• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.201-208
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• 1998

구음마비환자의 특징적 문제로는 조음 명료성의 저하오 kdns율의 장애등이 논의되어왔다. 지금까지 조음 명료성을 진단하고 치료하기 위한 연구는 활발히 진행되어 왔으나 운율 장애를 측정, 치료하기 위한 연구는 극히 소수이며 특히, 우리나라의 경우는 전무한 상태이다. 이에 본 연구자는 정상군과 이완성 구음마비환자군의 운율적 차이를 음폭, 음도차, 지속시간, 강도의 측면에서 기술하여 진단과 치료를 위한 기초 자료를 제시하고자 한다. 실험 대상은 이완성 구음마비환자군 6명과 정상군 6명이다. 정상군은 환자군과 성별, 나이, 학력, 방언을 맞추어 선정한다. 본 연구는 억양 대비가 분명히 나타나는 의문형 어미와 서술형 어미를 선택한다. 예문은 억양 곡선을 잘 나타내기 위해 유성 자음과 모음으로 구성된 것으로 한다. 종결형 어미가 분석 목표이나 예문의 길이가 너무 짧은 경우 경도환자의 특징이 잘 나타나지 않을 수 있으므로, 주어+목적어+서술어로 구성된 3어절로 구성된 예문을 사용한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.309-314
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• 1998

언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소를 정의하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 37개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 각 음성신호 구간에 해당되는 의사 형태소가 인식되면 언어모델을 사용하여 구성된 의사 형태소 단위의 상위 5개 문장을 기반으로 시작 시점과 끝 시점, 그리고 확률 값을 가진 의사 형태소 격자를 생성하고, 음성 사전으로부터 태그 정보를 격자에 추가하였다. Tree-trellis 탐색 알고리즘 기반에 의사 형태소 접속정보를 사용하여 음성언어 형태소 해석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 의사 형태소를 문장의디코딩 단위로 사용하였을 경우, 사전의 크기면에서 어절 기반의 사전 entry 수를 현저히 줄일 수 있었으며, 문장 인식률면에서 문자기반 형태소 단위보다 약 20% 이상의 인식률 향상을 얻을 수있었다. 뿐만 아니라 형태소 해석을 수행하기 위해 별도의 분석과정 없이 입력값으로 사용되며, 전반적으로 문자을 구성하는 디코딩 수를 안정화 시킬 수 있었다. 이 결과값은 상위레벨 언어처리를 위한 입력？으로 사용될 뿐만 아니라, 언어 정보를 이용한 후처리 과정을 거쳐 더 나은 인식률 향상을 꾀할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.318-321
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• 1994

한국어에 있어서 품사 태깅은 형태소 분석결과의 모호성을 제거하는 것으로, 기존의 방법을 보면, 확률을 이용하는 방법, 퍼지망을 이용하는 방법, 신경망을 이용하는 방법등 다양하다. 현재의 주류가 확률을 이용한 방법이다. 하지만, 이 방법은 제한된 윈도우 크기와 품사사이의 관계만을 이용한다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 확률을 이용한 결과에, 확률에서 다루지 못하는 범위에 대하여 자동 학습된 규칙을 추가로 적용하여 이 한계점을 극복한다. 규칙 적용시 윈도우 크기를 임의로 정할 수 있고, 품사사이의 관계외에 어절사이의 관계도 고려할 수 있으므로 확률적 방법이 다루지 못하는 부분에 대하여 어휘단계에서의 교정이 가능하게 된다. 현재 20가지 정도의 규칙을 수작업 코딩하여 사용한 결과 확률적 방법의 성능을 3% 정도 향상시킬 수 있었으며, 앞으로 규칙생성을 자동학습할 경우 더 큰 성능향상을 기대해 볼 수 있다.

• Proceedings of the KSLP Conference
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• 2003.11a
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• pp.142-142
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• 2003

본 연구는 텍스트 분석 기반 자동 발음열 생성 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로 예외 단어 선별 작업을 제안한다. 제안하는 자동 발음열 생성 시스템은 형태음운 규칙 적용, 예외 규칙 적용, 일반음운 규칙 적용의 순서로 이루어진다. 이 때 예외 규칙은 예외사전을 검색하여 해당 어휘가 있을 때에만 적용하게 되는데, 예외 단어는 일정한 예외 환경에서만 나타난다. 본 시스템의 예외 사전에 있는 예외 단어는 5만여 어휘 연세사전에서 예외 환경에 해당하는 28,486개의 어휘 중, 총 2,931개의 예외 단어를 선별하였다. 본 시스템의 성능 평가는 ETRI 2,385, PBS 1,637 어절을 사용하였는데 실험 결과 각각 99.8%, 99.9%의 정확도를 보였고, 0.1% 의 오류는 예외 규칙 중에 하나인 어휘적 경음화 현상에서 나타났다. 따라서 예외 사전을 보다 정확하게 만드는 방법인, 예외 단어 선별 작업을 통해 본 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. (중략)

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.4
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• pp.584-594
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• 1999

의미 체계는 한국어 기초어휘에 대한 개념지식을 구축하는데 기본이 될 뿐만 아니라, 문장 분석시의 구조적 모호성과 단어 의미 모호성을 해소하는 중요한 단서를 제공할수 있다. 이러한 의미 체계가 실용적으로 여러 응용 시스템에서 사용되기 위해서는 광범위하고 타당한 자료를 바탕으로 하여 객관적인 방법으로 설정되어야한다. 국어 사전의 뜻풀이말에서의 상위개념을 표제어의 상위어로 선정하는 bottom-up 방식으로 구축하였던 한국어 명사의미체계는 사전편찬시의 비일관적인 뜻풀이말의 기술에 따른 여러 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 사전 뜻풀이말에서 상위개념을 수식하는 어절과 용언의 의미호응관계에서 상위개념의 의미속성을 추출하고, 이들 의미 속성에 의한 명사의미체계를 구축하고 이를 바탕으로 명사의미 TAG를 설정할수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.215-220
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• 1999

본 연구에서는 정해진 주제내에서 높은 번역율과 빠른 처리 시간을 동시에 수용할 수 있는 효과적인 다국어 채팅 시스템을 구현하기 위해 사용자가 어절 단위로 단어를 입력하거나 선택하여 이미 구축되어 있는 문형에 접근하도록 유도하는 사용자 문형확장 방식을 제안하였다. 사용자 문형확장 방식을 사용하여 다국어 채팅 시스템을 구현할 경우 사용자 입력과 동시에 구문분석, 변환, 생성등 일련의 번역과정을 최소한의 처리시간으로 처리할 수 있으므로 매우 용이하게 실시간 번역 시스템을 구현할 수 있다는 장점이 있다. 사용자 문형확장 방식과 더불어 이와 함께 사용될 수 있는 통합 문형코드와 통합 품사체계도 제안하였다. 이는 번역의 대상이 되는 한국어, 영어, 일본어 각각에 대해 문형코드와 품사코드를 따로 설정하지 않고 통일된 하나의 코드체계를 적용함으로써 기계번역에서의 변환과정을 최소화하기 위해 고안하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.29-34
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• 2008

본고에서는 빈도 정보를 이용한 저자 판별 (authorship attribution) 기법을 한국어에 적용한 연구를 소개한다. 그 대상으로는 정형화된 장르인 신문 칼럼을, 구체적으로는 조선일보에 연재 중인 4인 칼럼니스트들의 각 40개 칼럼, 총 160개 칼럼 텍스트를 선정하였다. 이들에 대하여 어절, 음절, 형태소, 각 단위 2연쇄 등의 다양한 언어 단위들의 빈도 정보들을 이용한 저자 판별을 시도한 결과, 형태소 빈도를 기반으로 하여 최고 93%를 넘는 높은 예측 정확도를 얻을 수 있었다. 또한, 저자 개인 문체간의 거리도 빈도 정보로써 계량적 표상이 가능함을 보일 수 있었다. 이로써 빈도 분석과 같은 통계적, 계량적 방법을 통하여 한국어 텍스트에 대한 성공적인 저자 판별과 개인 문체의 정량화가 가능하다는 결론을 내릴 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.25-31
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• 2006

본 논문에서는 띄어쓰기 오류와 철자 오류를 동시에 교정 가능한 전처리기를 제안한다. 제시된 알고리즘은 기존의 전처리기 알고리즘이 각 오류를 따로 해결하는 데에서 오는 한계를 극복하고, 기존의 noisy-channel model을 확장하여 대화체의 띄어쓰기 오류와 철자오류를 동시에 효과적으로 교정할 수 있다. N-gram과 자소변환확률 등의 통계적 방법과 어절변환패턴 사전을 이용하여 최대한 사전을 적게 이용하면서도 효과적으로 교정 후보들을 생성할 수 있다. 실험을 통해 현재 단계에서는 만족할 만한 성능을 얻지는 못하였지만 오류 분석을 통하여 이와 같은 방법론이 실제로 효용성이 있음을 알 수 있었고 앞으로 더 많은 개선을 통해 일상적인 대화체 문장에 대해서 효과적인 전처리기로서 기능할 수 있을 것으로 기대 된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.155-156
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• 2015

자연어처리의 여러 분야에서 기본요소로 사용되는 영어 품사 태거를 UMLS의 의학용어 어휘정보와 OANC(Open American National Corpus) 말뭉치를 이용해 의학용 문서도 분석 가능한 의학용 영어 품사 태거를 제안한다. TRIE구조를 이용한 단어 묶음 모델로 여러 어절의 의학용어를 하나로 묶고 HMM(Hiden Markov Model)을 이용한 품사 태거로 해당하는 품사를 부착한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.439-441
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• 2005

용어의 전문성은 전문용어의 판넬 기준을 정하고 그 계층구조를 밝히는데 유용하다. 본 논문에서는 말뭉치로부터 추출한 한국어 용어의 전문성을 측정하는 효과적인 방법을 제안한다. 말뭉치에서 관형형 전성어미('ㄴ/은/는')가 부여된 전문용어와 함께 출현하는 수식어구는 일반명사의 수식어구보다 제한적인 형태로 나타난다. 이런 점에 착안하여 본 논문에서는 수식어구를 포함하는 문맥정보에 대해 엔트로피를 측정하여 용어의 전문성을 측정하였다. 이를 위해 한국어 수식어구를 분석하고 기존 전문성 측정 방법에서 간과되어진 수식어구 출현빈도를 고려하여 엔트로피를 상대적 비율로 계산함으로써 한국어에 적합한 전문성 측정을 하였다. 400만 어절의 신문 말뭉치에서 추출한 전문용어와 ETRI 시소러스를 이용하여 실험을 해 본 결과 본 논문에서 제안하는 한국어 용어 전문성 측정방법이 효과적임을 알 수 있었다.