• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.377-382
• /
• 2020

cross-texting은 실수로 의도하지 않은 상대방에게 메세지를 잘못 전송하는 것을 말한다. 휴대폰 메신저 사용이 활발해짐에 따라 이 같은 실수가 빈번하게 발생하는데 메신저에서 제공하는 기능은 대체로 사후 해결책에 해당하고 사용자가 사전에 실수를 발견하기는 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 작성한 문장의 형식적 자질를 분석하여 현재 참여중인 대화에서 작성한 문장이 cross-texting인지를 판별하는 모델을 제안했다. 문장에서 높임법, 표층적 완성도 자질을 추출하고 이를 통해 특정 사용자의 대화를 모델링하여 주어진 문장이 대화에 부합하는지 여부를 판단한다. 이같은 방식은 채팅방의 이전 기록만으로도 사용자가 작성한 문장이 cross-texting인지 여부를 쉽게 판단할 수 있는 힌트를 제공할 수 있다. 실제 메신저 대화 말뭉치를 이용해 제작한 데이터에서 94% 정확도로 cross-texting을 탐지했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
• /
• pp.631-634
• /
• 2008

인터넷을 이용한 사람들의 사회 참여가 확대되면서 다양한 의견(Opinion)들이 급속도로 증가하고 있으며 이러한 의견을 분석하여 유용한 정보로 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 상품리뷰는 기업에서 연구, 개발, 마케팅의 주요 자료로 사용되고 있으며 사용자가 상품의 구매를 결정하는 중요한 요인 중 하나로 작용하고 있다. 본 논문에서는 한국어로 이루어진 상품 리뷰를 분석하여 의견 자질(Feature)을 추출하고 분류(Classification)하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 한글 의견 자질 추출을 위하여 먼저 한글 상품 리뷰를 분석하여 의견 사전을 구축하였다. 의견 사전으로는 의견 자질과 의견 어휘, 독립의견어휘, 의견 숙어, 부정어 등의 각기 다른 세부 사전을 구축하여 리뷰 분석 시 단계적으로 적용하여 정확도를 높일 수 있도록 설계하였다. 이렇게 구현된 시스템을 평가하기 위하여 각기 다른 3개의 도메인에서 실제 한국어 리뷰를 수집하여 실험을 수행하였으며 자질 추출에서는 평균 78.86% 정확률, 61.41% 재현율을, 극성 분류에서는 평균 69.46% 정확률, 42.26% 재현율을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
• /
• pp.76-79
• /
• 2007

수화는 하나의 제스처가 하나의 단어를 나타내는 수화 단어와 한글을 알파벳으로 표현하는 지문자로 구성되어 있다. 본 논문에서는 USB 카메라로부터 촬영한 영상을 얻고 히스토그램을 이용하여 피부색 영역을 추출한다. 얼굴 영역 추적을 활용하여 이미지를 그리드화하고 지문자의 위치를 파악하여 초성, 중성, 종성을 구분하고 한글 음절을 구성하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.419-423
• /
• 2000

성공적인 의사소통의 경우에 성(性)이, 이(理)와 명(命)으로 나타난 것이 같다. 진리(aletheia)가, 언어(logos)와 운명(moira)으로 나타난 것들이 일치하는 것이 성공적인 언화행위가 된다. 측정대상(melos)과 본체(ousia)가 구분되는 것은 언어와 운명의 괴리가 있을 수가 있기 때문이다. 체계적인 언어처리의 지식기반을 측정대상에 한정한다. (1) 철학의 시작은 더 옳은 언어표현의 정의(definition)로 이전의 잘못 사용된 언어처리를 대체시키는 것으로 소크라테스는 보았다. [R. Crossman] (2) 잘못을 지적하는 등에(Tabanidae)의 역할과 옮은 지식의 상기를 돕는 산파법(maieutics)이 소크라테스의 의미분석의 방법이다. [R. Crossman] (3) 언어를 통하여 진리를 추구한다는 입장(via language)애서 한 언어표현이 그 진리의 운명으로 나타남과 어긋날 때, 운명을 택하는 것은 조화 보다 더 안정의 우위를 인정하는 논리적인 입장으로 합리성 보다 실용(pragma)의 우위를 인정하는 것이다. [W. Quine] (4) 공동체의 공통규범의 추구는 그 언어 속의 공통의 형식 또는 법칙의 추구에 기초하는 것이 자연스럽다. 여기에서 그 언어사용은 그 기저의 법칙(underlying rule)에 개입한다는 입장에 기초한다. [J. Searle] (5) 진리의 언어표현과 운명적인 사태들 사이의 괴리를 처리하기 위하여 체계적인 언어표현의 대상(The Young Tableaux)과 실제(The continuum)의 구분을 수용한다. [AMS(2000)] 언어표현의 대상은 나타난 것(현)(顯)이고 실제에는 나타나지 않은 것도 있다. 이천(伊川), 명도(明道)] (6) 이 나타난 것과 나타나지 않은 것에 간격이 없다는 것(현미무간)(顯微無間)은 그 의사소통이 성공적인 것이라는 것을 말한다. 따라서 그 언어의 표현완전성(functional completeness)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.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제6권5호
• /
• pp.477-486
• /
• 2000

본 논문은 SGML(Standard Generalized Markup Language) 문서를 포맷팅 처리하여 표현하기 위한 SGML 문서정보 표현 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 ISO/IEC에서 SGML 문서 포맷팅을 위해 정의한 모델인 DSSSL(Document Style Semantics and Specification Language)표준에 따라 시스템을 설게하였고, SGML 문서를 온라인으로 포맷팅 처리하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 한글 처리를 지원하면서 임의의 DTD(Document Type Definition), SGML 문서, DSSSL 스타일 시트에 대한 파싱 기능을 가지며, 텍스트뿐만 아니라 표, 목록, 그림 등 다양한 명세 표현이 처리 가능한 포맷터를 포함한다. 이는 이 기종간에 포맷 정보를 포함한 SGML 문서 교환에 대한 사용자 욕구를 충족시킬 수 있으리라 보며, SGML 문서처리 환경 구축에 크게 기여하리라 본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.361-363
• /
• 2018

FAQ 시스템은 주어진 질문과 가장 유사한 질의를 찾아 이에 대한 답을 제공하는 시스템이다. 질의 간의 유사도를 측정하기 위해 문장을 벡터로 표현하며 일반적으로 TFIDF, Okapi BM25와 같은 방법으로 계산한 단어 가중치 벡터를 이용하여 문장을 표현한다. 하지만 단어 가중치 벡터는 어휘적 정보를 표현하는데 유용한 반면 단어의 의미적인(semantic) 정보는 표현하기 어렵다. 본 논문에서는 이를 보완하고자 딥러닝을 이용한 문장 임베딩을 구축하고 단어 가중치 벡터와 문장 임베딩을 조합한 문장 유사도 계산 모델을 제안한다. 또한 문장 임베딩 구현 시 self-attention 기법을 적용하여 문장 내 중요한 부분에 가중치를 주었다. 실험 결과 제안하는 유사도 계산 모델은 비교 모델에 비해 모두 높은 성능을 보였고 self-attention을 적용한 실험에서는 추가적인 성능 향상이 있었다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.491-503
• /
• 2013

본 논문에서는 우리나라의 초, 중, 고등학교에서 사용되는 수학 용어가 해방 이후 현재까지 어떻게 변해 왔는지 분석한다. 이를 위해 2007 개정교육과정에 제시된 수학 용어를 기준으로 교수요목기부터 현재까지 사용되었거나 사용 중인 수학 용어들을 조사하여 정리한 뒤 수학 용어 표현에 사용된 언어를 중심으로 그 변화를 분석하고, 각 교육과정 시기별 수학 용어의 특징을 살펴본다. 이에 따르면 현행 학교 수학 용어의 표현 방식은 제2차 교육과정과 제3차 교육과정을 거치면서 표준화되었으며 이 과정에서 드러난 학교 수학 용어 변화의 가장 큰 흐름은 '용어의 한자화'와 '표현의 한글화'인 것으로 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.130-135
• /
• 2009

정보추출(information extraction), 질의-응답 시스템(Question-Answering system) 등의 자연언어처리 응용분야에서 시간과 사건에 관련한 정보를 추출하는 것은 중요한 부분이다. 그럼에도 불구하고, 한국어의 자연언어처리 응용분야에서는 아직까지 이 연구가 본격화되지 않았다. 미국 TARSQI 프로젝트의 연구결과를 바탕으로 하여 한국어 텍스트에서 시간 및 사건 표현의 주석, 추출, 추론을 위한 명세 언어(KTimeML), 주석 말뭉치(KTimeBank), 자동 태깅 시스템(KTarsqi Toolkit: KTTK)의 개발을 목표로 2008년 KTARSQI 프로젝트가 시작되었다. 이 논문에서는 KTARSQI 프로젝트의 목표와 과제에 대한 전반적인 소개와 함께, 현재까지 진행된 작업의 결과로서 사건 태그의 명세와 주석에 관한 논의를 덧붙인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.257-262
• /
• 2016

본 논문은 비구조적인 자연어 문장으로부터 두 개체 사이의 관계를 표현하는 구조적인 트리플을 밝히는 관계추출에 관한 연구를 기술한다. 사람이 직접 언어적 분석을 통해 트리플이 표현되는 형식을 입력하여 관계를 추출하는 규칙 기반 접근법에 비해 기계가 데이터로부터 표현 형식을 학습하는 기계학습 기반 접근법은 더 다양한 표현 형식을 확보할 수 있다. 기계학습을 이용하려면 모델을 훈련하기 위한 학습 데이터가 필요한데 학습 데이터가 수집되는 방식에 따라 지도 학습, 원격지도 학습 등으로 구분할 수 있다. 지도 학습은 사람이 학습 데이터를 만들어야하므로 사람의 노력이 많이 필요한 단점이 있지만 양질의 데이터를 사용하는 만큼 고성능의 관계추출 모델을 만들기 용이하다. 원격지도 학습은 사람의 노력을 필요로 하지 않고 학습 데이터를 만들 수 있지만 데이터의 질이 떨어지는 만큼 높은 관계추출 모델의 성능을 기대하기 어렵다. 본 연구는 기계학습을 통해 관계추출 모델을 훈련하는데 있어 지도 학습과 원격지도 학습이 가지는 단점을 서로 보완하여 타협점을 제시하는 학습 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
• /
• pp.593-603
• /
• 1993

본 논문은 퍼지 망(Fuzzy Network)외 개념을 도입하여 한국어 단어의 품사 태깅에 관한 새로운 모델을 제시하고자 한다. 한국어 단어의 품사 태깅이란 여러 개의 품사를 가진 단어가 한국어 문장 속에 나타났을 때, 단어의 품사를 올바르게 결정하는 것이다. 여기서 가장 기본적인 문제는 여러 가지의 태그를 포함하고 있는 단어들의 나열을 어떻게 퍼지 망으로 표현하는가 하는 문제이다. 본 논문에서는 한국어 품사를 태깅할 때 사용한 퍼지 망을 정점(vertex)으로 단어 품사의 퍼지 집합을 표현하고, 연결선(edge)으로 품사와 품사간의 퍼지관계를 표현한다. 일단 퍼지망으로 표현되면, 퍼지망에서의 최적의 경로를 찾는 문제와 동일하게 풀 수 있다. 일반적으로 퍼지 망에서 최적의 경로를 찾는 문제는 dynamic programming 방법에 의해서 효과적으로 해결할 수 있다. 약 2만 6천개의 형태소를 실험 데이타로 하여 실험한 결과, 전체적인 품사 태깅 정확률은 95.6%로 비교적 좋은 결과를 보였다. 앞으로 좀 더 세분화된 태그 집합과 정확히 태깅된 실험 데이타로부터 추출된 소속함수를 이용한다면, 더 좋은 결과를 기대할 수 있다.