• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.629-636
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• 2015

한국어 맞춤법 검사기가 교정하는 오류어의 유형은 크게 단순 철자오류와 문맥의존 철자오류로 구분할 수 있다. 이 중 문맥의존 철자오류는 어절(word)단위로 봤을 때는 올바르지만, 문맥을 고려하였을 때 오류가 되는 유형으로, 교정 난도가 매우 높다. 문맥의존 철자오류는 글을 쓰는 사람들도 자주 저지르는 오류이므로, 이를 잘 검색하여 정확하게 교정하는 것이 맞춤법 검사기의 사용자가 갖는 신뢰도에 큰 영향을 미친다. 높은 정확도가 매우 중요하므로, 문맥의존 철자오류의 교정 방법은 대부분 규칙에 기반한다. 반대 급부로 재현율이 매우 낮다는 단점을 갖는다. 문맥의존 철자오류의 교정에서 재현율을 높이기 위한 방법은 크게 언어지식을 이용하여 규칙을 일반화하는 방법과 통계 정보에 기반을 하여 공기 어휘의 제약 조건을 확장하는 방법으로 나뉠 수 있다. 기존 연구는 언어지식을 이용하여 규칙을 일반화하는 다양한 방식을 연구했으나, 최고 성능이 평균 정확도 95.19%, 평균 재현율 37.56%을 보였다. 본 논문에서는 통계정보에 기반한 규칙의 확장 방식을 제안한다. 동적 윈도우를 갖는 조건부확률 모델을 이용한 방법이며, 최고 성능은 평균 정확도 97.23%, 평균 재현율 50.50%을 보여주었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권6호
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• pp.412-417
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• 2015

문맥의존 철자오류는 단독으로 사용하면 정확한 어절이지만, 문맥을 고려했을 때 오류인 유형이다. 이를 검색하고 교정하기가 매우 어려우며, 고품질 맞춤법 검사기의 성능을 크게 좌우한다. 한국어 맞춤법 검사기에서의 문맥의존 철자오류는 언어 전문가에 의해 수작업으로 구축된 교정규칙을 사용하는 것이 가장 일반적이다. 이때 규칙을 이용한 방법은 그 특성상 교정 정확도는 매우 높지만, 재현율은 매우 낮다. 본 논문에서는 기존에 연구되었던 교정규칙에서의 선택제약 명사 확장 방식과 조사 제약조건을 완화하는 방법을 통합하여 정확도를 유지하거나 거의 낮추지 않으면서, 재현율을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한, 두 방식을 단순하게 통합하지 않고 수의적 부사 삽입과 활용형, 관형형을 고려하여 단계별로 통합하는 방식을 제안하여 평균적으로 정확도를 거의 낮추지 않고 재현율을 약 13% 향상시킨다.

• 인지과학
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• 제19권3호
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• pp.223-255
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• 2008

본 논문에서 우리는 문장의 문법성과 텍스트의 어휘 응집성 측정을 위주로 하는 영어 작문 자동평가시스템을 소개하려고 한다. 문법 검사를 위해서는 링크 파서를 사용하고 어휘 연쇄를 측정하기 위해서는 로제 시소러스를 사용한다. 자동 평가 시스템의 채점 신뢰도를 측정하기 위해서 자동 채점과 수동 채점의 결과를 통계적으로 비교한다. 카파 통계와 다국면 Rasch 모형에 따른 분석 결과 자동 채점은 수동 채점과 유사성이 크며 수동 채점과 비교해서 신뢰성에 특별한 문제가 없다는 결론을 내리게 된다. 본 연구의 가장 큰 의의는 다양한 종류의 기술과 도구를 바탕으로 신뢰할 만한 수준의 영작문 자동 평가 시스템을 개발했다는 것이다. 평가 대상이 문장 단위를 넘어 선 텍스트 단위이며, 단어나 문법 등의 형식적 측면만 검사하는 것이 아니라 내용적 측면도 평가한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.45-56
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• 2015

본 연구에서는 문맥 정보를 함께 고려해야만 인식할 수 있는 단어 오류에 대하여 오류 인식 방법과 수정 후보 생성 방법을 제안한다. 이 문제는 기존의 영어권에서 이미 많이 다룬 연구 주제이다. 본 연구에서는 영어 자동채점 시스템에서 사용하도록 특화된 방법을 제안한다. 문맥 정보를 고려한 단어 오류 검사에서는 자주 혼동되어 사용되는 단어집합(confusion set)을 활용한다. 비영어권 사용자의 작문 특성을 반영하기 위해 기존의 영어권에서 구축한 혼동집합 이외에 자동으로 혼동집합을 구축하여 실험해 보았다. 또한 품사 중의성으로 인해 기존의 구문오류 검사기가 다루지 못하는 오류를 정의하고 오류 인식과 오류수정 후보를 생성하는 방법을 제안한다. 실제 한국어가 모국어이면서 초/중급 작문 수준의 수험생들이 작성한 영어 문장에 대해 평가해 본 결과, 약 70.48%의 f1 값을 얻어 기존의 영어권 결과에 비해 뒤지지 않는 성능을 보였다.