• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.719-720
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• 2018

복합명사 분해 문제를 태그열 부착 문제로 정의하고 음절 임베딩과 딥러닝을 이용하여 복합명사를 분해하는 방법을 제안한다. 임베딩 방식으로는 음절 단위로 복합명사에 출현한 음절들을 벡터 공간에 표현하고 양방향 LSTM과 선형체인(linear-chain) CRF를 이용하여 복합명사 분해 태그를 부착하여 복합명사를 단위명사들로 분해하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.254-259
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• 2010

복합명사의 구성요소로 미등록어, 1음절어, 접사 등이 포함된 경우에 복합명사 분해기의 분해 결과가 분해중의성을 보이게 된다. 특정 복합명사에 대한 분해 결과가 잘못된 것일 경우, 이를 분해 오류로 판단하고, 재처리과정을 통해 교정해야 한다. 본 논문에서는 복합명사의 분해 결과에서 분해 오류에 대하여 각 구성명사의 빈도 정보를 통해서 오류 여부를 판단하고, 적절한 재분해 결과를 제공하여 분해 오류를 교정하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
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• pp.124-126
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• 2002

복합명사는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 색인어의 한 형태로서, 영어권 중심의 정보검색모델로는 다루기가 어려운 언어 현상의 하나이다. 복합명사는 2개 이상의 단일어들의 조합으로 이루어져 있고. 그 형태 또한 여러 가지로 나타나기 때문에 색인과 검색의 큼 문제로 여겨져 왔다. 특히 한국어에서는 복합명사 분석이 어렵고 복잡하다. 그러므로 본 논문에서는 복합명사 질의어 대해서 질의어를 확장 또는 최적방법을 이용하여 KRISTAL2000 DBMS의 성능을 항상 연구에 중점을 두었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.157-162
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• 2001

한국어의 경우 띄어쓰기의 자유로움과 명사들이 비교적 자유롭게 결합하여 새로운 복합명사(compound noun)를 형성한다. 따라서, 정보검색에서 복합명사를 적절하게 처리하게 되면 검색 효율을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 질의에 포함된 단일명사, 복합명사, 그리고 복합명사를 이루는 구성명사의 적절한 가중치 부여 방법에 대하여 기술한다. 일반적인 tf*idf가중치 방법은 문서 내 빈도수(tf)만을 강조하여 문서 내 발생빈도가 낮은 복합명사의 경우 낮은 가중치를 갖는다. 반대로, 역문헌 빈도수(idf)로 인해 복합명사가 단일명사보다 높은 가중치를 갖게 되면 단일명사의 가중치를 지나치게 떨어뜨려 검색 성능을 저하시킨다. 이런 문제를 해결하기 위해서 복합명사의 통계적인 특성을 고려하고, 복합명사를 이루는 구성명사의 적절한 가중치 사용과 tf*idf 변화 범위에 따른 파라메터를 이용하였다. 결과적으로 본 논문에서는 질의 색인어의 종류에 따라 가중치를 달리 부여함으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있는 가중치 부여 방법을 제시하고 검증 실험을 통해 유효성을 제시했다는 점에서 그 의의가 있다고 하겠다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.145-148
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• 2003

The agglutinative nature of Korean language makes the problem of automatic indexing of Korean much different from that of Indo-Eroupean languages. Especially, indexing with compound nouns in Korean is very problematic because of the exponential number of possible analysis and the existence of unknown words. To deal with this compound noun indexing problem, we propose a new indexing methods which combines the merits of the morpheme-based indexing methods and the n-gram based indexing methods. Through the experiments, we also find that the best performance of n-gram indexing methods can be achieved with 1.75-gram which is never considered in the previous researches.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.357-364
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• 2001

본 논문에서는 단위명사 사전과 접사 사전을 이용하여 한국어 복합명사를 분해하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 한국어 복합명사는 그 구조에 있어서 중심어가 뒤에 나타난다는 점에 착안하여 본 논문에서 제안한 분해 알고리즘은 복합명사를 끝음절에서 첫음절 방향 즉 역방향으로 분해를 시도한다. ETRI의 태깅된 코퍼스로부터 추출한 복합명사 3,230개에 대해 실험한 결과 약 96.6%의 분해 정확도를 얻었다. 미등록어를 포함한 복합명사의 경우는 77.5%의 분해 정확도를 나타냈다. 실험에 사용된 데이터중의 미등록어는 대부분 접사를 포함한 파행어로서, 제안한 복합명사 분해 알고리즘은 접사가 부착된 미등록어 분석에 있어서 보다 높은 분석 정확도를 나타냄을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제21권3호
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• pp.274-284
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• 2002

한국어 대어휘 연속음성인식을 위한 텍스트 전처리에서 띄어쓰기 오류는 잘못된 단어를 인식 어휘에 포함시켜 언어모델의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 텍스트 코퍼스의 띄어쓰기 교정을 위하여 한국어 음절 N-그램을 이용한 자동 띄어쓰기 알고리듬을 제시한다. 제시된 알고리듬에서는 주어진 입력음절열은 좌에서 우로의 천이만을 갖는 마코프 체인으로 표시되고 어떤 상태에서 같은 상태로의 천이에서 공백음절이 발생하며 다른 상태로의 천이에서는 주어진 음절이 발생한다고 가정한다. 마코프 체인에서 음절 단위 N-그램 언어모델에 의한 문장 확률이 가장 높은 경로를 찾음으로써 띄어쓰기 결과를 얻는다. 모든 공백을 삭제한 254문장으로 이루어진 신문 칼럼 말뭉치에 대하여 띄어쓰기 알고리듬을 적용한 결과 91.58%의 어절단위 정확도 및 96.69%의 음절 정확도를 나타내었다. 띄어쓰기 알고리듬을 응용한 줄바꿈에서의 공백 오류 처리에서 이 알고리듬은 91.00%에서 96.27%로 어절 정확도를 향상시켰으며, 복합명사 분리에서는 96.22%의 분리 정확도를 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제41권1호
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• pp.40-47
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• 2020

본 연구는 전북 서해안권 국가지질공원 지질명소의 안내 표지판에 기술된 용어를 분석하였다. 안내 표지판에 기술된 용어들 중 명사만을 추출하여 표준국어대사전, 지구과학 학술용어집, 2015개정 교육과정에 따른 교과용 도서 개발을 위한 편수 자료를 기준으로 등재 여부를 확인하여 8가지 유형으로 분류하였다. 추출된 용어 중 71개(10.8%)의 용어는 어느 용어집에도 등재되지 않은 [유형 8]에 해당하는 용어들이었다. 이 유형의 용어들은 대부분이 [명사]+[명사] 또는 [명사]+[접사]가 결합하여 파생된 합성어로 그 의미를 명확하게 해석하여 이해하기란 쉽지 않은 것으로 판단되었다. 또한 256개(46%)의 용어가 전문 분야에서 사용되는 전문 용어로 확인되었다. 따라서 국가지질공원 안내 표지판의 제작에 있어 일반인들과 학생들이 더 쉽게 읽고 이해할 수 있도록 전문 용어를 가급적 쉽게 풀어서 기술하고 전문 용어를 사용할 경우에는 용어에 대한 주석을 달아 부연 설명을 통해 충분한 교육적 효과를 얻을 수 있도록 해야 할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.694-695
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• 2007

한국어 문장의 구성은 명사, 동사와 같은 내용어와 조사, 어미와 같은 기능어로 크게 나눌 수있다. 문장의 핵심적인 의미 전달은 내용어에 의해 이루어지며, 한국어 명사구의 경우 잦은 기능어의 생략으로 명사 나열에 의한 복합 명사가 발생된다. 이렇게 발생되는 복합 명사를 구성하는 단위 명사들은 일부 문장 성분을 생략시켜 발생된 것으로, 생략 성분의 복원에 의해 본래의 문장 형태를 추정할 수 있다. 한국어 복합 명사의 경우, 생략되는 문장 성분은 대부분 접사, 조사와 같은 기능어로 국한되며, 기능어의 복원은 단위 명사 간의 격 관계와 의미 관계를 분석하여 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 단위 명사간의 보-술 관계를 이용하여 복합 명사를 구성하는 단위 명사 간의 의존 관계를 추정하고, 추정된 의존 관계에 의해 생략된 격조사와 용언화 접사를 복원하는 방법을 제안한다. 구조 분석에서 사용되는 의미 격틀에 의해 결정되는 격 관계는 격조사와 용언화 접사의 복원을 결정하며, 올바른 본래의 문장 표현 복원을 위해 관형격 조사와 관형격 어미를 비롯한 특별한 형태의 복원은 통계 정보와 휴리스틱 규칙으로 결정한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.115-127
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• 2000

기존 워드프로세서의 맞춤법 검사기는 여러 오류 단어 후보군 중에서 1개를 선택하는 오류 작업의 불편함과 60%대의 낮은 교정률 그리고 늦은 처리 속도 등의 단정을 갖고 있다. 본 연구에서는 이러한 단점들을 해결하기 위하여 1개의 교정 단어와 페이지 단위의 일괄 교정으로 교정의 불편함을 해소하고, 높은 오류 교정률과 빠른 처리 속도를 가능하게 하는 방안을 제시한다. 이를 위하여 형태소 분석 시 처리 속도를 향상시키기 위한 방법으로 양방향 최장일치법을 적용하며, 교정 시의 정확성보장과 처리 속도의 향상을 위한 사전과 여러 알고리즘(복합명사 분리, 보조용언 분리, 오타 교정 등) 등을 개발하여 적용하였다. 특히 한국어에서 모호성이 많이 발생되는 의존명사 및 접미사와 조사/어미의 구분 방안, "로써/로서, 되다" 등의 구분 처리 방안을 제시하여 교정 시스템의 신뢰성을 높였다.