• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.43-48
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• 2019

본 논문에서는 한국어 챗봇에서의 문장 분류 시스템에 대하여 서술한다. 텍스트를 입력으로 받는 한국어 챗봇의 경우, 때때로 입력 문장에 오타나 띄어쓰기 오류 등이 포함될 수 있고, 이러한 오류는 잘못된 형태소 분석 결과로 이어지게 된다. 잘못된 형태소 분석 결과로 인한 문장 분류의 오류를 줄이기 위하여, 본 논문에서는 새로운 통합 어절 임베딩 방식을 제안한다. 통합 어절 임베딩 방식의 단점을 보완하고 성능을 향상시키기 위하여, 두 가지의 말뭉치 노이즈 추가 방법이 별도로 제안되었다. 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안된 시스템은 오류를 포함한 한국어 문장 분류 문제에서 기존 시스템과 비교하여 문장 단위 정확률 기준으로 23 %p의 성능 향상을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권4호
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• pp.169-178
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• 2022

형태소는 더 이상 분리하면 본래의 의미를 잃어버리는 말의 최소 단위이다. 한국어에서 문장은 공백으로 구분되는 어절(단어)의 조합이다. 형태소 분석은 어절 단위의 문장을 입력 받아서 문맥 정보를 활용하여 형태소 단위로 나누고 각 형태소에 적절한 품사 기호를 부착한 결과를 생성하는 것이다. 한국어 자연어 처리에서 형태소 분석은 가장 핵심적인 태스크다. 형태소 분석의 성능 향상은 한국어 자연어 처리 태스크의 성능 향상에 직결된다. 최근 형태소 분석은 주로 기계 번역 관점에서 연구가 진행되고 있다. 기계 번역은 신경망 모델 등으로 어느 한 도메인의 시퀀스(문장)를 다른 도메인의 시퀀스(문장)로 바꾸는 것이다. 형태소 분석을 기계 번역 관점에서 보면 어절 도메인에 속하는 입력 시퀀스를 형태소 도메인 시퀀스로 변환하는 것이다. 본 논문은 한국어 형태소 분석을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 모델은 기계 번역에서 높은 성능을 기록한 BERT-fused 모델을 기반으로 한다. BERT-fused 모델은 기계 번역에서 대표적인 Transformer 모델과 자연어 처리 분야에 획기적인 성능 향상을 이룬 언어모델인 BERT를 활용한다. 실험 결과 형태소 단위 F1-Score 98.24의 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.268-272
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• 2016

영어권 언어가 어절 단위로 품사를 부여하는 반면, 한국어는 굴절이 많이 일어나는 교착어로서 데이터부족 문제를 피하기 위해 형태소 단위로 품사를 부여한다. 이러한 구조적 차이 안에서 한국어에 적합한 품사 태깅 단위는 지속적으로 논의되어 왔으며 지금까지 음절, 형태소, 어절, 구가 제안되었다. 본 연구는 어절 단위로 태깅함으로써 야기되는 복잡한 품사 태그와 데이터부족 문제를 해소하기 위해 어절에서 주요 실질 형태소와 주요 형식 형태소만을 뽑아 새로운 어절을 생성하고, 생성된 단순한 어절에 대해 CRF 태깅을 수행하였다. 실험결과 평가 말뭉치에서 미등록 어절 등장 비율은 9.22%에서 5.63%로 38.95% 감소시키고, 어절단위 정확도를 85.04%에서 90.81%로 6.79% 향상시켰다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권2호
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• pp.131-139
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• 2007

본 논문에서는 띄어쓰기 오류와 철자 오류를 동시에 교정 가능한 전처리기를 제안한다. 제시된 알고리즘은 기존의 전처리기 알고리즘이 각 오류를 따로 해결하는 데에서 오는 한계를 극복하고, 기존의 noisy-channel model을 확장하여 대화체의 띄어쓰기 오류와 철자 오류를 동시에 효과적으로 교정할 수 있다. N-gram과 자소변환확률 등의 통계적 방법과 어절변환패턴 사전을 이용하여 최대한 사전을 적게 이용하면서도 효과적으로 교정 후보들을 생성할 수 있다. 실험을 통해 현재 단계에서는 만족할 만한 성능을 얻지는 못하였지만 오류 분석을 통하여 이와 같은 방법론이 실제로 효용성이 있음을 알 수 있었고 앞으로 더 많은 개선을 통해 일상적인 대화체 문장에 대해서 효과적인 전처리기로서 기능할 수 있을 것으로 기대된다.

• 인지과학
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• 제20권4호
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• pp.421-437
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• 2009

채팅 시스템은 인간이 사용하는 언어를 이용하여 인간과 컴퓨터 간의 대화를 시뮬레이션하는 프로그램이다. 본 논문에서는 핵심어와 화행을 입력으로 받아 자연스러운 채팅 문장을 생성하는 통계 모델을 제안한다. 제안 모델은 먼저 핵심어를 포함한 어절을 말뭉치에서 선택하고, 해당 어절의 주위에 있는 어절의 출현 정보와 구문 정보를 이용하여 후보 문장들을 생성한다. 그리고 화행에 기초한 언어 모델, 어절간 공기 정보, 각 어절의 구문 정보를 이용하여 생성된 후보 문장 중 하나를 선택한다. 실험 결과에 따르면 제안 모델은 단순한 언어 모델에 기반한 기존의 모델보다 좋은 86.2%의 적합 문장 생성률을 보였다.

• 한국보육지원학회지
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• 제14권1호
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• pp.87-108
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• 2018

Objective: The purpose of this study was to investigate grandmothers' verbal and nonverbal behaviors during young grandchildren-grandmother picture book reading. Methods: Participants were fifty-two children aged 22-42 months and their grandmothers. The researcher visited participating children's homes or child care centers and videotaped grandchildren-grandmother book reading activities. Each grandmother read two picture books for each observation. Grandmother surveys were administered after the reading activities. Parent surveys were completed by parents and were returned to the researcher. Results: First, grandmothers began reading picture books to grandchildren when children were 6 to 11-months-old or 12 to 17-months-old. They spent 5 to 10 minutes or 10 to 15 minutes at a time reading books. Second, grandmothers' most frequent verbal behavior during young grandchildren-grandmother picture book reading was 'explaining,' followed by 'questioning,' and 'providing feedback,' in that order. Grandmothers' MLU-eojeol during grandchildren-grandmother reading was 2.56. Their most frequently used nonverbal behavior was 'pointing,' followed by 'gestures.' Lastly, there was a significant difference in grandmothers' verbal and nonverbal behaviors during grandchildren-grandmother reading, depending on the grandmothers' characteristics. Conclusion/Implications: Grandmothers use various verbal and nonverbal behaviors during grandchildren-grandmother picture book reading activities, and there are significant differences in grandmothers' verbal and nonverbal behaviors with grandchildren based on grandmothers' characteristics.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.268-272
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• 2016

영어권 언어가 어절 단위로 품사를 부여하는 반면, 한국어는 굴절이 많이 일어나는 교착어로서 데이터부족 문제를 피하기 위해 형태소 단위로 품사를 부여한다. 이러한 구조적 차이 안에서 한국어에 적합한 품사 태깅 단위는 지속적으로 논의되어 왔으며 지금까지 음절, 형태소, 어절, 구가 제안되었다. 본 연구는 어절 단위로 태깅함으로써 야기되는 복잡한 품사 태그와 데이터부족 문제를 해소하기 위해 어절에서 주요 실질 형태소와 주요 형식 형태소만을 뽑아 새로운 어절을 생성하고, 생성된 단순한 어절에 대해 CRF 태깅을 수행하였다. 실험결과 평가 말뭉치에서 미등록 어절 등장 비율은 9.22%에서 5.63%로 38.95% 감소시키고, 어절단위 정확도를 85.04%에서 90.81%로 6.79% 향상시켰다.

• 말소리와 음성과학
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• 제7권3호
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• pp.165-173
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• 2015

This study was aim to compare the phonological error patterns and PCC(Percentage of Correct Consonants) derived from the single word and spontaneous speech contexts of the speech sound disorders with unknown origin(SSD). The present study suggest that the development phonological error patterns and non-developmental error patterns of the target children, in according to speech context. The subjects were 15 children with SSD up to the age of 5 from 3 years of age. This research use 37 words of APAC(Assessment of Phonology & Articulation for Children) in the single word context and 100 eojeol in the spontaneous speech context. There was no difference of PCC between the single word and the spontaneous speech contexts. Significantly different developmental phonological error patterns between the single word and the spontaneous speech contexts were syllable deletion, word-medial onset deletion, liquid deletion, gliding, affrication, fricative other error, tensing, regressive assimilation. Significantly different non-developmental phonological error patterns were backing, addtion of phoneme, aspirating. The study showed that there was no difference of PCC between elicited single word and spontaneous conversational context. And there were some different phonological error patterns derived from the two contexts of the speech sound disorders. The more important interventions target is the error patterns of the spontaneous speech contexts for the immediate generalization and rising overall intelligibility.

• 한국어교육
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• 제23권1호
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• pp.77-100
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• 2012

This study investigates issues in relation to text segmenting, in particular, line breaks in Korean language textbooks. Research on L1 and L2 reading has shown that readers process texts by chunking (grouping words into phrases or meaningful syntactic units) and, therefore, phrase-cued texts are helpful for readers whose syntactic knowledge has not yet been fully developed. In other words, it would be important for language textbooks to avoid awkward syntactic divisions at the end of a line, in particular, those textbooks for beginners and intermediate level learners. According to our analysis of a number of major Korean language textbooks for beginner-level learners, however, many textbooks were found to display line-breaks of awkward syntactic division. Moreover, some textbooks displayed frequent instances where a single word (or eojeol in the case of Korean) is split between different lines. This can hamper not only learners' learning of the rules of spaces between eojeols in Korean, but also learners' development in automatic word recognition, which is an essential part of reading processes. Based on the findings of our textbook analysis and of existing research on reading, this study suggests ways to overcome awkward line-breaks in Korean language textbooks.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1898-1904
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• 2009

신문이나 블로그와 같은 실제 문서에서는 위키백과(Wikipedia)와 같은 기존에 없던 새로운 단어를 포함하고 있다. 그러나, 대부분의 정보 처리 기술은 시스템 개발 당시 확보한 자료를 바탕으로 사전을 구축하므로, 이러한 새로운 단어에 대해 신속하게 대처할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 사전에 등록되어 있지 않은 한국어 미등록어를 자동으로 인식하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 전문분석 기반 미등록명사 인식 단계, 웹 출현빈도 기반 미등록용언 인식 단계, 웹 출현빈도 기반 미등록명사 인식 단계로 구성된다. 제안하는 모델은 문서에서 여러 번 나타난 미등록어에 대해 전문분석을 통해 정확하게 인식할 수 있다. 그리고, 제안하는 모델은 문서에 한번 나타난 미등록어에 대해서도 웹문서를 바탕으로 광범위하게 인식할 수 있다. 또한, 제안하는 모델은 기본형이 어절에 그대로 나타나는 미등록명사뿐만 아니라 기본형이 변형하여 나타날 수 있는 미등록용언도 인식할 수 있다. 실험 결과 기존 미등록어 인식방법에 비해 제안하는 접근방법은 정확률 1.01%와 재현을 8.50%를 개선하였다.