• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.491-496
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• 1999

한국어 형태소 분석 방법 중 좌우 최장일치법은 분석 모델은 단순하지만 분석 후보의 과생성과 backtracking 발생 문제 등으로 인하여 연구가 미진하였다. 또한 Two-level 모델은 최장일치법에서 나타나는 문제점, 많은 two-level 규칙의 필요성, 그리고 중간 결과의 이용 문제로 인하여 한국어에 거의 적용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 형태소 분석의 일반적인 모델로 알려진 Two-level 모델의 단점인 backtracking 문제와 분석 후보의 과생성 문제 그리고 중간 결과의 미사용 문제를 좌우 최장일치법을 이용하여 처리하는 방법론을 제안하고 좌우 최장일치법이 한국어 형태소 분석 방법에 효율적으로 적용될 수 있음을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.255-261
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• 1996

한국어 형태소 분석 방법중 최장일치법은 영어의 분석처럼 one-pass로 한국어를 분석할 수 있도록 하는 기법에 가장 적절하다. 그러나 최장일치법은 매우 많은 분석 후보를 생성하여 탐색 회수가 많아 시스템의 성능을 떨어뜨린다. 또한 대부분의 한국어 형태소 분석 시스템들은 형태소 자체에만 중점을 두어 한국어 분석 시스템 전체의 성능은 고려하지 않아 형태소 분석 시스템의 결과가 파서의 입력에 적절치 못한 결과를 생성한다. 본 논문에서는 형태소 분석의 원형복원 규칙과 사전 탐색을 통합하여 과분석 후보에 대한 탐색 회수를 줄이고 전체 시스템의 성능을 향상시키기 위해 파서에 적합한 입력을 제공하는 확장된 최장일치법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.4
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• pp.441-447
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• 2000

Automatic word spacing is needed to solve the automatic indexing problem of the non-spaced documents and the space-insertion problem of the character recognition system at the end of a line. We propose a word spacing algorithm that automatically finds out word spacing positions. It is based on the recognition of Eojeol components by using the sentence partition and bidirectional longest-match algorithm. The sentence partition utilizes an extraction of Eojeol-block where the Eojeol boundary is relatively clear, and a Korean morphological analyzer is applied bidirectionally to the recognition of Eojeol components. We tested the algorithm on two sentence groups of about 4,500 Eojeols. The space-level recall ratio was 97.3% and the Eojeol-level recall ratio was 93.2%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.157-166
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• 1999

형태소 분석 단계는 자연어 처리 과정의 첫 번째 단계로써 주어진 입력 어절들에 대한 형태소들의 조합을 추출하는 일을 한다. 형태소 분석 시스템의 기본적인 기능은 매우 중요하여 적용되는 형태소 분석 알고리즘에 따라 형태소 분석 시스템의 성능에 영향을 미친다. 그러나 형태소 분석 시스템, 구문 분석 시스템 및 의미 분석 시스템이 연계되어 하나의 자연어 처리 시스템이 구축되는 관점에서는 구문분석 시스템의 부담을 줄여 전체 시스템의 효율을 향상시키기 위하여 구문 분석 시스템의 입력에 적합한 형태소 분석 결과를 생성해주는 일 또한 형태소 분석 시스템의 중요한 역할이라 할 수 있다. 본 시스템은 최장일치법을 이용한 형태소 분석 방법으로 입력 어절에 대한 형태소 분석을 수행하는 동안 분석 후보의 개수를 줄이고 사전 탐색 시간을 줄여준다. 또한 구문분석 시스템의 입력에 적절한 형태소 분석 결과를 생성하여 전체 응용 시스템의 효율성을 향상시킨다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.212-214
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• 2012

한국어 형태소 분석 및 품사 부착에 대한 연구는 지속적으로 이루어져 왔으며 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 등을 중심으로 연구되었다. 본 논문에서는 최근 활용도가 높아지고 있는 모바일 기기에 적합한 한국어 형태소 분석 및 품사 부착 방법을 제안한다. 모바일 기기는 계산 처리 능력과 사용 가능한 메모리가 제한되기 때문에 전통적인 방법을 사용하여 형태소 분석 및 품사 부착을 수행하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙 기반 형태소 분석 방법인 좌최장일치법을 변형하여 형태소 분석을 수행 하고, 통계적인 방법인 hidden Markov model 을 축소하여 형태소 품사 부착을 수행한다. 제안하는 방법은 기존의 hidden Markov model을 사용한 시스템과 유사한 성능을 보여주며 모바일 기기에 적합하도록 소량의 메모리 사용과 월등히 빠른 속도로 형태소 분석 및 품사 부칙을 수행할 수 있다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.24 no.2
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• pp.95-109
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• 2013

With the rapid evolution of the personal device environment, the demand for natural language applications is increasing. This paper proposes a morpheme segmentation and part-of-speech tagging model, which provides the first step module of natural language processing for many languages; the model is designed for mobile devices with limited hardware resources. To reduce the number of morpheme candidates in morphological analysis, the proposed model uses a method that adds highly possible morpheme candidates to the original outputs of a conventional left-longest-match-preference method. To reduce the computational cost and memory usage, the proposed model uses a method that simplifies the process of calculating the observation probability of a word consisting of one or more morphemes in a conventional hidden Markov model.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.17 no.3
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• pp.203-210
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• 2016

Korean is free of omission of sentence elements and modifying scope, so managing it on morphological analyzer is better than parser. In this paper, we propose functional expansion methods of the morphological analyzer to ease the burden of parsing. This method is a longest phrase matching method. When the series of several morpheme have one syntax category by processing of Unknown-words, Compound verbs, Compound nouns, Numbers and Symbols, our method combines them into a syntactic unit. And then, it is to treat by giving them a semantic features as syntax unit. The proposed morphological analysis method removes unnecessary morphological ambiguities and deceases results of morphological analysis, so improves accuracy of tagger and parser. By empirical results, we found that our method deceases 73.4% of Parsing tree and 52.4% of parsing time on average.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.145-151
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• 1997

기존의 맞춤법 검사기의 단점인 오류 수정 작업과 처리 시간을 감소시키면서, 높은 오류 교정의 정확률을 보장하는 자동 오류 교정 시스템의 개발을 위한 첫 단계로써 한국어 오류의 80% 이상을 차지하는 띄어쓰기 오류에 대한 자동 교정 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 우리가 사용하는 일반 문서에서 띄어쓰기가 잘못된 단어에 대한 교정과 오류 단어에 대한 검색을 행하기 위하여, 띄어쓰기 교정 시스템의 개발 단계에서 현실적으로 고려해야 할 사항과 교정 정확률 및 처리 속도를 높이기 위한 본 시스템의 띄어쓰기 오류 루틴을 제시한다. 본 시스템의 처리 결과, 올바른 어절을 제외한 띄어쓰기가 잘못된 오류 단어(띄붙 오류와 붙띄 오류 포함)에 대해 약 98.7%의 띄어쓰기 교정 성공률을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.137-142
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• 1998

자동 띄어쓰기는 띄어쓰기가 무시된 한글 문서의 자동색인이나 문자인식에서 줄바꿈 문자에 대한 공백 삽입 문제 등을 해결하는데 필요하다. 이러한 문서에서 공백이 삽입될 위치를 찾아 주는 띄어쓰기 알고리즘으로 어절 블록에 대한 문장 분할 기법과 양방향 최장일치법을 이용한 어절 인식 방법을 제안한다. 문장 분할은 한글의 음절 특성을 이용하여 어절 경계가 비교적 명확한 어절 블록을 추출하는 것이며, 어절 블록에 나타난 각 어절들을 인식하는 방법으로는 형태소 분석기를 이용한다. 4,500여 어절로 구성된 두 가지 유형의 문장 집합에 대하여 제안한 방법의 띄어쓰기 정확도를 평가한 결과 '공백 재현율'이 97.3%, '어절 재현율'이 93.2%로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.173-178
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• 1999

본 논문의 명사추출기는 정보검색시스템을 위한 색인어 추출기로 좌우접속정보를 이용한 형태소해석을 통하여 얻어진 형태소들 중에서 명사를 추출한다. 본 형태소해석기는 형태소해석을 위한 언어지식과 어절 분리 엔진을 분리하여 수정과 확장이 용이하게 하였다. 사용한 언어지식은 좌우접속정보로서 한 어절을 이루는 형태소들의 품사간의 접속여부를 행렬로 표현한 것이다. 어절 분리 엔진은 사전을 참조하여 한 어절에서 최장일치법에 의해 형태소를 분리하고 좌우접속정보를 참조하여 형태소 분리가 올바른지를 판단한다. 형태소들의 품사분류는 표준 태그셋을 기반으로 음절 정보를 추가하여 확장하였다. 형태소를 해석한 결과 미등록어가 발생하였을 때 미등록어에서 명사를 추정하는 모듈이 없기 때문에 재현율은 좋지 않았다.