• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.10-20
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• 2010

본 논문에서는 조사가 없는 연속된 명사열 중 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 명사열을 복합명사구라 정의하고, 의미 정보를 이용한 복합명사구의 구묶음 방법을 제시한다. 복합명사구의 구묶음에는 구문분석 말뭉치에서 추출한 명사쌍과 이들의 의미부류정보를 이용한다. 이러한 명사쌍과 의미부류정보는 신뢰도를 위해 세종말뭉치의 구문분석 말뭉치와 상세사전을 기반으로 구축하였다. 이들 정보를 이용한 복합명사구 구묶음 모듈은 길이(명사의 수)가 2 이상인 복합명사구에 대해서도 구묶음을 수행할 수 있다. 복합명사구 구묶음을 위해 '왼쪽명사-오른쪽명사' 쌍 38,940개, '왼쪽명사-오른쪽명사의미부류' 쌍 65,629개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사' 쌍 46,094개, '왼쪽명사의미부류-오른쪽명사의미부류' 쌍 45,243개의 정보를 구축하여 이용하였다. 실험을 위하여 신문기사의 내용으로 이루어진 세종형태소분석 말뭉치로부터 길이가 3 이상인 조사와 결합하지 않은 연속된 명사열을 포함하는 1,000 문장을 임의로 선별하였으며, 실험결과는 86.89%의 정밀도와 80.48%의 재현율, 그리고 83.56%의 f-measure를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권1호
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• pp.84-95
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• 2000

본 논문에서는 명사구 색인과 복합명사 분할을 포함한 복합명사 처리를 위해 통계 정보와 자연언어 처리를 제한적으로 이용 가능하게 하는 통합적 색인 기법을 제안한다. 먼저 색인과 검색에서 복합명사 분할 및 합성 모두를 고려한 통합 기법을 제시하고, 이를 위해 통계 정보와 제한적인 자연언어 처리를 모두 이용하는 통합 색인 기법을 제안한다. 먼저 형태소 분석 및 태깅 과정에서 단일어를 색인어로 추출하고 구문분석의 결과에서 명사구를 합성해 낸다. 구문 분석 실패 시에는 형태소 분석 및 태깅의 결과만을 사용하게 된다. 또한 태깅의 결과에서 복합명사를 골라 통계 정보를 이용하여 단일 명사로 분할하고 재합성한다. 분할된 단일 명사와 합성된 명사구는 기존의 단일어로만 이루어진 색인어를 보완하기 위해 색인어로 사용된다. 실험은 한국어 정보검색의 실험 집합인 KTSET 2.0과 KRIST SET을 사용하여 통합색인 기법이 복합명사 처리에 효율적임을 보였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.53-61
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• 1989

한국어의 구문 및 의미해석등에 필요한 정보를 도출하기 위한 입력분의 형태해석에 대하여 기술한다. 명사구에서 명사와 조사를 분리하고, 복합명사의 분리점을 선택하는 조건을 규정하며, 변형된 복합명사를 처리하는 규칙을 표시한다. 그리고 규칙동사에서 어간과 어미를 분리하고, 변칙용언과 음운축약 등을 효과적으로 처리하기 위한 논리표현 형식을 제안한다. 이 논리표현은 해석규칙과 속성값으로 구성한다. 명사사전의 중복을 배제하기 위하여 "명사형 하다" 동사의 분리 처리와 Q parameter 도입에 의한 "이다"의 처리방법을 보이고, 또한 부정문의 처리형식도 유도하여 복합술부의 형태소와 기본형식을 제시한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권8호
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• pp.1123-1128
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• 2012

본 연구의 목적은 한국어 형태소 분석기의 복합명사 분석에 이용할 수 있는 좌우접속규칙을 오류 정보를 이용하여 구축하는 것이다. 우리는 복합명사를 웹사이트로부터 수집하였고 CnuMa 형태소분석기를 이용하여 형태소를 분석하였다. 오류가 발견되면 그 오류를 수정할 수 있는 명사 접속 규칙을 구축하였으며, 명사 좌우 접속 규칙은 복합명사내의 좌우 문맥을 고려하여 작성되었다. 오류에 기반한 좌우접속규칙은 한국어 형태소 분석기인 CnuMa 형태소분석기의 정확률과 재현율을 각각 2.8%, 10.8% 향상시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.55-63
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• 2021

소셜 빅데이터는 신조어나 고유명사를 포함하는 경우가 많으며, 이들을 처리하기 위해 단어별 출현 빈도수를 기반으로 한 통계적인 형태소 분석 방법이 많이 활용되고 있다. 그러나 이들 방법에서는 복합 명사를 제대로 인지하지 못해, 키워드 추출의 정확도가 떨어지는 문제점이 지적되고 있다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터의 키워드 분석에 있어 복합 명사를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 형태소 분석 단계를 통해 얻어진 단어를 조합하여 복합 명사 후보군을 만들고, 주어진 리뷰에서 이들의 출현 빈도를 조사하여 얻어진 빈도수를 기반으로 복합 명사를 추출한다. 복합 명사 후보군을 구성하는 방법에 따라 두 가지 알고리즘을 제안하였으며, 각 알고리즘의 성능을 수식으로 표현하고 비교한다. 그리고 온라인에서 수집된 실제 데이터를 대상으로 실험을 통해 비교 결과를 검증하는 동시에, 제안 방법이 실시간 처리에도 적합함을 보여준다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제11권4호
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• pp.95-102
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• 2004

This paper proposes a method of segmenting compound nouns which include unregistered nouns into a correct combination of unit nouns using characteristics of person's names, loanwords, and location names. Korean person's name is generally composed of 3 syllables, only relatively small number of syllables is used as last names, and the second and the third syllables combination is somewhat restrictive. Also many person's names appear with clue words in compound nouns. Most loanwords have one or more syllables which cannot appear in Korean words, or have sequences of syllables different from usual Korean words. Location names are generally used with clue words designating districts in compound nouns. Use of above characteristics to analyze compound nouns not only makes segmentation more accurate, helps natural language systems use semantic categories of those unregistered nouns. Experimental results show that the precision of our method is approximately 98% on average. The precision of human names and loanwords recognition is about 94% and about 92% respectively.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1046-1049
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• 1987

This paper proposes a Korean-Japanese Machine Translation System that processes unregistered words, modifiers and compound sentences. In mophological analysis, the unregistered words are processed by using unregistered word processing algorithm. The modifiers are processed by consulting noun-attributes and grammar rules. The compound sentence processing algorithm recognizes whether the sentence that includes commas is compound sentence or not. This system performs on IBM-PC/AT DOS using Prolog-1.

• 한국교육논총
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• 제40권1호
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• pp.59-79
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• 2019

본 연구의 목적은 중국인 한국어 학습자들의 글쓰기 자료에 나타난 띄어쓰기 오류를 분석하고, 설문조사와 인터뷰 내용을 통해 오류 원인을 분석하여 중국인 학습자를 위한 띄어쓰기 교육 지도 방향을 제시하는 데 있다. 이를 위해 중국인 유학생의 글쓰기 자료 30편을 분석하였으며, 설문조사와 아울러 인터뷰를 실시하였다. 학습자들의 글쓰기 자료를 분석한 결과 총 148회 띄어쓰기 오류가 발견되었으며, 띄어 써야 하는데 붙여 쓴 오류(77.6%)는 붙여 써야 하는데 띄어 쓴 오류(22.4%)보다 훨씬 더 많이 나타났다. 붙여 쓴 오류 중 '명사+명사', '관형사(형)+의존명사'와 띄어 쓴 오류 중 '조사'의 오류 빈도수가 높게 나타났다. 이에 본고는 명사와 조사를 대상으로 연역적 측면과 귀납적 측면을 출발하여 띄어쓰기 지도 방향을 제시했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.40-46
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• 2003

본 논문에서는 분해 패턴을 이용한 재사용 분해 알고리즘과 외래어 인식, 이름 명사 인식, 지명 인식에 의한 미등록어 추정을 이용한 복합명사 분해 방법을 제안한다. 재사용 분해 알고리즘은 현재 분해되는 음절보다 짧은 길이의 음절에서 사용된 분해 방법을 재사용하여 분해가 이루어짐을 의미한다. 외래어 인식에서는 한국어 음절에서 비교적 사용 빈도가 낮은 음절들로 외래어가 구성이 됨을 이용한다. 이름 명사는 한국인의 이름 특성에서 한자 독음을 차용하여 작명이 이루어지기 때문에 일정한 수의 음절이 반복적으로 사용되는 점을 이용하여 인식한다. 지명 인식 방법은 지명이 출현하는 패턴을 분석하여 지명 사전의 검색으로 인식한다. 이와 같이 지명 사전에 의한 지명 인식과 알고리즘에 의한 외래어 및 이름 명사 인식 방법을 사용함으로써 미등록어 추정에 정확성을 높이고 분해 정확율 향상에 기여한다. 실험 결과 미등록어가 포함된 약 1,500어절에 대해 약 98%의 정확율이 나타났고, 미등록어가 사전에 모두 등재된 후의 실험에서는 약 99%의 정확율을 보였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.149-155
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• 2000

본 논문에서는 한국어에서 빈번하게 나타나는 합성명사의 의미해석을 하기 위한 워크벤치를 설계하고 구현하였다. 합성명사 의미해석을 위한 사전 구축 지원 워크벤치의 기능은 합성명사를 이루고 있는 명사와 명사가 어떠한 의미관계로 결합하고 있는지를 밝히기 위해서 의미관계 패턴을 정의한다. 정의된 의미관계 패턴을 이용하여 합성명사를 자동적으로 추출한다. 추출된 합성명사 사전을 이용해서 각 명사의 상위개념에 대해서도 의미관계를 반영시켜서 합성명사의 의미관계를 해석할 수 있도록 하는 환경을 제공하고 있다.