• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권4호
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• pp.163-170
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• 2019

한국어는 "을/를/이/가/와/과"와 같은 조사가 체언에 붙어 문장의 의미를 더해준다. 문장 중에 외국어 표기를 그대로 사용하는 경우나 외국어의 약자가 포함되어 있는 경우, 외국어의 발음에 따른 적절한 조사가 연결되지 않는 경우가 있다. 때로는 문장의 자연스러운 표현을 위하여 "을(를)"과 같이 괄호 형식으로 표현하여 조사를 두 개 다 수용 가능한 형태로 사용되어지기도 한다. 본 연구에서는 문장 내에 외국어가 포함되어 있는 경우, 조사가 부자연스럽게 연결되는 예를 찾고 체언의 종성 발음을 학습하여 자연스러운 조사 연결을 위한 방법을 알아보고자 한다. 제안하는 방법은 순환신경망 모델을 이용하여 외국어에 연결된 조사를 자연스럽게 표현하는 것이다. 제안된 모델로 학습 및 테스트하여 방법의 필요성을 입증함으로써, 향후 기계 번역에서 영문 약자나 새로운 외국어 삽입 시 자연스러운 조사 연결로 완전한 문장을 연결하는데 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.273-279
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• 2018

본 연구는 번역기를 활용한 영작문 수업에서 대학생들이 작성한 비즈니스 이메일 영작문에 나타난 오류를 분석하고 설명하려는 연구이다. 연구는 취업실무영어 수업을 수강한 대학생들이 3가지 과제에 대해 작성한 21개 이메일을 분석하여 이에 나타난 문법오류를 분석 정리하였다. 이메일에 나타난 문법오류를 살펴보면, 동사의 용법을 제대로 알지 못해서 발생한 언어 내 오류가 가장 빈번했으며, 완료 시제를 사용해야 하는 문장에서 과거동사를 사용하는 시제에 관한 오류와 명사 앞에 정관사를 사용하지 않은 정관사 오류와 전치사 잘못 사용한 오류와 같은 언어 간 오류도 있었다. 문맥과 관련된 오류를 보면 지칭하는 명사에 맞게 단 복수대명사를 제대로 사용하지 못한 오류라던가, 문장을 연결하다가 생략할 수 없는 주어를 생략한 오류는 의미전달에 문제가 될 수 있는 심각한 오류이다. 이러한 오류분석을 통하여 영어를 학습하고 있는 학습자가 특정한 문법사항을 학습하는 데에 어려움을 겪고 있다는 것과 학생들의 영어능력 발달단계를 가늠해 주는 정보를 제공함으로 연구의 의미가 있다고 볼 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.279-284
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• 2006

한국어 부분 구문분석의 단위인 말덩이(chunk)는 하나의 의미적 중심어를 가지며, 그 구문구조가 선형인 구를 말하며, 말덩이를 분석하는 과정을 구묶음(chunking)이라고 한다. 한국어 말덩이에는 여러 종류가 있으며 보조용언도 말덩이의 한 종류이다. 이 논문은 (한국해양대학교, 2005)의 연구를 바탕으로 오류를 자주 발생시킨 의존명사를 포함하는 보조용언에 대한 명확한 기준을 제시하여 구축된 말뭉치의 신뢰성을 더욱 높이고자 한다. 이 논문에서는 모든 의존명사를 포함하는 보조용언을 다루기에는 더 많은 연구가 필요하므로 "것", "바", "때문", "데" 등의 의존명사를 포함하는 보조용언을 구성하는 말덩이를 중심으로 명확한 기준을 언어학적인 방법으로 제시하고 말뭉치 구축 오류를 방지할 수 있는 해결방안을 모색한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.6527-6533
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• 2015

본 논문은 한국어와 영어 성별어(genderlect)에 관한 비교연구이다. 성별어란 성(gender)의 차이가 언어에 반영된 현상을 말한다. 일반적으로 여성의 언어가 남성의 언어와 다르며, 이러한 차이가 성차별의 원인이나 증거가 된다는 것에 초점이 맞추어져서 연구가 이루어져 왔다. 본 논문은 성별어 중 여성발화의 특성을 영어와 한국어의 영화와 드라마 대사를 분석하여 알아보고자 하였다. 영어자료에서는 여성어가 주로 어휘 즉, 명사, 형용사, 부사의 사용과 관련하여 나타났으나, 한국어 자료에서는 어휘 뿐 아니라 한국어 경어법의 최고단계인 '합쇼체'와 관련하여 여성이 익숙치 않다는 특성이 드러났다. 일반적으로 공손발화에서는 영어나 한국어 모두 여성발화가 공손표현의 특징과 유사한데, 한국 여성들은 경어법에서 아주높임단계를 선호하지 않는 것으로 나타났다. 한국어와 영어의 성별어의 특징이 공손표현이라는 측면에서는 일반적으로 공유하는 부분이 많지만, 한국 여성들의 경우에는 공손어법 중 경어법의 최고 단계인 '합쇼체'보다는 '해요체'를 선호하는 부분을 주목하였다. 이는 성별어의 세계 보편적인 특성과 개별 문화의 차이가 드러나는 부분이라 하겠다.

• 한국음향학회지
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• 제18권5호
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• pp.21-27
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• 1999

본 논문에서는 가변어휘 단어 인식기에 사용하기 위한 개선된 MLP 기반 영어 발음사전 생성기를 제안한다. 가변어휘 단어 인식기는 인식대상 도메인이 수시로 바뀌는 상황에서 현재의 인식 도메인에 의해 결정되는 임의의 한국어 어휘들에 대해 처리 할 수 있다. 이 시스템을 영어 단어에 대해서도 처리할 수 있도록 하기 위해서는 미리 정의된 사전에 포함할 수 없는 영어 고유명사와 같은 단어의 발음열을 구할 수 있는 방법이 필요하다. 영어 발음사전 생성기를 구현하기 위하여 본 연구에서는 각 자소를 음소로 변환해 주는 문맥종속 다층 퍼셉트론 구조를 제안한다. 각 자소별 다층 퍼셉트론을 훈련하기 위해서는 표준 발음사전으로부터 각 자소에 대응하는 음소 학습용 데이터를 준비해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 적절한 거리척도를 사용하는 동적 프로그래밍 알고리즘을 사용한다. 훈련 및 평가를 위한 데이터로는 116,191개 영어 단어의 발음사전을 사용하였다. 평가 결과 각각 30～50개의 히든 노드를 가지는 26개 자소별 MLP와 예외 자소 발음사전을 가지고 표준 발음사전에 대하여 72.8%의 단어 정확도를 얻었으며, 이것은 기존의 규칙 에 기반한 발음사전 생성의 정확도인 24.0% 보다 매우 우수한 결과임을 보여주었다.

• 음성과학
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• 제10권3호
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• pp.187-209
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• 2003

In this paper, we examine if the lexical information of the verb and its noun object affects the pitch accent patterns of the verb phrase focus. Three types of verb-object combinations with different semantic weights are discussed: when the verbs have optional direct objects, when the objects have the greater semantic weight relative to verbs, and when the verbs and the objects have equal semantic weight. Argument-structure-based works note that the pitch accent location in a focused phrase is closely related to the argument structure and contextual information. For example, it has been argued that contextually new noun objects receive accent while given noun objects don't. Contrary to nouns, verbs can be accented or not in verb phrase focus regardless of whether they are given information or new information (Selkirk 1984, 1992). However, the production experiment in this paper shows that the accenting of verbs is not fully optional, but influenced by the lexical semantic information of the verbs. The accenting of noun objects with given information is possible and the deaccenting of new noun objects also occurs depending on the lexical information of the noun objects. The results demonstrate that in addition to argument structure and information by means of context sentences, the lexical semantic information of words influences the pitch accent location in focused phrase.

• 비교문화연구
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• 제51권
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• pp.329-356
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• 2018

감정표현의 종류에는 감정을 묘사하는 어휘, 감탄문 수사의문 등의 감정표현을 위한 문 구성, 간투사 표현, 발상태도의 부사, 문체 등이 제시되고 있다. 본고는 이러한 감정표현 가운데서 감정을 묘사하는 어휘를 중심으로, "こころ"에 나타난 '경(驚)'의 감정 표현의 번역 양상을 분석했다. 그 결과 '경(驚)'에 관한 번역 양상을 보면 사전에 제시한 대로의 어휘로 번역되는 경우도 있었지만 꼭 그렇지만은 아니라는 것을 알 수 있었다. 일본어 문에서 사용된 '경(驚)'의 감정 어휘에 대해, 한국어 역에서는 대체로 '동사⇨동사, 형용사', '부사+동사⇨동사' '부사⇨부사'로 번역되었지만, 감정표현을 강조하기 위해 다른 어휘가 더해진 경우가 있었다. 일부 '명사'는 용언을 이용해 번역되기도 했다. 상황에 따라 번역어휘는 'Surprise류(類)' 뿐 아니라 'Fear류(類)'과 'Sadness류(類)'의 어휘까지도 다양하게 사용되었다. 영어 역의 경우, 한국어 역에서 보였던 것과 다른 양상을 보였다. 주로 '동사⇨be+동사의 과거분사', '부사+동사⇨be+동사의 과거분사' '부사⇨be+동사의 과거분사'로 번역되었으며, 'Surprise류(類)', 'Fear류(類)' 등의 감정을 표현하는 동사 외에 감정 주체의 상태를 대체 표현할 수 있는 동사로 까지도 이용되는 등 매우 다양했다. 문중에 감정주체가 있는 경우의 한국어 역은 대체로 일본어 문과 일 대 일 대응 방식을 보였다. 문중에 감정주체가 없는 경우도 유사한 성향을 보이면서도, 3인칭인 경우에는 생략된 요소가 복원 가능하도록 유도한 번역이 보였다. 영어 역을 보면, 문중에 감정주체가 있는 경우에서만 아니라, 문중에 감정주체가 없는 경우도 생략된 감정주체 및 이를 판단하는 판단주체까지도 복원시켜 번역했다. 일본어와 한국어와 달리 주어는 감정을 느끼는 사람만 온 것이 아니라, 사건, 행위, 감정을 일으키는 원인이 제시되기도 했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.125-132
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• 2022

문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미는 유지하면서 길이가 축소된 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문법적으로 적절한 문장 압축을 위해, 초기 연구들은 사람이 정의한 언어 규칙을 활용하였다. 또한 시퀀스-투-시퀀스 모델이 기계 번역과 같은 다양한 자연어처리 태스크에서 좋은 성능을 보이면서, 이를 문장 압축에 활용하고자 하는 연구들도 존재했다. 하지만 언어 규칙을 활용하는 연구의 경우 모든 언어 규칙을 정의하는 데에 큰 비용이 들고, 시퀀스-투-시퀀스 모델 기반 연구의 경우 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 이를 해결할 수 있는 방법으로 사전 학습된 언어 모델인 BERT를 활용하는 문장 압축 모델인 Deleter가 제안되었다. Deleter는 BERT를 통해 계산된 perplexity를 활용하여 문장을 압축하기 때문에 문장 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않다는 장점이 있다. 하지만 Deleter는 perplexity만을 고려하여 문장을 압축하기 때문에, 문장에 속한 단어들의 언어 정보를 반영하여 문장을 압축하지 못한다. 또한, perplexity 측정을 위한 BERT의 사전 학습에 사용된 데이터가 압축 문장과 거리가 있어, 이를 통해 측정된 perplexity가 잘못된 문장 압축을 유도할 수 있다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 언어 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 계산에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 고유명사가 자주 포함되어 있으며, 불필요한 수식어가 생략되는 경우가 많은 뉴스 기사 말뭉치로 BERT를 fine-tuning하여 문장 압축에 적절한 perplexity를 측정할 수 있도록 하였다. 영어 및 한국어 데이터에 대한 성능 평가를 위해 본 논문에서 제안하는 LI-Deleter와 비교 모델의 문장 압축 성능을 비교 실험을 진행하였고, 높은 문장 압축 성능을 보임을 확인하였다.