• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 2부
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• pp.622-625
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• 2010

본 연구는 장기간의 남북한 분단으로 인한 언어적 이질성의 정도를 가늠해보기 위하여 남북한 방송언어 비교하였다. 연구의 주 목적은 남북한 언어간 차이에 대한 데이터가 부족한 상황에서 언어사용 실태에 대한 토대 데이터를 제공하는 것이었다. 남북한의 주요 방송사 뉴스 동영상에서 추출한 텍스트를 대상으로 한국어분석프로그램 KLIWC (Korean Linguistic Inquiry and Word Count)으로 분석하였다. 분석 결과, 북한 방송언어는 KLIWC의 각 차원에서 남한 언어와 유의미한 차이를 나타냈으며, 특히 정서적 단어, 인지적 단어, 사회적 단어 등에서 유의미한 차이가 발견되었다. 또한 북한 방송에서는 인칭대명사나 품사와 같은 언어학적 기능어에 있어서도 남한방송보다 사용빈도가 높았다. 이러한 차이에 대한 예비적인 심리학적 신문방송학적 해석을 제공하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.581-592
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• 1993

지금까지의 한국어 자연언어 처리에 기반이 되는 사전 품사 체계에 대한 연구는 형태소 분석, 구문 구조 분석, 그리고 의미 분석 등의 다양한 분야에서 이루어져 왔다. 한국어 자연언어 처리 각 분야는 자체의 고유한 독립성을 가지는데, 이러한 특성은 사전 품사 체계의 다양화를 초래하였으며, 연계성있는 자연언어 처리를 위한 통합 환경 조성을 저해시켜 왔다. 본 논문에서는 한국어 자연언어 처리 전반에 걸친 통합 환경 조성을 위한 범용적인 사전 품사체계의 필요성에 따라 한국어 자연언어 분석의 각 분야에 적합한 사전 품사체계에 대하여 살펴 본 후, 한국어 자연 언어 처리 전반에 사용될 범용적이고 통합적인 기본 사전 품사체계 구축을 위한 방안을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.61-65
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• 2023

최근, 대부분의 태스크가 초거대 언어 모델로 통합되고 있을 정도로 많은 관심 및 연구되고 있다. 초거대 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위해서는 모델의 능력에 대한 분석이 선행되어야 하나, 한국어에 대한 분석 및 탐색은 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 한국어 맞춤법 교정 태스크를 통해 초거대 언어 모델의 능력을 탐색한다. 맞춤법 교정 태스크는 문장의 구조 및 문법을 이해하는 능력이 필요하며, 사용자의 만족도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 태스크이다. 우리는 맞춤법 세부 유형에 따른 ChatGPT의 제로샷 및 퓨샷성능을 평가하여 초거대 언어 모델의 성능 분석을 수행한다. 실험 결과 제로샷의 경우 문장부호 오류의 성능이 가장 우수했으며, 수사 오류의 성능이 가장 낮았다. 또한, 예제를 더 많이 제공할수록 전체적인 모델의 성능이 향상되었으나, 제로샷의 경우보다 오류 유형 간의 성능 차이가 커지는 것을 관찰할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.467-472
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• 2021

본 연구는 패션앱 후기글에 나타나는 구매자의 의견에 대한 '평가분석(Evaluation Analysis: EA)'을 수행하여, 이를 기반으로 상품의 검색 및 추천을 수행하는 의류 검색추천 챗봇을 개발하는 LICO 프로젝트의 언어데이터 구축의 일환으로 수행되었다. '평가분석 트리플(EAT)'과 '평가기반요청 쿼드러플(EARQ)'의 구성요소들에 대한 주석작업은, 도메인 특화된 단일형 핵심어휘와 다단어(MWE) 핵심패턴들을 FST 방식으로 구조화하는 DECO-LGG 언어자원에 기반하여 반자동 언어데이터 증강(SSP) 방식을 통해 진행되었다. 이 과정을 통해 20여만 건의 후기글 문서(230만 어절)로 구성된 EVAD 평가주석데이터셋이 생성되었다. 여성의류 도메인의 평가분석을 위한 '평가속성(ASPECT)' 성분으로 14가지 유형이 분류되었고, 각 '평가속성'에 연동된 '평가내용(VALUE)' 쌍으로 전체 35가지의 {ASPECT-VALUE} 카테고리가 분류되었다. 본 연구에서 구축된 EVAD 평가주석 데이터의 성능을 평가한 결과, F1-Score 0.91의 성능 평가를 획득하였으며, 이를 통해 향후 다른 도메인으로의 확장된 적용 가능성이 유효함을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.237-240
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• 2020

사전학습 언어모델은 다양한 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보였다. 하지만, 사전학습 언어모델은 문장 내 문맥 정보만을 학습하기 때문에 단어간 의미관계 정보를 추론하는데는 한계가 있다. 최근에는, 사전학습 언어모델이 어느수준으로 단어간 의미관계를 이해하고 있는지 다양한 Probing Test를 진행하고 있다. 이러한 Test는 언어모델의 강점과 약점을 분석하는데 효율적이며, 한층 더 인간의 언어를 정확하게 이해하기 위한 모델을 구축하는데 새로운 방향을 제시한다. 본 논문에서는 대표적인 사전 학습기반 언어모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 단어간 의미관계 이해도를 평가하는 3가지 작업을 진행한다. 첫 번째로 단어 간의 상위어, 하위어 관계를 나타내는 IsA 관계를 분석한다. 두번째는 '자동차'와 '변속'과 같은 관계를 나타내는 PartOf 관계를 분석한다. 마지막으로 '새'와 '날개'와 같은 관계를 나타내는 HasA 관계를 분석한다. 결과적으로, BERT_base 모델에 대해서는 추론 결과 대부분에서 낮은 성능을 보이지만, BERT_large 모델에서는 BERT_base보다 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.95-98
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• 2012

말뭉치는 언어를 연구하기 위한 중요한 재료이다. 본 논문에서는 말뭉치에서 나타나는 언어 현상을 보다 효율적으로 분석하기 위한 언어학자를 위한 말뭉치 분석기를 제안하고 그 구현 방법을 설명한다. 제안하는 말뭉치 분석기는 기본적인 통계 정보와 함께, 형태소 분석된 파일을 대상으로 위치 색인을 포함하는 역파일 색인을 구성하여 빠른 형태소 검색과 다앙한 수준의 연어 검색을 제공한다. 분석기는 세종말뭉치를 기본 말뭉치로 하며, 다앙한 말뭉치에 대한 통계자료와 검색 기능을 제공하기 위해 사용자 말뭉치 파일에 대한 처리도 지원한다. 시스템은 사용자가 업로드한 말뭉치 파일에 대하여 자동 형태소 분석을 제공하며 형태소 분석 결과 수정을 가능하게 하여 다앙한 말뭉치에서 언어학자들의 우리말 연구를 지원한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.419-423
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• 2000

성공적인 의사소통의 경우에 성(性)이, 이(理)와 명(命)으로 나타난 것이 같다. 진리(aletheia)가, 언어(logos)와 운명(moira)으로 나타난 것들이 일치하는 것이 성공적인 언화행위가 된다. 측정대상(melos)과 본체(ousia)가 구분되는 것은 언어와 운명의 괴리가 있을 수 있기 때문이다. 체계적인 언어처리의 지식기반을 측정대상에 한정한다. (1) 철학의 시작은 더 옳은 언어표현의 정의(definition)로 이전의 잘못 사용된 언어처리를 대체시키는 것으로 소크라테스는 보았다. [R. Crossman] (2)잘못을 지적하는 등에(Tabanidae)의 역할과 옳은 지식의 상기를 돕는 산파법(maieutics)이 소크라테스의 의미분석의 방법이다. [R. Crossman] (3) 언어를 통하여 진리를 추구한다는 입장(via language)에서 한 언어표현이 그 진리의 운명으로 나타남과 어긋날 때, 운명을 택하는 것은 조화 보다 더 안정의 우위를 인정하는 논리적인 입장으로 합리성 보다 실용(pragma)의 우위를 인정하는 것이다. [W. Quine] (4) 공동체의 공통규범의 추구는 그 언어 속의 공통의 형식 또는 법칙의 추구에 기초하는 것이 자연스럽다. 여기에서 그 언어사용은 그 기저의 법칙(underlying rule)에 개입한다는 입장에 기초한다. [J. Searle] (5) 진리의 언어표현과 운명적인 사태들 사이의 괴리를 처리하기 위하여 체계적인 언어표현의 대상(The Young Tableaux)과 실제(The continuum)의 구분을 수용한다. [AMS(2000)]언어표현의 대상은 나타난 것(顯)이고 실제에는 나타나지 않은 것도 있다. [伊川, 明道] (6) 이 나타난 것과 나타나지 않은 것에 간격이 없다는 것(顯微無間)은 그 의사소통이 성공적인 것이라는 것을 말한다. 따라서 그 언어의 표현완전성(functional completeness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다. [J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(象數)과 시로 쓰인 것(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 틈도 없음을 말한다. [成中英] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\boxDr$한국어사전$\boxUl$등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.611-613
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• 2018

KoNLTK는 한국어와 관련된 다양한 언어자원과 언어처리 도구들을 파이썬 플랫폼에서 하나의 인터페이스 환경에서 제공하기 위한 언어처리 플랫폼이다. 형태소 분석기, 개체명 인식기, 의존 구조 파서 등 기초 분석 도구들과 단어 벡터, 감정 분석 등 응용 도구들을 제공하여 한국어 텍스트 분석이 필요한 연구자들의 편의성을 증대시킬 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.353-356
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• 2019

본 논문은 Universal conceptual cognitive annotation(보편 개념 인지 주석, 이하 UCCA)를 한국어에 적용하는 방안에 대해 제시하였다. 우선 기존의 한국어 의미 분석 체계들의 장단점을 살펴본 뒤, UCCA가 가지고 있는 상대적인 장점들을 소개하였다. UCCA는 모든 언어에 대하여 일관적인 기술을 하려는 Meaning representation framework의 하나로, 보편언어적인 의미 분석 체계를 가지고 있다. 본고는 주석 단위와 문법적 요소의 관점에서 한국어의 특성을 반영하여 UCCA를 한국어에 적용하는 방안을 검토하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.284-288
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• 2022

최근 다양한 언어모델의 구축 및 발전으로 개체명 인식 시스템의 성능은 최고 수준에 도달했다. 하지만 이와 관련된 대부분의 연구는 데이터가 충분한 언어에 대해서만 다루기 때문에, 양질의 지도학습 데이터의 존재를 가정한다. 대부분의 언어에서는 개체 유형에 대한 언어의 잠재적 특성을 충분히 학습할 수 있는 지도학습 데이터가 부족하기 때문에, 종종 자원 부족의 어려움에 직면한다. 본 논문에서는 Masked language modeling 기반 언어 간 전이학습을 이용한 개체명 인식 방법론에 대한 분석을 수행한다. 이를 위해 전이를 수행하는 소스 언어는 고자원 언어로 가정하며, 전이를 받는 타겟 언어는 저자원 언어로 가정한다. 본 논문에서는 언어모델의 토큰 사전에 언어 독립적인 가상의 자질인 개체 유형에 대한 프롬프트 토큰을 추가하고 이를 소스 언어로 학습한 뒤, 타겟 언어로 전이하는 상황에서 제안하는 방법론에 대한 평가를 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방법론은 일반적인 미세조정 방법론보다 높은 성능을 보였으며, 한국어에서 가장 큰 영향을 받은 타겟 언어는 네덜란드어, 한국어로 전이할 때 가장 큰 영향을 준 소스 언어는 중국어인 결과를 보였다.