• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.123-127
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• 1996

영어와 한국어의 통사구조의 차이로 인하여, 이중언어자와 비이중언어자인 한국 대학생의 영어 문장 유형에 따른 통사 처리에 있어 차이가 있을 것이다. 네가지 영어 문장 유형, 수동태, 관계사절, 물주구문, 가정법 구문 등으로 문장 완성 과제를 실험하여 이중언어자와 비이중언어자의 문장완성 시간과 오류율을 측정하였다. 실험 결과 비이중언어자인 한국 대학생은 다른 문장 유형에 비하여 물주구문에서의 통사처리 수행에 있어 이중언어자와 유의한 차이를 보였다. 이로부터 이중언어자와 한국 대학생의 영어 문장의 통사 정보처리의 자동화 및 어순효과 정보와 생물 주어(word animacy)구문 단서, 즉 대부분의 주어는 살아있는 사물의 명사로 이루어져 있다는 단서(Gass, l987)의 사용에 대하여 논의하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.491-501
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• 1992

변환 방식의 기계 번역에서 가장 중요한 부분은 변환 단계이며 여기서 변환사전이 매우 중요한 역활을 담당한다. 그러므로 인간이나 기계 번역기에 의해 생성되는 영어 문장은 이들이 가지고 있는 동사 사전의 내용과 효율적인 생성 알고리즘에 의해서 문장의 수준이나 정확성이 결정된다. 이렇게 생성된 문장을 검사하는 기존의 영어 문법 검사기들은 영어권의 사람들을 위주로 만들어졌기 때문에 문법적인 중요한 규정들을 포함하지 않고 있어서 비영어권의 사용자가 이용하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 인간이 번역하였거나 기계 번역기에 의해 생성된 문장을 검사하고 교정할 수 있도록, 확장된 동사형을 기반으로 한 동사 사전을 제안하고 이를 이용한 영어 문장 검사기를 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1290-1293
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• 2013

본 논문은 문장 내에서 나타나는 어휘간의 관계를 통해 표현 수준을 자동으로 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 영어에세이 코퍼스 내의 문장에서 발생하는 철자 및 문법의 오류와 함께 어휘와 문법 패턴에 따른 표현난이도를 평가할 수 있는 자질을 생성하고 다양한 기계학습기법을 사용하여 문장의 수준을 평가하고자 하였다. 또한 기존에 연구되어온 규칙기반의 문장 평가시스템을 구현하고 기계학습기법을 이용한 문장 평가시스템과 비교하였다. 이를 통해 철자 및 문법의 오류율뿐만 아니라 표현난이도를 평가할 수 있는 자질들이 유용함을 확인할 수 있었다. 영어작문 문장의 수준평가를 위해서 국내 학생들의 토플 에세이 코퍼스를 수집하여 2,000문장을 추출하였고, 4명의 전문평가자들을 통해 6단계로 평가하여 학습 및 테스트 세트를 구성하였다. 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 제안하는 방법으로 67.3%의 정확률과 67.1%의 재현율을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.571-580
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• 1993

영어 문장을 한국어 문장으로 기계 번역하는 과정에는 분석 규칙이나 변환 규칙만으로는 해결하기 어려운 표현의 대응 관계들이 많이 나타난다. 본 논문은 영어-한국어 기계 번역에서 질적으로 향상된 한국어 문장을 얻기 위하여 두 언어 표현들 사이의 관용적 대응 관계에 기반하는 번역 방식을 논한다. 두 언어 표현들 사이의 다양한 직접 대응 관계를 제공하는 번역 사전을 이용하며, 입력 영어 문장으로부터 이와 같은 표현들을 인식하고 한국어 표현으로 직접적으로 대응시키는 번역 방식이다. 이러한 번역 방식은 기존의 변환 규칙 기반의 번역 방식보다 자연스러운 한국어 문장을 생성할 뿐만 아니라, 많은 구조적-의미적 모호성을 해결함으로써 시간적-공간적 처리효율을 크게 높일 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.88-90
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• 2022

영어 교육 시장이 증대되면서 영어 학습을 효과적으로 지원하는 다양한 학습 시스템들이 개발되고 있다. 영어문장을 구성하는 기본적인 단위는 어휘로 문장 전체의 의미를 파악하기 위해서는 어휘의 의미를 이해하는 것이 필수적이다. 따라서 영어 어휘 능력 향상을 위한 다양한 영어 어휘 학습 시스템들이 개발되고 있으나, 어휘가 사용되는 문맥을 고려하거나 동시에 학습하면 효과적인 어휘 등 어휘 학습에 효과적인 교수학습 방법의 원리가 적용된 영어 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 n 개의 영어 단어가 하나의 그룹으로 동시에 제시되면서 그 n개의 영어 단어가 모두 포함된 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 설계한다. 임의로 n 개의 영어 어휘가 주어졌을 경우 문맥에 맞게 영어 예문을 자동으로 생성하는 지능형 영어 문장 생성 모델이 본 연구의 핵심이다. 또한, 어휘 능력 평가에서 기존 어휘 학습 시스템과 같이 단순히 어휘를 얼마나 암기하고 있는지에 대한 평과 결과만을 제시하는 것이 아니라, 그룹별 취약 어휘 분석을 통해 효과적인 그룹 어휘 선택 규칙을 파악할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 본 논문에서 제안한 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 통해 영어 어휘 학습자들의 학습 능력 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.629-632
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• 2006

본 논문에서는 영어 학습을 도와주고 영한 기계번역 시스템의 평가를 통해 기계번역 시스템의 성능 개선을 위한 도구인 HS-eLearner를 설계, 구현하였다. HS-eLearner는 영어 문장의 번역 뿐만 아니라 입력 문장의 구조, 문장에 사용된 단어의 의미를 제공하여 사용자의 효과적인 영어 학습을 보조하는 기능을 가진다. 또한 사용자가 번역된 문장을 평가하여 사용자에 의한 객관적인 번역 시스템에 대한 평가를 기대할 수 있으며 평가 결과를 개발자에게 제공함으로써 번역 시스템의 성능 개선에 사용될 수 있다. 즉 사용자와 개발자간의 커뮤니케이션을 제공함으로써 사용자의 요구를 수용할 수 있는 시스템으로의 개선을 용이하게 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.27-40
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• 2020

본 논문은 장단기기억신경망(LSTM)이 영어를 배우면서 학습한 암묵적 통사 관계인 필러-갭 의존 관계를 조사하여 영어 문장 학습량과 한국인 영어 학습자(L2ers)의 문장 처리 패턴 간의 상관관계를 규명한다. 이를 위해, 먼저 장단기기억신경망 언어모델(LSTM LM)을 구축하였다. 이 모델은 L2ers가 영어 학습 과정에서 잠재적으로 배울 수 있는 L2 코퍼스의 영어 문장들로 심층학습을 하였다. 다음으로, 이 언어 모델을 이용하여 필러-갭 의존 관계 구조를 위반한 영어 문장을 대상으로 의문사 상호작용 효과(wh-licensing interaction effect) 즉, 정보 이론의 정보량인 놀라움(surprisal)의 정도를 계산하여 문장 처리 양상을 조사하였다. 또한 L2ers 언어모델과 상응하는 원어민 언어모델을 비교 분석함으로써, 두 언어모델이 문장 처리에서 필러-갭 의존 관계에 내재된 추상적 구문 구조를 추적할 수 있음을 보여주었을 뿐만 아니라, 또한 선형 혼합효과 회귀모델을 사용하여 본 논문의 중심 연구 주제인 의존 관계 처리에 있어서 원어민 언어모델과 L2ers 언어모델간 통계적으로 유의미한 차이가 존재함을 규명하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.130-135
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• 2010

문장 정렬은 두 개의 문서 간의 대응이 되는 문장을 찾는 작업이다. 이 방법은 통계적 기계 번역의 학습 문서인 병렬 말뭉치를 자동으로 구축하는데 필수적인 방법이다. 본 연구에서는 길이 정보에 추가적으로 유사도 정보를 반영하는 한영 문장 정렬 방법을 제안한다. 먼저 한국어로 된 문서를 기계번역 시스템에 적용하여 영어 문서로 변환한다. 그리고 번역된 영어로 된 문서 결과와 영어로 된 대상 문서 간의 정렬 작업을 수행한다. 정렬 완료된 결과와 원시 문서, 대상 문서로부터 최종적인 결과를 생성해낸다. 본 논문에서는 기계 번역을 이용하는 방법과 더불어 기존의 길이 기반 문장 정렬 프로그램에 문장 유사도 정보를 추가하여 단어 정렬의 성능 향상을 꾀하였다. 그 결과 "21세기 세종기획"의 최종 배포본 내에 포함된 한영 병렬 말뭉치에 대해 한영 문장 정렬 F-1 자질의 결과가 89.39%를 보였다. 이 수치는 기존의 길이 기반의 단어 정렬의 성능 평가 결과와 비교했을 때 약 8.5% 가량 성능이 향상되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.163-167
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• 1994

본 논문에서는 한국어 문장을 입력으로 받아 영어문장을 생성해 내는 한 영 기계번역 시스템에서 부사를 처리함으로써 더욱 자연스러운 역어생성을 꾀하였다 특히, 한국어보다 어순의 제약이 심한 영어를 처리함에 있어서 이들 부사의 위치 및 순서는 자연스러운 역어생성을 하기 위해서는 중요한 요소가 된다. 즉, 부사의 종류에 따라서 문장에서의 위치가 다르며, 한 문장내에서 2개 이상의 부사가 존재 할 때는 이를 부사의 순서를 정해 주어야 한다. 또한, 부사의 처리 없이는 이와 관련된 완료시제와 같은 관련 영역의 처리가 어렵다. 이러한 처리를 위해서, 한 영 기계번역 시스템의 목적에 알맞게 부사들의 특성을 조사하여 이들을 분류하였고, 이것을 기초로 하여 부사의 위치, 순서등의 처리를 하도록 하였다.

• 인지과학
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• 제14권2호
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• pp.1-13
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• 2003

본 논문은 자연언어처리 (Natural Language Processing), 특히 한영 기계번역에서 필수적 인 한영 대역어 사전을 구축함에 있어 영어 생성시 정확한 문장형태를 도출하기 위한 방법에 대해 논의한다. 기간의 연구는 주로 한국어와 영어의 의미적 모호성이 해결된 정확한 번역을 위한 대역어 내지 변환사전 구조에 초점이 맞추어져 왔고 상대적으로 형태적 또는 구문적으로 정확한 영어문장을 생성하는 것은 간과되어져 왔다. 기존 자원의 황용이라는 측면에서는 텍스트화된 한영사전을 그대로 이용한다고 하면 그 기술방식과 영어표현은 다양한 형태로 나타나기 때문에 정확한 의미의 대역어 뿐만 아니라 적격한 영어문장의 생성을 위해서는 어떠한 정보들이 대역어 사전에 기술되어야 하는지 고려해 볼 필요가 있다 따라서 본 논의에서는 기존의 인쇄된 한영사전을 구조분석하여 자동으로 변환하여 최소한의 인간의 간섭으로 정확한 영어생성에 필요한 형태적 정보를 자질로 부여하는 방법을 기술한다. 기본적으로 이 방법은 단어 대 단어 번역시스템 둥 glossary에 기초한 얕은 층위의 번역이 필요한 시스템을 위한 사전을 구축에서 시작하며 더 나아가 대규모의 전자사전 구축작업에서 어떻게 응용될 수 있는지 논의한다.