• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.206-208
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• 2015

온라인을 통해 접하게 되는 잘못된 우리말 표현과 외국어 중심 교육 등으로 인하여 학생들의 한국어 능력, 특히 글쓰기 능력에 우려가 높아지고 있다. 본 논문에서는 잘 작성된 말뭉치에서 얻어진 데이터에 기반한 한국어 글쓰기 도우미 시스템을 제안한다. 시스템은 작성 중인 문맥에 맞은 단어를 추천하는 용언/체언 추천과 입력 문장의 주요 단어가 포함된 말뭉치의 문장을 제시하는 유사 문장 추천, 문서의 단어가 문서의 문맥 단어와 조화로운지를 확인하는 어휘 응집성 검사, 단어 중복도를 확인하기 위한 단어 빈도 검사 기능을 제공한다. 시스템에서는 사용자가 말뭉치를 추가하면 색인을 구축할 수 있어 원하는 분야에 맞는 추천과 검사 기능을 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.795-796
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• 2021

본 논문은 국내 스타트업의 상품-서비스에 적합한 해외 바이어를 찾아 맟춤형으로 추천해주는 시스템을 설계하고자 한다. 추천 알고리즘은 CNN 기반의 Word2Vec과 Doc2Vec 알고리즘을 활용하며, 정확도를 높이기 위해 시각정보를 활용한다. 추천 시스템에 사용되는 데이터는 비정형 데이타인 회사 소개 및 상품/서비스 소개 문장 데이터이며, 제품 사진을 시각정보로 이용한다. 유사도가 높은 순으로 추천하기 위해 문장데이타를 키워드 리스트로 변환하고, Word2vec 모델에 이식시켜 키워드 좌표를 만들어 벡터화한다. 그리고, 문장의 중심점간 거리를 계산해 기업간 유사성 및 연관성을 도출한다. 이를 바탕으로 국내 스타트업의 문장데이타 및 시각정보와 유사도가 높은 순으로 해외바이어를 추천한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권10호
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• pp.1247-1259
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• 1999

본 논문에서는 한국어 문장형성원리를 간결하게 제시할 수 있도록 X-바 이론의 중심어 개념을 도입한 한국어 자질기반 문법을 제안한다. 제안하는 문법은 어절에 관계없이 나타나는 한국어의 문법현상을 명확히 설명할 수 있도록 어절 대신 형태소를 기본단위로 한다. 그리고, 한국어의 구문범주가 지닌 의미정보와 기능정보를 자질을 이용하여 독립적으로 표현하며, 구문범주간의 결합관계를 바탕으로 하는 자질연산을 수행하여 문장을 분석한다. 또한, 한국어의 부분자유어순과 생략현상에 대해 견고하게 분석할 수 있도록 자질연산을 이진결합중심의 CNF(Chomsky Normal Form)로 제한한다. 이렇게 구성된 한국어 자질기반 문법은 규칙을 직관적이고도 간단하게 기술하며, 한국어의 다양한 문장들을 견고하게 분석한다. SERI Test Suites 97과 신문기사에서 746문장을 추출하여 실험한 결과 94%~99%의 적용율을 보였다.Abstract In this paper, we propose a Korean feature-based grammar(KFG) which adopts the X-bar theoretic notion of headedness for a precise representation of Korean syntactic structure. In order to explain various language phenomena in a given sentence, we use not the word but the morpheme as a constituent unit of KFG. We use features manifesting both the syntactic information and the semantic information of Korean syntactic categories, and feature operations based on the association relationship between two categories. In addition, we restrict feature operations to CNF(Chomsky Normal Form) binary form, which provides a robust representation for properties in Korean such as the frequent ellipsis and the partial free-order. The KFG is intuitive, simple, and versatile in representing most Korean sentences. The experimental result shows 94%~99% coverage on 746 sentences extracted from SERI Test Suites 97 and newspaper sentences.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.181-184
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• 2007

본 논문은 문장 분석에 의하여 의미 관계를 생성하고 의미 네트워크에 의하여 유사한 의미 관계를 고려하는 의미 중심의 웹 텍스트 검색 기법에 대하여 논의한다. 기존의 웹 텍스트 검색은 단어만을 혹은 의미 관계만을 고려한 검색이었다고 할 수 있다. 그러나 문장 분석에 의한 의미 관계의 생성과 의미 네트워크에 의한 유사한 의미 관계의 고려는 기존의 단어 중심 혹은 의미 관계 중심의 검색 한계를 넘어서 유사한 의미 관계를 고려한 좀 더 포괄적이고 계층적인 검색을 가능하게 할 것으로 생각된다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.121-127
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• 2000

지금까지 상호 표현(reciprocal expressions)이나 상호성(reciprocity)의 개념에 대한 연구는 영어의 'each other'를 중심으로 이뤄졌다. 그런데 한국어의 상호 대명사 '서로'는 'each other'와 달리, 그 자체로 배분성(distributivity)을 갖지 않는다. 오히려 다양한 배분 표현들과 공기함으로써 상호성을 구체화한다. 특히, 배분적 양화사는 상호 표현이 쓰인 문장에 강한 상호성(strong reciprocity)을 부여한다. 이외에도 한국어의 상호성 실현에는 함께 쓰인 술어가 중요한 역할을 한다. 우선, 술어가 대칭적(symmetric)이거나, 상호 대명사(reciprocal)'서로'를 논항으로 취하면, 문장은 일차적으로 상호성을 갖게된다. 또한, 술어가 반가법(anti-additive)함수로서의 의미 특성을 갖는 경우는, 논항이 복수 연접 명사구로 구성되었을 때, 논항을 그룹(group)으로 해석하는 것을 선호한다. 본고는 상호성 술어(reciprocated predicates)와 배분적 양화사의 의미 기여를 중심으로, 한국어 상호 표현의 다양한 의미·통사적 특징을 밝히는 것을 목표로 하며, 이를 통해 상호성의 개념이 고정적이거나 문맥에 따라, 임의로 정해지는 무질서한 것이 아니라, 함께 쓰인 배분적 양화사나 술어의 의미 특성에 따라 합성적으로(compositionally) 실현되는 것임을 보이고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.375-378
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• 2000

인터넷의 급속한 발달로 사용자는 자신의 질의에 적합한 검색결과를 빠르고 정확하게 보장하는 검색도구를 요구하게 되었다. 이러한 사용자의 요구는 검색도구의 성능향상에 필수적인 문서의 내용을 대표하는 색인어를 추출하는 색인 시스템에 대한 관심을 가지게 되었다. 기존의 한국어에서의 자동 색인 방법에는 어절 중심 색인법, 형태소 중심 색인법과 최근에 n-gram 중심 색인법 등이 주류를 이루어 왔다. 그러나 한국어에서 색인어를 추출하는 기존의 방법은 복합명사의 색인과 복잡한 문법적 지식이 필요하고 잘못된 색인어를 추출하는 등의 검색효율에 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 PDA를 이용한 정형화된 한국어와 영어문장의 자동 색인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 별도의 사전지식이 필요하지 않고 단일 명사와 복합명사의 색인이 가능하며 인터넷으로의 확장과 다양한 언어로 확장성이 좋은 장점 등을 갖는다. 성능 평가로써 한국통신의 KTSET으로 MS사의 IIS를 웹 서버로 ASP를 이용하여 인터넷 환경에서 테스트를 통하여 한국어 뿐 아니라 영어문장의 정형화되고 이용이 간편한 자동색인 결과를 보여준다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1376-1384
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• 2016

기계가 사람과 같이 문장을 처리하게 하려면 사람이 쓴 문장을 토대로 사람이 문장을 통해 발현하는 모든 문장의 표현 양상을 학습해 사람처럼 분석하고 처리할 수 있어야 한다. 이를 위해 기본적으로 처리되어야 할 부분은 언어학적인 정보처리이다. 언어학에서 통사론적으로 문장을 분석할 때 필요한 것이 문장을 성분별로 나눌 수 있고, 문장의 핵심인 용언을 중심으로 필수 논항을 찾아 해당 논항이 용언과 어떤 의미역 관계를 맺고 있는지를 파악할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립국어원 표준국어대사전을 기반으로 구축한 격틀사전과 한국어 어휘 의미망에서 용언의 하위 범주를 자질로 구축한 CRF 모델을 적용하여 의미역을 결정하는 방법을 사용하였다. 문장의 어절, 용언, 격틀사전, 단어의 상위어 정보를 자질로 구축한 CRF 모델을 기반으로 하여 의미역을 자동으로 태깅하는 실험을 한 결과 정확률이 83.13%로 기존의 규칙 기반 방법을 사용한 의미역 태깅 결과의 정확률 81.2%보다 높은 성능을 보였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제39권3호
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• pp.139-163
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• 2005

코퍼스 기반의 제 방법. 담화구조의 수사역할, 유사문장의 통합을 이용하여 발췌문과 기초적 요약문을 자동으로 작성하는 방법론을 구축하였다. 코퍼스에 따른 기법들의 효율적 한계치를 사전에 확인하였고 발췌/요약문의 신축적 작성을 위해서 요약문을 이루는 문장들의 수사역할을 목적, 배경, 방법, 결과. 결론 등으로 정하고 각각의 발췌기를 적용하였다. 발췌 성공률은 $90\%$이었다. 수사역할별로 선정된 문장의 합성과 분리를 위하여 유사도 공식을 이용한 유사문장의 통합, 불필요한 의미의 수식절, 삽입절의 제거, 짧은 문장들과 연결이 가능한 문장들의 합성을 시도하였다. 높은 발췌 성공률을 바탕으로 문장의 수사역할, 절의 용언어미 표징, 단서적 어구와 소재를 가미한 문장 정리 시스템의 개발이 요망된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1240-1245
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• 2006

한국어 문장을 구조 분석할 때에 모호성을 발생시키는 유형 중의 하나가 나열 및 병렬형이다. 문장 구조 복잡도를 증가시키는 나열 및 병렬형을 구조 분석 전에 미리 하나의 단위로 묶어서 처리하는 것이 문장 구조 분석의 정확도를 높이는데 중요하다. 본 연구에서는 형태소 태그를 이용한 기본 규칙으로 문장을 청크 단위로 분할하고 분할된 청크 중에서 나열형을 인식하여 해당되는 청크들을 하나의 나열 청크로 통합하여 청크의 개수를 줄인다. 병렬형에 대해서는 반복되는 병렬 청크의 범위와 생략된 용언을 복원한다. 이러한 인식은 첫 단계로 기호(symbol)를 중심으로 구축된 간단한 규칙으로 인식을 하고 이러한 규칙에 해당되지 않는 형태의 나열 및 병렬형은 Maximum Entropy 모델을 이용하여 적용한다. ME모델은 어휘자질, 형태소 품사 자질, 거리 자질, 의미자질, 구 단위 태그 자질(NP:명사구, VP:동사구, AP:형용사구), BIO 태그(Begin, Inside, Outside) 자질에 대한 ME(Maximum Entropy) 모델을 이용하여 구축되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.55-60
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• 2021

최근 한국어에 대한 자연어 처리 연구는 딥러닝 기반의 자연어 이해 모델을 중심으로 각 모델의 성능에 대한 비교 분석과 평가가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 한국어 생성 모델에 대해서도 자연어 이해 영역의 하위 과제(e.g. 감정 분류, 문장 유사도 측정 등)에 대한 수행 능력만을 정량적으로 평가하여, 생성 모델의 한국어 문장 구성 능력이나 상식 추론 과정을 충분히 평가하지 못하고 있다. 또한 대부분의 생성 모델은 여전히 간단하고 일반적인 상식에 부합하는 자연스러운 문장을 생성하는 것에도 큰 어려움을 겪고 있기에 이를 해결하기 위한 개선 연구가 필요한 상황이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 한국어 생성 모델이 일반 상식 추론 능력을 바탕으로 문장을 생성하도록 KommonGen 데이터셋을 제안한다. 그리고 KommonGen을 통해 한국어 생성 모델의 성능을 정량적으로 비교 분석할 수 있도록 평가 기준을 구성하고, 한국어 기반 자연어 생성 모델의 개선 방향을 제시하고자 한다.