• 한국교육논총
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• 제40권1호
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• pp.17-42
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• 2019

양태는 화자의 심리적 태도이다. 언어마다 사용된 문장은 양태를 포함한다고 할 수 있다. 전통적으로 양태는 인식양태와 의무양태로 분류할 수 있다. 본 연구는 한국어 양태 이론을 개관하고 이를 토대로 양태의 개념과 하위분류를 선정하였다. 아울러 본격적인 양태 표현의 의미, 기능 대조를 위해 한국어와 중국어의 양태 실현 양상을 밝혔다. 또한, 한국어의 양태 표현 '-(으)ㄹ 수 있다'와 이에 대응되는 중국어의 양태 조동사 '능(能)'을 통사적, 의미적, 화용적 측면에서 대조 분석하고 이를 바탕으로 양태 표현의 효과적인 교수·학습 방안을 마련하는 것을 목적으로 한다. 한국어 양태 표현은 화자의 주관적 태도를 나타내는 문법 요소로서 한국어 교재에서 매우 중요하게 다루고 있으며 많은 문법 항목이 이 양태에 속한다. 한국어의 양태 표현은 유사점이 많고 의미와 기능이 다양하기 때문에 중국인 학습자들이 학습했더라도 사용하기 어려운 문법이다. 따라서 본고는 대조 분석을 통해 중국인 학습자를 위한 효과적인 교수·학습 방안을 제시하고, 이를 활용한 한국어 양태 표현의 실제 교수·학습 모형을 구안하였다. 따라서 한국어 교육에서 양태 표현의 문법 교육 내용을 구성하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2113-2123
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• 1999

부분 자유어순 특성을 가지는 한국어를 CFG형태의 문법으로 기술했을 때 문법이 방대해지고 CFG형태의 문법을 파서가 이용할 때는 자연발화문의 특징인 간투어, 중복발화 등 때문에 불필요 성분을 따로 처리해야 하므로 파서의 부담이 커진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 발화문에서 중요한 의미를 가지는 요소를 '핵심개념'이라 정의하고 핵심개념만을 문법에 기술하여 문법이 방대해지는 것을 막고 문법에 기술된 핵심개념을 파싱요소로 선택함으로써 불필요 성분처리에 대한 파서의 부담을 줄였으며 이렇게 단순화된 문법만으로도 정확한 파싱결과를 내줄 수 있음으로 보인다. 실험결과 '여행안내'영역 자연발화문에 대해서 평균 98%이상의 올바른 파싱결과를 얻어낼 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.219-226
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• 2003

한국 수화는 한국어에 대한 기본적인 유사성을 가지고 있지만, 교착어이자 청각-음성 체계 언어인 한국어와는 달리 고립어이자 시각-운동 체계 언어로서의 특성을 동시에 나타내고 있다. 그러므로 텍스트 형태의 한국어 문장으로부터 수화를 자동 생성하기 위해서는 한국어를 위해 미리 정의된 문법에 수화 표현을 무리하게 연계시키려고 하기 보다, 수화 고유의 의미 전달 체계를 분석하고 활용하여야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 수화 표현상의 언어학적 특징을 재현 생략 변형 이동의 네 가지로 구분하여 분석하고 결합범주문법을 이용한 이 같은 형상의 처리 방법 및 구현 방안에 대하여 논의한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.15-22
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• 2007

한국 수화는 시각, 공간언어로 한국어와는 상이한 문법체계를 가진 언어로 수화를 일차 언어로 사용하는 농인들에게 있어 복잡한 구조의 한국어 문장은 부담이 된다. 본 논문은 이런 한국어 문장의 복잡한 구조를 농인들이 이해하기 쉬운 구조의 전개방식으로 변환하는 수화 스크립트 생성 시스템을 제안한다. 시스템은 세 단계로 구성되는데, 첫 번째 단계는 한국어 문장의 결합범주문법을 이용한 구문 분석이며, 두 번째 단계는 농인들이 이해하기 수월한 전개방식으로의 절단위 재배열이고, 세 번째 단계는 공간이동을 고려한 스크립트 형태로의 변환이다. 본 논문은 한국 수화의 복문 실현 방법에 대해 살펴본 후, 이를 처리하는 시스템의 단계별 처리 방안에 대해 구체적으로 논의한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.15-24
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• 1993

한국어는 구문요소의 문법기능이 표면구조상에 명시되는 구문특성을 갖고 있다. 이러한 특성은 한국어의 문법체계가 feature중심으로 전개되고 있음을 의미한다. 한국어에서의 feature 특성과 이진 결합 관계를 중심으로 하는 chart parsing 알고리즘을 제시하고 한국어 chart parser을 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권4호
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• pp.380-387
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• 2001

본 논문에서는 대화체 번역을 위한 논항 구조에 기반한 한국어 분석에 대하여 기술한다. 논항구조 기반 문법은 순서에 관계없이 기술된다. 따라서 한국어 부분 자유 어순 특성으로 문법이 방대해지는 문제점을 해결할 수 있다. 또한, 서술어가 지배하는 논항이 문법으로부터 선택됨으로서 대화체가 갖는 특성인 간투어나 중복 발화 현상 등을 효과적으로 해결할 수 있다. 실험을 위하여 사용된 데이터는 ‘여행 안내’ 영역 중에서 1,335개의 훈련된 발화문과 420개의 훈련되지 않은 발화문이다. 실험 결과 훈련된 발화문에서는 99.7%, 훈련되지 않은 발화문에서는 93.3%의 분석 성공률을 보였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.37-40
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• 2000

'바른 우리글 쓰기' 학습시스템은 우리말 작문 학습에 필요한 지식을 익히도록 하고자 만들었다. 이 논문의 궁극적인 목표는 한국어 철자/문법 검사기와 국어 학습시스템을 연계하여 학습자가 적극적으로 학습에 참여하도록 동기를 부여하는 능동적인 언어 학습 시스템의 구현이다. 흔히 웹에 기반한 학습시스템에서 학습자는 일방적으로 정보를 제공받거나 독립적인 위치에서 자율적인 학습을 해나가야 하므로 끊임없는 흥미와 관심이 없이는 효율적인 성과를 거두기 어렵다. 이와 같은 약점을 보완하려는 맥락에서 이 학습시스템은 학습자가 스스로 학습한 후 그 결과를 평가 문제나 한국어 철자/문법 검사기를 통해 즉각적으로 확인해 보고 부족한 내용을 공부할 수 있도록 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.202-206
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• 2010

이 논문에서는 한국어 형태소 분석기 KMM(Korean Malaga Morphology)을 소개하고자 한다. KMM의 개발 동기는 이후 자연언어 처리 단계의 기반으로 사용될 수 있을 뿐 아니라 이론 형태론 연구의 도구로도 사용될 수 있도록 상세한 형태 동사 의미 정보를 제공하는 것이었다. 이론적 틀은 좌연접 문법(Left-Associative Grammar)에 기초한 LA-MORPH이며, 좌연접 기반 문법 개발 도구인 MALAGA로 구현되었다. LA-MORPH에 기반한 KMM은 분석 실행중이 아닐 때에는 사전의 규모를 최소한으로 유지하다가 분석에 필요할 때에만 분석용 사전을 자동으로 생성한다. 형태소 분석은 분석용 사전에 근거하여, 매칭과 결합이라는 단순한 알고리즘만을 사용한다. KMM의 분석은 동사 어절의 경우, 시제, 서법, 문형, 대우법, 명사 어절의 경우 격정보, 수사 결합어절의 경우 추출된 수랑 정보 등과 같은 상세한 정보를 제시한다. 세종 말뭉치와 KIBS 말뭉치를 KMM 을 이용해서 분석한 결과 각각의 94.96%와 94.59%의 분석률과 88.4%와 90.7%의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.400-405
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• 2018

본 연구는 한국어 화장품 리뷰 코퍼스의 자질기반 감성 분석을 위하여, 이 도메인에서 실현되는 중요한 다단어 표현(MWE)의 유한상태 그래프 사전과 문법을 구축하는 방법론을 제시하고, 실제 구축된 사전과 문법의 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리(NLP)에서 중요한 화두로 논의되어 온 MWE의 어휘-통사적 특징을 부분문법 그래프(LGG)로 형식화하였다. 화장품 리뷰 코퍼스에 DECO 한국어 전자사전을 적용하여 어휘 빈도 통계를 획득하고 이에 대한 언어학적 분석을 통해 극성 MWE(Polarity-MWE)와 화제 MWE(Topic MWE)의 전체 네 가지 하위 범주를 분류하였다. 또한 각 모듈간의 상호관계에 대한 어휘-통사적 속성을 반복적으로 적용하는 이중 증식(double-propagation)을 통해 자원을 확장하였다. 이 과정을 통해 구축된 대용량 MWE 유한그래프 사전 DECO-MWE의 성능을 테스트한 결과 각각 0.844(Pol-MWE), 0.742(Top-MWE)의 조화평균을 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제안하는 MWE 언어자원 구축 방법론이 다양한 도메인에서 활용될 수 있고 향후 자질기반 감성 분석에 중요한 자원이 될 것임을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.608-612
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• 2022

딥러닝의 발전 이후, 다양한 분야에서는 딥러닝을 이용해 이전에 어려웠던 작업들을 해결하여 사용자에게 편의성을 제공하고 있다. 하지만 아직 딥러닝을 통해 이상적인 서비스를 제공하는 데는 어려움이 있다. 특히, 음성 인식 작업에서 음성 양식에서 이용 방안에 대하여 다양성을 제공해주는 음성을 텍스트로 전환하는 Speech-To-Text(STT)은 문장 결과가 이상치에 달하지 못해 오류가 나타나게 된다. 본 논문에서는 STT 결과 보정을 문법 교정으로 치환하여 종단에서 올바른 토큰들을 조합하여 성능 향상을 하기 위해 각 토큰 별 품질 평가를 진행하는 모델을 한국어에서 적용하고 성능의 향상을 확인한다.