• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.20-27
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• 1998

기존의 어휘규칙기반 품사태거는 품사문맥이나 어휘확률만을 사용하는 통계적 품사태거에 의해 해결되지 않는 형태론적 중의성을 어휘문맥을 참조하는 어휘규칙을 사용함으로써 효과적으로 해결할 수 있었다. 그러나 어휘규칙을 수작업으로 획득하기 때문에 규칙 획득에 많은 시간이 소요되어 소량의 규칙만이 사용되었다. 본 논문에서는 품사부착말뭉치로부터 어휘규칙을 자동으로 획득하는 방법을 제안한다. 제안된 방법으로 자동획득된 어휘규칙을 사용하여 실험말뭉치의 66.1%를 98.8%의 정확률로 태깅하였다. 이로써 통계적 품사태거만을 사용할 때(95.43% 정확률) 보다 어휘규칙과 결합할 때(96.12% 정확률) 통계적 품사태거의 성능이 약 15.1%(0.69% 정확률)만큼 향상되었다. 또한 제안된 방법은 영어 품사태깅에 대해서도 효과적임이 실험을 통해 증명되었다.

• 영어어문교육
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• 제16권4호
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• pp.239-265
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• 2010

This study investigates the effects of corpus-based vocabulary tasks on the acquisition of English vocabulary in an attempt to explore the influence of corpus use on EFL pedagogy. For this to be realized, a total of 40 Korean high school students participated in the study over a 4-week period. An experimental group used a set of corpus-based tasks for vocabulary learning, whereas a control group carried out a traditional task (i.e., the L1-L2 translation) for vocabulary learning. To assess learning gains, the students were asked to complete the pre- and post-treatment tests measuring the word form, meaning, and use aspects of target lexical items. Results of the study indicate that in the experimental group the corpus-based vocabulary tasks were beneficial for the learning of word forms and use. In particular, corpus-based benefits were greatest in the low-proficiency EFL learners' collocational aspects of vocabulary use. On the other hand, in the control group, the traditional vocabulary tasks benefited the meaning aspects of target vocabulary items the most. In addition, survey results revealed that most students were positive about the corpus-based learning experience although some expressed reservations about the heavy cognitive load and the time-consuming nature of the analysis of corpus data primarily due to learners' lack of language proficiency.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.294-301
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• 2001

기계번역이 인간의 언어 능력을 기계로 구현한다는 점에서 전산학적 성격이 강하다면, 변환 사전은 인간의 어휘부(lexicon) 정보를 그대로 기계에 표상한다는 점에서 언어학적 성격이 강하다. 여기서는 다양한 어휘부 정보 중에서 한영 기계번역에서 필요한 언어학적 정보를 추출하고 이러한 정보를 바탕으로 적절한 동사 대역어 선택을 위한 변환 사전의 모형을 만들어 보고자 하였다. 한영 기계번역에서 적절한 동사 대역어 선택의 어려움은 한국어 동형어 처리 문제와 한국어에서는 포착되지 않지만 영어로 번역하는 과정에서 발생하는 영어 표현의 특수성 때문에 기인한 것으로 볼 수 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 논항과 문법 형태소, 선택제약, 개별 어휘 등의 기초적인 언어학적 개념을 이용한 변환사전을 통해 해결한다. 또한 동사 대역어 선택에 영향을 미치는 이러한 개별적인 요인들은 실제 변환사전의 기술에 있어서는 복합적으로 적용됨을 동사 '먹다'의 기술을 통해 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.41-45
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• 2015

무제한 정보추출은 주로 영어를 대상으로 연구가 진행 되었지만, 최근에는 영어가 아닌 다른 언어에 대한 적용이 시도되고 있다. 본 논문에서는 관계 어휘의 유형을 동사형과 명사형 2가지로 정의하고, 각 유형별로 구문 분석 결과 기반의 서로 다른 방법론을 적용하는 한국어 대상 무제한 정보추출 시스템을 소개한다. 동사형 관계 어휘에 대해서는 의존 관계 기반의 추출 규칙을 적용하고, 명사형 관계 어휘에 대해서는 대량의 말뭉치로부터 자동으로 학습한 의존 관계 구조 기반의 추출 패턴을 적용한다. 임의의 100개 문장에 대해서 수행한 결과는 산출된 전체 트리플에 대해 0.8이상의 정밀도를 보임으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 효용성을 증명하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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• pp.389-396
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• 2006

본 연구에서는 한국어와 영어 메일을 대상으로 2단계 스팸 메일 필터링 시스템을 구축하여 성능평가를 수행한다. 2단계 스팸 메일 필터링 시스템은 블랙리스트를 활용하는 1단계와 기계학습을 통한 지능적인 분류를 하는 2단계로 구성된다. 만약 새로 도착한 메일이 블랙리스트의 내용을 포함한다면 이 메일은 스팸 메일로 분류되고 그렇지 않은 메일은 2단계로 넘어가서 스팸 메일 여부를 판단하게 된다. 메일의 본문이 영어로 작성된 영어 스팸 메일을 일반 메일로부터 분류해내기 위해서는 우선 Stemming과 Stopping 기법을 이용하여 본문에서 정형화된 어휘정보들을 추출한다. 추출된 어휘정보들을 대상으로 속성벡터를 구축한 후 SVM 기계 학습을 시켜 SVM 분류기를 생성하여 지능적인 스팸 메일 필터링을 수행한다. 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 어떻게 선택하느냐에 따라 스팸 메일 필터링 시스템의 성능이 좌우된다. 따라서 SYM 기계 학습을 위한 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 선택하는 여러 알고리즘들을 적용하여 성능을 비교 분석한다. 그리고 한국어 스팸 메일 필터링 시스템과 비교하여 영어 스팸 메일 필터링 시스템의 전체적인 성능을 비교 분석한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.128-141
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• 1996

한국어-영어 이중언어자와 비이중언어자인 한국 대학생들을 대상으로 두 언어 처리의 독립성과 영어 처리의 사고 억제 과정을 알아보기 위해서 두 개의 산출실험을 실시하였다. 실험 1에서는 한국어와 영어로 산출 과제를 준 후에 한국어, 영어 단어에 대한 어휘 판단 과제를 하였다. 이중언어자는 한국어-영어 처리 체계가 분리되어 있어서 산출 언어와 목표 단어의 언어가 바뀐 경우에 단어 판단시간이 더 길 것으로 예상하였으나 유의미한 결과는 나오지 않았다. 비이중언어자는 영어 산출 후에 한국어, 영어 단어에 대한 판단 시간이 모두 느려졌으며 이것은 영어 산출에 많은 심적 자원을 소모하였기 때문이라고 해석하였다. 실험2에서는 영어로만 1분간 산출 과제를 주고 20초씩 나눈 세 구간에서 발화된 단어 수를 측정하였다. 이중언어자는 세 번째 구간에서 유의미하게 발화된 단어수가 감소하였지만 비이중언어자는 세 구간에서 발화된 단어수가 비슷하였다. 이것을 영어 산출시의 처리 부담과 관련하여 논하였다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2008년도 정기학술대회
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• pp.125-137
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• 2008

한국어에서는 '보내-'가 여격 구문만을 허용하는 반면에, 영어의 send는 이중목적어 구문과 여격 구문 모두를 허용한다. 이런 비 대칭성은 어휘 해체 이론에 기반하여 볼 때, 영어에서는 send가 이중 목적어 구문에서 CAUSE와 전치사 $P_{HAVE}$로 분해되는 동사와 여격 구문에서 CAUSE와 $P_{LOC}$로 분해되는 동사가 존재하지만, 한국어에서는 '보내-'가 CAUSE와 $P_{LOC}$로만 분해되는 동사만 존재하기 때문에 나타나는 현상이다. 이는 한국어의 '보내-'가 '주-'와 결합할 때는 이중 목적어 구문을 허용하는 것으로부터 알 수 있다. '주-'는 $P_{HAVE}$를 갖는 동사와 $P_{LOC}$를 갖는 동사로 나누어지는데, $P_{HAVE}$로 나누어지는 '주-'가 '보내-'의 이중목적어 구문을 허용해 주는 것으로 본다. '주-'는 '보내-' 이외에도 사역 동사들과 수여 동사들의 이중 목적어 구문의 형성을 돕는다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.473-476
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• 2003

영한 자동번역 시스템에서 대역어 선택 모듈은 어휘 변환을 수행한다. 일반적으로 영어 단어는 다양한 한국어 단어로 번역될 수 있는 의미적 모호성을 지니고 있으며, 고품질의 영한 자동번역 결과를 제공하기 위해서는, 해당 문맥에 가장 적합한 한국어 단어가 선택되어야 한다. 본 논문에서는 영어의 명사 어휘에 대하여, 벡터를 사용하는 2 단계 영한 대역어 선택 기법을 제안한다. 벡터를 사용하는 2 단계 대역어 선택 방식은 첫 번째 단계에서, 원문에서 사용된 영어 명사의 의미를 결정하고, 두 번째 단계에서, 해당 의미를 지니는 유사 한국어 대역어 가운데, 생성될 한국어 문맥에 맞는 적합한 한국어 대역어를 선택한다. 또한 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 현재 우리가 개발중인 Tellus-EK 영한 자동번역 시스템에 적용한 결과를 논한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1290-1293
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• 2013

본 논문은 문장 내에서 나타나는 어휘간의 관계를 통해 표현 수준을 자동으로 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 영어에세이 코퍼스 내의 문장에서 발생하는 철자 및 문법의 오류와 함께 어휘와 문법 패턴에 따른 표현난이도를 평가할 수 있는 자질을 생성하고 다양한 기계학습기법을 사용하여 문장의 수준을 평가하고자 하였다. 또한 기존에 연구되어온 규칙기반의 문장 평가시스템을 구현하고 기계학습기법을 이용한 문장 평가시스템과 비교하였다. 이를 통해 철자 및 문법의 오류율뿐만 아니라 표현난이도를 평가할 수 있는 자질들이 유용함을 확인할 수 있었다. 영어작문 문장의 수준평가를 위해서 국내 학생들의 토플 에세이 코퍼스를 수집하여 2,000문장을 추출하였고, 4명의 전문평가자들을 통해 6단계로 평가하여 학습 및 테스트 세트를 구성하였다. 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 제안하는 방법으로 67.3%의 정확률과 67.1%의 재현율을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.487-497
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• 2014

본 연구의 목적은 의사소통 중심의 수업에서 동료 및 교사와 위키를 활용하여 상호작용하는 것이 우연적으로 산출적 어휘 지식을 향상시키는데 효과가 있는지를 알아보는 것이다. 대학 1학년 학생 82명이 두 집단으로 구분되어 본 연구에 참여했다. 4-5명이 한 조가 되어 7-10분 길이의 영화를 만드는 프로젝트에서 조원들과 교사는 위키로 상호작용하면서 협동하여 영어 대본을 만들었다. 38명(과정 집단)은 위키로 상호작용하면서 영어 대본을 만드는 과정 중에 수시로 교사의 피드백을 받고 수정하면서 최종본을 만들었다. 반면에 44명(결과 집단)은 조원들이 위키로 협력하여 1차 대본을 작성하고 그 결과물에 대해 교사의 피드백을 1회 받은 후 수정하여 최종본을 만들었다. 참여자들의 사전 어휘 지식을 측정하기 위해 어휘 지식 시험을 시행했고, 실험 처치 후에 산출적 어휘 지식의 습득과 유지를 측정하는 사후 시험을 두 번 보았다. 본 연구에서 나타난 결과는 위키를 활용하여 동료 및 교사와 상호작용할 때 어휘를 계속 사용할 기회가 많았던 것이 산출적 어휘 지식을 향상시키는데 도움이 되었으며, 과정 집단이 결과 집단보다 조금 더 큰 폭으로 점수가 상승되었다는 점이다. 이러한 결과들을 종합하여 교육적인 시사점도 논의되었다.