영어권에서는 통계적 기반 의미 오류 검사기에 대한 연구가 활발하게 진행되었으나 한국어에서는 자주 나타나는 오류를 중심으로 오류 단어를 검사할 문맥이나 공기정보를 갖는 규칙 기반의 연구가 이루어져왔다. 본 논문에서는 표제어나 사전 기반 범주화 정보로 표현되고 있는 기존 문법 검사기의 성능을 개선하는 방안으로 한국어 명사 어휘 의미망인 KorLex를 활용하는 방법을 연구한다. 특히, 용언은 목적어나 주어에 사용되는 명사의 표제어가 의미 제약 조건으로 사용되는 예가 많다. 본 논문에서는 용언의 의미 제약 조건을 명사 표제어 단위에서 명사 의미 그룹(class) 단위로 확대하여 문법 검사기의 의미 오류 검사 규칙의 의미 오류 제약 조건을 일반화 하는 방안을 연구한다.
현재 구현되어 있는 한국어 철자 교정 시스템은 문장의 문법 정보나 연어 관계로부터 문장의 오류를 처리하는 방식을 쓰고 있다. 본 논문에서는, 홑문장에서 의미소 사이의 관계를 이용하여 오타 문자를 수정하고 오타에 의한 의미적인 오류가 있을 때에는 의미에 해당하는 적절한 단어를 대체하여 제공하는 시스템을 제안한다. 단어의 뜻에 따라 체언은 의미 트리를 형성하고, 서술어는 주어 및 목적어의 체언과 의미 관계를 정의한다. 오류가 포함된 문장에서, 의미 관계를 비교, 분석하여 주어 및 목적어의 체언이 틀렸을 경우에는 서술어로부터, 서술어가 틀렸을 경우에는 주어 및 목적어의 체언으로부터, 수식어가 틀렸을 경우에는 체언 또는 서술어로부터 정의된 상호 의미 관계를 이용하여 한 문자에 대한 오타를 수정하고 오타에 의한 의미적 오류가 발견될 때에는 상기와 같은 철자 교정 방법을 적용하였다.
전자 문서의 초안 작성과정에서 추가되는 철자오류는 다른 유형의 오류보다 압도적으로 높은 비율을 차지한다. 입력 실수로 인한 이들 오류는 결과적으로 여전히 철자오류일 수도 있지만 상당수는 구문오류나 의미오류로 발전한다. 이러한 오류들 중 철자오류에서 발전된 가의미 오류는 순수 의미오류에 비해 문장 내에서 주변 단어의 의미에 대해 두드러진 상이성을 갖게된다. 따라서 이러한 의미 오류는 그것이 가지는 두드러진 문맥 상이성으로 인해 간단한 동시발생 빈도에 기초한 알고리즘으로 검출 및 교정이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 오류들을 검출하고 교정하기 위한 동시발생 빈도에 기초한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서 동시발생 빈도는 의존 구조상에서 직접 의존관계에 놓인 단어만을 대상으로 계산하며, 가의미 오류 여부를 판단하기 위해서 코사인 유사도 측정 방법을 사용한다. 제시하는 실험으로부터 제안한 방법은 전체 맞춤법 검사기 검출율을 약 2~3% 수준까지 향상 시킬 수 있을 것으로 예측하였다.
본 논문은 초등학교 예비교사 100명을 대상으로 수학적 '문제 만들기'의 문장에 나타나는 오류를 분석하고 그에 대한 간단한 예방책을 기술한 논의이다. '문제 만들기' 문장에는 '음운 오류, 단어 오류, 문장 오류, 의미 오류, 표기 오류' 등 5가지 오류 유형이 나타났다. 이를 다시 14개의 세부 유형으로 구분하여 세부적으로 논의하였다. 곧 음운 오류의 유형은 'ㄹ'첨가 오류와 조사끼리의 준말 사용 오류가 있다. 단어 오류는 크게 '부적절한 사용 오류'와 '부당한 생략 오류'로 구분하고 이를 다시 조사, 어미, 어휘의 사용 오류와 조사와 어휘의 부당한 생략 오류로 유형화하였다. 문장 오류는 '지시 대상의 오류, 문장 성분의 생략 오류, 어순 오류, 자체 비문'의 네 가지로 유형화하였다. 의미 오류는 논리적 모순 관계 오류와 중의성을 띄는 의미 오류에 대해서만 논의하였고, 표기 오류는 띄어쓰기와 문장 부호, 철자에 관한 한글 맞춤법 오류와 외래어 표기법 오류 등에 대하여 논의하였다. 또한 14개의 문법적 세부 오류 유형을 방지하기 위한 예방책을 제시하였다. 먼저 구어와 문어의 차이를 인식하고, 둘째 글을 쓰는 문어 상황에 맞도록 구어적 표현을 지양하도록 하는 것, 셋째 국어 기본 문형 학습에 대한 강조, 넷째 단어 의미의 명확한 이해를 바탕으로 한 의미의 논리적 전개 인식을 제안하였으며, 끝으로 국어 어문 규정에 대한 학습을 제안하였다. 그리고 대학생 글쓰기 교육에 대한 필요성에 대한 재인식을 결론으로 갈음하였다.
한국어 텍스트에 나타나는 오류어의 유형은 크게 단순 철자오류와 문맥 철자오류로 구분할 수 있다. 이중 문맥 철자오류는 문맥의 의미 통사적 관계를 고려해야만 해당 어휘의 오류 여부를 알 수 있는 오류로서 철자오류 중 교정 난도가 가장 높다. 문맥 철자오류의 유형은 발음 유상성에 따른 오류, 오타 오류, 문법 오류, 띄어쓰기 오류로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 오타 오류에 의해 발생하는 문맥 철자오류를 어의 중의성 해소와 같은 문제로 보고 교정 어휘 쌍을 이용한 통계적 문맥 철자오류 교정 방법을 제안한다. 미리 생성한 교정 어휘 쌍을 대상으로 교정 어휘 쌍의 각 어휘와 주변 문맥 간 의미적 연관성을 통계적으로 측정하여 문맥 철자오류를 검색하고 교정한다. 제안한 방법을 적용한 결과 3개의 교정 어휘 쌍 모두 90%를 넘는 정확도를 보였다.
현재 실용화된 국내 문법 검사기는 경험적으로 구축된 오류 결정 규칙을 이용해 주위의 문맥을 보고 문법 오류를 판단하는 문맥 의존 오류를 처리하고 있다. 그러나 기존 문법 검사기의 오류 결정 규칙은 어휘 수준으로 구축되어 있어 검사기의 재현율이 낮다. 따라서 어휘대신 어휘 범주 정보를 사용하여 오류 결정 규칙을 일반화할 필요가 있다. 본 논문에서는 검사단어가 용언일 때 선택 제약 명사의 의미 범주를 국내에서 개발된 어휘의미망 KorLex에서 TCM과 MDL을 이용해 추출하고 추출된 의미 범주를 이용해 용언의 오류 결정 규칙을 일반화하는 방법을 제안한다.
본 연구는 머리어-후행언어(head-final language)로 분류되는 한국어의 통사 및 의미 처리 과정의 언어간(cross linguistic) 일반성과 언어내(intra-language) 특이성을 ERP(event- related potentials) 실험결과를 통해 알아보고자 하였다. 한국어 문장처리 과정에서의 통사 및 의미 처리특성은, 우선 이들을 지표하는 각각의 오류문을 통해 P600과 N400 이라는 언어일반의 처리과정을 보이면서도 각 성분의 영역분포는 오류가 출현된 위치에 따라 분기하고 있음을 관찰할 수 있었다. 곧, 문미위치의 술어오류에서 중심-두정 부위의 활성화 우세로 각 오류간 영역분화를 보이는 패턴을 새롭게 확인하였다. 이로써 오류의 유형별 재분류과정으로 드러난 오류출현 위치가 오류의 유형 내에 영향을 끼치는 한 변수가 될 수 있으며. 이는 이들 보어 및 술어를 구성하는 고유의 범주 특성으로 해석할 수 있는 근거가 될 수 있음도 아울러 확인하였다.
어휘 인식 시스템의 오류 보정방법으로는 오류 패턴매칭 기반 방법과 어휘의미 패턴 기반방법이있으며, 이들 방법에서는 오류 보정을 위해 핵심어를 의미적으로 분석하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 음절 복원 알고리즘을 이용한 핵심어 오류 보정 시스템을 제안한다. 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 거쳐 음소가 갖는 의미를 파악하고 음절 복원 알고리즘을 통해 음운 변동이 적용되기 이전의 문자열로 복원하므로 핵심어를 명확히 분석하고 오인식을 줄일 수 있다. 시스템 분석을 위해 음소 유사율과 신뢰도를 이용하여 오류 보정율을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 3.0%의 인식 향상율을 보였다.
스펠러와 같은 오류 처리 기법은 한 어절 사이의 처리에 국한되거나, 또는 수사 처리와 같이 일부 제한된 품사 영역에서만 어절을 넘어선 처리가 행해지고 있다. 한편 교열과 같은 어절 단위를 넘어선 오류 처리는 완벽한 통사 분석과 의미 해석을 반드시 필요로 한다고 생각되어져 왔다. 그리고 현재 한국어 처리에서는 완벽한 통사적, 의미적 처리가 불가능하기 때문에 교열 시스템 또는 어절 단위를 넘어선 오류 처리에 대한 연구가 거의 전무한 실정이다. 본 논문은 어절을 넘어선 오류의 유형을 분류하고, 문장 단위로 관련된 단어 사용오류를 검사하는 기법과 관련 단어 처리를 위한 규칙 데이타 베이스의 구조를 제안한다. 단어 사이에 존재하는 통사적, 의미적 지배 관계와 연관 관계를 어휘선택 제약으로 이용함으로써 완벽한 통사 분석과 의미 분석이 없이도 교열이 가능하게 하였다.
현재 구현되어 있는 한국어 철자 교정 시스템은 문장의 문법 정보나 연어 관계로부터 문장의 오류를 처리하는 방식을 쓰고 있다. 본 논문에서는. 홑문장에서 의미소 사이의 관계를 이용하여 오타 문자를 교정하고, 오타에 의한 의미적인 오류가 있을 때에는 적절한 의미를 가지는 단어로 대체하는 시스템을 제안한다. 상기의 제안된 시스템을 이용하여 의미소들 간의 의미가 통하는 여러 개의 문장들이 제공된다. 단어의 뜻에 따라 체언은 의미 트리를 형성하고, 서술어는 주어 및 목적어의 체언과 의미 관계를 정의한다. 오류가 포함된 문장에서, 의미 관계를 비교, 분석하여 주어 및 목적어의 체언이 틀렸을 경우에는 서술어로부터, 서술어가 틀렸을 경우에는 주어 및 목적어의 체언으로부터, 수식어가 틀렸을 경우에는 체언 또는 서술어로부터 정의된 상호 의미 관계를 이용하여 한 문자에 대한 오타를 교정하고 오타에 의한 의미적 오류가 발견될 때에는 상기와 같은 철자 교정 방법을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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