• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1989.07a
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• pp.491-494
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• 1989

We have developed a simple and efficient hangul recognizing automata as a part of a graphic project. this automata accepts both English and Korean code from a Korean syllable from a stream of Korean alphabets. The automata then mates a 2 byte Hangul combination code from the recognized syllable and passes that code to the graphic system.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.178-187
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• 1991

본 논문에서는 컴퓨터를 이용한 형태소 분석에서 수사의 고유한 특성을 고려한 수사 처리에 관하여 연구하였다. 명사나 관형사와는 다른 수사 고유 특성 중 하나인 합성수사를 만드는 어순규칙을 경험정보(heuristic information)로 이용하기 위해 유한 상태 오토마타로 표현하였으며, 어절의 어순을 이용하여 수사 처리를 여러 어절까지 가능하게 하였다. 수사에 의해 영향을 받는 단위명사도 수사와 함께 처리할 수 없게 하였다. 제시된 수사 처리 방법은 중의성을 줄이고 보다 정확한 분석을 가능하게 했다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.35C no.6
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• pp.76-87
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• 1998

This paper deals with a system which recognizes dynmic hand gestures, Korean Sign Language(KSL), mixed with static hand gesture, Korean Manual Alphabet(KMA), continuously. Recognition of continuous hand gestures is very difficult for lack of explicit tokens indicating beginning and ending of signs and for complexity of each gesture. In this paper, state automata is used for segmenting sequential signs into individual ones, and basic elements of KSL and KMA, which consist of 14 hand directions, 23 hand postures and 14 hand orientations are used for recognition of complex gestures under consideration of expandability. Using a pair of CyberGlove and Polhemus sensor, this system recognizes 131 Korean signs and 31 KMA's in real-time with recognition rate 94.3% for KSL excluding no recognition case and 96.7% for KMA.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.167-172
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• 1999

구어는 프로그래밍 언어와는 달리 주어진 문장 내에서의 해당 어휘의 뜻(semantic information)을 알고 다른 어휘들과의 연관성 (grammatical information)을 알아야만 적절한 형태소분석이 가능하다. 또한 구어는 방대한 양의 어휘들로 구성되어 있으며 사용하는 사람마다의 다양한 응용과 공식화되기 어려운 수많은 예외들로 운용되기 때문에 단순히 찾아보기표와 오토마타만으로는 형태소분석에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 주어진 어휘집과 그 어휘들로 만들어진 다양한 문장들로부터 구어운용의 근본기제를 스스로 학습해나가는 강화학습중심의 언어모델을 제안하고 실제로 한국어 형태소분석에 적용하여 그 성능과 특성을 파악해보았다. 구어파서의 입력은 음절단위의 발음이며 인간이 문장을 듣거나 보는 것과 동일하게 시간에 따라 순차적으로 입력된다. 파서의 출력 또한 시간에 따라 변화되면서 나타나며 입력된 연속음절을 형태소단위로 분리(segmentation)하고 분류(labeling)한 결과를 나타낸다. 생성인식 언어모델이 기존의 언어모델과 다른 점은 구어 파싱에 있어서 필수적인 미등륵어에 대한 유연성과 앞단의 음성인식기 오류에 적절한 반응(fault tolerance)을 나타내는 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.341-353
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• 1993

기존의 한국어 형태소 해석 시스템들은 철자 변화형 어절에 대한 처리가 매우 효율적이지 못했다. 대개가 문제를 일으키는 형태소들의 변형들을 모두 사전에 등록하여 후처리 형태로 다루려 하거나, 각 형태/음운 규칙을 적용한 다음 거기에 대응하는 후보 단어들을 사전 검색을 통해 확인하는 방법들을 취하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 과다한 사전 정보의 중복이나 계산의 중복으로 인하여 비효율적인 면을 많이 내포한다. 또한, 기존의 한국어 형태소 시스템들은 거의 모두가 형태소해석 엔진과 언어학적인 지식(특히, 철자 규칙과 형태소 배열 규칙)이 제대로 분리되지 않아 시스템 확장이 매우 어려웠다. 이 논문에서는, 철자 변화형 어절을 후처리에 의하지 않고, 사전 검색과 함께 하나의 오토마타에 의해 처리하면서, 형태소 해석시 발생하는 중복 계산을 최대한 배경하고, 또한 형태소 해석 엔진과 언어학적인 지식을 완전히 분리하여 시스템의 확장성을 한층 높인, 효율적인 한국어 형태소 해석 시스템 DDAG를 소개한다. 이 시스템의 주요 알고리즘의 계산적인 복잡도는 n이 입력 어절의 길이이고, m이 입력 어절을 이루고 있는 형태소의 최대 수라고 할 때 다음과 같이 분석된다: (1) 철자 변화의 처리와 사전 검색 부분의 계산적인 복잡도는 $O(n^2)$이고, (2) 형태소 배열 검사와 모든 가능한 결과를 출력해 내는 부분은 $O(2^m)$이다. 여기에서 m의 실질적인 값은 복잡한 한국어 용언의 경우 최대 8이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.179-183
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• 2000

정보검색시스템은 사용자의 질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보를 검색해주는 시스템을 의미한다. 그러나, 대부분의 정보검색시스템은 단어와 연산자의 조합으로 이루어진 질의를 입력받아 문서를 검색해 주고, 사용자는 그 문서들 중에서 원하는 정보를 다시 찾아내야 한다. 본 논문에서는 영어 자연어질의를 입력받아 사용자가 원하는 정보에 좀 더 근접한 형태의 답으로서 제한된 길이의 짧은 답을 제시하는 시스템을 구현한다. 시스템은 크게 질의분석단계, 문서검색 및 분석단계, 정보추출단계의 세 단계로 나눌 수 있다. 사용자 질의분석단계에서는 의문사 정보와 오토마타, 시소러스 범주정보를 이용하여 질의에 대한 정답이 될 수 있는 단어의 속성을 예측하였다. 문서분석단계에서는 정답이 될 수 있는 단어의 후보를 선정하기 위해서 시소러스의 범주정보를 사용하였고, 선정된 정답후보 중에서 정답을 추출하기 위해 각 후보단어의 질의어단어와의 평균거리가중치, 범주간유사도, 공기질의어비율을 사용하였다. 실험을 통해 평균거리가중치만을 이용하는 것 보다 범주간유사도와 공기질의어비율을 함께 이용한 것이 성능의 향상을 보였다.