• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-7
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• 2018

본 연구진은 모든 형태소 분석 후보에 적절한 의존관계를 부여하여 구문분석 트리 후보를 순위화하여 제시하는 한국어 구문 분석 시스템 BCD-KL-Parser를 개발하고 있다. 이 시스템의 최종목표는 형태소 분석후보와 구문분석 트리 후보를 줄여나감으로써, 구문분석의 정확도와 실행 속도를 높이는 것이다. 본 논문에서 소개하는 BCD-KL-Parser에서는 형태적 중의성 해소규칙을 정의하여 형태소 분석후보의 수를 줄이고, 용언의 하위범주화 정보와 선택제약 정보 그리고 의존관계 제약규칙을 정의하여 구문분석 트리 후보의 수를 최소화할 수 있었다. 그 결과 '21세기 세종계획 구문분석 말뭉치'에서 무작위로 추출한 2,167문장에 대하여 UAS 92.27%를 달성할 수 있었다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.353-355
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• 2013

한국어는 어근의 형태가 변하는 굴절어인 영어와 달리, 한 어절이 어근과 접사가 결합하여 각자 고유한 의미를 지닌다. 이 때문에 하나의 어절에 대한 형태소 분석 후보가 여러 개가 나올 수 있어 구문 분석을 더욱 어렵게 만든다. 본 논문에서는 한국어의 통사적 특성에 적합한 의존문법을 이용하여 구분 분석을 수행한다. 모든 형태소 분석 후보에 의존관계를 부여하고 통사적 제약규칙을 통해 의존관계를 줄여나간다. 특히, 기존의 통사적 제약규칙에 형용사의 결합정보와 논항정보를 이용한 통사적 제약규칙을 추가하여 생성 가능한 의존관계의 수를 줄인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.93-97
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• 2020

본 연구는 딥 러닝 기반 의존 구문 분석에서, 학습에 적용하는 손실 함수에 따른 성능을 평가하였다. Pointer Network를 이용한 Left-To-Right 모델을 총 세 가지의 손실 함수(Maximize Golden Probability, Cross Entropy, Local Hinge)를 이용하여 학습시켰다. 그 결과 LH 손실 함수로 학습한 모델이 선행 연구와 같이 MGP 손실 함수로 학습한 것에 비해 UAS/LAS가 각각 0.86%p/0.87%p 상승하였으며, 특히 의존 거리가 먼 경우에 대하여 분석 성능이 크게 향상됨을 확인하였다. 딥러닝 의존 구문 분석기를 구현할 때 학습모델과 입력 표상뿐만 아니라 손실 함수 역시 중요하게 고려되어야 함을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.8-12
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• 2018

구문 분석이란 문장을 단어, 어절, 구 등의 구성 성분으로 분해하고 각각의 구조적 정보를 분석하여 문장의 구조를 알아내는 작업을 말한다. 최근 의존 구문 분석은 심층 신경망을 이용하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 특히 포인터 네트워크를 사용하는 방법은 다른 심층 신경망보다 높은 성능을 보이고 있다. 그러나 포인터 네트워크의 사용만으로 의존 관계와 의존 관계명을 예측하는 것은 한계가 존재한다. 본 논문에서는 최근 사용하는 단어 표상 방법 별로 비교 실험을 진행하고 의존 구문 분석에서 GloVe의 성능이 가장 좋음을 보인다. 또한 언어 모델을 통한 단어 표상 방법인 ELMo와 멀티헤드 어텐션을 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.141-144
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• 2007

문장이 길어질수록 구문분석의 정확률이 급격히 떨어지므로, 문장을 분할하여 각각의 분할단위로 구문분석을 수행한 후 각 구문분석결과를 합쳐 완성된 구문트리를 만드는 것이 일반적이다. 이 때 주로 절 단위로 문장이 분할되고, 각 절의 구문분석결과를 통합하게 되는데, 통합 과정에서 절-절 간의 의존관계 설정에 많은 오류가 생긴다. 이러한 절 간의 의존관계의 애매성을 해결하기 위하여, 본 논문은 기계학습을 이용하여 절-절 간의 의존관계를 분석해 본다. Support Vector Machines(SVM)을 사용하여 성능을 평가하고, 본 논문에서 실험한 방법과 기존의 방법들의 성능을 비교해 본 결과, 절-절 간의 의존관계 설정에 있어서 $8.88{\sim}15.35%$의 성능향상을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.33-35
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• 2000

본 논문에서는 워크플로우 모델링 도구인 ICN(Information Control Net)모델을 기반으로 하는 워크플로우 제어 의존성 분석 메커니즘을 제안하였다. 즉, ICN 모델로 정의된 워크플로우의 각 액티버티들 간에 존재하는 제어 의존 관계를 표현하기 위한 제어 의존 넷(Control Dependency Net)을 정형적인 방법으로 정의하였고, ICN 모델로부터 제어 의존 넷을 생성하는 알고리즘을 정의하였다. 본 논문에서 제안한 워크플로우 제어 의존성 분석 메커니즘은 워크플로우 빌드타임(Build-time)측면과 워크플로우 런타임(Run-time)측면에서 중요한 의미를 갖는다. 전자의 측면에서는 워크플로우의 복잡성이 증가함에 따라 더욱 요구되고 있는 워크플로우의 시멘틱 에러 테스팅 기능에 효과적으로 적용될 수 있으며, 후자의 측면에서는 워크플로우의 성공적인 적용을 위해 필수적으로 요구되는 제어 흐름의 동적 변경(Dynamic Change)지원 기능의 완결성을 향상시키는데 효과적으로 활용될 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.682-684
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• 2018

구문 분석은 문장을 구성하는 단어들 간의 관계를 알아내 문장의 구조를 분석하는 작업이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어지는데 한국어처럼 어순이 자유로운 언어는 의존 구문 분석이 적합하다. 최근 구문 분석은 심층 신경망을 적용한 방식이 중점적으로 연구되고 있으며, 포인터 네트워크를 사용하는 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 포인터 네트워크만으로 구문적인 정보를 학습하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션을 함께 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.222-230
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• 2019

이 연구의 목적은 청소년을 대상으로 스마트폰 과의존성 수준과 개인의 과의존성에 대한 심각성 인식을 함께 고려했을 때 집단 특성이 어떻게 나타나는지 확인하는 것이다. 그리고 성별에 따라 분류된 집단에 포함되는 비율에 차이가 있는지 확인하고, 분류된 집단에 따라 올바르지 못한 스마트폰에 대한 신념, 스마트폰 이용 시 정서 특성에 차이가 있는지 확인하는 것이다. 이를 위해 2017년 스마트폰 과의존 실태조사 자료 중 청소년(만10~19세)의 자료를 활용하였으며, 분석 대상은 2,033명이었다. 분석 방법으로 ${\chi}^2$검정, 다변량분산분석을 사용하였다. 분석 결과, 첫째, 청소년의 스마트폰 과의존성의 심각성 정도와 심각성에 대한 개인의 인식을 함께 고려했을 때, 스마트폰 '일반사용자군이면서 과의존성에 대한 심각성 인식이 낮은 집단' 1,038명(51.1%), '위험사용자군이면서 과의존성에 대한 심각성 인식이 높은 집단' 480명(23.6%), '일반사용자군이면서 과의존성에 대한 심각성 인식이 높은 집단' 365명(18.0%), '위험사용자군이면서 과의존성에 대한 심각성 인식이 낮은 집단' 150명(7.4%)으로 확인되었다. 둘째, 성별에 따라 네 집단에 포함되는 비율에 차이가 없는 것으로 확인되었다. 셋째, '일반사용자군이면서 과의존성에 대한 심각성 인식이 낮은 집단'이 다른 세 집단보다 올바르지 못한 스마트폰에 대한 신념 수준이 낮은 것으로 확인되었다. 넷째, '위험사용자군이면서 과의존성에 대한 심각성 인식이 높은 집단'과 '일반사용자군이면서 과의존성에 대한 심각성 인식이 높은 집단'이 '위험사용자군이면서 과의존성에 대한 심각성 인식이 낮은 집단'과 '일반사용자군이면서 과의존성에 대한 심각성 인식이 낮은 집단'보다 스마트폰 이용 시 느끼는 긍정 정서 수준이 높은 것으로 확인되었다. 본 연구는 청소년의 스마트폰 과의존성 특징을 이해하고, 과의존성을 낮추기 위해서는 스마트폰 과의존성에 대한 개인의 인식을 함께 살펴보는 것이 중요함을 시사한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3162-3171
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• 2015

본 연구는 사회복지사를 대상으로 사회복지사의 공동의존의 실태, 공동의존과 정신건강과의 관련성을 중심으로 사회복지사의 전문적 돌봄에 요구되는 공동의존의 개입의 필요성을 탐색함으로써 사회복지사에 대한 개입의 새로운 시각을 조성하는 기초자료를 제공하고자 한다. 분석자료는 G지역 사회복지전담공무원 및 민간사회복지기관 근무자 290명을 대상으로 직접 혹은 우편으로 조사된 내용을 사용했으며, 수집된 자료는 코딩 후 전산화 과정을 통해 오류 검증을 거쳐 SPSS 18.0을 이용하여 신뢰도 검사, 빈도분석, t검증, 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 사회복지사의 공동의존은 평균 '약간 심한 정도의 공동의존'으로 역기능적 문제를 일으킬 수 있는 수준이었고, 사회복지사의 공동의존과 정신건강은 강한 상관관계를 보였다. 본 연구결과를 토대로 사회복지사의 전문적 돌봄을 위해 공동의존 개입의 필요성을 제언하였다.