• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.496-498
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• 2002

한국어 대화에서는 상황에 따라 주어나 목적어가 대화 속의 발화문에서 완전히 생략되기도 하고, 존대현상이 일어나기도 하고, 존대대명사가 사용되기도 한다 본 논문은 이러한 특징적인 언어현상이 일어나는 한국어 대화를 처리하고 그것의 표상구조를 만들기 위해서는 대화참석자에 관한 정보, 발화문의 화형에 관한 정보, 대화에 관련된 사람들의 사회적 지위에 있어서의 상대적 순위에 관한 정보, 대화에 나타나는 발화문 사이의 정보흐름에 관한 정보 등을 명시적으로 표시하고 이용하여야 한다고 주장하며, 또한 이러한 상황정보를 한국어대화표상구조에 구현하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 한국어대화표상구조의 구축은 담화표상이론(Discourse Representation Theory)과 분할담화표상이론(Segmented Discourse Representation Theory)을 수정, 확대하여 이루어진다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1990년도 제2회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.89-94
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• 1990

본 발표는 현대 한국어 어휘에 대한 공시적 시각 우위의 총체적 기술을 지향하는 대규모 언어사전의 동사항목 기술에서 고려되어야 할 통사.어휘 정보의 한 가지로 동족보어 구문의 문제를 다룬다. 한국어 동족보이 구문의 언어학적 분석을 바탕으로, (ㄱ) 기간 한국어 사전에서의 처리 현황을 검토하고; (ㄴ) 사전적 정보로서의 동족보어 구문의 속성을 좀 더 따져보며; (ㄷ) 동족보이 구문의 통사. 어휘 속성을 사전에 체계적으로 기록해야할 근거나, 이와 관련된 구체적 사전 기술의 방안을 제시해 본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.371-377
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• 1993

본 논문에서는 문자 인식이 끝난 한국어 원문에 대해 한국어 Lexicon에 기반을 둔 후처리의 구현을 보여주는 것을 목적으로 한다. 빈번하게 오인식되는 음절에 대해 이의 옳은 음절을 대응시킨 테이블을 만들어 놓고, 오인식이라고 정의된 음절이 출현했을 때는 이를 원래의 옳은 음절로 대체시킨 어절과 오인식된 음절이 포함된 어절에 대해 한국어 형태소 분석을 행함으로써, 올바른 형태소가 분석될 경우, 이를 옳은 음절로 간주한다. 실험결과 약 90%에서 95%에 달하는 인식율이 이 후처리 방법에 의해서 95%에서 99%로 높아졌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.409-412
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• 2010

본 논문에서는 한국어에서 출현하는 일반적인 형태의 문장 패턴을 조사하여 제2 외국어로서 한국어를 배우는 외국인들에게 우선적으로 가르쳐야 할 한국어의 문장 패턴을 검색하는 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 지난 10년 동안 조사 구축된 21세기 세종 계획의 결과물에 출현하는 한국어에 적합한 문장 패턴을 조사하는 프로그램을 설계하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.554-557
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• 2021

NLTKo는 한국어 분석 도구들을 NLTK에 결합하여 사용할 수 있게 만든 도구이다. NLTKo는 전처리 도구, 토크나이저, 형태소 분석기, 세종 의미사전, 분류 및 기계번역 성능 평가 도구를 추가로 제공한다. 이들은 기존의 NLTK 함수와 동일한 방법으로 사용할 수 있도록 구현하였다. 또한 세종 의미사전을 제공하여 한국어 동의어/반의어, 상/하위어 등을 제공한다. NLTKo는 한국어 자연어처리를 위한 교육에 도움이 될 것으로 믿는다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.559-562
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• 2020

본 논문에서는 한국어 입력 텍스트의 의미를 반영하는 색상 팔레트를 생성하는 방법을 제안한다. 기존 영문 모델에서 한국어의 특수성을 고려하여 입력 방법과 형태소 분석, 임베딩 등 여러 조건을 달리한 접근을 시도하고 최종적으로 두개의 모델을 선정하여 평가를 진행한다. 정량적 평가인 단일 팔레트 다양성 평가와 정성적 평가인 사용자 평가를 진행하였으며 결과 기존 영문 버전보다 다양성이 높았고 사용자가 실제 팔레트 보다 생성된 팔레트를 선호하는 비율도 향상되었다. 이번 연구로 한국어 임베딩을 활용하여 팔레트를 생성하였을 때 보다 다양한 색상과 의미적으로도 적합한 색상을 선정함을 확인할 수 있었다.

• 한국독어학회지:독어학
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• 제6집
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• pp.79-98
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• 2002

지금까지 우리는 한국어와 독일어를 비교하면서 동사의 정형과 부정형을 관찰해 왔다. 이 부정성(역으로 말하면 비구속성)은 한국어 동사에는 전반적으로 통용되는 데 반해 독일어에는 부정형/동사원형과 분사가 그러할 뿐이다. 동사의 특성 연구는 어느 자연어/개별언어의 상이한 기능을 위해서 뿐만이 아니라 외국어 학습/습득을 위해서도 큰 의미를 갖는다. 이러한 중요성에도 불구하고 독특한 한국어 동사의 부정성, 그 연구는 거의 찾아볼 수가 없다. 한국어와 독일어 동사의 부정성 비교에서 드러난 문제점은 대체로 다음과 같이 요약될 수 있을 것이다. $\ast$ 한국어 동사의 특징인 부정성은 우리의 운명으로 간주해야 할 것이다. 왜냐하면 우리가 어떤 면에서는 유익함을, 그리고 어떤 다른 면에서는 문제점을 감수해야 하기 때문이다. 특히 전형적인 전치성 언어인 유럽언어를 습득할 때 언어간섭현상을 통해 그러하다. $\ast$ 독일어의 부정사/분사 및 한국어 동사가 인칭변화를 하지 않는다는 것은 그들이 주어를 갖지 않고 있거나 (독일어의 경우), 아니면 그것이 어떤 문법/통사적 역할을 하는가 (한국어의 경우)에 주된 원인이 있다. $\ast$ 비교 대상의 양쪽은 생략가능성, 즉 원자가 요구에 대한 자유/비구속성을 누린다. 핵(성분), 즉 독일어의 부정형 및 분사 그리고 한국어 동사는 혼자 남을 때까지 생략이 계속될 수 있다. 이러한 의미에서 부정성은 <비한정성/비구속성>과 관련된 것 같으며, 반면에 정동사의 특성은 <한정성/구속성>과 관계되어 있다. $\ast$ 원자가 요구/충족에 대한 자유/비구속성은 한국어 동사/술어가 문장 끝에 고정되어 있다는 사실은, 직접 또는 간접으로 본동사 앞에 놓여 있어야 되는 모든 문장성분과 부문장 때문에, 즉 한국어의 전면적인 전위수식 현상으로 흔히 큰 부담/복잡함을 야기한다는 데에 그 원인이 있다. 이러한 상황에서 동사는 가능한 한 그의 문장성분을 줄이려 한다. 통사적으로 보장되어 이미 있으니 말이다. 그래서 한국어 동사의 부정성은 일종의 부담해소 대책으로 간주될 수 있을 것이다. $\ast$ 두 비교 대상에서의 핵 및 최소문장 가능성은 역시 원자가에 대한 비구속성에서 비롯된다. $\ast$ 우리 한국인이 빨리 말할 때 흔히 범하는 부정성으로 인한 인칭변화에서의 오류는 무엇보다도 정형성/제한성을 지닌 독일어 정동사가 인칭 변화하는 데 반해 한국어에서는 부정성/비구속성을 지닌 동사가 그것과는 무관한 페 기인한다. 동사의 속성을 철저히 분석함으로써 이런 과오를 극복해야 할 것이다. 한국어 동사의 부정성은 지금까지 거의 연구되지 않았다. 이 문제는 또한 지속적으로 수많은 다른 자연어들과의 비교분석을 통해 관찰돼야 할 것이다. 이 논문이 이런 연구와 언어습득을 위한 작업에 도움이 되기를 바란다.

• 말소리와 음성과학
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• 제13권4호
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• pp.35-46
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• 2021

본 연구는 제 2언어 억양습득 과정에서 나타나는 언어 보편적 간섭현상인 피치대역(음역) 축소현상과모국어 간섭현상이 어떤 양상으로 상호작용하며 한국어 습득과정에서 어떤 순서로 나타나는지 중국인 한국어 학습자들을 통해 살펴보았다. 본 연구에는 7명의 한국어 원어민 화자와 초·중·고급 수준의 중국인 한국어 학습자 각 10명 총 37명이 발화 실험에 참여하였다. 연구 참여자들은 난이도가 다른 한국어 담화 4개와 이를 중국어로 번역한 중국어 담화 4개를 낭독 발화하였다. 한국어화자와 중국인 학습자들이 산출한 음성자료는 음성분석 프로그램 Praat을 사용하여 각 문장별로 Pitch span, Pitch level, Pitch dynamic quotient(PDQ), 왜도와 첨도를 측정하였고 이후 언어 간 분석, 그룹 간 분석, 그룹 내 분석을 통해 두 현상의 상호작용양상을 살펴보았다. 언어 간 분석결과 중국어는 한국어보다 높은 Pitch span과 Pitch level로 특징지어졌다. 이를 바탕으로 초·중·고급 중국인 학습자들의 한국어 발화문에 대한 그룹 간 분석을 실시하였다. 그 결과 초급과 중급 학습자들에게서는 모국어 간섭보다는 음역 축소현상이 두드러지게 나타났으며 고급 학습자들은 음역 축소현상이 완화되어 한국 화자에 근접한 양상을 보여주었다. 중국인 학습자들이 발화한 목표어인 한국어와 모국어인 중국어 문장을 대상으로 한 그룹 내 분석에서도 숙달도가 높을수록 모국어와 목표어 간 피치 편차가 줄어들어 음역 축소현상이 완화되었다. 문장 내 피치 변동 범위를 파악하기 위한 PDQ분석에서 중국어 문장은 한국어 문장보다 음역 변동범위가 크다는 것을 알 수 있었다. 그룹 간 분석에서는 초·중급 학습자들의 PDQ가 한국어와 중국어보다 현저히 낮은 값을 보였다. 고급학습자들도 한국어나 중국어보다 낮은 수치를 보였으나 한국어에 근접한 양상으로 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 숙달도가 낮은 화자일수록 음역 축소 현상이 두드러지게 나타나며 고급 화자의 경우 목표어인 한국어와 유사한 양상으로 실현됨을 알 수 있었다. 따라서 본 연구의 분석 대상인 음성학적 층위에서는 모국어 간섭현상이 뚜렷하게 관찰되지 않았다.

• 말소리와 음성과학
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• 제13권4호
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• pp.23-34
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• 2021

이 연구는 이집트인 한국어 학습자를 대상으로 하여 이들이 한국어 모음을 어떻게 지각하고 범주화하며, 이들이 발음한 한국어 모음을 한국인들이 어떻게 지각하는지 밝히고, 이를 토대로 이집트인 학습자들의 한국어 모음 범주화가 그들의 한국어 모음 지각과 산출에 어떤 영향을 미치는지 밝히는 것을 목적으로 한다. 실험 1에서는 이집트인 학습자가 한국어 모음을 어떻게 지각하는지 알아보기 위해 이집트인 학습자 53명을 대상으로 하여 한국인이 발음한 한국어 자극 단어를 듣고 어느 단어를 들었는지 객관식으로 고르는 과제를 수행하게 하였고, 실험 2에서는 이집트인 학습자들이 발음한 한국어 모음을 한국인들이 어떻게 지각하는지 밝히기 위해 이집트인 학습자 9명이 산출한 자극 단어 117(13개×9명)개를 한국인들에게 들려주고, 어느 단어를 들었는지 객관식으로 고르게 한 다음 모음의 발음이 원어민 수준에 얼마나 근접하는지 5점 척도로 평가하도록 하였다. 실험 결과 이집트어에 존재하지 않는 "새로운" 한국어 모음은 별도의 범주를 쉽게 형성하여 잘 지각된 반면 산출이 잘 되는 새로운 모음도 있었고, 산출에서 어려움을 겪는 모음도 있었다. 반면에 이집트어 음소와 "비슷한" 한국어 음소는 비교적 잘 산출되지만 지각하는 데는 큰 어려움이 있다는 사실도 확인할 수 있었다. 이 연구 결과를 토대로 기존의 음성학습모델(speech learning model)과 지각동화모델(perceptual assimilation model)이 제2언어 학습자들의 제2언어 음성 지각을 잘 설명해 주지만 음성 산출을 설명하는 데 미흡함이 있어 이에 대한 보완이 필요함을 논의했다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.267-269
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• 2017

대화 시스템(dialogue system)은 사용자의 언어를 이해하고 그 의도를 분석하여 사용자가 원하는 목적을 달성할 수 있게 도와주는 시스템이다. 인간과 비슷한 수준의 대화를 위해서는 대량의 데이터가 필요하며 데이터의 양질에 따라 그 결과가 달라진다. 최근 페이스북에서 End-to-end learning 방식을 기반으로 한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하여 해당 모델에 적용한 연구가 있다. 대화 시스템에서 활용 가능한 연구가 활발히 진행되고 있지만 영어 기반의 데이터와는 다르게 식당 예약 시스템에서 다른 연구자들의 연구 목적으로 공유한 한국어 데이터셋은 아직까지도 미흡하다. 본 논문에서는 페이스북에서 구축한 영어로 구성된 식당 예약 학습 대화 데이터셋을 이용하여 한국어 기반의 식당 예약 대화 시스템에서 활용 가능한 한국어 데이터셋을 구축하고, 일상생활에서 발생 가능한 발화(utterance)에 따른 형태 변화를 통해 한국어 식당 예약 시스템 데이터셋 구축 방법을 제안한다.