• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.463-466
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• 2003

본 논문은 "집합 일치화 문제(set unification problem)"를 논리 언어 Prolog를 사용하여 구현한다. 집합 일치화 문제는 고전적 논리 언어(logic languages)의 일치화 문제(unification problem)에서 집합을 표현할 수 있도록 확장한 것으로 최근 연구되고 있는 "집합 제한 논리 언어(set constraints logic languages)"를 구현하기 위하여 풀어야 하는 문제이다. 본 논문에서는 최근 A. Dovier 연구팀이 제안한 집합 일치화 문제의 풀이(solver)를 소개하고, 이 풀이를 논리 언어 Prolog를 사용하여 구현하는 방법을 기술한다. Prolog 언어는 비결정성(nondeterminism)을 표현할 수 있는 기능과 리스트(list)라는 자료 구조를 제공하는 기능 때문에 다른 어떤 언어에서보다 쉽게 집합 일치화 문제 풀이를 구현할 수 있다. 본 연구의 결과는 집합 제한 논리 언어의 수행기(interpreter) 개발에 직접 이용될 수 있다.

• 철학연구
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• 제119권
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• pp.141-172
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• 2011

본 논문은 로크와 훔볼트의 언어개념을 '언어와 사고'의 관계 문제를 중심으로 상호 비교해 보는 것을 근본 목적으로 삼고 있다. 먼저, 로크는 인간에게 있어서 '언어'는 사회 속에서 의사소통의 수단이나 도구로 이용되는 것이 가장 본질적인 특성이며, 이러한 특성은 자연적인 것이 아니라 사회적인 약정에 의한 것이라고 주장한다. 특히 로크는 낱말(언어)을 그것을 사용하는 사람의 마음속에 있는 관념의 기호라고 주장한다. 이에 반해, 훔볼트는 인간의 사고활동이 언어와 함께 수행되기 때문에, 언어의 본질은 인간의 정신활동(사고)과 불가분적인 어떤 것이라고 주장한다. 물론 훔볼트 역시 로크가 강조하는 의사소통의 수단으로서의 언어적 기능을 인정하기는 하지만, 본질적인 의미에서의 언어는 동적인 정신활동이며, 언어를 통해 비로소 정신이 형성된다고 주장한다. 따라서 이렇게 본다면, 양자 간의 언어개념에는 본질적으로 명확한 차이가 존재한다고 할 수 있다. 그런데 이들 양자의 언어개념에서 나타나는 차이성은 이뿐만이 아니다. 예를 들어, 위에서 언급한 언어의 본질적인 기능 문제이외에도, 인간 언어의 역사적 기원 문제나 말(Rede) 개념의 사용 문제, 그리고 언어를 사용하기 위한 인간의 조건 여부 문제 등에서도 명확한 차이가 나타난다. 본 연구에서는 바로 이러한 문제를 염두에 두면서, 첫째로 로크의 언어사상을 그의 마음과 관념 및 낱말(언어) 개념을 중심으로 살펴보았다. 그런 다음, 이와 대비되는 훔볼트의 사상을 '언어와 사고의 관계' 문제를 중심으로 검토하였으며, 끝으로 이들 양자의 언어개념을 유비적으로 비교해 보면서 그 본질적인 차이성을 밝혀보고자 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권6호
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• pp.811-821
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• 1999

다중 패러다임 프로그래밍은 어떤 문제의 부분 문제들에 대하여 서로 다른 패러다임을 적용함으로써 단일 패어다임만을 적용하는 경우에 비해 단순하고도 우아한 해결책을 구하는 기법이다. Java언어는 객체지향언어로 설계되었지만 모든 문제에 객체지향적 사고를 적용하기 보다는 문제의 특성에 적합한 다양한 패러다임의 사고를 적절히 활용할 경우 보다 효과적인 프로그램 개발이 가능할 것이다. 본 논문에서는 패턴 매칭 예제를 중심으로 다중 패러다임 언어의 경험에서 얻은 추상화 수단화들을 Java 언어로 표현하기 위한 아이디얻ㄹ을 소개한다. 특히 여러 기능들의 무원칙한 나열보다는 이들의 유기적 결함과 기반 언어인 Java와의 융합을 최대한 고려하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.310-315
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• 2018

본 논문에서는 한국어 수학 문장제 문제 자동 풀이를 위한 방법을 소개한다. 수학 문장제 문제란 수학적 관계가 언어와 숫자로 주어질 때, 문제에서 요구하는 정보를 도출하는 수학 문제로, 언어 의미 분석과 수학적 관계 추출이 요구된다. 본 논문에서는 이원 일차 연립 방정식을 포함한 514 문제의 영어 데이터셋을 번역해 한국어 문제를 확보하였다. 또한 한국어의 수학적 관계 표현과 언어 유형적 특성을 고려한 자질 추출을 제안하고, 템플릿 기반 Log-linear 모델이 정답 방정식을 분류하도록 학습하였다. 5겹 교차 검증을 실시한 결과, 영어 문제를 풀이한 선행 연구의 정답률 79.7% 대비 1%p 낮은 78.6%의 정답률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1545-1548
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• 2000

본 고는 인터넷 이용자가 원하는 웹페이지 링크시 발생할 수 있는 여러 가지 문제 중, 언어적인 장벽을 해결하기 위한 시스템을 설계하고 이를 이용하여 언어적인 문제를 해결할 수 있는 방법을 제시한다. 인터넷 이용자의 DNS 서버와 로컬 데이터베이스를 이용하여 인터넷 이용자의 언어 정보를 추정하고, 추정한 언어로 구성된 웹페이지를 인터넷 이용자에게 제공하는 시스템을 설계한 것이다. 이로 인해, 인터넷 이용자들에게 발생하는 언어적인 장벽 문제 해결, 웹페이지 상에서의 불필요한 클릭 수 감소, 웹페이지 링크 수 증가, 시간 절약 등의 여러 가지 편의를 제공할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.135-140
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• 2020

사전 학습된 Transformer 기반 언어 모델은 자연어처리 시스템에 적용되었을 시 광범위한 사례에서 큰 폭의 성능 향상을 보여준다. 여기서 사전 학습에 사용되는 언어 모델링 태스크는 비지도 학습에 속하는 기술이기 때문에 상대적으로 데이터의 확보가 쉬운 편이다. 하지만 몇 종의 주류 언어를 제외한 대부분 언어는 활용할 수 있는 언어 자원 자체가 희소하며, 따라서 이러한 사전 학습 기술의 혜택도 누리기 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 상황에서 발생할 수 있는 자원 희소성 문제를 극복하기 위해 이종 언어 간 전이 학습을 이용하는 방법을 제안한다. 본 방법은 언어 자원이 풍부한 언어에서 학습된 Transformer 기반 언어 모델에서 얻은 파라미터 중 재활용 가능한 부분을 이용하여 목표 언어의 모델을 초기화한 후 학습을 진행한다. 또한, 기존 언어와 목표 언어의 차이를 학습하는 역할을 하는 적응층들을 추가하여 이종 언어 간 전이 학습을 돕는다. 제안된 방법을 언어 자원이 희귀한 상황에 대하여 실험해본 결과, 전이 학습을 사용하지 않은 기준 모델 대비 perplexity와 단어 예측의 정확도가 큰 폭으로 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.690-693
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• 2023

언어 모델의 파라미터 수의 지속적인 증가로 100B 단위의 거대 언어모델 LLM(Large Language Model)을 구성 할 정도로 언어 모델의 크기는 증가 해 왔다. 이런 모델의 크기와 함께 성장한 다양한 Task의 작업 성능의 향상과 함께, 발전에는 환각(Hallucination) 및 윤리적 문제도 함께 떠오르고 있다. 이러한 문제 중 특히 환각 문제는 모델이 존재하지도 않는 정보를 실제 정보마냥 생성한다. 이러한 잘못된 정보 생성은 훌륭한 성능의 LLM에 신뢰성 문제를 야기한다. 환각 문제는 정보 검색을 통하여 입력 혹은 내부 표상을 증강하면 증상이 완화 되고 추가적으로 성능이 향상된다. 본 논문에서는 한국어 질의 응답에서 검색 증강을 통하여 모델의 개선점을 확인한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.127-132
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• 2014

본 논문은 위키피디아로부터 한국어-영어 간 병렬 문장을 추출하기 위해 이질적 언어 자원의 순차적 매칭을 적용한 유사도 계산 방법을 제안한다. 선행 연구에서는 병렬 문장 추출을 위해 언어 자원별로 유사도를 계산하여 선형 결합하였고, 토픽모델을 이용해 추정한 단어의 토픽 분포를 유사도 계산에 추가로 이용함으로써 병렬 문장 추출 성능을 향상시켰다. 하지만, 이는 언어 자원들이 독립적으로 사용되어 각 언어자원이 가지는 오류가 문장 간 유사도 계산에 반영되는 문제와 관련이 적은 단어 간의 분포가 유사도 계산에 반영되는 문제가 있다. 본 논문에서는 이질적인 언어 자원들을 이용해 순차적으로 단어를 매칭함으로써 언어 자원들의 독립적인 사용으로 각 자원의 오류가 유사도에 반영되는 문제를 해결하였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용함으로써 관련이 적은 단어의 분포가 반영되는 문제를 해결하였다. 실험을 통해, 언어 자원들을 이용해 순차적으로 매칭한 유사도 계산 방법은 선행 연구에 비해 F1-score 48.4%에서 51.3%로 향상된 성능을 보였고, 관련이 높은 단어의 분포만을 유사도 계산에 이용한 방법은 약 10%에서 34.1%로 향상된 성능을 얻었다. 마지막으로, 제안한 유사도 방법들을 결합함으로써 선행연구의 51.6%에서 2.7%가 향상된 54.3%의 성능을 얻었다.

• 한국독어학회지:독어학
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• 제7집
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• pp.1-24
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• 2003

우리는 지금까지 독일어와 한국어 두 언어간의 오류분석을 논의해 왔다. 특히 언어유형학적인 측면에서 몇 가지 오류유형과 분석을 시도했다. 그 결과는 대체로 다음과 같이 요약될 수 있다. 독일어와 한국어가 서로 근본적으로 상반되는 언어현상과 더불어 약간의 공통성을 나타내며 일정한 유형을 나타낸다. 이는 두로 인간의 언어습득장치에 기인된 언어습득의 결정주의(Determinismus)에서 비롯될 것이다. 언어특성/문제의 체계성/규칙성 또는 일관성은 이를 반영한다. 거대한 언어자료 중에 극히 미미한 일부, 즉 언어최소량를 정복함으로써 그 효용성을 극대화할 수 있는 것은 매우 중요한 의미를 지닌다. 이를 연구 이용하는 경우에는 엄청난 효과와 가능성을 기대할 수 있을 것이다. (1) 독일어와 한국어의 학습 및 오류분석에서 가장 핵심적인 것은 언어유형학적으로 드러난 언어특성, 즉 전치성(독일어/영어)과 후치성(한국어)이다. 이를 토대로 형성된 대립적인 면과 공통적인 문제를 체계화하는 것이 역시 오류분석 문제의 관건이다. 또한 독일어가 아직 후치성 언어(한국어(TXV))에서 출발해서 전치성 언어(영어(SVX))로 발전/변화해 가는 과정, 즉 중간단계인 TVX에 머물고 있다는 사실이 중요한 의미를 지닌다. 즉 그들의 대극성과 유사성을 연결하는 실마리로 볼 수 있기 때문이다. (2) 일치(Kongruenz)/상관(Korrelation) 및 반복(Wiederholung) 현상, 그리고 격변화와 인칭변화 현상은 어순문제와 더불어 형태론적 문제를 통해 문법적인 확인수단으로 작용한다. 이들은 대부분 체계적/구조적으로 나타나기 때문에 학습자는 흔히 같은 유형에서 반복적으로 오류를 범하기 마련이다. 이를 극복하기 위해서 언어 유형학적 오류분석을 이해하고 또한 이를 통해 오류를 줄이거나 예방하는 학습이 필요하다. (3) 명사가 한정사구 안에서 성/수/격에 따라 변화하는 것과 동사가 동사구에서 주어의 인칭/수에 따라 인칭변화 하는 것은 우리 한국인에게는 아주 이색적인 현상이다. 이는 양면적인 수식구조에 대한 확인수단 및 원자가에 의한 강력한 형식위주 언어인 독일어와 전위적인 단일 수식구조와 부정형 동사를 특성으로 형성된 핵/최소문 언어간의 필연적인 적응관계 및 결과라고 볼 수 있다. 이 두 가지 유형 역시 언어특성에 따라 도식화/공식화 할 수 있다. (4) 괄호현상, 즉 으뜸머리(Hauptkopf)가 버금머리(Nebenkopf)와 분리하는 것은 우리 한국인에게는 아주 이색적인 언어현상이다. 한국어에는 머리의 이동이 없기 때문이다. 긴 구문에서 버금머리를 잊어버리거나 실수하는 것은 모든 괄호구문에서 예견되는 결과이다. 그러나 이는 정치성과 후치성 언어간의 전이 과정으로 이해될 수 있다. 으뜸머리가 원래의 자리를 박차고 소속 구/문의 앞자리로 도약한 것처럼 느껴지기 때문이다. (5) 전치 및 후치 수식이 유동적으로 작용하는 독일어는 전치 수식만으로 고정된 한국어보다 복잡하지만 균형적인 언어구조이다. 이러한 수식구조에서 한국인은 흔히 형태 및 어순에서, 그리고 번역에서 오류를 범하고 만다. (6) 그러나 가장 중요한 것은 아는 것을 제대로 이용하는 문제이다. 모국어/L2를 자유로이 말하고 쓸 때까지, 즉 언어습득에는 일체이 문법이나 도표/도식을 이용할 필요가 없다는 사실이다. 이는 17세기 서구의 이성주의 철학자들의 한결같은 경고이다. 오늘날 초고속 과학문명에서 더욱 빛을 발하는 것은 당연한 결과이다. 한 언어 속에 들어있는 문법체계를 익혀 가는 것이 곧 언어습득 과정이지만, 이를 달성하는 가능성 내지 첩경은 실제적인 언어자료와 체험이지 결코 문법이나 추상적인 개념적 접근이 아님을 웅변하고 있기 때문이다. 핵심적인 문제는 모국어교육에서도 최대 장점인 대화를 통한 언어연습/대화 기회를 최대한 보장하는 데 있다. 또한 언어간섭 현상을 조장하는 분위기를 막아야 할 것이다. 이러한 의미에서 교수법 개발이 외국어/L2 성공의 관건일 것이다. (7) 언어학습에서 오류를 극복하는 데는 일차적인 실제 상황에 부합하는 대화적인 연습, 그리고 효과적인 언어자료 접촉, 즉 독서와 모방이 중요하다. 이차적이고 직접적인 것은 통사(Syntax) 및 형태론(Morphologie)를 익힐 수 있는 말/문을 끊임없이 익히는 일이다. 이것이 또한 언어최소량을 충족시켜 언어습득에 이르는 첩경이다. 자연 생태적인 모국어 학습 또는 조정 및 제도적인 언어학습에서도 실제상황에 어긋나는 문법적인 체계에 얽매이는 도식 및 도표 위주의 텟스트는 일시적인 기대일 뿐이다. 인간의 언어습득장치를 이해하지 못한 결과이기 때문이다. 문법적인 개념위주 접근은 상당한 설명이 필요해서 절박한 자료와 체험까지 앗아가기 마련이다. 더구나 이를 위해 수준을 무시하고 모국어로 일관하여 벙어리와 문맹을 자초하는 것은 참으로 어리석은 일이다. 지식 정보화 시대 및 세계화 시대에는 무엇보다도 교육 및 언어정책이 국가 발전의 원동력이다. 특히 영어를 비롯한 외국어 학습능력과 학습방법은 매우 중요하다. 학습자에게 말하고 쓰는 기본 능력을 보장하는 것이 급선무이다. 이를 위한 작업의 하나가 바로 언어간의 오류분석일 것이다. 언어의 습득과 활용이 체계적이듯이 오류분석 역시 상당히 체계적이다. 그래서 인간의 언어습득과 언어습득장치를 두고 결정론(Determinismus)이 지배적이다. 이러한 의미에서 언어습득의 3대 요소, 즉 언어습득장치를 구비한 인간으로 태어나고, 해당 언어를 통한 일관된 언어체험/학습으로 언어최소량을 충족해야 한 언어를 정복할 수 있다는 것은 결정적인 사실이다. 학생고객에게 다가서는 책임교육으로 교육개방에 대비하는 일 역시 시대적인 상황이요 또한 결정적인 단계임엔 틀림이 없을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.396-401
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• 2021

초거대 언어모델를 활용한 퓨샷(few shot) 학습법은 여러 자연어 처리 문제에서 좋은 성능을 보였다. 하지만 데이터를 활용한 추가 학습으로 문제를 추론하는 것이 아니라, 이산적인 공간에서 퓨샷 구성을 통해 문제를 정의하는 방식은 성능 향상에 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 초거대 언어모델의 모수 전체가 아닌 일부를 추가 학습하거나 다른 신경망을 덧붙여 연속적인 공간에서 추론하는 P-tuning과 같은 데이터 기반 추가 학습 방법들이 등장하였다. 본 논문에서는 문맥에 따른 질의 정규화 문제를 대화형 음성 검색 서비스에 맞게 직접 정의하였고, 초거대 언어모델을 P-tuning으로 추가 학습한 경우 퓨샷 학습법 대비 정확도가 상승함을 보였다.