With advancements in information and communication technology, there is a growing importance of natural language processing (NLP) in the development of language processing systems, such as machine translation, speech recognition, and linguistic database construction. Thus, this study explored methods to increase the accuracy of the NLP of Korean-Chinese corresponding grammatical structures, focused on the Korean word “있다”. The Korean-Chinese corresponding structures were analyzed with focus on the Korean word “있다” and its corresponding Chinese characters: “有,” “在” and “着”. This study translated related sentences using Google Translate, analyzed error types and organized grammatical structures. After that, erroneous sentences related to “있다” were translated using Google Translate, and the translated sentences were analyzed. Based on the findings, this study suggested methods to correct and adjust errors. The improvement methods drawn from the analysis of translated sentences can be summarized as follows. Improvement method 1: Provide a rule about spacing words in Korean Improvement method 2: Provide a rule about corresponding words e.g.) 서울=首尔，오빠=哥哥 Improvement method 3: Provide a rule about Korean-Chinese corresponding grammatical structures e.g.) Chinese: numeral + classifier + noun, Korean: noun + numeral + classifier It is hoped that this study will help establish a computerized system for Korean and Chinese.

정보통신 기술의 발전과 더불어 기계번역, 음성인식, 언어자료 데이터베이스(DB) 구축 등 언어처리 시스템의 실현에 있어서 자연언어처리(NLP)의 중요성이 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 한·중 문법구조 대응 방법에 대한 자연언어처리의 정확도를 높이기 위한 방법을 모색하고자 ‘있다’에 대응하는 중국어 단어인 ‘有，在，着’를 중심으로 한국어와 중국어의 대응 구조를 분석하였다. 이와 관련하여 한국인 중국어 학습자들이 자주 범하는 오류 유형에 대해 Google 번역을 시도하고 그 결과를 분석하여 오류를 수정·보완할 수 있는 해결 방안을 제시 하였다. 본 연구가 한국어와 중국어를 위한 전산시스템을 구축하는 데 도움이 되길 기대한다.