• 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.

• 한국독성학회:학술대회논문집
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• 한국독성학회 2001년도 International Symposium on Dietary and Medicinal Antimutgens and Anticarcinogens
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• pp.43-44
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• 2001

The increasing evidence for the involvement of food borne HAs in the aetiology of human cancer has stimulated intense efforts to identify dietary constituents which protect against these compounds. About 280 articles on this topic have been published in the last 20 years, most of them were antimutagenicity studies with indicator cells that require addition of exogenous activation mix. The experimental models do not adequately reflect protective mechanisms that are active in vivo and may give misleading results.(omitted)

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.242-247
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• 2008

본 논문은 하위범주화에 의한 한국어 파싱의 설계를 논의한다. 우선, 기계 번역에 중요한 영향을 끼치는 한국어 문법구성 요소인 통사 범주, 조사, 어미, 통사적 접사, 의존 명사 등을 논의하고 하위 범주화와 표현 패턴을 논의한다. 다음에 간단한 한국어 파서의 기본 골격을 제시한다. 첫 번째 과정은 입력 단계로서 문장을 스캐닝(scanning) 하고 관사, 명사, 수사, 통사적 접사, 조사, 의존 명사, 어미활용, 형용사, 부사, 조동사 들을 처리한다. 두 번째 과정에서는 하위범주화 패턴과 표현 패턴을 처리한다. 세 번째 단계에서는 절을 처리하고, 네 번째 단계에서는 SEA(Sentence Ending+Auxiliary)를 처리한다.

• 인지과학
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• 제11권1호
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• pp.81-92
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• 2000

인간의 자연스러운 대화에서는 생략 현상이 빈번하게 일어난다. 생략 어구로부터 화자의 의도를 파악하는 것은 쉽지가 않다. 생략 어구 자체만 가지고는 그것의 의미와 화자의 의도를 파악하기 힘들며 이전 발화들로부터 구성된, 혹은 영역에 내재된 맥락과의 연관성을 살펴보아야 하기 때문이다. 본 연구에서는 Lambert가 제안한 3단계 계획기반 대화이해모델을 확장함으로써 한국어 대화에서 나타나는 생략 어구로부터 화자의 의도를 인식하는 모델을 제안한다. 먼저 Lambert의 모델에서 고려하지 않은, 생략 어구 형태의 발화를 통해 화자가 의도하는 담화 행위를 새로운 담화 recipe로 정의하여 추가하였다. 한국어에서는 조사가 화자의 의도를 나타내므로 이러한 특성을 이용하여 생략어구를 표층 화행으로 표현할 때, 조사 정보를 포함하여 화자의 의도 인식을 용이하게 함을 볼 수 있었다. 또한 객체와 초점화 이론을 제안하여, 생략 어구를 통해서 화자가 두 개의 계획을 비교하여 고려하는 의도를 인식할 수 있도록 했다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.219-224
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• 1989

본 연구는 한영 기계 번역을 위한 사전 중에서 한국어 조사 사전에 대한 모델을 제시하였다. 특히 정확한 역어 선택을 위한 제약정보를 수집하는데 중점을 두었다. 지금까지의 한국어 조사에 대한 역어 선택 방법은 체언의 속성 정보에 의한 역어 선택과 default 역어의 선택이었다. 그러나 한국어의 한 조사에 대응하는 영어의 전치사의 수가 너무 많음으로 인하여 이러한 기존의 방법을 사용할 경우 고질의 변역은 기대할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 정확한 역어의 선택을 위하여 조사의 격 분류와 체언의 속성 정보를 더욱 세분화 시키고, 이를 이용한 용언의 기본 구문 패턴을 재정립하였다. 또한 한 두개의 default 역어로 인한 번역의 부 정확성을 탈피하기 위하여 default 역어 및 체언의 속성 정보에 의한 역어를 용언의 의미적 분류에 의해 더욱 세분화시킴으로써 정확한 역어를 선택하는 방법을 제시하였다.

• 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 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.31-35
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• 1998

한국어에서 많이 사용되는 조사는 앞 명사의 종성에 따라 그 형태가 다르게 표기된다. 그런데 앞의 단어가 한글이 아닌 영어나 특수기호 등일 경우, 그 단어의 종성을 알아내는 일은 단순하지 않다. 본 논문에서는 영어가 명사로 쓰였을 경우, 그 단어 종성의 종류를 파악하여 적합한 형태의 조사를 자동으로 붙이는 방법을 제안하고, 실험한다. 제안된 방법은 기본적으로 결정트리(decision tree)와 같은 방법으로 영어 단어의 뒷글자부터 차례로 결정의 단서로 사용하였고, 분야에 맞도록 학습가능하다. 1,500단어로 학습한 후, 미학습 데이터에 대해 실험한 결과, 약 96%의 정확도를 보였고, 학습 데이터가 많아지면 정확도가 더 증가할 것으로 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.36-40
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• 1998

전문 분야의 세분화로 인한 신조어 발생이 늘어나고 있다. 또한, 이러한 단어를 우리말로 표현이 불가능한 경우 우리 발음으로 풀어 기록하지 않고 그대로 적는 경우도 늘어나고 있는 추세이다. 특히 전문 서적일수록 두드러진다. 그러나 한글과 영어를 혼용하여 기록할 경우 부적절한 조사의 쓰임으로 인하여 매끄럽지 못함을 가끔 볼 수 있다. 본 논문에서는 영단어의 발음특성정보를 이용하여 한글 조사의 오류를 정확하게 검출하고 교정을 할 수 있다.

• 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.