• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2001년도 제8회 학술대회 논문집
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• pp.5-10
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• 2001

둘 이상의 언어를 포함하고, 그 중 참조하는 언어를 중심으로 용어관계를 표시할 수 있는 다국어 시소러스의 개념구조에 대하여 논하였다. 아울러, 우리말을 기준어로 삼고, 기본요건, 구조화, 용어관계, 동형이의어, 표시방법, 배열 등에 대한 예시와 함께 다국어 시소러스의 설계방안을 제시하였다.

• 정보관리학회지
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• 제14권1호
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• pp.107-124
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• 1997

다의성이 있는 용어를 색인어로 사용하게 되면 탐색자의 요구와 관계없는 주제가 검색되므로 잡음률이 높아지게 된다. 이를 방지하기 위하여 거의 모든 통제어휘시스템에서 색인어로 사용될 기입어가 다의성을 가질 때 한글, 한자, 외국어 등을 이용하여 동형이의어와 세부분야을 한정하고 있다. 그러나 여러 학문분야에 걸친 대단위 어휘사전을 구축하려고 할 때 이들을 이용하여 다의성을 해소하는 데는 미흡한 점이 많으며, 흔히 사용하고 있는 한자한정어도 많은 문제점을 안고 있다. 본 고에서는 색인어로 사용될 기입어가 다의성이 있을 때 한글 한정어를 부기하여 이들을 구별할 것을 제안한다. 한글한정어의 타당성, 사용범위, 사용원칙등에 대하여 시소러스를 중심으로 논하고 이 개념의 확대적용방안에 대하여 언급한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.407-420
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• 2014

한국어 형태소 분석 및 태깅은 크게 2가지 단계로 나뉜다. 첫 번째 단계는 어절을 분석하여 후보들을 생성하는 것으로, 여러 의미를 가진 어절은 이 단계에서 다양한 후보들이 생성된다. 두 번째는 문맥 정보를 이용하여 후보 중에 가장 적절한 하나를 선택하는 단계로, 흔히 태깅이라 한다. 일반적으로 두 번째 단계에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, 이하 HMM)을 자주 사용하지만, 본 논문에서는 처리속도를 향상시킨 부분어절 조건부확률 모델을 제안한다. 이 모델은 우선적으로 인접 어절 정보를 이용하여 현재 처리 중인 어절의 의미를 결정하고, 예외적으로 용언이 인접한 경우에만 후보 정보의 극히 일부분을 이용한다. 실험 결과 정확률은 HMM의 96.49%보다 0.07% 낮았지만, 처리 소요 시간을 약 53% 감소시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.591-594
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• 2020

담화에서 의미를 전달하는 데 문제가 없을 경우에는 문장성분을 생략하여 표현한다. 생략된 문장성분을 무형대용어(zero anaphora)라고 한다. 무형대용어를 복원하기 위해서는 무형대용어 탐지와 무형대용어 해결이 필요하다. 무형대용어 탐지란 문장 내에서 생략된 필수성분을 찾는 것이고, 무형대용어 해결이란 무형대용어에 알맞은 문장성분을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 담화에서의 무형대용어 탐지 및 해결을 위한 말뭉치 생성 방법을 제안한다. 먼저 기존의 세종 구어 말뭉치에서 어휘지도를 이용하여 무형대용어를 복원한다. 이를 위해 본 논문에서는 동형이의어 부착과 어휘지도를 이용해서 무형대용어를 복원하고 복원된 무형대용어에 대한 오류를 수정하고 그 선행어(antecedent)를 수동으로 결정함으로써 무형대용어 해결 말뭉치를 생성한다. 총 58,896 문장에서 126,720개의 무형대용어를 복원하였으며, 약 90%의 정확률을 보였다. 앞으로 심층학습 등의 방법을 활용하여 성능을 개선할 계획이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한 채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.23-26
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• 2000

본 논문에서는 연속음성인식에 사용되는 언어모델이 학습 코퍼스에서 나타나지 않는 문맥에 대하여 신뢰할만한 확률을 생성할 수 있도록 하는 방안으로 다중 단어 카테고리 결정방법을 제안하였다. 제안된 다중 단어 카테고리 결정 방법은 기존의 카테고리 기반 언어모델에서의 미관측 문맥에 대한 모델링 능력을 유지하면서 동형이의어에 대한 확률의 과도한 일반화를 방지한다. 제안된 방법을 이용한 언어모델의 성능을 측정하기 위해 미관측 문맥이 $31\%$ 포함된 인식문장에 대한 N-Best rescoring을 수행한 결과 word accuracy는 1-Best문장에 대해서 $3.2\%$의 향상을 얻었고 기존의 카테고리기반 언어모델을 적용한 결과에 비하여 $0.8\%$의 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.153-158
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• 2017

본 논문은 한국어 어휘 의미망인 코어넷(CoreNet)을 활용한 비지도학습 방식의 한국어 어의 중의성 해소(Word Sense Dsiambiguation)에 대한 연구이다. 어의 중의성 해소의 실질적인 응용을 위해서는 합리적인 수준으로 의미 후보를 나눌 필요성이 있다. 이를 위해 동형이의어와 코어넷의 개념체계를 활용하여 의미 후보를 나누어서 진행하였으며 이렇게 나눈 것이 실제 활용에서 의미가 있음을 실험을 통해 보였다. 접근 방식으로는 문맥 속에서 서로 영향을 미치는 어휘의 의미들을 동시에 고려하여 중의성 해소를 할 수 있도록 마코프랜덤필드와 의존구조 분석을 바탕으로 한 지식 기반 모델을 사용하였다. 이 과정에서도 코어넷의 개념체계를 활용하였다. 이 방식을 통해 임의의 모든 어휘에 대해 중의성 해소를 하도록 직접 구축한 데이터 셋에 대하여 80.9%의 정확도를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.153-158
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• 2017

본 논문은 한국어 어휘 의미망인 코어넷(CoreNet)을 활용한 비지도학습 방식의 한국어 어의 중의성 해소(Word Sense Dsiambiguation)에 대한 연구이다. 어의 중의성 해소의 실질적인 응용을 위해서는 합리적인 수준으로 의미 후보를 나눌 필요성이 있다. 이를 위해 동형이의어와 코어넷의 개념체계를 활용하여 의미 후보를 나누어서 진행하였으며 이렇게 나눈 것이 실제 활용에서 의미가 있음을 실험을 통해 보였다. 접근 방식으로는 문맥 속에서 서로 영향을 미치는 어휘의 의미들을 동시에 고려하여 중의성 해소를 할 수 있도록 마코프랜덤필드와 의존구조 분석을 바탕으로 한 지식 기반 모델을 사용하였다. 이 과정에서도 코어넷의 개념체계를 활용하였다. 이 방식을 통해 임의의 모든 어휘에 대해 중의성 해소를 하도록 직접 구축한 데이터 셋에 대하여 80.9%의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.587-590
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• 2018

한국어 목적격 조사를 몽골어 격 어미로 번역할 때 한국어 목적격 조사가 몽골어의 여러 격 어미로 번역이 될 수 있는데, 기존의 연구들은 한가지 격 어미로만 번역해 정확한 의미를 전달하지 못하는 문제점이 있다. 이런 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 한국어 형태소 분석과 동시에 품사 및 동형이의어 태깅 시스템인 유태거(UTagger)를 기반으로 한국어 목적격 조사의 몽골어 격 어미 결정 방법을 제안한다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위하여 한국어기초사전에서 데이터를 추출하고 유태거와 비교 실험하였다. 실험 결과 유태거의 정확률은 72%인데 반해 제안한 방법은 94%로 제안한 방법이 22%p 더 우수한 결과를 보였다.