• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.30 no.1_2
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• pp.81-92
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• 2003

Generalized LR parsing is one of the enhanced LR parsing methods so that it overcome the limit of one-way linear stack of the traditional LR parser using graph-structured stack, and it has been playing an important role of a firm starting point to generate other variations for NL parsing equipped with various mechanisms. In this paper, we propose a conditional Action Model that can solve the problems of conventional probabilistic GLR methods. Previous probabilistic GLR parsers have used relatively limited contextual information for disambiguation due to the high complexity of internal GLR stack. Our proposed model uses Surface Phrasal Types representing the structural characteristics of the parse for its additional contextual information, so that more specified structural preferences can be reflected into the parser. Experimental results show that our GLR parser with the proposed Conditional Action Model outperforms the previous methods by about 6-7% without any lexical information, and our model can utilize the rich stack information for syntactic disambiguation of probabilistic LR parser.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.286-288
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• 2006

기존에 사용되고 있는 XML 파싱 모델에는 Object 모델과 Push 모델이 있다. Object 모델은 문서내의 컨텐츠를 트리 구조로 변화하기 때문에 메모리의 사용이 않아지고 Push 모델의 경우 문서 내의 컨텐츠를 이벤트 처리하는 각각의 메서드를 이용함으로써 이벤트 처리의 지연 및 지연을 위한 메모리를 추가로 사용하는 등의 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 Pull 모델이 등장했으나 DTD를 지원하지 않음으로서 XML 문서의 유효성을 검증할 방법이 없으며 파서의 기능이 미약하다. 본 논문에서는 Visitor 패턴을 이용하여 기존의 Pull 파서들이 가지지 못하던 XML 문서의 유효성 검증문제를 해결하고, 파서에 부가적인 기능을 하는 모듈을 추가하여 Interpreter시스템으로 확장 가능한 파서를 생성해 주는 XML Pull Parser Generator를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.787-789
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• 2004

MEGACO(MEdia GAteway COntro) 프로토콜은 VoIP(Voice over IP) 시스템에서 MGC(Media Gateway Controller)와 MG(Media Gateway)간에 통신을 정의하는 표준이다. MEGACO 명세서에는 통신규약에 대한 내용을 ABNF (Argumented BNF)형식으로 제공하고 있으나, 이것을 그대로 사용하여 MEGACO 메시지를 분석하는 파서(Parser)를 개발하기에는 많은 어려움이 있다. 규칙(rule)과 규칙간의 비결정적인 요소와 토큰과 토큰간의 모호성이 많이 존재하기 때문에 적절한 변환을 통하여 파서를 제작하여야 한다. 본 논문에서는 ANTLR 파서 생성기와 MEGACO 명세서에서 제공되는 ABNF문법을 사용하여 MEGACO 파서(Parser)를 개발하였다. ANTLR에서 제공하는 Syntactic predicate와 Semantic Predicate등을 적절하게 사용하여 명세서에 존재하는 여러 가지 형태의 비결정적인 구문과 모호한 토큰들을 제거하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.862-864
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• 2004

현재 XML은 HTML의 대체 마크업 언어로써 그 사용이 확대되어 지고, 또한 XML 데이터를 위한 파서 모델과 파서 구현방식에 대한 연구가 진행되고 있다. 그 연구의 결과로 벤치마킹에서 PULL모델이 빠른 파싱 속도를 나타내었고, 파서의 구현 방식에 있어서는 PULL 모델 파서인 piccolo에서 사용한 parser generator tool인 JFlex와 BYacc/J를 사용하는 방법이 기존 파서 구현 방식에서 사용하던 Hand-write 방식보다 파싱이 빠른결과 [1]를 내 놓았다. 또한 이 두 방법을 이용하여 기존의 파서 보다 파싱을 위한 시스템 설계를 제안하였다[2]. 본 논문에서는 JX-PullParser 시스템을 구현하였고, xml 파서 속도 비교 도구인 saxbench 속도 비교 도구를 사용하여 기존 파서보다 빠른 파싱 속도를 보이는 것을 입증하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1993.10a
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• pp.15-24
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• 1993

한국어는 구문요소의 문법기능이 표면구조상에 명시되는 구문특성을 갖고 있다. 이러한 특성은 한국어의 문법체계가 feature중심으로 전개되고 있음을 의미한다. 한국어에서의 feature 특성과 이진 결합 관계를 중심으로 하는 chart parsing 알고리즘을 제시하고 한국어 chart parser을 구현하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.93-97
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• 2020

본 연구는 딥 러닝 기반 의존 구문 분석에서, 학습에 적용하는 손실 함수에 따른 성능을 평가하였다. Pointer Network를 이용한 Left-To-Right 모델을 총 세 가지의 손실 함수(Maximize Golden Probability, Cross Entropy, Local Hinge)를 이용하여 학습시켰다. 그 결과 LH 손실 함수로 학습한 모델이 선행 연구와 같이 MGP 손실 함수로 학습한 것에 비해 UAS/LAS가 각각 0.86%p/0.87%p 상승하였으며, 특히 의존 거리가 먼 경우에 대하여 분석 성능이 크게 향상됨을 확인하였다. 딥러닝 의존 구문 분석기를 구현할 때 학습모델과 입력 표상뿐만 아니라 손실 함수 역시 중요하게 고려되어야 함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.507-509
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• 2003

본 논문에서 제안하는 영어 Parser는 Bottom-Up Best-First Chart Parser를 기반으로 영어 구문 분석과 동시에 영$\longrightarrow$한 구조변환을 수행한다. 따라서, 영어 입력문에 대한 파서의 결과는 한국어 구운 Tree가 된다. 구문 분석과 변환을 동시에 수행하므로, 번역 과정을 단순화하고 번역지식 관리가 용이하여 번역기의 튜닝이 용이하다. 구현된 파서는 대규모 문법 규칙에 대응하기가 용이하고. 새로운 규칙의 추가가 용이하여 번역기의 점진적인 성능 향상이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.826-828
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• 2004

XML은 기존의 HTML과 SGML의 단정을 보안한 마크업 언어로써, 큰 대역폭, 많은 메모리 양, 높은 CPU속도를 가지는 유선 환경에서부터 저 대역폭, 적은 메모리 양, 낮은 CPU속도를 가지는 모바일 장치까지 사용이 확대되어 지고 있다. 현재 모바일에서 사용되는 XML 파서중에서는 PULL 모델 기반 Kxml파서[1]만이 모바일 장치를 고려한 파서이다. 모바일 장치에서 XML의 많은 사용을 위해서는 저메모리를 사용하여 빠른 파서에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 piccolo 파서에서 사용한 Parser generator tool 인 JFlex를 사용하고, 파싱 모델 중 가장 빠르고 저 메모리를 사용하는 Pull 모델을 적용함으로써, 빠른 Token 추출과 이벤트 형 정의를 통해 좀더 빠른 XML 파서를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.113-118
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• 2000

본 논문의 목적은 Electronic Program Guide(EPG)용 응용프로그램을 위한 Application Program Interface(API) 및 이를 위한 Middleware의 구현이다. 이를 위해 Windows 환경 하에서 프로그램 정보 전송 프로토콜인 Program and System Information Protocol(PSIP)을 해석하는 Parser를 구현하고, 해석한 자료를 저장하는 Database를 설계하였다. 구현된 프로그램의 테스트를 위해 디지털 방송 수신 카드를 사용한 테스트베드를 구축하였고, 지상파 디지털 방송에서 수신된 MPEG-2 Transport Stream을 사용하여 구현된 시스템을 검증하였다. 본 논문에서 개발된 Middleware는 EPG를 위한 응용프로그램 및 향후 예약시청, 예약녹화 등의 부가 서비스를 위해 활용될 수 있다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.4 no.1
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• pp.177-212
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• 1993

My research is based on the parser for ill-formed input by Mellish in a paper in ACL 27th meeting Proceedings. 1989. My system is composed of two parsers:WFCP and IFCP. When WFCP fails to give the parse tree for the input sentence, the sentence is identified as ill-formed and is parsed by IFCP for error detection and recovery at the syntactic level. My system is indendent of grammatical rules. It does not take into account semantic ill-formedness. My system uses a grammar composed of 25 context-free rules. My system consistes of two major parsing strategies:top-down expection and bottem-up satisfaction. With top-down expectation. rules are retrieved under the inference condition and expaned by inactive arcs. When doing bottom-up parsing. my parser used two modes:Left-Right parsing and Right-to-Left parsing. My system repairs errors sucessfully when the input contains an omitted word or an unknown word substitued for a valid word. Left- corner and right-corner errors are more easily detected and repaired than ill-formed senteces where the error is in teh middle. The deviance note. with repair details, is kept in new inactive arcs which are generated by the error correction procedure. The implementation of my system is quite different from Mellish's. When rules are invoked. my system invokes all rules with minimal inference. My bottom up parsing strategy uses Left-to-Right mode and Right-to-Left mode. My system is bottom-up-parsing-oriented like the chart parser. Errors are repaired in two ways:using top-down hypothesis, and using Need-Chart which keeps the information of expectation and complection of expanded goals by rules. To reduce the number of top-down cycles. all rules are invoked simultaneously and this invocation information is kept in Need-Chart. This idea will be extended for the implementation of multiple error recovery system.