• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.169-175
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• 2000

말모둠은 특성에 따라서 여러 성격을 나타내게 된다. 하지만 말모둠의 특성을 자동적으로 알아내는 방법은 간단하지 않다. 중요 단어를 가지고 있으면 말모둠에서 통계적으로 많은 부분에 적용시켜 말모둠의 특성을 파악할 수 있다. 본 논문에서는 한국어 말모둠에서 나타나는 동사류 단어들의 빈도를 분석한다. 또한, 사람이 직접 중요도를 평가한 사전의 단어들과 말모둠에 나타나는 단어들을 비교해서 통계적 차이점을 알아보고, 그 차이점을 통해 앞으로 연구할 일에 대해서 토론한다. 간단한 실험을 통해 사람의 평가한 중요도 점수의 효용성도 알아본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.411-415
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• 1997

형태소 분석기의 처리 속도는 분석 알고리즘과 형태소 사전의 탐색 기법에 따라 크게 좌우된다. 형태소 분석 성능의 향상을 위하여 많은 형태소 분석 방법이 제안되었으며, 음절 정보를 이용하는 형태소 분석기는 한국어 음절의 통계적 특성 정보를 이용함으로써, 분석 후보의 개수를 최대한 적게 하여 처리 속도를 향상시켰다. 본 논문은 형태소 분석시 발생하는 분석 후보들의 특성을 고려하여 사전 탐색 요구시 가장 많은 처리 시간을 필요로 하는 디스크 읽기 횟수를 줄일 수 있도록 음절별 블록 인덱싱한 사전 구성 방법을 제안한다. 이 방법은 형태소 사전을 첫 음절별로 블록화하고 인덱싱하여 3개의 추가적인 인덱스 테이블을 구축하는 사전 구성 방법으로, 인덱스 테이블을 모두 주기억장치에 적재하였을 때에는 평균 61.6%, 크기가 작은 두 개의 인덱스 테이블만 주기억장치에 적재하였을 때에는 평균 25%의 디스크 읽기 횟수를 줄일 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.215-218
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• 2012

본 논문에서는 한국어 대화 처리를 위한 통계기반 음성언어이해 시스템에 대해 기술한다. 음성언어이해시스템은 대화처리에서 음성 인식된 문장으로부터 사용자의 의도를 인식하여 의미표현으로 표현하는 기능을 담당한다. 한국어의 특성을 반영한 실용적인 음성언어이해 시스템을 위해서 강건성과 적용성, 확장성 등이 요구된다. 이를 위해 본 시스템은 음성언어의 특성상 구조분석을 하지 않고, 마이닝 기법을 이용하여 사용자 의도 표현을 생성하는 방식을 취하고 있다. 또한 한국어에서 나타나는 특징들에 대한 처리를 위해 자질 추가 및 점규화 처리 등을 수행하였다. 정보서비스용 대화처리 시스템을 대상으로 개발되고 있고, 차량 정보서비스용 학습 코퍼스를 대상으로 실험을 하여 문장단위 정확률로 약 89%의 성능을 보이고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.377-381
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• 1999

담화 분석에서 화자의 의도와 대화의 흐름을 이해하기 위해서 화행 분석이 중요하다. 최근에 대화 말뭉치를 이용하여 화행을 결정하는 방법들이 많이 연구되어 왔다. 발화 특성 정보를 이용한 통계적 화행 분석과 담화 구조를 최대 엔트로피 모델에 적용한 연구가 있었다. 그러나 이러한 연구에서 발화의 어떤 특성 정보가 실제 화행 결정에 중요한 역할을 하는지 알기가 어렵다. 그러나 결정 트리를 이용한 본 연구는 결정트리의 분리자를 통해 어떤 정보들이 화행결정에 영향을 끼치는지 알 수 있다는 장점이 있다. 본 연구는 결정트리를 이용하여 화행을 결정하였으며, 현재 발화의 이전 발화 정보만을 고려한 bigram, 이전 두 발화의 화행을 고려한 trigram, 또한 담화 구조를 고려한 trigram 모델을 비교 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.127-129
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• 2010

본 논문에서는 다양한 코퍼스를 통해 언어를 학습하는 과정을 모델링하여 무감독학습(Unsupervised learning)으로 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다. 제안 방법에서는 적은 수의 특성 조합으로 잠재적 패턴의 부분만을 표현한 후 표현된 규칙을 조합하여 유의미한 문법적 패턴을 탐색한다. 본 논문에서 제안한 방법은 베이지만 추론(Bayesian Inference)과 MCMC (Markov Chain Mote Carlo) 샘플링에 기반하여 특성 조합을 유의미한 문법적 패턴으로 정제하는 방법으로, 랜덤하이퍼그래프(Random Hypergraph) 모델을 이용하여 많은 수의 하이퍼에지를 생성한 후 생성된 하이퍼에지의 가중치를 조정하여 유의미한 문법적 패턴을 탈색하는 방법론이다. 우리는 본 논문에서 유아용 비디오의 스크립트를 이용하여 다양한 유아용 비디오 스크립트에서 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권4호
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• pp.512-521
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• 2015

네티즌은 인터넷을 통해서 상품을 구매하고 상품에 대한 감정을 긍정 혹은 부정으로 상품평에 표현한다. 상품평에 대한 분석은 잠재적 소비자뿐만 아니라 기업의 의사결정에 중요한 자료가 된다. 따라서 인터넷의 대량 리뷰에서 의미 있는 정보를 분석하여 의견을 도출하는 오피니언 마이닝 기술의 중요성이 증대되고 있다. 기존의 연구는 대부분이 영어를 기반으로 진행되었고 아직 한글에 대한 상품평 분석은 활발히 이루어 지지 않고 있다. 또한 한글은 영어와 달라 꾸미는 말과 어미가 복잡한 특성을 갖고 있다. 그리고 기존의 연구는 통계적 기법, 사전 기법, 기계학습 기법 등을 사용하여 연구되었으나 인터넷 언어의 특성을 감안하지는 못하였다. 본 연구에서는 감정이 포함된 인터넷 언어의 특성을 분석하여 감정분석의 정확률을 높이는 감정분류 방법을 제안한다. 이를 통해 데이터에 독립적인 인터넷 감정기호를 이용해서 자동으로 긍정 및 부정 상품평을 분류할 수 있었고 높은 정확률, 재현율, Coverage 결과를 통해서 제안 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.219-226
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• 1997

에이전트는 분산 환경에서 작업을 수행하는 지적인 특성을 갖는 응용 프로그램으로 정의되며, 연구 분야에 따라 다양한 의미로 해석이 가능하다. 그중에서 로봇 에이전트는 전세계에 산재된 방대한 양의 정보를 스스로 추적하며 새로운 정보를 찾는다. 로봇 에이전트에 대한 기존의 연구는 대부분 통계적인 목적이나 검색엔진을 위한 데이터의 수집을 목적으로 사용되었다. 많은 정보를 수집하기 위해 더 높은 성능의 로봇 에이전트들이 제작되었고, 이러한 프로그램들이 팽창하면서 네트워크를 과부하시키는 현상을 초래하게 되었다. 재귀적인 방법으로 수행되는 로봇 에이전트의 사용을 억제하기 위한 연구들이 많이 발표되었으나, 수동적인 방법에 의존하는 연구가 대부분이며 대표적인 것이 로봇 배제를 위한 표준안 정도이다. 본 연구에서는 이러한 로봇 에이전트의 문제점을 개선하여, 서버와 클라이언트간에 대화형으로 수행되는 인덱스 로봇 에이전트를 제안하며, 사용자의 요구에 따라 수행되는 로봇 에이전트에 의한 정보 획득의 방법을 시도하여 네트워크의 과부하를 억제하면서도 정보의 신뢰성과 정확성을 보장한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.15-22
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• 1997

인터넷과 정보 서비스 기술의 발달로 일반 대중에게 제공되는 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있는 추세지만 사용자가 원하는 정보를 얻기는 더욱 어려워지고 있으며, 필요한 정보를 찾은 경우에도 그 양이 많기 때문에 전체적인 내용을 파악하는 데 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하고자 본 연구에서는 통계적 모델을 사용하여 문서로부터 문장을 추출한 후 요약문을 작성하여 사용자에게 제시하는 시스템을 개발하였다. 문서 요약 시스템의 구축을 위하여 사용된 방법은 문서 집합으로부터 중요 문장을 추출한 후 이로부터 요약문에 나타날 수 있는 특성(feature)과 중요 단어를 학습하여 학습된 내용을 이용하여 요약문을 하는 방법이다. 시스템 개발 및 평가를 위해 사용된 문서는 정보 과학 분야의 논문 모음이며 이를 학습 데이터와 실험 데이터로 구분한 후 학습 데이터로부터 필요한 정보를 얻고 실험 데이터로 평가하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.201-205
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• 2012

지식검색은 방대한 지식정보 데이터를 바탕으로 사용자의 질문에 대한 답변을 검색하는 시스템이다. 이러한 사용자 참여로 구축된 지식정보는 잘못된 답변으로 인한 신뢰성 부족과 중복 답변 등의 문제점이 있어, 원하는 답변을 찾기 위해서는 지식검색에서 다수의 답변을 읽고 그 답변의 진위여부를 판단해야만 한다. 만일 정답에 포함되는 단어나 어구가 답변들에서 나타내는 통계적 특성을 활용하여 사용자가 원하는 답변을 제시할 수 있다면, 지식검색의 효용성과 신뢰성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 지식정보 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 각 분류에 대한 사용자 질의어의 답변을 요약하는 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 TF와 IDF, 어휘 간의 거리 정보를 통해서 중요 단어를 추출하여 각 유형에 적합한 형식의 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로서 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.163-168
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• 2012

문서 또는 문장 단위의 정렬이 통계적 기계 번역에 활발히 이용되고 있다. 문장 정렬은 통계 기반의 기계 번역에서 가장 중요한 작업으로 정렬의 정확도와 속도는 기계 번역 시스템의 성능을 좌우할 수 있다. 문장 정렬을 수행 할 때 대용량의 문서입력이 있을 경우 처리 속도가 상당히 늦어지는 문제를 지적하고 그 문제를 해결하는 두 가지 방법을 제안한다. 문서의 구조적 특성을 이용하여 문서의 경계정보를 추출하거나 또는 단어 출현 빈도의 따른 경계 추출방법을 이용하여 문제를 해결한다. 상기의 방법이 정렬 속도 저하 개선에 비교적 효과가 있고 그에 따른 성능 저하가 없음을 실험을 통하여 확인하였다.