• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.25 no.3
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• pp.99-110
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• 2020

The Chinese Pinyin system using Roman characters is used to input Chinese into a computer or a smartphone. However, because the Chinese Pinyin system can not express Chinese pronunciation accurately as it is, it is very difficult for Korean people to input Chinese using this system In this paper, we designed a Chinese input system using Hangeul which can best represent pronunciations among the world's characters. In the system proposed in this study, Chinese input is possible even when Chinese pronunciation is similarly expressed, which increases the probability of successful input and also verified it through performance evaluation.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.225-230
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• 2009

본 논문에서는 중국어의 이메일 특성을 이용한 중한 대화체 자동번역 방법에 대하여 기술한다. 본 논문에서는 중국어와 한국어와 같이 언어 간의 어순이 다르고 이메일과 같이 특정한 도메인의 언어적 자원도 제한적인 특성을 고려하여 중국어 이메일 특성을 이용한 규칙 기반의 번역 방법을 시도하였다. 이를 위해, 본 논문에서는 중국어의 굳어진 표현이 많고, 한글자 단어 많으며, 입력 오류 많고, 청유 및 경어가 많은 이메일 특성 분석을 통해 그에 대응되는 처리 방법을 제안하였다. 그리고, 그 방법의 타당성을 증명하기 위해 규칙기반의 중한 뉴스 자동번역 시스템과 비교 실험을 하였으며, 규칙기반과 통계적 방법의 타당성 실험을 위해 Gmail과도 비교 실험을 하였다. 두 가지 비교 실험 결과, 본 논문에서 접근한 방법이 모두 우수하였으며, 그 타당성을 증명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2002.10e
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• pp.33-39
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• 2002

중국어의 품사 태깅(part-of-speech tagging)을 위해서는 중국어 문장들은 내부 단어간의 명확한 분리가 없기 때문에 단어 분할(word segmentation)과 품사 태깅을 동시에 처리해야 한다. 본 논문은 규칙 기반(rule base)과 사전 기반(dictionary base) 기법을 혼합하여 구현한 단어 분할 시스템을 사용하여 입력 문장을 단어 단위로 분할하고, HMM(hidden Markov model) 기반 통계적 품사 태깅 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 주어진 말뭉치(corpus)로부터 자동 학습(automatic training)을 통해 품사 사전을 구축하여 구현된 시스템과 말뭉치간의 독립성을 유지한다. 말뭉치는 중국어 간체와 번체 모두를 대상으로 하고, 각 말뭉치로부터 자동 학습을 통해 얻어진 품사 사전으로 단어 분할과 품사 태깅을 한다. 실험결과들은 간체, 번체 각각의 단어 분할 성능과 품사 태깅 성능을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2003.10d
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• pp.267-272
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• 2003

음성 합성 시스템 구축에 있어서 입력 텍스트를 정확한 발음 표기로 변환하는 것은 매우 중요하다. 중국어에는 하나의 한자가 의미나 사용에 따라 다르게 발음되는 다음자(polyphony)들이 존재한다. 다음자의 처리는 상당히 복잡한 문제이기 때문에 본 논문에서는 그 중 가장 발음에 영향을 미치는 요소인 인명과 지명에 대한 미등록어 처리를 수행했다. 무엇보다 실시간 음성 합성 시스템을 위해서는 처리 속도의 향상이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 미등록어 후보 구간 선정을 선행하고, 선정된 후보에 대해 추정하는 두 단계로 진행하였다. 후보 구간 선정은 단일 한자 단어(monosyllable word)의 확률과 간단한 패턴들을 이용한다. 최종 선정된 후보의 미등록어 추정은 SVM(Support Vector Machine)을 기반으로 실시하였다.