• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.295-298
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• 2010

본 논문에서는 어휘정보를 사용하는 한국어 구문분석 성능과 거의 비슷한 성능을 내는 비어휘정보 한국어 의존 구문분석에 대해서 설명한다. 본 논문에서는 어휘정보를 대신해서 품사정보와 어절 구문태그 정보를 사용하고 CRFs를 사용하여 레이블링 방법으로 구문분석 한다. 자질을 변경하여 어절 처음에 나타나는 용어 정보와 뒤 어절의 용언 정보를 추가하였다. 본 논문에서 제시하는 실험 결과(어절:85.73%, 문장:43.86%)는 현재 최고의 성능을 내는 어휘정보 사용 한국어 구문분석과 비슷하다. 본 논문에서 제안한 비어휘정보 구문분석 방법은 어휘정보 구문분석에 비해 모델 사이즈가 작고 처리방법이 간단하여 쉽게 다른 도메인에 적용이 가능할 것으로 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10d
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• pp.173-178
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• 1999

본 논문의 명사추출기는 정보검색시스템을 위한 색인어 추출기로 좌우접속정보를 이용한 형태소해석을 통하여 얻어진 형태소들 중에서 명사를 추출한다. 본 형태소해석기는 형태소해석을 위한 언어지식과 어절 분리 엔진을 분리하여 수정과 확장이 용이하게 하였다. 사용한 언어지식은 좌우접속정보로서 한 어절을 이루는 형태소들의 품사간의 접속여부를 행렬로 표현한 것이다. 어절 분리 엔진은 사전을 참조하여 한 어절에서 최장일치법에 의해 형태소를 분리하고 좌우접속정보를 참조하여 형태소 분리가 올바른지를 판단한다. 형태소들의 품사분류는 표준 태그셋을 기반으로 음절 정보를 추가하여 확장하였다. 형태소를 해석한 결과 미등록어가 발생하였을 때 미등록어에서 명사를 추정하는 모듈이 없기 때문에 재현율은 좋지 않았다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.7-10
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• 1999

본 논문에서는 logatom 기반 무제한 한국어 TTS 시스템 구현을 제안한다. 이를 위하여 한국어를 대표할 만한 문서코퍼스를 선택하여 분석하고 이를 바탕으로 합성에 필요한 logatom을 설계한다. 일반적으로 음성코퍼스를 통해 음성세그먼트를 추출하여 접속에 기반한 TTS 시스템에서는 음성세그먼트를 의미있는 단어 또 는 어절로부터 추출한다. 하지만 음성세그먼트 추출시 고려되는 사항은 합성단위에 기초한 음소간의 결합형태이므로 본 논문에서는 음성세그먼트 추출을 위하여 무의미한 음소열인 logatom을 설계한다. Logatom은 문장 세그먼트의 어절내 위치와 문서코퍼스 분석 결과 얻어진 음소간의 결합형태를 기반으로 설계된다. 제안된 시스템의 합성음질을 평가하기 위하여 CVC 기반 logatom을 사용하여 임의의 문장을 합성해 본 결과 대부분의 음성세그먼트 접속이 자음에서 이루어지고 어절의 위치를 고려한 logatom 설계로 인하여 어절 내에서는 비교적 자연스러운 합성음을 얻을 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.479-483
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• 1999

본 논문에서는 사전 구조와 탐색알고리즘을 개선하여 형태소분석기의 분석 속도를 향상시켰다. 형태소분석기의 분석시간은 사전탐색과 제약검사의 비중이 크다. 따라서 형태소분석기의 처리속도는 사전 탐색 기법에 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 한국어 형태소분석기에서 사용되는 사전의 탐색속도 향상과 한 문서에 나타나는 동일한 어절에 대해서 cache를 사용하여 형태소분석기의 처리 속도를 빠르게 하였다. 또한 기존의 형태소분석기에서 속도 증가를 위해 사용하는 어절-형태소분석결과 사전을 활용하여 더 발전시켰다. 본 논문에서는 어절-형태소분석결과 사전을 사용할 때, 분석 속도향상을 위한 새로운 가속기법인 '하이브리드(HyBrid)'방법을 사용하여 어절-형태소분석결과 사전의 적중률을 높였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.159-162
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• 2002

본 논문에서는 음성합성을 위한 의사형태소 품사 태깅 시스템의 속도를 개선하는 방법으로 정확률을 다소 희생하더라도 속도개선이 될 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 형태소 해석 시에는 종성으로 올 수 있는 자모를 제외한 나머지에 대해서는 음절단위로 구성하는 변형된 Tabular 파싱법으로 해석하는데, 여기에다 일반적으로 적용 가능한 몇 가지의 규칙을 추가함으로써 해석 가능한 노드들을 줄였다. 태깅 시에는 한국어의 특성상 어절 하나씩을 품사 태깅하였을 경우에도 상당히 정확하다는 점을 이용하여 어절 내부에서는 full search 를 하고 그 다음 어절은 이전 어절의 제일 높은 값을 가지는 품사열 정보를 활용하는 방법을 제안한다. 제안한 시스템은 32 개 품사 태그셋에 2 만 형태소 사전을 이용해 실험한 결과, 기존의 시스템보다 약 $60\%$이상의 속도 개선을 보였으며, 정확률은 약 $1\%$ 정도 떨어졌다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.155-158
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• 2002

본 논문은 음성정보연구센터에서 추진하고 있는 대용량 텍스트 코퍼스 구축에 관하여 기술한다. 총 3 년 동안 약 3 억$\~$5 억 어절 수집을 목표로 하고 있으며, 주 목적은 대어휘 음성인식용 언어모델링을 위한 통계정보 추출용으로 활용할 예정이다. 1 차년도인 2002 년에 수집할 텍스트의 양은 약 6 천만 어절로 주요 일간지와 방송뉴스를 대상으로 하고 있다. 이 중 2 천만 어절은 띄어쓰기, 철자오류 수정 등을 수동으로 수행하고, 나머지 어절은 자동 검증 툴을 사용하여 오류를 수정하고자 한다. 본 논문에서는 공동 이용 가능한 텍스트 코퍼스의 구축 방안과 구축 시의 고려해야 할 사항들을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1122-1125
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• 2015

자연언어 분석에 있어서 형태소 분석은 핵심적인 기술로 요구되고 있다. 한글 형태소 분석기는 한글을 분석하기 위한 알고리즘을 활용하여 형태소 단위로 분석한다. 하지만 한글과 문장부호가 혼용된 특수어절은 한글을 분석하는 알고리즘을 통하여 정확한 결과를 도출할 수가 없으므로 별도의 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 특수어절에 공백을 삽입하여 다시 어절로 분리해 내는 알고리즘을 적용하여 해결하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.43-48
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• 2019

본 논문에서는 한국어 챗봇에서의 문장 분류 시스템에 대하여 서술한다. 텍스트를 입력으로 받는 한국어 챗봇의 경우, 때때로 입력 문장에 오타나 띄어쓰기 오류 등이 포함될 수 있고, 이러한 오류는 잘못된 형태소 분석 결과로 이어지게 된다. 잘못된 형태소 분석 결과로 인한 문장 분류의 오류를 줄이기 위하여, 본 논문에서는 새로운 통합 어절 임베딩 방식을 제안한다. 통합 어절 임베딩 방식의 단점을 보완하고 성능을 향상시키기 위하여, 두 가지의 말뭉치 노이즈 추가 방법이 별도로 제안되었다. 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안된 시스템은 오류를 포함한 한국어 문장 분류 문제에서 기존 시스템과 비교하여 문장 단위 정확률 기준으로 23 %p의 성능 향상을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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• v.36C no.7
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• pp.46-55
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• 1999

We proposed the new method of postprocessing which not only reduces the frequency of dictionary access using morphological analysis but improve the recognition rate of character recognizer. In this paper, after estimating morphological construction of mis-recognized word using the part of speech that is analyzed, correct presumed mis-recognized morphology. The postprocessing using a morphology unit reduce candidate because of short than word and frequency of dictionary access because there is no need to morphological analysis for candidate. To select right candidate is only necessary to dictionary access. The proposed results show that reduced the frequency of dictionary access to 60% than postprocessing method using a word unit and recognition rate improved from 94% to 97%.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.3
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• pp.119-126
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• 2016

In this study, we verified the feasibility of a Korean morphological analyzer that uses a pre-analyzed Eojeol dictionary and syllable-based probabilistic model. For the verification, MACH and KLT2000, Korean morphological analyzers, were cloned with a pre-analyzed eojeol dictionary and syllable-based probabilistic model. The analysis results were compared between the cloned morphological analyzer, MACH, and KLT2000. The 10 million Eojeol Sejong corpus was segmented into 10 sets for cross-validation. The 10-fold cross-validated precision and recall for cloned MACH and KLT2000 were 97.16%, 98.31% and 96.80%, 99.03%, respectively. Analysis speed of a cloned MACH was 308,000 Eojeols per second, and the speed of a cloned KLT2000 was 436,000 Eojeols per second. The experimental results indicated that a Korean morphological analyzer that uses a pre-analyzed eojeol dictionary and syllable-based probabilistic model could be used in practical applications.