본 논문에서는 온라인 학습을 이용한 한국어 의존구문분석 방법을 제안한다. CoNLL-X에서 1위를 차지한 그래프 기반 의존구문분석 방법을 한국어에 맞게 변형하고, 한국어의 교착어적 특성을 고려해 한국어에 적합한 자질 집합을 제시하였다. 특히 의존트리의 에지(edge)를 단어와 단어간의 의존관계가 아닌 부분트리(partial tree)와 부분트리의 의존관계로 바라보기 위해 부분트리가 공유하고 있는 기능어 정보를 추가 자질로 사용하였다. 또한 한국어의 지배소 후위(head-final) 언어 특성과 투사성(projectivity)을 이용하여 Eisner(1996) 알고리즘을 사용하지 않고도 O($n^3$)의 CYK알고리즘을 사용할 수 있었고, 이를 이용해 최적의 전역해(global optimum)를 찾을 수 있었다. 각 자질을 위한 최적의 가중치 벡터는 온라인 학습방법 중 하나인 Collins(2002)의 averaged perceptron 알고리즘을 사용함으로써 빠르게 모델을 학습할 수 있었다. 제안 모델을 국어정보베이스(KIBS) 말뭉치에 적용한 결과 어절 단위 정확률 88.42%의 높은 성능을 얻을 수 있었다.
본 연구는 발화속도에 따른 한국어 모음의 음향적 특성에 관한 것으로 보통, 느림. 빠름의 발화속도 변화에 따라 단모음과 이중모음의 반모음 성분과 단모음성분의 지속시간적 특성과 포만트 특성을 살펴보았다. 지속시간은 전체적으로 발화속도가 빨라짐에 따라 짧아지는 경향을 보였으나 포만트는 단모음과 이중모음의 단모음 성분의 경우 큰 차이가 없었고 이중모음의 반모음 성분의 경우는 반모음의 종류에 따라 서로 다른 결과를 보여주었다.
본 논문은 PC 환경에서 한국어 문장구조를 분석할 수 있는 분석 기법을 제시한다. 상대적으로 어순이 자유로운 언어인 한국어의 특성에 중점을 두어, 이를 효과적으로 처리할 수 있는 분식 기법으로 shift-reduce 알고리즘을 제시한다. shift-reduce 분석 기법은 구문론 및 의미론적 하위 범주화어 의한 분석을 효율적으로 실행할 수 있도록 해주며. bottom-up과 left-right에 의한 분석 과정을 보완하여 준다.
본 논문은 대용량 말뭉치로부터 어절 unigram과 음절 bigram 통계 정보를 추출하여 구축한 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 개선하는 방법을 제안한다 어절 통계를 주로 이용하는 기법으로 한국어 문서를 처리할 때, 한국어의 교착어적인 특성으로 인해 자료부족 문제가 발생한다 이물 극복하기 위해서 본 논문은 음절 bigram간 띄어쓸 확률 정보를 이용함으로써 어절로 인식 가능한 추가의 후보 어절을 추정하는 방법을 제안한다. 이와 글이 개선된 시스템의 성능을 다양한 실험 데이터를 사용하여 평가한 결과, 평균 93.76%의 어절 단위 정확도를 얻었다.
본 논문에서는 한국어에 있어서 세 가지 유형의 파열음과 일본어에 있어서 두 가지 유형의 파열음과 일본어에 있어서 두 가지 유형의 파열음이 보여주는 시간적 특성을 어두 위치 및 모음간 위치로 나누어 비교해 보았다- 한국어에 있어서 세 가지 유형의 파열음은 어두 위치에서 모두 무성음으로 실현되므로 성의 대립으로는 이들을 유형화 할 수 없고, 그보다는 조음의 힘과 기식의 유무에 따라 연음, 무기 경음, 유기 경음으로 분류하는 것이 타당하다. 이에 비해 일본어 파열음은 유성음인 연음과 무성음인 경음의 두가지 유형으로 대립된다. 유성음과 무성음, 그리고 유기음과 무기음의 구분에는 파열음의 개방에서부터 성대 진동까지의 시간인 성 시작 시간(VOT)과 기식의 길이가 변수가 된다. 경음과 연음의 구분에는 선행 모음의 길이, 폐쇄 지속 시간, Vl/(Vl+CL)의 비율이 유용한 정보가 된다. 양국어 어두 파열음의 VOT를 비교해 볼 때, 일본어 유성음은 음수의 VOT를 가지며, 한국어 무기 경음에서는 VOT가 10msec정도로 짧게 나타나고, 그 다음으로 한국어 연음. 일본어 무성음, 한국어 유기 경음의 순서로 길어진다. $\frac{선행 모음의 길이}{(선행 모음의 길이+폐쇄 지속 시간)}$의 비율은 언어의 특성도 반영해 주는데, 한국어의 경우 연음: 무기 경음: 유기 경음의 비는 0.63: 0.30:0.35, 일본어의 경우 유성음:무성음의 비는 0.69: 0.45로 나타났다. 청취 실험을 통해 한국인의 자음 인식 경향을 살펴본 결과, 성대 진동의 유무를 변별적으로 사용하지 않는 한국인 화자는 일본어 유성음은 연음으로, 무성음은 경음으로 인식하는 경향이 있는 것으로 나타났다.
이중주어 문장이란 하나의 용언이 두 개의 주격조사를 취하는 경우를 말한다. 이러한 이중주어 현상은 영어권에서는 없는 현상으로, 한국어 분석 측면에서 어려움을 야기할 뿐 아니라, 자동 번역 측면에서도 반드시 고려되어야 하는 현상이다. 그러나 이중주어의 분석에 대한 기존 연구는 국어학 분야에서만 진행되었을 뿐 자연어 처리분야에서는 다루어진 적이 없다. 본 논문에서는 이중주어 현상에 대한 분석을 통해, 이중주어 현상이 한국어 문장에서 빈번히 발생하는 현상이며, 기존의 ‘명시-격조사-용언’으로 구성되는 공기정보만으로는 이중주어 문장을 올바로 분석할 수 없음을 보인다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 이중주어의 특성을 파악하고, 이들 특성에 맞게 ‘명사-격조사-용어’ 공기정보뿐 아니라 명사들 간의 공기정보 및 관형형 용언과 명사 공기정보, 그리고 주격조사의 교체를 통한 이중주어 분석 방법을 제안한다.
한국어 용언의 형태소 정보처리의 특성을 규명하기 위해 피동의 처리 양상을 살펴보았다. 한국어의 피동문은 용언에 파생접사가 붙어 이루어지는 경우와 '-어 지다'와 같이 구문 변형에 의해 이루어지는 경우로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 이 중 피동 파생접사 '-이, -히, -리, -기'가 붙은 피동사만을 선정하여 고려대학교에 재학중인 일반인 학생을 대상으로 점화어휘판단 관제를 실시하였다. 실험조건은 표면적 형태와 기능으로 구분하여 4조건으로 설계하였고 SOA는 150msec과 750msec로 나누었다. 실험 결과 피동('어근+파생접사')의 정보처리는 선행연구의 '어간+(시제)선어말어미'의 결과와 유사한 형태를 보였으며, '어간+(연결)어말어미'와는 다른 결과를 보였다. 이런 결과로 미루어보아 어근과 접사는 각각 따로 저장되어 있다기보다는 '어근+접사'의 형태로 심성어휘집에 저장되어 있는 것으로 보인다. 기존의 형태소 분석에서 거론되고 있는 Fullist, Decomposition, Hybrid의 세 가지 모형으로는 한국어 용언의 다양한 표상 및 처리 과정을 설명하기 어려우므로 새로운 모형을 제시하고자 한다.
형태소 분석은 단위 형태소를 분리한 후에 변형이 일어난 형태소의 원형을 복원하고, 분리된 단위 형태소들로부터 단어 형성 규칙에 맞는 연속된 형태소들을 구하는 과정이다. 이러한 일련의 분석 과정은 독립적인 특성이 강하면서 각 모듈이 서로 밀접하게 연관되어 있으므로 Two-level 모델에서는 형태론적 변형뿐만 아니라 형태소 분리 문제를 통합 규칙으로 처리하고 있다. 그러나 한국어에 Two-level 모델을 적응해 보면 형태소 분리와 형태론적 변형이 복합되어 있어서 교착어의 특성과 관계되는 단어 유형을 분석할 때 비효율적인 요소가 발견된다. 따라서 본 논문에서는 교착어인 한국어의 형태소 분석시에 발생하는 문제점들을 해결하는데 적합한 방법론으로 다층 형태론(multi-level morphology)과 다단계 모델(multi-level model)을 제안한다.
비재귀 명사구(baseNP)는 단순한 단어 패턴과 품사 패턴에 의하여 쉽게 인식되므로, 자연어처리의 다양한 분야에서 활용한다. 교착어의 지배 성분 후위 원칙에 의하여 한국어 비재귀 명사구 인식은 보다 많은 광역 정보를 필요로 하므로, 본 논문에서는 광역 정보의 활용이 쉬운 상태 기반 모델을 사용한다. 본 논문은 상태 기반의 한국어 비재귀 명사구 인식에서 방향성을 고려한다. 교착어의 특성상 한국어 비재귀 명사구는 처음 위치가 끝 위치에 비하여 인식이 어려운 특징을 가지므로 방향성을 고려하여 오른쪽 우선의 방범을 활용한 경우, 모델의 특성 및 성능이 변화한다. 본 논문에서는 기존의 왼쪽 우선 방법과 새로이 제안하는 오른쪽 우선 방법을 각각 적용하고, 양 방법을 통합하는 방법들을 제안한다. 통합 결과 92.55%의 정확률과 90.90%의 재현률을 얻었다.
외국인 유학생과 국내 체류 외국인 등 한국어를 학습하고자 하는 외국인이 지속적으로 증가함에 따라 외국인 한국어 학습자의 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존 맞춤법 검사기는 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 방식에서는 국어 문서에서 자주 사용되는 표현을 추천 교정으로 제시하기 위해 말뭉치를 활용한다. 말뭉치에서 추출된 어절 바이그램에 대한 음절 역색인을 사용하여 입력된 작문에 대한 교정 후보 집합을 얻고, 외국인의 작문 특성을 반영하는 편집거리 계산 방법을 사용하여 순위화된 추천 교정을 제시한다. 구현된 시스템에서는 사용성 향상을 위해 키보드 후킹에 기반한 사용자인터페이스를 제공하여 다른 응용프로그램에서의 입력과 동시에 문장 교정 결과를 얻을 수 있다. 외국인의 작문 환경에 대한 평가에서는 타 시스템에 비해 검출률을 약 45% 향상시켜, 제안된 시스템을 사용하는 경우 외국인 사용자가 스스로 작문 오류를 판단하고 수정할 수 있어 한국어 학습에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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