• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.353-358
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• 2021

본 연구는 주어-동사 일치에 대한 3가지 유형의 통사적 분석을 제공한다. 주어-동사의 수일치는 주어와 서술어간의 연쇄를 체계적으로 설명하기 때문에 이는 핵-핵 일치 또는 계층적 구조에 작용하는 상방향과 하방향 자질침투라는 순수한 통사적 분석으로 제안되어야 한다. 주어-동사 일치의 오류는 선형적 근접성이나 최소간섭이 아닌 일치의 목표와 국소적 유인자인 명사 사이의 계층적 관계에 의해 영향을 받는다. 본 연구의 자료로 수식어로서의 전치사구 PP 또는 관계절 CP를 포함하는 복합 명사구를 분석하며 이때 복수자질 [+PL]이 강 자질로서 일치오류의 국소 유인자이다. 따라서 일치오류는 화자들이 수식어 전치사구의 복수 명사구 때문에 주절의 단수 주어를 복수로 잘못 분석하거나 복수 주어의 영향으로 수식어 관계절안의 단수 주어가 복수로 잘못 분석되어 관계절 안의 동사가 복수형으로 잘못된 일치 오류가 일어나는 경향이 있다. 즉, 주어-동사 일치는 구조가 형성되는 과정에 내재적으로 불일치하는 일은 없고 특정한 구성소 표현이 국소 유인자로 오인되어 단지 언어분석처리 중에 조작되어 나타난다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2004년도 제11회 학술대회 논문집
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• pp.167-172
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• 2004

기존의 문서분류는 학습문서에 출현하는 자질에 대해 가중치를 계산하여 그 순위에 따라 상위 자질로 구성된 지식베이스를 사용하였다. 그리고 새로운 문서가 들어왔을 때 자질 지식베이스를 근거로 새 문서를 색인하였다. 결국 자질 지식베이스와 정확히 일치하지 않는 키워드는 색인대상에서 제외되는 문제가 있었다. 본 고에서는 이 문제를 해결하기 위하여 분류될 문서의 특징을 나타내는 범주별 자질과 유사한의미를 가지나 형태가 변형되어 기술된 단어에 대하여 유사어 사전을 구축하였으며 이를 통해 새로운 문서가 범주에 할당될 가능성을 높여 자동 문서 범주화 시스템의 성능을 향상시키고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권12호
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• pp.946-950
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• 2010

기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장 일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 영사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.727-729
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• 2005

나이브베이즈분류기($na\ddot{i}ve$ Bayes classifier)는 학습, 적용 및 계산자원 이용의 측면에서 매우 효율적인 모델이다. 또한, 그 분류 성능 역시 다른 기법에 비해 크게 떨어지지 않음이 다양한 실험을 통해 보여져 왔다. 특히, 데이터를 생성한 실제 확률분포를 나이브베이즈분류기가 정확하게 표현할 수 있는 경우에는 최대의 효과를 볼 수 있다. 하지만, 실제 확률분포에 존재하는 조건부독립성(conditional independence)이 나이브베이즈분류기의 구조와 일치하지 않는 경우에는 성능이 하락할 수 있다. 보다 구체적으로, 각 자질변수(feature variable)들 사이에 확률적 의존관계(probabilistic dependency)가 존재하는 경우 성능 하락은 심화된다. 본 논문에서는 이러한 나이브베이즈분류기의 약점을 효율적으로 해결할 수 있는 자질변수의 통합기법을 제시한다. 자질변수의 통합은 각 변수들 사이의 관계를 명시적으로 표현해 주는 방법이며, 특히 상호정보량(mutual information)에 기반한 통합 변수의 선정이 성능 향상에 크게 기여함을 실험을 통해 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.547-557
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• 1993

본 논문에서는 일-한 기계 번역 시스템에서 한국어 생성에 대한 효율적인 방법을 제안한다. 일본어와 한국어는 대부분의 문법 체계가 비슷하지만 어절 내, 특히 술부 내에서는 문법 형태소의 어순이 일치하지 않고 형태소간에도 일대일 대응이 불가능한 경우가 많다. 또한 일본어 용언에 부정의 조동사가 사용된 문장을 한국어로 번역할 때에도 부정의 뜻을 내포하는 한국어 용언이 존재하면 부정적 역어로 생성하여야 한다. 이러한 점으로 인하여 형태소 대 형태소를 일대일로 대응시켜 생성하면 자연스럽고 올바른 한국어 문장을 얻기 어렵다. 따라서 기본적으로 직접 번역 방시을 이용하면서 술부의 생성을 위하여 양상류 의미자질을 이용하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 한국어 생성 방법은 기존의 방법보다 적은 사전 작업으로 간단하게 자연스러운 한국어 표현을 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.17-25
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• 2013

본 논문에서는 투표기법을 이용하여 서술형 주관식 문제에 대한 학습자 답안을 자동으로 채점하는 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 모델 구축 비용을 줄이기 위해서, 문제 유형별로 세분화하여 서술형 주관식 답안 자동 채점 모델을 따로 구축하지 않는다. 제안하는 방법은 서술형 주관식 답안 자동 채점에 유용한 자질을 추출하기 위해서, 모범 답안과 학습자 답안을 비교한 결과를 바탕으로 다양한 자질을 추출한다. 제안하는 방법은 답안 채점 결과의 신뢰성을 높이기 위해서, 각 학습자 답안을 여러 기계학습 기반 분류기를 이용하여 채점하고, 각 채점 결과를 투표하여 만장일치로 선택한 채점 결과를 최종 채점 결과로 결정한다. 실험결과 기계학습 기반 분류기 C4.5만 사용한 채점 결과는 정확률이 83.00%인데 반해, 기계학습 기반 분류기 C4.5, ME, SVM에서 만장일치로 선택한 채점 결과는 정확률이 90.57%까지 개선되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.341-350
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• 2021

본 연구는 메이크업 분야별 특성을 고려한 메이크업 교육 방향성에 초점을 두었다. 우선, 메이크업 교육의 이론적 근거가 되는 메이크업의 학문적 범주와 속성을 분석하였다. 유사한 메이크업 기술이 필요한 실무 분야를 5가지로 구분하여 각 특성과 핵심자질을 분석하였고, 전문가 심층인터뷰를 통해 그 연구결과를 검증하였다. 결론은 다음과 같다. 메이크업의 학문적 범주는 예술, 기술, 디자인, 보건, 과학, 의학 인문학 등과 관련되어 있다. 5가지 분야에 대한 분석은 대개 실무와 일치함을 알 수 있었지만, 무대 공연과 패션쇼 분야의 핵심자질은 많은 차이가 있었다. 공통적으로 가장 중요한 핵심자질은 기본 뷰티 메이크업, 기본 무대 분장, 기본 영상 분장 기술이었으며 특히, 헤어스타일링 기술에 대한 요구가 높았음을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.75-78
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• 2001

본 논문은 통계청에서 실시하는 인구주택 총조사로부터 획득된 각 개인의 직업 및 직종을 기술하고 있는 자연어를 입력받아 입력된 자연어가 의미하는 한국 표준 산업/구업 분류 코드의 후보들을 생성하는 산업/직업 코드 분류 도구를 제안한다. 코드 분류는 분류할 코드를 문서 범주로 간주하면 문서 분류와 동일한 문제로 생각할 수 있다. 하지만 본 산업/직업 코드 분류 문제는 입력되는 자연어의 길이가 한 두 문장 정도로 매우 짧아 문서 분류에 사용될 자질들이 개수가 주어 기존의 문서 분류 기법을 적용하기 어렵다. 이에 본 논문은 표준 코드를 기술하고 있는 내용을 미리 색인하고 입력된 자연어로부터 질의어를 생성하여 벡터공간모델로 질의어를 검색후 질의어와 일치율이 가장 높은 코드들을 분류될 후보 코드로 계시하는 정보검색 기법을 이용한 산업/직업 코드 분류 도구를 개발하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.645-648
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• 2018

기계 독해는 기계가 주어진 본문을 이해하고 질문에 대한 정답을 본문 내에서 찾아내는 문제이다. 본 논문은 질문 유형을 추가하여 정답 선택에 도움을 주도록 설계하였다. 우리는 Person, Location, Date, Number, Why, How, What, Others와 같이 8개의 질문 유형을 나누고 이들이 본문의 중요 자질들과 Attention이 일어나도록 설계하였다. 제안 방법의 평가를 위해 SQuAD의 한국어 번역 데이터와 한국어 Wikipedia로 구축한 K-QuAD 데이터 셋으로 실험을 진행하였다. 제안한 모델의 실험 결과 부분 일치를 인정하여, EM 84.650%, F1 86.208%로 K-QuAD 제안 논문 실험인 BiDAF 모델보다 더 나은 성능을 얻었다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2002년도 학술대회 발표논문집
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• pp.10-38
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• 2002

본고는 한국어 영형 대명사의 적절한 해석을 위해 개념적으로 전혀 새로운 이론을 제안한다. 일련의 다양한 제약들이 서로 연관되어 있음을 보인 후, 그러한 규칙의 다양성을 적절히 포착하기 위해 적절성 이론 (Optimality Theory)을 도입할 것을 제안하고, 그 토대 위에 다양한 제약들을 형식화한 후, 그 규칙들의 위계관계를 설정한다. 가장 우선순위를 갖는 제약으로 인접 요소간 어휘의미자질들이 일치해야 한다는 어휘의미제약(*Feature Mismatch)과 통사적 결속규칙을 의미론적으로 재해석한 결속원리 B(Principle B)를 선정한다. 그 다음 순위를 갖는 제약으로, 가능한 한 선행명사를 지칭하도록 요구하는 대용존중제약(DOAP: Don't Overlook Anaphoric Possibilities)과, 센터링 이론의 전이방식 개념을 도입하여 정의한 계속선호제약 (CONTINUE)을 제안한다