• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.48-51
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• 1994

본 논문은 N개의 최적문장을 찾을 수 있는 한국어 연속 음성인식시스템 개발과 성능실험에 관한 것이다. 개발된 연속 음성인식시스템은 462개의 단어로 이루어지며 언어 복잡도가 30인 연속문장을 인식할 수 있으며 언어처리, 기계번역 등과 같이 쉽게 정합되어 문장 인식률을 향상시킬 수 있도록 N개의 최적문장도 찾을 수 있다. 또한 인식의 기본단위로 triphone을 사용하였으며 단어간, 단어내의 조음현상도 모델링하였다. 남성화자 3인에 대한 화자독립 실험 결과 단어 인식율은 95.7%을 얻었으며 문장 인식율은 하개의 최적문장인 경우 88.5%, 5개의 최적문장을 고려하면 98.6% 문장 인식률을 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.365-372
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• 2001

한국어나 일본어는 영어 등 서구의 언어와 비교하여 매우 발달된 경어 체계를 가지고 있다. 그러나 이러한 경어 체계는 이들 언어를 모국어로 사용하지 않는 사람들을 포함하여 모국어로 사용하는 많은 사람들까지도 정확하게 구사하기는 어려워 하는 것이 현실이다. 그럼에도 불구하고 경어 체계의 정확한 구사 능력은 적절한 어휘 선택 능력과 함께 자연스러운 의사 소통을 위한 중요한 언어 능력으로 간주되고 있다. 특히 기계번역기나 문법검사기를 구현하고자 할 때 이러한 경어 체계를 정확하게 이해하는 시스템의 구현은 한 차원 높은 자연스러운 표현을 제공하기 위하여 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 한국어의 경어 체계를 조사하고 결합범주문법을 통하여 이를 검증하는 시스템을 소개한 뒤 사극 대본을 대상으로 하여 이 시스템의 성능을 확인한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.397-403
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• 1999

어휘 지식은 자연어 처리에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로하는 일이다. 본 논문에서는 온라인 국어 사전을 이용하여 범용의 대규모 한국어 어휘 지식 베이스를 자동으로 구축하는 방법을 제안하고 실제로 시스템을 구현한다. 제안하는 방법론은 비교적 적은 비용으로 단시일내에 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것을 가능하게 한다. 또한 지식 구축 과정이 자동화되어 만들어진 지식 베이스의 유지, 보수 및 확장이 용이하다. 구현된 시스템으로 구축한 어휘 지식 베이스는 기계번역에서의 대역어 선정이나 한국어 조사의 의미 분별 등 자연어 처리 과정에서 발생하는 각종 어휘 의미 모호성 해소에 응용될 수 있다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.22 no.1
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• pp.57-78
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• 2011

Paraphrasing is the act of writing a text using other words without altering the meaning. Paraphrases can be used in many fields of natural language processing. In particular, paraphrases can be incorporated in machine translation in order to improve the coverage and the quality of translation. Recently, the approaches on paraphrase extraction utilize bilingual parallel corpora, which consist of aligned sentence pairs. In these approaches, paraphrases are identified, from the word alignment result, by pivot phrases which are the phrases in one language to which two or more phrases are connected in the other language. However, the word alignment is itself a very difficult task, so there can be many alignment errors. Moreover, the alignment errors can lead to the problem of selecting incorrect pivot phrases. In this study, we propose a method in paraphrase extraction that discriminates good pivot phrases from bad pivot phrases. Each pivot phrase is weighted according to its reliability, which is scored by considering the lexical and part-of-speech information. The experimental result shows that the proposed method achieves higher precision and recall of the paraphrase extraction than the baseline. Also, we show that the extracted paraphrases can increase the coverage of the Korean-English machine translation.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.559-570
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• 1993

In this article we present a rapid development of a Korean to English translation system, by the help of general English generator, PENMAN. PENMAN is an English sentence generation system, of which input language is a language specially devised for sentence generation, named Sentence Planning Language(SPL). The language SPL has various features that are necessary for generating sentences, covering both syntactic and semantic features. In this development we integrated a Korean language parser based on dependency grammar and the English sentence generator PENMAN, bridging two systems through a converting module, which converts dependency structures produced by Korean parser into SPL for PENMAN.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.368-375
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• 2000

품사 태깅 시스템은 자연 언어 처리의 가장 기본이 되는 부분으로 상위 자연 언어 처리 분야인 구문분석, 의미분석의 전처리로 사용되거나, 기계번역, 정보검색이나 음성인식 및 합성 등과 같은 많은 응용 시스템을 위해서도 필요하다. 이렇게 여러 가지 목적을 위해 품사 태깅 시스템은 존재하는데, 각각의 응용을 위해서 최적화된 태깅 시스템을 따로 구성하기도 하고, 하나의 태깅 시스템을 여러 가지 응용을 위해서 사용하기도 한다. 이때, 문제가 되는 것 중에 하나는 각 응용마다 요구하는 품사 태그 세트가 다르다는 것이다. 품사 태그세트가 고정되어 있다면 어떤 응용을 위해서는 사용되는 품사 태그세트가 너무 적어서 문제가 되고, 반대로 품사태그세트가 너무 많아서 시스템의 수행속도가 중요시되는 응용에서 성능저하의 요인이 되기도 한다. 본 논문에서는 하나의 태깅 시스템의 품사태그세트를 조절할 수 있도록 하여 몇 가지 응용시스템에 맞게 최적화시킬 수 있는 방법론을 제시하고 실험을 통해서 시스템의 성능, 유지보수 및 시스템의 여러 리소스 관리 측면에서도 가장 효율적인 방법론임을 입증하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.96-102
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• 2008

자연언어처리에서 어휘의 의미를 구분하는 것은 기계번역이나 정보검색과 같은 여러 응용 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 국내에서도 여러 어의 중의성 해소 시스템이 소개되었으나 대부분 시스템이 의미 부착 말뭉치를 이용한 감독 학습 방식을 기반으로 두고 있다. 본 논문은 한국어 어휘의미망을 이용한 비감독 어의 중의성 해소 시스템을 소개한다. 일반적으로 감독어의 중의성 해소 시스템은 비감독 어의 중의성 해소 시스템보다 성능은 좋으나 대규모의 의미 부착 말뭉치가 있어야 한다. 그러나 본 시스템은 한국어 어휘의미망과 의미 미부착 말뭉치에서 추출한 어휘 통계정보를 이용해, 의미 부착 말뭉치에서 추출한 의미별 통계 정보를 이용하는 감독 중의성 해소 방법과 같은 효과를 낸다. 본 시스템과 타 시스템의 성능 비교를 위해 'SENSEVAL-2' 평가 대회의 한국어 평가 데이터를 이용하였다. 실험 결과는 추출된 통계 정보를 바탕으로 우도비를 이용하였을 때 정확도 72.09%, 관계어 가중치를 추가로 이용하였을 때 정확도 77.02%로 감독 중의성 해소 시스템보다 높은 성능을 보였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.37 no.4
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• pp.1-8
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• 2000

The massive growth of the internet and the world-wide-web leads us to research the programming languages for the development of applications in heterogeneous, network-wide distributed environments. Java is an object-oriented language for such a environment and the Java programming language environment provides a portable, interpreted, high-performance, simple programming language. Bytecode is an intermediate code for Java language and it enables the development of applications on multiple platform in heterogeneous, distributed networks. But it takes much time to execute Bytecode because of using an interpretation method. In this paper, we design and implement a retargetable code generation system which can be systematically reconfigured to generate code for a variety of distinct target computers. From the system, we realize the code generation system which translates the Bytecode being produced by Java compiler into Pentium target code. We use ACK code generation system to do the work easily.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.112-116
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• 1995

본 논문에서는 한-일 대화체 기계번역 시스템을 위한 대화체 모델을 제시한다. 이 대화체 모델에서는 구문분석과 의미분석을 거치지 않고 형태소 분석만을 이용하여 대화체 모델을 구현하였다. 대화체모델은 담화문으로부터 목표를 추출하는 GOAL DETECTOR, 추출된 목표에 맞는 플랜을 제시하는 PROPOSER, 제시된 플랜의 적합성 여부를 결정하는 PROJECTOR, 플랜의 실행 후 결과를 시스템의 환경에 반영하는 EXECUTOR 및 영역에 대한 지식을 표현하는 영역지식(Domain Knowledge)으로 구성이 된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1989.10a
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• pp.247-251
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• 1989

본 논문은 한국어를 대상으로 하는 자연언어 처리 시스템을 개발하는데 있어서 기초가 되는 지식베이스의 구축에 대하여 논한다. 한국어의 일반문에서 단문을 분리해 내기 위하여 형태소 해석의 결과로부터 도출한 구 단위를 한-일 기계번역 시스템의 구문, 의미 해석기(VCPN) 을 적용하여 절단위로 결합한다. 그리고 이들 단위절에 대하여 대명사의 조응관계, 생략에의 재생을 위한 추론, 부정어, 시제일치 등을 처리하여 논리적 지식베이스를 구성하는 방법을 제안한다. 본 논문은 입력문장에 제한을 두지 않고 단문으로부터 장문에 이르기까지 광범위한 일반문을 대상으로 하여 Horn Clause 이론을 확장한다.