• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1046-1049
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• 1987

This paper proposes a Korean-Japanese Machine Translation System that processes unregistered words, modifiers and compound sentences. In mophological analysis, the unregistered words are processed by using unregistered word processing algorithm. The modifiers are processed by consulting noun-attributes and grammar rules. The compound sentence processing algorithm recognizes whether the sentence that includes commas is compound sentence or not. This system performs on IBM-PC/AT DOS using Prolog-1.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권11호
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• pp.124-135
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• 1994

본 논문에서는 한국어 특수구문의 처리를 위한 국어 구문 분석 시스템을 제안한다. 문법의 기술은 동사와 의미를 통합적으로 처리하는 HPSG를 채택하고, 파싱 기법으로는 한국어에 유리한 단방향 활성 차트 파싱을 사용한다. 본 논문의 파서는 포괄적인 문장 구조(보어-중심어 구조, 수식어-중심어 구조, 중심어-중심어 구조)의 처리뿐만 아니라, 실용적인 문장에서 많이 나타나는 보조용언 구몬, 사동문, 피동문, 명사화 어미, 존칭, 화계와 같은 특수구문에 대해서도 파싱을 할 수 있도록 구현되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.111-119
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• 2009

For daily life interaction with human, robots need the capability of encoding and storing cognitive information and retrieving it contextually. In this paper, spatiotemporal grounding of cognitive information for a language based cognitive system is presented. The cognitive information of the event occurred at a robot is described with a sentence, stored in a memory, and retrieved contextually. Each sentence is parsed, discriminated with the functional type of it, and analyzed with argument structure for connecting to cognitive information. With the proposed grounding, the cognitive information is encoded to sentence form and stored in sentence memory with object descriptor. Sentences are retrieved for answering questions of human by searching temporal information from the sentence memory and doing spatial reasoning in schematic imagery. An experiment shows the feasibility and efficiency of the spatiotemporal grounding for advanced service robot.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.323-328
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• 2005

본 연구는 보완 대체 통신을 위한 문장생성에 관한 것이다. 문장생성의 목적은 언어생활이 불편한 사람들을 위한 보완 대체 통신에 사용하기 위해서이다. 보완 대체 통신은 사용자가 원하는 문장을 만들어 음성으로 출력해주는 시스템이다. 문장을 생성하기 위해서 어휘 정보를 보완대체 통신의 개념에 맞도록 변형하여 도입하였고, 어휘정보는 동사에 연결될 수 있는 명사와 조사로 이루어져 있다. 어휘정보를 이용하여 시스템을 구현하였고, 구현된 시스템으로 문장생성의 효용을 측정하였다. 구축된 시스템은 올바른 문장의 생성과 저장, 검색, 어휘입력의 기능을 갖는다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권5호
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• pp.563-572
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• 2004

문장추상화(Sentence Abstraction)는 문장의 의사전달 기능이 보존된 단순화이다. 이는 문장교열(Sentence Revision)과 개념추상화(Concept Abstraction)를 동시에 가능하게 한다. 문장교열은 사람이 생각한 바와 문장으로 표현된 의미의 차이를 해결하는 방법이다. 개념추상화는 개념들의 공통된 요소로부터 얻은 보편적인 관념을 표현하는 것이다. 문장추상화는 문장의 주요구성성분들을 선별해 내고, 이들의 의미적인 정보를 파악하여 상위개념을 표현함으로써 문장교열과 개념추상화를 가능하게 한다. 본 논문에서는 문장추상화를 위한 구문분석기 LGPI+와, 온톨러지 OfN을 구체화하였다. 문장추상기 SABOT는 LGPI+와 OfN을 활용하며, 구문분석 결과를 처리하여 문장에서 추상화 할 후보난어를 선택한다. 문장추상화를 활용한 원문이해 시스템으로 23개 이야기의 58개 문단에 대해 중요 문장에 대한 문장재현율과 선별된 문장들의 주제관련성을 확인해 보았다. 실험결과, 문장재현율은 54～72%의 범위이었고, 주제관련성은 76～86% 정도의 비율로 나타났다. 이를 유사 시스템과 비교해 보았을 때, 약 10～20% 정도의 성능향상을 보인다. 본 논문에서는 문장추상화를 활용하여 글의 화제문을 효율적으로 선택할 수 있는 문장교열과 원문의 이해심도를 보다 더 깊게 할 수 있는 개념추상화가 가능함을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2419-2422
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• 2003

To improve performance of sentence speech recognition systems, we need to consider perplexity of language model and the number of words of dictionary for increasing vocabulary size. In this paper, we propose a language model of VCCV units for sentence speech recognition. For this, we choose VCCV units as a processing units of language model and compare it with clauses and morphemes. Clauses and morphemes have many vocabulary and high perplexity. But VCCV units have small lexicon size and limited vocabulary. An advantage of VCCV units is low perplexity. This paper made language model using bigram about given text. We calculated perplexity of each language processing unit. The perplexity of VCCV units is lower than morpheme and clause.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.640-643
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• 2008

현재 우리나라는 좁은 국토와 도시 집중화로 인해 급증하고 있는 지하매설물의 체계적인 관리가 어느 때보다 요구되고 있다. 그러나 다른 분야에서 빠르게 진행되고 있는 전산화 및 정보화 작업에 비해 상대적으로 더딘 지리정보체계 구축으로 지하매설물 관리를 위한 정보시스템이 미비한 상태이다. 이는 지리정보체계 구축 방법에 어려움과 소요되는 인력, 비용, 시간 등이 크기 때문으로 판단된다. 본 논문에서는 GPS와 능동형 RFID를 이용한 위치기반 지하매설물 정보시스템의 구현을 기술하고 시뮬레이션하였다. 이 시스템은 GPS NMEA Sentence의 위치정보와 능동형 RFID의 인식정보를 결합한 데이터를 이용하여 정확하고 체계적인 지하매설물 정보 구축이 가능하고, 효율적인 지하매설물 관리를 위한 인터페이스를 제공한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.198-204
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• 2004

본 연구는 언어 장애를 가진 사용자의 언어생활을 돕기 위한 문장작성 방식을 제안한 것이다. 제안한 문장작성 방법은 통신보조기기에 적용할 수 있도록 시스템으로 구현해 보았다. 통신보조기기는 개인 휴대장치로서 필요한 문장을 작성하여 출력하는 기기이다. 언어장애인들의 대표적인 의사표현 수단인 수화는 일반인들과의 의사소통에는 불편하기 때문에 다른 표현 방법이 필요하다. 자모를 모두 입력하여 문장을 작성하는 방식은 키의 수가 많기 때문에 대화할 때 시간이 많이 소용되는 불편한 방식이다. 그러므로 언어장애인을 위한 문장 작성의 가장 중요한 목적은 적절한 장소와 상황에 맞는 단어가 배열된 통신보조기기를 이용하여 적은 키의 수로 문장을 작성하는 것이다. 본 연구의 문장 작성을 구현하기 위한 어휘정보는 사용자 영역을 정하고, 그 영역에 맞는 단어와 문장을 수집하고, 수집된 어휘의 특징을 추출하여 구축되었다. 그리고 제안한 문장 작성 방식의 효용을 측정하기 위해 시스템을 이용하여 문장 작성을 위한 키의 수와 키보드 입력에 의한 자모수를 비교하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.559-566
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• 2007

주관적 문장이란 주관적인 내용을 포함한 문장으로써 저자의 제품이나 사건에 대한 생각을 알 수 있다. 주관적 내용임을 나타내는 주관적인 표현은 문장 전반적으로 골고루 나타날 수도 있지만 일부 한정된 영역에서만 발견될 수도 있다. 따라서 보다 정확한 분류를 위해서는, 문장 전체를 고려하는 정보 외에 사실이나 감정을 표현하는 주관적 혹은 객관적 표현구 정보의 활용이 필요하다. 본 연구에서는 문장 전체를 이용한 분류 결과와 감정 표현구를 이용한 분류 결과를 결합하여 주/객관적 문장 분류기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 한 문장은 여러 개의 표현구를 가질 수 있어 복수개의 표현구 단위 결과를 얻게 되며 기계 학습을 응용하여 문장 단위 결과와 결합한다. 실험을 통한 결과, 표현구 단위 결과물 중 최대값을 가지는 두 가지 결과와 문장 전체를 이용한 결과를 합침으로써 2.5% 성능 향상된 79.7%의 정확률을 얻을 수 있었다.

• 품질경영학회지
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• 제48권3호
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• pp.421-431
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• 2020

Purpose: The purpose of this study is to compare and analyze the tokenizer in natural language processing for customer satisfaction in sentiment analysis. Methods: In this study, a supervised learning-based tokenizer Mecab-Ko and an unsupervised learning-based tokenizer SentencePiece were used for comparison. Three algorithms: Naïve Bayes, k-Nearest Neighbor, and Decision Tree were selected to compare the performance of each tokenizer. For performance comparison, three metrics: accuracy, precision, and recall were used in the study. Results: The results of this study are as follows; Through performance evaluation and verification, it was confirmed that SentencePiece shows better classification performance than Mecab-Ko. In order to confirm the robustness of the derived results, independent t-tests were conducted on the evaluation results for the two types of the tokenizer. As a result of the study, it was confirmed that the classification performance of the SentencePiece tokenizer was high in the k-Nearest Neighbor and Decision Tree algorithms. In addition, the Decision Tree showed slightly higher accuracy among the three classification algorithms. Conclusion: The SentencePiece tokenizer can be used to classify and interpret customer sentiment based on online reviews in Korean more accurately. In addition, it seems that it is possible to give a specific meaning to a short word or a jargon, which is often used by users when evaluating products but is not defined in advance.