생성되는 의존 트리의 수를 줄일 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.856-858
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• 2005

음성인식 시스템에서 입력된 음성 데이터에 대해 비인식 대상을 거부하는 기능은 신뢰도 보장 측면에 있어서 상당히 중요하며, 신뢰도를 높이기 위해서는 단순한 인식기능 외에 부적절한 입력 패턴의 거부 기능이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 신뢰성 문제를 해결하기 위하여 음소기반 인식 네트워크에서 필러 모델 방법과 단어 검출률 방법을 사용하여 실험하였고, 문장의 단어 수에 따른 두 방법의 문장 거부 성능을 FAR과 FRR의 평균을 최소화 하는 값을 각각 구함으로써 비교${\cdot}$분석 하였다. 그 결과 필러모델 방법이 좀 더 나은 거부 성능을 보였고, 단어 검출률을 이용하는 방법이 인식 네트워크를 전부 거치지 않아도 되므로 실행속도와 메모리 절약에서 효과적이었다.