• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6A
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• pp.957-964
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• 2001

현재 국내·외적으로 VoIP 관련 시장의 지속적인 성장으로 인해 VoIP 표준 프로토콜에 대한 국제 표준화 작업과 병행하여 프로토콜 스택과 같은 소프트웨어 개발이 절실한 상황이다. 본 논문에서는 IETF RFC2705에서 제시한 MGCP 문법을 기반으로 문법 지식적 변환 기법으로 Media Gateway가 전달하는 MGCP 요청 메시지를 구조체 형태로 변화하는 엔코더와 Media Gateway Controller로부터 전달되는 구조체 형태의 응답 메시지를 텍스트 형태로 변화하는 디코더를 구현하였다. 이를 위해 BNF 형식의 MGCP 문법을 기술하여 구문 분석 동작 후 구문 트리 및 MGCP 문법으로부터 생성 가능한 모든 정보를 저장할 수 있는 구조체 형태의 헤더 파일을 자동 생성하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.10
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• pp.984-989
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• 2005

This study aims to identify grammatical relations (GRs) in Korean sentences. The key task is to find the GRs in sentences in terms of such GR categories as subject, object, and adverbial. To overcome this problem, we are fared with the many ambiguities. We propose a statistical model, which resolves the grammatical relational ambiguity first, and then finds correct noun phrases (NPs) arguments of given verb phrases (VP) by using the probabilities of the GRs given NPs and VPs in sentences. The proposed model uses the characteristics of the Korean language such as distance, no-crossing and case property. We attempt to estimate the probabilities of GR given an NP and a VP with Support Vector Machines (SVM) classifiers. Through an experiment with a tree and GR tagged corpus for training the model, we achieved an overall accuracy of $84.8\%,\;94.1\%,\;and\;84.8\%$ in identifying subject, object, and adverbial relations in sentences, respectively.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.450-456
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• 2001

본 논문은 의존 문법에 기반만 한국어의 구문 분석 시스템을 제안한다. 일반적으로 올바른 구둔 구조를 얻기 위해서 많은 가능한 구문 구조를 생성하고 이 중에서 가장 좋은 것을 선택하는 방법을 사용한다. 이를 위하여 가능한 모든 구문 분석 구조를 생성하는 기법을 제안하였다. 이것은 모든 가능한 구문 구조에 관한 정보를 응축한 자료 구조를 구축한 다음 여기에서 구문 트리를 하나씩 추출하도록 하였다. 이 과정에서 의존 문법이 만족하여야 하는 모든 기본적인 제약 조건을 만족하는 트리 만이 효과적으로 추출되는 기법을 제안하였다. 그 결과 생성되는 트리의 수를 줄이게 되어 효율적인 구문 분석을 달성할 수 있게 되었다. 추출된 많은 트리 중에서 하나를 선택하는 작업에서 상호 정보가 이용되었다. 본 논문에서는 이러한 상호 정보를 구문 분석 중의성 해소에 효과적으로 사용하는 기법을 제시하였다. 제안된 기법의 타당성을 입증하기 위하여 구문 분석 시스템을 개발하고 여러 문장에 대한 분석을 실험하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.353-359
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• 1997

주로 영어, 불어 등의 형상적 언어(configurational languages)의 구문 분석을 위해 개발된 범주 문법은 문장 구성 성분의 문장 내의 위치가 대체적으로 고정적이며 통사 기능이 그 위치로서 할당 되는 형상적 언어의 통사적인 특성에 따라 방향성의 개념을 도입하였다. 그러나 이 방향성 개념은 문장 구성 성분의 문장 내의 위치가 비교적 자유로운 한국어 등의 비형상적 언어(non-configurational languages)에 그대로 적용하기에는 많은 무리가 따른다. 심지어 형상적 언어에 적용하는 경우에도 도치나 외치된 문장 또 격리된 구조(unbounded dependency constructions)가 있는 문장들도 적절히 분석해 내지 못한다. 이런 이유로 본고에서는 범주 문법에 도입되어 있는 방향성을 재고하고 아울러 한국어 구문 분석과 문장 생성을 위한 범주 문법 적용상의 다섯 원칙을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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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.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2000.06a
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• pp.92-100
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• 2000

본 논문에서는 컴퓨터를 이용하여 문장을 분석하기 위해 통합기반문법이 구현된 PATR라는 문법형식을 살펴보고, 국어문장분석을 지원해 주는 사전을 계승메카니즘이 가능한 형태로 구축하여 사전의 효율적인 구성을 제시하고, 사전과 구문분석기사이의 인터페이스가 어떻게 가능할 수 있는 지를 보여주고자 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.11a
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• pp.245-249
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• 2006

구문분석 말뭉치를 구축하는 작업은 문법 전문가의 많은 시간과 노력을 필요로 하기 때문에, 문법 전문가의 수작업을 감소시켜 줄 수 있는 방법이 연구되고 있다. 기존 방법 중 하나로 구문패턴을 사용하는 방법이 있는데, 이 방법은 두 개의 구문패턴이 완벽하게 일치하는 경우에만 구문패턴을 적용하는 방법이다. 본 논문은 신경망을 사용하여 구문패턴을 학습하고, 다시 구문분석 말뭉치를 구축하는데 학습된 신경망을 적용하는 방법을 사용한다. 소량의 말뭉치에서 실험한 결과, 본 논문에서 사용한 방법이 기존의 방법보다 12%이상의 수작업 감소율을 나타냈다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.8
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• pp.1705-1712
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• 2009

Recently, most Korean syntactic analysis systems use Dependency Grammar, because it is quite good to analysis of Korean language structures. But Dependency Grammar makes many ambiguities during syntax analysis of Korean. We implement a system which decreases many ambiguities in syntax analysis. To decrease ambiguities we suggest several methods. First, we use about 200 dependency rules, second, we suggest a new segmentation method and third, one predicate can not have more than one subject or object. Using these methods, we can reduce many ambiguities in Korean syntactic analysis.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.1
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• pp.69-72
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• 2008

This study aims to identify dependency structures in Korean sentences with the cascaded chunking. In the first stage of the cascade, we find chunks of NP and guess grammatical relations (GRs) using Support Vector Machine (SVM) classifiers for all possible modifier-head pairs of chunks in terms of GR categories as subject, object, complement, adverbial, etc. In the next stages, we filter out incorrect modifier-head relations in each cascade for its corresponding GR using the SVM classifiers and the characteristics of the Korean language such as distance between relations, no-crossing and case property. Through an experiment with a parsed and GR tagged corpus for training the proposed parser, we achieved an overall accuracy of 85.7%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.73-81
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• 1992

한 언어에 대한 포괄적인 언어정보 데이타베이스의 구축에 있어서는 수집된 텍스트에 대한 상세한 문법정보의 주석이 일차적 작업 대상이 된다. 이는 통사적 정보가 단순히 구문 분석상의 문제들을 해결하기 위한 정보를 제공해주는 것일 뿐 아니라 형태소 해석 및 문장 의미의 파악등 자연언어 이해시스템 전반의 성능을 향상시키는 데에 중요한 물을 차지하기 때문이다. 각개 단어의 문법적 기능에 대한 주석은 사전적 정의에 따른다면 "품사"로 표현할 수 있을 것이다. 그런데 품사는 각개 단어가 지니는 고유한 어휘의미적 정보이기보다는 구문구조에 의존적인 양상을 보인다. 이는 사전에 따라서 각개 단어에 대한 품사 정보가 달리 나타나는 점에서도 간취할 수 있는데, 한편으로 한국어 언어정보 데이타베이스 구축을 위한 문법적 주석에 있어서는 기존 사전의 품사정보에만 의존할 수는 없다는 문제점이 제기된다. 따라서 각 어휘들의 구문정보(흑은 품사정보)를 어떻게 기술할 것인가가 해결되어야 하는 것이다. 본 연구에서는 일차적으로 각 어휘들의 문장 안에서의 기능을 바탕으로 한 주석체계를 설정하고 그에 따라서 약 12만개의 문장에 대한 일차적 형식화를 수작업으로 처리하였다. 이는 향후 자동적으로 문법적 주석이 가능하도록 해주는 시스템의 개발을 지원하기 위한 언어정보의 수집에 목적을 둔 것인데, 이를 통해서 기존 국어사전에서의 언어정보상의 미비점을 수정 보완할 몇 가지 근거를 마련할 수 있었다.