• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.116-121
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• 1997

한국어 문장에서 술어의 역할이 매우 중요하기 때문에 술어의 하위범주화 정보는 한국어 분석 및 생성에서 필수적이다. 그러나 기존의 한국어 술어의 하위범주화 사전은 전문가의 사전지식이나 직관에 의존하여 만들어졌기 때문에 주관적이고 오류의 가능성이 높으며 많은 수작업이 필요했다. 또 영역에 독립적인 하위범주화 정보를 구축하는 작업은 매우 어렵기 때문에 응용영역에 맞는 하위범주화 정보를 쉽게 구축하는 방법이 요구되었다. 본 논문에서는 구문구조부착 말뭉치를 이용하여 전문가의 제한된 개입만으로 통계정보와 명사의 의미정보를 포함하는 술어의 하위범주화 정보 구축 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.179-181
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• 2000

한국어의 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 하위범주화 사전을 구축하였다. 용언에 따라 제한될 수 있는 문형 패턴과 의미역(semantic roles) 정보의 표준을 정하여 이를 부가하였고 구축한 하위범주화 사전이 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미사전과 연동하도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 말뭉치와 구문분석된 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행했다. 이 과정에서 자동으로 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어정보, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하여 하위범주화사전에 추가시켰다. 또한 여기서 얻은 정보를 기준으로 하위범주화 사전을 자동으로 확장하는 알고리즘을 적용하여 확장시켰다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.6 no.3
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• pp.364-372
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• 2000

Subcategorization, defining dependency relation between predicates and their complements, is an important source of knowledge for resolving syntactic and semantic ambiguities arising in analyzing sentences. This paper describes a Korean subcategorization dictionary, particularly annotated with semantic roles of complements coupled with thesaural semantic hierarchy as well as syntactic dependencies. For annotating roles, we defined 25 semantic roles associated with surface case markers that can be used to derive semantic structures directly from syntactic ones. In addition, we used more than 120,000 entries of thesaurus to specify concept markers of noun complements, and also used 47 and 17 predicate patterns for verbs and adjectives, respectively, to express dependency relation between predicates and their complements. Using a full-fledged thesaurus for specifying concept markers makes it possible to build an effective selectional restriction mechanism coupled with the subcategorization dictionary, and using the standard predicate patterns for specifying dependency relations makes it possible to avoid inconsistency in the results and to reduce the costs for constructing the dictionary. On the bases of these, we built a Korean subcategorization dictionary for frequently used 13,000 predicates found in corpora with the aid of a tool specially designed to support this task. An experimental result shows that this dictionary can provide 72.7% of predicates in corpora with appropriate subcategorization information.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.102-104
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• 2016

하위범주화는 술어와 보어간의 의존 관계를 정의하는 언어정보로서 다의어 태깅이나 이 외에 자연어처리의 다양한 곳에 이용될 수 있다. 그러나 하위범주화에서 다루는 필수논항은 격조사로 표현되어 실제로 한국어에서 자주 나타나는 보조사는 여기에 포함되지 않는다. 이런 문제 때문에 하위범주화네 나타난 격조사만을 그대로 이용하려고 하면 재현율에 큰 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 문장에서 격조사 대신 보조사가 사용되었을 때 하위범주화의 필수논항으로 인정할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 보조사에 적용할 경우에 생기는 이점을 실험으로 증명한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.102-104
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• 2016

하위범주화는 술어와 보어간의 의존 관계를 정의하는 언어정보로서 다의어 태깅이나 이 외에 자연어처리의 다양한 곳에 이용될 수 있다. 그러나 하위범주화에서 다루는 필수논항은 격조사로 표현되어 실제로 한국어에서 자주 나타나는 보조사는 여기에 포함되지 않는다. 이런 문제 때문에 하위범주화네 나타난 격조사만을 그대로 이용하려고 하면 재현율에 큰 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 문장에서 격조사 대신 보조사가 사용되었을 때 하위범주화의 필수논항으로 인정할 수 있는 방법을 제시하고, 특히 보조사에 적용할 경우에 생기는 이점을 실험으로 증명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.242-247
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• 2008

This paper discusses a design for Korean language parsing based on subcategorization. First, we discuss some important Korean grammar elements such as syntax category, josa, omi-conjugation, syntactic affix, dependent noun and also discuss subcategorization and expression patterns. Then, we show the basic structure of Korean language parsing process. The first stage scans the input sentence and processes article, noun phrase, numeral, josa, affix, dependent noun, adjective, omi-conjugation, adverb, auxiliary verb. The second stage deals with subcategorization patterns and expression patterns. The third stage processes the clauses and the fourth stage deals with SEA(Sentence Ending+Auxiliary).

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.1-4
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• 2008

We present and discuss a Korean language parser based on dependency grammar, subcategorization, and the analysis of viable postfix such as josa and omi. We employ an extended form of BNF(Backus Naur Form) to define the dependency grammar and the form of subcategorization. We present the conceptual form of Korean language parser in a C program style. We discuss the structure of Korean parser currently implemented and show the execution results.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.292-299
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• 2000

본 논문에서는 개체명 사전과 결합 단어 사전, 그리고 용언의 하위범주화 사전을 이용하는 규칙기반의 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 각 규칙은 네 단계로 나누어 적용하는데, 첫번째 단계에서는 어절 내의 단어 정보를, 두번째 단계에서는 제한된 주변 문맥 정보를, 그리고 세번째 단계에서는 용언의 하위범주화 정보와 개체명과의 관계를 이용하고, 마지막으로 네번째 단계에서는 개체명 간의 관계 정보를 고려한다. 본 논문에서 제안한 규칙 기반 개체명 인식기의 성능을 평가하기 위해 실험한 결과 90.4%의 정확률과 83.4%의 재현율을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.257-264
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• 1999

자연언어 처리에 있어 문장의 성분 구조를 파악하는 통사적 해석에서는 애매성 있는 결과가 많이 생성된다. 한국어의 경우 어순 등의 통사적 특성뿐 아니라 상황과 의미, 문맥이 문장의 분석에 더 중요한 역할을 하기 때문에 문맥 자유 문법에 의한 접근 방법만으로는 중의적 구조의 해결이 어렵다. 이는 또한 의미 분석시 애매성을 증가시키는 원인이 된다. 이러한 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 용언 중심의 하위범주화 사전을 구축하였다. 본 논문에서는 용언에 따라 제한될 수 있는 하위범주 패턴을 정의하고 패턴에 따라 하위범주 사전을 구축하였다. 하위범주화 사전에는 명사의 시소러스와 정합하여 보어를 선택 제한(Selectional Restriction)할 수 있도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 말뭉치를 통해 수집된 용언 12,000여개를 대상으로 25,000여개의 하위범주 패턴을 구축하였고 이렇게 구축한 하위범주화 사전이 120,000여 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미 사전과 연동하도록 하였다. 또한 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 2만여 문장의 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행하고, 의존관계와 어휘의 의미를 포함하고 있는 말뭉치에 하위범주 패턴이 어느정도 정합되는지를 분석하여, 하위범주 패턴과 말뭉치의 의존관계만 일치하는 경우와 어휘의 의미까지 일치하는 경우에 대해 평가한다. 이 과정에서 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어 정보를 수집하여 데이터베이스에 포함시키고, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하는 방법도 제시하고자 한다.을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.9
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• pp.1132-1140
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• 1999

한국어에서 보조사로 인해 발생하는 격 모호성(case ambiguity) 문제를 해결하는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 용언의 하위범주화 사전, 용언과 그 용언의 보어가 되는 체언간의 선택 제약, 체언의 의미 정보를 제공하는 시소러스 등의 구문.의미 지식과 더불어 몇 가지의 휴리스틱 규칙을 이용하며, 필수 보어의 생략이 흔한 한국어의 특성에 잘 대응한다. 중규모의 하위범주화 사전 및 시소러스를 이용한 실험에서 만족할 만한 성능을 보였다.Abstract An algorithm is proposed for the resolution of case ambiguity caused by the use of auxiliary postpositions in Korean language. The algorithm utilizes verb dictionary which provides subcategorization information and selectional restrictions, and the thesaurus as well as a set of simple heuristic rules. The algorithm is appropriate for Korean language where required complements are often omitted. The algorithm performed successfully in an experiment using medium-sized subcategorization dictionary and thesaurus.