현재 자연어 처리(NLP)에 대한 연구는 급속히 발전하고 있다. 자연어 처리는 인간이 일상생활에서 사용하는 언어의 의미를 분석하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 기술로 음성인식, 맞춤법 검사, 텍스트 분류 등 여러 분야에 사용하고 있다. 현재 가장 많이 사용되는 자연어처리 라이브러리는 영어를 기준으로 한 NLTK로 한글처리에 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 한글 토크나이징(Tokenizing) 라이브러리인 KonLPy와 Soynlp를 소개 후 형태소 분석 및 처리 기법을 분석하고, KonLPy의 단점을 보완한 Soynlp와의 모듈을 비교·분석하여 향후 의료분야에 적합한 자연어 처리 모델로 활용하고자 한다.
띄어쓰기는 한글 맞춤법에 명시되어 있는 규정에 따르면 되지만, 근본적으로 명확한 정의가 내려있지 않으며 복잡하고 애매모호한 기준들이 얽혀 사용자들이 혼란을 겪는 등 많은 오류를 일으키고 있다. 이에 맞춤법 오류에 대한 원인을 찾아 체계적인 교육이 이루어지거나, 맞춤법을 수정 및 보완할 필요성이 있다 하겠다. 본 연구는 사용자들의 편의성을 우선시하여 맞춤법에 있어 논리적 근거를 마련하고 한국어 정보처리의 양상을 살펴보는 것에 의의가 있다. 이에 비교적 띄어쓰기 기준이 명확한 관형어절에 초점을 두어 띄어쓰기가 읽기에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 실시하였다. '관형사 + 명사' 구조와 '~적 + 명사' 구조의 관형어절이 포함된 104개의 문장을 가지고 2개의 목록을 만들었다. 목록 간에는 띄어쓰기 여부가 반대이며 피험자는 목록 중 하나를 경험하였다. 하나의 문장을 끊어서 제시하여 피험자는 읽는 데로 space bar key를 누르는 자기 읽기 조절 과제를 시행하였고, 이어서 문장에 대한 질문을 통해 이해도 검사를 실시하였다. 관형어절을 읽는 평균 속도를 분석한 결과 미세한 차이가 있었으나, 유의미하지는 않았다. 이는 관형어절에 있어서 띄어쓰기의 영향이 크지 않음을 의미한다고 볼 수 있겠다.
난독증 학습장애를 일으키는 주요 증상인 광과민성증후군을 완화시키는 보조도구로써 컴퓨터에서 사용할 수 있는 가상 색 오버레이를 구현하고 사용성을 평가하였다. 구현 결과를 한글 문서, e-book, 웹 문서 및 동영상에 적용한 결과 한글 문서나, e-book에서는 적용에 문제가 없었으나, 링크와 텍스트 박스를 다수 포함하는 웹 문서나 그래픽 객체를 마우스로 드래그해야 하는 게임 응용과 동영상 적용에서는 보완이 요구된다. 본 연구에서 개발된 도구는 난독증 학습장애인이 일반 전자문서와 e-book을 위주로 한 컴퓨터 학습에 사용할 수 있다.
본 논문은 DCS(Dynamic Comprehension System) 정보확장 과정을 어휘 정보의 첨가를 통해 묘사하고자한다. 즉, 현존의 사전정보의 보완작용없이, 시스템을 확장하는 과정이 이 논문에서 보여진다. 새로운 언어정보에 유연하게 대처하기 위해 화자와 청자간의 새로운 지식의 학습과정이 나무구조 형식의 보조메뉴를 통해 상호 교환방식으로 나타내진다. 본 논문은 새로운 지식의 인지과정 중 현존의 정보망(network)에 각 단위망(nection)이 첨가될 때의 과정을 구현시키고자 시도된 것이다.
의존 명사와 이를 꾸미는 관형어는 통사적으로 긴밀한 언어학적 단위를 이루므로 의존 명사에 대한 하위 범주 분류는 한국어 자연어 처리에 있어서 중요하다. 그러나 기존 국어 문법에서는 이 문제가 일관성 있게 다루어지지 않았다. 이 논문에서는 국어 사전(조재수 1997)에 올라 있는 의존 명사 600여 개를 허웅(1996)의 분류 기준을 보완하여 일관성 있게 하위 범주 분류를 시도하였다. 또 수량 단위 명사는 앞에 오는 수사의 종류에 따라 더 세분하였다.
본 논문은 PC 환경에서 한국어 문장구조를 분석할 수 있는 분석 기법을 제시한다. 상대적으로 어순이 자유로운 언어인 한국어의 특성에 중점을 두어, 이를 효과적으로 처리할 수 있는 분식 기법으로 shift-reduce 알고리즘을 제시한다. shift-reduce 분석 기법은 구문론 및 의미론적 하위 범주화어 의한 분석을 효율적으로 실행할 수 있도록 해주며. bottom-up과 left-right에 의한 분석 과정을 보완하여 준다.
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.
국내 데이터방송 프로토콜 표준안 요약 .국제규격과의 호환성을 유지하기 위해 지상파(ATSC)와 위성(DVB) 규격을 별도로 정함. - 지상파 .T3/S13 : ATSC Data Broadcasting Standard .T3/S8 : PSIP(Program and System Information Protoc이) - 위성 .ETSI SN 301 192 : DVB Specification for Data B Broadcasting .ETSI EN 300 468 : Specification for SI(Service Information) i in DVB Systems 국내 규격 고유의 기능인 한글 처리 부분을 보완 또는 추가함 .
딥러닝을 통해 자연어처리 분야에서 대용량 정보를 기반으로 학습 할 수 있게 되었고 높은 성능을 얻을 수 있게 되었다. 본 논문에서는 학습에 포함되는 문맥 정보 중 분야 또는 데이터에 맞게 조절이 필요하다는 것을 주장하고, TACRED 데이터를 기반으로 문맥 정보 자질 선택에 따른 성능 변화를 확인하였다. 해당 데이터에서 엔터티와 연관된 문맥 정보를 사용함으로써 약 1.4%의 성능 보완을 이루었다.
비지도 학습 모델인 GAN은 학습 데이터 구축이 어려운 여러 분야에 활용되고 있으며, 알려진 문제점들을 보완하기 위해 다양한 모델 결합 및 변형으로 발전하고 있다. 하지만 문장을 생성하는 GAN은 풀어야 할 문제가 많다. 그중에서도 문제가 되는 것은 완성도가 높은 문장을 생성하는데 어려움이 있다는 것이다. 본 논문에서는 단어 그래프를 구성하여 GAN의 학습에 도움을 주며 완성도가 높은 문장을 생성하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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