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형태 중의성 해결을 위한 말마디 사전 설계에 관한 연구
임권묵 대신대학 1992 논문집 Vol.12 No.-
자연 언어 처리에서 가장 먼저 극복해야할 문제는 중의성 해결에 있다. 중의성은 형태 중의성, 품사 중의성 그리고 의미 중의성으로 분류되며, 그 중 형태 중의성은 가장 먼저 해결되어야 한다. 본 연구는 형태 중의성을 해결하기 위해서 내형 말뭉치로 부터 형태 중의성을 갖는 말마디들을 추출하고, 추출된 각 말마디의 용례를 말뭉치로 부터 분석하여 형태 중의성 해결에 필요한 정보를 산출한다. 또한 산출된 정보를 형태소 분석과정에서 효과적으로 활용할 수 있도록 사전을 설계하므로서 형태 중의성을 해결한다.
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임권묵 안양대학교 산업기술연구소 2001 自然科學硏究 Vol.8 No.-
본 논문은 인접 정보를 분석하여 동사의 형태적 모호성을 제거하는 방법을 제시한다. 형태소 분석이 완료된 실험 코퍼스로부터 학습을 통하여 인접 정보를 습득하고, 이를 입력된 문장에 적용하여 동사의 형태적 모호성을 해결한다. 이 방법은 동사의 형태적 모호성 제거에 근접한 거리의 형태소가 가장 큰 영향을 미친다는 직관에 바탕을 두며, 형태소 분석 결과가 이루어진 코퍼스로부터 학습이 이루어진 교사 방식에 의해 수행된다. 학습을 통해서 얻어진 문맥 정보 사전은 모호성을 갖는 동사의 형태소를 결정하는데 사용되어, 형태소 분석의 성능을 향상시킨다. 모호성을 가진 동사들의 형태소 분석을 제시된 알고리즘에 적용하여 향상된 결과를 얻었다. 따라서 본 논문은 은닉 마르코프의 바이그램 모델보다 뛰어난 결과를 얻음으로써 동사의 형태적 모호성을 해결하는 새로운 알고리즘을 제시하였다. This paper suggests a method that disambiguates a word morpheme by analyzing the adjacent context information. The adjacent context information is obtained from the corpus that is tagged with the result of morphological analysis. The morphological ambiguation of verbs is resolved by applying the information to the sentence. The method is based on the theory in which the nearer is the more efficient. This is implemented with supervised method that learning is accomplished from the tagged corpus. A context information dictionary is used to choose one of several ambiguous morphemes. As a result, it will improve the capability of morphological analysis. The imporved result was obtained by applying the algorithm to disambiguation of verbs. The algorithm gets the better result than the bigram method of HMM, therefore it suggests the new algorithm for morphological disambiguation of verbs.
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임권묵,하호현 안양대학교 자연과학연구소 1998 自然科學硏究 Vol.5 No.1
본 논문을 사용자들에게 재교육의 기회를 부여할 수 있는 가상대학의 전체적인 구조와 기능을 설계하였다. 즉, 시간적 혹은 공간적인 사정으로 인하여 강의실에 출석해 교육을 받을 수 없는 사용자들이나 강의 내용을 다시 복습하기 원하는 학생들이 재교육을 받을 수 있도록 가상대학 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 SQL Server와 IDC를 이용하여 강의실을 구현하였으며, 아울러 교수와 학생들간의 의견을 주고 받을 수 있도록 대화방도 구현함으로써 가상대학 구축을 위한 하나의 방법을 제시하였다. This paper designs the structure of a virtual university which can give a chance of re-education to users. The virtual university system was developed for users who cannot attend a classroom due to time and space shortage, or students who want to re-study the class lectures. This system was constructed with SQL Server and IDC. The paper suggests a method that build the virtual university with classrooms and chatting-room.
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임권묵 안양대학교 1997 논문집 Vol.17 No.-
본 논문은 도시정보화의 일부분인 토지관련 자료를 분석하고, 모델을 설계함으로써 데이타베이스 시스템 구축 방안을 제시하였다. 현재 안양 시청에서 사용 중인 토지기록 온라인 시스템을 분석하여 새로운 시스템으로 재설계 및 구축하였으며, 향후 대단위의 도시정보를 데이타베이스화 하는데 기초를 두었다. 또한 여기에서 구축된 정보는 향후 GIS 정보와 연계하여 사용자들이 손쉽고 효율적으로 토지 관련 정보를 활용 할 수 있도록 하였다.
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임권묵 대신대학교 자연과학연구소 1994 自然科學硏究 Vol.1 No.-
본 논문은 대형 말뭉치(Corpus)에서 추출된 인접 말마디의 정보를 이용해서 중의성을 갖는 말마디의 형태소 분석을 구현한다. 하나의 분석 결과를 갖는 말마디는 말마디 자체에 언어의 규칙을 적용함으로써 쉽게 분류될 수 있으나 중의성을 갖는 말마디는 좌우 인접 말마디와 문맥 정보를 참조해야만 분석이 가능해진다. 따라서 본 연구는 대형 말뭉치로부터 중의성을 갖는 말마디를 추출하고, 추출된 각 말마디의 용례를 분석하여 중의성 해결에 필요한 정보를 산출한다. 또한 산출된 정보를 효과적으로 수록하기 위한 사전을 설계하고, 이 사전을 참조함으로써 중의성 말마디의 형태소 분석을 수행할 수 있는 형태소 분석기를 구현한다. This paper presents a morphological analysis for ambiguous words by using adjacent information obtained from sentences in a large corpus. Most of unambiguous words can be analyzed with grammer rules. However, the ambiguous words have to refer the adjacenct words and context informations to be analyzed. This paper collects the ambiguous words, analyzes their example sentences, and then produces the information to be accessed to solve ambiguous problems. To store these information effeciently a word dictionary has been designed with lexical database. With this dictionary, it is possible for ambiguous words to be analyzed.
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임권묵 안양대학교 자연과학연구소 1995 自然科學硏究 Vol.2 No.-
기존의 형태소 분석기는 한 어절의 가능한 모든 분석 결과를 제시한 후, 형태소와 형태소간의 접속 정보를 이용하여 결합 불가능한 분석 결과를 일부 제거했다. 그러나 주로 통사적, 확률적인 방법에 의존하였기 때문에 일부 중의성만을 해결하는데 그쳤다. 본 논문에서는 형태소 분석 과정에서 발생되는 중의성을 해결하기 위하여 의미 정보를 이용하였다. 대형 말뭉치를 분석하여 명사 형태소들의 의미를 세부 분류하였고, 이들을 의미 자질별로 그룹화하여 의미 범주로 나누었다. 이 정보들을 데이타베이스로 설계된 사전에 입력하였고, 문장에서 나타나는 통사규칙을 적용하는 과정에서 의미 제약 관계를 검사함으로써 중의성을 해결하였다. Most of morphological analyzers removed some of impossible results by using adjacent attributes between morphemes after they produced all possible morphological combinations. However, they resolved only a part of morphological ambiguity because they depended on only syntactic rules and statistical information. This paper uses the semantic information to resolve the morphological ambiguity. Meaning of nouns was divided details by analysing a large corpus, and these were categorized according to common semantic features. The categorized semantic information was stored in a pre-desinged database dictionary. By checking the possibility of semantic combination between morphemes in a sentesce with the semantic information, the ambigurity were disappeared.
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