• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권5호
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• pp.448-448
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• 2001

The definitions in Korean dictionary not only describe meanings of title, but also include various semantic information such as hypernymy/hyponymy, meronymy/holonymy, polysemy, homonymy, synonymy, antonymy, and semantic features. This paper purposes to implement a parser as the basic tool to acquire automatically the semantic information from the definitions in Korean dictionary. For this purpose, first we constructed the part-of-speech tagged corpus and the tree tagged corpus from the definitions in Korean dictionary. And then we automatically extracted from the corpora the frequency of words which are ambiguous in part-of-speech tag and the grammar rules and their probability based on the statistical method. The parser is a kind of the probabilistic chart parser that uses the extracted data. The frequency of words which are ambiguous in part-of-speech tag and the grammar rules and their probability resolve the noun phrase's structural ambiguity during parsing. The parser uses a grammar factoring, Best-First search, and Viterbi search In order to reduce the number of nodes during parsing and to increase the performance. We experiment with grammar rule's probability, left-to-right parsing, and left-first search. By the experiments, when the parser uses grammar rule's probability and left-first search simultaneously, the result of parsing is most accurate and the recall is 51.74% and the precision is 87.47% on raw corpus.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5278-5283
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• 2011

초고속 한국어 형태소 분석을 위한 하나의 방법은 사전에 형태소 결과를 미리 저장해 놓고 이를 이용하는 것이다. 이러한 형태소 패턴 사전을 수작업으로 구축하려면 많은 비용이 들 뿐만 아니라 적지 않은 오류가 포함될 수 있다. 본 논문은 한국어 형태소 합성을 이용하여 자동으로 형태소 패턴을 생성하는 방법을 제안한다. 실험을 통해, 올바른 형태소 분석을 위해 사용한 형태소 패턴의 86%를 자동으로 생성함을 알 수 있었다. 형태소 패턴을 이용한 형태소 분석기가 403MB의 한국어 코퍼스를 분석하는 데 걸린 시간은 2.8GHz 윈도우 시스템에서 52.68초였다.

• 전기학회논문지
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• 제64권2호
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• pp.214-221
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• 2015

A new classification system with 9 main categories and 56 subcategories for the Open Korean Knowledge Dictionary is proposed. The classification system setup is to prepare for the standard classification system to be used to manage effectively vast of terminologies which were published in the Open Korean Knowledge Dictionary and is meant to enhance the fifteen-year old classification system for the standard korean great dictionary to match up to the trend of the modern terminology. The new terminology classification system covering all the academic areas such as humanity, sociology, politics, science, medicine, agriculture, engineering, etc, is designed and proposed after investigating several classification systems. The classification system setup procedures follow as ${\circ}$ The classification system is designed and planed by both the classification system and the academic expert. ${\circ}$ Classification system design covers all the academic areas following National Science and Technology standard classification system after investigating several classification systems such as the National Research Foundation, National Science and Technology Standard Act, Ministry of Knowledge Economy. ${\circ}$ Poll and survey is made to collect comments from total 93 members of several academic areas. ${\circ}$ The poll result is reviewed among working group members and utilized to update the new terminology classification system. Reclassifications are made for the around 200,000 terms in electricity, computer, medicine, pharmacy, biology, and economics according to the new terminology classification system.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.67-74
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• 2020

이 연구는 내용 중심 한국어 교육을 위해 학술어휘를 어떻게 교육할 것인지에 대한 방안으로 온라인 학술어휘 사전을 개발할 것을 제안한다. 학문 목적 한국어 학습자가 대학 수학 과정에서 접하게 되는 내용 중심 한국어 교육을 위한 학술적 텍스트에는 다양한 학술어휘가 존재한다. 학술어휘를 모르고서는 학문적 내용을 이해하거나 생산할 수 없다. 따라서 그들이 처한 교육적 환경을 고려하여 그들에게 가장 적합한 방식으로 학술어휘를 교육해 교육적 효율성을 높이는 것이 한국어 교육의 과제 중 하나가 되었다. 이에 대한 대안으로 본고는 온라인 학술어휘 사전 개발에 앞서 온라인 학술어휘 사전에는 어떠한 내용이 어떠한 방식으로 담겨야 하는지에 대한 기초 연구를 수행하고자 한다. 온라인 학술어휘 사전은 교실 안으로 한정되어 있던 교육을 교실 안팎으로 자연스럽게 연결하게 해 교육 현장이 갖는 어휘 교육의 한계를 극복하고 교육적 효과를 극대화할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권3호
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• pp.119-126
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• 2016

본 논문에서는 어절 단위의 기분석 사전과 음절 단위의 확률 모델을 이용하는 한국어 형태소 분석기가 실용성이 있는지를 검증한다. 이를 위해 기존의 한국어 형태소 분석기 MACH와 KLT2000을 복제하고, 복제된 형태소 분석기의 분석 결과가 MACH와 KLT2000 분석 결과와 얼마나 유사한지 정밀도와 재현율로 평가하는 실험을 하였다. 실험은 1,000만 어절 규모의 세종 말뭉치를 10개의 세트로 나누고 10배수 교차 검증을 하는 방식으로 하였다. MACH의 분석 결과를 정답 집합으로 하고 MACH 복제품의 분석 결과를 평가한 결과 정밀도와 재현율이 각각 97.16%와 98.31%였으며, KLT2000 복제품의 경우에는 정밀도와 재현율이 각각 96.80%와 99.03%였다 분석 속도는 MACH 복제품의 경우 초당 30.8만 어절이며, KLT2000 복제품은 초당 43.6만 어절로 나타났다. 이 실험 결과는 어절 단위의 기분석 사전과 음절 단위의 확률 모델로 만든 한국어 형태소 분석기가 실제 응용에 사용될 수 있을 정도의 성능을 가진다는 것을 보여준다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1376-1384
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• 2016

기계가 사람과 같이 문장을 처리하게 하려면 사람이 쓴 문장을 토대로 사람이 문장을 통해 발현하는 모든 문장의 표현 양상을 학습해 사람처럼 분석하고 처리할 수 있어야 한다. 이를 위해 기본적으로 처리되어야 할 부분은 언어학적인 정보처리이다. 언어학에서 통사론적으로 문장을 분석할 때 필요한 것이 문장을 성분별로 나눌 수 있고, 문장의 핵심인 용언을 중심으로 필수 논항을 찾아 해당 논항이 용언과 어떤 의미역 관계를 맺고 있는지를 파악할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립국어원 표준국어대사전을 기반으로 구축한 격틀사전과 한국어 어휘 의미망에서 용언의 하위 범주를 자질로 구축한 CRF 모델을 적용하여 의미역을 결정하는 방법을 사용하였다. 문장의 어절, 용언, 격틀사전, 단어의 상위어 정보를 자질로 구축한 CRF 모델을 기반으로 하여 의미역을 자동으로 태깅하는 실험을 한 결과 정확률이 83.13%로 기존의 규칙 기반 방법을 사용한 의미역 태깅 결과의 정확률 81.2%보다 높은 성능을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.241-247
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• 2009

본 논문에서는 자동문서요약 시스템에서 정확하고 실용적인 주제어 추출을 위하여 한국어의 의미론적 특성을 고려한 의미사전의 확장 방법론에 대하여 논하고자 한다. 첫째로 동의어 사전을 통하여 의미표지 분석의 정확도를 높이고자 한다. 둘째로 하위범주화사전에 가중치를 부여하여 구문과 의미 분석에서 가장 올바른 분석 결과를 결정하는 참조 정보로 활용하고자 한다. 셋째로 미등록 용언의 하위범주화패턴 예측을 통하여 한국어에서 접사 파생되는 용언에 대하여 원활한 의미 분석을 수행할 수 있도록 한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1183-1192
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• 1988

정확한 형태소 해석과정의 구현을 위해 heuristic 정보를 부가한 형태소 사전과 접속정보 테이블을 구성하고 문절수최소법을 근간으로 하여 자동 띄어쓰기 과정을 구현한다. 또한 독립적인 활용어 테이블을 구성하고, 접속정보 테이블과 상호 연계시켜 적용합으로 해서 접속정보와 활용어 정보의 구성을 간단하게 하였으며, 시스템의 검증과 확장 효율을 제고하였다. 번역 사전은 해석 사전과 생성 사전으로 구성하며, 해석과정의 효율과 보다 자연스런 역어의 생성을 위해 통계적으로 추출한 고빈도의 종결구를 관용어로 기술하고, 사전상에 직접 프로시쥬어를 기술하여 시스템의 적응성을 증대시켰다.

• 비교문화연구
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• 제38권
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• pp.405-431
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• 2015

The purpose of this paper is to investigate how to decide pronunciation of loanwords in Korean language. There has not been a regulation for pronunciation of loanwords in Korean language. Even the dictionary published by the government does not provide any information about the pronunciation of loanwords. In this paper, some actual solutions are suggested for the pronunciation of loanwords. Korean language has Regulations of Standard Korean, Korean Orthography, Regulations on Hangeul Transcriptions on Loanwords and Pronunciation Methods of Standard Korean. These language standards could help to decide pronunciation of loanwords. Some pronunciations which could not be regulated by them must be presented in the standard pronunciation dictionary. For example, glottalization rule of 's' in many loanwords could be presented in the description of each loanword in the dictionary. However the pronunciation of loanwords must be similar to the spelling. If various pronunciations are allowed to one spelling, then people will be so confused by the discrepancy between pronunciation and spelling of loanwords.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제48호
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• pp.57-67
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• 2003

This paper presents a systematic description of exceptional pronunciations for automatic Korean pronunciation generation. An automatic pronunciation generator in Korean is an essential part of a Korean speech recognition system and a TTS (Text-To-Speech) system. It is composed of a set of regular rules and an exceptional pronunciation dictionary. The exceptional pronunciation dictionary is created by extracting the words that have exceptional pronunciations, based on the characteristics of the words of exceptional pronunciation through phonological research and the systematic analysis of the entries of Korean dictionaries. Thus, the method contributes to improve performance of automatic pronunciation generator in Korean as well as the performance of speech recognition system and TTS system in Korean.