중의적인 단어를 처리하는 방법에 대한 선행연구로, 첫째 문맥에 맞는 의미가 먼저 활성화된다는 가설과 둘째, 여러 뜻 중에 상대적인 빈도에 따라 많이 쓰이는 의미가 먼저 활성화되고, 그것이 문맥과 일치하지 않는다면, 다른 관련된 의미를 찾는다는 가설이 제기되었다. 마지막으로 문맥에 상관없이 모든 의미가 활성화 된 후 문맥을 고려하여 문맥에 적절한 의미를 선택한다는 가설이 있다. 본 연구에서는 '먹을', '감을' 등과 같이 2가지 의미의 품사가 다른 중의 어절과 '쥐어', '감어' 등과 같이 어절 문맥('어')이 주어진 어절의 의미 활성화가 어떻게 다른지를 조사하였다. 본 연구의 목적을 위해 점화어휘 판단 과제를 사용하였다. 실험 1의 결과는 SOA 150ms 조건에서 점화자극어절과 관련된 의미가 품사와 관련 없이 모두 활성화되었다. SOA 1000ms 조건에서는 상대적으로 많이 쓰이는 체언의 의미는 계속 활성화 되어 있는 반면, 용언의 의미 점화량은 감소하였다. 명칭성 실어증 환자인 SDK의 경우 SOA 150ms 조건에서는 일반인과 같은 형태소 처리특성을 보였으나 1000ms 조건에서는 달랐다. 다른 명칭성 실어증 환자인 BIS과 전반성 실어증 환자인 PSB는 SOA 150ms 조건과 1000ms 조건에서 일반인과 아주 다른 양상을 보였다. 이것은 실어증 환자의 타잎에 따라 형태소의 처리나 중의적인 의미 활성화가 일반인과는 다르다는 것을 보여준다. 실험 2에서는 어절 문맥이 있는 '먹어', '쥐어', '감어' 등과 같은 어절을 사용하였다. 실험 2의 결과는 SOA 150ms 조건일 때 어절문맥의 영향으로 용언의 의미만 촉진적 점화효과가 있었고, 체언의 의미는 활성화되지 않았다. 그러나 SOA 1000ms로 지연시켰을 때는 용언뿐만 아니라 체언의 의미도 촉진적 점화효과가 있었다. 실험 1과 2의 결과는 중의적인 한국어 어절의 경우에도 모든 의미가 활성화되나 어절 문맥이 존재할 때는 어절 문맥의 제약으로 어절 문맥에 맞는 한 가지 의미만 활성화된다는 것을 암시한다. 또한 이러한 결과는 한국어 어절이 분석된 형태가 아닌 어절 형태로 심성 어휘집에 저장되어 있다는 것을 암시한다. 실어증 환자의 경우 실험 1과 마찬가지로 환자의 수준이나 종류에 따라 다양한 반응을 보여주었다.
본 논문에서는 형태소 unigram과 한국어 어절을 형성하는 형태소 범주 패턴에 기반하여 어절을 인식하는 한국어 띄어쓰기 시스템을 구현하였다. 기존에 많이 연구된 통계 정보를 이용한 띄어쓰기 모델은 비교적 짧은 시간에 쉽게 구현할 수 있는 장점이 있지만, 한국어의 형태 유형론적 특성 때문에 발생하는 (ㄱ) 자료부족 문제와 (ㄴ) 메모리 크기 문제에 효과적으로 대처하지 못한다. 본 논문은 이 두 문제를 동시에 해결하기 위해 어절을 구성하고 있는 개별 형태소의 통계 정보와 그 형태소의 범주의 통계 정보를 기반으로 하여 띄어쓰기 후보 어절들을 추천한다. 임의의 후보 어절이 최종의 띄어쓰기 단위인 어절이 될 수 있는 확률은 (ㄱ) 해당 후보 어절 내의 각 형태소 확률과 (ㄴ) 해당 후보 어절을 구성하기 위해 그 형태소의 범주가 다른 형태소 범주와 함께 형성하는 패턴 내에서 차지하는 '범주가중치'를 고려하여 구한다. 해당 '범주가중치'는 (ㄱ) 말뭉치로부터 실제로 관찰된 어절의 확률과 (ㄴ) 후보 어절 내의 개별 형태소의 확률과 (ㄷ) 그 범주 가중치에 의해 추정된 어절 확률 사이의 평균 에러(error mean)가 최저가 되는 방향으로 학습하여 얻어진다.
본 연구는 중학교 7학년 국어교과서 4종에 나타나는 어휘들에 대한 통계(음절 개수, 음절 종류, 음절 출현 빈도, 어절 개수, 어절 종류, 어절 평균 길이, 어절 출현 빈도 등)를 조사하였다. 전체 한글 음절 개수는 286,801개, 한글 음절 종류는 1,350개, 음절 평균 출현빈도는 212.4회이다. 어절 개수는 109,393개, 어절 종류는 29,356개, 어절 평균 출현빈도는 3.7회이다. 평균 음절 길이는 2.7음절이며, 한글 어절 중 가장 긴 어절길이는 8이다.
한국어 문자 인식 후처리는 인식기가 제공하는 후보 음절을 바탕으로 후처리를 하였다. 이 논문은 문자 인식기가 제공하는 후보 음절 대신에 인식기의 인식 결과를 분석하여 인식기의 오인식 통계 정보에 따라 인식 결과 음절의 후보 음절을 생성한다. 여기서 생성된 후보 어절을 각 음절의 확률 값을 이용하여 확률이 가장 놓은 어절을 선택한다. 이때 한국어 대용량 말뭉치에서 추출한 어절의 통계정보를 이용하여 그 어절의 확률 값을 구한다. 이 기법의 장점은 후보 음절의 조합으로 생성된 어절의 확률 값과 그 어절의 말뭉치상의 확률 값을 이용한 결과 말뭉치에 포함된 미등록어 정보에 따라 형태소 분석이 되지 않는 미등록어 처리가 가능하다. 또한 후보 어절 중 형태소 분석이 성공하는 어절이 두개 이상 있을 경우 실제 거의 쓰이지는 않지만 단지 음절의 확률 값이 높아 우선으로 선택되는 경우를 방지하였다. 실험은 약 1,000page 분량의 실험을 통해 오인식 결과를 수집하고, 4000만 원시 말뭉치에서 구한 어절의 통계정보를 이용하였다. 그 결과 문자 인식기의 98.05%의 어절 인식률을 후처리 결과 99.52%로 향상시켰다.
본 논문에서는 문법 규칙과 어절 상관도를 이용한 품사 태깅 시스템을 제안한다. 원시 말뭉치와 품사태그 부착 말뭉치에서 중의 어절(ambiguity eojeol)의 앞뒤 어휘와 품사 정보를 파악하여 문법 규칙을 마련하였으며, 한국어의 품사와 문장성분적 요소를 고려한 7개의 어절 태그를 설정하여 이 어절 태그간의 확률값을 이용해 어절간의 상관도를 구하였다. 이러한 방법들을 이용하여 품사 태깅을 실험한 결과, 150 만 어절의 학습 말뭉치와 3 만 어절의 실험 말뭉치에서 각각 평균 92%와 91%의 정확률을 보였다.
자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 무시된 한글 문서의 자동색인이나 문자인식에서 줄바꿈 문자에 대한 공백 삽입 문제 등을 해결하는데 필요하다. 이러한 문서에서 공백이 삽입될 위치를 찾아 주는 띄어쓰기 알고리즘으로 어절 블록에 대한 문장 분할 기법과 양방향 최장일치법을 이용한 어절 인식 방법을 제안한다. 문장 분할은 한글의 음절 특성을 이용하여 어절 경계가 비교적 명확한 어절 블록을 추출하는 것이며, 어절 블록에 나타난 각 어절들을 인식하는 방법으로는 형태소 분석기를 이용한다. 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.
스마트폰의 쿼티 자판 소프트 키보드의 버튼과 버튼 사이 좁은 간격으로 인해 사용자가 의도치 않은 간섭 오타가 발생하는 것에 주목하였다. 그리고 오타 교정의 성능은 사용자의 관점에서 얼마나 잘 오타를 교정하느냐도 중요한 부분이지만, 또한 오타가 아닌 어절을 그대로 유지하는 것이 더 중요하게 판단될 수 있다. 왜냐하면 현실적으로 오타인 어절 보다 오타가 아닌 어절이 거의 대부분을 차지하기 때문이다. 따라서 해당 관점에서 교정 방법을 바라보고 연구할 필요가 있다. 이에 맞춰 본 논문에서는 대용량 한국어 말뭉치 데이터를 가지고 확률에 기반한 한국어 간섭 오타 수정 방법에 대해 제안한다. 제안하는 방법은 목표 어절의 좌우 어절 N-gram과 어절 내 좌우 음절 N-gram 정보를 바탕으로 발생할 수 있는 간섭 오타 교정 후보들 중 가운데서 가장 적합한 후보 어절을 선택하는 방법이다.
영어권 언어가 어절 단위로 품사를 부여하는 반면, 한국어는 굴절이 많이 일어나는 교착어로서 데이터부족 문제를 피하기 위해 형태소 단위로 품사를 부여한다. 이러한 구조적 차이 안에서 한국어에 적합한 품사 태깅 단위는 지속적으로 논의되어 왔으며 지금까지 음절, 형태소, 어절, 구가 제안되었다. 본 연구는 어절 단위로 태깅함으로써 야기되는 복잡한 품사 태그와 데이터부족 문제를 해소하기 위해 어절에서 주요 실질 형태소와 주요 형식 형태소만을 뽑아 새로운 어절을 생성하고, 생성된 단순한 어절에 대해 CRF 태깅을 수행하였다. 실험결과 평가 말뭉치에서 미등록 어절 등장 비율은 9.22%에서 5.63%로 38.95% 감소시키고, 어절단위 정확도를 85.04%에서 90.81%로 6.79% 향상시켰다.
영어권 언어가 어절 단위로 품사를 부여하는 반면, 한국어는 굴절이 많이 일어나는 교착어로서 데이터부족 문제를 피하기 위해 형태소 단위로 품사를 부여한다. 이러한 구조적 차이 안에서 한국어에 적합한 품사 태깅 단위는 지속적으로 논의되어 왔으며 지금까지 음절, 형태소, 어절, 구가 제안되었다. 본 연구는 어절 단위로 태깅함으로써 야기되는 복잡한 품사 태그와 데이터부족 문제를 해소하기 위해 어절에서 주요 실질 형태소와 주요 형식 형태소만을 뽑아 새로운 어절을 생성하고, 생성된 단순한 어절에 대해 CRF 태깅을 수행하였다. 실험결과 평가 말뭉치에서 미등록 어절 등장 비율은 9.22%에서 5.63%로 38.95% 감소시키고, 어절단위 정확도를 85.04%에서 90.81%로 6.79% 향상시켰다.
본 연구는 중의성을 가진 어휘가 심성 어휘집에 표상된 방식과 감각 양상에 따른 처리 과정을 알아보기 위하여 한국어 동음동철이의 어절의 시·청각 재인 과정을 조사하였다. 청각 어절 판단 과제(실험 1)와 시각 어절 판단 과제(실험 2)를 이용한 두 실험에서 두 가지 이상의 의미를 가진 동음동철이의 어절(예: '물었다')과 단일한 의미만을 가진 통제 어절(예: '고통을')이 사용되었다. 어절 자극들의 누적 빈도는 조작하는 한편, 각 동음동철이의 어절의 다양한 의미가 가지는 상대적 빈도는 통제하였다. 어절 판단 과제를 사용한 두 실험 모두에서 유의한 빈도의 주효과와 함께 의미 수에 따른 어절 유형과 빈도 간의 상호작용이 발견되었다. 실험 1에서 청각적으로 제시된 동음동철이의 어절은 저빈도 조건에서 단의 어절에 비해 반응시간이 빠른 중의성 이득 효과가 나타난 반면, 고빈도 조건에서는 이와 반대로 비이득 효과가 나타났다. 마찬가지로 시각적으로 제시된 실험 2의 자극에서도 유사한 상호작용 패턴이 발견되었다. 본 연구 결과는 시각 및 청각 양상 모두에서 어휘-의미 처리가 상호의존적으로 이루어짐을 보여주며, 이는 의미 처리가 감각 의존적 단계보다는 일반적 어휘 지식 처리 단계에서 이루어질 가능성을 시사한다. 이와 더불어 의미 선택 과정에서 동음동철이의 어절이 가지는 다양한 의미의 후보군은 어절의 빈도가 상대적으로 낮을 때에만 촉진적 피드백을 제공함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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