• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.310-318
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• 1995

본 논문에서는 한국어의 대표적 일치 현상으로 일컬어지는 존대법을 살펴보고, 영어의 일치 현상과 한국어 존대법 '일치' 현상을 동일한 차원에서 다루는데 대한 문제점을 지적한다. 적어도 최근 생성문법에서 영어나 인구어를 중심으로 도입, 활용되는 Agr과 한국어 존대법은 간과 할 수 없는 중요한 차이점이 있음을 밝힌다. 또한 존대법과 공손법 사이의 연관성을 바탕으로 하여 그 둘을 연결하는 공통의 존대요소를 설정하여 일치현상으로 설명하려 할 경우 모순이 생겨난다는 점과, 이러한 문제는 존대법 자체에도 마찬가지로 적용된다는 점을 지적한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.498-500
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• 2003

인터넷의 급속한 팽창으로 인해 가을 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 사용자에게 이용 가치가 없는 정보 범람(information overflow)안이 발생한다면 효율적인 정보검색이 되지 못하므로 사용자가 원하는 정보만을 얻을 수 있다면 시간과 미숙한 정보의 검색을 방지 할 수 있다. 본 논문에서는 한국어 질의 생성과 관련하여 웹 사용자의 편의성과 효율성을 고려한 한국어 질의 처리 방법론과 개인형 메타 검색 모델을 제안하고자 한다. 한국어 질의를 기본으로 하여 한국어 문장 패턴 및 개인 정보 평가 구성 요소를 이용한 방법론과 모델을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.403.2-408
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• 1998

한국인과 일본인의 한국어 모음 포먼트값 차이 비교 연구에서, 한국어 [이]는 한국인이 일본인에 비하여 혀의 높이가 낮게 나타났으며 한국어 [에, 애, 오] 모음에서 한국인은 일본인에 비하여 혀의 높이가 높게 나타난 것으로 추론되었다. 후설 모음 [오, 우, 으]에서 한국인은 일본인에 비하여 혀 위치는 보다 후설성으로, 한국어 [어]는 한국인이 일본인에 비하여 혀 위치가 전설성으로 발음하는 것으로 추론되었다. 한국인과 일본인의 일본어 모음 포먼트값 차이 비교 연구에서, 일본어 [이]를 제외한 모든 모음에서 한국인은 일본인에 비하여 혀의 높이는 높게 나타났으며 일본어, [오, 우]에서 혀 위치에 한국인은 일본인에 비하여 보다 후설성으로 발음하는 것으로 추론 가능했다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.56-61
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• 2016

본 논문에서는 Sequence-to-sequence 모델을 생성요약의 방법으로 한국어 문서요약에 적용하였으며, copy mechanism과 input feeding을 적용한 RNN search 모델을 사용하여 시스템의 성능을 높였다. 인터넷 신문기사를 수집하여 구축한 한국어 문서요약 데이터 셋(train set 30291 문서, development set 3786 문서, test set 3705문서)으로 실험한 결과, input feeding과 copy mechanism을 포함한 모델이 형태소 기준으로 ROUGE-1 35.92, ROUGE-2 15.37, ROUGE-L 29.45로 가장 높은 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.163-166
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• 2017

딥러닝은 모델이 복잡해질수록 Train 시간이 오래 걸리는 작업이다. Layer Normalization은 Train 시간을 줄이고, layer를 정규화 함으로써 성능을 개선할 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정을 위해 Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델을 제안한다. 실험 결과, Layer Normalization이 적용 된 Bidirectional LSTM CRF 모델은 한국어 의미역 결정 논항 인식 및 분류(AIC)에서 성능을 개선시켰다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.270-271
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• 2017

본 연구는 한국어 학습자 작문의 자동 평가 시스템 개발의 일환으로, 자동 평가 결과에 대한 설명과 근거가 될 수 있는 평기 기준 범주를 선정하기 위한 데이터 구축과 선정 방법을 제시한다. 작문의 평가 기준의 영역과 항목은 평가체계에 대한 이론적 연구에 따라 다양하다. 이러한 평가 기준은 자동 평가에서는 식별되기 어려운 경우도 있고, 각각의 평가 기준이 적용되는 작문 오류의 범위도 다양하다. 그러므로 본 연구에서는 자동 평가 기준 선정의 문제는 다양한 평가 기준에 중 하나를 선정하는 분류의 문제로 보고, 학습데이터를 구축, 기계학습을 통해 자동 작문 평가에 효과적인 평가 기준을 선정 가능성을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.3-22
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• 1994

한국어의 이해와 산출의 심리적 과정에 대한 인지심리학적 연구들을 개관하였다. 한국어의 통사적 구분분석처리 과정, 대용어 참조 해결 과정, 덩이글 이해와 지식구조의 활용 과정, 말실수와 글쓰기의 언어 산출 과정 등에 대한 심리학적 연구를 개관하여 주요 실험적 결과와 이론적 의의를 논하고, 이들이 앞으로의 한국어 이해와 산출 과정에 대한 인지과학적 연구에 시사하는 바를 논의하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.78-80
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• 2014

본 논문에서는 한국어 구문 분석을 위해 3차 의존 파싱 방법을 적용한 성능 결과를 제시한다. 3차 의존 파싱에서는 조부모 (grandparent) 노드 정보까지 참조함으로써 2차 자질의 한계를 넘어 보다 복잡하고 다양한 자질을 고려할 수 있다. 실험 결과 3차 의존 파싱은 기존의 2차 한국어 의존 파싱의 성능을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.373-375
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• 2001

국내에서는 한국어 생성에 있어서 기계 번역에 기반한 자연스러운 한국어 문장(sentence)의 생성에 관한 연구가 주로 이루어졌었다. 반면에 다양한 지식원으로부터 여러 문장이 긴밀히 결합되어 하나의 텍스트를 생성하는 텍스트 생성에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았었다. 문장 단위의 기계 번역에서의 한국어 생성과는 또 다른 다양한 논점을 가지고있는 텍스트 생성에 관해, 본 논문에서는 테이터베이스를 지식원으로 하여 하나의 일관된 정보를 전달하는 단락 단위의 자연스러운 한국어 텍스트를 생성하는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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• pp.141-141
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• 2003

발음 교육은 의사소통적 교수법을 중시하는 최근의 언어 교육에서 약간 소홀히 다루어져 왔다. 그러나 외국어로서의 한국어 교육에서 정확한 발음 교육은 의사소통을 위해서 매우 중요한 역할을 한다고 볼 수 있다. 아무리 한국어 어휘와 문법을 정확하게 표현한다고 해도 잘못된 발음을 한다면 가장 기본적인 것에서 오류를 범하게 되기 때문이다. 다만 지금까지 일본인의 한국어 발음 오류에 대해서 조음음성학적이나 음운론적으로 어느 정도 연구가 되어 있다. 그러나 그 연구 결과들은 추상적인 단계에 머물러 있어서 아직까지 일본인의 한국어 모음 발음 문제를 명확하게 분석해 내지 못하고 있다. (중략)