• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권1호
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• pp.31-36
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• 2014

트위터와 페이스북 등의 SNS(Social Network Service)는 일반 대중의 관심사나 트렌드 등의 이슈를 탐지하기 좋은 지식원이다. 본 논문에서는 검색 질의어에 관련된 이슈나 화제를 질의어에 대한 연관 어휘로 보고, 이를 트위터에서 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 질의어와 연관성이 높은 단어는 질의어와 가까운 위치에서 자주 발생한다고 가정하고, 단어 간 거리에 반비례하고 공기 빈도에 비례하는 단어 간 인접도의 합으로 단어간 연관도를 구한다. 구해진 연관도 값이 임계치를 넘는 어휘를 연관 어휘로 보고 네트워크의 형태로 관련 이슈를 제시한다. 제안한 방법에서는 네트워크의 특성을 분석하여 복합어를 손쉽게 탐지할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.198-204
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• 2004

본 연구는 언어 장애를 가진 사용자의 언어생활을 돕기 위한 문장작성 방식을 제안한 것이다. 제안한 문장작성 방법은 통신보조기기에 적용할 수 있도록 시스템으로 구현해 보았다. 통신보조기기는 개인 휴대장치로서 필요한 문장을 작성하여 출력하는 기기이다. 언어장애인들의 대표적인 의사표현 수단인 수화는 일반인들과의 의사소통에는 불편하기 때문에 다른 표현 방법이 필요하다. 자모를 모두 입력하여 문장을 작성하는 방식은 키의 수가 많기 때문에 대화할 때 시간이 많이 소용되는 불편한 방식이다. 그러므로 언어장애인을 위한 문장 작성의 가장 중요한 목적은 적절한 장소와 상황에 맞는 단어가 배열된 통신보조기기를 이용하여 적은 키의 수로 문장을 작성하는 것이다. 본 연구의 문장 작성을 구현하기 위한 어휘정보는 사용자 영역을 정하고, 그 영역에 맞는 단어와 문장을 수집하고, 수집된 어휘의 특징을 추출하여 구축되었다. 그리고 제안한 문장 작성 방식의 효용을 측정하기 위해 시스템을 이용하여 문장 작성을 위한 키의 수와 키보드 입력에 의한 자모수를 비교하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.43-48
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• 2008

본 논문은 다양한 정보 처리 기법 중 감성어휘를 이용한 정보 처리 기법에 대해 논하고자 한다. 현재 웹상에서 서비스 하고 있는 음악 추천서비스는 음악을 음정, 선율, 분위기, 장르 등으로 구분하고 추천해 주기 때문에 같은 장르의 비슷한 느낌을 가진 노래만을 추천함으로 사용자로 하여금 지루함을 느끼게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 감성어휘를 이용한 음악 추천서비스는 이러한 단점을 극복하고자 인간의 감성을 표현해 줄 수 있는 감성어휘를 이용해, 노래가사 내에서 단어를 검색해 사용자의 현재 상태에 적합한 노래와 노래가사를 추천해주는 서비스이다. 본문에서 제안하고자 하는 음악 추천서비스에서 사용자의 현재 감성 상태에 대한 입력은 7가지의 대표감성으로 받게 된다. 사용자의 감성을 입력 받으면 감성에 적합한 감성어휘를 노래가사와 매치 시켜 추천 해줄 노래가사의 우선순위를 정해 사용자에게 노래와 노래가사를 함께 추천한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.171-178
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• 2006

기계가독형사전(Machine Readable Dictionary)에서 단어의 정의문에 나타나는 항목 단어의 상위개념을 추출하는 대부분의 연구들은 전문가에 의해 작성된 어휘패턴을 사용하였다. 이 방법은 사람이 직접 패턴을 수집하므로 시간과 비용이 많이 소모될 뿐만 아니라, 자연언어에는 같은 의미를 가진 다앙한 표현들이 존재하므로 넓은 커버리지를 갖는 어휘패턴들을 수집하는 것이 매우 어렵다는 단점이 있다. 이런 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 구문적 특징만을 이용한 상위어 판별 규칙을 기계학습함으로써 기존에 사용되었던 어휘패턴의 지나친 어휘 의존성으로 인한 낮은 커버리지 및 패턴 수집의 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 기계학습된 규칙들을 상위어 자동추출과정에적용한 결과 정확도 92.37% 성능을 보였다. 이는 기존 연구들보다 향상된 성능으로 기계학습에 의해 수집된 판별규칙이 상위어 판별에 있어서 어휘패턴의 문제를 해결할 수 있다는 것을 입증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.164-166
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• 2014

음성인식 결과는 다수의 후보를 생성할 수 있다. 해당 후보들은 각각 음향모델 값과 언어모델 값을 결합한 형태의 통합 정보를 갖고 있다. 여기서 언어모델 값을 다시 계산하여 성능을 향상하는 접근 방법이 일반적인 음성인식 성능개선 방법 중 하나이며 n-gram 기반 리스코링 접근 방법이 사용되어 왔다. 본 논문은 적절한 성능 개선을 위하여, 대용량 n-gram 모델의 활용 문제점을 고려한 문장 구성 어휘의 의존 관계 분석 접근 방법 및 일정 거리 어휘쌍들의 상호정보량 값을 이용한 접근 방법을 검토한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.25-31
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• 2004

단서구문 및 어휘 쌍 확률 등을 이용하면 일정한 영역의 문서에서 사용된 용어의 원인이 되거나 결과를 나타나는 관련어들을 찾을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 각 용어의 선행 원인과 후행 결과를 인과관계 정보라고 정의한다. 인과관계 정보가 유사한 용어들은 서로 유사한 개념에 속한다고 가정한다면, 용어의 직/간접적 인과관계로서 용어 온톨로지에서 그 용어가 속할 집합을 결정하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 각 용어의 인과관계가 용어 군집화를 위한 유용한 문맥 정보의 하나라는 것을 실험을 통해 증명하였다. 속성으로 사용된 인과관계는 대용량의 코퍼스로부터 비지도식 학습방법을 통해 자동 습득하였으며, 그 정확도는 74.84%를 보였다. 1659개 용어에 대한 군집화 실험 결과 70.02%의 정확도를 보였으며, 어휘 유사도만을 사용한 경우에 비해 32.9%의 적용도 향상을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1990년도 제2회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.3-10
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• 1990

언어 정보 처리가 정보과학의 가장 중요한 분야의 하나로 부상하면서 언어 정보 가치가 높은 실용성있는 우리말 사전의 필요성이 더욱 더 절실해지고 있으며, 또 우리 언어사회에 외래어가 지나치게 범람함으로써 고유 언어 문화를 위협할 정도가 되어 외래 신생어에 대한 대책이 긴요하다 하겠다. 그러므로 본 논문은 최신 전산 기술을 이용하여 우리말 어휘 뭉치를 대량 정보 처리함으로써 우리말 언어 세계를 신속하고 정확하게 반영하며, 실용성있고 사용하기 편리하며, 우리말 어휘 확장에 보조 역할을 해줄 하이퍼텍스트화된 우리말 전자사전을 제안하며 그 원형을 설계 및 구현하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3539-3547
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• 1999

KANT(Knowledge-based Accurate Natural language Translation) 시스템 생성 엔진을 위한 한국어 언어 정보를 구축하였다. KANT 시스템은 언어 중립적인 생성 엔진을 갖고 있기 때문에 한국어 언어 정보의 구축은 사실상 한국어 생성 모듈의 개발을 의미한다. 구축된 언어 정보는 개념별 한국어 대응 규칙, 범주별 한국어 대응 규칙, 한국어 사전 및 템플리트 선언, 한국어 문법 규칙, 한국어 어휘 유형, 한국어 어휘 규칙, 한국어 다시 쓰기 규칙 등으로 구성된다. 구축된 언어 정보를 이용해 KANT 시스템 개발 측이 준비한 118 문장 분량의 중간 언어 표현로부터 106 문장을 올바르며 완전한 한국어 문장으로서 생성하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.255-260
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• 1997

일반적으로 한국어는 띄어쓰기 단위인 어절이 형태소 분석의 입력 단위로 쓰이고 있다. 그러나 실제 영역(real domain)에서 사용되는 텍스트에서는 띄어쓰기 오류와 같은 비문법적인 형태도 빈번히 쓰이고 있다. 따라서 형태소 분석 과정에 선행하여 적합한 형태소 분석의 단위를 인식하는 과정이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 한국어의 음절 특성을 이용한 형태소분석을 위한 어절 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사전에 기반하지 않고 원형코퍼스(raw corpus)로부터의 필요한 음절 정보 및 어휘정보를 추출하는 방법을 취하므로 오류가 포함된 문장에 대하여 견고한 분석이 가능하고 많은 시간과 노력이 요구되는 사전구축 및 관리 작업을 필요로 하지 않는다는 장점이 있다. 한국어 어절 인식을 위하여 본 논문에서는 세가지 확률 모텔과 동적 프로그래밍에 기반한 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 모델들을 띄어쓰기 오류문제와 한국어 복합명사 분석 문제에 적용하여 실험한 결과 82-85%정도의 인식 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.332-338
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• 1997

어휘 정보는 구문 구조의 중의성을 해결하는데 중요한 정보원으로서 작용할 수 있다. 본 논문에서는 입력 문장에 대한 구조적 중의성을 해결하는데 확률 구문 규칙뿐만 아니라, 어휘간에 발생할 수 있는 공기 정보를 사용할 수 있는 확률 모델을 제안한다. 제안된 확률 모델에 대하여 실험 데이타에 대해 평가한 결과 약 84%정도의 구문 분석 정확도를 얻을 수 있었다.