• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2010

본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1998년도 제10회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.353-357
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• 1998

이 논문은 대용어의 한 유형으로 인정되는 영형 대명사를 식별하기 위한 것이다. 이를 위해서는 한국어 통사 규칙들과 사전 항목들이 필요하다. 사전 항목들은 각각 자질과 값을 갖고, 통사 규칙 내부에는 이런 자질과 값들이 명세된다. 이 통사 규칙들을 토대로 하여, 발화체에 통사 구조들을 부여한다. 영형 대명사는 자질과 값을 명세한 통사 규칙을 씀으로써 식별이 가능하다. 영형 대명사는 주어와 보충어로 나뉘는데, 영형 주어는 동사가 머리인 S의 subj 자질 값이 cov(covert)일 때 식별된다. 영형 보충어는 다시 명사구와 동사구의 covc (covert complement) 자질 값이 0이 아닐 때 식별된다. 이러한 자질과 값으로 영형 대명사를 식별하는 하나의 알고리듬을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.353-355
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• 2013

한국어는 어근의 형태가 변하는 굴절어인 영어와 달리, 한 어절이 어근과 접사가 결합하여 각자 고유한 의미를 지닌다. 이 때문에 하나의 어절에 대한 형태소 분석 후보가 여러 개가 나올 수 있어 구문 분석을 더욱 어렵게 만든다. 본 논문에서는 한국어의 통사적 특성에 적합한 의존문법을 이용하여 구분 분석을 수행한다. 모든 형태소 분석 후보에 의존관계를 부여하고 통사적 제약규칙을 통해 의존관계를 줄여나간다. 특히, 기존의 통사적 제약규칙에 형용사의 결합정보와 논항정보를 이용한 통사적 제약규칙을 추가하여 생성 가능한 의존관계의 수를 줄인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.694-696
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• 2002

본 논문은 한국어 복합문에서의 영 대용어 해결을 위해 복합문 분해 알고리즘과 영 대용어 복원규칙을 제안하고, 해결 방법을 제시한다. 복합문 분해를 위해서는 복합문 구성에 관여하는 활용 어미들을 이용하고, 영 대용어 복원을 위해서는 생략될 때 적용된 통사규칙을 역으로 이용한다. 제안한 방법을 이용한 결과 전체 영 대용어 중 83.53%가 해결 가능하며 11.52%는 부분적으로 해결 가능하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.7-14
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• 2007

본 논문에서는 자연스러운 한국어 운율구 경계를 예측하기 위해 (1) 문장 성분을 하위범주화하고, (2) 세분화된 문장 성분 간 의존관계를 이용하여 통사구를 추출하며 (3) 추출한 통사구의 유형에 따른 운율구 경계 예측 규칙을 설정하였다. 또한, (4) 통사적 정보 외에도 통사구와 문장의 길이, 통사구의 문장 내 위치, 문맥의 의미 정보 등에 따라 가변적인 운율구 경계를 판단하여 보다 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측 시스템을 개발하였다. 그 결과 통사구 경계와 상관 관계가 높은 강한 운율구 경계 예측과 운율구 내부 비경계 예측에 있어 90% 이상의 높은 재현율과 정확도를 보였으며, 전체 운율구 경계 예측에 있어서도 87% 이상의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권10호
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• pp.736-746
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• 2002

한국어에는 복합문에서 영 대용이 빈번하게 발생하여 해석을 어렵게 한다. 따라서 본 논문에서는 한국어 영 대용어 처리를 위해 복합문 분해 알고리즘과 복합문 영 대용어 복원 규칙을 제안하고, 해결방법을 제시한다. 본 논문은 신문 기사의 복합문 중에서 보조용언 내포문을 제외한 인용문, 접속문, 내포문을 처리 대상으로 한다. 복합문 분해를 위해서는 복합문 구성에 관여하는 어미들의 어미 분류표를 이용하고, 영 대용어 복원을 위해서는 생략될 때 적용된 통사규칙을 역으로 이용한다. 인용문은 주어 인칭제약에 따른 동일 명사구 탈락규칙을, 명사화 내포문은 동일 명사구 탈락규칙을, 관형화 내포문은 관계 명사구 탈락규칙을 그리고 접속문은 접속 삭감규칙을 역으로 이용하여 처리한다. 제안한 방법을 이용한 결과 전체 영 대용어 중 83.53%가 해결 가능하며 11.52%는 부분적으로 해결 가능하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.403-408
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• 1997

언어의 내적 특성을 반영하는 의미 문체의 검사 및 교정은 언어의 형태적인 면과 관련있는 단순한 철자 검사 및 교정에 비해 더 난해하고 복잡한 양상을 띤다. 본 논문이 제안하는 의미 정보를 이용한 명사 분류 방법은 의미와 문체 오류의 포착과 수정 기능을 향상시키기 위한 방법의 하나이다. 이 논문은 문맥상 용법이 어긋나는 서술어를 교정하기 위해 명사 의미 분류방법을 서술어/논항의 통사 의미적 관계 분석에 이용하여 의미 규칙을 세우는 과정을 서술한다. 여기서 논항인 명사의 의미 정보를 체계적으로 분류하기 위해 시소러스 기법과 의미망을 응용한다. 서술어와 논항 사이의 통사 의미적 관계에 따라 의미 문체 오류를 검사하고 교정함으로써 규칙들을 일반화하여 구축하게 하고 이미 존재하고 있는 규칙을 단순화함으로써 한국어 문법 검사기의 기능을 보완한다.

• 인지과학
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• 제19권1호
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• pp.89-105
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• 2008

본 논문에서는 자연스러운 한국어 운율구 경계를 예측하기 위해 (1) 문장 성분을 하위범주화하고, (2) 세분화된 문장 성분 간 의존관계를 이용하여 통사구를 추출하며 (3) 추출한 통사구의 유형에 따른 운율구 경계 예측 규칙을 설정하였다. 또한, (4) 통사적 정보 외에도 통사구와 문장의 길이, 통사구의 문장 내 위치, 문맥의 의미 정보 등에 따라 가변적인 운율구 경계를 판단하여 보다 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측 시스템을 개발하였다. 그 결과 통사구 경계와 상관관계가 높은 강한 운율구 경계 예측과 운율구 내부 비경계 예측에 있어 90% 이상의 높은 재현율과 정확도를 보였으며, 전체 운율구 경계 예측에 있어서도 87% 이상의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.303-316
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• 1993

스펠러와 같은 오류 처리 기법은 한 어절 사이의 처리에 국한되거나, 또는 수사 처리와 같이 일부 제한된 품사 영역에서만 어절을 넘어선 처리가 행해지고 있다. 한편 교열과 같은 어절 단위를 넘어선 오류 처리는 완벽한 통사 분석과 의미 해석을 반드시 필요로 한다고 생각되어져 왔다. 그리고 현재 한국어 처리에서는 완벽한 통사적, 의미적 처리가 불가능하기 때문에 교열 시스템 또는 어절 단위를 넘어선 오류 처리에 대한 연구가 거의 전무한 실정이다. 본 논문은 어절을 넘어선 오류의 유형을 분류하고, 문장 단위로 관련된 단어 사용오류를 검사하는 기법과 관련 단어 처리를 위한 규칙 데이타 베이스의 구조를 제안한다. 단어 사이에 존재하는 통사적, 의미적 지배 관계와 연관 관계를 어휘선택 제약으로 이용함으로써 완벽한 통사 분석과 의미 분석이 없이도 교열이 가능하게 하였다.

• 비교문화연구
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• 제52권
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• pp.393-416
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• 2018

영어의 부정 스트리핑 구문은 접속사 but, 부사 not, 그리고 하나의 구성성분 NP로 구성되어있다. 해당 구문은 통사적으로는 불완전한 문장처럼 보이지만 의미적으로는 완전한 해석을 전달하며 특히, 이 구문은 중의적인 해석을 가질 수도 있기 때문에 적절한 접근방법으로 의미부를 분석하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 부정 스트리핑 구문의 통사적 구문생성과 중의성 해소를 위해 직접 해석 접근법(Direct Interpretation Approach)을 기반으로 한 구문 규칙을 제안하고자 한다. 이 규칙은 이전의 연구들이 해결하지 못하는 문제점을 설명할 수 있으며, 통사, 의미, 화용론 등 다양한 특성을 설명해준다.