• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.67-71
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• 2016

본 논문에서는 word2vec과 doc2vec을 함께 CNN에 적용한 문서 분류 방안을 제안한다. 먼저 어절, 형태소, WPM(Word Piece Model)을 각각 사용하여 생성한 토큰(token)으로 doc2vec을 활용하여 문서를 vector로 표현한 후, 초보적인 문서 분류에 적용한 결과 WPM이 분류율 79.5%가 되어 3가지 방법 중 최고 성능을 보였다. 다음으로 CNN의 입력자질로써 WPM을 이용하여 생성한 토큰을 활용한 word2vec을 범주 10개의 문서 분류에 사용한 실험과 doc2vec을 함께 사용한 실험을 수행하였다. 실험 결과 word2vec만을 활용하였을 때 86.89%의 분류율을 얻었고, doc2vec을 함께 적용한 결과 89.51%의 분류율을 얻었다. 따라서 제안한 모델을 통해서 분류율이 2.62% 향상됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.441-448
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• 2019

기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.5565-5570
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• 2015

암묵인용문 인식은 학술문헌의 본문 텍스트 내에서 명시적 인용표지가 누락된 인용문장을 자동 인식하는 것으로 인용 기반 논문 검색 및 요약의 핵심 기술이다. 기존 암묵인용문 인식의 최신 연구들은 단어 ngram, 단서어구, 명시인용문과의 거리, 기존 연구자의 성, 기존 방법의 명칭 등 다양한 자질을 활용하여 50% 이상 인식 수준을 보고하고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 영어에 대해 수행되었으며 한국어의 경우 최근 긍정/부정 단서어구 패턴을 활용한 규칙 기반 시도에서 42% 성능 수준이 보고되어 있어 추가 성능 향상이 요구되는 상황이다. 이 연구에서는 한국어 어휘 자질을 사용하여 한국어 암묵인용문의 기계학습 기반 인식을 시도하였다. 이를 위해 어절, 형태소, 음절 단위에 기반한 다양한 크기의 어휘 ngram 자질들의 인식 성능을 비교 평가하고 한국어 암묵인용문 인식에 적합한 어휘 자질로 형태소 1gram 및 음절 2gram 단위를 결정하였다. 또한 이들 어휘 자질들을 전후 명시인용문들과의 인접성을 표현한 위치 자질들과 결합하여 한국어 암묵인용문 인식 성능을 50% 이상 수준으로 대폭 향상시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.260-266
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• 2001

본 논문은 불어 명사의 의미 통사적 분류와 관련된 '대상부류(classes d'objets)' 이론을 바탕으로 한국어의 "크기" 명사 부류에 대한 의미적, 형식적 기준을 설정함으로써 자연언어 처리에의 활용 방안을 모색하고자 한다. 한국어의 일부 명사들은 어떤 대상 혹은 현상의 다양한 속성이 특정 차원에서 갖는 규모의 의미를 표현한다 예를 들어, '길이', '깊이', '넓이', '높이', '키', '무게', '온도', '기온' 등이 이에 해당하는데, 이들은 측정의 개념과도 밀접한 연관을 가지며, 통사적으로도 일정한 속성을 공유한다. 즉 '측정하다', '재다' 등 측정의 개념을 나타내는 동사 및 수량 표현과 더불어 일정한 통사 형식으로 실현된다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 조건을 만족시키는 한국어 명사들을 "크기" 명사라 명명하며, "크기" 명사와 특징적으로 결합하는 '측정하다', '재다' 등의 동사를 "크기" 명사 부류에 대한 적정술어라 부른다. 또한 "크기" 명사는 결합 가능한 단위명사의 종류 및 호응 가능한 정도 형용사의 종류 등에 따라 세부 하위유형으로 분류할 수도 있다. 따라서 주로 술어와의 통사적 결합관계를 기준으로 "크기" 명사 부류를 외형적으로 한정하고, 이 부류에 속하는 개개 명사들의 통사적 세부 속성을 전자사전의 체계로 구축한다면 한국어 "크기" 명사에 대한 전반적이고 총체적인 의미적 통사적 분류와 기술이 가능해질 것이다. 한편 "크기" 명사에 대한 연구는 반드시 이들 명사를 특징지어주는 단위명사 부류의 연구와 병행되어야 한다. 본 연구는 한국어 "크기" 명사를 한정하고 분류하는 보다 엄밀하고 형식적인 기준과 그 의미 통사 정보를 체계적으로 제시해 줄 것이다. 이러한 정보들은 한국어 자동처리에 활용되어 "크기" 명사를 포함하는 구문의 자동분석 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(含量)은 $4.92{\times}10^{-2 }\;mg/m{\ell}$이었으며 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 증가(增加)하다가 농도(濃度) 0.2%에서 최대함량(最大含量)을 나타내고 그후는 감소(減少)하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1997년도 제4회 학술대회 논문집
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• pp.5-15
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• 1997

기존의 대부분의 정보 검색 시스템은 문서에 대한 ‘자동 색인 단계’를 거쳐 질의자의 요구에 적합한 문서들을 추출하도록 되어 있다. 이 과정에서 얼마나 적합한 문서를 빠짐없이 검색하였는가 하는 문제가, 검색 시스템의 효율성들 판단하는 데 가장 중요한 열쇠가 된다. 이 글에서는 ‘명사’ 중심의 키워드 추출이 안고 있는 몇 가지 문제점들에 관해서 논의하였다. 즉, 합성어 키워드 구축의 필요성, 동사 구문 정보에 대한 필요성, 부사구 표현에 대한 기술 필요성, 그리고 발화 상황이 고려되어야 하는 점등이 검토되었고, 이에 관한 해결책으로, 어휘정보 및 어절 정보, 나아가 구문 정보들을 담고 있는, 보다 체계적인 한국어 사전 시스템이 구축되어야 함을 강조하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.246-248
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• 2016

단위성 의존명사는 수나 분량 따위를 나타내는 의존명사로 혼자 사용할 수 없으며 수사나 수관형사와 함께 사용하는 의존명사이다. 단위성 의존명사가 2가지 이상인 동형이의어의 경우 기존의 인접 어절을 이용한 동형이의어 분별 모델에서는 동형이의어 분별에 어려움이 있다. 본 논문에서는 단위성 의존명사 분별을 위해 단어 임베딩을 사용했으며 총 115,767개의 단어를 벡터로 표현하였으며 분별할 의존명사 주변에 등장한 명사들과의 유사도를 계산하여 단위성 의존명사를 분별하였다. 단어 임베딩을 이용한 단위성 의존명사 분별이 효과가 있음을 보았다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.261-266
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• 2000

글을 이해하기 위해서는 어휘와 어휘간의 연결 및 전체 구조를 아는 것이 필요하다. 이는 비단 한국어뿐만 아니라 영어나 기타 다른 외국어에서도 마찬가지일 것이다. 본고는 두 가지를 고찰하기 위해 진행되었는데 우선 외국어로서 영어를 처리하는데 발생하는 구문적 중의성을 해결하는데 Garden Path Sentence(GPS), Late Closure(LC), PP의 세 문형에 따라 어떻게 해결하는지 알아보기 위한 것이다. 그리고 각 문형의 중의적 어절에서의 반응과 애매성 해소 어절에서의 반응에 따라 sysntactic module이 작용하는 것인지 알아보고자 한다. 예를 들어 "The boat floated down the streams sank"란 Garden Path 문장이 제시된 경우에 독자는 "sank"란 어휘가 제시되기 전까지 "floated"를 동사로 생각하게 되나 다음에 본동사인 "sank"가 제시될 경우 문장의 해석에 혼란을 갖게 될 것이다. 예문에서 "floated"가 문장에서 어떤 역할을 하는지 결정하는 것은 "sank"를 보고서야 가능하다. 이런 구문적 중의성을 해결하는 방식을 알아보기 위해 어절 단위로 제시된 자극을 읽는 자기 조절 읽기 과제(self-paced reading task)를 사용하였다. 각 어절을 읽는데 걸리는 시간을 측정한 실험 결과 GPS, PP, LC 모두 중의성을 지닌 영역이 중의성을 해소한 후와 각각 유형적으로 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 다만 GPS, CGPS, PP와 CPP는 어절 후반으로 갈수록 반응시간이 짧아졌다. 이는 우리나라 사람의 경우 외국어인 영어의 구문 중의성 해소는 구문 분석 단원(syntactic module)에 의한 자동적 처리라기보다 의미를 고려해 가면서 문법지식을 이용해 추론을 통한 구문 분석이라 할 수 있다.에 의한 자동적 처리라기보다 의미를 고려해 가면서 문법지식을 이용해 추론을 통한 구문 분석이라 할 수 있다.많았다(P<0.05).조군인 Group 1에서보다 높은 수준으로 발현되었다. 하지만 $12.5{\;}\mu\textrm{g}/ml$의 T. denticola sonicated 추출물로 전처리한 Group 3에서는 IL-2와 IL-4의 수준이 유의성있게 억제되어 발현되었다 (p < 0.05). 이러한 결과를 통하여 T. denticola에서 추출된 면역억제 단백질이 Th1과 Th2의 cytokine 분비 기능을 억제하는 것으로 확인 되었으며 이 기전이 감염 근관에서 발견되는 T. denticola의 치수 및 치근단 질환에 대한 병인기전과 관련이 있는 것으로 사료된다.을 보였다. 본 실험 결과, $Depulpin^{\circledR}은{\;}Tempcanal^{\circledR}와{\;}Vitapex^{\circledR}$에 비해 높은 세포 독성을 보여주공 있으나, 좀 더 많은 임상적 검증이 필요할 것으로 사료된다.중요한 역할을 하는 것으로 추론할 수 있다.근관벽을 처리하는 것이 필요하다고 사료된다.크기에 의존하며, 또한 이러한 영향은 $(Ti_{1-x}AI_{x})N$ 피막에 존재하는 AI의 함량이 높고, 초기에 증착된 막의 업자 크기가 작을 수록 클 것으로 여겨진다. 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도 최락의 총체적인 외형은 마찬가지로 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$의 성격과 형태를 외형상으로 더욱이 공간상에서는 뚜렷하게 경계

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권1_2호
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• pp.173-183
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• 2003

형태소 분석을 한 후 명사를 추출하는 방법은 모든 어절에 대해 빈번한 사전 참조와 음운 복원을 위한 규칙 적용을 수행하므로 많은 연산을 필요로 하고, 중의성이 있는 어절에 대해 모든 가능한 분석결과를 생성하므로 명사 추출의 관점에서는 비효율적이다. 본 논문에서는 명사 추출의 관점에서 형태소 분석시 불필요한 연산을 줄이기 위해 명사 출현 특성을 고려하는 명사 추출 방법을 제안한다. 명사 출현 특성은 명사의 존재에 대한 긍정적 또는 부정적인 단서를 표현하는 한국어의 특성으로서, 배제 정보와 명사 접미 음절열이 있다. 배제 정보는 명사가 잃는 어절을 미리 배제하여 형태소 분석에 요구되는 탐색 공간을 줄이고. 명사 접미 음절열은 바로 알에 있는 병사를 검사함으로써 단순한 방법으로 명사를 추출하거나 미등록어를 인식하는 데에 사용한다. 또한 본 논문에서는 형태소 분석시 복잡한 음운 현상을 처리하기 위해 많은 음운 규칙을 적용하는 대신 음운 복인 정보를 사용하여 음운 현상을 처리한다. 실험 결과에 의하면 덕 방법은 기존의 형태소 분석 방법에 의한 명사 추출에 비해 정확도는 떨어지지 않으면서 수행 속도 면에서 매우 효율적임을 알 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.742-747
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• 2017

본 논문에서는 문장의 분류에 있어 성능이 입증된 word2vec을 활용한 Convolutional Neural Network(CNN) 모델을 기반으로 하여 문서 분류에 적용 시 성능을 향상시키기 위해 doc2vec을 함께 CNN에 적용하고 기반 모델의 구조를 개선한 문서 분류 방안을 제안한다. 먼저 토큰화 방법을 선정하기 위한 초보적인 실험을 통하여, 어절 단위, 형태소 분석, Word Piece Model(WPM) 적용의 3가지 방법 중 WPM이 분류율 79.5%를 산출하여 문서 분류에 유용함을 실증적으로 확인하였다. 다음으로 WPM을 활용하여 생성한 단어 및 문서의 벡터 표현을 기반 모델과 제안 모델에 입력하여 범주 10개의 한국어 신문 기사 분류에 적용한 실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안 모델이 분류율 89.88%를 산출하여 기반 모델의 분류율 86.89%보다 2.99% 향상되고 22.80%의 개선 효과를 보였다. 본 연구를 통하여, doc2vec이 동일한 범주에 속한 문서들에 대하여 유사한 문서 벡터 표현을 생성하기 때문에 문서의 분류에 doc2vec을 함께 활용하는 것이 효과적임을 검증하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권11호
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• pp.617-624
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• 2017

음성 인식은 HCI 분야에서 널리 사용되는 기술 중 하나이다. 가정 자동화, 자동 통역, 차량 내비게이션 등 음성 인식 기술이 적용될 수 있는 많은 응용들이 현재 개발되고 있다. 또한, 모바일 환경에서 작동 가능한 음성 인식 시스템에 대한 수요도 급속히 증대되고 있다. 본 논문은 한국어 음성 인식 시스템의 일부로서, 한국어 모음 'ㅡ'를 빠르게 인식할 수 있는 방안을 제시한다. 제안하는 방식은 주파수 영역 대신, 시간 영역에서 계산되는 지표인 벌크 지표를 사용하므로, 인식을 위한 계산 비용을 절감할 수 있다. 모음 'ㅡ'의 전형적인 시퀀스 패턴들을 표현하는 벌크 지표들에 대한 신경망 학습을 수행하며, 최종적인 인식을 위해 학습된 신경망을 사용한다. 실험 결과를 통해, 제안하는 방식이 모음 'ㅡ'를 88.7%의 정확도로 인식할 수 있음을 확인하였고, 인식 속도는 어절 당 0.74msec이다.