• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.202-206
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• 2010

이 논문에서는 한국어 형태소 분석기 KMM(Korean Malaga Morphology)을 소개하고자 한다. KMM의 개발 동기는 이후 자연언어 처리 단계의 기반으로 사용될 수 있을 뿐 아니라 이론 형태론 연구의 도구로도 사용될 수 있도록 상세한 형태 동사 의미 정보를 제공하는 것이었다. 이론적 틀은 좌연접 문법(Left-Associative Grammar)에 기초한 LA-MORPH이며, 좌연접 기반 문법 개발 도구인 MALAGA로 구현되었다. LA-MORPH에 기반한 KMM은 분석 실행중이 아닐 때에는 사전의 규모를 최소한으로 유지하다가 분석에 필요할 때에만 분석용 사전을 자동으로 생성한다. 형태소 분석은 분석용 사전에 근거하여, 매칭과 결합이라는 단순한 알고리즘만을 사용한다. KMM의 분석은 동사 어절의 경우, 시제, 서법, 문형, 대우법, 명사 어절의 경우 격정보, 수사 결합어절의 경우 추출된 수랑 정보 등과 같은 상세한 정보를 제시한다. 세종 말뭉치와 KIBS 말뭉치를 KMM 을 이용해서 분석한 결과 각각의 94.96%와 94.59%의 분석률과 88.4%와 90.7%의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2005년도 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.105-111
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• 2005

정형적인 프로그래밍 언어에서는 언어를 기계적으로 해석하기 위해 입력의 구조적인 형태를 구축하는 파싱이 필수적인 과정으로 여겨진다. 기계에 기반 해서 개발된 프로그래밍 언어와 달리, 인간의 자유로운 의사소통을 위해 형성된 자연어는 특유의 다양성으로 인해 어휘, 구문, 의미 분석이 매우 어렵다. 반대로 자연어 구조 분석이 성공적으로 이루어지면 응용 시스템의 성능 향상에 상당한 기여를 할 것이라고 여겨지고, 이로 인해 끊임없이 자연어 처리, 특히 구문 분석에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 파싱에 사용되는 문법 전체를 말뭉치로부터 자동 구축하여 영역별 이식성 및 문법의 효율성을 도모했다. 또한 확률적 차트 파싱 기법과 immediate-head 파싱 모델을 적용하여 기존 파싱 시스템의 성능 향상을 시도했다. 세종 말뭉치를 이용한 파서의 성능은 각각 LP/LR 78.98%/79.55%로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.881-888
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• 2013

기분석 사전은 형태소 분석기의 속도와 정확도를 향상시키고, 과분석을 줄이기 위해 사용된다. 하지만 기분석 사전에 저장된 어절 중에 저장된 형태소 분석 결과가 부족한 어절, 즉 불충분 분석 어절이 존재할 경우 오히려 형태소 분석기의 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 세종 형태 분석 말뭉치(문어체, 2011)를 이용해 말뭉치의 크기와 어절 빈도의 변화에 따라 사전의 정답 제시율이 변화하는 양상을 측정하였다. 그리고 통계기반의 형태소 분석기인 SMA와 기분석 사전을 결합한 통합 시스템을 구성하여 기분석 사전의 충분 분석률이 99.82% 이상일 때 시스템 전체 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 또한 160만 어절의 말뭉치를 이용할 때는 32회 이상 출현한 어절로, 630만 어절로 구성된 말뭉치를 이용할 때는 64회 이상 출현한 어절로 사전을 구성하는 것이 통합 시스템의 성능을 가장 높게 할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.81-84
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• 2015

자연어 문서에 출현하는 단어에는 중의적 단어가 있으며, 이 단어에서 발생되는 의미 모호성은 대개 그 문맥에 따라 해소된다. 의미 모호성 해소 연구 중, 한국어 단어 공간 모델 방법은 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 단어의 문맥 정보를 구축하고 이를 이용하여 모호성을 해결하는 연구로서 비교적 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 Word2Vec를 이용하여 기존 연구인 한국어 단어 공간 모델의 단어 벡터를 효과적으로 축소할 수 있는 방법을 제안한다. 세종 형태 의미 분석 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 성능인 93.99%와 유사한 93.32%의 정확률을 보이면서도 약 7.6배의 속도 향상이 있었다.

• 인지과학
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• 제17권4호
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• pp.255-269
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• 2006

본 연구는 신문 기사에 대한 실증적 언어 분석을 목적으로 한다. <21세기 세종계획>에 의해 구축된 대용량의 신문 기사 말뭉치를 형태, 어절, 절, 문장 등의 단위로 계량화하여 분석하였다. 신문 기사를 표제, 전문, 본문의 세 구성 성분으로 나누고 표제의 표시성과 압축성의 실현 양상, 전문과 표제의 연관성, 본문의 문장 구조와 일반명사 구성 비율 등을 살펴보았다. 이 연구를 통하여 기존의 비계량적 연구 방법들과 차별화 된 실증적 연구로서 신문 이론을 검증하고, 신문 기사의 새로운 언어 현상을 발견할 수 있었다. 신문 기사와 같은 텍스트는 인간의 인지적 언어 처리의 결과이며 동시에 인지적 언어 형성에 영향을 미칠 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-7
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• 2018

본 연구진은 모든 형태소 분석 후보에 적절한 의존관계를 부여하여 구문분석 트리 후보를 순위화하여 제시하는 한국어 구문 분석 시스템 BCD-KL-Parser를 개발하고 있다. 이 시스템의 최종목표는 형태소 분석후보와 구문분석 트리 후보를 줄여나감으로써, 구문분석의 정확도와 실행 속도를 높이는 것이다. 본 논문에서 소개하는 BCD-KL-Parser에서는 형태적 중의성 해소규칙을 정의하여 형태소 분석후보의 수를 줄이고, 용언의 하위범주화 정보와 선택제약 정보 그리고 의존관계 제약규칙을 정의하여 구문분석 트리 후보의 수를 최소화할 수 있었다. 그 결과 '21세기 세종계획 구문분석 말뭉치'에서 무작위로 추출한 2,167문장에 대하여 UAS 92.27%를 달성할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권12호
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• pp.865-872
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• 2013

Two-level 형태소 분석 방법은 규칙 기반 방법 중 하나로 형태소의 변화 현상을 규칙으로 처리하고, 기본 어휘 사전을 기반으로 형태소 결합관계를 분석한다. 이는 언어에 독립적인 방법으로 한국어에 대해서도 일부 구축되어 적용됨이 증명되었다. 그러나 기존 한국어에 대한 Two-level 형태소 분석기는 사전을 수동으로 구축하여 규모가 매우 작고 실제 사용에 제한적이었으며, 과분석이 많아 효율성이 매우 떨어졌다. 본 논문은 세종 품사부착 말뭉치에서 대규모의 Two-level 어휘 사전을 자동으로 구축하여 형태소 분석기의 적용 범위를 넓히고, 형태소간의 결합관계를 어휘 정보와 어휘 형태에 따른 하위품사 정보를 이용하여 분석함으로써 형태소 분석기의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제시한다. 실험 결과, 기존의 방법보다 형태소 분석기의 과분석을 68% 이상 줄여 f-measure를 25.5% point 이상 향상시킬 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.41-47
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• 2012

한국어 단어의 의미 중의성 해소 방법들은 주로 소규모의 의미 태그 부착 말뭉치나 사전 정보 등을 이용하여 엔트로피 정보, 조건부 확률, 상호정보 등을 각각 계산하고 이를 중의성 해소에 이용하는 방법 등으로 다양하게 제안되었다. 본 논문에서는 대규모로 구축된 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 한국어 단어 벡터를 추출하고 이 벡터들 사이의 유사도를 계산하여 단어 의미 중의성을 해소하는 단어 공간 모델 방법을 제안한다. 세종 형태의미분석 말뭉치를 사용하여 학습하고 임의의 200문장(583 단어 종류)에 대해 평가한 결과, 정확도가 94%로 기존의 방법에 비해 매우 우수했다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권4호
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• pp.444-450
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• 2014

의미 중의성 해소를 위한 대부분의 기존 연구에서는 문장의 특성에 상관없이 고정적인 크기의 문맥을 사용해 왔다. 본 논문에서는 중의성 해소에서 문장에 따라 가변적인 크기의 문맥을 사용하는 가변길이 윈도우와 단어간 거리를 사용한 의미분석 방법을 제안한다. 세종코퍼스의 형태의미분석 말뭉치로 학습하여 12단어 32,735문장에 대해 실험한 결과에서 제안된 방법이 용언에 대하여 92.2%의 평균 정확도를 보여 고정 크기의 문맥을 사용한 경우에 비해 향상된 결과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.576-584
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• 2017

사전에 등록되지 않은 미등록어는 형태소분석에서 뿐만 아니라 자연언어처리의 모든 분야에서 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 명사후문자열을 이용하여 미등록어를 인식하는 방법을 제안한다. 명사후문자열이란 명사를 포함하고 있는 어절에서 명사 뒤에 나오는 문자열을 의미하며, 조사, 접미사+조사, 동사화접미사+어미 등이 이에 속한다. 문서에 출현한 미등록어 포함 어절들을 모아 정렬한 다음, 동일한 앞부분을 가지는 어절이 두 개 이상일 경우에 한하여 미등록어 인식을 시도한다. 이 어절들에서 동일한 앞부분을 미등록 명사로, 그 다음 음절부터 끝 음절까지를 명사후문자열로 추정한다. 그리고 세종말뭉치에서 추출한 명사후문자열 정보를 이용하여 미등록 명사를 결정한다. 포털사이트 기사를 이용하여 실험한 결과, 2가지 형태 이상으로 출현한 미등록어에 대해 정확률 99.64%, 재현율 99.46%의 높은 인식 성능을 보였다.