• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.281-284
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• 2013

한국전자통신연구원(ETRI)에서는 2010 년부터 2015 년까지 5 년간에 걸쳐 모바일 플랫폼 기반 대화모델이 적용된 자연어 음성인터페이스 기술을 개발하고 있다. 2010 년에는 대화 시스템의 전반적인 모습을 설계하였고, 2011 년에는 대상 도메인으로 도시 관광용 영어 대화 시스템을, 2012 년에는 대상 도메인으로 차량공조, 응급조치 등과 같은 차량 정보 서비스용 한국어 대화 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 2012 년에 개발한 차량 정보 서비스용 한국어 대화 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 차량 정보 서비스용 한국어 대화 시스템의 성능 평가는 운전 경험이 있는 평가자 20 명에 의해 이루어졌다. 평가자는 웹 평가 도구에 원격으로 접속하여 주어진 40 개의 차량 정보 관련 대화 미션을 태스크로 하여 차량 정보 서비스용 대화 시스템과 대화를 하였다. 평가는 태스크 성공률과 대화턴 성공률로 나누어 측정되었으며 태스크 성공률은 87.8%, 대화턴 성공률은 86.7%였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.1
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• pp.65-76
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• 2014

In this paper, we propose a high-level programming language for packet processing called eFlowC and it supporting programming development environment. Based on the C language which is already familiar and easy to use to program developers, eFlowC maintains the similar syntax and semantics of C. Some features that are unnecessary for the packet processing has been removed from C, eFlowC is highly focused on performing packet data, database, string byte information checking and event processing. Design high-level programming languages and apply an existing language or compiler technology, language function and compilation process that is required for packet processing will be described. In order to use the DPIC device such as X11, we designed a virtual machine eFVM that takes into account the scalability and portability. We have evaluated the utility of the proposed language by experimenting a variety of real application programs with our programming environment such as compiler, simulator and debugger for eFVM. As there is little research that devoted to define the formats, meanings and functions of the packet processing language, this research is significant and expected to be a basis for the packet processing language.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.18 no.2
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• pp.282-291
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• 2022

This research applies a pre-trained bidirectional encoder representations from transformers (BERT) handwriting recognition model to predict foreign Korean-language learners' writing scores. A corpus of 586 answers to midterm and final exams written by foreign learners at the Intermediate 1 level was acquired and used for pre-training, resulting in consistent performance, even with small datasets. The test data were pre-processed and fine-tuned, and the results were calculated in the form of a score prediction. The difference between the prediction and actual score was then calculated. An accuracy of 95.8% was demonstrated, indicating that the prediction results were strong overall; hence, the tool is suitable for the automatic scoring of Korean written test answers, including grammatical errors, written by foreigners. These results are particularly meaningful in that the data included written language text produced by foreign learners, not native speakers.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.283-287
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• 1997

본 논문에서는 당 연구소 주관으로 연구개발정보센터(KORDIC), 서울대와 공동으로 개발중인 한영 기계번역 시스템, '에서로/KE'의 prototype system을 설명한다. 에서로/KE는 KORDIC에서 한국어 형태소 분석기와 Tagger를 개발하고, 서울대에서 한국어 구문해석기와 한영 변환기를 개발하고, SERI에서 영어 구문 생성기와 영어 형태소 생성기를 개발한다. 한국어 Tagger는 HMM에 기반하여 제작되었으며 sample 200문장에 대해 98.9%의 정확률을 보인다. 한국어 구문 해석기는 의존 문법에 기반하여 CYK 알고리즘을 사용하여 제작되었으며 중의성 해결을 위해 29개의 최적 parse 선택 규칙이 구현되어 있다. 한영 변환기는 collocation과 idiom에 기반하여 한영 변환을 수행한다. 영어 구문 생성기는 Tree 변환 언어인 GWL(Grammar Writing Language)를 사용하여 작성되었으며, 영어 형태소 생성기는 최종적으로 자연스러운 영어 표층문을 생성한다. 에서로/KE는 현재 1차년도 Prototype system이 Unix 환경에서 구현되어 있으며, 현재 각 모듈별 성능 개선과 대량 사전 구축을 통해 상용화될 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2002.02a
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• pp.157-165
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• 2002

This paper describes our ongoing Korean-Chinese machine translation system, which is based on verb patterns. A verb pattern consists of a source language pattern part for analysis and a target language pattern part for generation. Knowledge description on lexical level makes it easy to achieve accurate analyses and natural, correct generation. These features are very important and effective in machine translation between languages with quite different linguistic structures including Korean and Chinese. We performed a preliminary evaluation of our current system and reported the result in the paper.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.313-319
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• 1997

한국어 의존 파싱에서는 불필요한 의존관계의 과다한 생성과 이에 따른 다수의 구문분석 결과 생성에 대처하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 한국어 의존 파싱 과정에서 생기는 불 필요한 의존관계에 따른 다수의 후보 의존 트리들에 대하여 통계/의미 정보를 활용하여 최적 트리를 결정하는 구문 분석 방법을 제안한다. 본 논문의 구문 분석에서 사용하는 통계/의미 정보는 구문구조부착 말뭉치(Tree Tagged Corpus)를 이용하여 구축한 술어 하위범주화 정보 사전에서 얻었으며, 이러한 정보를 활용한 구문 분석은 한국어 구문 분석의 모호성 해소에 적용되어 한국어 구문 분석의 정확도를 높인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.225-230
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• 2009

본 논문에서는 중국어의 이메일 특성을 이용한 중한 대화체 자동번역 방법에 대하여 기술한다. 본 논문에서는 중국어와 한국어와 같이 언어 간의 어순이 다르고 이메일과 같이 특정한 도메인의 언어적 자원도 제한적인 특성을 고려하여 중국어 이메일 특성을 이용한 규칙 기반의 번역 방법을 시도하였다. 이를 위해, 본 논문에서는 중국어의 굳어진 표현이 많고, 한글자 단어 많으며, 입력 오류 많고, 청유 및 경어가 많은 이메일 특성 분석을 통해 그에 대응되는 처리 방법을 제안하였다. 그리고, 그 방법의 타당성을 증명하기 위해 규칙기반의 중한 뉴스 자동번역 시스템과 비교 실험을 하였으며, 규칙기반과 통계적 방법의 타당성 실험을 위해 Gmail과도 비교 실험을 하였다. 두 가지 비교 실험 결과, 본 논문에서 접근한 방법이 모두 우수하였으며, 그 타당성을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2007.11a
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• pp.548-556
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• 2007

We present an automatic semantic annotation system for Korean on the EXCOM (EXploration COntextual for Multilingual) platform. The purpose of natural language processing is enabling computers to understand human language, so that they can perform more sophisticated tasks. Accordingly, current research concentrates more and more on extracting semantic information. The realization of semantic processing requires the widespread annotation of documents. However, compared to that of inflectional languages, the technology in agglutinative language processing such as Korean still has shortcomings. EXCOM identifies semantic information in Korean text using our new method, the Contextual Exploration Method. Our initial system properly annotates approximately 88% of standard Korean sentences, and this annotation rate holds across text domains.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.35 no.3
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• pp.9-19
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• 2020

Recently, a technique for applying a deep learning language model pretrained from a large corpus to fine-tuning for each application task has been widely used as a language processing technology. The pretrained language model shows higher performance and satisfactory generalization performance than existing methods. This paper introduces the major research trends related to deep learning pretrained language models in the field of language processing. We describe in detail the motivations, models, learning methods, and results of the BERT language model that had significant influence on subsequent studies. Subsequently, we introduce the results of language model studies after BERT, focusing on SpanBERT, RoBERTa, ALBERT, BART, and ELECTRA. Finally, we introduce the KorBERT pretrained language model, which shows satisfactory performance in Korean language. In addition, we introduce techniques on how to apply the pretrained language model to Korean (agglutinative) language, which consists of a combination of content and functional morphemes, unlike English (refractive) language whose endings change depending on the application.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.391-395
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• 1997

한국어 문법 연구에서 뿐만 아니라, 현대 언어학에서는 일반적으로 대명사들은 재귀적 대명사와 비재귀적 대명사라는 두 개의 구분된 통사 범주로 분류된다는 대명사의 이분법적 통사 분류 가설이 지배적이다. 그러나 최근 [Hertz 92ab]가 제시한 조응성의 등급(anaphoric scale)이라는 개념에 의거한 본 연구에서는 한국어 대명사들을 두 개의 구분된 통사 범주로 이분하지 않으며 오직 서로 다른 조응도(anaphoric degree)에 의해서만 구분하는 스칼라식 관점을 제안하였다. 한국어 대명사들의 조응도를 기술하기 위해 본 연구에서는 몇 가지 통사 의미적 준거 항목들을 제시하였다. 본 연구의 접근 방법은 그간 많은 연구들에 의해 밝혀진 바와 같은 대명사들의 다양하고도 이질적인 통사 의미 특성들을 자연스럽게 설명하여 줄 수 있다는 장점이 있다. 반면, 이와 같은 대명사들의 통사 의미적 다양성은 전통적인 이분법적 분류의 관점에서는 풀기 어려운 숙제로 남게 된다.