컴퓨터에 입력하는 데이터에는 한글과 영어가 혼합되어 있다. 데이터를 입력하기 위해서는 흔히 키보드의 한/영 전환키를 사용하여 입력되는 언어에 맞게 수동으로 입력모드를 전환하는데 잘못된 모드에서 데이터를 입력하게 되는 문제점이 있어서 자동으로 입력 모드를 전환해주는 한영자동전환기술에 관한 연구가 있었다. 인터넷에서의 데이터 입력시에도 사용자가 데이터를 잘못된 입력 모드에서 입력하여 원하는 검색결과를 얻지 못하는 일도 자주 발생한다. 본 논문은 인터넷 검색과 같이 분산환경에서 데이터를 입력할 때에 이용될 수 있는 웹기반 한영 자동전환 모델 및 구현에 대하여 설명한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결 하기 위해 기존의 응용프로그램에서 동작하는 한영자동전환 기술을 분산환경에서 적용할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서 설명하는 방법을 이용하면 웹 응용에서 기존의 다른 구현보다 편리하게 한영 자동전환 서비스를 사용할 수 있으며 웹 검색에 적용할 경우 검색결과의 정확성이 증가된다.
한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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pp.50-59
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1999
본 논문은 한국어 형태소 분석기 CBKMA와 이 CBKMA를 이용한 색인어 추출기 CBKMA/IX를 소개하고, 각각의 특징들에 대해서 설명한다. CBKMA는 음절 정보를 이용하는 분석 알고리즘과, 효율적인 사전구성을 이용한 형태소 분석기로서, 과다한 분석 후보의 생성을 줄임으로써 처리 속도를 향상시켰다. 수행시 필요로 하는 컴퓨터 자원은 Main Memory 약 4Mb정도로, 작은 규모의 시스템에서도 수행이 가능한 특징을 갖는다. CBKMA/IX는 CBKMA의 형태소 분석 기능을 이용하는 색인어 자동 추출기로서, 처리 속도 향상을 위하여 대분류 수준의 품사 태그만을 이용한다. 또한 CBKMA의 분석 기능에 색인어 추출을 위해 불용어 사전, 사용자 키워드 사전 처리 부분과, 복합명사와 미등록어 분석 부분 및 한자어, 일본어 등에 대한 처리를 강화시켰다. 특히 비소설류 자료의 분석시 좋은 성능을 발휘한다.
한국어 서답형 문항의 자동채점 프로그램을 개발하기 위해서는 모범답안, 오답, 부분점수 부여를 위한 세부적인 내용을 채점 기준표로 기술해야 한다. 자동채점에 필요한 구체적인 사항들을 기술하기 위하여 XML 형식으로 정답 템플릿을 정의하였다. 채점에 필요한 내용을 단위 개념으로 정의하고 이를 컴퓨터가 엑세스 가능한 형태의 정답 템플릿을 설계하였다. 정답 템플릿 형식에 맞게 편리하게 템플릿을 작성할 수 있는 작성 도구를 이용하여 학업 성취도평가 각 문항에 대한 채점 기준표를 정답 템플릿으로 작성하여 채점기준표를 작성하는 실험을 수행하였다.
컴퓨터를 사용한 서술형 답안의 자동채점은 채점의 편의성과 객관성을 제고하기 위하여 많은 연구자들이 연구해 왔으며 자동채점의 성능을 향상시키기 위해 여러 가지 방법들이 제안되었다. 본 논문은 서술어 정규화를 통하여 서술형 답안의 자동채점 정확도를 높이고자 하였다. 기존의 다른 채점 방법들과 비교했을때 서술어 정규화 기법을 적용한 채점 방식은 기존의 방법들보다 유사도 계산 정확도가 향상되어 정답 판별 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 서술어 정규화는 기존의 모든 서술형 답안 채점 방법에 추가적으로 적용할 수 있는 범용성을 가지고 있다. 따라서 서술어 정규화는 기존 방법들의 자동채점 정확도를 향상시켜 보다 정확하게 서술형 답안을 채점할 수 있다.
언어를 컴퓨터로 처리하기 위한 방법으로 격문법(Case Grammar)을 사용하는 것이 있다. 격문법은 동사에 대한 격틀(Case Frame)을 기술함으로써 그 동사와 의미적으로 관계를 가지는 명사들에 대해 표현하는 것이다. 따라서 이러한 격 문법을 사용하기 위해서는 동사에 대한 격틀을 기술하는 것이 필수 과제이다. 본 연구에서는 동사에 대한 격틀을 기술하기 위해서 말뭉치에서 직접 사용된 명사-조사 쌍과 동사를 추출하여 이들의 격관계를 결정하고 이 자료들을 모두 동사의 격틀 정보로 사용하였다 이렇게 구축된 격틀 자료를 구문분석의 후처리 단계에 적용하여 구문분석 결과 잘못된 명사-조사 쌍 의존관계를 수정하였다.
한국어는 7,000만 우리 민족이 사용하는 언어로 세계의 많은 언어 가운데에서 사용인구로 볼 때 상위권에 속하며, 동아시아 지역의 사용 분포를 살펴보면 한반도와 중국 동북 3성으로 구분 할 수 있다. 지금까지 한국어와 중국 조선어의 비교 연구가 많이 진행되어 왔으나 객관적이고 과학적으로 어느 정도 차이가 있는지 알려져 있지 않다. 본 연구를 통하여 한국어와 중국 조선어의 대략적인 차이를 분석하고, 컴퓨터를 이용하여 한국어를 중국 조선어로 전환하며 지속적인 연구 분석을 위해 중국 조선어 기초 자료 구축 및 분석 시스템을 개발하고자 한다.
자연언어처리의 목적은 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있도록 하여, 인간에게 다양한 정보를 정확하고 빠르게 전달할 수 있도록 하고자 하는 것이다. 이를 위해서는 언어의 의미를 정확히 파악하여야 하는데, 어휘 의미 중의성 해소가 필수적인 기술이다. 본 연구에서는 평균 상호정보량에 기반한 동음이의어 의미 중의성 해소 기술을 소개한다. 사전 뜻풀이를 이용하는 기존 연구들은 어휘들간의 정확한 매칭에 의존하기 때문에 자료부족 현상이 심각하였다. 그러나, 본 연구에서는 어휘들간의 연관계수인 상호정보량을 이용함으로써 이 문제를 완화시켰다. 또한, 상호정보량을 가지는 어휘 쌍의 비율, 의미 별 빈도 정보와 뜻풀이의 길이를 가중치로 반영하였다. 본 시스템의 평가를 위해 질의응답 평가셋의 500여 개의 질의와 정답단락을 대상으로 동음이의어 의미 중의성 해소 평가셋을 구축하였다. 평가셋에 기반하여 두 가지 유형의 실험을 수행하였다. 실험 결과는 평균 상호정보량만을 이용하였을 때 62.04%의 정확률을 보였고, 가중치를 활용하였을 때 83.42%의 정확률을 보였다.
최근 인터넷의 보급은 사용자들에게 많은 다국어 정보를 제공하게 되었다. 그러나 정작 각 국가의 언어를 입력하기 위해서는 자주 자판세트를 변경해야만 하며, 각 국가별 자판 세트가 다르기 때문에 많은 입력 오류를 감수해야 한다. 이를 위해 본 연구진에서는 과거 한국어 환경에서 다국어 지원을 위한 많은 보조 환경을 구축하였으나, 언어 코드의 특성으로 인해 상세한 환경 설정은 전산 전문가의 도움을 통해야 했고, 언어 환경 구축 및 자판 세트 교정에 많은 어려움을 겪었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 XML을 이용하여 일반 윈도우기반 컨트롤에서 다국어 정보를 손쉽게 입력할 수 있는 XML DTD와 입력 보조 클래스를 개발하였다. 본 연구결과물을 이용할 경우 일반 언어전문가들이 자신만의 자판 입력세트를 손쉽게 구성할 수 있으며, 이를 운영하는 시스템의 크기도 매우 줄어들어, 전체적인 컴퓨터 운영 효율성을 상승시키는 효과를 거둘 수 있다.
컴퓨터의 발달과 더불어 최근 자연언어 처리 분야의 일부에서는 일반 문서들(human-readable text)을 전자 문서(machine-readable text)화 하려는 노력이 이루어지고 있다. 이러한 연구 중 대표적인 것으로 사전을 전자문서화된 형태로 바꾸는 작업을 들 수 있는데, 외국에서는 이미 10여년 전부터 이에 관한 연구가 꾸준히 진행되어 결실을 맺고 있다. 이에 반해 우리나라에는 아직 이에 견줄만한, 나아가 표준화할 만한 전자사전이 아직 개발되어 있지 않은 상황이다. 따라서 본고에서는, 일반 사전을 전자사전화 하기 위한 정형화된 논리적 구조를 검토해 보기로 한다.
자동 프로그램이란 인간이 프로그램 언어를 습득하는데 드는 노력과 시간을 감소시키고 프로그램하는 과정의 일부나 전부를 컴퓨터가 대신하도록 하여 프로그램 환경을 개선하고 유지, 보수의 비용을 줄이는데 그 목적이 있으며, 자동 프로그램 4대 구성 요소중 프로그램 명세서를 초고급언어나 예제에 의한 방법 또는 트레이스(Trace)로 기술하는 것이 일반적이다. 그러나 이 방법은 전문가가 아니면 이해하기 어렵고, 불량이 많은 작성하기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 개선하기 위해서 일반 사용자가 접하기 쉽고, 이해하기 용이한 자연어 문장으로 명세서를 작성한다. 그러나 자연어에는 많은 애매성이 존재하는데 이것을 방지하기 위해 사용자에게 미리 자연어 프로그램 틀을 제시한다. 자연어 문장으로 작성된 명세서는 형태소 분석과 구문 분석에 의해 처리되며, 구문 분석시 복합문과 내포문은 단문으로 분리한 다음, 동사를 중심으로한 격 프레임(case frame)를 만들며, 이것을 바탕으로 중간언어를 생성하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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