• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.43-49
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• 1995

대부분 자연 언어 이해 시스템이나 중간 언어 방식을 이용한 기계 번역 시스템에서 자연 언어 문장을 이해하고 번역하기 위해서는 대량의 지식을 이용한 의미 구조의 생성이 요구된다. 따라서 개념 그래프를 이용하여 한국어 문장의 내부 의미 구조를 생성하기 위해서는 각 단어에 해당하는 개념과 개념들 사이의 개념적 관계를 나타내는 지식들이 요구된다. 그러나 이를 위한 의미 구조 생성 방법과 요구되는 지식 베이스를 정확하게 구축하는 것은 어렵고 응용 도메인에 종속한다는 문제가 있다. 본 논문에서 우리는 문형 이론을 도입하여 문형을 중심으로 의미 구조 생성을 위한 변환 규칙을 설계하고 이를 이용하여 방대한 지식 베이스의 구축없이 의미 구조를 생성할 수 있는 방법에 논의한다. 또한 본 논문에서 문형을 이용하면 몇 가지 모호성 문제를 해결할 수 있음을 보이고 문형의 한계에 대해서도 살펴본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.140-147
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• 2006

한국어 문장은 하나 이상의 용언으로 인해 구문 분석 과정에서 다양한 구문 모호성이 발생한다. 이들 중 대부분은 내포문의 수식 범위로부터 발생되는 구 부착의 문제 때문이다. 이런 구운 모호성은 내포문의 범위를 정해서 하나의 구문 범주의 기능을 가지도록 하면 해결할 수가 있다. 본 논문에서는 내포문의 범위를 정하기 위해서 문형과 한국어의 구문 특성을 이용한다. 먼저, 내포문에 있는 용언의 문형 정보가 가질 수 있는 필수격을 최대로 부착하여 내포문의 범위를 정해서 단문으로 분할한다. 그리고 한국어의 구문 특성을 이용해서 분할된 내포문의 기능을 하나의 구문 범주인 체언구나 부사구로 변환한다. 이렇게 함으로써 복합문의 구성 형태가 단문 구조로 변환되기 때문에 내포문의 범위에 의한 구 부착의 문제가 쉽게 해결된다. 이것을 본 논문에서는 내포문의 단문 분할이라고 한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 432 문장을 실험한 결과 문형과 단문 분할을 이용하지 않은 방범보다 구문모호성이 87.73% 감소되었다.

• Digital Contents
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• no.2 s.117
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• pp.33-35
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• 2003

지난해 12월 국내에서는 처음으로 디지털콘텐츠 관련 석사과정이 개설됐다. 숙명여대 정보통신대학원이 올해부터 디지털콘텐츠 전공 석사과정을 정식 교과과정으로 신설하기로 결정한 것이다. 이제까지 국내에서는 일부 사이버대학의 학부에 비슷한 과정이 개설되었지만 석사과정에 디지털콘텐츠를 전문으로 교육하는 과정이 개설되기는 이번이 처음이다. 국내에서 처음으로 디지털콘텐츠 석사과정을 맡게 된 문형남(43) 숙명여대 정보통신대학원 주임교수를 만나 앞으로의 과정 운영방안을 들어봤다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.105-109
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• 1999

영-한 기계번역 중 변환 단계에서 한국어 문장을 생성하기 위해서는 구구조 변환 후 조사 및 대역어 선택으로 이루어진다. 그러나 하나의 영어 단어는 여러 개의 한국어 의미들을 가지고 있기 때문에 문장에서 사용된 영어의 정확한 의미에 해당하는 한국어 대역어를 선택하는 것은 번역의 질을 높이고 시스템의 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 특히 용언 및 체언의 대역어 선택은 문장에서 서로 간의 의미적인 관계를 고려하여야 올바른 대역어를 선택할 수 있다. 기존에는 전자 사전에 용언과 체언간의 연어 정보(collocation information)를 구축하여 대역어 선택의 문제를 해결하려고 하였으나 연어 정보가 사전에 존재하지 않을 때 올바른 대역어를 선택할 수 없었다. 또한 용언과 체언의 관계를 나타내는 조사를 선택하기 위하여 격(case)을 세분화하여 사전을 구축하였으나 격의 분류 및 사전을 구축할 경우 격을 선택하는 어려움이 있었다. 이에 따라 본 논문에서는 문형(sentence pattern)에 의한 방법으로 용언의 대역어 및 용언이 갖는 필수격 체언의 조사와 대역어 선택방법을 제안한다. 문형의 구조적인 정보에는 용언과 체언의 의미적 역할(thematic role)을 하는 조사 및 용언이 갖는 필수격 체언의 의미 자질(semantic feature)을 갖고 있다. 이러한 의미 자질을 wordnet과 한/영 및 영/한 사전을 이용하여 의미 지표(semantic marker)를 갖는 문형 사전을 구축한다. 또한 의미 지표를 갖는 문형 사전을 기반으로 조사 및 대역어 선택 알고리즘을 개발한다.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.15 no.1
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• pp.95-101
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• 2021

The detection sensitivity of a Walk Through Metal Detector (WTMD) currently being developed and operated in Korea differs from one manufacturer to another, making it difficult for them to be used based on Aviation Security level. In addition, the FAA 3-GUN Test approved by the domestic aviation authority for aviation security supervision is a single test object. There is no Operational Test Piece (OTP) consisting of multiple test objects for the operation of aviation security for a WTMD. This paper, the detection sensitivity of a WTMD applied by a commercial OTP was measured and detection sensitivity standards for a WTMD were developed based on results of measurement. Furthermore, institutional plans to maintain the same detection sensitivity for domestic aviation security were made through suggestions for Korean standards OTP development methods, taking characteristics of the aviation field into consideration.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1995.10a
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• pp.23-29
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• 1995

대부분의 한국어 구문 분석은 용언과 명사구 사이의 하위범주화 정보를 이용하여 용언에 대한 명사구의 문법적 역할을 밝히는 방향으로 구문 분석을 시도하였다. 여기에 이용된 용언의 하위 범주화 정보가 단지 자릿수 서술어나 형용사, 자동사, 타동사 등으로 분류하는 수준이었기 때문에 구문 모호성이 많이 발생하고 틀린 문장이 구문적으로 옳기 때문에 옳은 문장으로 인식되는 경우가 발생하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 한국어의 용언에 따른 문장 형태(문형)를 세분류하고 문장에 필수적으로 나타나는 명사구(NP[case])와 수의적으로 나타나는 명사구(NP[case])를 분류하여 분석을 시도하였다. 확장된 PATR II로 문법을 기술하여 동적인 파싱을 쉽게 제어할 수 있도록 하였다. 문형 정보는 한국어의 기본 구조를 자연스럽게 표현할 수 있기 때문에 그 자체를 기계번역을 위한 한국어 문법으로 설정하는 것이 타당하다고 생각된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.179-182
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• 2014

본 논문에서는 외국인을 대상으로 보다 쉽고 재미있게 우리말을 배울 수 있도록 도와주는 교육용 앱 소프트웨어를 제안한다. 이 앱에서는 사용자가 입력한 문장을 형태소 분석하여 용언 및 서술어를 중심으로 어형 및 문형의 올바른 사용법을 제시함으로써, 우리말의 용법을 쉽게 이해할 수 있도록 한다. 또한 제안한 방법을 음성인식을 활용한 스마트폰 앱으로 개발함으로써 사용자의 접근성 및 편의성을 높였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.310-315
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• 1999

본 논문에서는 기계가독형사전과 말뭉치로부터 명사의 의미관계정보를 추출하고, 추출된 의미관계정보와 명사에서 파생된 용언의 문형정보를 이용하여 복합명사를 해석하는 방법을 제안한다. 의미관계정보는 상 하위관계, 목적관계, 위치관계, 시간관계, 소유관계, 원인관계 등 11개에 대해서 정규식 패턴을 정의하여 기계가독형 사전과 말뭉치로부터 추출한다. 복합명사 해석은 한국어 복합명사의 대부분을 차지하는 '수식명사 + 핵심명사' 형태를 해석 대상으로 하며, 핵심명사의 특성에 따라 의미관계정보와 문형정보를 이용하여 해석한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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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.