• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.95-100
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• 2000

문자 인식기를 가지고 스캔된 원문 이미지를 인식한 결과로 형태소 분석과 어절 분석을 통해 대용량의 문서 정보를 데이터베이스에 구축하고 전문 검색(full text retrieval)이 가능하도록 한다. 그러나, 입력문자가 오인식된 경우나 띄어쓰기가 잘못된 데이터는 형태소 분석이나 어절 분석에 그대로 사용할 수가 없다. 한글 문자 인식의 경우 문자 단위의 인식률은 약 90.5% 정도나 문자 인식 오류와 띄어쓰기 오류 등을 고려한 어절 단위의 인식률은 현저하게 떨어진다. 이를 위해 한국어의 음절 특성을 고려해서 사전을 기반하지 않고 학습이 잘된 말뭉치(corpus)와 음절 단위의 bigram 정보를 이용한 자동 띄어쓰기를 하여 실험한 결과 학습 코퍼스의 크기와 띄어쓰기 오류 위치 정보에 따라 다르지만 약 86.2%의 띄어쓰기 정확도를 보였다. 이 결과를 가지고 형태소 분석과 언어 평가 등을 이용한 문자 인식 후처리 과정을 거치면 문자 인식 시스템의 인식률 향상에 크게 영향을 미칠 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(B)
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• pp.153-156
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• 2010

휴대폰으로 영문을 입력하기 위해서는 일반적으로 멀티탭 (multitap) 방식을 사용한다. 멀티탭 방식은 원하는 알파벳을 입력하기 위해 키를 반복적으로 눌러줘야 한다. 본 논문은 키를 누르는 횟수를 줄일 수 있는 효율적인 키패드를 구한다. 기존의 멀티탭 기반의 휴대폰 키패드 설계와 자동 띄어쓰기 관련 연구를 조사한다. 그리고 자동 띄어쓰기 사용을 가정한 상태에서의 휴대폰 키패드를 설계하고 이를 비교한다. 키가 눌러진 총 횟수가 작을수록 효율적인 키패드인 것으로 평가했다. 알파벳 순서를 유지한 키패드 디자인과 유지하지 않은 디자인으로 나누고 8 ~ 12개의 키를 가지는 키패드에 대한 디자인을 각각 구했다. 평가를 위한 데이터로 실제 사용되는 영문 SMS 데이터를 구해 사용했다. 실험 결과 자동 띄어쓰기를 하지 않은 키패드보다 자동 띄어쓰기를 한 키패드의 성능이 약간 개선됨을 볼 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.189-192
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• 2018

자동 띄어쓰기란 컴퓨터를 사용하여 띄어쓰기가 수행되어 있지 않은 문장에 대해 띄어쓰기를 수행하는 것이다. 이는 자연언어처리 분야에서 형태소 분석 전에 수행되는 과정으로, 띄어쓰기에 오류가 발생할 경우, 형태소 분석이나 구문 분석 등에 영향을 주어 그 결과의 모호성을 높이기 때문에 매우 중요한 전처리 과정 중 하나이다. 본 논문에서는 기계학습의 방법 중 하나인 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 자동 띄어쓰기를 수행하고 심층 학습의 방법 중 하나인 양방향 LSTM/CRFs (Bidirectional Long Short Term Memory/CRFs)를 이용하여 자동 띄어쓰기를 수행한 뒤 각 모델의 성능을 비교하고 분석한다. CRFs 모델이 양방향 LSTM/CRFs모델보다 성능이 약간 더 높은 모습을 보였다. 따라서 소형 기기와 같은 환경에서는 CRF와 같은 모델을 적용하여 모델의 경량화 및 시간복잡도를 개선하는 것이 훨씬 더 효과적인 것으로 생각된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.125-132
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• 2006

한국어의 자연어처리 및 정보검색분야에서 자동 띄어쓰기는 매우 중요한 문제이다. 신문기사에서조차 잘못된 띄어쓰기를 발견할 수 있을 정도로 띄어쓰기가 어려운 경우가 많다. 본 논문에서는 자기 조직화 n-gram모델을 이용해 자동 띄어쓰기의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 문맥의 길이를 바꿀 수 있는 가변길이 n-gram모델을 기본으로 하여 모델이 자동으로 문맥의 길이를 결정하도록 한 것으로, 일반적인 n-gram모델에 비해 더욱 높은 성능을 얻을 수 있다. 자기조직화 n-gram모델은 최적의 문맥의 길이를 찾기 위해 문맥의 길이를 늘였을 때 나타나는 확률분포와 문맥의 길이를 늘이지 않았을 태의 확률분포를 비교하여 그 차이가 크다면 문맥의 길이를 늘이고, 그렇지 않다면 문맥의 길이를 자동으로 줄인다. 즉, 더 많은 정보가 필요한 경우는 데이터의 차원을 높여 정확도를 올리며, 이로 인해 증가된 계산량은 필요 없는 데이터의 양을 줄임으로써 줄일 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 n-gram모델의 자기 조직화 구조가 기본적인 모델보다 성능이 뛰어나다는 것을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.65-74
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• 2021

최근 기계 번역 기술과 자동 노이즈 생성 방법론을 기반으로 한국어 맞춤법 교정 연구가 활발히 이루어지고 있다. 해당 방법론들은 노이즈를 생성하여 학습 셋과 데이터 셋으로 사용한다. 이는 학습에 사용된 노이즈 외의 노이즈가 테스트 셋에 포함될 가능성이 낮아 정확한 성능 측정이 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한 실제적인 오류 유형 분류 기준이 없어 연구마다 사용하는 오류 유형이 다르므로 질적 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 딥러닝 기반 한국어 맞춤법 교정 연구를 위한 새로운 '오류 유형 분류 체계'를 제안하며 이를 바탕으로 기존 상용화 한국어 맞춤법 교정기(시스템 A, 시스템 B, 시스템 C)에 대한 오류 분석을 수행하였다. 분석결과, 세 가지 교정 시스템들이 띄어쓰기 오류 외에 본 논문에서 제시한 다른 오류 유형은 교정을 잘 수행하지 못했으며 어순 오류나 시제 오류의 경우 오류 인식을 거의 하지 못함을 알 수 있었다.