• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.229-236
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• 1995

문장의 개념세계는 체언과 용언으로서 이루어 진다. 문장의 의미적 중심은 용언 이고, 체언은 용언의 구속을 받으며, 이들은 다양하게 결합한다. 본 논문은 한국어의 문에서 체언과 용어의 결합관계를 분석하고, 형태소 해석의 결과로부터 도출한 구 단 위문을 가변패턴네트를 구성함으로써 구문 및 의미해석을 하여 절형식의 개념단위를 추출한다. 또한 종래의 제한된 혼절 이론을 일반문에 확장하고, 장문을 단문으로 자동 분리하여 논리적인 개념단위의 절 형식으로서 지식베이스를 구축하고 질문응답시스템 으로의 응용을 시도하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.237-241
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• 1999

단문 분할은 한 문장에 중심어인 용언이 복수개인 경우 용언을 중심으로 문장을 나누는 방법이다. 기존의 방법은 정형화된 문장의 경우 효율적인 결과를 얻을 수 있으나 구문적으로 복잡한 문장인 경우는 한계를 보였다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 구문 정보의 단문 분할이 아닌 의미 정보를 활용하여 복잡한 문장을 효율적으로 단문으로 분할하는 방법을 제안한다. 정형화된 문장의 경우와 달리 일상적인 문장은 문장의 구조적 애매성이나 조사의 생략 등이 빈번하므로 의미 수준에서의 단문 분할이 필요하다. 본 논문에서는 의미 영역에서 단문 분할의 할 경우 기존의 방법들의 애매성을 해소할 수 있다는 점을 보인다. 이를 위해, 먼저 하위범주화 사전과 시소러스의 의미 정보를 이용하여 용언과 보어 성분간의 의존구조를 1차적으로 작성하고 이후 구문적인 정보와 기타 문법적인 지식을 사용하여 기타 성분을 의존구조에 점진적으로 포함시켜가는 이단계 단문 분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 이단계 단문 분할 방법의 유용성을 보이기 위해 ETRI-KONAN의 말뭉치 중 20,000문장을 반 자동적인 방법으로 술어와 보어 성분간의 의존구조를 태깅한 후 본 논문에서 제안한 방법과 비교하는 실험을 수행한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.233-240
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• 2007

온톨로지 구축에서 클래스간 관계 설정은 중요한 부분이다. 본 논문에서는 클래스간 상 하위 관계 외의 관계 설정을 위한 클래스간 관계 자동 정의를 목적으로 의존구문분석의 (주어, 용언) (목적어, 용언) 쌍들을 추출하고, 이렇게 추출된 데이터를 이용하여 용언들을 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 도메인 전문 코퍼스 데이터 희귀성 문제를 해결하고자, 웹검색을 결합한 방식을 선택하여 도메인 온톨로지 구축 클래스간 관계 자동 설정에 대한 방법론을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.35-41
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• 2008

이 논문은 각 문법 관계(grammatical relation)에서 선호되는 체언 어휘를 파악하고, 이 어휘들의 의미적 유형 및 그 위계를 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 80만 어절의 21세기 세종계획 구문분석 말뭉치에서 그 분포를 추출하고, 통계적 검증을 통해 각 문법 관계에서 선호되는 체언 어휘를 선별한다. 이 연구에서 관찰하는 문법 관계는 주어, 목적어, 용언수식어로 하며, 이들 문법 관계에서 선호되는 어휘 추출 대상 품사는 대명사, 고유명사, 일반명사로 한다. 한정성의 강도에 따라 주어 분포 경향이 나타나며, 이에 따라 대명사 > 고유명사 > 일반명사 순으로 주어 분포 경향이 나타난다. 그러나 일반적 예측과 다르게 한정성의 강도가 더 강한 것으로 알려진 대명사가 고유명사보다 목적어와 용언수식어에서 분포 경향이 더 강하여, 일반명사 > 대명사 > 고유명사의 순으로 분포 경향이 나타난다. 대명사, 고유명사, 일반명사는 공통적으로 주어에서는 사람 지시어, 목적어에서는 사물과 장소 지시어, 그리고 용언수식어에서는 시공간 표현이 선호되어 분포한다. 특히 대명사는 각 문법기능에서 인칭대명사의 경우 인칭에 따라, 그리고 지시대명사의 경우 원근칭에 따라 선호도의 차이를 보인다. 이러한 체언 어휘의 의미적 분포 특성은 문법 관계에 통사적 기능 외에도 의미적 경향이 반영된 것으로 고려될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.228-232
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• 2006

본 논문에서는 기네스 기록정보, 즉 기록적 가치가 있는 기록정보에 대한 질의를 처리하는 시스템에 대하여 기술한다. 기록정보 질의의 경우 일반적으로 정형화된 형태로 나타나며 이 형태를 규칙으로 사용하여 질의에 해당되는 정답을 추출하게 된다. 기록적 가치가 있는 문장에서 해당 문장이 기록 문장임을 나타내어 주는 부사를 기록부사로 정의하고, 예로 가장 제일, 최고의, 최대의, 최소의, 최초의, 최초로 등을 들 수 있다. 기록정보 질의의 경우 용언의 포함여부에 따라 기록부사는 두 가지 유형으로 분류된다. 기록부사는 질의문 내의 지역정보 및 정답유형과 함께 정답 추출의 중요한 요소로 사용되고, 용언정보는 기록 부사의 유형, 질의문 내의 용언 포함 여부에 따라 정답 추출의 요소로 결정되어진다. 제안한 시스템은 질의분석을 통하여 정답 추출을 위한 단서를 찾고 이를 이용하여 후보 문서와 후보 문장을 검색한 후 정답 추출 규칙을 이용하여 정답을 추출하게 된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권6호
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• pp.219-230
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• 2014

의존관계 분석은 문장의 어절 간에 의존소-지배소를 결정하는 작업이다. 용언은 문형 및 하위범주화 정보의 선택제약에 의해 다른 어절과의 의존관계를 형성한다. 본 논문은 형태소 분석 단계에서 동형이의어 분별된 용언의 문형을 이용하여 용언의 의존관계를 분석하는 방법을 제안한다. 특히, 형태소분석 단계에서 품사 및 동형이의어 태깅을 위해 사용하는 단계별 전이모델의 학습사전을 재활용하여 {명사+격조사, 용언} 간의 의존관계를 확정하는 방안을 제안하고 그의 정확률 및 영향을 분석한다. 동형이의어가 부착되고 의존관계로 변경된 21개의 세종구문분석말뭉치를 이용하여 실험한 결과, 동형이의어 분별된 의존관계 분석 정확률이 80.38%로, 동형이의어가 분별되지 않은 의존관계분석에 비해 0.42%의 정확률 향상이 있었으며, 유의수준 1%의 검정통계량 Z는 ${\mid}Z{\mid}=4.63{\geq}z_{0.01}=2.33$으로 동형이의어 분별이 의존관계 분석에 영향이 있음을 보였다. 또한, 단계별 전이모델이 의존관계 분석 정확률에 약 7.14% 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.257-264
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• 1999

자연언어 처리에 있어 문장의 성분 구조를 파악하는 통사적 해석에서는 애매성 있는 결과가 많이 생성된다. 한국어의 경우 어순 등의 통사적 특성뿐 아니라 상황과 의미, 문맥이 문장의 분석에 더 중요한 역할을 하기 때문에 문맥 자유 문법에 의한 접근 방법만으로는 중의적 구조의 해결이 어렵다. 이는 또한 의미 분석시 애매성을 증가시키는 원인이 된다. 이러한 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 용언 중심의 하위범주화 사전을 구축하였다. 본 논문에서는 용언에 따라 제한될 수 있는 하위범주 패턴을 정의하고 패턴에 따라 하위범주 사전을 구축하였다. 하위범주화 사전에는 명사의 시소러스와 정합하여 보어를 선택 제한(Selectional Restriction)할 수 있도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 말뭉치를 통해 수집된 용언 12,000여개를 대상으로 25,000여개의 하위범주 패턴을 구축하였고 이렇게 구축한 하위범주화 사전이 120,000여 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미 사전과 연동하도록 하였다. 또한 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 2만여 문장의 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행하고, 의존관계와 어휘의 의미를 포함하고 있는 말뭉치에 하위범주 패턴이 어느정도 정합되는지를 분석하여, 하위범주 패턴과 말뭉치의 의존관계만 일치하는 경우와 어휘의 의미까지 일치하는 경우에 대해 평가한다. 이 과정에서 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어 정보를 수집하여 데이터베이스에 포함시키고, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하는 방법도 제시하고자 한다.을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.688-698
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• 2001

동형이의어는 문장에서 그와 함께 사용된 체언, 용언에 의해서 그의 의미를 확정지을 수 있다. 본 논문에서는 사전의 뜻풀이말에서 추출한 통계적 의미정보에 기반한 동형이의어 중의성 해결 시스템을 제안한다. 의미정보는 동형이의어를 포함하고 있는 사전의 뜻풀이말에서 체언(보통 명사)와 용언(형용사, 동사)을 추출하여 구성된다. 정확한 의미정보를 추출하기 위해서 사전 뜻풀이말의 유형을 두 가지로 분류하였다. 첫 번째 유형은 의미분별할 동형이의어와 표제어가 의미적으로 상-하의어 관계를 이루고 있는 경우로, 표제어의 뜻풀이말에서 동형이의어가 의미적으로 중심어이다. 이러한 상-하의어 관계는 의미계층 구조가 없는 경우에 활용할 수 있으며, 자료 부족 문제를 해결하기 위한 의미정보의 확장에 유용하다. 두 번째 유형은 동형이의어가 뜻풀이말의 중간에 사용된 경우이다. 본 논문에서 제안하는 동형이의어 중의성 해결 시스템은 체언과 용언 의미정보를 모두 고려한 모델로, 체언과 용언이 동형이의어 중의성 해결에 영향을 주는 정도(가중치)를 결정하기 위하여 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 코퍼스(사전 뜻풀이말)로 실험한 결과, 체언과 용언의 가중치가 0.9/0.1일 때 평균 96.11%의 중의성 해결 정확률이 가장 높았다. 또한 제안하는 동형이의어 중의성 해결 시스템의 일반성을 측정하기 위해, 학습되지 않은 외부 데이터 (국어 정보베이스 I과 ETRI 코퍼스 1,796 문장)로 실험한 결과 평균 80.73%의 정화률을 보였다.

• 한국교육논총
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• 제42권1호
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• pp.35-72
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• 2021

본 연구는 중국인 한국어 학습자들이 세밀한 느낌과 다양한 감정을 표현할 때 보다 정확하게 말할 수 있도록 한국어 '상징부사+용언'형을 중심으로 효과적인 교재 개선안을 마련하는 데 목적이 있다. 다수 외국인 학습자들이 어휘를 습득할 때 개별 단어를 암기하고자 노력하고 있으며, 어휘간의 결합을 중시하지 않으므로 한국어 어휘를 정확하고 자연스럽게 사용하지 못하는 문제점이 있다. 상징부사는 고립되어 사용하지 않으며 특정 어휘와 자주 공기하기 때문에 개별 어휘가 아닌 '상징부사+용언' 형태로 가르치는 것이 더 효과적이다. 따라서 본고는 상징부사 뒤에 오는 특정 어휘 또는 공통적인 의미자질을 가진 어휘 군과 자주 공기할 수 있는 것을 중심으로 고찰하였다. 이에 상징부사 뒤에 서술어가 함께 사용되는 양상의 차이를 밝히기 위하여 국내·외 대학 기관에서 사용하고 있는 한국어 7종 교재를 중심으로 비교·분석하였다. 마지막으로 교재 분석 결과를 바탕으로 중국인 학습자를 위한 한국어 '상징부사+용언'형의 개선 방안을 제시하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.219-224
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• 1989

본 연구는 한영 기계 번역을 위한 사전 중에서 한국어 조사 사전에 대한 모델을 제시하였다. 특히 정확한 역어 선택을 위한 제약정보를 수집하는데 중점을 두었다. 지금까지의 한국어 조사에 대한 역어 선택 방법은 체언의 속성 정보에 의한 역어 선택과 default 역어의 선택이었다. 그러나 한국어의 한 조사에 대응하는 영어의 전치사의 수가 너무 많음으로 인하여 이러한 기존의 방법을 사용할 경우 고질의 변역은 기대할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 정확한 역어의 선택을 위하여 조사의 격 분류와 체언의 속성 정보를 더욱 세분화 시키고, 이를 이용한 용언의 기본 구문 패턴을 재정립하였다. 또한 한 두개의 default 역어로 인한 번역의 부 정확성을 탈피하기 위하여 default 역어 및 체언의 속성 정보에 의한 역어를 용언의 의미적 분류에 의해 더욱 세분화시킴으로써 정확한 역어를 선택하는 방법을 제시하였다.