• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.398-401
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• 2011

워드프로세서에서의 한자를 가진 한글 어휘의 한자 변환 작업은 사용자에 의해 음절/단어 단위의 변환으로 많은 시간이 소요되어 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 한글 문장의 의미처리를 통해 문맥에 맞는 한자를 자동 변환하는 시스템을 제안한다. 문맥에 맞는 한글-한자 변환을 위해서는 우선 정확한 형태소 분석 및 동형이의어 분별이 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 은닉마르코프모델 기반의 형태소 및 동형이의어 동시 태깅 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 형태의미 세종 말뭉치 1,100만여 어절을 이용하여 unigram과 bigram을 추출 하였고, unigram을 이용하여 어절의 생성확률 사전을 구축하고 bigram을 이용하여 전이확률 학습사전을 구축하였다. 그리고 품사 및 동형이의어 태깅 후 명사를 표준국어대사전에 등재된 한자로 변환하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능 확인을 위해 전체 세종 말뭉치를 문장단위로 비학습 말뭉치를 구성하여 실험하였고, 실험결과 한자를 가진 동형이의어에 대한 한자 변환에서 90.35%의 정확률을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06a
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• pp.53-54
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• 2007

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.3
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• pp.353-360
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• 2004

Ontology defines the terms used in a specific domain and the relationships between them and represents them as hierarchical taxonomy. The present paper proposes a semi-automatic domain-specific ontology construction method based on terminology Processing. For this purpose, it presents an algorithm to extract terminology according to the noun/suffix pattern of terminology in domain texts and find their hierarchical structure. The experiment was carried out using pharmacy-related documents. As singleton terminology with noun/suffix were identified, the average accuracy was 92.57%. In case of multi-word terminology, the average accuracy was 66.64%. The constructed ontology forms natural semantic clusters with based on suffices and semantic information, so can be utilized in approaches to specific knowledge such as information look-up or as the base of inference to improve searching abilities.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.216-219
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• 2003

본 논문은 최소한의 형태소 정보를 이용한 자동 발음열 생성 시스템을 제안한다 일반적으로 발음열 생성 시스템은 입력된 문장에 대하여 형태소 단위로 분석한 다음, 각 형태소와 형태소의 결함 관계를 고려한 음운 규칙을 적용함으로써 상응하는 발음열을 생성한다. 지금까지의 연구는 이러한 발음열 생성시의 형태소 분석에 관하여 그 범위에 관한 연구 없이, 가능한 최대한의 분석을 상정하고 있다. 본 논문은 한국어 음운현상을 체계적인 텍스트 분석을 통하여 모든 형태론적 음운론적인 환경에서 가능한 모든 음운현상을 분류하여 발음열 생성시에 실제로 필요한 형태소 분석의 범위를 규명하는 것을 그 목적으로 한다. 음운 현상을 분석하기 위해 사용한 텍스트 자료로는 어휘가 중복되지 않으면서도 많은 종류의 어휘가 수록된 5만 여 어휘의 연세한국어사전과 2200 여 개의 어미와 조사를 수록한 어미조사사전을 이용하였다. 이와 같이 텍스트를 분석한 결과, 음운현상은 규칙적인 음운 현상과 불규칙적인 음운현상으로 나뉘는데, 이 가운데 형태소 정보가 필요한 형태음운규칙으로는 두 가지가 있으며, 이러한 형태음운규칙을 위한 형태소 분석의 범위로는 세세한 분류를 필요로 하지 않는 최소한의 정보로 가능함을 보인다. 이러한 체계적인 분석을 기반으로 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운규칙과 예외규칙, 그리고 일반음운 규칙으로 구성된다. 본 시스템에 대한 성능 실험은 PBS 1637 어절과 ETRI 텍스트 DB 19만 여 어절을 이용하여 99.9%의 성능결과를 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.13-22
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• 1999

한국어 정보처리에서 기본 모듈로 많이 사용되는 형태소분석기, 태거 및 명사추출기에 대한 객관적인 평가를 위해서는 실제 사용되는 언어에 대한 평가기준과 방대한 양의 평가자료 구축이 필수적이다. 전자통신연구원(ETRI)에서는 표준적인 평가기준과 평가자료(말뭉치)를 구축하여 "제 1회 형태소분석기 및 품사 태거 평가대회" 을 개최하였으며, 이 대회는 학습기간을 포함하여 1999년 6월 7일부터 10월 1일까지 진행되었다. 평가에는 총 15개팀이 참가하였고, 명사추출, 태거, 형태소분석기의 각 분야에 대해 약 25만 4천어절의 학습 말뭉치를 제공한 후, 시험말뭉치 약3만 3천어절에 대해 평가가 이루어졌다. 이 글에서는 이 대회의 취지, 진행과정, 평가 방식, 평가결과 등에 대해 소개한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.253-260
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• 1998

한국어 문서에는 여러 어절을 검증해야만 처리할 수 있는 의미 오류와 문체 오류가 있다. 다수 어절 사이에 있는 오류는 부분 문장 분석을 한다. 논문에서는 의미 오류와 문체 오류를 처리할 때 어휘적 중의성 때문에 생기는 문제점을 제시하고 해결방법을 제안한다. 어휘적 중의성이란 한 단어가 두 가지 이상의 형태소 정보를 가짐을 뜻한다. 철자검사기와는 달리 문법 검사기에서는 어휘적 중의성을 제거하지 않으면 여러 가지 검사 오류가 발생한다. 이 논문에서는 의미, 문체 시스템에서 어휘적 중의성 때문에 검사 오류가 발생할 수 있는 과정을 크게 세 단계로 분류하였다. 연어 오류가 발생할 수 있는 검사단어가 어휘적 중의성을 가지면 표제어가 다른 규칙이 여러 개 존재한다. 이 때 규칙 선택 문제가 생긴다. 중의성 문제는 부분 문장분석 과정에서도 지배소와 의존소 사이의 의존관계를 정확하게 설정하기 어렵게 한다. 본 논문에서는 각 단계에서 발생한 문제를 최소화하여 문법 검사기의 성능을 향상시킨다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.464-468
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• 1996

본 논문에서는 한국어 의존관계 파서의 정확성 및 효율성을 높이기 위해 구구조 내의 지역적 수식 특성을 반영할 수 있는 지역 의존관계의 사용을 제안한다. 의존문법은 자유어순 언어를 잘 설명할 수 있는 장점이 있지만, 전체 문장구조에 관한 의존제약이 너무 미약하기 때문에 단순히 어절간 구문 의존 제약만으로는 원하지 않는 분석 결과가 너무 많이 생성된다. 그러나 자유어순 언어라 하더라도 지역적인 구구조에는 일정한 어순 제약이 존재한다. 명사구, 용언구 등과 같은 구구조를 분석해 보면 수식어의 지배소는 반드시 그 구 안에 있다. 이러한 구조 정보에 기반을 둔 지역 의존관계 규칙을 이용하면 하나의 의존소에 대해서 지배소로 사용될 수 있는 어절의 범위를 제한하여, 원하지 않는 분석 결과를 줄일 수 있다. 한국어는 기본 문장 구조가 그대로 사용되기보다는 하나 이상의 수의 요소들이 첨가되어 보다 긴 문장 구조로 사용되는 경우가 많기 때문에, 본 논문에서 제안한 방법은 시스템 전체의 성능 및 효율을 크게 향상시킬 수 있다. 실험에서는 파싱의 첫 번째 단계에서 지역 의존관계 규칙을 사용하였을 경우 사용하지 않았을 때에 비해서 의존관계의 수가 평균 69% 정도로 줄어들었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.5
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• pp.689-700
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• 2002

In this paper, we developed Korean Morphological Analyzer for an automatic indexing that is essential for Information Retrieval. Since it is important to index large-scaled document set efficiently, we concentrated on maximizing the speed of word analysis, modularization and structuralization of the system without new concepts or ideas. In this respect, our system is characterized in terms of software engineering aspect to be used in real world rather than theoretical issues. First, a dictionary of words was structured. Then modules that analyze substantive words and inflected words were introduced. Furthermore numeral analyzer was developed. And we introduced an unknown word analyzer using the patterns of morpheme. This whole system was integrated into K-2000, an information retrieval system.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.8
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• pp.822-831
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• 2017

In this paper, we propose a Korean dependency parsing model using multi-task learning based pointer networks. Multi-task learning is a method that can be used to improve the performance by learning two or more problems at the same time. In this paper, we perform dependency parsing by using pointer networks based on this method and simultaneously obtaining the dependency relation and dependency label information of the words. We define five input criteria to perform pointer networks based on multi-task learning of morpheme in dependency parsing of a word. We apply a fine-tuning method to further improve the performance of the dependency parsing proposed in this paper. The results of our experiment show that the proposed model has better UAS 91.79% and LAS 89.48% than conventional Korean dependency parsing.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2006.06a
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• pp.125-130
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• 2006

원활한 의사소통을 위해서는 문장들을 연결하여 흐름을 조직하고 말로 산출하고 전체적인 의미를 파악할 수 있어야 한다. 이야기는 이러한 문장들이 연결되어있는 것으로, 종속적이거나 나열적인 이야기 특성은 의사소통장애인의 이야기 이해와 산출의 수행에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 이야기 특성에 따른 유창성 실어증환자의 이야기 이해 및 산출의 능력을 알아보고, 이해과제 수행이 산출과제에 미치는 영향을 분석해보았다. 이야기 종류로는 시간적 나열 이야기와 인과적 관계 이야기, 유머가 있는 이야기를 사용하였으며, 사실적 정보, 텍스트 추론, 빠진 정보추론 등 세 가지의 이해과제를 통하여 이해 능력을 측정하였다. 산출능력은 이해과제 전과 후에 CIU 비율로 질적인 측면을 측정하고, 분당어절 수를 이용하여 양적인 측면을 분석하였다. 그 결과 이해측면은 세 가지 이야기 모두 사실적 정보에 대한 이해 능력이 상대적으로 좋았으며, 오류의 형태는 추론오류가 가장 많이 나타났다. 산출에서는 인과적 관계이야기에서의 CIU 비율이 가장 높았고, 이해과제 전, 후의 차이를 비교한 결과, CIU 비율은 변화하지 않았으나, 분당 어절수에서는 증가하고 있음을 보여주었다. 이야기의 종류에 따라서 유창성 실어증화자의 산출과제의 수행수준은 다르게 나타났다. 그리고 이해과제의 수행이 산출과제에서 양적인 증가는 가져왔으나 질적인 수준에는 아무런 영향을 미치지 않았다.