• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.10 no.1
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• pp.140-150
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• 1996

The freshwater fish fauna of the Chuwangsan National Park as censused during June 1994 to December 1994 at 11 sampling sites to establish baseline data included 7 Korean endemic species and subspecies (Squalidus gracilis majimae, Squalidus multimaculatus, Cobitis longicorpus, Niwaella multifacisciata, Silurus microdorsalis, Liobagrus mediadiposalis and Odontobutks platycephala) belonging to 17 species in 6 families were collected in this region. Carassius auratus, Moroco oxycephalus, Zacco platypus, Wacco temmincdii, Misgurnus anguillicaudatus, Liobagrus mediadiposalis and Odontobutis platycephala were distributed at all of the regions on this sensus. Dominant species of thes region sere Moroco ozycephalus, Zacco temminckii and Odontobutis platyxephala.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.405-411
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• 1993

한국어 동사의 굴절은 (1) 접사의 누적 (2) 어간과 접사의 변이형 (allomorphy) (3) 원격한 접사의 꼴이 어간에 민감한 점 등의 이유로 단순한 접사 추출(affix-stripping)에 의한 형태소 분석이 감당하기 어려운 부분을 갖고 있다. 따라서 형태소에 바탕을 둔 형태이론보다 더 세련된, 낱말에 바탕을 둔 형태이론이 요구되는데, 이 논문에서는 "낱말 패러다임 형태이론 (Word and Paradigm Morphology)"에서 실현규칙(rules of realization)이 언급하는 요소 중의 하나인 굴곡 부류(inflectional classes)가 어떻게 설정되어야 할 것인가를 다룬다. 특정한 형태 통사적 속성들(morpho-syntactic properties)이 실현될 때 (1) 주요 어간(primary stem)이 요구되느냐 아니면 부차 어간 (secondary stem)이 요구되느냐, 그리고 (2) 접사의 어떤 꼴이 요구되느냐에 바탕을 두고 한국어의 동사를 열 다섯개의 굴절 부류로 분류한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.279-284
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• 2000

핵심개념 기반의 분석 시스템은 기존의 CFG형태로 기술된 문법의 양을 현저히 줄이고 간투어, 중복발화등과 같은 파싱 불필요 성분을 처리하는 루틴을 개선해 파서의 부담을 줄인 분석 방법이다. 핵심개념 기반 분석 시스템은 동사를 기준으로 문법을 기술한다. 따라서, 발화자의 사투리 둥에 의해서 동사 정보를 상실한 문장은 분석이 되지 않는 문제점을 가지고 있으며 또한, 문장 분석시 분석 문법을 구성할 수 없는 짧은 발화문같은 경우에도 분석을 하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 발화문의 예를 작성해 놓은 예문사전과 발화문이 가지고 있는 종결형 정보를 이용해서 그러한 문제를 해결하고 분석의 정확성을 높였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.103-109
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• 2000

본 논문은 효율적인 한국어 구문분석을 위해 먼저 구묶음 분석(Chunking) 과정을 적용할 것을 제안한다. 한국어는 어순이 자유롭지만 명사구와 동사구에서는 규칙적인 어순을 발견할 수 있으므로, 규칙을 이용한 구묶음(Chunking) 과정의 적용이 가능하다 하지만, 규칙만으로는 명사구와 동사구의 묶음에 한계가 있으므로 실험 말뭉치에서 어휘 정보를 찾아내어 구묶음 과정(Chunking)에 적용한다. 기존의 구문분석 방법은 구구조문법과 의존문법에 기반한 것이 대부분인데, 이러한 구문분석은 다양한 결과들이 분석되는 동안 많은 시간이 소요되며 이 중 잘못된 분석 결과를 가려서 삭제하기(pruning)도 어렵다. 따라서 본 논문에서 제시한 구묶음(Chunking) 과정을 적용함으로써, 잘못된 구문분석 결과를 미연에 방지하고 의존문법을 적용한 구문분석에 있어서 의존관계의 설정 범위(scope)도 제한할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.169-175
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• 2000

말모둠은 특성에 따라서 여러 성격을 나타내게 된다. 하지만 말모둠의 특성을 자동적으로 알아내는 방법은 간단하지 않다. 중요 단어를 가지고 있으면 말모둠에서 통계적으로 많은 부분에 적용시켜 말모둠의 특성을 파악할 수 있다. 본 논문에서는 한국어 말모둠에서 나타나는 동사류 단어들의 빈도를 분석한다. 또한, 사람이 직접 중요도를 평가한 사전의 단어들과 말모둠에 나타나는 단어들을 비교해서 통계적 차이점을 알아보고, 그 차이점을 통해 앞으로 연구할 일에 대해서 토론한다. 간단한 실험을 통해 사람의 평가한 중요도 점수의 효용성도 알아본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.269-276
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• 2000

본 연구에서는 사전의 뜻풀이말에서 의미 정보를 추출하고, 이 의미 정보를 확률 통계적 방법에 적용하여 의미 중의성을 해결하는 모델을 제안한다. 사전의 뜻풀이말에 동형이의어를 포함하고 있는 표제어와 뜻풀이말을 구성하는 보통 명사, 형용사와 동사를 의미 정보로 추출한다. 비교적 중의성이 자주 발생하는 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 데이터로 정확률을 실험하는 내부 실험의 결과, 체언류(보통 명사)와 용언류(동사, 형용사)의 가중치를 0.9/0.1로 주는 것이 가장 정확률이 높았다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 1,796문장을 실험하였는데, 평균 79.73%의 정확률을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.41-45
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• 2015

무제한 정보추출은 주로 영어를 대상으로 연구가 진행 되었지만, 최근에는 영어가 아닌 다른 언어에 대한 적용이 시도되고 있다. 본 논문에서는 관계 어휘의 유형을 동사형과 명사형 2가지로 정의하고, 각 유형별로 구문 분석 결과 기반의 서로 다른 방법론을 적용하는 한국어 대상 무제한 정보추출 시스템을 소개한다. 동사형 관계 어휘에 대해서는 의존 관계 기반의 추출 규칙을 적용하고, 명사형 관계 어휘에 대해서는 대량의 말뭉치로부터 자동으로 학습한 의존 관계 구조 기반의 추출 패턴을 적용한다. 임의의 100개 문장에 대해서 수행한 결과는 산출된 전체 트리플에 대해 0.8이상의 정밀도를 보임으로써 본 논문에서 제안하는 방법의 효용성을 증명하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.5 no.2
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• pp.56-61
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• 2000

The quality of English to Korean Machine Translation depends on how well it deals with target word selection of verbs containing enormous ambiguity. Verb sense disambiguation can be done by using collocation, but the construction of verb collocations costs a lot of efforts and expenses. So, existing methods should be examined in the practical view points. This paper describes the practical method of target word selection using existing collocation and semantic distance computed from minimum semantic features of nouns.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.451-453
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• 2005

본 논문에서는 한국어에 있어 '에, 로'를 격표지로 하는 부사격에 대한 의미역 결정 모델에 대해 다루고 있다. 의미역 결정은 의미 분석의 핵심 과정 중 하나이고 자연언어처리에서 해결해야 할 중요한 문제이다. 본 논문은 기존 연구와 언어학 논저를 참고해서 의미역 결정에 유용한 자질들을 정리하였고 SVM을 이용하여 의미역 결정 모델을 구축하였다. 또한 기존 연구와 차별적으로 기능동사 구문의 처리와 지배소 개념의 유사도 보정 방법을 사용하여 보다 견고한 모델을 만들 수 있었다. 성능 평가 결과 개념(Concept)만을 사용한 기본 모델에 비해서 평균 $9\%$의 정확률 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.475-477
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• 2005

본 연구는 신문기사나 백과사전 등의 문서에서 빈번히 발생하는 동사 파생 접미사와 어미가 생략된 형태의 서술성 명사를 동사로 복원하는 방법에 대한 것으로 이러한 복원은 문장구조 분석에 영향을 미친다. 기존 연구는 간단한 규칙만을 사용하지만 규칙을 사용하는 방법은 재현률에서 성능 저하를 보이기 때문에 본 연구에서는 이러한 생략 형태를 구분하여 규칙과 통계 방법을 사용하여 각각 적합한 형태에 적용하였다. 본 연구의 접근 방법은 규칙 기반에 비해 약 $30\%$, 통계 기반에 비해 약 $8\%$의 성능 향상을 보여서 문장 구조 분석에서는 $3.6\%$의 성능 향상을 보였다.