• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.623-626
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• 2018

한국어 학습에 대한 관심이 전 세계적으로 높아짐에 따라 한국어 학습을 위한 다양한 프로그램들이 등장하고 있다. 한국어가 모국어가 아닌 외국인들의 한국어 학습을 위해서는 단어 학습이 기초가 되어야 하며, 단어 학습에서는 다양한 예문들이 필수적이다. 기존의 학습 시스템에서는 말뭉치에 있는 문장들을 예문으로 제시하는 기능을 제공하지만, 이 경우 한정적이고 반복된 문장만을 제공하는 문제를 가진다. 본 논문에서는 사용자가 학습하고자 하는 단어를 입력하면 해당 단어 단어를 포함하는 한국어 문장을 자동 생성하여 제공하는 시스템을 제안한다. 시스템에서는 언어 모델의 제어가 비교적 쉬운 마르코프체인을 활용한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.243-246
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• 2018

최근 사용자 발화를 이해하고 그에 맞는 피드백을 생성할 수 있는 대화 시스템의 중요성이 증가하고 있다. 따라서 사용자 의도를 파악하기 위한 화행 분석은 대화 시스템의 필수적인 요소이다. 최근 많이 연구되는 심층 학습 기법은 모델이 데이터로부터 자질들을 스스로 추출한다는 장점이 있다. 발화 자체의 연속성과 화자간 상호 작용을 포착하기 위하여 CNN에 RNN을 결합한 CNN-RNN을 제안한다. 본 논문에서 제안한 계층 구조 어텐션 매커니즘 기반 CNN-RNN을 효과적으로 적용한 결과 워드 임베딩을 추가한 조건에서 가장 높은 성능인 91.72% 정확도를 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.422-427
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• 2001

질의어 변환 방법은 다국어 정보검색을 위한 방법중에 효율적인 방법이다. 양질의 질의어 변환을 위해서, 사전, 온톨로지, 병렬 코퍼스 통과 같은 자연언어 자원이 필요하다. 이러한 자연언어 자원은 양질로 대량으로 구축하려면 많은 비용이 튼다는 단점이 있다. 본 논문에서는 한영 질의어 변환에 적용할 수 있는 공통 중간개념 구축방법을 제안한다. 공통 중간개념은 동사들의 축으로 이루어지며, 통사들은 기본동사들의 조합으로 표현한수 있다고 가정한다. 공통 중간개념은 적은 자연언어 자원을 효율적으로 이용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 기본 동사 축을 특이값 분해(singular value decomposition) 방법으로 구하고, 그 기본 동사 축을 이용해서 질의어 변환하는 방법을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.193-198
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• 2001

본 논문에서는 개정된 국어의 로마자 표기법에 근거한 로마자 표기 변환기를 생성하기 위하여 한글-로마자 표기 변환시스템을 설계하였다. 한글-로마자 표기의 규칙변환을 위하여 로마자 표기법중 표기의 변환에 관련된 항과 그렇지 않은 항으로 분리하여 규칙 변환을 위한 로마자 표기법을 정리하였으며, 로마자 표기법의 근간이 되는 표준 발음법을 페트리넷으로 모델링 후 분석하여 표기-음가 변환표를 생성하고, 표기-음가 변환표에서 로마자 표기법에 해당하지 않는 부분을 제거하여 한글 - 로마자 표기 변환표를 생성하고 이를 바탕으로 한글-로마자 변환 시스템을 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1994.11a
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• pp.355-362
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• 1994

언어처리에 통계 확률적인 방법이 도입되면서 현실적으로 상당한 진전이 있었지만 한국어의 경우에는 대부분 형태소 해석과 품사 태깅에 그치고 있다. 본 논문에서는 구문분석 수준에서의 통계적인 한국어 분석에 쓰일 자료 구축으로서의 구문 태깅의 방법론과 그 자동화에 대해 보고한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.347-357
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• 1992

컴퓨터용어에 대한 약어들을 기존 사건관리 방법에서 벗어나 컴퓨터에 수록하여, 음성을 포함한 한글 및 영문풀이 조회, 추가등록, 삭제, 수정을 가능케 하여 어휘변화 및 의미파악에 신속히 대처하고, 영문, 한글 단어를 이용한 약어검색 기능과 시스템에서 임의로 문제를 출제, 학습자 수준을 측정해볼 수 있는 컴퓨터 보조학습(CAI)과 knowledge base 교체시 타분야에서 활용이 가능하도록 DB화한 약어 전문가체제로, 업무 활용자(학습자)와 컴퓨터 상호작용에 의한 개인차를 극복할 수 있도록 컴퓨터용어 약어 전자사전을 설계하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2002.07c
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• pp.1678-1680
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• 2002

Stereo matching technique is used in many practical fields like satellite image analysis and computer vision. In this paper, we suggest a method to extract a target object image from a complicated background. For example, human face image can be extracted from random background. This method can be applied to computer vision such as security system, dressing simulation by use of extracted human face, 3D modeling, and security system. Many researches about stereo matching have been performed. Conventional approaches can be categorized into area-based and feature-based method. In this paper, we start from area-based method and apply area tracking using scanning window. Coarse depth information is used for area merging process using area searching data. Finally, we produce a target object image.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.3-8
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• 2016

형태소 분석기는 많은 자연어 처리 영역에서 필수적인 언어 도구로 활용되기 때문에 형태소에 대한 품사를 결정하는 것은 매우 중요하다. 최근 음절 기반으로 형태소의 품사를 태깅하는 방법에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. 음절 단위 형태소 분석은 음절 단위로 분리된 형태소에 대해서 기계학습을 이용하여 분리된 음절 단위로 품사를 태깅하는 단계를 가진다. 본 논문에서는 기존의 CRF를 이용한 음절 단위 품사 태깅 방법을 개선하기 위해 bi-LSTM-CRFs를 이용한 방법을 제안한다. 또한, bi-LSTM-CRFs의 입력을 음절의 품사 분포 벡터를 이용해 확장함으로써 음절 단위 품사 태깅의 성능을 향상 시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.315-322
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• 2000

본 논문에서는 공군 정보 번역을 위한 영한 기계번역 시스템 ALKOL에 대해서 소개한다. ALKOL은 어휘화된 규칙에 기반한 번역 시스템으로, 어휘화된 규칙은 어휘-분석-변환-생성의 네 단계의 정보가 연결된 형태로 사전에 저장된다. 이와 같은 사전 구조에 의해 번역 과정의 효율성을 높일 수 있고, 어휘화된 규칙에 의해 정확하고 자연스러운 번역 결과를 얻을수 있다. ALKOL의 번역 과정은 형태소 분석, 품사 태깅, 분석 전처리, 구문 분석, 변환, 생성의 단계로 이루어진다. 각 단계에서는 전/후처리를 보강하여 실제 번역 환경에서 나타나는 문제들을 해결하고, 하나 이상의 번역 결과를 출력하여 사용자가 원하는 결과를 선택할 수 있게 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2000.10d
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• pp.89-94
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• 2000

본 논문은 부산대 철자 검사/교정기의 기존 성능을 보완하고 기능을 추가하는데 중점을 두었다. 웹 문서, 신문 등을 통해서 사용자들이 자주 틀리는 오류 단어에 대해서 오류 유형을 분류했다. 이 결과를 철자 검사 및 교정 시스템에 적용하여 교정기법 개선을 통하여 띄어쓰기 교정 기능을 향상 시켰다. 이렇게 새로 구현한 시스템과 이전 시스템의 성능을 실험을 통해 비교 분석하였다. 본 연구를 진행하면서 발견한 문제점과 한계를 이후 더 발전 해야할 과제로 고찰하고 결론을 맺는다.