• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.409-410
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• 2007

조각문이란 문장 성분을 온전히 갖추지 못한 문장으로 일반적인 문장과 달리 종결 어미로 문장을 끝맺지 못하는 문장을 말한다. 실험실 환경에서와 달리 실제 음성 인식 환경에서는 이러한 조각문이 비교적 빈번히 나타나므로 연속 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 이러한 조각문에 대한 고려가 필수적이다. 본 연구에서는 음성 인식 문법 기술에 있어서 조각문을 반영한 경우와 그렇지 않은 경우의 커버리지를 비교해 봄으로써 조각문에 대한 고려가 음성 인식 성능 향상에 기여할 수 있음을 알아 보았다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.1150-1159
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• 2000

This paper presents an automatic text categorization model that improves the accuracy by combining statistical and knowledge-based categorization methods. In our model we apply knowledge-based method first, and then apply statistical method on the text which are not categorized by knowledge-based method. By using this combined method, we can improve the accuracy of categorization while categorize all the texts without failure. For statistical categorization, the vector model with Inverted Category Frequency (ICF) weighting is used. For knowledge-based categorization, Phrasal Patterns and Keyword Sets are introduced to represent sentence patterns, and then pattern matching is performed. Experimental results on new articles show that the accuracy of categorization can be improved by combining the tow different categorization methods.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.755-758
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• 2005

본 논문에서는 구문분석기의 어휘확장을 통해 구문분석의 성공률을 높이고자 하였다. 구문분석은 문장내 구성성분들이 가지는 통사적인 관련성을 파악하는 작업이다. 구문분석 실패의 가장 빈번한 원인 중의 하나는 미등록 어휘의 출현이다. 결여된 어휘문제를 해결하는 것은 구문분석의 성공률을 높이고, 원문이해 시스템을 보다 더 견고하게 하는데 관건으로 작용한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 구분분석기 LGPI+ 의 어휘 사전에 존재하지 않는 단어들을 또 다른 어휘자원인 WordNet을 이용하여 해결하고자 하였다. 구체적으로는, (1) 미등록 어휘를 WordNet에서 찾고, (2) 그 유의어 정보를 파악하여, (3) LGPI+ 어휘사전에 추가한다. 실험을 통하여 구문분석의 실패를 해결하고, 정확도와 성공률을 높일 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.759-762
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• 2005

본 논문에서는 말로써 의사소통을 하는데 장애를 겪는 사람들을 위한 보완 대체 의사소통 도구(AAC)의 구현에 관한 내용을 다룬다. 보완 대체 의사소통 도구는 단어의 의미를 그림으로 표현하고 그림들을 이용하여 의사소통을 하는 방법이 가장 일반적이며, 본 논문에서도 이러한 그림들을 이용한 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 단어 중에서 동사를 중심으로 선택된 그림들을 조합하여 문장을 생성하는 방법을 이용하였으며, 각각의 동사를 자동사, 타동사 등으로 구분하여 각각의 동사가 가지는 문장의 형태를 체계화하였으며, 사용자가 선택한 그림들을 동사의 문형 패턴에 맞게 조합하여, 표현하고자 하는 문장으로 변환시킴으로써 의사소통이 가능해지도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.535-538
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• 2002

한 문장을 기계로 분석하기 위해서는 단편적인 정보가 아닌 그 문장에 대한 종합적인 정보를 필요로 한다. 이러한 문장분석 정보들의 관리나 처리작업에는 자동적 처리가 가긍한 부분들도 있으나, 사람이 수작업으로 해결해야 할 부분들도 있다. 본 논문에서는 개별적인 문장분석 작업들을 통합하여 자동화하고, 그 분석의 체계성과 정확성을 놀이고자 종합적인 사용자 인터페이스를 설계 및 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.161-164
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• 2006

인터넷이 발전하면서 웹에는 같은 내용을 다양한 언어로 표현한 문서들이 많이 존재한다. 이와 같은 웹 문서의 성질을 이용하여, 이 논문은 웹으로부터 수집된 병렬문서(parallel document)를 이용하여 한영 병렬말뭉치 구축 시스템을 설계하고 구현한다. 이 논문에서 구축과정을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 웹 문서수집기를 이용해서 웹으로부터 한영 웹문서(html 문서)를 각각 수집한다. 둘째, 수집된 각 언어의 웹 문서에서 불필요한 내용(태그와 광고 문구 등)을 제거하여 문장을 추출하고, 추출된 문장을 단락단위로 정렬한다. 셋째, 단락단위로 정렬된 문서를 문장정렬(sentence alignment) 방법을 이용해서 문장을 정렬한다. 끝으로 정렬된 병렬문장을 단어 단위로 분리하여 병렬말뭉치를 구축한다. 이와 같은 방법으로 이 논문에서는 약 42만 5천 문장의 한영 병렬말뭉치를 구축하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.359-362
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• 2002

본 논문에서는 문장추상화와 문장간 개연적 연결상황을 활용한 문단 기준의 문서요약을 생각하였다. 구상한 문단기준 문서요약 방법론은 다음과 같은 절차로 구성되어 있다: (1) 문단의 문장들을 추상화시킨다, (2) 문장구성성분들의 문장간 개연적 연결상황을 확인한다, (3) 연결집중도가 상대적으로 높은 문장을 문단의 화제를 담고 있는 것으로 인정한다. 본 논문에서는 이 과정에서 문장추상화에 필요한 구문분석기와 온톨로지를 구체화하였고, 문장추상기로 설화문장 추상화를 하였다. 그 후 개연성 규칙을 적용하여 문단의 주제문을 선별하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.325-328
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• 2003

문장분석은 문장의 의미를 파악하기 위한 작업이다. 문장분석에는 문장 구성성분에 종합적인 정보를 필요로 한다. 문장분석을 위해서는 다양한 언어학적 도구와 자원이 필요하다. 가용 도구와 자원은 대부분 독립적으로 개발 축적된 것들이다. 이러한 도구와 자원을 이용하여 문장분석 정보들을 단계적으로 관리하고 처리하기에는 어려움이 있다. 이를 위해 본 논문에서는 문장분석용 통합 사용자 인터페이스 ISAAC를 개선하여 구문분석의 성공률과 그 정보의 상호보완성을 높이고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.841-844
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• 2014

텍스트 자동 요약은 수많은 텍스트 데이터를 처리함에 있어 중요한 연구 분야이다. 이중 추출요약은 현재 가장 많이 연구가 되고 있는 자동 요약 분야이다. 본 논문은 추출 요약의 선두 연구인 TextRank는 문장 간 유사도를 계산할 때 문장 내 단어 간의 의미적 유사성을 충분히 고려하지 못하였다. 본 연구에서는 의미적 유사성을 고려한 새로운 단어 간 유사도 측정 방법을 제안한다. 추출된 문장 간 유사도는 그래프로 표현되며, TextRank의 랭킹 알고리즘과 동일한 랭킹 알고리즘을 사용하여 실험적으로 평가하였다. 그 결과 문장 간 유사성을 고려할 때 단어의 의미적 요소를 충분히 고려하여 정보의 유실을 최소화하여야 한다는 것을 실험 결과로써 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.402-404
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• 2018

본 논문은 기존에 주어진 문장 다음에 올 수 있는 문장에 대해 딥러닝을 활용하여 예측하는 시스템이며, 데이터 전처리, 문장 목적 파악, 문맥 파악의 세가지 파트로 구성되어 있다. 전처리 과정에서는 문장에 쓰인 단어에 대한 품사 정보를 Input Feature 로 추가한다. 이어서 문장 목적 파악을 위해서는 상황별로 문장을 표현하는 방법이나 단어들의 순서가 다르기 때문에 단어의 순서보다는 문장의 특징점을 학습한다. 마지막으로 문맥 파악을 위해서 이전 단계에서 학습된 문장별 목적 데이터를 기반으로 데이터의 시간적 흐름에 대한 학습을 진행함으로써 이후에 나올 수 있는 문장을 예측한다.