• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.593-596
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• 2009

자연언어 데이터베이스 인터페이스 시스템은 입력된 자연언어를 데이터베이스의 질의문(query)으로 바꿔주는 시스템으로, 데이터베이스에 잘 모르는 일반 사용자도 쉽게 데이터베이스를 이용할 수 있게 하는 장점이 있다. 본 논문에서는, 범용적인 분야의 자연언어 데이터베이스 인터페이스 시스템을 설계하기 위한 하나의 틀을 제안한다. 패턴 매칭과 구문 분석 기법을 동시에 사용하여 자연언어 처리 능력과 속도를 향상시켰으며, 패턴을 4개 분류로 나누어 의미 처리를 가능하게 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.167-172
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• 2014

본 논문에서는 한국어 자연언어처리 결과물들을 통일된 형식으로 표준화하기 위해서 NIF를 적용한 내용을 다룬다. 한국어 자연언어처리에 NIF 온톨로지를 적용한 이유와 적용과정에서 야기된 문제점들을 논의한다. 한국어 NLP2RDF 구축과정에서 한국어 자연언어처리에 필요한 새로운 클래스와 프로퍼티들을 추가로 정의하여 NIF 온톨로지를 변형 적용하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.321-326
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• 1998

통합정보사전은 각종 자연언어처리 시스템에 있어서 고도의 언어처리 및 성능향상을 위한 필수 요소이며, 아무리 좋은 언어 처리 도구와 처리 알고리즘이라도 계산언어학에 근거한 양질의 체계적인 전자사전이 없는 한 이의 실용화는 불가능하다. 기존에 출판되어 있는 사전은 자연언어처리 및 이해의 관점에서 개발된 사전이 아니며, 자연언어처리 도구 및 응용시스템에 사용되는 사전은 목적에 따라 각기 다른 체계에 의해 구축되어 있어 이용하는데 있어서 비효율적이다. 따라서, 고도의 언어처리 및 이해를 목적으로 한 체계적이며 과학적인 방법론을 이용하여 형태소, 구문, 의미정보 등 각종 정보가 통합된 통합정보사전의 개발이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 다국어 통합정보사전 구축을 위한 한국어 용언의 통합정보사전을 설계한다. 이를 위해 사전구축 방법론을 정립하고, 정립된 방법론을 바탕으로 하여 통합 정보사전의 개발을 위한 통합정보사전 개발 시스템을 설계하고 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.637-646
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• 1992

컴퓨터를 이용하여 자연언어를 처리하려는 연구가 진행되고 있다. 언어가 사고와 밀접한 관계에 있다는 점에서 이러한 연구가 성공한다면 인공지능의 발전과 더불어 인간의 마음에 대한 이해의 폭을 넓히게 될 것이다. 이글은 이러한 연구와 관련하여 컴퓨터에 의한 자연언어 이해의 가능성을 다루고 있다. 먼저 그러한 이해가 불가능하다는 써얼의 비판을 시발로 해서, 써얼에 대한 라파포트의 재반박을 검토할 것이다. 라파포트는 자신의 인공지능 프로그램과 사고실험 등을 통해서 가능성을 인정한다. 그의 주장의 핵심은 컴퓨터가 자연언어를 이해하는데 있어 구문론적 이해만으로도 충분하다는 것이다. 이러한 주장은 기호학적 관점에서 볼 때 성립될 수 없다고 비판된다. 인간이나 컴퓨터가 자연언어를 이해하기 위해서는 언어와 그 지시 대상, 그리고 언어의 사용자간의 관계를 고려하는 기호학적 관점이 요구된다. 그결과 컴퓨터에 의한 자연언어 이해의 가능성에는 한계가 있다는 결론에 이르게 된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.469-477
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• 1992

본 논문에서는 자연언어 처리를 기반으로 한 질의응답 시스템을 설계하며 그 대상을 호텔 예약 시스템으로 한다. 시스템은 크게 언어 해석부, 문맥 처리부, 화제 처리부 및 한국어 생성부로 구성한다. 언어 처리부에서는 단일화 문법을 적용하여 사용자가 입력한 질의문을 해석하며 그 해석결과로부터 이 후 질의응답에 사용되는 정보들인 술어, 각 명사구들의 의존 관계치 및 의미 제약치를 얻어 낸다. 문맥처리를 수행하여 생략문 등에 의해 결핍된 정보들을 추출함으로서 정보의 손실을 보완한다. 이 정보들을 이용하여 사용자와 시스템간의 자연스러운 대화를 진행하기 위한 화제처리를 수행하며, 최종적으로 화제 처리부에서 파악한 화자의 의도를 기초로 사용자가 요구한 정보를 제공하고 계속된 대화진행을 위해 적절한 한국어를 생성해 주는 한국어 생성부를 거치게 된다. 본 논문에서는 호텔 예약이라는 정해진 영역하에서 자연언어처리에 의해 추출한 술어, 각 명사구들의 의존관계치 및 의미제약치 정보들을 이용하여 문맥처리와 화제처리를 수행함으로서 더욱 효율적인 질의응답 시스템을 구현할 수 있음을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.16-20
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• 2012

본 논문에서는 한국어 자연언어처리를 위해 형태소분석기와 구구조 구문분석기와 의존구조 구문분석기를 통합한 하나의 플랫폼을 제공하고, 외국의 다양한 자연언어처리 도구들의 결과물과의 국제적 상호운용성 및 Linked Data를 위한 RDF 형태로의 변환 시스템을 제시한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.3 no.2
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• pp.161-174
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• 1992

The present discussion is concerned with showing the development of natural language processing and how it is related to information and cognition.On the basis of the computeational model,in which humans are viewed as processors of linguistic structures that use stored knowledge-grammar, lexicon and structures representing the encyclopedic information of the world,such programs of natural language understanding as Winograd's SHRDLU came out.However,such pragmatic factors as contexts and the speaker's beliefs,internts,goals and intentions are not easy to process yet.Language,ingormation and cognition are argued to be closely interrelated,and the study of them,the paper argues,can lead to the development of science on general.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.141-149
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• 1992

본 논문에서는 자연언어 처리 시스템에서 사용할 수 있는 단어의 개념 정보에 대해 연구한다. 그러기 위해 언어의 실생활에서의 쓰임 - 연세대학교 사전 편찬실의 연세 말뭉치 -을 바탕으로 한국어의 동사와 명사에 대해 개념을 조사, 분류하였으며 그 개념들이 한국어 문장 분석기에 어떻게 이용되는가를 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.254-256
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• 2020

자연언어처리 문제에서 딥러닝 모델이 좋은 성능을 보이고 있고 딥러닝 결과는 구조화된 결과를 내놓는 경우가 많다. 딥러닝 모델 결과가 구조적인 형태를 가지는 경우 후처리 통해 특정 구조에 맞는 제약을 가해주는 경우가 일반적이다. 본 논문에서는 이러한 제약을 규칙에 기반하지 않고 직접 학습을 통해 얻고자 하였다.