• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.217-221
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• 1998

본 논문에서는 한국어의 전산처리를 위한 문법 모형 개발의 일부분으로 HPSG에 기반한 문법 모형의 개발을 시도한다. 문법 모형의 개발에는 ALE(Attribute Logic Engine)를 이용하며, 보문 구조와 보조 용언 구문을 분석하기 위한 사전구조 및 문법 규칙을 제시한다. 그리고 문의 종류 (Sentence Type:ST)와 문계(Sentence Level: SL), 시제, 존대 등을 분석해서 표상하기 위한 유형 계층 및 어휘부, 문법 규칙, 문법 원리 등을 제시한다.

• 비교문화연구
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• 제42권
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• pp.371-392
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• 2016

본 연구는 "한어통(韓語通)"을 대상으로 한국어의 품사 설정 양상과 체계 및 문법 항목의 기술상에 나타난 특징을 살펴본 것이다. 본서는 1904년 "교정교린수지(校訂交隣須知)"를 간행한 마에마 교사쿠(前間恭作, 이하 마에마)가 1909년에 펴낸 한국어 문법서로 한국어 품사를 총 11개로 나누었다. 이와 같이 '서법(mood)'과 '태(voice)'의 개념과 설명을 부가하여 '오쓰키문법(大槻文法)'의 영향이 적지 않게 반영되었다고 평가받는 대표적인 문법서라고 할 수 있는 가운데 '존재사(存在詞)'의 개념을 언급함으로써 '야마다문법(山田文法)'의 관점을 차용한 양상도 보인다. 그러나 마에마는 1880년의 호세코 시게카쓰(寶迫繁勝) 및 마에마와 같은 해인 1905년의 다카히시 도오루(高橋亨), 야쿠시지 지로(藥師寺知?) 등과는 달리 한국어와 일본어가 다르다는 전제하에 한국어의 문법 현상을 규명하려는 입장을 견지하고 있다. 이번 연구는 근현대 한일문법학사에 나타난 양국어의 교섭을 구명하기 위한 하나의 시도로 본서의 품사 구분 경향과 문법 항목의 기술상에 보이는 내용적 분석을 병행하여보고자 한다. 이를 통해 개화기말, 20세기 초라고 하는 시기에 한국어 문법의 체계화가 일본인의 관점에서 어떻게 이루어지고 있는지 그 일면을 파악하는데 일조하고자 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.688-702
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• 1998

본 논문에서는 한국어 각 품사별로 형태소 해석 규칙에 대응하는 수화 형태소 생성규칙을 제안한다. 한국어 자연수화는 한국어 자연언어에 비하여 극히 한정된 어휘를 가지며, 문법 요소의 수도 매우 한정적으로 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 자연스러운 한국어 문장을 대응하는 수화로 변환시키기 위해서 한국어 문법에 대응하는 자연수화 문법을 정의한다. 각 phrase는 한국어 해석 문법과는 별도의 수화 형태소 생성문법을 정의 해야 하며, 이 문법은 형태소 해석/결합 규칙 및 구구조 해석규칙에 적용되고, 이 규칙의 정의로 가장 자연스러운 자연수화를 생성할 수 있게 된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.383-388
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• 2020

본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.118-122
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• 2010

격현상은 한국어의 여러 가지 문법현상들을 분석하고 이를 전산학적으로 구현하는데 아주 중요한 부분 중의 하나이다. 결합범주문법(Combinatory Categorial Grammar; CCG)을 이용한 대부분의 기존 연구들에서는 격조사나 보조사들에도 별도의 통사범주들을 할당한 후, 이들 조사들이 명사와 결합하여 하나의 명사구를 구성하는 것으로 조사들을 처리하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 이론적인 문제점들뿐만 아니라 전산적 구현에 있어서도 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하면서도 한국어의 격현상을 효과적으로 구현할 수 있는 방법을 소개한다. 본 논문에서 사용하려고 하는 문법공학 시스템은 한국어를 위한 유형상속 결합범주문법(Type-inherited Combinatory Categorial Grammar; TCCG)이다. 이 시스템 안에서는 명사구의 격조사나 보조사들이 별도의 통사범주들을 할당받지 않고, 명사의 굴절규칙(inflectional rules)에 의하여 명사와 결합하게 된다. 따라서 국어의 기본적인 격조사들을 효율적으로 구현할 수 있을 뿐만 아니라 보조사나 격조사 탈락현상들도 효과적으로 분석하고 구현할 수 있게 된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.791-798
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• 2002

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 한국어의 부분 자유 어순성질과 문장의 필수적 성분의 생략과 같은 특성으로 인하여 한국어 구문분석에 관한 연구들에서는 주로 의존문법을 선호하고 있다. 본 논문에서는 기존의 어절단위학습방법에서는 학습할 수 없었던 어절 내의 의존관계를 학습할 수 있는 형태소 단위의 학습 방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 약 3만 문장에서 추출한 25,000문장의Tagged Corpus을 가지고 한국어 확률 의존문법 학습을 시도하였다. 그 결과 초기문법 2,349개의 정확한 문법을 얻을 수 있었으며, 문법의 정확성을 실험하기 위해 350개의 실험문장을 parsing한 결과 69.77%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 한국어 어절 특성을 고려한 형태소 단위 학습으로 얻어진 의존문법이 어절 단위 학습으로 얻어진 문법보다 더 정확하다는 사실을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.513-515
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• 2003

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 의존문법 생성을 위해 구성성분의 기능어들 간의 의존관계를 학습했던 기존 연구와는 달리. 한국어 구성성분은 내용어와 기능어의 결함 형태로 구성되고 임의 구성성룬 기능어와 임의 구성성분 내용어간의 의존관계가 의미가 있다는 사실을 반영한 의존문법 학습방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 31,086문장에서 추출한 30,600문장의 Tagged Corpus을 가지고 학습한 결과 초기문법을 64%까지 줄인 1.101 개의 의존문법을 획득했고. 실험문장 486문장을 Parsing한 결과 73.81%의 Parsing 정확도를 보였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.76-81
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• 2002

인터넷의 발달 등으로 많은 정보들이 문서화되기도 하고 그런 정보들이 공유되고 있는 지금, 언어학이나 전산학의 요구를 함께 충족시킬 수 있는 문법 모델 개발의 필요성이 극대화되고 있다. 이 글은 한국어 품사 분류에 대해서 국어학과 전산학에서의 처리 방법과 결과를 검토하고 정리하여 우리말의 특성을 잘 설명하면서도 국어를 전산 처리하는데도 도움을 줄 수 있는 품사분류를 제안하는데 그 목적이 있다. 한국어의 특성을 고려하여 음운, 형태, 통 어, 의미 정보를 함께 처리할 수 있는 어휘부 중심의 문법인 HPSG의 모형을 도입하여 한국어 품사 분류를 정보 전달에 기반을 두어 자질 체계와 통합 연산을 핵심으로 기술하려고 한다. 문법기술은 주로 자질 구조를 속성과 값의 행렬인 AVM(attribute-value matrices)으로 제시할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.426-433
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• 1994

본 논문에서는 트리의 점증적인 합성에 의하여 파싱을 진행시켜 나가는 파싱 방법을 소개하며 이의 한국어 파싱에의 응용을 살펴 본다. 이와 같은 트리 합성 파싱(tree combining parsing)을 지원하기 위한 문법인 트리 합성 문법(Tree Combining Grammar)을 소개한다. 우리는 먼저 문맥 자유 문법을 작성한 후 이로부터 자동적인 변환에 의하여 트리 합성 문법을 얻는 과정을 취한다. 따라서 트리 합성 파싱은 일종의 문맥 자유 파싱(context-free parsing)으로 볼 수 있으나 점증성(incremental), 하향성(top-down), 상향성(bottom-up), 유연성(flexible) 등과 같은 장점을 갖고 있다. 트리 합성 파싱의 유연성을 기반으로 하여 부분 자유 어순, 중심어 후행성과 같은 특성을 가진 한국어를 효과적으로 파싱할 수 있도록 트리 합성 파싱을 확장하는 방법을 살펴본다.