• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.985-991
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• 2009

문법 기반의 테스트 케이스 자동 생성(GBTG) 알고리즘은 문법 G를 기반으로 G에 의해 수용되는 문장들의 집합 L(G), 즉 소프트웨어 테스트를 위한 테스트 케이스를 생성한다. 문맥 자유 문법으로 기술되는 대부분의 언어들은 순환적 성격을 가지며, 일반적으로 G에 의해 생성되는 집합 L(G)는 너무 커서 생성된 케이스들을 모두 실행시킬 테스트 대상으로 삼는다는 것은 현실석이지 못하다. 본 논문에서는 CFG에 의해 자동 생성되는 테스트 케이스의 집합의 크기를 통제하면서도 테스트의 주요 범위를 커버하기 위하여 문맥 자유 문법을 보강하는 문법외적 요소인 태그들을 개발하고 실험하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.602-604
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• 2007

본 논문에서는 웹기반의 TOEIC 문법 문제 자동 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 웹에서 문서를 가져온 후, 문서의 각 문장이 데이터베이스에 저장된 문제 패턴에 일치하는 지를 검사하여 문제를 생성한다. 본 시스템을 통해서 생성되는 문법 문제를 영어 전문가를 통해서 검중한 결과, 대부분의 문제가 TOEIC 실전 문제로 사용하기에 충분한 것이었다. 우리의 조사에 의하면, TOEIC 문법 문제의 자동 생성에 관한 기존 연구는 거의 발표되고 있지 않다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권7호
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• pp.518-522
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• 2014

단일 상태 파싱 오토마톤은 오토마톤의 행동이 과거 전이 경로에 의존하지 않고 현 상태로만 결정가능하다는 특징을 가진다. 이런 특징으로부터 대표적인 오토마톤인 LR 오토마톤과 비교시에, 단일상태 파싱 오토마톤은 구문 분석에 관한 시간 단축과 메모리 용량의 감소라는 장점을 가진다. 한편 단일상태 파싱 오토마톤을 생성하는 문법 클래스에 관해서는 현재까지 알려진 바가 없다. 본 논문에서는 단일상태 파싱 오토마톤을 생성하는 문법 클래스에 관한 연구 결과를 제시한다. 또한 이들 문법 클래스에 대한 단일 상태 파싱 오토마톤의 생성 방법을 제시한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.688-702
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• 1998

본 논문에서는 한국어 각 품사별로 형태소 해석 규칙에 대응하는 수화 형태소 생성규칙을 제안한다. 한국어 자연수화는 한국어 자연언어에 비하여 극히 한정된 어휘를 가지며, 문법 요소의 수도 매우 한정적으로 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 자연스러운 한국어 문장을 대응하는 수화로 변환시키기 위해서 한국어 문법에 대응하는 자연수화 문법을 정의한다. 각 phrase는 한국어 해석 문법과는 별도의 수화 형태소 생성문법을 정의 해야 하며, 이 문법은 형태소 해석/결합 규칙 및 구구조 해석규칙에 적용되고, 이 규칙의 정의로 가장 자연스러운 자연수화를 생성할 수 있게 된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권6A호
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• pp.957-964
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• 2001

현재 국내·외적으로 VoIP 관련 시장의 지속적인 성장으로 인해 VoIP 표준 프로토콜에 대한 국제 표준화 작업과 병행하여 프로토콜 스택과 같은 소프트웨어 개발이 절실한 상황이다. 본 논문에서는 IETF RFC2705에서 제시한 MGCP 문법을 기반으로 문법 지식적 변환 기법으로 Media Gateway가 전달하는 MGCP 요청 메시지를 구조체 형태로 변화하는 엔코더와 Media Gateway Controller로부터 전달되는 구조체 형태의 응답 메시지를 텍스트 형태로 변화하는 디코더를 구현하였다. 이를 위해 BNF 형식의 MGCP 문법을 기술하여 구문 분석 동작 후 구문 트리 및 MGCP 문법으로부터 생성 가능한 모든 정보를 저장할 수 있는 구조체 형태의 헤더 파일을 자동 생성하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.127-129
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• 2010

본 논문에서는 다양한 코퍼스를 통해 언어를 학습하는 과정을 모델링하여 무감독학습(Unsupervised learning)으로 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다. 제안 방법에서는 적은 수의 특성 조합으로 잠재적 패턴의 부분만을 표현한 후 표현된 규칙을 조합하여 유의미한 문법적 패턴을 탐색한다. 본 논문에서 제안한 방법은 베이지만 추론(Bayesian Inference)과 MCMC (Markov Chain Mote Carlo) 샘플링에 기반하여 특성 조합을 유의미한 문법적 패턴으로 정제하는 방법으로, 랜덤하이퍼그래프(Random Hypergraph) 모델을 이용하여 많은 수의 하이퍼에지를 생성한 후 생성된 하이퍼에지의 가중치를 조정하여 유의미한 문법적 패턴을 탈색하는 방법론이다. 우리는 본 논문에서 유아용 비디오의 스크립트를 이용하여 다양한 유아용 비디오 스크립트에서 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.478-480
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• 2004

최근 정보 제공에 도움을 주는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 대화형 에이전트는 사용자의 요구에 미리 준비된 정적인 답변을 제공하므로 친밀감을 주는 다양한 대화를 유지하지 못한다. 본 논문에서는 BNF(Backus Naur Form)를 이용하여 한국어 문법 구조를 정의하고. 이를 기반으로 가능한 파스트리를 하나의 염색체로 표현한 후, 유전자 프로그래밍을 적용하여 다양한 문법 구조를 생성하는 방법을 제시한다 생성된 문법 구조에 답변 스크립트의 핵심 키워드들을 매칭 시킴으로써 여러 답변 문장을 구성한다. 실제 의류 정보를 소개하는 간단한 웹 사이트에 적응하여 그 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.142-145
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• 2013

최근 한국어를 배우는 외국인의 증가로 '외국어로서의 한국어 학습(KFL)'에 대한 관심이 늘고 있다. 본 논문에서는 외국인을 위한 한국어 교재에서 사용된 회화 문장으로부터 문장 패턴을 분석하고 이를 기반으로 한국어 부분 언어 문법을 정의한다. 대개 부분 언어 문법은 간단하고 배우기 쉬우므로 외국어로서의 한국어 학습자들이 쉽게 한국어로 의사소통을 할 수 있을 것이다. 특히, 본 논문에서는 이 부분 문법이 컴퓨터로 해석될 수 있도록 문법을 정의하였고, 이를 자동 어휘분석기 생성기(flex)와 자동 파서 생성기(bison)을 이용해 기본적인 검증을 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권3호
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• pp.205-213
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• 2010

본 논문에서는 단어간 관계 패턴을 학습한 후 이에 기반하여 자연 언어 문장을 생성하는 방법을 소개한다. 기존의 문장 생성 방법론에서는 내재된 문법 규칙의 존재를 가정하거나 템플릿을 사용하고 있으나, 본 논문에서 소개하는 방법론에서는 태깅 등의 부가 정보 없이 단어의 동시 등장 빈도만을 활용하여 단어간 관계 패턴을 학습한다. 단어간 관계 패턴은 하이퍼네트워크 방법론에 기반하여 학습되었다. 학습이 진행됨에 따라 하이퍼네트워크의 복잡도가 높아지며, 학습 모델에 축적되는 언어 관계 패턴의 수가 증가한다. 학습된 모텔의 유효성은 학습 패턴에 기반한 자연 언어 문장 생성을 통해 확인하였다. 실험 결과 학습이 진행됨에 따라 문법적으로 성립하는 문장의 비율이 향상하였다. 파서를 이용하여 생성된 문장을 구성하는 문법 규칙을 분석한 후 문법 규칙의 분포를 학습에 사용한 코퍼스의 문법 규칙 분포와 비교한 결과 학습에 사용된 코퍼스의 문법적 특성을 학습할 수 있는 잠재력을 갖고 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.553-558
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• 2022

최근, 구어체 데이터에 대한 자연어처리 응용 기술이 늘어나고 있다. 구어체 문장은 소통 방식 등의 형태로 인해 정제되지 않은 형태로써, 필연적으로 띄어쓰기, 문장 왜곡 등의 다양한 문법적 오류를 포함한다. 자동 문법 교정기는 이러한 구어체 데이터의 전처리 및 일차적 정제 도구로써 활용된다. 사전학습된 트랜스포머 기반 문장 생성 연구가 활발해지며, 이를 활용한 자동 문법 교정기 역시 연구되고 있다. 트랜스포머 기반 문장 교정 시, 교정의 필요 유무를 잘못 판단하여, 오류가 생기게 된다. 이러한 오류는 대체로 문맥에 혼동을 주는 단어의 등장으로 인해 발생한다. 본 논문은 트랜스포머 기반 문법 교정기의 오류를 보강하기 위한 방식으로써, 필요하지 않은 형태소인 고유명사를 마스킹한 입력 및 출력 문장틀 형태를 제안하며, 이러한 문장틀에 대해 고유명사를 복원한 경우 성능이 증강됨을 보인다.