• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.780-786
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• 2015

SNS 등과 같은 소셜 미디어는 실시간으로 자발적인 고객의 의견들을 대거 포함하고 있어 최근 기업들은 효율적인 경영을 위해 소셜 미디어상의 빅 데이터를 분석하는 시스템을 이용하여 고객피드백에 관한 정보를 수집하고 분석하고 있다. 그러나 온라인 사이트에서 수집한 데이터는 띄어쓰기와 철자 오류가 많아 기존의 형태소 분석기로는 정확한 분석을 할 수 없다. 또한 온라인 상의 문장은 짧다는 특징이 있어 상호 정보량, 카이제곱 통계량 등과 같은 기존의 의미 선택 방법을 이용하게 되면 문장 내 선택 할 수 있는 의미의 부재로 인해 정확한 감성 분류를 할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 초/중성 및 어절 패턴 사전을 이용해서 보정할 수 있는 모듈과 문장 내 품사의 우선순위를 이용한 의미 선택 방법을 제안한다. 이러한 방법으로 형태소 분석기에서 추출된 품사 정보를 기반으로 용언과 체언을 분리해서 분석 해당 품사에 종속적인 속성 DB 구축 한 후 학습에 의해 누적된 속성 DB를 사용하여 보다 정확한 긍/부정 감성을 추출한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권10호
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• pp.992-999
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• 2003

문법 검사기는 문장의 문법 오류를 찾고 이에 대한 적절한 대안을 제시하는 것이다. 문법 오류를 찾기 위해서 문법 검사기는 전체 문장을 분석해야 하며 이는 많은 자원이 소요되는 작업이다. 이러한 이유로 대부분의 한국어 문법 검사기는 중의성이 없는 작은 부분에 대해서만 구문 분석을 수행하는 부분구문 분석기를 이용하고 있다. 본 논문의 구문 분석기는 문법 오류를 검사하기 위해서 전체 구문 분석기를 사용하였다. 이 방식은 여러 단어를 사이에 두고 떨어져 있는 두 단어간에 문법적 오류가 있을 경우에도 이를 찾아서 고칠 수 있다. 결과적으로 이 방식은 수행 성능을 저하시키는 대신, 문법 오류를 수정하는 정확률의 향상을 기대할 수 있다. 본 논문의 문법 검사기는 문법 오류를 찾고 수정하기 위해서 65개의규칙을 사용한다. 전체 구문 분석기를 사용하는 한국어 문법 검사기는 약 7백만 어절로 구성된 실험 코퍼스에 대해서 약 96.49%의 교정 정확률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권2호
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• pp.140-149
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• 2007

본 논문에서는 한국어 의존 구문 분석을 위한 새로운 확률 모델을 제안한다. 한국어가 자유 어순 언어라 할지라도 지역적 어순은 존재하기 때문에 의존관계를 결정하기 위해 의존하는 두 어절인 의존소와 지배소 사이의 수식 거리가 유용하다는 것은 이미 많은 연구를 통해 밝혀졌다. 본 연구에서는 수식거리의 정확한 수식 거리의 추정을 위해 지배가능 경로 문맥을 이용한 수식 거리 확률 모델을 제안한다. 수식 거리를 위해 지배가능 경로를 고려함으로써, 긴 표층 문맥을 압축하는 효과를 가져다 준다. 이를 통해 구문 분석 정확률 향상과 원거리 의존 관계 향상을 보임을 설명한다. 실험 및 평가를 통해 제안하는 모델의 구문 분석 성능은 86.9%이며, 기존에 제안된 구문 분석 모델과 비교하여 높은 구문 분석 결과를 보이며, 특히 원거리 의존관계에 대하여 더욱 향상된 성능을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.134-140
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• 2022

본 연구의 목적은 초등학교 국어교과서의 지시문과 지시문에 포함된 의문사를 조사하는 것이다. 초등학교 2, 4, 6학년 1학기 국어교과서를 분석하였다. 분석을 위해 Microsoft Office Excel에 모든 지시문을 입력한 후 의문사가 포함된 지시문을 구분하였다. 지시문 분석에는 (주)낱말의 분석프로그램을 사용하였고, 의문사와 질문 유형 분석을 위해서는 선행 연구의 기준을 참고하였다. 연구 결과 2, 4, 6학년 국어교과서의 지시문에는 명사, 동사가 많이 포함되었고, 평균 6.9 어절의 문장으로 구성되었다. 지시문에 포함된 의문사 유형으로는 11가지 유형의 의문사가 분석되었다. 모든 학년에서 '무엇, 어떤, 어떻게' 의문사가 가장 많이 나타났다. 질문 유형은 모든 학년에서 사실적 질문보다 추론적 질문이 많았다. 본 연구는 문어가 중심이 되는 학령기 아동의 언어 중재 특히 의문사 중재 목표와 관련한 기초자료를 제공하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.460-476
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• 2015

위기 커뮤니케이션에 있어 SNS를 비롯한 뉴미디어 활용의 중요성이 강조되고 있지만 구체적인 활용 방안에 대한 고찰과 논의는 부족한 실정이다. 이 연구는 지난 해 논란이 되었던 식약처의 '파라벤 치약' 사례를 중심으로 정부의 위기관리 체계를 커뮤니케이션 관점에서 살펴봄으로써, 위기 시 대언론관계 관리와 뉴미디어의 역할에 대해 실무적 함의를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이 연구는 정책 이슈의 확산 과정을 SNS 중심의 의제설정 관점에서 살펴보고, 정책결정과정의 주요 참여자인 정부, 언론, 국민들이 정부의 위기 상황에서 어떤 메시지를 생산하였는지 비교하였다. 이를 위해 파라벤 치약 이슈가 논란이 되었던 한 달여 동안의 사건 전개 과정을 4단계로 구분하고, 단계별로 식약처의 해명 자료와 주요 언론의 보도 기사(총 45건), 관련 트윗(총 645건)을 텍스트 분석, 어절 분석, 네트워크 분석을 통해 살펴보았다. 정부, 언론, 국민이 생산한 메시지를 분석한 결과를 토대로 식약처의 위기 커뮤니케이션에 있어서의 문제점에 대해 논의하고, 위기 발생 시 정부의 대언론 관계 관리 및 뉴미디어 활용 방안을 제시하였다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권10호
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• pp.984-989
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• 2005

본 연구의 목적은 한국어 문장의 문법관계를 분석하는 데 있다. 주된 문제는 문장의 주어, 목적어, 부사어를 문장에서 찾아내는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해서 한국어 구문 분석에서 발생하는 여러 중의성을 고려해야 한다. 우리는 문법관계의 중의성을 먼저 해결하고 그 다음에 주어진 명사구와 용언구의 문법관계 확률을 이용하여 용언구의 술어-논항 관계 중의성을 해소하는 통계적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 어절간의 거리, 교차구조 금지, 일문일격의 원칙 둥의 한국어 언어 특성을 반영하였다. 용언구와 명사구 사이의 문법관계에 대한 확률은 지지벡터 분류기를 이용하여 추정하였다. 제안된 방법은 문법관계 및 구문구조 부착 말뭉치를 이용하여 자동으로 문법관계를 학습하였고 주어, 목적어, 부사 각각의 문법관계분석에 대해 각각 $84.8\%,\;94.1\%,\;84.8\%$의 성능을 얻었다.

• 인지과학
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• 제17권4호
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• pp.303-321
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• 2006

본 논문은 의미 중의성 해소에 대한 화자의 직관의 계산 모형에 대한 연구로 Harris (1964)의 '분포가설'에 근거하여 핵심어와 공기하는 어휘들에 대한 분포적 정규성을 포착하는 언어 직관의 계산 모형을 제안한다. 이를 위해 분포적 정규성에 대한 화자의 처리 계산 모형을 파악하기 위하여 심리언어학적 실험을 실시하고 그 결과를 분석한다. 계산 모형으로는 논리 모형, 확률 모형, 그리고 확률 추론 모형의 세가지 모형이 설정되었다. 실험은 두 가지로 구성되었다. 첫 번째는 100만 어절 코퍼스에서 추출된 문장을 화자 직관으로 의미를 식별하는 실험이었다. 이 실험에서는 응답간 일치도가 98%로 나왔다. 두 번째 실험은, 제한된 환경에서 실험자의 반응을 관찰하기 위한 것으로, 분열문이라는 환경을 통해 핵심어와 공기어사이의 의미 관계를 살펴보았다. 또한 100만 어절 코퍼스에서 관찰된 수치와 실험에서 관찰된 관찰치사이의 상관성을 피어슨의 상관계수로 측정하였다. 그러한 측정 결과 실제 코퍼스에서 관찰되는 현상은 논리모형과 상관성이 있었고, 제한된 환경에서 실시한 결과는 확률 모형과 상관성이 있었다. 이 실험결과는 논리 모형이 우선적으로 의미 분류에 관여하나, 만약 논리 모형이 적용되지 않을 경우 확률 모형이 관여함을 보여 준다. 아울러 의미 결정 모형의 관점에서는 논리 모형이 정확하게 직관모형을 예측할 수 있었고, 확률추론 모형도 직관모형을 근사치에 가깝게 예측할 수 있었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권1호
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• pp.19-31
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• 2020

이 연구의 목적은 성인 화자의 휴지 단위와 호흡 단위의 실현 양상을 관찰하여, 이것이 인지적 차이나 사회 언어적 변수 간 차이를 어떻게 반영하고 있는지 고찰하는 것이다. 이러한 차이를 고찰하기 위해 과제, 세대, 성별에 따른 발화 길이와 호흡 단위의 실현을 살펴보았다. 이를 위해 청·장년층 남녀 화자 48명의 문단 낭독 발화와 자유 발화를 분석하였다. 과제와 성별 변수는 휴지 단위와 호흡 단위 실현에 모두 영향을 주었다. 발화 길이는 낭독 발화에서, 여성의 발화에서 더 길었고, 호흡 단위의 길이는 자유 발화와 남성의 발화에서 더 길게 나타났다. 한편 세대 변수는 발화 길이 실현에는 영향을 주지 못했지만, 음절 수와 어절 수 실현에는 영향을 주었다. 발화 과제에 따른 차이는 인지적 부담량을 반영한다. 발화 계획이 빈번하게 이뤄져야 하는 자유 발화는 상대적으로 더 짧은 발화 길이를 보인다. 호흡 단위의 길이가 낭독 발화에서 더 짧았던 이유는 낭독 발화의 문장 길이에 영향을 받은 것이다. 성별에 따른 차이는 남성과 여성의 발화 내 휴지 패턴 차이에서 기인하였다. 호흡 단위의 경우 남성이 여성보다 더 긴 길이를 보였는데, 이는 남성과 여성의 폐활량 차이에서 비롯한 것으로 보인다. 세대는 음절 수와 어절 수 실현에만 영향을 주었는데, 이는 세대 간 발화속도 차이에서 기인한 결과로 해석할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.441-448
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• 2019

기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.