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등산법을 이용한 한국어 맞춤법 교정기의 분석
The analysis of Korean Spelling Corrector using Hill-Climbing Method 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.7 no.4, 2012년, pp.789 - 796  

윤근수 (울산과학대학교 컴퓨터정보학부)

초록
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최적 교정률을 보이는 모듈 순서를 찾는 것이 논문의 목적이다. 한국어 맞춤법 교정기의 성능을 분석하기 위하여 등산법을 실험에서 사용하였다. 주어진 오류어절 집합에 대하여 96.41%의 교정률을 나타낸 모듈순서열을 찾았다. 교정률이 상당히 높기때문에, 등산법이 맞춤법 교정기에 대하여 실용적인 방법임을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

To find the module sequence that makes correction rate optimal is the goal of this paper. The Hill-climbing algorithm was used in the experiment to analyze the performance of Korean Spelling Corrector. Given the wrong eojul set, We found the module sequence that shows correction rate of 96.41%. Beca...

주제어

#한국어철자교정기   #모듈순서   #등산법   #최적화  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 모듈간의 임의 배치에 따른 최대예상 교정률과 최소예상 교정률을 구하여 교정률이 취할 수 있는 범위를 구하고자 한다. 표 1은 입력 오류 어절 집합에 대하여 각 모듈을 독립적으로 실행하여 얻은 결과를 나타낸다.
  • 본 논문에서는 주어진 오류어절 집합에 대하여 등산법 알고리즘을 사용한 맞춤법 교정기를 실험하였다. 실험결과 사용시간과 하드디스크 사용공간 측면에서 실용성이 있으며 입력오류어절 집합을 적절히 커버함을 보였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
맞춤법 검사기는 어떻게 구분되어 처리되는가? 맞춤법 검사기는 어절을 구성하는 형태소의 품사 특성에 따라 모듈별로 구분되어 처리되며 명사, 대명사, 수사, 부사, 조사, 어미, 동사, 형용사, 준말, 단독 사용 어절부로 나누어져 있다[9]. 맞춤법 검사기는 형태소 오토마타를 따라 가면서 어절을 검증하는데 이것은 형태소 분석기의 역과정을 추적하는 것이다.
맞춤법 검사기에서 형태소 오토마타를 따라 가면서 어절을 검증하는 것은 어떠한 작업인가? 맞춤법 검사기는 어절을 구성하는 형태소의 품사 특성에 따라 모듈별로 구분되어 처리되며 명사, 대명사, 수사, 부사, 조사, 어미, 동사, 형용사, 준말, 단독 사용 어절부로 나누어져 있다[9]. 맞춤법 검사기는 형태소 오토마타를 따라 가면서 어절을 검증하는데 이것은 형태소 분석기의 역과정을 추적하는 것이다. 이 검증 과정에서는 사전 정보에 따라 한 어절 오토마타에서 수렴 여부를 시도해 보고 수렴되는 경로가 있으면 그 경로를 저장하고 종료한다.
맞춤법교정기는 어떻게 작업이 이루어지는가? 맞춤법교정기는 형태소 분석기로부터 출력을 받아 입력으로 사용한다. 입력되는 어절가운데 먼저 맞춤법 검사기가 작동되어 정확하다고 판단한 입력어절은 통과하게 되고, 오류가 발생하였다고 판단되는 어절은 선택되어 맞춤법 교정의 입력이 되어 교정작업을 거치게 된다. 그림 1에서 입력오류어절은 맞춤법 검사기에서 오류가 있다고 판정된 어절집합이다[5][6][7][8].
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참고문헌 (11)

  1. 강재우, "접속정보를 이용한 한국어 철자 띄어쓰기 검사기의 설계 및 구현", 한국과학기술원 전산학과 석사 학위 논문, 1990. 

  2. 박종만, "효율적인 한국어 형태소분석기 및 철자 검사교정기의 구현," 서울대학교 석사학위논문, 1990. 

  3. 심광섭, "음절 간 상호정보를 이용한 한국어 자동띄어쓰기", 정보과학회논문지(B), 23권, 9호, pp. 991-1000, 1996. 

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  4. 강승식, 장병탁, "음절특성을 이용한 범용 한국어 형태소 분석기 및 맞춤법 검사기", 정보과학회 논문지, 23권, 5호, pp. 530-539, 1996. 

  5. 김덕봉, 최기선, 강재우, "한국어 형태소와 사전-접속 정보를 이용한 한글 철자 및 띄어쓰기 검사기", 언어연구, 26권, 1호, pp. 87-113, 1990. 

  6. 이병훈, 윤준태, 송만석, "말뭉치를 기반으로 한 한국어 철자교정기의 구현", 한글 및 한국어 정보처리 학술발표논문집, pp. 285-293, 1993. 

  7. 정한민, 이근배, 이종혁, "자판특성을 이용한 Neuro-Fuzzy 한국어 철자교정기의 구현", 한글 및 한국어 정보처리 학술발표논문집, pp. 317-328, 1993. 

  8. 이원일, 홍남희, 이종혁, 이근배, "Binary n-gram과 형태소 분석기를 이용한 한국어 철자 교정기", '93 KISS 학술발표 논문집, pp. 813-816, 1993. 

  9. 이도길, 이상주, 임희석, 임해창, "한글 문장의 자동 띄어쓰기를 위한 두 가지 통계적 모델", 정보과학회 논문지: 소프트웨어 및 응용, 30권 4호, pp. 358-370, 2003. 

  10. Russell, Stuart J ; Nonvig, Peter, "Artificial Intelligence: A Modern Approach(2nd ed)", Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, pp. 111-114, 2003. 

  11. 윤근수, "한국어 맞춤법 교정기의 문제점", 한국전자통신학회논문지, 4권, 2호, pp. 405-408, 2010. 

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