• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.489-496
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• 1996

자연어 처리에서 언어에 대한 지식은 전자사전과 문법규칙으로 구성되어 서로 상보적 관계에 있고, 각 어휘에 대한 품사 및 기타 자질-값에 의해 매개된다. 이러한 언어지식을 전통적인 방법에서는 국어자료의 분석에 경험이 많은 언어전문가의 직관에 다분히 의존하여 정의하였고, 말뭉치를 이용한 자동 획득 기법에서는 태그세트를 먼저 설정하고, 이 태그를 원시 말뭉치에 부착하여 태깅된 말뭉치로부터 자동으로 통계적 분석을 통하여 획득한다. 그런데 두가지 접근방법이 가지고 있는 공통적인 문제점은 품사나 자질-값의 정의 및 할당기준, 선악의 평가기준, 튜닝에 대한 적극적 대처 등이 마련되어 있지 않다는 점이다. 이 연구에서는 이러한 문제점의 발생원인을 말뭉치 분석 과정에서 살펴보고, 품사 및 자질-값의 설정과 할당기준을 마련하는 방법론 및 이를 적극적으로 지원하는 도구를 설계한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.383-389
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• 2000

본고는 한영번역기 개발을 위한 기초 작업으로 '와/과'구문에 나타나는 여러 가지 패턴을 정리하고 이들 구문에서 보이는 중의성 문제를 해결하고자 하였다. 이러한 작업을 위해서는 자료 수집 및 분석이 우선이기 때문에 코퍼스에서 '와/과'구문을 뽑아서 분석하여 규칙을 마련하였다. 여기에서 사용된 자질연산문법(FCG)은 자연언어처리를 위한 문법으로 변형규칙과 수형도의 개념 없이 자질을 이용한 연산 체계로서 언어처리를 하고자 하는 문법이다. 이 이론을 바탕으로 규칙을 세우고 실제 언어 자료를 뽑아서 테스트를 하여 95%의 성공률을 보여주었다. 그러나 여기서의 연구는 '와/과'구문의 처리를 위한 가장 뼈대가 되는 기초연구이며, 앞으로 좀 더 많은 처리가 이루어져야 하리라 생각된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.178-180
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• 2015

본 논문에서는 기계 학습(Machine Learning)을 이용하여 댓글의 악성 여부를 분류하는 시스템에 대해 설명한다. 댓글은 문장의 길이가 짧고 맞춤법이 잘 되어있지 않는 특성을 가지고 있다. 따라서 댓글 분석을 위해 형태소 분석 결과와 문자단위 Bi-gram, Tri-gram을 자질로 이용한다. 전처리 된 댓글에서 각 자질 추출 방법에 따라 자질을 추출한다. 추출된 자질을 이용하여 기계학습 알고리즘의 모델을 학습하고 댓글의 악성 여부 분류에 활용한다. 본 논문에서는 댓글의 악성 여부 판별을 위한 자질 추출방법을 제안하고 실험을 통해 이에 대한 효용성을 검증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.109-114
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• 2015

대화 시스템에서 사용자 발화에 대한 감정 분석은 적절한 시스템 응답과 서비스를 제공하는데 있어 매우 중요한 정보이다. 본 연구에서는 단순한 긍, 부정이 아닌 분노, 슬픔, 공포, 기쁨 등 Plutchick의 8 분류 체계에 해당하는 상세한 감정을 분석 하는 데 있어, 임베딩 모델을 사용하여 기존의 어휘 자질을 효과적으로 사용할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 또한 대화 속에서 발생한 감정의 지속성을 반영하기 위하여 문장 임베딩 벡터와 문맥 임베딩 벡터를 자질로서 이용하는 방법에 대해 제안한다. 실험 결과 제안하는 임베딩 자질은 특히 내용어에 대해 기존의 어휘 자질을 대체할 수 있으며, 데이터 부족 문제를 다소 해소하여 성능 향상에 도움이 되는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.78-80
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• 2014

본 논문에서는 한국어 구문 분석을 위해 3차 의존 파싱 방법을 적용한 성능 결과를 제시한다. 3차 의존 파싱에서는 조부모 (grandparent) 노드 정보까지 참조함으로써 2차 자질의 한계를 넘어 보다 복잡하고 다양한 자질을 고려할 수 있다. 실험 결과 3차 의존 파싱은 기존의 2차 한국어 의존 파싱의 성능을 향상시켰다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.17-22
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• 2017

화행이란 의사소통 과정에서 발화자가 가지는 발화 의도를 말한다. 성공적인 의사소통을 위해서는 발화자의 화행을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국어 대화체 문장의 화행 자동분류를 위해, 화행을 결정짓는 요인이 무엇인지 언어학적으로 분석하고자 하였다. 한국어 수업 대화를 분석하여 화행 분류 체계를 새롭게 자체 정립하였고, 언어학적 근거를 바탕으로 10개의 화행 분류 자질을 제안하였다. 또한 제안하는 화행 분류 자질을 검증하고자 웨카(Weka)를 이용하여 정확률 실험을 진행하였다.

• 영재교육연구
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• 제24권4호
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• pp.543-559
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• 2014

본 연구의 목적은 현재 우리나라에서 실시되고 있는 영재교육 담당교사를 위한 연수 프로그램이 어떤 내용으로 구성되어 있는지 분석하고 연수 프로그램이 영재교육 담당교사의 자질을 충분히 반영하는지 알아보는 데 있다. 이를 위하여 각 지역 교육청, 대학 부설 연수원과 원격연수원에서 실시하고 있는 영재교육 관련 20개의 연수 프로그램을 분석 대상으로 하였다. 분석을 위해 영재교육 담당교사의 자질에 관한 프레임을 선정하였고, 이 자료를 토대로 연수 프로그램을 강의별로 코딩하여 정제한 뒤 분류 작업을 거쳐 언어네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과 교사 연수 프로그램은 '교육과정', '교수법', '교육과정 개발'에 중점을 두어 운영되고 있음을 알 수 있었다. 이것은 교사의 전문적 자질을 중심으로 구성되어있음을 의미한다. 이는 많은 교사연수프로그램이 정의적 자질보다 전문성 및 교수능력 자질과 관련된 내용을 다루고 있다는 것을 보여준다. 그러므로 연수 프로그램을 다양하고 균형 있게 재편할 필요가 있다. 더욱이 교사의 자질을 균등하게 개선하기 위하여 체계적인 연수 프로그램이 요구된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권11호
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• pp.541-548
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• 2016

사용자의 다양한 의견을 수렴하고 모니터링하기 위한 정보원으로써 소셜미디어의 활용은 이미 필수가 되었다. 본 논문은 소셜미디어에 나타난 다양한 이슈 중 여론 형성에 악영향을 끼치는 부정적 사건을 이슈 '리스크'로 정의, 그 세부 유형을 자동으로 분류하는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 소셜미디어에 나타난 다양한 어휘 자질을 선별, 그 효과를 규명하였다. 특히 리스크 문장의 어휘 구문 특징을 표현하기 위한 자질로 워드 임베딩 학습 결과를 활용한다. 개별 어휘 자질의 특징을 분석하기 위해 언어분석 오류를 보정한 환경에서 수행한 실험 결과, 가장 효과가 큰 자질은 개체명 자질로 분석되었으며, 기본 어휘 자질을 기반으로 주요 술부의 워드 임베딩 결과와 워드 클러스터 결과를 모두 조합한 경우가 최고 성능을 보이는 것으로 파악되었다. 실제 소셜빅데이터에 적용하는 환경과 유사하도록 자동 언어분석 결과의 오류를 포함한 조건에서 실험한 결과, 고빈도 평가셋에서는 92.08%의 성능을, 전체 58개 범주 평가셋에서는 85.84%의 성능을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.87-91
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• 2014

일반적인 기계학습 기반의 자연어처리 모듈의 개발에서 자질의 설계와 최적의 자질 조합을 구하는 작업은 많은 시간과 노력이 필요하다. 본 논문에서는 딥 러닝 기술을 전이 기반 방식의 한국어 의존 구문 분석에 적용하여 자질 튜닝 작업에 들어가는 많은 시간과 노력을 줄일 수 있음을 보인다. 또한 딥 러닝을 적용하기 위해 필요한 다양한 단어 표현(word embedding) 모델을 적용하여 최적의 단어 표현 모델을 알아내고, 성능 향상을 위해 최근에 개발된 Drop-out 및 Rectified Linear hidden Unit(ReLU) 기술을 적용한다. 실험결과, 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들보다 높은 UAS 90.37%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.148-155
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• 2006

한국어 구문 분석에서 가장 어려운 작업들 중에 하나는 종속절의 의존관계 파악이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 종속절의 의존관계를 걸을 구성하는 서술어부(동사와 어미)의 관련 정보의 유무에 따라 의존관계가 성립한다고 가정했다. 즉 각각의 절들의 서술부의 관련 정보의 유무로 보고, 이진 분류 문제로 이 문제를 해결하였다. 사용한 자질은 정적 자질(static feature)와 동적 자질(dynamic feature)를 구성되어 있다. 정적 자질은 동사와 어미에서 표면적인 어휘 정보이고 이는 단어, POS 테그 및 위치 정보들이다. 동적 자질은 문장에서 절이 가지는 문법적인 형태를 의미하고, 이를 추출하기 위해 간단한 규칙을 만들고 이를 바탕으로 CKY 차트 파서를 통하여 추출하였다. 기계학습 방법으로는 이진 분류 문제에서 널리 사용되는 SVM을 사용하였다. 실험 결과 어휘 정보들 중에서 어미의 정보만 사용하였을 경우는 64.4%의 정확도를 보였고 문법적인 정보인 동적 자질을 사용한 경우는 73.5%로 어휘 정보만을 사용한 경우 보다 9.1%의 성능 향상됨을 보였다