• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.292-296
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• 2000

뇌손상에 기인하는 한글 난독증의 어휘처리 양상을 분석하여 한글정보처리의 특성을 알아보고자 하였다. 피험자 PSK의 한글 어휘처리에서 특히 주목되는 점은 단어의 음독은 가능하나, 비단어의 음독은 불가능하였다는 것이다. PSK의 한글 어휘처리는, 자소-음소변환(grapheme-phoneme conversion)경로가 선택적으로 손상되어, 심성어휘집(mental lexicon)의 발음정보를 이용하는 직접경로에 의해서 이루어진다고 판단된다. 읽기(reading)와 그림명명(picture naming)에서 나타난 오류들에 대하여, 음운적 단서(phonological cueing)를 제시하였다. 그 결과, 읽기 수행에서는 단서 주기 효과가 나타나지 않았으나 그림명명에서는 수행상의 향상이 나타났다. 또한, 1음절어의 읽기 수행에서는 규칙효과가 나타나지 않았으나 2음절어의 읽기 수행에서는 빈도와 규칙성의 상호작용이 나타났다. 이것은, PSK의 1음절어와 2음절어에 대한 읽기 수행이 상이한 경로에서 이루어질 가능성을 시사한다.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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• pp.142-142
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• 2003

본 연구는 텍스트 분석 기반 자동 발음열 생성 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로 예외 단어 선별 작업을 제안한다. 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운 규칙 적용, 예외 규칙 적용, 일반음운 규칙 적용의 순서로 이루어진다. 이 때 예외 규칙은 예외사전을 검색하여 해당 어휘가 있을 때에만 적용하게 되는데, 예외 단어는 일정한 예외 환경에서만 나타난다. 본 시스템의 예외 사전에 있는 예외 단어는 5만여 어휘 연세사전에서 예외 환경에 해당하는 28,486개의 어휘 중, 총 2,931개의 예외 단어를 선별하였다. 본 시스템의 성능 평가는 ETRI 2,385, PBS 1,637 어절을 사용하였는데 실험 결과 각각 99.8%, 99.9%의 정확도를 보였고, 0.1% 의 오류는 예외 규칙 중에 하나인 어휘적 경음화 현상에서 나타났다. 따라서 예외 사전을 보다 정확하게 만드는 방법인, 예외 단어 선별 작업을 통해 본 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. (중략)

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.229-231
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• 2004

본 연구는 다(多)음절 한국어 단어재인에서의 어휘접근단위(unit of lexical access)를 알아보고자 했다. 이를 위해 Taft(1987)가 영어 어휘접근단위를 알아보고자 했을 때 사용한 실험 패러다임을 이용하였다. 실험 결과 반응시간에서는 조건간 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았지만, BOSS 조건의 반응시간이 짧은 경향성을 보였고, 반응률에 있어서도 BOSS를 지지하는 결과를 보여주었다. 물론, 반응 오류가 많은 등 Taft(1987)의 패러다임을 한국어에 적용하기에 부적절했던 점이 있었지만, 적어도 다음절 단어 어휘접근 시 BOSS가 역할을 하고 있다는 것은 알아 볼 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.133-136
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• 2015

문서 교정기에서 문맥의존 철자오류를 교정하는 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보를 이용한 방법으로 나뉜다. 한국어와 달리 영어는 오래전부터 통계 모형에 기반을 둔 문맥의존 철자오류 교정 연구가 활발히 이루어졌다. 그러나 대부분 연구가 문맥의존 철자오류 교정 문제를 특정 어휘 쌍을 이용한 분류 문제로 간주하기 때문에 실제 응용에는 한계가 있다. 또한, 대규모 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용하지만, 통계 정보 자체에 오류가 있을 경우를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 텍스트에 포함된 모든 단어에 대하여 문맥의존 철자오류 여부를 판단하고, 해당 단어가 오류일 경우 대치어를 제시하는 영어 문맥의존 철자오류 교정 기법을 제안한다. 또한, 통계 정보의 오류가 문맥의존 철자오류 교정에 미치는 영향과 오류 발생률의 변화가 철자오류 검색과 교정의 정확도와 재현율에 미치는 영향을 분석한다. 구글 웹데이터에서 추출한 통계 정보를 바탕으로 통계 모형을 구성하고 평가를 위해 브라운 말뭉치에서 무작위로 2,000문장을 추출하여 무작위로 문맥의존 철자오류를 생성하였다. 실험결과, 문맥의존 철자오류 검색의 정확도와 재현율은 각각 98.72%, 95.79%였으며, 문맥의존 철자오류 교정의 정확도와 재현률은 각각 71.94%, 69.81%였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.101-105
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• 2018

이 논문은 가장 잘 알려진 어휘부중 하나인 워드넷의 활용 범위 확장을 위해 워드넷 신셋에 "사건구조 프레임(Event Structure Frame)"을 주석하는 연구에 관한 것이다. 워드넷을 비롯하여 현재 사용되고 있는 어휘부는 풍부한 어휘의미정보가 구조화되어 있지만, 사건구조에 관한 정보를 포함하고 있지는 않다. 이 연구의 가장 큰 기여는 워드넷에 사건구조 프레임을 추가함으로써 워드넷과의 연결만으로 핵심적인 어휘의미정보를 모두 추출할 수 있도록 해준다는 점이다. 예를 들어 텍스트 추론, 자연어처리, 멀티 모달 태스크 등은 어휘의미정보와 배경지식(상식)을 이용하여 태스크를 수행한다. 워드넷에 대한 사건구조 주석은 자동사건구조 주석 시스템인 GESL을 이용하여 워드넷 신셋에 있는 예문에 먼저 자동 주석을 하고, 오류에 대해 수동 수정을 하는 반자동 방식이다. 사전 정의된 23개의 사건구조 프레임에 따라 예문에 출현하는 타겟 동사를 분류하고, 해당 프레임과 매핑한다. 현재 이 연구는 시작 단계이며, 이 논문에서는 빈도 순위가 가장 높은 100개의 동사와 각 사건구조 프레임별 대표 동사를 포함하여 총 106개의 동사 레마에 대해 실험을 진행하였다. 그 동사들에 대한 전체 워드넷 신셋의 수는 1337개이다. 예문이 없어서 GESL이 적용될 수 없는 신셋을 제외하면 1112개 신셋이다. 이 신셋들에 대해 GESL을 적용한 결과 F-Measure는 73.5%이다. 향후 연구에서는 워드넷-사건구조 링크를 계속 업데이트하면서 딥러닝을 이용해 GESL 성능을 향상 할 수 있는 방법을 모색할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.175-182
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• 1997

지금까지의 한글 문자인식 후처리 연구분야에서 미등록어와 비문맥적 오류 문제는 아직까지 잘 해결하지 못하고 있는 문제이다. 본 논문에서는 단어로서 가능한지를 결정하는 기준으로 확률적 음절 결합 정보를 사용하여 형태소 분석 기법만을 사용했을 때 발생할 수 있는 미등록어 문제를 해결하고, 통사적 기능의 어말 어휘를 고려한 문맥 결합 정보를 이용함으로써 다수의 후보 어절 가운데에서 최적의 후보 어절을 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 인식기에서 내보낸 후보 음절과 학습된 혼동 음절을 조합하여 하나 이상의 후보 어절을 생성하는 모듈과 통계적 언어 정보를 이용하여 최적의 후보 어절을 선정하는 모듈로 구성되었다. 실험은 1000만 원시 코퍼스에서 추출한 음절 결합 정보와 17만 태깅된 코퍼스에서 추출한 어절 결합 정보를 사용하였으며, 실제 인식 결과에 적용한 결과 문자 단위에서는 94.1%의 인식률을 97.4%로, 어절 단위에서는 87.6%를 96.6%로 향상시켰다. 교정률과 오교정률은 각각 문자 단위에서 56%와 0.6%, 어절 단위에서 83.9%와 1.66%를 보였으며, 전체 실험 어절의 3.4%를 차지한 미등록어 중 87.5%를 올바로 인식하는 한편, 전체 오류의 20.3%인 비문맥 오류에 대해서 91.6%를 올바로 교정하는 후처리 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.41-48
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• 1998

교정 시스템에 나타나는 오류 유형들 중에는 전체적인 교정률에 차지하는 비중은 적지만 출현할 때마다 틀릴 가능성이 아주 높은 오류들이 있다. 기존의 교정 시스템에서는 이러한 오류들에 대한 처리가 미흡한데, 철자 오류와 띄어쓰기 오류 중 형태가 비슷하거나 같은 형태가 다른 기능을 함으로써 발생하는 오류들이다. 이러한 오류는 일반 문서 작성자뿐만 아니라 한글 맞춤법에 대해 어느 정도 지식을 가진 사람의 경우에도 구분이 모호하다. 복합 명사와 미등록어를 제외한 오류 중 약 30%가 여기에 속한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오류 유형들을 분류하고, 이 중에서 빈번하게 출현하는 오류에 대한 교정을 시도하고, 오류 유형들이 문장 내에서 어떤 분포를 가지는지 알아본다. 약 617만 어절의 말뭉치를 이용하여 해당 형태와 다른 성분들과의 관련성을 조사하여 교정 방법을 제시하고, 형태소 분석을 하여 교정을 행한다. 코퍼스 655만 어절 대상으로 실험한 결과 84.6%의 교정률을 보였다. 본 논문에서 제시한 교정 방법은 기존의 교정 시스템에 추가되어 교정 시스템의 전체 교정률을 향상시킬 수 있다. 또한 이와 비슷한 유형의 다른 어휘 교정에 대한 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다.

• 재활복지
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• v.21 no.3
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• pp.187-207
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• 2017

The purpose of this study was to explore the characteristics of defining concrete and abstract nouns for the elderly. A total of 382 elderly participated in this study and they were classified into four age groups (i.e., over 55 to under 64, over 65 to under 74, over 75 to under 84, and over 85 year-old group). They performed the word definition task, composed of five concrete and five abstract nouns. The total scores and numbers and ratio of core/supplementary meanings were compared among four elderly groups. The frequency and ratio of error types were also examined. The results showed that all four groups had statistically significant differences in total scores, numbers and ratio of core and supplementary meaning of concrete noun definition task. In addition, abstract noun definition performances revealed group differences except the two groups (over 75 to under 84 and over 85-year-old group). The oldest group showed a sharp increase in error production. The highest ratio of error types were personal experience in over 55 to under 64-year-old group, and over 65 to under 74 year-old groups; and for the target word repetition in over 75 to under 84 year-old group; and no response in over 85 year-old group. In conclusion, both concrete and abstract word defining abilities had age-related deterioration. This decline results from impairment in spreading semantic knowledge within semantic network, which is vulnerable to aging. Characteristics of word definition for elderly can provide basic information to understand various neurolinguistic disorders associated with age.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.167-172
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• 1999

구어는 프로그래밍 언어와는 달리 주어진 문장 내에서의 해당 어휘의 뜻(semantic information)을 알고 다른 어휘들과의 연관성 (grammatical information)을 알아야만 적절한 형태소분석이 가능하다. 또한 구어는 방대한 양의 어휘들로 구성되어 있으며 사용하는 사람마다의 다양한 응용과 공식화되기 어려운 수많은 예외들로 운용되기 때문에 단순히 찾아보기표와 오토마타만으로는 형태소분석에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 주어진 어휘집과 그 어휘들로 만들어진 다양한 문장들로부터 구어운용의 근본기제를 스스로 학습해나가는 강화학습중심의 언어모델을 제안하고 실제로 한국어 형태소분석에 적용하여 그 성능과 특성을 파악해보았다. 구어파서의 입력은 음절단위의 발음이며 인간이 문장을 듣거나 보는 것과 동일하게 시간에 따라 순차적으로 입력된다. 파서의 출력 또한 시간에 따라 변화되면서 나타나며 입력된 연속음절을 형태소단위로 분리(segmentation)하고 분류(labeling)한 결과를 나타낸다. 생성인식 언어모델이 기존의 언어모델과 다른 점은 구어 파싱에 있어서 필수적인 미등륵어에 대한 유연성과 앞단의 음성인식기 오류에 적절한 반응(fault tolerance)을 나타내는 것이다.