• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.379-384
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• 1993

본 논문은 효율적인 한국어 형태소분석 방법을 제안한다. 기존의 형태소분석 방법에서는 분석속도와 분석정도가 상호보상 관계에 있으므로 형태소분석기가 이용되는 분야에 따라서 다른 분석방법이 사용되고 있다. 본 논문에서 제안한 형태소 분석 알고리즘은 하나의 어절을 이루는 형태소들 사이의 구성원리를 이용하여 각 어절 타입을 예측하고 각 타입에 적합한 분석을 함으로써 적은 회수의 형태소 분할로도 정확한 형태소분석이 가능하게 한다. 본 알고리즘은 많은 문장으로 형태소 분석실험을 하였고 그 실험 결과는 기존의 방법 보다 우수하여 분석속도와 분석정도에 있어서 범용성이 입증되었다. 본 논문은 효율적인 형태소분석 방법을 제시하고 이를 반영한 형태소분석 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.157-166
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• 1999

형태소 분석 단계는 자연어 처리 과정의 첫 번째 단계로써 주어진 입력 어절들에 대한 형태소들의 조합을 추출하는 일을 한다. 형태소 분석 시스템의 기본적인 기능은 매우 중요하여 적용되는 형태소 분석 알고리즘에 따라 형태소 분석 시스템의 성능에 영향을 미친다. 그러나 형태소 분석 시스템, 구문 분석 시스템 및 의미 분석 시스템이 연계되어 하나의 자연어 처리 시스템이 구축되는 관점에서는 구문분석 시스템의 부담을 줄여 전체 시스템의 효율을 향상시키기 위하여 구문 분석 시스템의 입력에 적합한 형태소 분석 결과를 생성해주는 일 또한 형태소 분석 시스템의 중요한 역할이라 할 수 있다. 본 시스템은 최장일치법을 이용한 형태소 분석 방법으로 입력 어절에 대한 형태소 분석을 수행하는 동안 분석 후보의 개수를 줄이고 사전 탐색 시간을 줄여준다. 또한 구문분석 시스템의 입력에 적절한 형태소 분석 결과를 생성하여 전체 응용 시스템의 효율성을 향상시킨다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.112-117
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• 2004

형태소 분석에서 사용되는 사전은 형태소와 품사 정보를 수록하고 있다. 단어가 한 개의 형태소로 구성되는 굴절어는 대부분의 단어가 어휘형태소의 기본형과 일치되기 때문에 형태소 분석 알고리즘은 사전 탐색과 형태론적 변형을 통해 입력 단어와 어휘형태소를 일치시키는 과정으로 기술된다. 이에 비해, 교착어는 입력 어절이 형태소 사전의 어휘형태소와 일치하지 않기 때문에 어절 자체가 형태소 사전에 포함되지 않아서 굴절어에 비해 상대적으로 형태소 분석 알고리즘의 복잡도가 높고 분석 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 고빈도 어절에 대한 기분석 어절 사전을 구축하여 형태소 분석 속도를 개선하고, 사용자가 어절 사전에 새로운 어절을 추가하거나 어절 사전에 수록된 분석 결과를 수정할 수 있는 어절 사전에 의한 형태소 분석 방법을 제안한다. 구체적인 방법론으로써 형태소 분석 결과를 저장하는 기분석 어절 사전의 크기를 최소화하기 위해 분석 결과를 생성하는데 필요한 최소한의 정보만을 인코딩하는 방법을 사용한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.246-252
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• 1996

한국어 형태소 분석기의 효율성에 영향을 미치는 요인은 분석 알고리즘의 효율성보다도 어휘 사전 등 형태소 분석과 관련된 여러 가지 요인들이 미치는 영향이 훨씬 더 크다. 따라서 단어의 유형 분류 기법이나 불규칙 용언의 분석 방법을 비롯하여 어휘 사전의 구조 및 크기, 알고리즘의 선택과 구현 등 형태소 분석과 관련된 모든 요소들을 형태소 분석에 적합하도록 구성하여야 한다. 본 논문에서는 어휘형태소 사전과 문법형태소 사전의 크기, 한글 문서에 나타나는 단어의 특성 등 형태소 분석기의 효율 및 성능에 영향을 미치는 요소들을 고찰하였다. 그 결과로 알고리즘의 효율보다는 사전 탐색 시간이 형태소 분석에 미치는 영향이 매우 크다는 것을 알 수 있었다. 이와 같이 형태소 분석기의 성능에 영향을 미치는 요인들을 고려하여 구현된 범용 형태소 분석기 HAM에 대하여 형태소 분석 기능과 철자 검사 기능을 실험하였다. 형태소 분석 성공률에 대한 실험 결과 99.46%의 분석률을 보이고 있으며, 맞춤법 검사 기능으로는 상용화된 철자 검사기와 비슷한 성능을 보이고 있다. HAM의 처리 속도는 pentium 120MHz linux 2.0 환경에서 1 초에 약 1,000 단어를 분석한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.75-79
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• 1994

한국어 어절의 모든 가능한 형태소 분석 결과는 형태소 격자 구조로 대응된다. 즉, 형태소 분석과정은 형태소 격자 구조를 만드는 과정과 동일하다고 말할 수 있다. 기존의 방법들은 여러개의 가능한 분석 결과에 중복되는 형태소들을 그대로 저장하여 자료 관리의 비효율성이 있었다. 본 논문에서 설명하는 형태소 분석기는 형태소 분석의 중간 결과를 공유하여, 자료의 중복 저장을 피했고, 모든 가능한 형태소 분석 결과를 형태소 격자 구조의 가능한 모든 경로로 대응하였다. 한편, 형태소 배열 규칙은 품사 태깅된 말뭉치로부터 자동으로 추출되었다. 또한, 사전도 품사 태깅된 말뭉치로부터 자동으로 구축되었으며, 굴절된 형태소는 등록되지 않는다. 그러나 불규칙 및 축약 현상에 관한 정보는 수동으로 추가되었다. 불규칙 및 축약 현상의 발생 가능 위치는 한글 자소 패턴에 의해서 찾아지고, 이들 현상의 처리는 절차적인 방법에 의해 해결되었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.4
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• pp.159-171
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• 2007

This paper proposes a software tool MADE that is useful to develop a practical Korean morphological analyzer. A morphological analysis is performed by using adjacency conditions provided by a morphological dictionary. This means that developing a morphological analyzer is reduced merely to constructing a morphological dictionary. No programming skill is required in this process, MADE provides with useful functions that facilitate the construction of a dictionary. Once a dictionary is constructed, the morphological analysis engine embedded in MADE may be used as a stand-alone morphological analyzer or be integrated into an application software which requires a Korean morphological analysis module.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.279-284
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• 2008

본 연구에서는 어절패턴을 이용하는 새로운 방식의 한국어 형태소 분석기 KGuru-MA에 대해서 설명한다. KGuru-MA는 품사 부착 말뭉치에서 개방어를 생략하여 어절 패턴을 반자동으로 학습하여 어절 패턴 사전과 형태소 확률 정보 사전을 구성한 후, 이 사전을 이용하여 형태소를 분석한다. 본 형태소 분석기는 어절패턴을 사용하여 형태소 분석하기 때문에 기존 형태소 분석기에 존재하는 접속검사 과정이 생략된다. 또한, 형태소 분석 과정이 기존의 형태소 분석기에 비해 단순하여 기초 자연언어 처리 시스템이 가지는 강건성을 보장한다. 본 연구는 "21세기 세종기획 3차년도 말뭉치"를 이용한 실험 결과, 기존 형태소 분석기 못지 않은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.249-254
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• 1999

자연어 분석에서 발생하는 가장 큰 문제점은 분석의 각 단계에서 필요 이상의 모호성이 발생하는 것이다. 이러한 모호성은 각각의 분석 단계에서는 반드시 필요한 결과일 수 있지만 다음 단계의 관점에서는 불필요하게 과생성된 자료로 볼 수 있다. 특히 한국어 형태소 분석 단계는 주어진 문장에 대해 최소의 의미를 가지는 형태소로 분석하기 때문에 과생성된 결과를 많이 만들어 내는데, 이들 대부분이 보조용언이나 의존 명사를 포함하는 형태소열에서 발생한다. 품사 태깅된 코퍼스에서 높은 빈도를 나타내는 형태소들을 분석해 보면 주위의 형태소와 강한 결합 관계를 가지는 것을 발견할 수 있다. 이러한 형태소는 대부분 자립성이 없는 기능형태소로서, 개개의 형태소가 가지는 의미의 합으로 표현되기보다는 문장내에서 하나의 구문 단위로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 이 형태소 열을 구문 형태소로 정의하고, 필요한 경우 일반 형태소 해석의 결과를 구문 형태소 단위로 결합하고 이를 바탕으로 구문 해석을 하는 방법을 제안한다. 구문 형태소 단위를 이용하여 구문해석을 수행함으로써, 형태소 해석 결과의 축소를 통해 불필요한 구문 해석 곁과를 배제할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.305-308
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• 2017

한국어 형태소 분석은 많은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있기 때문에 형태소를 분류하고 형태소에 맞는 알맞은 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 형태소의 품사를 태깅하는 대표적인 방법은 크게 음절 단위 형태소 분석과 단어 단위 형태소 분석의 두 가지로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 의존 파싱 분야에서 널리 활용되고 있는 전이 기반 방식을 적용하여 전이 기반 단어 단위 한국어 형태소 분석 모델을 제안하고 해당 모델을 한국어 형태소 분석 데이터인 세종 품사 부착 말뭉치 셋에 적용하여 F1 97.77 %로 기존의 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.305-308
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• 2017

한국어 형태소 분석은 많은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있기 때문에 형태소를 분류하고 형태소에 맞는 알맞은 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 형태소의 품사를 태깅하는 대표적인 방법은 크게 음절 단위 형태소 분석과 단어 단위 형태소 분석의 두 가지로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 의존 파싱 분야에서 널리 활용되고 있는 전이 기반 방식을 적용하여 전이 기반 단어 단위 한국어 형태소 분석 모델을 제안하고 해당 모델을 한국어 형태소 분석 데이터인 세종 품사 부착 말뭉치 셋에 적용하여 F1 97.77 %로 기존의 성능을 더욱 향상시켰다.