• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.59-64
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• 1997

복합명사로부터 적절한 색인어를 추출하는 것은 한국어 정보검색 시스템의 성능 향상에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 복합명사로부터 색인어 추출을 하기 위해 복합명사 구문 구조 분석 결과를 활용한다. 단일명사가 3개 이상 결합된 복합명사의 경우 각 단일명사의 구문적 관계를 파악하여 적절한 괄호치기를 한 후 색인어를 추출하면 보다 좋은 결과를 얻을 수 있다. 이러한 복합명사 구문 구조 분석을 위해 말뭉치로부터 구조적 중의성이 없는 연어 관계의 완전 복합명사와, 서술성 명사와 공기하는 명사쌍을 추출한 결과를 이용한다. 또한 서술성 명사는 이와 공기하는 명사와 결합되어 복합명사를 이를 가능성이 많고, 복합명사의 형태로 인식되어야만 정확한 의미 파악이 가능하다. 서술성 명사와 공기하는 명사를 파악하여 복합명사를 추출하기 위해서 부분 파서로 공기쌍을 찾아 복합명사 후보를 생성한 후, 이 후보 가운데 적합한 복합명사만을 선택하기 위해 말뭉치에서 추출한 완전 복합명사 사전을 통해 검증한다. 이러한 방법으로 서술성 명사에서 복합명사 형태의 색인어를 추출한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.479-483
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• 1996

본 논문은 구운 분석의 검색 영역 축소를 통한 구문 분석기의 성능 향상을 목적으로 connectionism을 이용한 부분 구문 인식기의 설계와 구현을 기술한다. 본 부분 구문 인식기는 형태소 분석된 문장으로부터 명사-주어부와 술어부를 인식함으로써 전체 검색 영역을 여러 부분으로 나누어 구문 분석문제를 축소시키는 것을 목적으로 하고 있다. Connectionist 모델은 입력층과 출력층으로 구성된 개선된 퍼셉트론 구조이며, 입/출력층 사이의 노드들을, 입력층 사이의 노드들을 연결하는 연결 강도(weight)가 존재한다. 명사-주어부 및 술어부 구문 태그를 connectionist 모델에 적용하며, 학습 알고리즘으로는 개선된 백프로퍼게이션 학습 알고리즘을 사용한다. 부분 구문 인식 실험은 112개 문장의 학습 코퍼스와 46개 문장의 실험 코퍼스에 대하여 85.7%와 80.4%의 정확한 명사-주어부 및 술어부 인식을, 94.6%와 95.7%의 명사-주어부와 술어부 사이의 올바른 경계 인식을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.35-39
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• 2004

본 논문은 실용적인 구문분석기의 전단계로서, 자동 구축된 구문패턴사전과 규칙을 이용하여 구묶음하는 방법을 제안한다. 우선 규칙은 구문분석 말뭉치(30,875어절)를 대상으로 자동 추출된 고빈도의 규칙(Rewriting Rule)을 본 논문에 맞게 수동으로 구축하였다. 규칙은 조건부, 행위부로 이루어진 이진 규칙(binary rule)의 형태를 이루며, 명사구(NP), 수식어구(AP, DP), 인용구(X), 용언구(VP, VC)을 대상으로 15개를 구축하였다. 그리고 구문패턴은 중심어와 중심어 선행 요소의 특성뿐만 아니라 중심어 후행 요소도 고려하여 형식화시킨 것으로, 중심어의 복합용언 여부에 따라 일반용언패턴과 본+보조용언패턴으로 구분한다. 부분적인 언어 현상의 처리보다는 실세계에서 사용되는 수많은 문장들에 내재되어 있는 매우 광범위한 언어 현상의 처리를 하기 위해, 구문패턴은 형태소주석 말뭉치(460만 어절)을 대상으로 자동 구축하였다. 구축된 구문패턴사전과 규칙을 이용하여 구묶음을 수행한 결과 정확율 83.09%가 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.240-245
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• 2015

일반영역 음성인식은 n-gram 희소성 문제로 인해 대용량의 언어모델이 필요하다. 대용량 언어모델은 분산형 모델로 구현될 수 있고, 사용자 입력에 대한 동적 언어모델 보간 기술을 통해 음성인식 성능을 개선할 수 있다. 본 논문은 동적 언어모델 보간 기술에 대한 새로운 접근방법을 시도한다. 텍스트 군집화를 통해 주제별 언어모델을 생성한다. 여기서 주제는 사용자 입력 영역에 대응한다. 본 논문은 사용자 입력에 대하여 실시간으로 주제별 언어모델의 보간 가중치 값을 계산하는 접근 방법을 제시한다. 또한 언어모델의 보간 가중치 값 계산의 부담을 감소하기 위해 언어모델 군집화를 통해 대용량 언어모델 보간 접근 방법의 연산 부담을 해소하기 위한 시도를 한다. 주제별 언어모델에 기반하고 언어모델 군집화를 통한 동적 언어모델 보간 기술의 실험 결과 음성인식 오류 감소율 6.89%를 달성했다. 또한 언어모델 군집화 기술은 음성인식 정확도를 0.09% 저하시켰을 때 실행 시간을 17.6% 개선시키는 실험결과를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.29-35
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• 2020

본 논문에서는 새로운 구조의 개체명 인식 DeNERT 모델을 제안한다. 최근 자연어처리 분야는 방대한 양의 말뭉치로 사전 학습된 언어 표현 모델을 활용하는 연구가 활발하다. 특히 자연어처리 분야 중 하나인 개체명인식은 대부분 지도학습 방식을 사용하는데, 충분히 많은 양의 학습 데이터 세트와 학습 연산량이 필요하다는 단점이 있다. 강화학습은 초기 데이터 없이 시행착오 경험을 통해 학습하는 방식으로 다른 기계학습 방법론보다 조금 더 사람이 학습하는 과정에 가까운 알고리즘으로 아직 자연어처리 분야에는 많이 적용되지 않은 분야이다. 아타리 게임이나 알파고 등 시뮬레이션 가능한 게임 환경에서 많이 사용된다. BERT는 대량의 말뭉치와 연산량으로 학습된 구글에서 개발한 범용 언어 모델이다. 최근 자연어 처리 연구 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 언어 모델이며 많은 자연어처리 하위분야에서도 높은 정확도를 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 DQN, BERT 두가지 딥러닝 모델을 이용한 새로운 구조의 개체명 인식 DeNERT 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 범용 언어 모델의 장점인 언어 표현력을 기반으로 강화학습 모델의 학습 환경을 만드는 방법으로 학습된다. 이러한 방식으로 학습된 DeNERT 모델은 적은 양의 학습 데이터세트로 더욱 빠른 추론시간과 높은 성능을 갖는 모델이다. 마지막으로 제안하는 모델의 개체명 인식 성능평가를 위해 실험을 통해서 검증한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제25권4호
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• pp.121-139
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• 2016

Purpose In this study, we propose the special purposed R package named ""new_Noun()" to process nonstandard texts appeared in various social networks. As the Big data is getting interested, R - analysis tool and open source software is also getting more attention in many fields. Design/methodology/approach With more than 9,000 R packages, R provides a user-friendly functions of a variety of data mining, social network analysis and simulation functions such as statistical analysis, classification, prediction, clustering and association analysis. Especially, "KoNLP" - natural language processing package for Korean language - has reduced the time and effort of many researchers. However, as the social data increases, the informal expressions of Hangeul (Korean character) such as emoticons, informal terms and symbols make the difficulties increase in natural language processing. Findings In this study, to solve the these difficulties, special algorithms that upgrade existing open source natural language processing package have been researched. By utilizing the "KoNLP" package and analyzing the main functions in noun extracting command, we developed a new integrated noun processing package "new_Noun()" function to extract nouns which improves more than 29.1% compared with existing package.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.9-14
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• 2006

본고는 한국어 교육방식의 하나라고 할 수 있는 한국어 어휘를 대상으로 한문제 출제 방식에서 문제 은행식 출제 방식이 갖고 있는 여러 가지 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서 한국어 어휘 학습 시스템을 위한 자동문제 생성 기술을 제시한다. 먼저 기존 한국어 어휘 문제의 문항 분석 결과를 바탕으로 8가지 어휘력 평가 유형 및 각 유형별 자동 문제 생성 패턴을 구축하고, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 국어사전을 기반으로 한 자동 한국어 어휘 문제 생성 기술을 제시한다.

• 음성과학
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• 제5권1호
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• pp.89-103
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• 1999

It is relatively easy to develop a prototype of a Korean language processing system, but it is very difficult to make it an operational system. In this paper, we survey the current status and methodological issues of the Korean language processing systems such as morphological analyzer, parser and machine translator. In most cases, Korean language processing system easily comes to a dead-end state where its performance can not be improved any more. The reason is that it adopts a general algorithm covering similar problems as a whole because specific low-level problems are not clearly defined and their algorithms are unclear. So, when we add some restrictions to solve an individual linguistic problem, they are also applied to other linguistic phenomena as a side effect. It causes a critical problem that the improvement of the algorithm is very difficult. This paper proposes a 2-step paradigm, a divide-and-conquer method by the functional modularization, a simplification method, and an exception handling technique to develop an operational system that does not fall into a dead-end state.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.163-166
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• 2002

본 논문에서는 ETRI 방송 뉴스 자막 처리 시스템의 성능 향상을 도모하기 위해 개발된 미등록어 검출기에 대해 기술한다. 음성 인식 성능 하락에 큰 영향을 미치는 요인들 중 하나로 꼽히는 미등록어 문제를 해결하기 위해 ETRI 방송 뉴스 자막 처리 시스템에서는 오프라인으로 동작하는 미등록어 검출기를 채택하였다. 이 미등록어 검출기는 방송 뉴스 자막 처리 시스템 가동 전에 미리 인터넷을 통해 최신 신문 기사와 방송 뉴스를 수집해와 이를 토대로 두 단계에 걸쳐 미등록어를 사전에 추출하여 인식 어휘 사전에 포함시킴으로써 미등록어로 인한 방송 뉴스의 인식 성능 저하 문제를 해결하도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.445-447
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• 2005

본 논문은 규칙 기반 방법과 통계 기반 방법을 동시에 사용함으로써 두 가지 방법의 장단점을 상호 보완한다. 한 문장에 대한 최적의 품사열은 HMM을 기반으로 Viterbi Algorithm을 사용하여 선택한다. 이때 파라미터 값은 규칙에 의한 가중치 값과 통계 정보를 사용한다. 최소한의 일반규칙을 사용하여 구축한 규칙의 적용에 따라 가중치 값을 구하며 규칙을 적용받지 못하는 경우는 비감독학습으로 추출한 통계정보에 기반을 둔 가중치 값을 이용하여 파라미터 값을 구한다. 이러한 기본 모델을 여러 회 반복하여 학습함으로써 최적의 통계기반 가중치를 구한다. 규칙과 비감독 학습으로 추출한 통계정보를 이용한 본 품사 태깅 시스템의 어절 기반 정확도는 $97.78\%$이다.