• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.361-367
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• 2000

품사 부착 코퍼스를 구축하기 위해서는 일반적으로 형태소 분석, 자동 품사 태깅 수동 또는 자동 오류 수정의 단계를 거친다. 이 글은 그 마지막 단계의 일환인 수동으로 오류를 수정하는 과정에서 요구되는 여러 가지 정보의 필요성과 문제점에 대해 기술하고자 한다. 조사와 어미의 처리 문제, 접두사/접미사 처리 문제, 다품사 문제 등은 정밀도 높은 코퍼스를 구축하는 데 중요한 열쇠가 되기 때문이다. 자연 언어 자료인 코퍼스에 일관성 있는 품사 정보가 부착된다면 정보 검색이나 사전 구축 등 언어 정보 처리 연구에 중요한 자료로 사용될 수 있을 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.75-84
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• 1996

인간의 가장 자연스러운 통신 수단은 자연언어이다. 본 논문에서는 자연언어 대화체를 사용한 인터네트 상에서의 정보 검색에 있어서 사용자 모델링 에이젼트 (User modeling Agent or User modeling system)의 모델 형성 기술 및 그의 역할을 서술하고 있다. 사용자 모델은 인간의 심성 모델 (Mental model)에 해당하며, 심성 모델이 사용자가 시스템에 대한 지식과 자신의 문제상황 또는 주변환경에 대하여 가지는 모델임에 반하여, 사용자 모델은 시스템이 사용자의 지식 및 문제 상황을 표상(Representation)하여 형성한 사용자에 대한 모델이다. 따라서 사용자 모델은 시스템의 지능적인 Human Computer Interaction (HCI)의 지원을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 모델 형성 기술 및 지능형 대화 모델의 지원을 위한 시스템 실례로써 사용자 모델 형성 시스템 $BGP-MS^2$ 와 사용자 모델의 형성을 위하여 구축된 지식베이스 구조를 설명하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.42-47
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• 2008

1980년대 중반부터 지난 20여 년간 구축해 온 영어 워드넷(PWN)은 인간의 심상어휘집을 재현하려는 목적으로 개발되기 시작하였으나, 그 활용 가능성에 주목한 것은 자연언어처리와 지식공학 분야다. 컴퓨터 매개 의사소통(CMC), 인간-컴퓨터 상호작용(HCI)에서 인간 언어를 자연스럽게 사용하여 필요한 정보를 획득하기 위해서는 의미와 지식의 처리가 필수적인데, 그 해결의 실마리를 어휘라는 실체를 가진 언어단위에서 찾을 수 있기 때문이다. 이후 전 세계적으로 약 50개 언어의 어휘의미망이 PWN을 참조모델로 구축되어 다국어처리의 기반을 제공할 뿐 아니라, 시맨틱 웹 이후 더욱 주목 받고 다양한 방식으로 활용되고 있다. 본고는 PWN을 참조 모델로 2004년부터 2007년까지 구축한 한국어 어휘의미망 KorLex 1.5를 소개하는 데 있다. 현재 KorLex은 명사, 동사, 형용사, 부사 및 분류사로 구성되며, 약 13만 개의 신셋과 약 15만 개의 어의를 포함하고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.476-481
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• 2021

본 논문은 용어의 비통일성과 문서의 다양성으로 인해 발생하는 건설분야 전문가들의 의사소통 문제를 해결하기 위한 Con-Talky를 제안한다. Con-Talky는 자연언어처리의 대표적인 기술인 형태소분석, 의존구문분석, 의미역 결정 기술을 융합하여 건설분야의 "설계기준문서"를 시각화하고 핵심 정보추출을 자동으로 해주는 플랫폼이다. 해당 플랫폼을 이용하여 토목분야 전문가들의 의사소통 문제를 완화시킬 수 있으며 용어의 비통일성 및 표준화에도 기여할 수 있다. 또한 본 논문은 국내 건설 및 토목분야에 최초로 자연언어처리 기술을 적용한 논문이다. 해당 분야의 연구를 활성화 하기 위해 건설분야에 특화된 단일 말뭉치와 트리플 데이터를 자체 제작함과 동시에 전면 공개하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.448-450
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• 2002

시소러스 의미망, 온톨로지 등과 같은 지식베이스는 자연언어처리와 관련된 여러 분야에서 중요한 언어자원의 역할을 담당하고 있다. 하지만 정보검색, 기계번역과 같은 특정 분야마다 다르게 구축되어 이러한 지식베이스는 실질적인 한국어 처리에는 크게 효과를 보지 못하고 있는 실정이다. 본 논문은 한국어를 대상으로 한 시소러스, 의미망의 등의 구축 방법론적 문제를 지적하고 말뭉치를 중심으로 한 텍스트 언어처리에 필요한 의미망의 구축 방법과 포괄적인 활용방안을 모색한다. 의미망 구축의 기반이 되는 지식은 각종 사전(dictionary)를 이용했으며, 구축하고 있는 의미망의 활용 가능성을 평가하기 위하여 ETRI의 의미기반 정보검색과 언어처리의 큰 문제 중 하나인 단어 중의성 해소(WSD)에서 어떻게 활용되는지를 살핀다. 그리하여 언어자인의 처리 방안 중의 하나인 의미망을 구축함으로써 언어를 효과적으로 처리하기 위한 기본적이면서 중요한 어휘 데이터베이스 마련과 동시에 언어자원 구축의 한 방향을 제시하고자 한다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.35 no.8
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• pp.9-18
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• 2017

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.73-76
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• 1989

기존 한국어 사전들은 자연 언어로서의 한국어에 대한 실질적 조사 연구에 근거하고 있지 않다는 점에서 치명적 결함을 안고 있다. 최근 유럽에서 개발 응용되고 있는 ${\ulcorner}$뭉치 언어학${\lrcorner}$(corpus linguistics) 은 컴퓨터의 급격한 발전에 힘입어 대규모 용량의 자연언어 자료를 다각적으로 처리할 수 있는 방법을 고안할 수 있게 해주고 있다. 예컨대 영국 버밍엄 대학의 COBUILD 계획은 전혀 새로운 개념의 영어 사전을 편찬하는 데에 성공했다. 한국어 사전의 편찬도 뭉치 언어학적 방법의 도입으로 가능할 것으로 믿어, 필자가 작성한 작은 ${\ulcorner}$뭉치${\lrcorner}$로부터의 실례를 제시한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.85-89
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• 2016

프레임넷 (FrameNet) 프로젝트는 버클리에서 1997년에 처음 제안했으며, 최근에는 다양한 언어적 특징을 반영하여 여러 국가에서 사용되고 있다. 하지만 문장의 프레임을 분석하는 것은 자연언어처리 전문가들이 많은 시간을 들여야 한다. 이 때문에, 한국어 프레임넷을 처음 만들 때는 충분한 훈련을 받은 번역가들이 영어 프레임넷의 문장들과 그 주석 정보들을 직접 번역하는 방법을 사용했다. 결과적으로 상대적으로 적은 비용이 들지만, 여전히 한 문장에 여러 번 등장하는 프레임 정보를 모두 번역하고 에러를 분석해야 했기에 많은 노력이 들어갔다. 본 연구에서는 일본어와 한국어의 언어적 유사성을 사용하여 비교적 적은 비용으로 한국어 프레임넷을 확장하는 방법을 제시한다. 또한 프레임넷에 친숙하지 않은 사용자가 더욱 쉽게 프레임 정보를 활용할 수 있도록 PubAnnotation 기술을 도입하고 "조사"라는 특성을 고려한 Valence pattern 분류를 통해 한국어 공개 프레임넷 사이트를 개선하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.365-372
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• 2001

한국어나 일본어는 영어 등 서구의 언어와 비교하여 매우 발달된 경어 체계를 가지고 있다. 그러나 이러한 경어 체계는 이들 언어를 모국어로 사용하지 않는 사람들을 포함하여 모국어로 사용하는 많은 사람들까지도 정확하게 구사하기는 어려워 하는 것이 현실이다. 그럼에도 불구하고 경어 체계의 정확한 구사 능력은 적절한 어휘 선택 능력과 함께 자연스러운 의사 소통을 위한 중요한 언어 능력으로 간주되고 있다. 특히 기계번역기나 문법검사기를 구현하고자 할 때 이러한 경어 체계를 정확하게 이해하는 시스템의 구현은 한 차원 높은 자연스러운 표현을 제공하기 위하여 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 한국어의 경어 체계를 조사하고 결합범주문법을 통하여 이를 검증하는 시스템을 소개한 뒤 사극 대본을 대상으로 하여 이 시스템의 성능을 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.501-506
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• 2020

질의 난이도 분석 문제는 자연어 질의문을 답변할 때 어려움의 정도를 측정하는 문제이다. 질의 난이도 분석 문제는 문서 독해, 의학 시험, 비디오 질의 등과 같은 다양한 데이터셋에서 연구되어 왔다. 본 논문에서는 질의문과 질의문에 응답하기 위한 정보들 간의 관계를 파악하는 것으로 질의 난이도 분석 문제를 접근하여 이를 BERT와 Dual Multi-head Attention을 사용하여 모델링 하였다. 본 논문에서 제안하는 모델의 우수성을 증명하기 위하여 최근 자연언어이해 부분에서 높은 성능을 보여주는 기 학습 언어 모델과 이전 연구의 질의 난이도 분석 모델과의 성능을 비교하였고, 제안 모델은 대표적인 비디오 질의 응답 데이터셋인 DramaQA의 Memory Complexity에서 99.76%, Logical Complexity에서는 89.47%의 정확도로 가장 높은 질의 난이도 분석 성능을 보여주었다.