• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.822-831
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• 2017

본 논문에서는 멀티 태스크 학습 기반 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습은 두 개 이상의 문제를 동시에 학습시켜 성능을 향상시키는 방법으로, 본 논문에서는 이 방법에 기반한 포인터 네트워크를 이용하여 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 어절 기반의 의존 구문 분석에서 형태소 기반의 멀티 태스크 학습 기반 포인터 네트워크를 수행하기 위하여 입력 기준 5가지를 정의하고, 성능 향상을 위하여 fine-tuning 방법을 적용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 91.79%, LAS 89.48%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권11호
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• pp.845-850
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• 2010

점진적 구문분석은 기존 입력 문자열에 대한 구문분석 정보를 새로운 문자열의 구문분석 시에 재사용하고자 하는 취지로 연구 개발되었다. 기존 점진적 LL(1) 구문분석에서는 미리 재사용 시점을 계산하여 이를 구문분석 시에 이용하였다 본 논문에서는 기존의 재사용 시점 계산을 인수분해하여 불필요한 중복 계산 없이 효율적으로 수행하는 방법을 제안한다. 또한 기존의 재사용 시점 파악을 위해서 사용되었던 공통심볼 저장방법과 거리저장방법을 결합하여 공통심볼까지의 거리저장방법을 제안한다. 이에 기반한 효율적인 점진적 LL(1) 구문분석기를 생성한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.524-543
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• 2022

Correct facade image parsing is essential to the semantic understanding of outdoor scenes. Unfortunately, there are often various occlusions in front of buildings, which fails many existing methods. In this paper, we propose an end-to-end deep network for facade parsing with occlusions. The network learns to decompose an input image into visible and invisible parts by occlusion reasoning. Then, a context aggregation module is proposed to collect nonlocal cues for semantic segmentation of the visible part. In addition, considering the regularity of man-made buildings, a repetitive pattern completion branch is designed to infer the contents in the invisible regions by referring to the visible part. Finally, the parsing map of the input facade image is generated by fusing the results of the visible and invisible results. Experiments on both synthetic and real datasets demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods in parsing facades with occlusions. Moreover, we applied our method in applications of image inpainting and 3D semantic modeling.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제41권7호
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• pp.518-522
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• 2014

단일 상태 파싱 오토마톤은 오토마톤의 행동이 과거 전이 경로에 의존하지 않고 현 상태로만 결정가능하다는 특징을 가진다. 이런 특징으로부터 대표적인 오토마톤인 LR 오토마톤과 비교시에, 단일상태 파싱 오토마톤은 구문 분석에 관한 시간 단축과 메모리 용량의 감소라는 장점을 가진다. 한편 단일상태 파싱 오토마톤을 생성하는 문법 클래스에 관해서는 현재까지 알려진 바가 없다. 본 논문에서는 단일상태 파싱 오토마톤을 생성하는 문법 클래스에 관한 연구 결과를 제시한다. 또한 이들 문법 클래스에 대한 단일 상태 파싱 오토마톤의 생성 방법을 제시한다.

• ETRI Journal
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• 제28권6호
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• pp.803-806
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• 2006

This letter addresses a structural disambiguation method for Korean adverbs based on the correlative relation constraints between adverbs and modifiees, and the morphological context information of sentences. Using the proposed method, we improved the dependency parsing accuracy of adverbs from 79.2 to 89%. The experimental result shows that the proposed method is especially expert in parsing adverbs which can modify multiple word classes or have a long distance dependency relation to their modifiees.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-7
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• 2004

본 논문에서는 한국어 문장의 구조를 파악하는 데에 결정적인 역할을 하는 조사에 대한 정보를 보다 적극적으로 이용하는 파싱 방법을 기술한다. 이러한 방법을 실현하기 위하여 용언을 세밀하게 분류하였으며, 이를 바탕으로 문장의 형태를 분류하고 이 문장 형태에 필수적으로 나타나는 명사구의 문법적 역할을 파악하는 방법을 이용한 파싱을 시도하였다. 또한, 내부적으로는 언어학적인 틀에서 크게 벗어나지 않는 범위 내에서 약간의 경험지식을 동원하였다. 이를 구현함에 있어서 문법의 수준에서 파싱을 직접 제어하기 위하여 조건단일화 파싱을 사용하였다. 본 논문에서 제시한 파싱 방법은 분석의 초기에 불필요한 가지를 전지함으로써 결과 트리가 간략해져 복잡한 문장의 모호성을 상당두분 제거할 수 있게 해준다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권3호
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• pp.239-245
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• 2017

확률문법은 자연어처리에서 사용되며, 확률문법에 대한 구문분석의 결과인 파스는 문법의 확률을 그대로 보존해야 한다. 대표적인 구문분석방법인 LL 파싱과 LR 파싱의 확률파싱 가능성을 살펴볼 때 LL 파싱은 문법의 확률정보를 그대로 유지하는 반면에 LR 파싱은 그렇지 않다. 확률문법과 확률파싱오토마톤과의 관계에 관한 기존 연구로 확률보존조건을 충족하는 오토마톤의 특성에 관한 연구는 진행된 바 있다. 그렇지만, 현재로서는 확률보존조건을 충족하는 오토마톤 생성모델에 관해서는 알려진 바가 없다. 본 논문에서는 단일상태파싱오토마타에 기반한 확률파싱오토마타 모델을 제안한다. 제안 모델로부터 생성되는 오토마톤은 확률보존조건을 보장하기에 별도의 확률파싱 가능 여부를 테스팅하는 단계가 불필요하고, 별도의 확률 함수를 정의하지 않아도 된다. 또한 매개인자를 적절하게 선택하여 효율적인 오토마톤의 생성이 가능하다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1079-1084
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• 2016

단일상태파싱오토마톤은 구문 분석할 때 행동의 결정이 현재 상태로만 가능하다는 특징이 있고, LR오토마톤과 비교하여 상태수가 적고 구문 분석 시간이 단축된다는 장점이 있다. 한편 단일 상태파싱오토마톤은 적용 가능한 문법 클래스가 LR문법보다 작다는 단점이 있다. 본 논문에서는 단일상태파싱오토마톤을 LR문법 클래스에 적용 가능하도록 확장하는 방법을 제시한다. 기존 방법에서는 파싱오토마톤 생성 과정에서 싸이클릭 상태가 생성되는 경우에 대한 처리 방법을 제시하지 못하였다. 본 논문은 싸이클릭 상태에 대한 입력스트링에 따른 동적 처리 작업을 제시하여, 싸이클릭 상태에 대한 문제를 해결한다. 본 논문에서 확장한 방법은 모든 LR 문법에 대해 단일상태파싱오토마톤을 생성할 수 있게 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권1호
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• pp.21-28
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• 2016

영어 구문 분석기는 영한 기계번역 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 부분이다. 본 논문에서의 영어 구문 분석기는 규칙 기반 영한 기계번역 시스템의 한 부분으로서, 많은 구문 규칙을 구축하고 차트 파싱 기법으로 구문 분석을 수행한다. 구문 규칙의 수가 많기 때문에 구문 분석 과정에서 많은 구조가 생성되는데, 이로 인해 구문 분석 속도가 저하되고 많은 메모리를 필요로 하여 번역의 실용성이 떨어진다. 또한 쉼표를 포함하는 긴 문장들은 구문 분석 복잡도가 매우 높아 구문 분석 시간/공간 효율이 떨어지고 정확한 번역을 생성하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 실제 생활에서 나타나는 긴 문장들을 효율적으로 번역하기 위해 문장 분할 방법을 적용한 3단계 구문 분석 방법을 제안한다. 구문 분석의 각 단계는 독립된 구문 규칙들을 적용하여 구문 분석을 수행함으로써 구문 분석의 복잡도를 줄이려 하였다. 이를 위해 구문 규칙을 3가지 부류로 분류하고 이를 이용한 3단계 구문 분석 알고리즘을 고안하였다. 특히 세 번째 부류의 구문 규칙은 쉼표로 구성되는 문장 구조에 대한 규칙으로 구성되는데, 이들 규칙들을 말뭉치의 분석을 통해 획득하는 방법을 제안하여 구문 분석의 적용률을 지속적으로 개선하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 문장 분할만을 적용한 기존 2단계 구문 분석 방법에 비해 유사한 번역 품질을 유지하면서도 시간/공간 효율 면에서 우수함을 확인하였다.

• 인지과학
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• 제15권1호
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• pp.25-33
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• 2004

본 논문은 자질기반 문법의 LR 파싱 테이블 생성과 관련된 두 가지 문제점을 논의한다. 먼저 자질기반 문법에 LR 파싱 방법을 적용할 경우 발생하는 비종결성 및 비결정성의 문제를 살펴본 후, 이 문제를 해결할 수 있는 LR 방법을 제시한다. 또한 파싱 테이블을 생성하기에는 충분한 정보를 가지지 못하는 하위명시 규칙의 문제점을 지적하고, 이러한 규칙들을 LR 파싱 방법으로 처리할 수 있도록 하는 규칙추론 알고리듬을 제안한다.