• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.197-202
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• 1989

한글에서 발생하는 자소의 접촉에 의한 오인식을 해결하기 위하여, 접촉점을 중심으로 원소를 변환하여, 확장 가능한 구조를 모두 검증하고, 수락된 후보패턴에 대하여 가장 근접한 패턴 클래스로 할당하는 한글 인식방법을 제안한다. 프로그램드 배열운법을 이용하여 화소의 2차원 배열에서 입력패턴을 인식하고, PEACE(Primitive-Extraction and Attribute-Computation Embeded ) 파싱을 이용하여, 원소(primitive)의 추출과 숙성 (attribute)의 계산을 구문분석 과정에 통합하고, 전체 시스템이 동적인 구조를 갖게하여, 1차원 스트링으로의 변환에 따르는 패턴의 변형과 부가적인 노력을 억제한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.261-266
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• 1998

본 논문은 보조사로 인해 야기되는 한국어 미지격의 구문관계 중의성 해소를 위한 새로운 기법을 제안한다. 기존의 연구는 수작업으로 얻어진 동사의 의미적 선택 제약을 사용하는 방식과 단어 간의 공기패턴과 빈도를 어휘 레벨에서 추출하여 중의성을 해소하는 방식으로 나뉠 수 있다. 본 논문은 말뭉치에서 어휘 레벨이 아닌 개념패턴과 격의 분포 값을 자동으로 추출하여 미지격의 구문관계를 결정한다. 개념패턴과 용언의 격 분포 정보를 적용하여 구문분석 단계에서 실험한 결과, 본 논문이 제안한 방법은 92%의 미지격 결정 정확율을 보였다. 개념패턴은 지식의 저장공간을 줄이고 격 결정 범위를 확장할 수 있기에 범용 구문분석 시스템으로의 확장을 가능하게 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.68-72
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• 1996

본 논문에서는 고유 명사 출현 패턴 정보와 부가 정보를 이용한 미등록 고유 명사의 색인 방법을 제안한다. 정보 검색 시스템에서 고유 명사의 처리는 정확하고 의미 있는 색인을 위해 매우 중요하다. 본 논문은 형태소 분석 결과에 고유 명사 출현 패턴과 패턴 부가 정보를 사용하여 인명, 기관명, 회사명 등의 고유 명사 추출의 정확도를 높이는 방법을 제시한다. 총 827개의 인명과 기관 및 회사명을 포함하고 있는 조선일보 경제면 기사 100개 7416 어절에 대하여 본 시스템으로 실험한 결과, 인명의 경우 89%의 정확률을 보였다. 본 논문에서 제시한 출현 패턴과 고유 명사의 부가 정보를 적용했을 때 단순한 형태소 분석 결과에 비하여 고유 명사 추출 오류가 크게 개선되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.303-307
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• 2004

본 논문에서는 서술형 정답을 요구하는 질의에 대해 올바른 서술형 정답을 추출하는 서술형질의응답시스템에 대해 기술한다. 질의응답시스템에서 요구되는 다양한 서술형 정답을 추출하기 위해 정답 유형을 10가지로 정의하였다. 말뭉치로부터 각 서술형 정답 유형에 대한 정답 패턴을 정의하고, 패턴별 제약 규칙 및 각 유형별 패턴적용 순위화 등을 사용하여 정확한 서술형 정답이 추출되도록 하였다. 정답 패턴은 서술형 정답의 구문 구조 및 각 패턴 또는 정답 유형별 실마리 어휘 등으로 구성된다. 현재 학습되지 않은 일반 문서에 대해 59.2%의 서술형 정답 추출 정확도를 보이며, 시스템 성능 향상을 위해 연구가 진행중이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.469-484
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• 1993

본 논문에서는 다양한 양상으로 발생하는 필기체 한글에서의 변형을 흡수하기 위한 적응적 패턴 정합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정합의 정확도를 개선하기 위하여 구조적인 정보를 사용하고, 단일 정합 과정에서의 처리 속도를 개선하기 위하여 각각의 검은 점에서의 이웃들만을 고려하여 처리한다. 또한, 반복 적용시 수렴 속도를 빠르게 하기 위하여 입력 패턴을 부분영역으로 나누어 각 부분 영역에서의 정합이 성공적인지 여부에 따라 적응적으로 다음 반복 정합 과정을 수행한다. 제안된 방법의 효용성을 입증하기 위하여 다양한 필기체 한글 데이타에 대하여 실험한 결과, 제안된 적응적 패턴 정합 방법이 기존의 패턴 정합 방법 보다 처리 속도 및 정합의 성능 측면에서 우수함을 알 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.615-617
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• 2023

이 연구는 한국어 명사구를 말뭉치로부터 추출하는 방법의 하나로 의존관계 패턴에 기반한 접근방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이 방법론을 활용한 경우에 명사구 추출의 정확성을 높일 수 있다. 이 논문에서는 한국어 법령 의존 말뭉치를 구축하는 단계부터 상위 명사구 목록을 생성하기 까지 거치는 5단계에 대해 상세하게 논의하는 한편, 의존구조 검색시스템을 통해 의존관계 패턴을 추출하는 절차에 대해 기술하고 이 작업을 수행하기 위한 검색식들의 특성들에 대해 검토한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.105-108
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• 1999

TTS(Text-To-Speech) 시스템 합성음성의 자연감을 개선하기 위해 하나의 언어에 대해 존재하는 운율 법칙을 정확히 구현해야 한다. 존재하는 운율 법칙을 추출하기 위해서는 방대한 분량의 언어 자료 구축이 필요하다. 그러나 이 방법은 존재하는 운율 현상이 포함된 언어자료에 대해 완벽한 운율을 파악할 수 없으므로 합성음성의 질을 좋게 할 수 없다. 본 논문은 한국어 음성의 운율을 학습하기 위해 2개의 인공 신경망을 제안한다. 하나의 신경망으로 문장의 각 음소에 대한 피치 변화를 학습시키는 것이며, 다른 하나는 에너지 변화를 학습하도록 하였다. 신경망은 BP 신경망을 이용하며 11개의 음소를 나타내기 위해 11개의 입력과, 중간 음소의 피치와 에너지 변화곡선을 근사하는 다항식 계수를 출력하도록 하였다. 신경망시스템의 학습과 평가에 앞서, 음성학적 균형잡힌 고립단어를 기반으로 의미있는 문장을 구성하였다. 문장을 남자 화자로 하여금 읽게 하고 녹음하여 음성 DB를 구축하였다. 음성 DB에 대해 각 음소의 운율 정보를 수집하여 신경망에 맞는 목표 패턴과 훈련 패턴을 작성하였다. 이 목표 패턴은 회귀분석을 통한 추세선을 이용해 피치와 에너지에 대한 2차 다항식계수로 구성하였다. 본 논문은 목표패턴에 맞는 신경망을 학습시켜 좋은 결과를 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.136-140
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• 2010

본 논문은 지식경제부의 지원 하에 한국전자통신연구원 언어처리연구팀에서 2010년에 개발하고 있는 패턴기반 영한 메신저 대화체 문장 번역 시스템에 관한 것이다. 본 논문의 목표는 문어체 문장 위주의 패턴기반 영한 웹문서 자동번역 시스템을 대화체 문장 위주의 패턴기반 영한 메신저 자동번역 시스템으로 전환하고자 할 때, 특화하는 방법 및 모듈에 관해 기술하는 것이다. 영어권 Native speaker로부터 수집한 메신저 대화체 문장을 대상으로 번역률을 평가한 결과, 문어체 위주의 영한 웹 자동번역 시스템은 71.83%인 반면, 대화체 위주의 영한 메신저 자동번역 시스템은 76.88%였다. 대화체 문장을 대상으로 번역률을 5.05% 향상시킬 수 있었던 이유는 본 논문에서 제시한 특화 방법을 따른 결과라고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.441-443
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• 2000

연속 음성 인식을 하는 경우에 많은 에러가 발생한다. 특히 기능어의 경우나 서술어의 경우에는 동시 조음 현상에 의한 음운 변화에 의해 빈번한 에러가 발생한다. 이러한 빈번한 에러를 수정하기 위한 방법에는 언어 모델의 개선과 음향 모델의 개선등을 통한 인식률 향상과 여러 단계의 인식과정을 두어 서로 다른 언어 모델을 적용하는 등의 방법이 있지만 모두 시간과 비용이 많이 들고 각각의 상황에 의존적인 단점이 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 방법은 이것을 수정하기 위해 음성 인식기로부터 인식되어 나온 결과 문장을 정답과 비교, 학습함으로써 빈번하게 에러 패턴을 통계적 방법에 의해 학습하고 후처리 모듈을 이용하여 인식시에 발생하는 에러를 적은 비용과 시간으로 수정할 수 있도록 하는 것이다. 실험은 3000 단어급의 한국어 낭독체 연속 음성을 대상으로 하여 형태소와 의사형태소를 각각 인식단위로 하고, 언어모델로 World bigram과 Tagged word bigram을 각각 적용 실험을 하였다. 형태소, 의사 형태소일 경우 모두 언어 모델을 tagged word bigram을 사용하였을 경우 N best 후보 문장 중 적당한 단어 후보의 분포로 각각 1 best 문장에 비해 12%, 18%정도의 에러 수정하여 문장 인식률 향상에 상당한 기여를 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.544-546
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• 2022

언어학적 다양성을 가지는 고품질의 한국어 패러프레이즈 생성을 위해 패러프레이즈의 생성을 제어할 수 있는 제약이 필요하다. 원문을 패러프레이즈로 변경하기 위한 생성용 제약으로 6 개의 제약을 제시한다: 키워드 치환, 키워드 확장, 품사 변경, 패턴 변경, 구조 변경, 키워드 리스트, 생성 길이. 원문으로부터 패러프레이즈를 생성할 때 제약이 적용되는 정도를 시물레이션해 보았다. 10 어절 이하의 원문은 평균 2.05 번의 제약이 적용되면 패러프레이즈가 생성되었으며 키워드 치환, 마스킹에 의한 키워드 확장과 패턴 변경에 관한 제약이 가장 많이 적용되는 것을 확인하였다.