• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권1호
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• pp.62-69
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• 2009

문서 요약은 쉽고 빠르게 문서의 내용을 파악할 수 있도록 방대한 내용을 가지는 다양한 형태의 문서로부터 핵심 내용만을 추출하거나 생성하여 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 효율적 문서 요약을 위해 주어진 문서의 평균 문장 길이(핵심어 개수)를 고려하여 문장 간의 핵심어 유사도를 나타내는 연결 그래프를 생성하고 분석하여 요약을 생성하는 기법을 제안한다. 또한 이러한 기법을 이용하여 응용 프로그램 문서로부터 자동으로 요약을 생성하는 자동 문서 요약 시스템을 개발한다. 제안한 방법의 객관적인 요약 성능 측정을 위해 정확한 요약문이 실린 20개의 테스트 문서를 이용하여 생성된 요약에 대해 precision(정확률)과 recall(재현율), F-measure를 측정하였으며, 실험 결과를 통해 기존 기법에 비해 우수한 요약 성능을 보임을 증명하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.184-194
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• 1997

최근 상용 오프라인 문자 인식시스템들이 계속 발표되고 있다. 본 눈문에서는 적 은 메모리와 빠른 시간내에 검색이 가능한 자기조직화 구조를 가진 단어 사전을 구축 하고 검색하는 알고리즘을 제시하며 오프라인 문자 인식 시스템을 이용하여 오인식 교정의 측면에서 문장부호, 영문자, 한자를 인식한 후에 나온 오인식된 문자들을 수 집하여 오인식 형태를 제분류하였다. 영문자에 대해서는 영문자의 오인식 형태와 오 인식의 예들을 조사하고 오인식이 자주 일어나는 글자에 대해 오인식 혼동 테이블을 작성하였으며 25,145개의 영어 단어가 입력된 자기조직화된 영어 단어 사전을 가지고 교정을 행하여 0.5%의 인식률 향상을 가져왔다. 한자에 대해서도 영문자와 마찬가지 로 오인식 행태를 조사하고 혼동 테이블을 작성하였으며 34,593개의 단어가 입력된 자기조직화된 한자 단어 사전을 이용하여 교정을 행하여 인식률을 6.1% 향상시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.79-89
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• 1993

본 논문에서는 대형 데이타베이스에서의 정보검색을 위한 자연언어 인터페이스 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 질의문의 특성을 고찰하고 이를 일반적인 문장의 관점에서 수용하여 구문분석시에 반영한다. 구문분석 결과는 다음의 후처리 절차를 통해 정형 질의어인 SQL로 변환된다. 명사의 의미소성과 도메인의 어휘적 형태를 이용하여 질의문 내에 명시적으로 나타나지 않은 정보를 추출한다. 또한 질의문 내의 애트리뷰트, 릴레이션, 상수의 관련성을 규명한다. 이 두 절차를 통해 기존의 질의어 변환 시스템에서 지식베이스화하여 사용했던 자료들을 구축할 필요가 없어지므로 데이타베이스의 변경, 삽입, 삭제에 의한 영향을 받지 않으며, 자료구조 생성에 따른 부담을 없앨 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.241-246
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• 2021

스니펫 추출은 정보검색에서 주요한 문서 정보를 짧은 문단 형태로 보여주는 것으로 사용자가 검색결과를 좀 더 효율적으로 확인할 수 있게 도와준다. 그러나 기존 스니펫은 어휘가 일치하는 문장을 찾아 보여주기에 검색의도가 반영되기 어렵다. 또한 의미적 정답을 찾기 위해 질의응답 방법론이 응용되고 있지만 오픈 도메인 환경에서 품질이 낮은 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 스니펫 추출, 의도 부착, 검증 3단계로 스니펫을 추출하여 추출된 스니펫이 질의 의도에 적합하게 추출되도록 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 전통적인 스니펫보다 만족도가 높은 것을 보였고, 스니펫 추출만 했을 때보다 의도 부착, 검증을 하였을 때 정확도가 0.3165만큼 향상되는 것을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.319-320
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• 2023

일반적인 여행 커뮤니티는 사진과 텍스트 기반의 사용자 리뷰를 바탕으로 정보 공유를 한다. 본 연구에서는 관광지에서 수행한 활동을 한 문장의 형태로 공유하는 애플리케이션을 제안한다. ChatGPT를 활용하여 활동을 산책, 사진, 음식 등 9가지 태그로 분류하여 관광지가 가지는 특징을 용이하게 파악한다. 또한, 사용자가 작성한 활동을 임베딩하고 관광지 소개 글 벡터와 유사도를 비교하여 관광지를 추천한다. 본 애플리케이션을 통해 사용자가 긴 설명이나 사진 없이 관광지가 가지는 정보를 쉽게 공유하고 관광지 추천을 하는 새로운 여행 커뮤니티를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.159-163
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• 1998

다국어 대화체 번역 시스템은 미국의 카네기 멜론 대학과 일본의 ATR 및 한국의 전자통신연구원 등이 가입한 CSTAR의 99년 국제간 음성언어번역 시스템 데모를 위한 한국어측 번역 시스템이다. CSTAR-IF는 국제간 데모를 위해 각 국의 시스템끼리 주고 받는 정보의 단위 혹은 형태로서, 중간언어 표현의 한 가지 방법으로 간단하면서도 단순한 표현으로 특정 영역 내에 나타나는 의미를 표현할 수 있도록 정의되었다. 다국어 번역 시스템은 크게 두 가지로 나누어진다. 하나는 한국어 음성인식 결과를 IF로 변환하는 해석 시스템이고, 다른 하나는 IF로부터 한국어 문장을 생성하여 음성으로 들려주는 생성 시스템이다. 한국어 해석 시스템은 현재 92%의 해석 성공률을, 생성 시스템은 98%의 생성 성공률을 보이고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.242-248
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• 1999

이 논문은 지역적 동사구 분할에 바탕을 두고 서술어가 문말에 위치하는 언어에 특성에서 기인하는 속성을 반영하는 부분적 그러나 빠른 구문분석에 관해 논한다. 즉 완벽성 보다는 신속함 그리고 신뢰에 바탕을 둔 새로운 한국어 구문분석에 대해 논의한다. 기존의 문법이론 대신 한국어의 형태적 통사적 특성에 기인한, 성분들의 분할(partitions)에 의한 단위 (chunks) 분석방법을 제안한다. 근간은 동사구 장벽(VP-barrier) 알고리즘이며, 이 알고리즘은 한 문장안에서의 다양한 동사의 파생접사에 의해 형성되는 관형화, 명사화, 부사화 등의 파생구조와 내포된 동사구(인용문, 종속문 등)에 의해 형성되는 지역적 동사구내에서 그 성분들의 논리적인 분할을 구성하고 다시 그 다음 요소와 체계적으로 결합하는 관계로 확장하여 가능한 구조들을 생성한다. 다시 언어의존적인 발견적 규칙(heuristics)들을 점수화하여 가장 높은 점수의 단위구조를 적격한 구조로 선택한다. 이 방법은 하위범주화 및 의미정보를 사용하지 않는, 빠른 구문분석이 요구되는 시스템을 위해 고안되었으며, 집단적인 노력이 아닌 개인적인 노력 및 최소의 자원으로도 최대의 효과를 얻을 수 있다는데 그 의의가 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.116-123
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• 2000

한국어 구문 분석은 체언구 부착이나 부사구 부착의 문제를 가진다. 이런 부착의 문제는 많은 구문 모호성을 만들어 내어 올바른 의미를 가지는 파스 트리의 선택을 어렵게 한다. 한국어에서 이런 부착의 문제는 대부분 한국어 문장이 내포문을 포함하는 복문의 형태로 구성되어 있기 때문이다. 단문에서는 부착의 문제가 발생하지 않지만 복문에서는 체언구나 부사구가 어떤 용언에 부착하느냐에 따라 체언구 부착이나 부사구 부착의 문제가 발생한다. 따라서 용언이 가지는 정보를 이용하여 내포문의 범위를 결정해서 하나의 구문범주의 기능을 가지도록 분할한다. 이를 단문 분할이라 하며 문형이 가지는 필수격들을 최대로 부착하여 이루어진다. 단문분할을 하면 복문의 구조가 단문으로 바뀌므로 이런 부착의 문제가 자연스럽게 해결된다. 본 논문에서는 문형과 단문 분할을 이용하여 많은 구문 모호성을 해결할 수 있음을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.344-347
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• 2010

최근 주목받고 있는 의미적 정보처리의 지식베이스인 온톨로지는 정형화된 표현을 통해 정확한 지식 처리와 추론관계를 명시해야 하기 때문에 온톨로지 확장에 대한 중요성 역시 강조되고 있다. 온톨로지 확장을 위한 기존의 방법들은 전문가를 통한 수작업 형태이거나 보편화된 사전이나 시소러스 집단의 분석을 통한 통계의 확률분포를 이용하는 반자동화된 방법들이 있다. 이에 본 논문에서는 Wikipedia에서 특정 도메인 문서들만을 수집한 후 중요문장 추출과정을 통해 해당 문서 내의 핵심어를 파악하여 이를 온톨로지의 개념 인식을 위한 정보로 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.490-492
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• 2022

최근 사법분야에 지능형 법률 서비스를 제공하게 되면서 학습데이터로서 판결문의 중요성이 높아지고 있다. 그중 범죄사실은 수사자료와 유사하여 범죄수사에 귀중한 자료역할을 하고 있지만, 주체가 생략되거나 긴 문장의 형태로 인해 구성요건을 추출하고 사건의 인과관계 파악이 어려울 수 있어 이를 분석하는데 적지 않은 시간과 인력이 소비될 수밖에 없다. 따라서, 본 논문에서는 사전학습모델을 활용한 개체명 인식과 형태소 분석기반 이벤트 추출기법을 범죄사건 재구성에 적용하여 핵심 사건추출을 간편화하고 시각적으로 표현해 전체적인 사건 흐름 이해도를 향상할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다.