• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.165-168
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• 2006

이 논문은 유한상태변환기만을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅 시스템을 제안한다. 기존의 한국어 형태소 분석 시스템들은 규칙기반 형태소 분석기가 주를 이루고 한국어 품사 태깅 시스템은 은닉마르코프 모델 기반 품사 태깅이 주를 이루었다. 한국어 형태소 분석의 경우 유한상태변환기를 이용한 경우도 있었으나, 이 방법은 변환기를 작성하기 위한 규칙을 수작업으로 구축해야 하며, 그 규칙에 따라서 사전이 작성되어야 한다. 이 논문에서는 품사 태깅 말뭉치를 이용해서 유한상태변환기에서 필요한 모든 변환 규칙을 자동으로 추출한다. 이런 방법으로 네 종류의 변환기, 즉, 자소분리변환기, 단어분리변환기, 단어형성변환기, 품사결정변환기를 자동으로 구축한다. 구축된 변환기들은 결합연산(composition operation)을 이용하여 하나의 유한상태변환기를 구성하여 한국어 형태소 분석과 동시에 한국어 품사 태깅을 수행한다. 이 방법은 하나의 유한상태변환기만을 이용하기 때문에 복잡도는 선형시간(linear complexity)을 가지면, 형태소 분석기와 품사 태깅 시스템을 매우 짧은 시간 내에 개발 할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.197-201
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• 2010

지식/정보 서비스의 수준이 급격히 발전함에 따라 기반 기술인 자연언어처리의 중요성이 증가했고, 또 여러 분야에서 다양한 목적에 부합하는 자연언어처리 도구를 필요로 하고 있다. 한국어 자연언어처리 기반 기술 중에서 형태소 분석은 기초적이면서도 중요한 분석 단계이다. 하지만 현재까지 개발된 한국어 형태소 분석기들은 대부분 특정 시스템에 맞게 최적화되어 실행 효율성과 정확성을 높이는데 중점을 두고 있다. 이러한 도구들은 접근성과 확장성이 떨어지고 다양한 요구에 유언하게 대처할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 플러그인 형태의 한국어 형태소 분석 컴포넌트들을 이용하여 유연하게 워크플로를 구성하고 다양한 목적에 맞게 활용할 수 있도록 지원하는 한국어 형태소 분석 시스템을 제안한다. 이번 연구를 통해서 보다 많은 사람들이 형태소 분석 기술에 쉽게 접근하고 활용하여, 한국어 분석 기반 기술 및 용용 기술이 더욱 발전 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.246-252
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• 1996

한국어 형태소 분석기의 효율성에 영향을 미치는 요인은 분석 알고리즘의 효율성보다도 어휘 사전 등 형태소 분석과 관련된 여러 가지 요인들이 미치는 영향이 훨씬 더 크다. 따라서 단어의 유형 분류 기법이나 불규칙 용언의 분석 방법을 비롯하여 어휘 사전의 구조 및 크기, 알고리즘의 선택과 구현 등 형태소 분석과 관련된 모든 요소들을 형태소 분석에 적합하도록 구성하여야 한다. 본 논문에서는 어휘형태소 사전과 문법형태소 사전의 크기, 한글 문서에 나타나는 단어의 특성 등 형태소 분석기의 효율 및 성능에 영향을 미치는 요소들을 고찰하였다. 그 결과로 알고리즘의 효율보다는 사전 탐색 시간이 형태소 분석에 미치는 영향이 매우 크다는 것을 알 수 있었다. 이와 같이 형태소 분석기의 성능에 영향을 미치는 요인들을 고려하여 구현된 범용 형태소 분석기 HAM에 대하여 형태소 분석 기능과 철자 검사 기능을 실험하였다. 형태소 분석 성공률에 대한 실험 결과 99.46%의 분석률을 보이고 있으며, 맞춤법 검사 기능으로는 상용화된 철자 검사기와 비슷한 성능을 보이고 있다. HAM의 처리 속도는 pentium 120MHz linux 2.0 환경에서 1 초에 약 1,000 단어를 분석한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.233-237
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• 2014

한국어 자료를 자동으로 처리하기 위해서 다양한 형태소 분석기가 연구되었으나, 대부분의 형태소 분석기는 미리 등록된 명사가 아니면 제대로 분석하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문은 기존의 형태소 분석기를 수정하여 미등록 명사를 인식하도록 하는 방법을 소개한다. 이 방법은 비록 학습 알고리즘을 포함하지 않지만 비교적 구현이 쉽고 속도가 빠르며 형태소 분석기의 정확률 향상에 도움이 되었음을 실험으로 검증하였다. 그리고 이 알고리즘을 응용하여 사람이 반자동으로 미등록 명사를 포함할 가능성이 높은 어절을 수집하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.331-339
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• 1993

본 논문에서는 한국어의 음절 특성을 이용한 한국어 형태소 분석기를 제시하였다. 이 형태소 분석기는 품사별 음절 정보, 불규칙 음절 정보, 활용어절 음절 정보, 선어말 어미 음절 정보 등을 이용하여 음절 단위로 형태소 분석을 한다. 음절 단위의 형태소 분석 방법은 음소 단위의 방법보다 형태소 분석시에 생성될 수 있는 잘못된 중간 분석 결과를 크게 감소시켜, 사전 탐색 부담을 최소화한다. 시스템의 사전은 품사별 결합 특성과 사전 표제어의 길이별 분포 특성을 이용하여 구성하였으며, 그 규모는 약 16만 어휘이다. 이러한 사전 구성은 효율적인 사전검색을 제공하며, 특히 철자 검색기와 자동 인덱싱 등의 다양한 응용 시스템 요구를 곧바로 수용할 수 있는 유연성과 효율성을 갖고 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권9호
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• pp.19-27
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• 2023

형태소는 한국어에서 의미를 가진 최소단위이기 때문에, 한국어 언어모델의 성능을 높이기 위해서는 정확한 형태소 분석기의 개발이 필요하다. 기존의 형태소 분석기는 대부분 어절 단위 토큰을 입력 값으로 학습하여 형태소 분석 결과를 제시한다. 하지만 한국어의 어절은 어근에 조사나 접사가 부착된 형태이기 때문에 어근이 같은 어절이어도 조사나 접사로 인해 의미가 달라지는 성향이 있다. 따라서 어절 단위 토큰을 사용하여 형태소를 학습하면 조사나 접사에 대한 오분류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 형태소 단위의 토큰을 사용하여 한국어 문장에 내재된 의미를 과악하고, Transformer를 사용한 시퀀스 생성 방식의 형태소 분석기를 제안한다. 또한, 미등록 단어 문제를 해결하기 위해 학습 말뭉치 데이터를 기반으로 사용자 사전을 구축하였다. 실험 과정에서 각 형태소 분석기가 출력 한 형태소와 품사 태그를 함께 정답 데이터와 비교하여 성능을 측정하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 형태소 분석기가 기존 형태소 분석기에 비해 성능이 높음을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.279-284
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• 2008

본 연구에서는 어절패턴을 이용하는 새로운 방식의 한국어 형태소 분석기 KGuru-MA에 대해서 설명한다. KGuru-MA는 품사 부착 말뭉치에서 개방어를 생략하여 어절 패턴을 반자동으로 학습하여 어절 패턴 사전과 형태소 확률 정보 사전을 구성한 후, 이 사전을 이용하여 형태소를 분석한다. 본 형태소 분석기는 어절패턴을 사용하여 형태소 분석하기 때문에 기존 형태소 분석기에 존재하는 접속검사 과정이 생략된다. 또한, 형태소 분석 과정이 기존의 형태소 분석기에 비해 단순하여 기초 자연언어 처리 시스템이 가지는 강건성을 보장한다. 본 연구는 "21세기 세종기획 3차년도 말뭉치"를 이용한 실험 결과, 기존 형태소 분석기 못지 않은 성능을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.413-418
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• 1998

음성 합성 시스템의 한 모듈로서 한국어 문자열을 음소열로 자동 변환하는 시스템을 구현하였다. 문자열을 음소열로 변환할 때에는 한국어 음운현상에 대한 체계적인 분석 과정이 필요하다. 한국어의 음운 변화 현상은 단일 형태소 내부와 여러 형태소가 결합하여 한 어절을 이루는 경우 그 형태소 경계, 그리고 어절 경계에서 서로 다른 음운규칙이 적용된다. 따라서 언절이나 문장 등의 입력을 음소열로 변환하기 위해서는 형태소 분석, 태깅작업이 반드시 수행되어야 올바른 발음열을 유도할 수 있다. 본 논문에서 제안한 시스템은 한국어의 형태음운현상을 반영하기 위해 형태소 분석을 선행한 후, 한국어에서 빈번하게 발생하는 음운 변화 현상의 분석을 통해 정의된 음소 변동 규칙과 변이음 규칙을 선택적으로 적용하여 형태소, 어절, 언절 또는 문장 등의 다양한 형태의 입력에 대해 발음열을 생성한다. 기존의 연구에서 분리되어 있던 형태소 태거와 변환시스템을 통합하여 사용자 편의성을 높였으며 텍스트 기반의 형태소 분석기를 사용하기 때문에 원형이 복원되는 형태소들에 대한 처리 루틴을 두어 오류를 감소 시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.395-404
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• 1993

본 논문은 형태소간의 접속 특성과 대형 말뭉치(Corpus)에서 추출된 인접 말마디의 정보를 이용해서 한국어 형태소 분석기를 구현한다. 언어는 단지 규칙으로만 처리하기에는 불가능한 복잡한 구조와 중의성을 갖고 있기 때문에 과거에 주로 연구되었던 형태소들간의 접속 특성과 규칙을 이용한 형태소 분석은 실제로 구문분석 단계에서 사용될 수 있는 실용성을 제시하지 못했다. 따라서 형태소 접속 특성뿐만 아니라 인접 말마디와의 관계를 사전에 기술함으로써 보다 실용성 있는 형태소 분석기의 구현을 시도한다. 아울러 본 형태소 분석기의 효능은 정착하고 풍부한 정보를 사전에 효율적으로 수록함으로써 이룩될 것이며, 이를 위해 기존 사전의 보강에 필요한 정보들을 대형 말뭉치로부터 추출하여 사전에 첨가시킨다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.41-47
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• 2001

본 논문에서는 한국어 형태소 해석기에 다중 스레드 기법을 도입하여 다중 처리가 가능하도륵 하였다. 기존의 여러 형태소 해석기들은 언어 분석에만 관심이 있었기 때문에 다량의 문서를 동시에 처리하는 기능을 고려하지 않았다. 그러나 형태소 해석기가 정보 검색 시스템 분야에서 사용되기 시작하면서, 다수의 사용자가 대량의 문서를 처리해야 하는 필요성이 생겼다. 스레드 간에는 메모리 영역과 같은 자원을 공유한다. 이러한 특징 때문에 자칫하면 예상치 못한 결과가 야기될 수 있다. 따라서, 다중 스레드 기법을 사용하기 위해서는 스레드의 특징을 고려한 조치가 필요하다 기존의 한국어 형태소 해석기의 소스 코드를 분석하여 자주 사용되는 전역 변수는 하나의 구조체로 구성하였다. 그리고 이러한 전역 변수와 크기가 큰 지역 변수를 사용할 때 메모리를 동적으로 할당하였다. 또한, 파일에서 입력값을 읽어오거나 파일에 결과값을 쓰는 등 여러 스레드가 접근할 때 값이 변경될 위험이 있는 부분은 조건 변수를 이용하여 동기화 시켰다. 구현된 시스템의 검증을 위하여, 단일 스레드 방식으로 순차적인 처리를 하는 원래의 형태소 해석기와 비교 실험을 실시하였다. 35Kbyte 문서 30개를 처리하는 경우, 다중 처리가 가능한 형태소 해석기가 단일 스레드 방식의 형태소 해석기보다 처리속도가 약 12% 향상되었다.