본 논문에서는 한국어문서에서 음차표기된 외래어를 자동적으로 인식 및 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 음차표기된 외래어 인식 및 추출 문제를 음절태깅문제로 변환한다. 음절태깅문제는 주어진 단어 내의 음절들에 대하여 순수 한국어를 구성하는 음절인지 또는 음차표기된 외래어를 구성하는 음절인지를 태깅하는 작업으로 정의된다. 이를 위하여. 주어진 어절 내의 음절의 나열을 순수 한국어 음절을 표현하는 상태와 외래어 음절을 표현하는 상태의 이진 상태(binary state)로 모델링한 은닉 마르코프 모델을 이용한다. 제안된 방법은 기존 연구에 비하여 높은 재현율과 정확률로 음차표기된 외래어를 인식 및 추출하였다.
코퍼스 속의 언어적 규칙을 직접적으로 사용하여 한국어 의존 구조를 분석하기 위해, 본 한국어 의존 구조 분석기는 의존 구조가 나타나 있는 코퍼스로부터 변환 규칙 학습기로 규칙을 자동적으로 학습하고 그 규칙을 적용함으로써 한국어 의존 구조를 분석한다. 이를 위해 기존의 연구된 구구조 문법의 규칙 틀과는 다른 한국어 의존 구조에 맞는 규칙 틀을 연구하였고 또 의존 구조에서 발생할 수 있는 교차구조(Crossing structure)를 방지하는 연산을 고안하였다.
최근 인터넷 사용자 증가와 네트워크를 기반의 응용 프로그램이 다양하게 개발되고 있다. 또한 스마트 폰과 매블릿 PC 의 대중화로 누구나 쉽게 인터넷을 통해 정보검색 서비스를 이용할 수 있다. 따라서 갈수록 증가하는 패킷에 대한 제]어와 이동, 삭제 등과 같은 처리를 빠르게 하기 위해 네트워크 프로세서 (Network Processor)가 개발되었다. 네트워크 프로세서는 패킷 제어와 이동, 삭제를 수행하는데 최적화되어 있다. 하지만 네트워크 프로세서를 개발한 회사마다 교차개발환경 툴과 개발언어가 서로 다르기 때문에 소스코드 재사용 및 확장이 어렵다. 또한 네트워크 프로세서에서 동작하는 프로그램을 매스트 하기 위해 하드웨어 장비가 필요하고 네트워크 프로세서에 종속적인 개발환경과 언어를 배우는 것은 프로그래머에게 큰 부담을 준다. 본 논문에서는 네트워크 프로세서에 최적화된 기능을 언어 레벨에서 정의한 eFlowC 언어를 사용하고 범용 컴퓨터에서 매스트 및 실행을 할 수 있는 가상머신을 제안한다. 그리고 가상머신 중간언어를 사용하여 가상머신이 설치된 범용 컴퓨터에서 소스코드 재사용 및 확장을 가능하게 한다. 따라서 범용 컴퓨터에서 프로그램 테스트를 통해 신뢰성 높은 프로그램을 작성할 수 있다.
본 논문은 정보검색 시스템 평가에 필요한 한국어 문서집합 구축과 적합 문서리스트(relevance file) 생성에 관한 기법을 문서 수집과정부터 평가작업까지 상세히 기술한다. 문서집합은 일반, 사회과학, 과학기술 분야에서 각각 4만 건으로 영역별로 균등히 구축하였으며, 질의 집합도 각 분야에 대해 10개씩 할당하여 총 30개의 질의 집합을 생성하였다. 또한 질의집합은 사용자의 수준을 고려하여 일반인, 영역 전문가, 중고등학생에 해당하는 질의를 생성함으로써 특정 영역, 특정 사용자에 독립적인 문서집합 및 질의집합을 구축하고자 하였다. 생성된 질의를 사용하여 여러 검색기에서 총 38가지의 방법으로 검색을 실시하였으며, 검색결과를 바탕으로 각 질의당 500개의 문서로 이루어진 후보 결과집합을 만든 후 이들을 대상으로 각 질의에 대한 문서의 적합성 평가를 실시하였다. 이 과정을 통해 생성된 적합문서 집합의 유효성을 보이기 위해 후보 문서 리스트 이외의 문서집합에서 적합문서가 존재할 가능성을 확인하였는데 그 방법으로 후보 리스트의 개수 증가에 따른 적합문서 개수의 변동 추세를 알아보았다. 현재 질의 개수를 50개로 확장하는 방향으로 테스트 컬렉션 구축에 대한 연구를 진행 중에 있으며, 일본 NACSIS와의 질의 교환을 통해 질의 개수를 확장할 뿐만 아니라 일본어 질의 또는 한국어 질의에 대해서 한국어 문서, 일본어 문서를 각각 검색할 수 있는 한일 교차언어 문서검색 환경을 구축하고 있다.
자바스크립트 기반의 Ajax는 ActiveX 기술의 대안으로 주목받고 있는데, 대부분의 웹 브라우저에서 기본으로 지원되고, 비동기 상호작용을 통한 빠른 속도와 뛰어난 트래픽 절감 효과, 그리고 화려한 인터페이스 등의 장점들로 인해, 현재 국내 대형 포털 사이트들에서도 이 기술을 접목시켜 기존의 서비스를 재오픈 하는 추세이기도 하다. 본 연구에서는 이러한 Ajax 기술과 국내외 주요 사이트에서 제공하는 오픈 API들을 이용하여 다국어 메타검색 시스템을 모델링하고 구현하였다. 사용자로부터 입력받은 한국어 질의어를 구글 번역 API를 이용하여 저 세계 54개국 언어 중 하나의 언어로 번역한 후, 대표적인 소셜 웹 사이트(Flickr, Youtube, Daum, Naver 등)의 정보를 통합 검색한다. 검색된 결과는 Ajax 기술을 통해 화면의 일부분만 동적 로딩하여 빠른 속도로 출력해주는 동시에, 불필요한 정보의 중복 전송을 방지하여 서버의 트래픽과 패킷당 통신 요금을 절감하는 효과를 가져왔다.
다중출력의 이론함수는 입력변수와 출력함수가 증가함에 따라 복잡해지는데, 본논문에서는 공통된 민텀을 직접 볼 수 있는 교차표를 만들고 이를 이용하여 가격표를 구성한 다음 각 출력에 대한 Prime implicant를 선택하고 있기 때문에 설계의 복잡성을 제거할 수 있다. 본 과정은 쉽게 손으로 처리되며 또한 컴퓨터로도 처리될 수 있는데 컴퓨터 프로그래밍은 FORTRAN IV 언어로 짜서 결과를 확인하였다.
Social learning encourages and enables learners with common interests to communicate and share knowledge with others through social networks. However, social learning suffers a barrier on communication among learners with various la nguage and culture background. Aiming to avoid this barrier, this paper proposes a framework of cross-language s ocial learning system which can involve more learners' participation on the web. With this framework, an illustrati ve example of task-oriented collaborative learning paradigm is elaborated. It is expected that our proposed system can stimulate more learners to share the learning resource for deep discussions as well as to promote the knowled ge innovation.
미국의 제45대 대통령으로 취임한 도널드 트럼프는 선거캠페인이 시작된 이래로 '영어유일주의'를 천명해 왔다. 이 단일언어 정책은 세계화가 본격화된 1990년대 이후 미국의 인구학적, 문화적 변화에 직면하여 이민자와 다문화주의를 거부하고 토착주의를 강조하는 흐름의 연장선상에 놓여있다. 특히, 미국의 히스패닉화와 스페인어의 성장에 대한 반작용으로 백인중심의 문화와 가치를 고수하려는 시도와 연결되어 있다. 본 논문은 이러한 트럼프의 단일언어주의를 대표적인 라티나 작가인 글로리아 안살두아가 제안하는 '경계의 언어'와 대비시키면서 코드스위칭의 효과와 이중언어 공동체의 가능성을 탐구한다. "경계지대/국경"(1987)에서 안살두아는 하위언어인 스페인어를 텍스트에 포함시키며 자신의 언어적 현실을 드러냄과 동시에, 영어와 스페인어의 교차사용을 통한 번역작업을 시도한다. 다른 한편으로는 번역의 불가능성을 드러내면서 이중언어 사용의 불가피함을 암시하는 한편, 단일언어 독자들에게 타자의 언어와 문화를 이해하고 소통해야할 필요성에 대해 역설한다. 안살두아가 구현하는 '경계의 언어'는 이질적인 민족, 계급, 세대의 언어가 충돌하고 교섭하는 게임의 과정을 통해 생성된다. 고정되기보다는 계속적으로 변화하는 언어적 형태를 통해 안살두아는 단일 언어주의를 넘어서는 새로운 시각과 더불어 다양한 언어들 사이에서 대안적 소통방식의 필요성을 제기한다.
관계 추출은 텍스트로부터 개체(named entity) 사이의 관계를 추출하는 과정이다. 전통적으로 관계 추출 방법은 주어와 목적어가 미리 정해진 상태에서 관계만 추출한다. 그러나 종단형 관계 추출에서는 개체 쌍마다 주어와 목적어의 위치를 고려하여 가능한 모든 관계를 추출해야 하므로 이 방법은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 문장에서 주어와 목적어의 위치에 따른 방향을 설정하고, 정해진 방향에 따라 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 관계 추출 데이터를 활용하여 문장에서 주어가 목적어를 가리키는 방향을 나타내는 방향 표지를 새롭게 생성하고, 개체 위치 토큰과 개체 유형 정보를 문장에 추가하는 작업을 통해 사전학습 언어모델 (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base)을 이용하여 방향을 예측한다. 그리고 확률적 교차 연산을 통해 주어와 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 이러한 개체의 표상을 활용하여 관계를 추출한다. 실험 결과를 통해, 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 3 ~ 4%p 정도 더 우수한 성능을 보여주었다. 또한, 제안 모델을 이용해 한국어 데이터와 영어 데이터를 학습할 때, 데이터 수와 언어적 차이로 인해 한국어보다 영어에서 1.7%p 정도 더 높은 성능을 보여주었고, 최상의 성능을 내는 매개변수의 값이 다르게 나타나는 부분도 관찰할 수 있었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외함으로써 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다.
자음의 정확도와 습득 시기에 관한 국내외 선행연구들은 상당히 많은 반면, 유아 혹은 아동의 발화를 대상으로 한 비전문가 혹은 일반 성인을 대상으로 한 지각 실험은 상당히 빈약한 편이다. 본 논문에서는 그러한 공백을 채우기 위해 2세에서 6세 사이의 아동들이 자신들에게 친숙하다고 판단되는 단음절 단어를 발화하게 하여, 이 단음절 단어를 자극으로 사용하여 일반 성인화자들을 대상으로 교차 지각 실험을 수행되었다. CVC 형태의 단음절 단어들은 2-6세 사이의 아동들의 발화에서 추출되었으며, 전체 20명으로 구성된 성인 화자들을 5 그룹으로 나누어, 아동 발화를 들리는 대로 받아 적게 하는 과업을 수행하였다. 분석을 위해서는 다음의 3가지 조건을 상정하여 분석하였다: (1) VC를 고려하지 않은 상태에서 초성 자음만 아동의 조음과 성인의 화자가 일치하는 조건, (2) 종성은 고려하지 않으면서 CV 형태만 조음과 지각이 일치하는 조건, 그리고 (3) CVC 형태인 단어 전체의 조음과 지각이 일치하는 조건. 분석 결과를 살펴보면, 단어 전체의 일치도가 가장 낮았으며, 초성만 고려했을 때의 일치도가 가장 높았다. 또한 일반적인 경향은 아동들의 나이가 많아짐에 따라 아동의 발화와 성인의 지각 반응 사이에 일치도가 높아졌다. 하지만 아동 자음의 습득 연령이 빠르면 2세부터 시작되어 5세 정도면 거의 완성된다고 보고한 전문가들의 진단과는 달리, 일반 성인 화자들은 아동의 발화에 대해서 적어도 5세 정도는 되어야 75% 정도의 일치도를 보이는 것으로 관찰되었다. 본 연구는 아동의 언어 발달 과정에서 관찰되는 일반 성인들의 지각에 대한 이해를 높이는 데 중요한 기여를 하였다. 즉 본 연구가 가지는 의의는 아동의 말소리 습득과 관련하여 전문가의 정확한 판단과 아동을 양육하는 부모 혹은 전문가가 아닌 일반 성인의 지각이 다를 수 있다는 것이다. 아동 발달 과정에서 5세 전의 아동들에게서 다소 알아듣기 힘든 단어나 자음이 관찰되더라도, 이는 말소리 지연이나 언어 장애와 관련된 현상은 아니라, 아동의 말소리에 익숙하지 않은 일반 성인이 가지는 지각의 한계일 수 있다는 점을 염두에 둘 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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