• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.491-496
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• 1999

한국어 형태소 분석 방법 중 좌우 최장일치법은 분석 모델은 단순하지만 분석 후보의 과생성과 backtracking 발생 문제 등으로 인하여 연구가 미진하였다. 또한 Two-level 모델은 최장일치법에서 나타나는 문제점, 많은 two-level 규칙의 필요성, 그리고 중간 결과의 이용 문제로 인하여 한국어에 거의 적용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 형태소 분석의 일반적인 모델로 알려진 Two-level 모델의 단점인 backtracking 문제와 분석 후보의 과생성 문제 그리고 중간 결과의 미사용 문제를 좌우 최장일치법을 이용하여 처리하는 방법론을 제안하고 좌우 최장일치법이 한국어 형태소 분석 방법에 효율적으로 적용될 수 있음을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.255-261
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• 1996

한국어 형태소 분석 방법중 최장일치법은 영어의 분석처럼 one-pass로 한국어를 분석할 수 있도록 하는 기법에 가장 적절하다. 그러나 최장일치법은 매우 많은 분석 후보를 생성하여 탐색 회수가 많아 시스템의 성능을 떨어뜨린다. 또한 대부분의 한국어 형태소 분석 시스템들은 형태소 자체에만 중점을 두어 한국어 분석 시스템 전체의 성능은 고려하지 않아 형태소 분석 시스템의 결과가 파서의 입력에 적절치 못한 결과를 생성한다. 본 논문에서는 형태소 분석의 원형복원 규칙과 사전 탐색을 통합하여 과분석 후보에 대한 탐색 회수를 줄이고 전체 시스템의 성능을 향상시키기 위해 파서에 적합한 입력을 제공하는 확장된 최장일치법을 제안한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.203-210
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• 2016

한국어는 문장 구성소의 생략과 수식 범위가 자유롭기 때문에 파싱보다는 형태소 분석 단계에서 처리하면 좋은 경우가 있다. 본 논문에서는 파싱의 부담을 덜어 줄 수 있는 형태소 분석기의 기능 확장 방안을 제안한다. 이 방법은 미지어의 추정, 복합 명사 및 복합동사의 처리, 숫자 및 심볼의 처리에 의해 여러 형태소 열이 하나의 구문 범주를 가질 때 이것을 최장일치 방법으로 결합하고 의미 자질을 부여하여 하나의 구문 단위로 처리하는 것이다. 제안한 형태소 분석 방법은 불필요한 형태론적 모호성이 제거되고 형태소 분석 결과가 줄어들어 태거 및 파서의 정확률이 향상되었다. 또한, 실험을 통해 파싱트리는 평균 73.4%, 파싱 시간은 평균 52.9%로 줄었음을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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• pp.157-166
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• 1999

형태소 분석 단계는 자연어 처리 과정의 첫 번째 단계로써 주어진 입력 어절들에 대한 형태소들의 조합을 추출하는 일을 한다. 형태소 분석 시스템의 기본적인 기능은 매우 중요하여 적용되는 형태소 분석 알고리즘에 따라 형태소 분석 시스템의 성능에 영향을 미친다. 그러나 형태소 분석 시스템, 구문 분석 시스템 및 의미 분석 시스템이 연계되어 하나의 자연어 처리 시스템이 구축되는 관점에서는 구문분석 시스템의 부담을 줄여 전체 시스템의 효율을 향상시키기 위하여 구문 분석 시스템의 입력에 적합한 형태소 분석 결과를 생성해주는 일 또한 형태소 분석 시스템의 중요한 역할이라 할 수 있다. 본 시스템은 최장일치법을 이용한 형태소 분석 방법으로 입력 어절에 대한 형태소 분석을 수행하는 동안 분석 후보의 개수를 줄이고 사전 탐색 시간을 줄여준다. 또한 구문분석 시스템의 입력에 적절한 형태소 분석 결과를 생성하여 전체 응용 시스템의 효율성을 향상시킨다.

• KAPE누리
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• 통권112호
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• pp.4-9
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• 2005

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.739-741
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• 2004

최장 공통 부분 스트링이란 주어진 두 개 이상의 스트링에서 가장 길게 일치하는 공통 부분 스트링을 계산하는 문제이다 최장 공통 부분 스트링은 스트링 프로세싱이나 생물정보학 분야에서 널리 사용되고 있는 중요한 문제이지만, 현재까지 연구된 동적 프로그래밍이나 써픽스 트리를 사용한 방법은 저장 공간을 많이 차지하므로 효율적이지 못하다 따라서 적은 저장 공간을 차지하면서도 최장 공통 부분 스트링을 빨리 구할 수 있는 알고리즘이 필요하며, 본 논문에서는 이를 위해 써픽스 배열을 도입하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 선형 시간, 공간 복잡도를 가지며, 써픽스 트리의 최하 공통 조상(LCA, Lowest Common Ancestor) 연산이나 써픽스 배열에서 사용하는 그와 비슷한 구간 최소 값 질의(RMQ, Range Minima Query)를 전혀 사용하지 않으므로 매우 효율적이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.212-214
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• 2012

한국어 형태소 분석 및 품사 부착에 대한 연구는 지속적으로 이루어져 왔으며 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 등을 중심으로 연구되었다. 본 논문에서는 최근 활용도가 높아지고 있는 모바일 기기에 적합한 한국어 형태소 분석 및 품사 부착 방법을 제안한다. 모바일 기기는 계산 처리 능력과 사용 가능한 메모리가 제한되기 때문에 전통적인 방법을 사용하여 형태소 분석 및 품사 부착을 수행하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙 기반 형태소 분석 방법인 좌최장일치법을 변형하여 형태소 분석을 수행 하고, 통계적인 방법인 hidden Markov model 을 축소하여 형태소 품사 부착을 수행한다. 제안하는 방법은 기존의 hidden Markov model을 사용한 시스템과 유사한 성능을 보여주며 모바일 기기에 적합하도록 소량의 메모리 사용과 월등히 빠른 속도로 형태소 분석 및 품사 부칙을 수행할 수 있다.

• 인지과학
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• 제24권2호
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• pp.95-109
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• 2013

본 논문에서는 제한된 자원을 사용하는 기기에 적합한 경량화된 한국어 형태소 분석 및 품사 부착 방법을 제안한다. 관련된 초기 연구로는 규칙에 기반을 둔 방법들이 적용되었으나 최근에는 통계에 기반을 둔 방법들을 중심으로 연구되고 있다. 계산 처리 능력과 사용 가능한 메모리가 제한되는 환경에서는 규칙에 기반을 둔 방법보다 상대적으로 많은 자원을 사용하는 통계에 기반을 둔 방법을 사용하여 형태소 분석 및 품사 부착을 수행하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙에 기반을 둔 형태소 분석 방법인 좌최장일치법을 개선하여 형태소 분석을 수행하고, 통계적인 방법인 hidden Markov model을 축소하여 형태소 품사 부착을 수행한다. 제안하는 방법은 기존의 hidden Markov model을 사용한 시스템과 유사한 성능을 보여주며 소량의 메모리 사용과 월등히 빠른 속도로 형태소 분석 및 품사 부착을 수행할 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.316-320
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• 2018

복합명사는 둘 이상의 말이 결합된 명사를 말하며 문장에서 하나의 단어로 간주된다, 그러나 맞춤법 및 띄어쓰기 검사나 정보검색의 색인어 추출, 기계번역의 미등록어 추정 등의 분야에서는 복합명사를 구성하는 개별 단어를 확인할 필요가 있다. 이 과정을 복합명사 분해라고 한다. 복합명사를 분해하는 방법으로 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 등이 있으며 본 논문에서는 규칙을 기반으로 최소한의 통계 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 본 논문은 4개의 분해 규칙을 적용하여 분해 후보를 생성하고 분해 후보들 중에 우선순위를 정하여 최적 후보를 선택하는 방법을 제안한다. 기본 단어(명사)로 트라이(trie)를 구축하고 구축된 트라이를 이용하여 양방향 최장일치를 적용하고 음절 쌍의 통계정보를 이용해서 모호성을 제거한다. 성능을 평가하기 위해 70,000여 개의 명사 사전과 음절 쌍 통계정보를 구축하였고, 이를 바탕으로 복합명사를 분해하였으며, 분해 정확도는 단어 구성비를 반영하면 96.63%이다. 제안된 복합명사 분해 방법은 최소한의 데이터를 이용하여 복합명사 분해를 수행하였으며 트라이 자료구조를 사용해서 사전의 크기를 줄이고 사전의 검색 속도를 개선하였다. 그 결과로 임베디드 시스템과 같은 소형 기기의 환경에 적합한 복합명사 분해 시스템을 구현할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권5호
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• pp.319-326
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• 2009

문자열 연산이 계산 생물학 분야에 응용되면서 효율적인 문자열 연산을 위한 다양한 자료구조와 알고리즘이 연구되고 있다. 최장 공통 부분 문자열 문제는 두 개 이상의 문자열에서 가장 길게 일치하는 부분문자열을 찾는 연산이며, 최대 반복자 문제는 하나의 문자열에서 두 번 이상 반복되는 부분문자열을 찾는 연산이다. 이 연산은 패턴 매칭, 유사도 측정 등의 문자열 처리 분야에서 중요하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 $n{\times}n{\times}n$ 프로세서를 사용하여 두 문자열의 최장 공통 부분문자열을 구하는 알고리즘과 주어진 문자열의 최대 반복자를 찾는 알고리즘을 제안하며, 이 알고리즘들은 모두 O(1) 시간 복잡도를 갖는다.