• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.469-475
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• 1996

이 논문은 형태소 사이의 문법 관계(Grammar Relation)에 기반하여 형태소 간의 의존 관계를 규정하고, 이를 바탕으로 의미 오류와 문체를 검증하는 문법 검사기를 제시한다. 이 방법으로 다수 어절에 걸친 의미적 오류 뿐만 아니라 번역체 문구와 뜻의 전달을 어렵게 하는 문구 등과 같이 문장을 힘없게 만드는 문체 오류를 검증한다. 또한 이러한 오류를 검증하기 위한 지식베이스의 구현과 의존 문법(Dependency Structure Grammar)을 이용한 부분 문장 분석 알고리즘을 제시한다. 이 논문에서 제시한 문법 검사기는 향후 파싱 등의 문장 분석에 중요한 자료로 이용될 것으로 기대한다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제20권1호
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• pp.1-24
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• 2016

Korean is well-known for its topic-prominent properties. In this paper, we look into several subtypes of topic constructions whose grammatical complexities have received much attention in generative grammar. From a semantic/pragmatic view, topics in Korean can be classified into three different types: aboutness, contrastive, and scene-setting. Meanwhile, syntax can classify topic constructions into two types, depending on whether or not the comment clause following topic has a syntactic gap linked to the topic. In this paper, we review some key properties of these topic constructions in Korean, and suggest that each type is licensed by tight interactions between syntactic and semantic constraints. In particular, the paper tries to offer a Construction Grammar analysis where each grammatical component is interacting in non-modular ways and in which the multiple inheritance network of constructions plays an important role in capturing cross-cutting generalizations of the topic constructions.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.133-137
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• 2000

구문태그가 부착되지 않은 코퍼스를 사용하여 문법규칙의 확률을 훈련하는 비통제 학습(unsupervised learning) 방법의 대표적인 것이 CNF(Chomsky Normal Form)의 CFG(Context Free Grammar)를 입력으로 하는 inside-outside 알고리즘이다. 본 연구에서는 의존문법을 CNF로 변환하는 기법에 대해 논하고 의존문법을 위해 변형된 inside-outside 알고리즘을 논한다. 또한 이 알고리즘을 사용하여 실제 훈련한 결과를 보이고, 의존규칙과 구문구조 확률을 같이 사용하는 hybrid방식 구문분석기에 적용한 결과를 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.513-515
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• 2003

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 의존문법 생성을 위해 구성성분의 기능어들 간의 의존관계를 학습했던 기존 연구와는 달리. 한국어 구성성분은 내용어와 기능어의 결함 형태로 구성되고 임의 구성성룬 기능어와 임의 구성성분 내용어간의 의존관계가 의미가 있다는 사실을 반영한 의존문법 학습방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 31,086문장에서 추출한 30,600문장의 Tagged Corpus을 가지고 학습한 결과 초기문법을 64%까지 줄인 1.101 개의 의존문법을 획득했고. 실험문장 486문장을 Parsing한 결과 73.81%의 Parsing 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.507-510
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• 2001

본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 특히 의존 문법 생성을 위해 확률 재추정 알고리즘을 의존문법생성에 맞도록 변형하여 학습하였으며 정확한 문법 생성 및 회귀데이터(Data Sparseness)문제 해결을 위해서 구성요소의 대표 지배소들 간의 의존관계 만을 학습했던 기존 연구와는 달리 구성요소 내부의 의존관계까지 학습하는 방법을 제안한다. KAIST 의 트리 부착 코퍼스 31,086 문장에서 추출한 25,000 문장의 Tagged Corpus 을 가지고 한국어 확률 의존 문법 학습을 시도 하였다. 그 결과 초기문법을 10.97% 에서 23.73% 까지 줄인 2,349 개의 정확한 문법을 얻을 수 있었다. 문법의 정확성을 실험 하기 위해 350 개의 실험문장을 Parsing 한 결과 69.61%의 파싱 정확도를 보였다. 이로서 구성요소 내부의 의존관계 학습으로 얻어진 의존문법이 더 정확했으며, 회귀데이터 문제 또한 극복할 수 있음을 알 수 있었다.

• 인지과학
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• 제12권3호
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• pp.1-18
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• 2001

이 논문의 목적은 한국어 철자/문법 검사기를 교육적으로 활용한 웹 기반 국어 작문 학습 시스템의 구현이다. 웹 기반 학습시스템 \\`우리말 배움터\\`의 학습효과를 최대화하려면 한국어 철자/문법 검사기의 성능을 꾸준히 향상해야 한다 오늘날 자연어처리 시스템의 성능은 의미처리를 얼마나 정확하게 수행하는가에 달려있다 한국어 철자/문법 검사기에서 의미처리와 관련이 있는 부분은 철자 검사기에서 접사나 꼬리말과 파생하는 단어와 복합명사를 교정하는 처리기와 의미·문체 오류를 교정하는 문법 검사기이다. 본 시스템에서는 의미처리를 위하여 의존문법에 기반하여 부분문장분석과 연어관계정보를 이용한다. 여기에 더 세부적인 규칙을 추가하기 위해 단어를 개념적으로 분류하고 문장의 핵심요소인 동사를 하위범주화한 결과를 적용한다. 의미처리 기능을 강화한 철자/문법 검사기를 온라인으로 운영함으로써 웹에 기반한 한국어 학습시tm템과 통합된 환경에서 능동적이고 지능적인 학습 모형을 구현한다. 이 논문에서 다루는 의미처리의 대상은 주로 구문 단위이기 때문에 여러 개의 절이 모여 하나의 문장이 된 복문이나 중문은 다루지 못하고 있다. 또한 일률적인 체계 속에서 단어를 의미적으로 분류하는 데에도 많은 한계가 있다. 한편 이러한 자연어처리시스템을 웹 기반 학습시스템에 연결하여 효율적인 학습효과를 거두려면 학습내용 구성이나 인터페이스 설계 면에서도 고려해야 할 중요한 문제가 많다. 결론에서는 아직 완전하게 해결하지 못한 문제에 대해 고찰한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 정보관리학회지
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• 제9권2호
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• pp.43-79
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• 1992

자연 언어 처리 문법 중 격문법, 개념 의존 문법, PATR-II, DCG를 응용하여 미생 물학 분야에 대한 한국어 자동 초록 시스템의 구축을 연구하였다. 표본으로 선택된 초록들 을 분석하여 초록의 구조가 연구 목적 문장, 방법.결과 문장, 결론 문장 의 순으로 이루어지 는 것을 알았고 이를 초록의 이상적인 구조 형식으로 정하였다. 본문에서는 문장 발췌와 발 췌된 문장들이 초록의 문장으로 정제되도록 하는 과정에서 중요한 역할을 하는 명사 역할 자질과 그 자질을 부여하는 규칙을 개발 하였다. 그리고 발췌된 문장들을 재정렬시키기 위 한 재정렬 규칙, 초록 문장을 생성하기 위한 문장 생성 규칙을 두었다. 그리고 본 시스템의 방법론으로 작성된 자동 초록들을 평가한 결과, 본 시스템의 방법론이 저자 초록과 같은 수 준에 오르려면 정밀한 역할 자질의 확립과 문장 생성 규칙에 대한 보다 깊은 연구가 필요하 다고 사려된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.559-570
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• 1993

본 논문에서는 범용 영어 생성기인 펜맨을 이용한 한/영 번역기에 대해 소개한다. 펜맨은 영어문장 생성기로서 그 입력 언어는 문장생성을 위해 특별히 고안된 문장계획언어이다. 문장계획언어는 문장을 생성하기 위한 다양한 구문적, 의미적인 사양들을 포함하고 있다. 본 연구에서 우리는 한국어 분석을 위해서 의존문법에 기반한 한국어 분석기를 사용하고, 영어의 생성을 위해서 펜맨을 사용한다. 그리고 한국어 해석의 결과인 문장의 의존구조를 펜맨의 입력인 문장계획언어로 변환하는 모듈을 작성하였다.

• 한국음향학회지
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• 제15권4호
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• pp.24-31
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• 1996

이 논문에서는 호텔예약을 위한 음성번역시스템(KT-STS:Korea Telecom Speech Translation System)에 대해 기술한다. KT-STS는 한국손님이 일본의 호텔을 예약하고자 할 때 사용할 수 있는 시스템으로 한국어 음성을 인식하여 일본어로 번역을 해주는 시스템이다. 이 시스템은 한국어 음성인식부, 한일 기계번역부, 그리고 한국어 음성합성부로 구성되어 있다. 한국어 음성인식부는 HMM(Hidden Markov Model)에 근거한 화자독립, 300 단어급 연속음성인식시스템이다. 언어모델은 바이그램(bigram)을 전향 언어모델로, 의존문법을 후향 언어모델로 사용한다. 기계번역부에서는 의존문법과 직적 번역 방식을 사용하였다. 음성합성부에서 합성단위로 반음소를 사용하며 합성방식은 주기파형분해 및 재배치 방식을 이용한다. KT-STS는 TMS320C30 DSP 보드를 장착한 SPARC20 위크스테이션 상에서 거의 실시간으로 동작한다. 음성인식 실험결과 94.68%의 단어인식률과 82.42%의 문장인식률을 얻었으며, 한일 번역기만의 번역 성공률은 100%였다. 우리는 이 시스템과 일본 KDD에서 개발한 시스템을 전용선으로 연결하여 한일간 자동통역 국제시연을 가진 바 있다.