• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.202-206
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• 2010

이 논문에서는 한국어 형태소 분석기 KMM(Korean Malaga Morphology)을 소개하고자 한다. KMM의 개발 동기는 이후 자연언어 처리 단계의 기반으로 사용될 수 있을 뿐 아니라 이론 형태론 연구의 도구로도 사용될 수 있도록 상세한 형태 동사 의미 정보를 제공하는 것이었다. 이론적 틀은 좌연접 문법(Left-Associative Grammar)에 기초한 LA-MORPH이며, 좌연접 기반 문법 개발 도구인 MALAGA로 구현되었다. LA-MORPH에 기반한 KMM은 분석 실행중이 아닐 때에는 사전의 규모를 최소한으로 유지하다가 분석에 필요할 때에만 분석용 사전을 자동으로 생성한다. 형태소 분석은 분석용 사전에 근거하여, 매칭과 결합이라는 단순한 알고리즘만을 사용한다. KMM의 분석은 동사 어절의 경우, 시제, 서법, 문형, 대우법, 명사 어절의 경우 격정보, 수사 결합어절의 경우 추출된 수랑 정보 등과 같은 상세한 정보를 제시한다. 세종 말뭉치와 KIBS 말뭉치를 KMM 을 이용해서 분석한 결과 각각의 94.96%와 94.59%의 분석률과 88.4%와 90.7%의 정확도를 보였다.

• 인지과학
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• 제18권4호
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• pp.457-483
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• 2007

데이터베이스 의미론(Database Semantics, DBS)은 인간의 의사소통 방식에 대한 종합적인 이론 틀과 분석을 제공하고, 또한 이를 구체적인 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 것을 목적으로 하고 있다. DBS의 두 가지 주요 특징으로는 문장 처리 알고리즘으로 좌연접 방식을 취한다는 점과 문장의 의미 내용을 표상하는 데이터베이스로 '어휘은행 (Word bank)를 취한다는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 DBS에 입각하여 한국어의 기본 현상에 대한 분석 및 구현을 시도한다. 우선 간단한 한국어 예를 통해 듣고, 추론하고, 말하는 단계가 어떻게 진행될 수 있는지를 보이고, 이어서 한국어의 특징적 현상중의 하나인 수사-분류사(classifier) 구조가 어떻게 분석되는지를 보임으로써, 영어와 독일어를 소재로 개발중인 DBS가 언어적 특성이 많이 다른 한국어 분석에도 활용될 가능성이 있음을 보인다. 또한 기존 연구에서 제시된 바 있는 좌연접 알고리즘에 대한 한국어 적용상의 문제점을 검토하면서 그에 대한 대안의 방향을 살펴보기로 한다.