• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.103-107
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• 2017

한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석은 한국어 자연어처리에서 난이도가 높은 작업들로서 최근에는 해당 문제들을 출력열 생성 문제로 바꾸어 sequence-to-sequence 모델을 이용한 end-to-end 방식의 접근법들이 연구되었다. 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 출력열 생성 문제로 바꿀 시 해당 출력 결과는 하나의 열로서 합쳐질 수가 있다. 본 논문에서는 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 동시에 처리하는 모델을 제안한다. 실험 결과 한국어 형태소 분석과 구구조 구문 분석을 동시에 처리할 시 형태소 분석이 구구조 구문 분석에 영향을 주는 것을 확인 하였으며, 구구조 구문 분석 또한 형태소 분석에 영향을 주어 서로 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.103-107
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• 2017

한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석은 한국어 자연어처리에서 난이도가 높은 작업들로서 최근에는 해당 문제들을 출력열 생성 문제로 바꾸어 sequence-to-sequence 모델을 이용한 end-to-end 방식의 접근법들이 연구되었다. 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 출력열 생성 문제로 바꿀 시 해당 출력 결과는 하나의 열로서 합쳐질 수가 있다. 본 논문에서는 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 동시에 처리하는 모델을 제안한다. 실험 결과 한국어 형태소 분석과 구구조 구문 분석을 동시에 처리할 시 형태소 분석이 구구조 구문 분석에 영향을 주는 것을 확인 하였으며, 구구조 구문 분석 또한 형태소 분석에 영향을 주어 서로 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.305-308
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• 2017

한국어 형태소 분석은 많은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있기 때문에 형태소를 분류하고 형태소에 맞는 알맞은 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 형태소의 품사를 태깅하는 대표적인 방법은 크게 음절 단위 형태소 분석과 단어 단위 형태소 분석의 두 가지로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 의존 파싱 분야에서 널리 활용되고 있는 전이 기반 방식을 적용하여 전이 기반 단어 단위 한국어 형태소 분석 모델을 제안하고 해당 모델을 한국어 형태소 분석 데이터인 세종 품사 부착 말뭉치 셋에 적용하여 F1 97.77 %로 기존의 성능을 더욱 향상시켰다.

• 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 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.305-308
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• 2017

한국어 형태소 분석은 많은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있기 때문에 형태소를 분류하고 형태소에 맞는 알맞은 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 형태소의 품사를 태깅하는 대표적인 방법은 크게 음절 단위 형태소 분석과 단어 단위 형태소 분석의 두 가지로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 의존 파싱 분야에서 널리 활용되고 있는 전이 기반 방식을 적용하여 전이 기반 단어 단위 한국어 형태소 분석 모델을 제안하고 해당 모델을 한국어 형태소 분석 데이터인 세종 품사 부착 말뭉치 셋에 적용하여 F1 97.77 %로 기존의 성능을 더욱 향상시켰다.

• 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.

• 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.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.97-102
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• 2017

형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.37-40
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• 2019

한국어 형태소 분석은 입력된 문장 내의 어절들을 지니는 최소의 단위인 형태소로 분리하고 품사 부착하는 작업을 의미한다. 기존 한국어 형태소 분석 방법은 음절 기반 연구가 주를 이루고 이를 순차 태깅 문제로 보고 SVM, CRF혹은 Bi-LSTM-CRF 등을 이용하거나 특정 음절에서 형태소의 경계를 결정하는 전이 기반 모델을 통해 분석하는 모델 등이 연구되었다. 최근 자연어 처리 연구에서 대용량 코퍼스로부터 문맥을 고려한 BERT 등의 언어 모델을 활용한 연구가 각광받고 있다. 본 논문에서는 음절 단위가 아닌 BERT를 이용한 Sub-word 기반 형태소 분석 방법을 제안하고 기분석 사전을 통해 분석하는 과정을 거쳐 세종 한국어 형태소 분석 데이터 셋에서 형태소 단위 F1 : 95.22%, 어절 정확도 : 93.90%의 성능을 얻었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.241-245
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• 1996

한국어 정보처리 시스템은 유형별로 다양한 형태의 형태소 분석 정보를 필요로 하는데 이를 위하여 한국어의 단어 유형을 분류하고 형태소 분석 결과를 효율적으로 저장하는 자료구조를 제안한다. 형태소 분석에 필요한 단어 유형은 일반적인 유형과 단순화된 유형으로 구분하여 비교하였으며, 이를 기반으로 형태소 분석을 위한 새로운 단어 구성 전이도를 제시하였다. 형태소 분석 결과를 저장하는 자료구조는 HAM에서 사용되고 있는 자료구조를 기반으로 응용시스템에서 필요로 하는 정보를 쉽게 사용할 수 있도록 보완하고 저장 공간의 효율성을 개선하였다.