• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.260-263
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• 2006

최근 온라인 게임 산업이 커짐에 따라 이를 즐기는 유저도 급증하고 있다. 온라인 게임에서는 일반적으로 유저들이 서로를 구분하기 위해 사용하는 사용자 이름과 상호간 의사소통을 하기 위한 채팅을 지원한다. 유저의 수가 증가함에 따라 대화의 양은 더욱 더 많아지고, 선정성, 폭력성을 띄는 언어의 문제로 이어지고 있다. 이는 특히 18세 이하도 이용가능한 게임을 만드는 경우 더욱 중요하다. 하지만 대부분의 게임들이 금지어 리스트에 따른 단어 매칭방식의 비속어 필터링만을 제공하고 있다. 이러한 방법은 금지어로 지정된 단어를 포함한 정상적인 채팅도 막을 뿐만 아니라 일부 음절을 다른 기호로 바꾸어 표기한 비속어는 걸러내지 못한다. 변형된 단어들을 충분히 처리하지 못한다면 비속어 필터링 시스템은 단지 무력하고 쓸모없는 존재가 될 뿐이다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 학습이 가능한 비속어 필터링 시스템을 제안하고자 한다. SVM을 이용하면 사용자 편의성을 해치지 않고서도 보다 많은 종류의 비속어들을 효과적으로 걸러낼 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.231-237
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• 1991

텍스트에 대한 내용 본위 검색 기법으로서 요약 화일(signature file) 기법은 역화일(inverted file)이 허용되지 않을 때 매우 유용하다. 그러나 한글은 영문과 달리 어절의 형성이 복잡하고 띄어쓰기 형태가 고정되지 않음에 따라 기존의 단어 위주 영문 본위 요약 화일 기법을 그대로 적용시킬 수 없다. 본 논문에서는 이를 위하여 띄어쓰기를 무시하고 중복된 2음절 패턴을 도출하여 요약 화일을 구성, 검색하는 기법을 제안한다. 이 기법은 일본어, 중국어 등 비슷한 문제를 가진 외국어에도 적용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.27-32
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• 2016

한글 입력 방식은 글쇠배열과 더불어 추가적인 낱자들을 입력하기 위한 결합 규칙이라는 형태로 정의할 수 있다. 그런데 이 규칙을 토대로 입력 방식을 실제로 구현해 보면 겹낱자를 결합하거나 음절이 바뀌는 과정에서 모호성 같은 문제가 발생할 수 있다. 초성과 종성을 문맥에 따라 구분해야 하는 두벌식, 모바일 환경처럼 매우 적은 글쇠, 수십 종류의 낱자들을 조합해야 하는 옛한글이라는 조건이 더해지면 입력 방식을 기술하고 분석하는 난이도가 더욱 높아진다. 본 논문에서는 한글 낱자의 결합 규칙을 대결합과 소결합으로 구분해서 기술하는 체계를 제안하며, 이를 토대로 입력 방식의 예상 동작을 분석해 주는 프로그램을 소개하였다. 그리고 모바일용 삼성 천지인과 KT 나랏글 한글 입력 방식을 동일 프로그램으로 기술하고 분석한 결과를 제시하였다.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.193-205
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• 1993

한글의 글자꼴과 장평율 그리고 글줄 길이와 글줄꼴 처리 방식이 가독성에 미치는 효과를 측정하였다. 글자꼴은 명조체, 고딕체, 샘물체를 사용하였고, 장평율은 글자의 가로 대 세로 비율을 1 대 1, 1 대 2 그리고 2 대 1로 변형시킨 세 가지를 사용하였다. 글줄 길이는 60mm와 120mm의 두 가지로 하였고 글줄 끝에서 음절 단위로 끊어 쓴 문장과 어절 단위로 끊어 쓰되 띄어쓰기 여백을 조절한 문장과 조절하지 않은 문장을 사용하였다. 연구결과, 글자꼴에서는 명조체와 고딕체의 가독성이 샘물체보다 좋았고, 가로 대 세로의 비율이 1 대 1이거나 1 대 2인 글자의 가독성이 2 대 1인 글자의 가독성보다 우수하였다. 이러한 연구 결과는 한글 정보 처리 과정에서 자모보다 글자가 중요한 시각 정보로 사용되고 한번 응시하는 동안에 표집되는 글자수가 가독성에 영향을 미칠 수 있다는 사실을 시사한다. 글줄 길이는 120mm일 때의 가독성이 더 좋았고 글줄 끝처리 방식은 가독성에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.143-146
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• 2010

뇌-컴퓨터 인터페이스는 뇌에서 발생하는 생체신호를 통하여 컴퓨터나 외부기기를 직접 제어할 수 있는 기술이다. 자발적으로 언어를 생성하지 못하는 환자들을 위하여 뇌-컴퓨터 인터페이스를 이용하여 한국어를 자유롭게 입력할 수 있는 인터페이스에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 의사소통을 위한 뇌-컴퓨터 인터페이스에서 낮은 정보전달률을 개선하기 위해서 음절 n-gram과 어절 n-gram 모델을 이용하여 언어 예측 모델을 구현하였다. 또한 실제 이를 이용한 뇌 컴퓨터 한국어 입력기를 설계하였다, 이는 기존의 뇌-컴퓨터 인터페이스 연구에서 특징 추출이나 기계학습 방법의 성능향상을 위한 연구와는 차별적인 방법이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.123-124
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• 2021

본 논문은 기존 폰트 디자인을 고찰하여 한글과 라틴 알파벳 디자인의 형태 유사성을 향상시키기 위한 기초 자료를 제공한다. 고찰을 위해 윤디자인 대표 폰트 20종을 선정하였다. 형태적 관점에서 글자 디자인적 유사성을 찾기 위해 낱자, 낱글자, 낱말, 문장을 기준으로 고찰하였다. 윤디자인 대표 폰트 20종의 한글과 라틴 알파벳 글자 디자인의 결과는 다음과 같다. 첫째, 낱자(자소) 디자인은 동일한 형태이지만, 크기와 비례가 변화할 수 있다. 둘째, 낱글자(음절) 디자인은 낱글자 전체의 디자인을 위해 부분적으로 다른 형태를 디자인할 수 있다. 셋째, 낱말(단어) 디자인은 낱말의 우월효과를 고려하여야 한다. 넷째, 문장의 디자인은 글줄의 흐름을 고려하여 글자의 크기, 비례와 기준선을 디자인하여야 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.500-502
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• 2019

대용량의 언어 코퍼스를 이용할 때, 오류 어휘가 코퍼스에 포함되어 있는 경우 해당 코퍼스를 이용한 실험의 성능이 저하될 수 있다. 이 때문에 정확한 문장들로 이루어진 코퍼스를 구축하기 위해 다량의 문장 중에서 정확하게 오류 어휘를 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 대용량 데이터에서 빈도수가 낮은 음절을 이용해 오류 어휘를 탐지하는 방법을 제안하고, 제안 방법을 이용하여 오류 어휘 탐지 시 고려하여야 할 점에 대해 서술한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.149-152
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• 2019

감성분석이란 입력된 텍스트의 감성을 분류하는 자연어처리의 한 분야로, 최근 CNN, RNN, Transformer등의 딥러닝 기법을 적용한 다양한 연구가 있다. 한국어 감성분석을 진행하기 위해서는 형태소, 음절 등의 추가 자질을 활용하는 것이 효과적이며 성능 향상을 기대할 수 있는 방법이다. 모델 생성에 있어서 아키텍쳐 구성도 중요하지만 문맥에 따른 언어를 컴퓨터가 표현할 수 있는 지식 표현 체계 구성도 상당히 중요하다. 이러한 맥락에서 BERT모델은 문맥을 완전한 양방향으로 이해할 수있는 Language Representation 기반 모델이다. 본 논문에서는 최근 CNN, RNN이 융합된 모델과 Transformer 기반의 한국어 KoBERT 모델에 대해 감성분석 task에서 다양한 성능비교를 진행했다. 성능분석 결과 어절단위 한국어 KoBERT모델에서 90.50%의 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.322-325
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• 2022

전 세계적으로 코로나바이러스가 유행함에 따라 비대면 활동을 비롯하여 전자 필기 이용 및 상품 소비가 증가하였다. 전자 필기에 대한 수요가 늘어남에 따라 전자 필기 글씨체 교정에 대한 관심 또한 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 전자 필기 이미지에서 음절과 음소 영역을 추출하여 글씨를 분석하고, 이를 사용하여 사용자의 손글씨에서 개선점을 찾아낼 수 있는 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 통해 사용자가 원하는 전자 필기 글씨체를 효과적으로 습득할 수 있도록 사용자 글씨에 대해 구체적인 피드백을 제공하는 딥러닝 기반 태블릿 PC 용 한글 전자 필기 연습 및 분석 앱에 대한 연구를 소개하였다.