• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.418-423
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• 2022

한국어 형태소 분석은 자연어 처리의 기초가 되는 태스크이므로 빠르게 결과를 출력해야 한다. 기존연구는 자동회귀 모델을 한국어 형태소 분석에 적용하여 좋은 성능을 기록하였다. 하지만 자동회귀 모델은 느리다는 단점이 있고, 이 문제를 극복하기 위해 비자동회귀 모델을 사용할 수 있다. 비자동회귀 모델을 한국어 형태소 분석에 적용하면 조화롭지 않은 시퀀스 문제와 토큰 반복 문제가 발생한다. 본 논문에서는 두 문제를 해결하기 위하여 다중 디코더 기반의 한국어 형태소 분석을 제안한다. 조화롭지 않은 시퀀스는 다중 디코더를 적용함으로써, 토큰 반복 문제는 두 개의 디코더에 서로 어텐션을 적용하여 문제를 완화할 수 있다. 본 논문에서 제안한 모델은 세종 형태소 분석 말뭉치를 대상으로 좋은 성능을 확보하면서 빠르게 결과를 생성할 수 있음을 실험적으로 보였다.

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

• 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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.140-145
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• 1994

형태소 분석은 단위 형태소를 분리한 후에 변형이 일어난 형태소의 원형을 복원하고, 분리된 단위 형태소들로부터 단어 형성 규칙에 맞는 연속된 형태소들을 구하는 과정이다. 이러한 일련의 분석 과정은 독립적인 특성이 강하면서 각 모듈이 서로 밀접하게 연관되어 있으므로 Two-level 모델에서는 형태론적 변형뿐만 아니라 형태소 분리 문제를 통합 규칙으로 처리하고 있다. 그러나 한국어에 Two-level 모델을 적응해 보면 형태소 분리와 형태론적 변형이 복합되어 있어서 교착어의 특성과 관계되는 단어 유형을 분석할 때 비효율적인 요소가 발견된다. 따라서 본 논문에서는 교착어인 한국어의 형태소 분석시에 발생하는 문제점들을 해결하는데 적합한 방법론으로 다층 형태론(multi-level morphology)과 다단계 모델(multi-level model)을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.379-384
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• 1993

본 논문은 효율적인 한국어 형태소분석 방법을 제안한다. 기존의 형태소분석 방법에서는 분석속도와 분석정도가 상호보상 관계에 있으므로 형태소분석기가 이용되는 분야에 따라서 다른 분석방법이 사용되고 있다. 본 논문에서 제안한 형태소 분석 알고리즘은 하나의 어절을 이루는 형태소들 사이의 구성원리를 이용하여 각 어절 타입을 예측하고 각 타입에 적합한 분석을 함으로써 적은 회수의 형태소 분할로도 정확한 형태소분석이 가능하게 한다. 본 알고리즘은 많은 문장으로 형태소 분석실험을 하였고 그 실험 결과는 기존의 방법 보다 우수하여 분석속도와 분석정도에 있어서 범용성이 입증되었다. 본 논문은 효율적인 형태소분석 방법을 제시하고 이를 반영한 형태소분석 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.414-417
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• 2020

최근 한국어 형태소 분석 및 품사 태깅에 관한 연구는 주로 표층형에 대해 형태소 분리와 품사 태깅을 먼저하고, 추가 언어자원을 사용하여 후처리로 형태소 원형과 품사를 복원해왔다. 본 연구에서는 형태소 분석 및 품사 태깅을 두 단계로 나누어, Sequence-to-Sequence를 활용하여 형태소 원형 복원을 먼저 하고, 최근 자연어처리의 다양한 분야에서 우수한 성능을 보이는 BERT를 활용하여 형태소 분리 및 품사 태깅을 하였다. 본 논문에서는 두 단계를 파이프라인으로 연결하였고, 제안하는 형태소 분석 및 품사 태깅 파이프라인 모델은 음절 정확도가 98.39%, 형태소 정확도 98.27%, 어절 정확도 96.31%의 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.130-132
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• 2011

형태소 복원은 형태소 분석의 한 단계로 문장에 나타난 형태소의 변형 현상을 분석하여 규칙화하고 이를 이용하여 형태소 원형을 복원하는 것이다. 본 논문에서는 형태소 품사 부착 말뭉치로부터 다양한 형태소 변화 규칙을 학습하여 효과적으로 형태소 원형을 복원하기 위한 계산 방법을 비교한다. 이를 위해 계산 모델, 한글 코드, 학습 자료를 다르게 하여 학습하고 그에 따른 성능을 비교 분석한다.

• 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 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.