• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.35-39
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• 2004

본 논문은 실용적인 구문분석기의 전단계로서, 자동 구축된 구문패턴사전과 규칙을 이용하여 구묶음하는 방법을 제안한다. 우선 규칙은 구문분석 말뭉치(30,875어절)를 대상으로 자동 추출된 고빈도의 규칙(Rewriting Rule)을 본 논문에 맞게 수동으로 구축하였다. 규칙은 조건부, 행위부로 이루어진 이진 규칙(binary rule)의 형태를 이루며, 명사구(NP), 수식어구(AP, DP), 인용구(X), 용언구(VP, VC)을 대상으로 15개를 구축하였다. 그리고 구문패턴은 중심어와 중심어 선행 요소의 특성뿐만 아니라 중심어 후행 요소도 고려하여 형식화시킨 것으로, 중심어의 복합용언 여부에 따라 일반용언패턴과 본+보조용언패턴으로 구분한다. 부분적인 언어 현상의 처리보다는 실세계에서 사용되는 수많은 문장들에 내재되어 있는 매우 광범위한 언어 현상의 처리를 하기 위해, 구문패턴은 형태소주석 말뭉치(460만 어절)을 대상으로 자동 구축하였다. 구축된 구문패턴사전과 규칙을 이용하여 구묶음을 수행한 결과 정확율 83.09%가 나타났다.

• 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.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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• pp.234-235
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• 2003

목적 : 본 연구의 목적은 기질적 조음장애 중 운동구어장애자의 유형에 따른 음운변동 패턴을 연구하여 각 집단만의 신경학적 손상으로 인한 조음운동 패턴을 분석하고자 하는데 있다. 운동구어장애자의 조음 오류에 대해서 SDO(substitution, distortion, omission) 분석적 접근을 하는 것이 일반적이며 따라서 음운변동 분석을 함으로써 이들의 오류패턴의 유형을 찾고, 언어중재 시에 이들의 조음기관 관련 근운동의 훈련을 보다 체계적으로 실시할 수 있을 것이라고 본다. (중략)

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.235-240
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• 2003

본 논문에서는 영한 자동번역 시스템에 한국어 스타일 생성 패턴을 적용함으로써 영한 번역 품질을 향상하고자 하는 것이 목표이다. 이러한 목표는 기존의 원문에 대한 번역문의 정보 전달 정확성을 측정하는 1차원적인 번역률 평가 방법에서 벗어나 번역문의 정보 정확성뿐만 아니라 자연스러움도 평가할 수 있는 2차원적인 번역률 평가방법으로써 정확성과 스타일을 동시에 평가하는 방법을 제안한다. 2차원적인 번역률 평가 방법에 따라 스타일 생성 패턴이 적용되기 전과 적용된 후의 평가 결과는 100문자의 샘플문을 대상으로 하였을 때, 스타일 생성 패턴에 의해서만 0.5%의 번역률이 향상되는 것을 관찰하였다. 본 논문에서의 스타일 생성 패턴은 단순히 언어간 스타일 차이만 적용한 것이며 향후에는 신문, 일기예보, 기술 매뉴얼과 같은 특정 그룹을 위한 스타일 생성 패턴을 적용할 계획이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.145-150
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• 2004

본 논문에서는 질의 응답 시스템에서 정답 추출을 위해 사용되는 표층 텍스트 패턴을 장거리 의존 문제에도 적용 가능하도록 확장하는 방법을 제안한다. 기존의 패턴 추출 시스템들의 패턴을 구성하고 있는 단어들간의 연속성과 불연속성에 대한 정보를 나타내도록 패턴 형태를 확장함으로써 장거리 의존 문제를 해결한다. 본 논문에서 제안한 형태의 패턴을 TREC-10의 질의를 이용해서 웹 데이터로 실험하여 정확도와 TREC의 평가 기준인 MRR을 사용해서 기존 시스템들과 성능을 비교했다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.273-278
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• 2003

본 논문에서는 한-중 기계번역 시스템에서 사용되는 한중 동사구 패턴의 반자동 생성을 위한 방법론을 제안한다. 한중 동사구 패턴은 한국어와 중국어간의 변환을 위한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 한국어의 구문분석과 중국어의 생성을 위해 중요한 정보를 제공하는 고급 언어자원이다. 본 논문에서 제시하는 새로운 패턴 반자동확장 방안은 기존의 한중 동사구 패턴으로부터 대역어 정보를 이용하여 새로운 동사구 패턴을 생성해내는 방법이다. 본 방법론은 시스템 개발 초기에 일반적으로 이루어지는 사전기반 패턴 구축이 끝난 후, 패턴의 커버리지 문제를 해결하기 위해 실용적으로 적용할 수 있는 방법론으로서, 한국어와 중국어 같이 활용 가능한 대역 코퍼스가 아직 많지 않은 경우에 효과적이다. 본 논문에서 제시한 방법론은 실험 결과 67.15%의 정확률과 4.58배의 패턴 확장률을 나타냈다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2011.10a
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• pp.136-139
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• 2011

외국어 교육의 필요성이 강조되고 그에 대한 요구가 늘어남에 따라 언어 교육의 기회를 늘리고 비용을 줄이기 위해 컴퓨터 기반의 다양한 기술들의 요구 역시 증가하고 개발되고 있다. 언어 능력 개발의 중요한 요소로서 문법 교육에 대한 컴퓨터 지원 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 문법 오류 시뮬레이션을 통해 문법 오류 패턴 데이터베이스를 구축하고 이들 패턴과 사용자 입력의 패턴 매칭으로 생성된 자질 벡터로 기계 학습을 하여 문법성 확인을 했다. 문법성 확인 결과에 따라 오류 종류에 따른 상대 빈도를 고려하여 오류 종류를 분류했다. 또 말하기와 쓰기 작업의 서로 다른 특성을 반영하기 위해 말하기 작업과 쓰기 작업에 대한 두 개의 다른 말뭉치가 학습에 이용 되었다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.91-95
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• 2001

본 논문은 현재 컴퓨터 사용자들에게 많은 피해를 입히고 있는 악성 스크립트 코드에 대한 탐지기법을 제시하고자 한다. 스크립트 언어는 타 언어에 비해서 단순하며, 상위 수준의 언어로 작성된 소스를 직접 분석가능하기 때문에 기존의 이진 파일 형태의 바이러스 비해 정적 분석 기법 적용이 용이하다. 제안하는 탐지 기법은 기존의 스코어링 방식을 기반으로 한 패턴 매칭과는 달리 스크립트가 수행하는 악성 행위의 분석을 통해 행위 패턴을 생성하고, 이 패턴들을 정적 분석 기법을 통해 패턴간의 관계 분석을 통해 보다 확실한 악성 행위를 탐지하여 스크립트에 포함된 악성행위들을 보고한다. 기존 대부분의 바이러스 탐지 도구들은 이미 알려진 바이러스들만을 탐지 할 수 있다. 정적 분석 기법을 이용한 악성 스크립트 탐지 방법은 악성 행위 별 패턴 존재 여부를 판단하므로 이미 알려진 바이러스는 물론 알려지지 않은 바이러스를 탐지 할 수 있는 방안을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.433-437
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• 1999

본 논문에서는 품사 태깅을 위한 방법으로 어절간 품사 패턴 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 품사 태깅을 위하여 여러 어절들 간의 품사 패턴 정보를 통계 정보로 구축하고 품사 태깅시에 품사 패턴 정보를 이용하여 품사 태깅을 수행한다. 이때 품사 패턴 적용시 몇가지 제약 규칙을 둠으로써 품사 태깅의 정확률을 높이는 방법을 연구하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.437-442
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• 2023

최근에 등장한 대규모 언어 모델은 다양한 언어 처리 작업에서 놀라운 성능을 발휘하고 있다. 그러나 이러한 모델의 크기와 복잡성 때문에 모델 경량화의 필요성이 대두되고 있다. Pruning은 이러한 경량화 전략 중 하나로, 모델의 가중치나 연결의 일부를 제거하여 크기를 줄이면서도 동시에 성능을 최적화하는 방법을 제시한다. 본 논문에서는 한국어 언어 모델인 Polyglot-Ko에 Wanda[1] 기법을 적용하여 Pruning 작업을 수행하였다. 그리고 이를 통해 가중치가 제거된 모델의 Perplexity, Zero-shot 성능, 그리고 Fine-tuning 후의 성능을 분석하였다. 실험 결과, Wanda-50%, 4:8 Sparsity 패턴, 2:4 Sparsity 패턴의 순서로 높은 성능을 나타냈으며, 특히 일부 조건에서는 기존의 Dense 모델보다 더 뛰어난 성능을 보였다. 이러한 결과는 오늘날 대규모 언어 모델 중심의 연구에서 Pruning 기법의 효과와 그 중요성을 재확인하는 계기가 되었다.