• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.8-12
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• 2018

구문 분석이란 문장을 단어, 어절, 구 등의 구성 성분으로 분해하고 각각의 구조적 정보를 분석하여 문장의 구조를 알아내는 작업을 말한다. 최근 의존 구문 분석은 심층 신경망을 이용하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 특히 포인터 네트워크를 사용하는 방법은 다른 심층 신경망보다 높은 성능을 보이고 있다. 그러나 포인터 네트워크의 사용만으로 의존 관계와 의존 관계명을 예측하는 것은 한계가 존재한다. 본 논문에서는 최근 사용하는 단어 표상 방법 별로 비교 실험을 진행하고 의존 구문 분석에서 GloVe의 성능이 가장 좋음을 보인다. 또한 언어 모델을 통한 단어 표상 방법인 ELMo와 멀티헤드 어텐션을 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.470-475
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• 1999

문장을 이해하기 위해서는 각 단어를 이해한 후에 이 단어들이 문장 내에서 어떠한 기능을 담당하고 있는지 그 구조를 파악해야 한다. 한국어 정보 처리에 있어서 명칭성 실어증 환자는 어떠한 방식으로 이러한 문장 구조를 파악하는지 정상인과의 비교를 통해 그 특성을 살펴보고자 하는 데 본 연구의 목적이 있다. 실험 재료로는 구문 중의성 문장을 사용하였는데, 구문 중의성이란 가령 '정치가'와 같은 어절이 '정치+가(주격조사)'나, '정치+가(접미사)' 모두를 뜻할 수 있음을 말한다. 본 연구에서는 이러한 중의성을 이해하는 과정을 알아보기 위해 중의성 해결 지역에서의 읽기 시간(reading time)을 측정하였으며, 실험 과제는 자기 조절 읽기 과제(self-paced reading task)를 사용하였다. 그 결과 정상인 피험자와 마찬가지로 '정치가'와 같은 중의적 어절이 주어로 쓰였을 때에는 중의적 문장 / 비중의적 문장간의 차이가 없었으나 '명사+접사'로 해석해야 할 경우에는 둘 간의 차이가 크게 나타나 피험자였던 명칭성 실어증 환자의 경우 이러한 중의성을 해결하면서 읽는 데에는 손상이 없는 것으로 보였다. 단 전체적인 문장을 읽는데에는 시간이 오래 걸려 역시 문장을 읽고 이해하는 데에는 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 따라서, 명칭성 실어증 환자는 문장 산출의 어려움이 구문적 정보처리에서의 문제라기보다는 어휘 정보를 적절하게 인출하지 못하기 때문에 나타나는 것으로 추론된다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.12A no.2 s.92
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• pp.109-116
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• 2005

In this paper, we introduce the method that a user analyses the similarity of the two programs by using keyword from the syntactic tree, created after the syntax analysis, and its implementation. The main advantage of the method is the performance improvement through using only keyword of syntax tree. In the paper, we propose the similarity evaluation model and how we extract keyword from syntax tree. In addition, we also show the improvement in the performance in analysis and in the system's structure. We expect that our system will be utilized in the similarity evaluation in text and XML documents.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.11-14
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• 2015

의미역 결정은 서술어와 논항들 사이의 의미 관계를 결정하는 문제이다. 의미역 결정을 위해 구구조 정보와 의존 구조 정보 등의 다양한 자질에 대한 실험이 있었다. 논항은 구문 구조에서 얻을 수 있는 서술어와 논항 관계에 많은 영향을 받지만 구문 구조가 변경되어도 변하지 않는 논항의 의미로 인해 의미역 결정에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 문제를 위해 Korean Propbank 말뭉치와 직접 구축한 의미역 말뭉치를 학습 말뭉치로 사용하였다. 본 논문에서는 이전에 연구된 구문 정보와 그 외의 자질들에 대한 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 자질들의 성능을 검증하기 위해 CRF를 사용하였고, 제시된 새로운 자질을 사용하여 논항의 인식 및 분류에서 76.25%(F1)의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.191-194
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• 2004

소프트웨어 개발에서는 서비스 기간동안, 운영환경에 쓰일 부분을 관리하고 수정해야 할 사안이 발생한다. 그러나 이러한 변경은 구조적인 다른 문제점, 즉 객체와 개발자간의 효율적인 교신(communication)능력을 중요히 요구한다. 이를 위해 개발자는 시스템의 행위에 대해서 사용자와 프로그래머 모두가 이해하기 쉽고, 이후에 이러한 구조로부터 소프트웨어 아키텍쳐를 생성할 수 있는 ${\bigcirc}{\bigcirc}$(object orient) Model을 사용한다. 그러므로 개발자는 이러한 환경에 대처하기 위해서 코드 기반을 보다 유연한 방법으로 구축할 필요성이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 표기언어가 갖는 구문적 특성과 성질을 활용한 구문 객체 모델과 관계를 통해 개발자의 소프트웨어 구조의 생성을 지원하고 핵심요소의 표현의 일원화를 위한 방법을 제시한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.199-202
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• 2021

의미역 결정은 입력된 문장 내 어절간의 의미 관계를 예측하기 위한 자연어처리 태스크이며, 핵심 서술어에 따라 상이한 의미역 집합들이 존재한다. 기존의 연구는 문장 내의 서술어의 개수만큼 입력 문장을 확장해 순차 태깅 문제로 접근한다. 본 연구에서는 확장된 입력 문장에 대해 구문 분석을 수행 후 추출된 문장 구조 정보를 의미역 결정 모델의 자질로 사용한다. 이를 위해 기존에 학습된 구문 분석 모델의 파라미터를 전이하여 논항의 위치를 예측한 후 파이프라인을 통해 의미역 결정 모델을 학습시킨다. ALBERT 사전학습 모델을 통해 입력 토큰의 표현을 얻은 후, 논항의 위치에 대응되는 표현을 따로 추상화하기 위한 계층형 트랜스포머 인코더 레이어 구조를 추가했다. 실험결과 Korean Propbank 데이터에 대해 F1 85.59의 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2001.06a
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• pp.141-144
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• 2001

본 논문의 목적은 ‘다중 동사성 명사 구문’(Multiple Verbal Noun Construe-tions)의 논항실현 양상을 이론 중립적으로 고찰해 보고, 이 분석을 제약기반 문법 이론인 최근의 핵 심어주도 구구조문법 (Head-driven Phrase Structure Grammar)틀 안에서, 특히 다중계승위 계를 가정하는 제약기반 어휘부를 기반으로 형식화해 논항의 실현과정을 기술하고 설명하는 것이다. 우선 일본어의 유사한 현상을 분석한 Grimshaw & Mester (1988)의 격실현 양상에 관한 일반화를 기반으로 한국어 동사성명사구문의 논항실현 양상을 ‘논항전이’ (argument transfer)라는 이론적 장치를 이용해 형식화할 수 있음을 보이고, 동사성 합성명사의 논항구조를 만들기 위해 ‘논항합성’(argument composition)이라는 이론적 장치를 제안한다. 나아가서 다중 동사성 명사구문의 논항실현 과정에서 보이는 겹격표지 현상을 ‘격 복사’(case copying)를 제안해 동사성 명사의 격표지가 합성 명사에서 분리되어 문장단위에서 실현될 때 동일한 격을 복사해 실현한다는 점을 주장하고자 한다. 이 주장을 뒷받침하기 위해 수동과 능동 등 문법기능의 변화현상에서 하위범주화된 요소들의 격변화가 자의적이 아님을 실례를 들어 보여 주고자 한다. 일본어의 경동사 (light verbs)에 관한 분석 인 Grimshaw Meste, (1988) 이래 한국어에서도 이와 유사한 구문에 대한 재조명이 활발하게 이루어져 왔다 (Ryu (1993b), 채희락 (1996), Chae (1997) 등 참조). 한국어에서 ‘하다’와 동사성명사(verbal nouns)가 결합하여 이루어진 ‘동사성명사구문’ (Verbal Noun Constructions)에 대한 기존의 논의는 대부분 하나의 동사성 명사가 ‘하다’나 ‘되다등 소위 문법기능을 바꾸는 ‘경동사’들과 결합하여 복합술어가 되는 문법적 현상에 초점이 맞춰져 있었다. 그와 비교해서 동사성 명사의 어근이 두 개 이상 결합하여 동사성명사들끼리 합성명사(compound nouns)를 이루고 그 동사성 합성명사가 문법기능의 변화를 바꾸는 ‘경동사’와 결합하여 이루어진 복합술어에 대해서는 논의가 거의 없는 형편이다. 특히 이 지적은 핵심어주도 구절구조문법틀 내에서는 논란의 여지가 없다. 본 논문의 대상은 바로 이러한 합성 동사성명사의 논항구조와 동사성명사에 의해 하위범주화된 논항들의 문법적 실현양상이다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.3 s.106
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• pp.345-352
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• 2006

The practical English-Korean machine translation system should be able to translate long sentences quickly and accurately. The intra-sentence segmentation method has been proposed and contributed to speeding up the syntactic analysis. This paper proposes the syntactic category prediction method using decision trees for getting accurate parsing results. In parsing with segmentation, the segment is separately parsed and combined to generate the sentence structure. The syntactic category prediction would facilitate to select more accurate analysis structures after the partial parsing. Thus, we could improve the parsing accuracy by the prediction. We construct features for predicting syntactic categories from the parsed corpus of Wall Street Journal and generate decision trees. In the experiments, we show the performance comparisons with the predictions by human-built rules, trigram probability and neural networks. Also, we present how much the category prediction would contribute to improving the translation quality.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.84-90
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• 2007

일반적인 어휘망이 의미 관계에 의한 연결 구조를 중심으로 연구 개발된 것과는 달리, U-WIN은 의미관계를 비롯하여 개념 관계, 형태 관계, 구문 관계 등과 같이 의미 관계의 범위를 확장한 어휘 관계를 적용하여 구축하고 있다. 본 연구에서는 U-WIN의 어휘 관계 중의 하나인 구문관계를 자동으로 구축하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저, 용언의 용례에서 문형정보를 기준으로 구문관계를 형성할 수 있는 후보명사를 추출하였으며, 추출한 후보명사는 용언의 세분화된 의미별로 정확하고 다양하게 추출할 수 있었다. 그러나 U-WIN은 다의어의 뜻풀이 하나하나를 개별적인 어휘로 구분하여 구축하였으므로, 어휘 간의 구문관계를 설정하기 위해서는 후보명사의 여러 의미 중에서 하나의 의미로 결정해야 한다. 그래서 본 연구에서는 용례 매칭 규칙, 구문패턴, 의미 유사도 등을 차례로 적용하여 후보명사의 의미를 분별하였으며, 또한 구문패턴의 빈도 정보를 이용하여 용례에 나타나지 않지만 구문관계를 형성할 수 있는 명사를 추출하여 구문관계를 확장하고자 하였다. 이러한 연구는 명사 중심의 어휘망이 용언과의 구문관계 구축을 통해 형태소 분석, 구문 분석, 의미 분석 등에 광범위하게 활용할 수 있는 어휘망의 기반을 다지는 작업이 될 수 있을 것이다.