• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.79-83
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• 2018

본 논문은 한국어 문장의 형태소, 음절, 자소를 동시에 각자 다른 합성곱층을 통과시켜 문장의 감성을 분류하는 Multi-channel CNN을 제안한다. 오타를 포함하는 구어체 문장들의 경우에 형태소 기반 CNN으로 추출 할 수 없는 특징들을 음절이나 자소에서 추출 할 수 있다. 한국어 감성분석에 형태소 기반 CNN이 많이 쓰이지만, 본 논문의 Multi-channel CNN 모델은 형태소, 음절, 자소를 동시에 고려하여 더 정확하게 문장의 감성을 분류한다. 본 논문이 제안하는 모델이 형태소 기반 CNN보다 야구 댓글 데이터에서는 약 4.8%, 영화 리뷰 데이터에서는 약 1.3% 더 정확하게 문장의 감성을 분류하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.342-345
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• 1994

본 논문에서는 무제한단어 음성합성 시스템인 한소리에 대해서 간략히 기술하고 청취실험을 통한 성능평가에 대해 논한다. 음성합성시스템의 음질을 결정하는 주요 요소들은 합성의 기본단위, 합성방법, 음운학적 전처리방법 및 운율조절방법이다. 한소리 합성시스템은 반음소를 음성합성의 기본단위로 하고, 형식형태소를 이용 음성학적 전처리를 실행하며, 개선된 한국어 운율조절방법이 적용되고, 음성단편조합방식을 합성방식을 사용한다. 청취실험결과 매우 한소리 합성시스템의 합성음이 자연스러움을 알 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.75-82
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• 1997

이글은 한국어 형태소 분석시 발생하는 중의성의 유형에 대해서 논의하고, 그와 같은 여러 유형의 중의성의 발생율을 감소시키기 위한 방법으로써 '어절 정보 사전 시스템'의 구축을 강조하였다. 한국어 문서에 대한 형태소 분석시 발생하는 중의성은, 영어나 유럽어와는 달리, 어휘 형성 정보 뿐아니라 어절 형성 정보, 구문 구조에 관한 부분적인 정보까지도 제공되어야 비로소 해소될 수 있는 경우가 많아 이와 같은 정보를 얻어내기 위해서는 체계적으로 고안된 범용의 사전 (Lexicon)이 필요하다. 여기에서는 접사가 동반되어 구성될 수 있는 '파생 명사(Affixed Noun)'들의 경우에 논의의 범위를 제한하였다. 실제로, 체계적으로 구성된 하나의 파생어 사전은. 주어진 어절에 대한 형태소 분절시 발생할 수 있는 엄청난 수의 중의적 가능성을 해소해 줄 수 있는데. 이와 같은 사전을 구축하기 위해서는 단순어와 접사 사전이 모듈화되어 완성되어야 한다. 같은 방법으로 모든 합성어 유형에 대한 사전이 구축되고, 그러한 기본 형태들에 대한 '변화형' 사전이 결합되면 어절 정보를 갖춘 대용량의 한국어 MRD의 구현이 가능해질 것이다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.20 no.5
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• pp.1-8
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• 1993

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.334-337
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• 1994

본 논문에서는 형식형태소 사전 및 1300여 단어의 발음예외 사전을 이용하여 무제한 dam성합성을 위한 전처리과정을 구현하였으며, 문자열 정형화부, 형식셩태소 중심의 문장분석 및 자소단위의 음운변동과정에 관하여 논한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1991.10a
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• pp.178-187
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• 1991

본 논문에서는 컴퓨터를 이용한 형태소 분석에서 수사의 고유한 특성을 고려한 수사 처리에 관하여 연구하였다. 명사나 관형사와는 다른 수사 고유 특성 중 하나인 합성수사를 만드는 어순규칙을 경험정보(heuristic information)로 이용하기 위해 유한 상태 오토마타로 표현하였으며, 어절의 어순을 이용하여 수사 처리를 여러 어절까지 가능하게 하였다. 수사에 의해 영향을 받는 단위명사도 수사와 함께 처리할 수 없게 하였다. 제시된 수사 처리 방법은 중의성을 줄이고 보다 정확한 분석을 가능하게 했다.

• Proceedings of the KSPS conference
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• 2005.11a
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• pp.219-222
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• 2005

본 논문에서는 한국어 TSS 시스템을 위한 언어처리부의 설계 및 구현 과정을 설명한다. 구현된 언어처리부는 형태소 분석, 품사 태깅, 발음 변환 과정을 거쳐, 주어진 문장의 가장 적절한 발음열과 각 음소의 해당 품사를 출력한다. 프로그램은 표준 C언어로 구현되어 있고, Windows와 Linux에서 모두 동작되는 것을 확인하였다. 수동으로 품사가 할당된 4.5만 어절의 코퍼스로부터 형태소 사전을 구축하였으며, 모든 단어가 사전에 등록되어 있다고 가정할 경우, 488문장의 실험 자료에 대해 어절 단위 오류율이 3.25%이었다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.9-13
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• 2016

Stack LSTM기반 의존 파싱은 전이 기반 파싱에서 스택과 버퍼의 내용을 Stack LSTM으로 인코딩하여 이들을 조합하여 파서 상태 벡터(parser state representation)를 유도해 낸후 다음 전이 액션을 결정하는 방식이다. Stack LSTM기반 의존 파싱에서는 버퍼 초기화를 위해 단어 표상 (word representation) 방식이 중요한데, 한국어와 같이 형태적으로 복잡한 언어 (morphologically rich language)의 경우에는 무수히 많은 단어가 파생될 수 있어 이들 언어에 대해 단어 임베딩 벡터를 직접적으로 얻는 방식에는 한계가 있다. 본 논문에서는 Stack LSTM 을 한국어 의존 파싱에 적용하기 위해 음절-태그과 형태소의 표상들을 결합 (hybrid)하여 단어 표상을 얻어내는 합성 방법을 제안한다. Sejong 테스트셋에서 실험 결과, 제안 단어표상 방법은 음절-태그 및 형태소를 이용한 방법을 더욱 개선시켜 UAS 93.65% (Rigid평가셋에서는 90.44%)의 우수한 성능을 보여주었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.9-13
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• 2016

Stack LSTM기반 의존 파싱은 전이 기반 파싱에서 스택과 버퍼의 내용을 Stack LSTM으로 인코딩하여 이들을 조합하여 파서 상태 벡터(parser state representation)를 유도해 낸후 다음 전이 액션을 결정하는 방식이다. Stack LSTM기반 의존 파싱에서는 버퍼 초기화를 위해 단어 표상 (word representation) 방식이 중요한데, 한국어와 같이 형태적으로 복잡한 언어 (morphologically rich language)의 경우에는 무수히 많은 단어가 파생될 수 있어 이들 언어에 대해 단어 임베딩 벡터를 직접적으로 얻는 방식에는 한계가 있다. 본 논문에서는 Stack LSTM 을 한국어 의존 파싱에 적용하기 위해 음절-태그과 형태소의 표상들을 결합 (hybrid)하여 단어 표상을 얻어내는 합성 방법을 제안한다. Sejong 테스트셋에서 실험 결과, 제안 단어 표상 방법은 음절-태그 및 형태소를 이용한 방법을 더욱 개선시켜 UAS 93.65% (Rigid평가셋에서는 90.44%)의 우수한 성능을 보여주었다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.35 no.3
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• pp.161-185
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• 2024

The letter transposition effect is crucial for understanding whether letter position coding within words is fixed. Despite the recognized importance of syllables in Korean word recognition, studies on syllable transposition effects have been inconsistent, indicating a lack of clarity on its mechanisms. Our study aims to address this by analyzing the syllable transposition effect, with a particular focus on distinguishing the influences of orthographic from morphological processing. This focus is due to Korean syllables serving simultaneously as units of orthography and elements of morphology. Through a masked priming lexical decision task with bisyllabic words, we conducted two experiments. Experiment 1 examined the effect across various word types to assess the impact of word origin, while Experiment 2 directly compared the influences of morphological and semantic processing. Results from both experiments showed a significant syllable transposition effect across all word types, pointing to orthographic processing as the key factor in the effect, rather than morphological or semantic factors. This underscores the flexibility of syllable position coding in the early stages of word processing and emphasizes orthographic processing as the primary influence on the syllable transposition effect.