• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.593-596
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• 2002

정보추출이란 자연어로 작성된 문서 집합에서 원하는 정보를 선택하여 구조화된 표현으로 생성하는 것을 말한다. 문장 단위로 정보 추출 작업을 수행할 때 추출되는 정보를 보유한 문장을 이벤트 문장이라고 정의하고 이러한 이벤트 문장의 구조를 분석하여 최종적으로 유용한 정보를 추출하기 위해서는 이벤트 문장의 구조를 파악하기 위해 이벤트 문장을 단문으로 분할하여 구조를 분석한다. 본 연구에서는 단문 구조 분석을 위해 일반적인 한국어 문장의 특성과 용언의 조사 정보를 이용하고 이러한 정보로 분석할 수 없는 문장에 대해서는 공기 정보를 사용한다. 사용되는 공기 정보는 개체명이 많이 사용되는 이벤트 문장의 특성을 이용하기 위하여 개체명으로 확장된 명사(개체명)-조사-용언의 공기 정보를 구축하여 사용한다. 개체명 확장된 공기 정보는 일반 공기 정보에 비해 이벤트 문장에서 F-Measure 기준으로 약 2%의 성능향상을 보인다.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.13 no.2
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• pp.247-268
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• 2009

The purpose of this study was to examine the mathematical components of word problems and the structure of the components, to examine the characteristics of the understanding of mathematics high achievers about word problems, and ultimately to devise a teaching method geared toward facilitating learner understanding of the word problems. Given the findings of the study, the following conclusion was reached: First, word problems could be categorized according to their mathematical components, namely the mathematical structure of multiple variables provided to learners for their problem solving. And learner's reaction might hinge on the type of word problems. Second, the mathematics high achievers relied on diverse strategies to understand the mathematical components of word problems to solve the problems. The use of diverse strategies made it possible for them to succeed in problem solving. Third, identifying the characteristics of the understanding of the mathematics high achievers about word problems made it possible to layout successful lesson plans that stressed understanding of the mathematical structure of word problems. And the teaching plans enabled the learners to get a better understanding of the given word problems.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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• v.12 no.2
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• pp.185-204
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• 2008

The purposes of this study are to analyze sentence structures of word problems suggested in educational math programs for the 2nd grade elementary students and error patterns in sentence interpretation, and examine how sentence structures influence on errors during sentence comprehension. Based on the results of the analysis on 168 word problems suggested in math textbooks for the 2nd grade elementary students and error patterns observed while 160 the 2nd grade elementary students attempted to solve math word problems, easy and simple vocabularies are repeatedly used in the sentence structures of word problems and specific real life materials such as fruits, books, the number of people and etc. were repeatedly used. 51.56% of errors in sentence interpretation observed was higher than 39.20% of calculation errors and backtracking operation, a length of sentences, the numbers used in questions and off were analyzed to be involved in the errors in interpretation. Therefore, it is very important to make word problems from a student's points of view rather than a teacher's point of view and the study suggests that teachers help students learn basic sentence interpretation skills.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.97-102
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• 1999

텍스트 요약이란 중요정보만을 추출하여 본래 텍스트의 의미를 전달하는 축약 과정이다. 인터넷을 통한 온라인 정보가 급증함에 따라 정보에 대한 처리와 신속한 내용 파악을 위한 효율적인 자동 텍스트 방법이 필요하다. 기존의 통계적 방법으로는 전체 텍스트의 구조적인 특징을 고려할 수가 없기 때문에, 생성된 요약문의 의미적 흐름이 부자연스럽고, 문장간 응집도가 떨어지게 된다. 수사학적 방법은 요약문을 생성하기 위해서 문장간의 접속관계를 이용한다. 수사 구조란 텍스트를 이루는 문장들간의 논리적인 결합관계로, 수사학적 방법은 이러한 결합관계를 파악하여 요약문을 생성하는 방법이다. 본 논문에서는 표지들이 나타내는 접속 관계정보를 사용하여, 텍스트의 수사구조를 분석한 후 요약문을 생성하는 시스템을 구현한다. 수사구조 파싱 과정은 문장간의 수사구조 파싱과 문단간의 수사구조 파싱, 두 단계로 이루어진다. 파싱은 차트파싱 방법을 사용하여 상향식으로 진행된다. 입력된 문장들로부터 두 단계 파싱에 의해 전체 텍스트의 수사구조 트리를 생성하며, 생성된 트리에서 가중치를 계산하여 중요 문장들을 요약문으로 추출한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.162-166
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• 2020

자연어 이해는 대화 인터페이스나 정보 추출 등에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 활용한 데이터 기반 자연어 이해 연구가 많이 이루어지고 있으며, 이러한 연구에 있어서 데이터 확장은 매우 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 자연어 이해영역에서의 말뭉치 혹은 데이터 확장에 있어서, 입력으로 주어진 문장과 문법구조 및 의미가 유사한 문장을 생성하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해, 우리는 GPT를 이용하여 대량의 문장을 생성하고, 문장과 문장 사이의 문법구조 및 의미 거리 계산법을 제시하여, 이를 이용해 가장 유사하지만 새로운 문장을 생성하는 방법을 취한다. 한국어 말뭉치 Weather와 영어 말뭉치 Atis, Snips, M2M-Movie M2M-Reservation을 이용하여 제안방법이 효과적임을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1990.11a
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• pp.57-64
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• 1990

문장을 이루는 문장 구성성분 사이에는 다른 정도의 운율적 친밀성 (운율적 구성성분관계)와 상대적이며 계층적인 운율적 강도관계가 존재하며, 이를 바탕으로 문장의 운율구조를 세울 수 있으며, 운율구조는 나무그림으로 나타내는 것이 가장 효과적이다. 운율구조는 대응하는 통사구조가 보여주는 통사적 구성성분 관계 (constituency)와 계층적 지배관계와 대부분 일치하지 않지만, 문장의 운율구조는 먼저 구단위로 운율구조를 부과하고, 그 다음 단계에서 각 구들의 운율구조를 연결하여 완성해야 하며, 통사구조가 같은 구(phrase)도 구성요소들 사이에 존재하는 의미구조의 차이에 의해서 다른 운율구조를 가질 수도 있다. 그리고 문장의 일부만이 초점을 받으면, 초점받은 부분이 가장 강한 운율강도를 갖게되어 전체초점을 받을 때의 운율적 구성성분 관계와 계층적인 운율적 강도관계가 변할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.437-441
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• 2022

문맥 독립 주장 탐지는 논점에 대한 정보가 주어지지 않은 상황에서 문서 내부의 문장들 또는 단일 문장에 대한 주장을 탐지하는 작업이다. 본 논문에서는 GCN 계층을 통해 얻은 구조 정보와 사전 학습된 언어 모델을 통해 얻은 의미 정보를 활용하는 문맥 독립 주장 탐지 모델을 제안한다. 특히 문장의 전체 구조 정보를 나타내는 부모-자식 그래프와 문장의 특정 구조 정보를 나타내는 조부모-조손 그래프를 활용해 추가적인 구조 정보를 활용하여 주장 탐지 성능을 향상시켰다. 제안 모델은 IAM 데이터셋을 사용한 실험에서 기본 RoBERTa base 모델과 비교하여 최대 2.66%p의 성능 향상을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.237-241
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• 1999

단문 분할은 한 문장에 중심어인 용언이 복수개인 경우 용언을 중심으로 문장을 나누는 방법이다. 기존의 방법은 정형화된 문장의 경우 효율적인 결과를 얻을 수 있으나 구문적으로 복잡한 문장인 경우는 한계를 보였다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 구문 정보의 단문 분할이 아닌 의미 정보를 활용하여 복잡한 문장을 효율적으로 단문으로 분할하는 방법을 제안한다. 정형화된 문장의 경우와 달리 일상적인 문장은 문장의 구조적 애매성이나 조사의 생략 등이 빈번하므로 의미 수준에서의 단문 분할이 필요하다. 본 논문에서는 의미 영역에서 단문 분할의 할 경우 기존의 방법들의 애매성을 해소할 수 있다는 점을 보인다. 이를 위해, 먼저 하위범주화 사전과 시소러스의 의미 정보를 이용하여 용언과 보어 성분간의 의존구조를 1차적으로 작성하고 이후 구문적인 정보와 기타 문법적인 지식을 사용하여 기타 성분을 의존구조에 점진적으로 포함시켜가는 이단계 단문 분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 이단계 단문 분할 방법의 유용성을 보이기 위해 ETRI-KONAN의 말뭉치 중 20,000문장을 반 자동적인 방법으로 술어와 보어 성분간의 의존구조를 태깅한 후 본 논문에서 제안한 방법과 비교하는 실험을 수행한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.157-162
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• 1994

한국어로부터 자연스러운 영어 역어문장을 생성하기 위한 정보를 사전에 일관성있게 수록하는 방법을 제시하였다. 기계번역의 각 과정에서 필요한 정보는 가장 적당한 형태로 사전으로부터 제공되어야 하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 한국어는 어순의 부분적 자유성, 어미의 복잡한 활용규칙, 조사의 다양한 쓰임새로 인해 이러한 규칙들의 정보를 일관되게 사전에 수록하기가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 한국어 문장과 역어 문장을 단어나 구 혹은 절등의 구성요소들의 다대다 매핑규칙을 찾고 이들 규칙을 적당한 형태로 사전에 수록하여야하는 어려움에서 벗어나 문장대 문장구조를 직접대응시켜 구구조단위로 분석된 형태의 부분 파서트리 형태의 트리구조를 역어와 함께 사전에 수록하므로써 사전정보를 손쉽게 구축, 유지하고자 하였다. 또 이들 정보를 추출해내는 알고리즘을 사용함으로써 주어진 한국어 문장에 대해 사전에 수록된 가장 자연스러운 형태의 역어문장을 생성할 수 있도록 하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.571-578
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• 2006

음성을 통한 사용자 간의 정보 교환 방법은 추가적인 훈련 과정이나 장비가 필요하지 않고 공간 제약이 거의 없기 때문에 노약자 등 사용자의 연령대에 관계없이 사용될 수 있다. 또한 음성 정보는 시각이나 촉각 등 다른 정보 수단과의 상호 작용으로 상승 효과를 유발할 수 있기 때문에 사람과 기계 사이의 인터페이스로 활용될 경우 정보 전달력을 높이면서 사용자 친화적인 서비스를 제공할 수 있다. 그러나 동일한 상황에서 동일한 유형의 음성 정보가 사용자에게 지속적으로 제공될 경우 표현상의 단조로움으로 인해 정보 전달력이 급감할 수 있는 문제점도 지니고 있다. 따라서 음성을 통한 정보 전달의 경우 동일 상황이라 하더라도 사용자의 행동 패턴, 심리 상태, 주변 환경 등에 따라 차별화된 문장 구조 및 어휘의 선택으로 긴장감을 유지시켜 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 5 세 전후의 어린이를 대상으로 그들의 행동 패턴 분석에 기반하여 개별화된 음성 합성 결과를 제공하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 유치원이라는 물리적 공간에서 어린이들의 주된 행동 패턴을 분석하고, 현직 유치원 교사를 대상으로 동일한 정보를 전달하는 조건을 통하여 어린이의 행동 패턴과 위치 정보, 연령 및 성격에 따른 발화 문장의 문장 구조와 어휘적 특성을 파악한다. 최종적으로, 개별화된 음성 합성 결과를 위해 유치원 공간을 시뮬레이션 하고 RFID 를 이용하여 어린이의 행동 패턴 및 위치 정보를 파악한다. 그리고 각 상황에 따라 분석된 발화문의 문장 구조와 어휘 특성을 반영하여 음성으로 합성될 문장의 문장 구조 및 어휘를 재구성하여 사용자 개별화된 음성 합성 결과를 생성한다. 이러한 결과를 통해 어린이의 행동 패턴이 발화문의 문장 구조 및 어휘에 미치는 영향에 대해서 살펴보고 재구성된 결과 발화문을 평가한다.