• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.223-230
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• 1999

본 논문에서는 결합범주문법으로 한국어를 처리할 때 구문분석과정에서 복잡도를 높이는 역할을 하는 spurious ambiguity와 구조적 모호성이 있는 명사구 접속에 대해서 논한다. 통사적 처리와 의미적 처리가 동시에 수행되는 결합범주문법의 특징을 사용해서 spurious ambiguity로 인해 발생하는 복잡도를 줄이는 방안을 제시하고 접속항에서 접속의 중심이 되는 명사들 간의 공기유사도를 이용해서 접속항 선정에서 발생하는 복잡도와 오분석을 줄이는 방안을 제시한 뒤 이의 개선방안을 논의한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.119-123
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• 2020

이벤트 추출은 텍스트에서 구조화된 이벤트를 분석하는 것이다. 본 논문은 대화문에서 발생하는 다양한 종류의 이벤트를 다루기 위해 이벤트 스키마를 프레임넷으로 정한다. 대화문에서의 이벤트 논항은 이벤트가 발생하는 문장 뿐만 아니라 다른 문장 또는 대화에 참여하는 발화자에서 발생할 수 있다. 대화문 주석 데이터의 부재로 대화문에서의 프레임 파싱 연구는 진행되지 않았다. 본 논문이 제안하는 모델은 대화문에서의 이벤트 논항 구간이 주어졌을 때, 논항 구간의 역할을 식별하는 모델이다. 해당 모델은 이벤트를 유발한 어휘, 논항 구간, 논항 역할 간의 관계를 학습한다. 대화문 주석 데이터의 부족을 극복하기 위해 문어체 주석 데이터인 한국어 프레임넷을 활용하여 전이학습을 진행한다. 이를 통해 정확도 51.21%를 달성한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.547-549
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• 2012

In this paper, we propose the verification platform for traffic information of TPEG. Verification platform contains the parsing module of TPEG data and the processing module of GPS data. We compared the traffic information of GPS devices with traffic information of TPEG data. As a result, traffic information from TPEG data is distinguished from actual road traffic information.

• Korean Journal of Computational Design and Engineering
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• v.18 no.4
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• pp.258-266
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• 2013

In shipbuilding, 2D manufacturing drawings are crucial for building a ship. Even various types of 3D models are being utilized for supporting ship manufacturing, which does not reduce the importance of 2D drawings. Recently things are changing in the shipbuilding industry. To reduce the number of 2D drawings or to reduce the quantity of information contained in 2D drawings, some attempts that can substitute for 2D drawings are being made. One of the attempts is to visualize lightweight 3D manufacturing models in a mobile device. In this paper, a method for displaying lightweight 3D models of a ship in an Android based device is introduced. To overcome the problem with parsing JT files in Android system, JT files are parsed in a Windows based server and as-simple-as-possible visualization data are transmitted to an Android based viewer. A comparison result with a commercial system is also given.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.103-107
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• 2017

한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석은 한국어 자연어처리에서 난이도가 높은 작업들로서 최근에는 해당 문제들을 출력열 생성 문제로 바꾸어 sequence-to-sequence 모델을 이용한 end-to-end 방식의 접근법들이 연구되었다. 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 출력열 생성 문제로 바꿀 시 해당 출력 결과는 하나의 열로서 합쳐질 수가 있다. 본 논문에서는 sequence-to-sequence 모델을 이용하여 한국어 형태소 분석 및 구구조 구문 분석을 동시에 처리하는 모델을 제안한다. 실험 결과 한국어 형태소 분석과 구구조 구문 분석을 동시에 처리할 시 형태소 분석이 구구조 구문 분석에 영향을 주는 것을 확인 하였으며, 구구조 구문 분석 또한 형태소 분석에 영향을 주어 서로 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.97-102
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• 2017

형태소 분석과 의존 파싱은 자연어 처리 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 이러한 핵심적인 역할을 수행하는 형태소 분석과 의존 파싱에 대해 일괄적으로 학습하는 통합 모델에 대한 필요성이 대두 되었고 이에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 기존의 형태소 분석 & 의존 파싱 통합 모델은 먼저 형태소 분석 및 품사 태깅에 대한 학습을 수행한 후 이어서 의존 파싱 모델을 학습하는 파이프라인 방식으로 진행되었다. 이러한 방식의 학습을 두 번 연이어 진행하기 때문에 시간이 오래 걸리고 또한 형태소 분석과 파싱이 서로 영향을 주지 못하는 단점이 존재하였다. 본 논문에서는 의존 파싱에서 형태소 분석에 대한 전이 액션을 포함하도록 전이 액션을 확장하여 한국어 형태소 분석 & 의존파싱에 대한 통합모델을 제안하였고 성능 측정 결과 세종 형태소 분석 데이터 셋에서 F1 97.63%, SPMRL '14 한국어 의존 파싱 데이터 셋에서 UAS 90.48%, LAS 88.87%의 성능을 보여주어 기존의 의존 파싱 성능을 더욱 향상시켰다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.92-96
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• 2017

딥 러닝 모델은 여러 히든 레이어로 구성되며, 히든 레이어의 깊이가 깊어질수록 레이어의 벡터는 높은 수준으로 추상화된다. 본 논문에서는 Encoder RNN의 레이어를 여러 층 쌓은 멀티 레이어 포인터 네트워크를 제안하고, 멀티 태스크 학습 기반인 멀티 레이어 포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 멀티 태스크 학습 모델은 어절 간의 의존 관계와 의존 레이블 정보를 동시에 구하여 의존 구문 분석을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 모델이 기존 한국어 의존 구문 분석 연구들 보다 좋은 UAS 92.16%, LAS 89.88%의 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.87-91
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• 2017

구문분석은 자연언어처리의 오랜 관심 분야로 다양한 접근방법과 알고리즘이 시도되어 계속 발전하고 있다. 하지만 기존의 접근방법은, 학습단계에서는 정답으로부터 추출된 이전 정보를 사용하고 평가 단계에서는 예측으로 이루어진 정보를 활용한다는 근본적인 차이가 있다. 이러한 차이를 극복하기 위한 다양한 시도가 있었고 그 중 동적 오라클 기법이 합리적인 시간 증가와 성능향상을 보였다. 본 연구에서는 이러한 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하였다. 동적 오라클 기법을 한국어에 적용할 때 고려해야하는 부분에 대해 탐구하고 실험을 통해 동적 오라클 기법을 한국어 구문분석에 적용하여 결과를 살펴보았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.313-319
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• 1997

한국어 의존 파싱에서는 불필요한 의존관계의 과다한 생성과 이에 따른 다수의 구문분석 결과 생성에 대처하는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 한국어 의존 파싱 과정에서 생기는 불 필요한 의존관계에 따른 다수의 후보 의존 트리들에 대하여 통계/의미 정보를 활용하여 최적 트리를 결정하는 구문 분석 방법을 제안한다. 본 논문의 구문 분석에서 사용하는 통계/의미 정보는 구문구조부착 말뭉치(Tree Tagged Corpus)를 이용하여 구축한 술어 하위범주화 정보 사전에서 얻었으며, 이러한 정보를 활용한 구문 분석은 한국어 구문 분석의 모호성 해소에 적용되어 한국어 구문 분석의 정확도를 높인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.332-338
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• 1997

어휘 정보는 구문 구조의 중의성을 해결하는데 중요한 정보원으로서 작용할 수 있다. 본 논문에서는 입력 문장에 대한 구조적 중의성을 해결하는데 확률 구문 규칙뿐만 아니라, 어휘간에 발생할 수 있는 공기 정보를 사용할 수 있는 확률 모델을 제안한다. 제안된 확률 모델에 대하여 실험 데이타에 대해 평가한 결과 약 84%정도의 구문 분석 정확도를 얻을 수 있었다.