한국어 학습자들에게 있어 쓰기는 다른 어떤 영역에 비해 어려워하는 부분이다. 그러나 향후 이들이 학교에서 수업을 듣고, 과제 및 발표를 하고 더 나아가 취업 등의 상황에 적응하기 위해서는 글을 구성하여 조직적으로 쓸 수 있는 능력이 필수적이다. 그러므로 이에 대한 지도방안을 강구할 필요성이 있다. 일반적으로 쓰기 특성은 쓰기 산출성, 쓰기 복잡성 및 쓰기 오류 등을 통해 많이 살펴본다. 이에 따라 본 연구는 우선 베트남인 한국어 학습자, 중국인 한국어 학습자 및 한국인 대학생들을 대상으로 그림과 A4 용지를 제공한 후 자유로이 글을 쓰게 하였다. 그 후 쓰기 자료를 토대로 구문 산출성(총 C-unit수, 총 어휘수), 구문 복잡성(C-unit당 단어의 수와 절밀도) 및 쓰기 오류(조사, 연결어미, 어휘오류, 띄어쓰기오류)의 차이를 살펴보았다 연구결과 베트남인, 중국인 한국어 학습자들은 한국인 대학생애 비해 구문 산출성, 복잡성이 유의미하게 낮았으며, 조사와 연결어미에서 한국인 대학생에 비해 많은 오류를 나타냈었다. 연구 결과에 따라 한국어 학습자들을 위한 쓰기 지도 방안을 논의하였다. 그러나 본 연구에서는 연구대상자의 한국어 수준 및 거주기간에 따른 쓰기 특성의 차이를 검증하지 못했다. 따라서 향후 연구에서는 이를 고려하여 살펴볼 필요성이 있다.
표기 체계인 한글을 한국어 음가로 변환하는 음운변동 규칙을 역으로 적용하여, 한국어 음가를 한국어를 표기하는 문자 체계인 한글로 전환시키는 규칙을 고안하는 것이 본 연구의 목표이다. 제정된 규칙은 한국어 음성인식에 있어서 매우 귀중한 역할을 담당한다. 일반적인 음성인식 기법은 수회의 학습과정을 통하여 추출된 음성의 표준패턴과 인식 대상으로 입력된 음성을 비교하여 가장 유사한 패턴을 찾는 방법을 사용한다. 이 때 표준 음성패턴이 띄어쓰기 단위의 어절이라면 수백만 개의 표준 패턴이 수록되어야 하므로 표준패턴을 위한 방대한 데이터베이스의 구축은 물론 표준패턴과의 비교 회수도 너무 많아져서 실용화가 불가능하다. 이에 대한 대안인 음절 단위 인식의 경우는 인식된 음가가 실제의 한글 표기와 맞지 않으므로, 인식된 결과를 출력할 때에 실제의 한글표기로 변환해 주어야 하는 과제를 안게 된다. 이 과제를 해결하는 과정, 즉 일련의 한국어 음가들을 일련의 한글 표기 문자로 바꾸어 주는 과정에서는 본 논문에서 제안한 표준 한국어 음가 - 표기 문자 변환 규칙을 적용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 새롭게 제안된 표준 한글 음가-표기 문자 변환 규칙을 사용하여 한국어 음가를 한글 표기로 변환하는 시스템을 구현하였다. 그리고, 고안된 규칙의 무결성을 보이기 위하여 표준 발음규칙 30항을 반영하는 데이터 집합을 이용하여 구현된 시스템을 시험하였으며, 그 실험 결과를 제시한다.
과학교육 논문의 글쓰기 실태를 한국어 기초 문법과 번역투의 측면에서 조사하고 그 개선점을 찾아보았다. 과학교육 연구는 사회과학과 자연과학의 특성을 모두 나타내며 양적 연구를 더 많이 하는 특징이 있어 논문 글쓰기 방식에 영향을 미칠 수 있다. 이 연구에서 번역투는 순수한 한국어가 아닌 외국어에서 유래한 상투적 표현을 말한다. 한국어 기초 문법은 호응의 문제, 맞춤법 띄어쓰기 문장 부호의 문제, 사동표현의 문제, 무분별한 영어 사용의 문제로 정리하였고, 번역투는 영어번역의 문제, 일본어 번역의 문제, 영어와 일본어 번역의 문제로 구분하였다. 이에 따라 한국과학교육학회지 한 호에 실린 논문 9편의 글쓰기 중에서 한국어 기초 문법에 어긋나는 사례와 번역투에 해당하는 사례를 찾아 문제를 논의하고 대안을 제시하였다. 빈도가 높은 문제사례는 '~적', '영어 사용', '복수 표현', '하다류 피동', '~고 있는', '~을 통하여', '~에 대하여', '가지다', '관형격조사 ~의', '사물주어 수동태', '사동(시키다)' 등이었다. 연구 결과에 기초하여 과학교육 소논문의 글쓰기 특징을 '양적 연구의 글쓰기', '학술 연구의 객관적 글쓰기', '외국에서 유래한 연구의 글쓰기' 세 가지로 정리하였다. 과학교육 논문 글쓰기에 나타나는 문제를 개선하기 위해 과학교육 연구자는 한국어 기초 문법과 번역투에 관심을 기울이고, 구체적인 사례와 내용을 숙지할 필요가 있다. 이 연구의 결과는 한국어 글쓰기 교육과 문법 교육에 활용할 수 있다.
In this work, we propose an automatic word spacing system for Korean using conditional random fields (CRFs) with Korean features. We map a word spacing problem into a classification problem in our work. We build a basic system which uses CRFs and Eumjeol bigram. After then, we analyze the result of inner-test. We extend a basic system added by some Korean features which are Josa, Eomi and two head Eumjeols of word extracting from lexicon. From the results of experiment, we can see that the proposed method is better than previous methods. Additionally the proposed method will be able to use mobile and speech applications because of very small size of model.
본 논문에서는 세종형태분석 말뭉치에 포함되어 있는 오류를 효율적으로 수정하기 위하여 오류 수정도구를 개발하였다. 세종형태분석 말뭉치에서 오류를 검출하기 위하여 형태소 생성과 자동 띄어쓰기 방법을 이용하였다. 검출된 오류를 수정하기 위하여 철자 오류 수정, 형태소 삭제 수정, 형태소 삽입 수정, 어절 재분석 방법을 사용하였다. 또한 최대한 반복적인 작업은 수행하지 않도록 설계하였다. 구현된 오류 수정 도구를 통하여 세종형태분석 말뭉치를 수정하였을 경우 텍스트 파일 형태의 말뭉치에서 오류를 수정하는 것보다 최소 9배 이상 빠른 작업이 가능하였으며, 사용자가 오류 수정 작업을 진행할수록 수정 속도가 빨라짐을 실험을 통해서 알 수 있었다.
한글의 글자꼴과 장평율 그리고 글줄 길이와 글줄꼴 처리 방식이 가독성에 미치는 효과를 측정하였다. 글자꼴은 명조체, 고딕체, 샘물체를 사용하였고, 장평율은 글자의 가로 대 세로 비율을 1 대 1, 1 대 2 그리고 2 대 1로 변형시킨 세 가지를 사용하였다. 글줄 길이는 60mm와 120mm의 두 가지로 하였고 글줄 끝에서 음절 단위로 끊어 쓴 문장과 어절 단위로 끊어 쓰되 띄어쓰기 여백을 조절한 문장과 조절하지 않은 문장을 사용하였다. 연구결과, 글자꼴에서는 명조체와 고딕체의 가독성이 샘물체보다 좋았고, 가로 대 세로의 비율이 1 대 1이거나 1 대 2인 글자의 가독성이 2 대 1인 글자의 가독성보다 우수하였다. 이러한 연구 결과는 한글 정보 처리 과정에서 자모보다 글자가 중요한 시각 정보로 사용되고 한번 응시하는 동안에 표집되는 글자수가 가독성에 영향을 미칠 수 있다는 사실을 시사한다. 글줄 길이는 120mm일 때의 가독성이 더 좋았고 글줄 끝처리 방식은 가독성에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
웹 문서는 일반 문서들과 달리 자유로운 형식으로 기술되어 있고, 원문에 태그나 코드 등 불필요한 내용들을 많이 포함하고 있어 언어 처리에 바로 사용하기에 적합하지 못하다. 본 논문은 인덱싱 대상 문서로 사용되는 웹 문서를 자동으로 수집하여, 문장 단위로 정렬된 문서로 제작, 관리하는 통합 전처리 시스템인 Web Tagger의 구조와 전처리 방법을 소개한다. Web Tagger는 문서 정제, 문장 분할, 띄어쓰기의 과정을 거쳐 웹 문서에서 표준화된 정보를 추출하고, 형태소 분석기를 포함한 응용 시스템의 목적에 맞게 XML 형식의 원문 코퍼스를 자동으로 생성하고 관리한다. '정규문법(Regexp)', '휴리스틱', '품사 인덱스 참조', 'C4.5를 사용한 학습 규칙' 등의 다양한 전처리 기법은 형태소 분석 정확도 향상과 시스템 안정성 보장에 기여한다.
웹상에 공유되어진 문서의 내용을 대표하는 색인어 추출은 정보 검색 시스템의 질을 좌우한다. 한국어의 자유로운 복합명사나 띄어쓰기 규약, 사전 미등록 어휘 등으로 색인어 추출시 질의어와 색인어 사이의 형태상의 불일치(Syntactic Term Mismatch)가 발생하여 검색성능을 저하시키는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 사전을 통한 형태소 해석을 통해 단위명사(Unit Noun)로 색인어를 추출하고 사전 미등륵어는 N-gram 기반 색인 방법을 이용하여 질의어와 색인어 사이의 부분 일치된 문서도 추출될 수 있는 방법을 제안하였으며, 색인어와 질의어 사이의 유사도 계산을 통해 문서의 우선순위를 정함으로써 색인기의 성능을 높이는 방법을 제안한다.
한글 표기를 음가로 변환하는 규칙을 역으로 적용하여 음가를 한글 표기로 전환시키는 표준 규칙을 고안하는 것이 본 연구의 목표다. 이러한 표준 규칙은 음성인식에 반드시 필요한 귀중한 자료가 된다. 음성 인식은 표준으로 기록된 음성의 패턴과 입력을 비교하여 가장 유사한 패턴을 찾는 방법을 사용한다. 이때 표준 음성 패턴이 띄어쓰기 단위라면 수백만 개의 표준 패턴이 수록되어야 한다. 이렇게 하면 표준 패턴을 위한 데이터베이스도 너무 커지고 비교회수도 너무 많아져서 실용화가 불가능하다. 그래서, 음절단위로 인식하는 것이 바람직하다. 음절단위로 인식하면 인식된 음가가 한글 표기 문법에 맞지 않으므로, 인식 결과를 출력할 때에는 음가를 그대로 출력하는 것이 아니라 한글표기로 변환하여 표기해야 한다 이때, 본 연구의 연구 결과인 표준규칙을 사용한다.
한국어 텍스트에 나타나는 오류어의 유형은 크게 단순 철자오류와 문맥 철자오류로 구분할 수 있다. 이중 문맥 철자오류는 문맥의 의미 통사적 관계를 고려해야만 해당 어휘의 오류 여부를 알 수 있는 오류로서 철자오류 중 교정 난도가 가장 높다. 문맥 철자오류의 유형은 발음 유상성에 따른 오류, 오타 오류, 문법 오류, 띄어쓰기 오류로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 오타 오류에 의해 발생하는 문맥 철자오류를 어의 중의성 해소와 같은 문제로 보고 교정 어휘 쌍을 이용한 통계적 문맥 철자오류 교정 방법을 제안한다. 미리 생성한 교정 어휘 쌍을 대상으로 교정 어휘 쌍의 각 어휘와 주변 문맥 간 의미적 연관성을 통계적으로 측정하여 문맥 철자오류를 검색하고 교정한다. 제안한 방법을 적용한 결과 3개의 교정 어휘 쌍 모두 90%를 넘는 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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