• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.484-490
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• 1999

품사 태그세트 매핑은 서로 다른 품사 태그세트로 태깅되어 있는 대량의 코퍼스들로부터 정보를 얻고 또한 제공함을 통해 코퍼스의 재사용성(reusability)을 높이는데 유용하게 사용된다. 본 논문은 포항공대 자연언어처리 연구실의 자연언어처리 엔진(SKOPE)의 품사 태거(POSTAG)에서 사용되는 태그세트와 한국전자통신연구원의 표준 태그세트 간의 양방향 태그세트 매핑을 다룬다. 매핑을 통해 표준태그세트로 태깅된 코퍼스로부터 POSTAG를 위한 대용량 학습자료를 얻고 POSTAG 가 두 가지 태그세트로 결과를 출력할 수 있다. 특히 한국어 태그세트 매핑에서 발생할 수 있는 여러 가지 문제점들, 즉 사전 표제어 차이 (형태소 분할 차이), 태그 할당 차이, 축약 처리 차이 등과 그것들의 기계적인 해결책을 살펴보고, 태그세트 매핑의 정확도를 측정하기 위해서 매핑 전과 후의 태깅 시스템의 정확도를 서로 비교함으로써 매핑의 정확도를 측정하는 실험을 수행하였다. 본 자동 매핑 방법을 반영한 POSTAG 는 제 1회 형태소 분석기 평가 대회(MATEC'99)에 적용되어 성공적으로 사용되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.118-123
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• 2002

많은 자연언어처리 분야에서 문장의 단위화는 기본적인 처리 단계로서 중요한 위치를 차지하고 있다. 한국어 단위화에 대한 기존 연구들은 규칙 기반 방법이나 기계 학습 기법을 이용한 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 통계 기반 방식의 일환으로 순수 확률기반 모델을 이용한 단위화 방법을 제시한다. 확률 기반 모델은 처리하고자 하는 해당 언어에 대한 깊은 지식 없이도 적용 가능하다는 장점을 가지므로 다양한 언어의 단위화에 대한 기본 모델로서 이용될 수 있다. 또한 자료 부족 문제를 해결하기 위해 메모리 기반 학습 시에 사용하는 IG back-off 평탄화 방식을 시스템에 적용하였다. 본 논문의 모텔을 적용한 단위화 시스템을 이용하여 한국어와 영어에 대해 실험한 결과 비교적 작은 규모의 말뭉치를 학습하였음에도 불구하고 각각 90.0%, 90.0%의 정확도를 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.106-111
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• 2004

사람의 언어를 이해하는 자연언어처리 시스템을 개발하기 위해서는 의미처리를 위한 지식 베이스(knowledge base)가 필요하다. 지금까지 사람이 가진 지식 베이스를 컴퓨터에 도입하려는 많은 노력을 기울이고 있고 그 결과물로 온톨로지(ontology)와 시소러스(thesaurus)가 만들어지고 있다. 외국에서는 지식 베이스의 중요성을 알고 많은 연구를 수행하고 있으며 그 대표적인 사례들에는 Roget's Thesaurus, WordNet, EDR 개념사전, CYC, Euro WordNet 등이 있다. 이 중에서 가장 대표적이며 많은 활용을 보이는 것이 Princeton 대학의 WordNet이다. WordNet은 인간의 어휘지식에 대한 심리 언어학적인 연구의 결과물로써 심리학자와 언어학자들에 의해 10여 년 동안 구축되고 있는 영어에 대한 어휘데이터베이스이다. 본 논문에서는 WordNet을 기반으로 명사에 대해서 영한사전과 국어사전을 이용하여 구축한 한국어 워드넷을 소개하구 구축시 고려한 기본지침을 소개하도록 하겠다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.143-148
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• 2014

본 논문은 한국어 문장의 서술어와 공기관계에 있는 논항들의 의미관계를 결정하는 데에 목적이 있다. 본 논문에서는 의미역을 결정하기 위해 기존에 구축된 세종구구조말뭉치를 모단위로 하여 표준국어대사전의 문형을 적용하였다. 또한 의미역을 결정하기 위해 기존 언어학 이론에서의 의미역을 정리하여 광범위한 의미역 판별기준을 세우고 이를 실제 말뭉치에 적용함으로써 자연언어적 처리가 가능하도록 정리하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.82-95
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• 1994

인지의 주체로서 마음을 연구하는 인지과학은 인간 마음이 가지고 있는 본성을 탐구하고 인간이 가지고 있는 정보전달체계(information processing system)를 밝힘으로써 미를 컴퓨터에 응용하려는 것이 그 목적 중의 하나이다. 이러한 맥락에서 인식론도 어떤 명제를 믿는 것이 정당성을 갖느냐, 다시 말해서, 어떤 명제를 믿어야 하느냐는 규범적 문제보다는 실제로 우리가 어떻게 믿음을 형성하고 있느냐는 서술적인 문제에 중점을 두는 자연주의적 인식론이 큰 세력을 얻게 되었다. 자연주의적 인식론의 대두와 함께, 그것이 규범적인 문제를 다루는 전통적인 인식론과 이떠한 관계가 있는가에 많은 철학자들이 관심을 표명하였다. 그 중 콰인(W. V. O. Quine)은 자연주의적 인식론이 전통적인 인식론을 대체해야 한다는 급진적인 주장을 하였으며, 콘블리쓰(Hilary Kornblith)는 전통적인 인식론과 자연주의적 인식론이 같은 목표를 향한 다른 방법론을 쓰는 것이므로 적어도 전통적인 인식론자들은 자연주의적 인식론의 영향을 받아야만 한다고 단언하였다. 본고에서는 이 두 사람의 논증을 살펴보고 전통적인 인식론과 자연주의적 인식론이 얼마나 밀접하게 연결되어 있는가를 검토해 보기로 하겠다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.531-533
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• 2003

본 논문에서는 형태소 수준의 결합범주문법을 이용하여 형태소 분석을 포함한 자연언어처리의 여러 단계를 한 단계의 유도과정으로 처리하고 형태소 분석 단계에서 증가하는 애매성과 복잡도를 상위 분석 단계의 정보를 사용하여 줄이는 방법에 대해서 논한다. 한국어에서 나타나는 복잡한 언어 현상 중에 하나인 용언의 불규칙 활용을 확률 정보뿐만 아니라 음운정보를 포함만 통사 정보나 의미 정보 등의 상위 정보를 사용하여 처리하여보고 일반적인 형태소 분석기로서의 발전 가능성에 대해서 알아본다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.368-375
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• 2000

품사 태깅 시스템은 자연 언어 처리의 가장 기본이 되는 부분으로 상위 자연 언어 처리 분야인 구문분석, 의미분석의 전처리로 사용되거나, 기계번역, 정보검색이나 음성인식 및 합성 등과 같은 많은 응용 시스템을 위해서도 필요하다. 이렇게 여러 가지 목적을 위해 품사 태깅 시스템은 존재하는데, 각각의 응용을 위해서 최적화된 태깅 시스템을 따로 구성하기도 하고, 하나의 태깅 시스템을 여러 가지 응용을 위해서 사용하기도 한다. 이때, 문제가 되는 것 중에 하나는 각 응용마다 요구하는 품사 태그 세트가 다르다는 것이다. 품사 태그세트가 고정되어 있다면 어떤 응용을 위해서는 사용되는 품사 태그세트가 너무 적어서 문제가 되고, 반대로 품사태그세트가 너무 많아서 시스템의 수행속도가 중요시되는 응용에서 성능저하의 요인이 되기도 한다. 본 논문에서는 하나의 태깅 시스템의 품사태그세트를 조절할 수 있도록 하여 몇 가지 응용시스템에 맞게 최적화시킬 수 있는 방법론을 제시하고 실험을 통해서 시스템의 성능, 유지보수 및 시스템의 여러 리소스 관리 측면에서도 가장 효율적인 방법론임을 입증하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.246-251
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• 2019

품사 부착 말뭉치란 문장에 포함된 각 단어에 품사 표지를 부착한 말뭉치를 말한다. 이런 말뭉치에는 다양한 형태의 오류들이 포함되어 있으며, 오류가 포함된 말뭉치를 학습 자료로 사용하는 자연언어처리 시스템의 좋은 성능을 기대할 수 없다. 따라서 말뭉치의 일관성이나 정확도는 자연언어처리 시스템의 성능에 많은 영향을 준다. 하지만 말뭉치 구축 과정에서 작업자의 실수가 발생하고 여러 작업자가 작업을 수행하다 보니 일관성을 유지하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 GMM을 이용한 군집화를 수행하여 오류 후보를 추출한다. 이를 통해서 말뭉치 구축 과정에서 작업자의 실수를 방지하고 일관성을 유지하고자 한다. 세종품사부착 말뭉치를 대상으로 임의로 오류를 유발시켜 실험한 결과, 재현율 84.74%의 성능으로 오류를 탐지하였다. 향후에 좀 더 높은 재현율을 위해서 자질 확장이나 회귀 분석 방법 등을 추진할 계획이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.79-89
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• 1993

본 논문에서는 대형 데이타베이스에서의 정보검색을 위한 자연언어 인터페이스 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 질의문의 특성을 고찰하고 이를 일반적인 문장의 관점에서 수용하여 구문분석시에 반영한다. 구문분석 결과는 다음의 후처리 절차를 통해 정형 질의어인 SQL로 변환된다. 명사의 의미소성과 도메인의 어휘적 형태를 이용하여 질의문 내에 명시적으로 나타나지 않은 정보를 추출한다. 또한 질의문 내의 애트리뷰트, 릴레이션, 상수의 관련성을 규명한다. 이 두 절차를 통해 기존의 질의어 변환 시스템에서 지식베이스화하여 사용했던 자료들을 구축할 필요가 없어지므로 데이타베이스의 변경, 삽입, 삭제에 의한 영향을 받지 않으며, 자료구조 생성에 따른 부담을 없앨 수 있다.