• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.135-139
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• 2008

본 논문은 영한 기계번역에서 영어 수사가 포함된 영어 명사구를 한국어로 번역할 때, 영어 명사에 대응되는 한국어 명사의 적절한 분류사를 반자동으로 구축하는 방법에 대해 기술한다. 영한 번역의 측면에서, 분류사는 목표언어인 한국어에서만 나타나는 현상이다. 따라서 영어를 한국어로 번역할 때, 적절한 분류사를 생성하지 않으면 한국어 어법에 맞지 않는 부자연스러운 번역 결과를 생성한다. 본 논문에서는 한국어 태그드 코퍼스와 한국어 의미코드 체계에 따라 한국어 분류사를 반자동으로 구축하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 따라 한국어 명사에 대해서 한국어 분류사가 구축되었으며, 이렇게 구축된 분류사는 영한 기계번역시스템의 번역 사전에 'KCOUNT'라는 자질을 할당하여 부가하였다. 제안하는 방법의 검증을 위해 수동평가와 자동평가를 수행하였으며, 그 결과, 영한 기계번역의 문장 생성에 있어서 자연스러움(fluency)의 측면에서 번역률 향상이 있었다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.12
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• pp.3539-3547
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• 1999

Korean linguistic information for the generation modulo of KANT(Knowledge-based Accurate Natural language Translation) system was constructed. As KANT has a language-independent generation engine, the construction of Korean linguistic information means the development of the Korean generation module. Constructed information includes concept-based mapping rules, category-based mapping rules, syntactic lexicon, template rules, grammar rules based on the unification grammar, lexical rules and rewriting rules for Korean. With these information in sentences were successfully and completely generated from the interlingua functional structures among the 118 test set prepared by the developers of KANT system.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.446-453
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• 1997

정보화 시대에 한국어의 활발한 보급을 위해서는 다양한 모국어 사용자들의 학습 요구를 충족 시키는 한국어 코스웨어의 개발 및 통신망을 이용한 제공이 필요하다. 하지만, 외국어로서 한국어를 학습하고자 하는 학습자들을 위한 한국어 코스웨어는 영어와 일본어에 국한되어 있어서 유럽어를 모국어로 하는 학습자들의 한국어 학습 효율을 저하시키므로, 그들의 모국어로 된 한국어 코스웨어의 개발이 요구된다. 이러한 개발 단계에서 제일 처음 부딪히는 문제로 한글 윈도우(Windows)나 통신망(net-work) 환경에서 영어의 알파벳을 제외한 유럽어(European Languages) 특수문자의 입 출력이 불가능하다는 것이다. 따라서 비전산 전문가들이 손쉽게 코스웨어를 만들 수 있도록 개발된 기존의 저작 도구(authoring tool)로는 유럽어와 한글을 동시에 사용하는 한국어 학습 내용을 기술할 수 없다. 본 논문에서는 한국어 학습을 위한 원격 교육의 필요성 및 문제점을 알아보고 이를 바탕으로 설계한 유럽어 지원 한국어 코스웨어 개발 도구(developing tool)인 반디(BANDI)의 시스템 구성, 사용자 인터페이스 및 비전산 전문가인 학습 내용 개발자를 위한 스크립트 언어를 소개하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.142-145
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• 2013

최근 한국어를 배우는 외국인의 증가로 '외국어로서의 한국어 학습(KFL)'에 대한 관심이 늘고 있다. 본 논문에서는 외국인을 위한 한국어 교재에서 사용된 회화 문장으로부터 문장 패턴을 분석하고 이를 기반으로 한국어 부분 언어 문법을 정의한다. 대개 부분 언어 문법은 간단하고 배우기 쉬우므로 외국어로서의 한국어 학습자들이 쉽게 한국어로 의사소통을 할 수 있을 것이다. 특히, 본 논문에서는 이 부분 문법이 컴퓨터로 해석될 수 있도록 문법을 정의하였고, 이를 자동 어휘분석기 생성기(flex)와 자동 파서 생성기(bison)을 이용해 기본적인 검증을 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.258-261
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• 2022

최근 딥러닝 기술이 발전하면서 이미지를 설명하는 캡션을 생성하는 모델 또한 발전하였다. 하지만 기존 이미지 캡션 모델은 대다수 영어로 구현되어있어 영어로 캡션을 생성하게 된다. 따라서 한국어 캡션을 생성하기 위해서는 영어 이미지 캡션 결과를 한국어로 번역하는 과정이 필요하다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 이미지 캡션 모델을 이용하여 한국어 캡션을 직접 생성하는 모델을 만들고자 한다. 이를 위해 이미지 캡션 모델 중 잘 알려진 Show, Attend and Tell 모델을 이용하였다. 학습에는 MS-COCO 데이터의 한국어 캡션 데이터셋을 이용하였다. 한국어 형태소 분석기를 이용하여 토큰을 만들고 캡션 모델을 재학습하여 한국어 캡션을 생성할 수 있었다. 만들어진 한국어 이미지 캡션 모델은 BLEU 스코어를 사용하여 평가하였다. 이때 BLEU 스코어를 사용하여 생성된 한국어 캡션과 영어 캡션의 성능을 평가함에 있어서 언어의 차이에 인한 결과 차이가 발생할 수 있으므로, 영어 이미지 캡션 생성 모델의 출력을 한국어로 번역하여 같은 언어로 모델을 평가한 후 최종 성능을 비교하였다. 평가 결과 한국어 이미지 캡션 생성 모델이 영어 이미지 캡션 생성 모델을 한국어로 번역한 결과보다 좋은 BLEU 스코어를 갖는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.252-256
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• 2016

본 논문에서는 한국어에 최적화된 단어 임베딩을 학습하기 위한 방법을 소개한다. 단어 임베딩이란 각 단어가 분산된 의미를 지니도록 고정된 차원의 벡터공간에 대응 시키는 방법으로, 기계번역, 개체명 인식 등 많은 자연어처리 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 한국어에 대해 최적의 성능을 낼 수 있는 학습용 말뭉치와 임베딩 모델 및 적합한 하이퍼 파라미터를 실험적으로 찾고 그 결과를 분석한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.82-84
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• 2017

본 논문에서는 한국어 이미지 캡션을 학습하기 위한 데이터를 작성하고 딥러닝을 통해 예측하는 모델을 제안한다. 한국어 데이터 생성을 위해 MS COCO 영어 캡션을 번역하여 한국어로 변환하고 수정하였다. 이미지 캡션 생성을 위한 모델은 CNN을 이용하여 이미지를 512차원의 자질로 인코딩한다. 인코딩된 자질을 LSTM의 입력으로 사용하여 캡션을 생성하였다. 생성된 한국어 MS COCO 데이터에 대해 어절 단위, 형태소 단위, 의미형태소 단위 실험을 진행하였고 그 중 가장 높은 성능을 보인 형태소 단위 모델을 영어 모델과 비교하여 영어 모델과 비슷한 성능을 얻음을 증명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.364-366
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• 2018

Visual Question Answering(VQA)은 주어진 이미지와 질문에 대해 알맞은 정답을 찾는 기술이다. VQA는 어린이 학습, 인공지능 비서 등 여러 분야에 활용할 수 있는 중요한 기술이다. 그러나 관련된 한국어 데이터를 확보하기 힘든 이유로 한국어를 이용한 연구는 이루어지지 못하고 있다. 본 논문에서는 기존 영어 VQA 데이터를 한글로 번역하여 한국어 VQA 데이터로 사용하며, 이미지 정보와 질문 정보를 적절히 조절할 수 있는 Gate를 한국어 VQA에 적용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 영어 및 한국어 VQA 데이터에서 다른 모델보다 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.273-275
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• 2016

외국인 유학생과 국내 체류 외국인을 포함하여 한국어를 학습하고자 하는 외국인이 지속적으로 증가함에 따라, 외국인 한국어 학습자의 교육에 대한 관심도 높아지고 있다. 기존 맞춤법 검사기는 한국어를 충분히 이해할 수 있는 한국인의 사용에 중점을 두고 있어, 외국인 한국어 학습자가 사용하기에는 다소 부적절하다. 본 논문에서는 한국어의 문맥 특성과 외국인의 작문 특성을 반영한 한국어 교정 방식을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 말뭉치에서 추출한 어절 바이그램에 대한 음절 역색인을 구성하여 추천 표현을 빠르게 제시할 수 있으며, 키보드 후킹에 기반한 사용자인터페이스를 제공하여 사용자 편의를 높인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.195-200
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• 2012

한국어 조사는 다른 외국어에는 대응하는 어휘가 없는 경우가 대부분이기 때문에 외국인이 한국어를 배울때 조사를 가장 어려워한다. 특히, 한국어에서 조사는 문법적 특징을 결정하는 매우 중요한 형태소이며 문장의 뜻을 매우 다르게 바꿀 수 있으므로 올바른 사용이 필수적이다. 본 논문에서는 외국민이 입력한 불완전한 한국어 문장에서 조사를 올바르게 교정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 주어진 문장에 대해 한국어 형태소 분석기와 품사 태거를 이용하여 체언과 용언을 추출하고 이를 세종 용언 사전과 체언 사전의 문형 정보를 이용하여 올바른 조사를 부착하고 교정해 준다.