• 인지과학
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• 제10권2호
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• pp.11-16
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• 1999

한글 문서에서 일부 조사와 일부 어미들은 출현 빈도가 높은 반면에 그 외에 조사와 어미는 출현빈도가 낮을 것으로 추측되고 있다. 본 연구에서는 실험을 통해서 이러한 사실을 확인하고 한국어 분석 시스템에서 활용하기 위하여 조사와 어미의 상대적 출현 빈도를 조사하였다. 조사의 상대적 출현 빈도를 조사한 결과, 말 뭉치 분야에 따라 약간의 차이가 있으나 일반적으로 빈도수가 높은 9개의 조사가 전체 조사의 70%를 차지하고 상위 20개, 32개, 69개의 조사가 각각 90%, 95%, 99%를 차지하고 있음을 확인하였다. 어말 어미는 빈도수가 높은 10개의 어말 어미가 전체 어말 어미의 70%를 차지하고 상위 33개, 54개, 117개가 각각 90%, 95%, 99%를 차지하고 있다. 본 논문에서는 조사와 어미의 상대적 출현 빈도에 따라 문법형태소 사전을 구성하는 방법을 제안한다. 조사와 어미의 상대적 출현 빈도는 미등록 어 추정이나 형태론적 중의 성을 해결할 때도 활용된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.228-232
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• 2007

In this paper we propose comparison of both verb and noun endings between Korean and Mongolian languages. It is based on the similarity between two languages which have the same sentence structures and their eomi and josa structure. Korean verb and noun endings match into those of corresponding Mongolian endings. Josa and eomi are classified as a one-to-one, a one-to-many, and a many-to-many cases as well as some abnormal cases. In order to encourage development of Korean to Mongolian machine translation system, this paper would introduce one of the significant units in grammar.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제65호
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• pp.125-141
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• 2008

In this work, we propose an automatic word spacing system for Korean using conditional random fields (CRFs) with Korean features. We map a word spacing problem into a classification problem in our work. We build a basic system which uses CRFs and Eumjeol bigram. After then, we analyze the result of inner-test. We extend a basic system added by some Korean features which are Josa, Eomi and two head Eumjeols of word extracting from lexicon. From the results of experiment, we can see that the proposed method is better than previous methods. Additionally the proposed method will be able to use mobile and speech applications because of very small size of model.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.97-100
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• 2001

본 논문은 규칙과 통계 정보를 모두 적용하는 혼합형 품사 태깅 시스템에서 통계 정보를 이용하여 품사 태깅을 수행할 때 조사와 어미를 문법 기능에 따라 구분하여 사용하는 품사 태깅 시스템을 기술한파. 품사 태깅은 주로 주변의 품사열을 이용하게 되는데 품사 정보를 추출할 때 조사와 어미의 문법 기능인 조사의 격 정보와 어미의 활용형 정보에 따라 몇 가지로 분류하고 정보를 추출하여 품사 태깅에 적용하면 조사와 어미를 분류하지 않은 품사열 만을 사용한 태깅 방법 보다 더 나은 성능을 얻을 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.555-562
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• 2016

의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.188-194
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• 1995

한글 문서에서는 일부 조사와 일부 어미가 자주 출현하며 그 외의 조사/어미는 출현 빈도가 낮을 것으로 추측되고 있다. 본 연구에서는 실험에 통해서 이러한 사실을 확인하고 자주 출현하는 통합형 조사와 어미의 빈도를 구하기 위하여 한국어 말뭉치에서 통합형 조사와 통합형 어미의 상대적 출현 빈도를 조사하였다. 통합형 조사의 상대적 출현 빈도를 조사한 결과 말뭉치의 분야에 따라 약간의 차이가 있으나 평균 상위 9개의 통합형 조사가 전체 조사의 70%를 차지하고 있으며 상위 20개, 32개, 69개의 통합형 조사가 각각 90%, 95%, 99%를 차지하고 있음을 확인하였다. 통합형 어말어미의 경우에는 상위 10개의 통합형 어말어미가 전체 어말어미의 70%를 차지하고 상위 33개, 54개, 117개의 통합형 어미가 각각 90%, 95%, 99%를 차지하고 있다. 본 논문에서는 조사, 어미의 상대적 출현 빈도에 따라 계층적으로 조사/어미 사진을 구성함으로써 형태소 분석 효율을 높이고 형태소 분석기가 다양한 응용 분야에 쉽게 적응할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 또한 통합형 조사, 어미의 상대적 출현 빈도는 미등록어 추정을 용이하게 하거나 형태론적 모호성을 해결할 때에도 유용하게 활용될 수 있음을 보인다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.576-584
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• 2017

사전에 등록되지 않은 미등록어는 형태소분석에서 뿐만 아니라 자연언어처리의 모든 분야에서 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 명사후문자열을 이용하여 미등록어를 인식하는 방법을 제안한다. 명사후문자열이란 명사를 포함하고 있는 어절에서 명사 뒤에 나오는 문자열을 의미하며, 조사, 접미사+조사, 동사화접미사+어미 등이 이에 속한다. 문서에 출현한 미등록어 포함 어절들을 모아 정렬한 다음, 동일한 앞부분을 가지는 어절이 두 개 이상일 경우에 한하여 미등록어 인식을 시도한다. 이 어절들에서 동일한 앞부분을 미등록 명사로, 그 다음 음절부터 끝 음절까지를 명사후문자열로 추정한다. 그리고 세종말뭉치에서 추출한 명사후문자열 정보를 이용하여 미등록 명사를 결정한다. 포털사이트 기사를 이용하여 실험한 결과, 2가지 형태 이상으로 출현한 미등록어에 대해 정확률 99.64%, 재현율 99.46%의 높은 인식 성능을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.9-21
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• 2003

본 논문에서는 한국어 번역문과 영어 원문으로 구성된 병렬 코퍼스로부터 자동으로 외래어 표기 사전을 구축하는 시스템을 제안한다. 구축 시스템은 첫 단계로 한국어 문서에서 명사를 추출하고, 두 번째 단계에서 추출된 명사 중 언어 모델에 근거하여 외래어만을 추출한 후, 마지막 세 번째 단계에서 확률적 정렬 방법을 이용하여 외래어에 대응되는 영어를 추출한다. 특히, 외래어는 한국어 어미나 조사가 붙어서 같이 쓰이기 때문에, 한국어 어절 내에서 정확하게 외래어 부분만을 분리하기 위해, 병렬 코퍼스 내에 존재하는 대응 영어 단어 정보를 활용하였다. 또, 문자체계가 다른 두 단어를 같은 문자로 변환하지 않고 직접 음운 유사도를 비교할 수 있도록 했다. 실험 결과, 성능은 전처리 단계인 한국어 미등록어 및 외래어 추정에 영향을 많이 받았고, 수작업으로 전처리를 한 모델 중 가장 성능이 높은 것은 재현률 85.4%, 정확률 91.0%를 보였고, 전 과정을 자동으로 한 모델중에서는 재현률 68.3%, 정확률 89.2%를 보였다.

• 감성과학
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• 제13권3호
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• pp.449-458
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• 2010

다양한 분야에서 인터넷 상의 방대한 양의 문서 혹은 리뷰로부터 유용한 정보를 얻고자 하는 노력이 높아짐에 따라 문서 혹은 리뷰 상의 생각 및 의견에 대한 자동 분류 연구의 필요성이 대두되었다. 이러한 자동분류를 감성 분류라 하며, 감성 분류 연구는 크게 세 가지 단계를 가지는데, 첫 번째로 주관적인 생각이나 느낌을 표현하는 문장을 추출하기 위한 주관성 분류 연구, 두 번째로 문서 또는 문장을 긍정, 부정으로 나누는 극성 분류 연구, 그리고 세 번째로 문서 또는 문장이 어느 정도의 주관성 및 극성을 갖는지 그 강도를 구하는 강도 분류 연구이다. 최근 의견 분류에 대한 연구들을 살펴보면, 분류를 위해 자질(Feature)로서 단일어(Single word)가 아닌 2개 이상의 N-gram 단어, 어휘 구문 패턴 및 통사 구문 패턴 등을 사용하는 것을 확인할 수 있다. 특히, 패턴은 단일어나 N-gram 단어에 비해 유연하고, 언어학적으로 풍부한 정보를 표현할 수 있기 때문에 이를 이용한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그럼에도 불구하고, 이러한 연구들은 주로 영어에 대한 연구들이었으며, 한국어에 패턴을 적용하여 주관성을 갖는 문장을 분류하거나, 극성을 분류하는 연구들은 아직 미비하다. 한편, 한국어는 용언의 활용이 발달되어 있어, 어미의 변화가 다양하며, 그 변화에 따라 의미가 미묘하게 변화한다. 그러나 기존 한국어에 대한 의견 분류 연구들은 단어의 핵심 의미만을 파악하기 위해 어미부분을 제거하고 어간만을 취해서 처리하여 어미에 대한 의미변화를 고려하지 못하였다. 그래서 본 연구는 영어에 적용된 패턴을 이용한 기존 방법들을 정리하고, 그 방법들 중에서 극성을 지닌 문장성분 패턴을 한국어에 적용하였다. 그리고 어미의 변화에 대한 패턴을 추출하여 이 변화가 의견 분류의 성능에 미치는 영향을 분석하였다.