• 제목/요약/키워드: 한글과컴퓨터

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언어 산출 과정의 몇 가지 특성: - 지식 유형, 텍스트 유형, 산출양식이 언어 산출에 미치는 효과 (Some Characteristics of Language Production Processes: The Effects of Knowledge Types, Text Types, and Production Modes)

  • 노영희;이정모
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.241-247
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    • 1993
  • 이 연구에서는 지식 유형, 텍스트 유형 및 언어 산출 양식이 언어 산출 과정에 미치는 효과를 알아보았다. 본 연구에서는 산출할 말글에 대한 1) 사전정보를 대형(거시적) 의미구조, 소형(미시적) 의미구조, 관련 단어들의 모음의 세 지식 유령에 의해 조작하고, 2) 산출할 말글 유형을 이야기 말글과 논술 말글의 두 유형으로 변화하고, 3) 언어 산출 양식을 말하기, 펜으로 쓰기, 컴퓨터로 쓰기의 세 양식으로 변화하였을 때에, 언어 산출 과정에 어떠한 처리 부담이 가하여지는가를 3개의 실험을 통하여 연구하였다.

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한국어 내포문을 단문으로 분리하는 시스템의 구현 (Implementation of the System Dividing Simple Sentences from Embedded Sentence in Korean)

  • 김광진;송영훈;이정현
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.25-34
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    • 1993
  • 한국어의 내포문은 컴퓨터에 의한 자연어 이해 및 처리에 많은 어려운 문제점의 원인이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 한국어 내포문을 단문으로 분리하는 시스템을 설계 및 구현한다. 내포문에서 생략성분을 효율적으로 복원하기 위해 안긴문장의 생략된 부분을 통제할 수 있도록 용언을 유형별로 분류한다. 내포문을 단문으로 분리할 때 내포문에 비해 분리된 단문의 의미가 결여 될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 대용어를 첨가시키는 방법을 사용한다. 그리고 명사 의미표지로부터 용언의 하위범주의미역으로의 변환 테이블을 구성하여 문맥적으로 틀린 문장을 검색, 처리할 수 있는 방법을 제안한다.

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단어간의 연관성을 고려한 어휘 체인 기반 자동 요약 (Automatic Summarization based on Lexical Chains considering Word Assocication)

  • 송영인;한경수;임해창
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.300-305
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    • 2002
  • 자동 문서 요약 분야에서 대상 문서를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 어떻게 파악하고 구조화할 것인가는 중요한 이슈가 되어 왔다. 문서에 출현한 단어들은 Bag of Words 가정처럼 서로 독립적으로 존재하는 것이 아니라 문서가 쓰여진 의도에 따라 서로 간의 의미적, 혹은 지시적으로 연관되어 있다. 이러한 단어간의 연관성은 결속성(cohesion)이라고 표현하며, 이를 이용한 자동 방법으로 Barzilay의 어휘 체인(lexical chain)을 사용한 자동 방법이 대표적이다. 본 연구에서는 단어간의 연관성과 영문 시소러스인 워드넷(wordnet)에서 단어의 위치 정보를 사용하여 어휘 체인의 성능을 개선하였고, 대상 문서의 개념을 어휘 체인에 기반해 표현하여 자동의 성능을 개선하는 방안을 제시한다.

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분류사와 명사 의미 부류

  • 최민우;강범모
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.395-401
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    • 2000
  • 국어에서는 어떠한 대상 의 수량을 표현할 때 수사와 함께 분류사(classifier)를 사용한다. 따라서 분류사는 그 특성상 수량 표현 구문을 형성하는 대상 명사와 의미적으로 밀접한 관련을 지니게 되는데, 단순히 명사를 셈하는 것 뿐 아니라 명사의 의미적 특성을 명세(specify)해 준다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 명사와 분류사의 연관성에 초점을 맞추어 분류사의 사용에 따른 명사의 범주화 및 계층 구조를 보이고, 컴퓨터 말뭉치 자료를 이용하여 그 관계를 좀더 명확히 밝히는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구는 언어를 전산적으로 처리하는데 필수적인 전산어휘부(computational lexicon)의 구축에 필요한 기초 작업이 될 수 있다.

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어휘지도(UWordMap)를 활용한 명사와 용언의 다의어 중의성 해소 (Noun and Verb Polysemy Word Sense Disambiguation Using UWordMap)

  • 신준철;옥철영
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.216-219
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    • 2015
  • 컴퓨터를 이용하여 명사와 용언의 의미를 자동으로 분별하는 것은 기계번역이나 검색 등의 기술에서 아주 중요한 기반 기술이다. 최근에 동형이의어 분별에 대한 연구 결과로 약 96%의 정확률을 보이는 시스템이 개발되었으나, 다의어 분별에 대한 연구는 아직 초기 단계로 일부 어휘만을 한정하여 연구되고 있다. 본 논문에서는 어휘지도를 이용하여 다의어를 분별하는 방법을 연구하였고, 어휘지도에 등록된 모든 일반 명사와 용언을 대상으로 실험하였다. 제안된 알고리즘은 문장에서 나타나는 명사와 용언의 관계를 어휘지도에서 찾고, 그 정보를 기반으로 다의어를 분별하였다. 아직은 그 정확률이 실용적인 수준이라고 볼 수는 없지만, 전체 다의어를 대상으로 실험하였고, 그 실험 결과를 분석함으로써 앞으로의 다의어 분별 연구 방향에 도움될 것으로 판단된다.

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커뮤니티 기반의 실시간 질의응답 시스템 (Community based real time Q&A System)

  • 윤원범;임희석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.123-125
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    • 2011
  • 본 논문은 스마트 디바이스와 소셜네트워크의 커뮤니티 기능을 활용하여 정보와 지식을 위한 실시간 질의응답 시스템을 제안한다. 정보와 지식의 양이 증가 하고 인터넷과 스마트 디바이스의 발전으로 인하여 지식검색의 필요성이 증대되고 있다. 하지만 현재 컴퓨터는 사용자의 질문을 정확히 이해하고 관련된 답변을 제공해주기 어렵다. 본 논문에서 제안하는 질의응답 시스템은 스마트 디바이스를 이용하고 SNS와 같이 커뮤니티 기반의 서비스를 적용한 실시간 커뮤니티형 질의응답 시스템이다. 사용자의 질문을 분석하여 관심사가 같은 사용자들을 그룹화 하고 관심사가 같은 사용자끼리 질문과 답변을 할 수 있는 서비스를 제공하여 질문과 답변을 효율적으로 주고받을 수 있다. 또한 사용자 피드백을 적용하여 사용자 랭킹을 보여줌으로써 사용자들의 답변률을 향상 시키고 스팸성 답변자에게 제한을 할 수 있는 시스템을 제안한다.

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한글문서 분류용 분야연상어의 추출 알고리즘 (Extraction Algorithm of Field-Associated Terms for Korean Document Classification)

  • 김숙영;최창원;이상곤
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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    • pp.544-546
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    • 2003
  • 인간은 문서에서 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서전체를 대상으로 하지 않고 부분적인 덱스트에서 출현하는 소수의 단어정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위해 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 인간이 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집하고, 수집문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시정을 고려하여 분야연상어의 수준과 안정성랭크에 대하여 논의한다. 학습데이터에서 분야연상어 후보의 각 수준을 자동으로 결정하고, 컴퓨터가 제시하는 분야연상어의 수준, 안정성랭크, 집중률, 빈도정보를 이용하여 단일어로 된 분야연상어를 추출하는 방법을 제안한다.

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통신어를 위한 채팅로봇 설계 (Design of Chatterbot for Internet Slangs)

  • 전길호;김재훈
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.155-157
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    • 2010
  • 채팅로봇이란 인간과 기계가 서로 대화를 하는 컴퓨터 프로그램이다. 그 목표는 나와 대화를 하고 있는 상대방이 실제 인간인 것처럼 생각하도록 하는 것이다. 오늘날도 이 목표를 달성하기 위해 많은 연구자들이 노력하고 있으며, ELIZA, Julia, ALICE, 심심이 등 많은 채팅로봇이 개발되어 일반 사용자들에게 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지 개발된 많은 종류의 채팅로봇은 대부분 단순 패턴매칭 방식을 사용하고 있으며 이는 기존에 정의된 적절한 응답을 출력하는 것에 불과하다. 본 논문에서는 인터넷을 통해서 채팅할 때 사용하는 여러 형태의 통신어를 처리할 수 있는 방법을 제시하고 입력된 문장에 대해 형태소 분석과 품사부착을 통해 문장의 구조를 파악하고 분석된 구조를 토대로 모호한 문장의 패턴을 인식하여 인식률을 높이는 형태이다. 채팅로봇은 인터넷 업계에서 단순한 대화상대뿐만 아니라 특정 주제를 가진 홈페이지 또는 각종 쇼핑몰에서 다방면으로 그 활용도가 높기 때문에 성능이 높은 채팅로봇을 제작하여 사용한다면 사용자의 편의를 향상시키는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

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인터넷폰(VoIP)의 시험환경구축 (Examination environment construction of Internet Phone (VoIP))

  • 강배근;김금옥;양해술
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.141-142
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    • 2010
  • 최근 컴퓨터와 통신 기술의 발달로 인해 세계 구석구석을 연결하는 인터넷(Internet)이 대중화되었고, 실시간 멀티미디어를 이용한 다양한 응용 서비스들이 출현하고 있다. 응용 서비스들 중의 하나인 VoIP(Voice over Internet Protocol)기반의 인터넷 전화 서비스는, 일반 사용자에게 인터넷 전화에 대한 인식을 확산시켰으며 기존의 음성 통신 시장에 새로운 변화를 가져왔다. 본 연구에서는 음성 데이터를 인터넷 프로토콜 데이터 패킷으로 변화하여 인터넷망에서 통화를 하는 통신 서비스 기술인 VoIP방식의 인터넷폰의 시험환경을 구축하여 향후 실질적인 활용을 통해 고품질 S/W의 개발을 촉진함으로써 높은 부가가치를 창출하고 경쟁력을 갖춘 제품의 개발 지원이 가능하다고 본다.

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N-Best Re-ranking에 기반한 한국어 음성 인식 성능 개선 (N-Best Reranking for Improving Automatic Speech Recognition of Korean)

  • 이정;서민택;나승훈;나민수;최맹식;이충희
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.442-446
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    • 2022
  • 자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition) 혹은 Speech-to-Text(STT)는 컴퓨터가 사람이 말하는 음성 언어를 텍스트 데이터로 전환하는 일련의 처리나 기술 등을 일컫는다. 음성 인식 기술이 다양한 산업 전반에 걸쳐 적용됨에 따라 높은 수준의 정확도와 더불어 다양한 분야에 적용할 수 있는 음성 인식 기술에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 다만 한국어 음성 인식의 경우 기존 선행 연구에 비해 예사말/높임말의 구분이나 어미, 조사 등의 인식에 어려움이 있어 음성 인식 결과 후처리를 통한 성능 개선이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 N-Best 음성 인식 결과가 구성되었을 때 Re-ranking을 통해 한국어 음성 인식의 성능을 개선하는 모델을 제안한다.

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