• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1998.10c
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• pp.253-260
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• 1998

한국어 문서에는 여러 어절을 검증해야만 처리할 수 있는 의미 오류와 문체 오류가 있다. 다수 어절 사이에 있는 오류는 부분 문장 분석을 한다. 논문에서는 의미 오류와 문체 오류를 처리할 때 어휘적 중의성 때문에 생기는 문제점을 제시하고 해결방법을 제안한다. 어휘적 중의성이란 한 단어가 두 가지 이상의 형태소 정보를 가짐을 뜻한다. 철자검사기와는 달리 문법 검사기에서는 어휘적 중의성을 제거하지 않으면 여러 가지 검사 오류가 발생한다. 이 논문에서는 의미, 문체 시스템에서 어휘적 중의성 때문에 검사 오류가 발생할 수 있는 과정을 크게 세 단계로 분류하였다. 연어 오류가 발생할 수 있는 검사단어가 어휘적 중의성을 가지면 표제어가 다른 규칙이 여러 개 존재한다. 이 때 규칙 선택 문제가 생긴다. 중의성 문제는 부분 문장분석 과정에서도 지배소와 의존소 사이의 의존관계를 정확하게 설정하기 어렵게 한다. 본 논문에서는 각 단계에서 발생한 문제를 최소화하여 문법 검사기의 성능을 향상시킨다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.3
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• pp.305-315
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• 2001

본 논문에서는 우리말 문서에 있는 오류를 어절 단위로 검증하는 철자 오류와 여러 어절을 분석해야 처리할 수 있는 문법 오류로 분류하였다. 문법 오류를 처리할 때 전체 문장 분석은 시간이 많이 소요되고 구현하기 어려우므로 대부분 부분 문장 분석 방법을 이용한다. 기존 연구에서 사용한 부분 문장 분석은 분석 어절에 어휘 중의성이 있을 때 문장 분석 종결 또는 과분석 등의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 문법 검사기에서 어휘 중의성 때문에 발생하는 문제점을 해결하는 방법으로 어휘 중의성 제거 규칙을 사용한다. 본 논문에서 구현한 어휘 중의성 제거 모듈은 코퍼스 데이타에서 얻은 경험적 규칙을 기반으로 한다. 이 경험적 규칙은 언어적 지식을 기반으로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.640-643
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• 2010

영어권에서는 통계적 기반 의미 오류 검사기에 대한 연구가 활발하게 진행되었으나 한국어에서는 자주 나타나는 오류를 중심으로 오류 단어를 검사할 문맥이나 공기정보를 갖는 규칙 기반의 연구가 이루어져왔다. 본 논문에서는 표제어나 사전 기반 범주화 정보로 표현되고 있는 기존 문법 검사기의 성능을 개선하는 방안으로 한국어 명사 어휘 의미망인 KorLex를 활용하는 방법을 연구한다. 특히, 용언은 목적어나 주어에 사용되는 명사의 표제어가 의미 제약 조건으로 사용되는 예가 많다. 본 논문에서는 용언의 의미 제약 조건을 명사 표제어 단위에서 명사 의미 그룹(class) 단위로 확대하여 문법 검사기의 의미 오류 검사 규칙의 의미 오류 제약 조건을 일반화 하는 방안을 연구한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.89-94
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• 2000

본 논문은 부산대 철자 검사/교정기의 기존 성능을 보완하고 기능을 추가하는데 중점을 두었다. 웹 문서, 신문 등을 통해서 사용자들이 자주 틀리는 오류 단어에 대해서 오류 유형을 분류했다. 이 결과를 철자 검사 및 교정 시스템에 적용하여 교정기법 개선을 통하여 띄어쓰기 교정 기능을 향상 시켰다. 이렇게 새로 구현한 시스템과 이전 시스템의 성능을 실험을 통해 비교 분석하였다. 본 연구를 진행하면서 발견한 문제점과 한계를 이후 더 발전 해야할 과제로 고찰하고 결론을 맺는다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.45-56
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• 2015

In this paper, we present a method that can detect context-sensitive word errors and generate correction candidates. Spelling error detection is one of the most widespread research topics, however, the approach proposed in this paper is adjusted for an automated English scoring system. A common strategy in context-sensitive word error detection is using a pre-defined confusion set to generate correction candidates. We automatically generate a confusion set in order to consider the characteristics of sentences written by second-language learners. We define a word error that cannot be detected by a conventional grammar checker because of part-of-speech ambiguity, and propose how to detect the error and generate correction candidates for this kind of error. An experiment is performed on the English writings composed by junior-high school students whose mother tongue is Korean. The f1 value of the proposed method is 70.48%, which shows that our method is promising comparing to the current-state-of-the art.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.288-293
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• 1999

일반적으로 두 개의 명사가 결합하여 하나의 명사 기능을 하는 어구를 복합명사라고 한다. 한국어는 복합명사 내의 명사를 붙여볼 수도 있고 띄어쓸 수도 있으므로 복합명사의 형태적 분석에 많은 어려움이 있다. 이 연구에서는 각 명사의 복합명사 결합을 최대한 제약하여 문법검사기에서 복합명사와 관련된 오류의 발생을 최소화할 수 있는 방범을 개발했다. 이 논문에서 복합명사 분석 기능을 제약하는 방법으로 형태적 제약 방법과 의미정보에 따라 복합명사의 결합관계를 제약하는 방법을 이용했다. 어휘 정보만으로 복합명사를 분석하면 의미관계에 의한 오류는 찾기 어려우므로 복합명사의 구조적 결합관계와 의미 결합관계를 밝혀 복합명사를 잘못 분석하는 문제점을 극복한다. 복합명사의 결합제약은 명사의 왼쪽과 오른쪽에 올 수 있거나 올 수 없는 명사를 의미, 형태적 특성과 명사가 나타나는 분포(distribution)에 따라 분류하여 규칙베이스화하였다. 의미정보를 이용한 복합명사 결합제약 알고리즘도 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.403-408
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• 1997

언어의 내적 특성을 반영하는 의미 문체의 검사 및 교정은 언어의 형태적인 면과 관련있는 단순한 철자 검사 및 교정에 비해 더 난해하고 복잡한 양상을 띤다. 본 논문이 제안하는 의미 정보를 이용한 명사 분류 방법은 의미와 문체 오류의 포착과 수정 기능을 향상시키기 위한 방법의 하나이다. 이 논문은 문맥상 용법이 어긋나는 서술어를 교정하기 위해 명사 의미 분류방법을 서술어/논항의 통사 의미적 관계 분석에 이용하여 의미 규칙을 세우는 과정을 서술한다. 여기서 논항인 명사의 의미 정보를 체계적으로 분류하기 위해 시소러스 기법과 의미망을 응용한다. 서술어와 논항 사이의 통사 의미적 관계에 따라 의미 문체 오류를 검사하고 교정함으로써 규칙들을 일반화하여 구축하게 하고 이미 존재하고 있는 규칙을 단순화함으로써 한국어 문법 검사기의 기능을 보완한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.4
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• pp.389-396
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• 2003

In this paper, we present a Korean partial parser based on rules, which is used for running applications such as a grammar checker and a machine translation. Basically partial parsers construct one or more morphemes and/or words into one syntactical unit, but not complete syntactic trees, and accomplish some additional operations for syntactical parsing. The system described in this paper adopts a set of about 140 manually-written rules for partial parsing. Each rule consists of conditional statements and action statement that defines which one is head node and also describes an additional action to do if necessary. To observe that this approach can improve the efficiency of overall processing, we make simple experiments. The experimental results have shown that the average number of edges generated in processing without the partial parser is about 2 times more than that with the partial parser.