빠르게 변화하는 것은 기술 발전만이 아니다. 언어도 세대별 계층별로 다양한 공감대를 형성하며 급속으로 만들어지고 확산되어 간다. 그러므로 신어는 시기마다 생성되는 문화사의 한 부분으로서 이해할 필요성이 있다. 신어는 언어공동체의 공인 속에서 재미와 편리함, 친밀감 이상의 대체 불가능성을 지니고 있어 규범 언어에서 그 사용을 자제하도록 한다 해도 그 파급 속도를 막을 수가 없다. 그것이 얼마나 오래 살아남을 것이냐는 중요한 문제가 아니다. 언어를 중심으로 작은 공동체가 만들어지고 기존 공동체를 파편화시켜 보이지 않는 벽을 세우는 것이 신어 향유자들에게는 오히려 흥미로운 언어 생활로 여겨지기 때문이다. 우리는 이 논문에서 한 글자를 두 가지 또는 그 이상으로 읽거나 거기에 담긴 다의적인 연상을 의도적으로 오독하는 시각적 유희, 즉 문자 유희를 중심으로 신어를 연구한다. 신어의 특성은 간섭 받기 싫어하고, 기존의 질서에 기발함을 더하는 것을 즐기는 젊은 세대의 성향이 만들어낸 결과물이다. 그렇기 때문에 어느 시대에나 신어는 만들어졌고, 형태는 다르지만 신어 생성의 원리는 오래된 방식이다. 우리는 이 논문에서 신어 생성의 역사적 특성에 대해서도 고찰할 것이다.
한 언어에 대한 포괄적인 언어정보 데이타베이스의 구축에 있어서는 수집된 텍스트에 대한 상세한 문법정보의 주석이 일차적 작업 대상이 된다. 이는 통사적 정보가 단순히 구문 분석상의 문제들을 해결하기 위한 정보를 제공해주는 것일 뿐 아니라 형태소 해석 및 문장 의미의 파악등 자연언어 이해시스템 전반의 성능을 향상시키는 데에 중요한 물을 차지하기 때문이다. 각개 단어의 문법적 기능에 대한 주석은 사전적 정의에 따른다면 "품사"로 표현할 수 있을 것이다. 그런데 품사는 각개 단어가 지니는 고유한 어휘의미적 정보이기보다는 구문구조에 의존적인 양상을 보인다. 이는 사전에 따라서 각개 단어에 대한 품사 정보가 달리 나타나는 점에서도 간취할 수 있는데, 한편으로 한국어 언어정보 데이타베이스 구축을 위한 문법적 주석에 있어서는 기존 사전의 품사정보에만 의존할 수는 없다는 문제점이 제기된다. 따라서 각 어휘들의 구문정보(흑은 품사정보)를 어떻게 기술할 것인가가 해결되어야 하는 것이다. 본 연구에서는 일차적으로 각 어휘들의 문장 안에서의 기능을 바탕으로 한 주석체계를 설정하고 그에 따라서 약 12만개의 문장에 대한 일차적 형식화를 수작업으로 처리하였다. 이는 향후 자동적으로 문법적 주석이 가능하도록 해주는 시스템의 개발을 지원하기 위한 언어정보의 수집에 목적을 둔 것인데, 이를 통해서 기존 국어사전에서의 언어정보상의 미비점을 수정 보완할 몇 가지 근거를 마련할 수 있었다.
인터넷의 급속한 확대로 인해 컴퓨터 시스템 또는 네트워크 상에서 보안 문제는 점차 중요한 이슈로 다루어지고 있다. 시스템 또는 네트워크에서 보안 문제를 어떻게 다루느냐는 어떠한 보안정책을 구현하고 있느냐와 밀접하게 연결된다. 이 논문에서는 시스템 또는 네트워크에서 다루어지고 있는 기존 보안정책들을 표현할 수 있는, 그래픽 기반의 새로운 보안정책 언어를 제시한다. 이 언어는 객체 지향 기법에 기반을 두고 있는 그래픽 보안정책 기술 언어이다. 보안정책은 객체 내부 상황 및 객체들 사이 연관성을 표현하여 보안정책이 적용되는 상황을 기술하고 보안정책에서 만족되어야 하는 조건 및 행위 또한 객체 내부와 객체간의 연관성으로 표현된다. 객체지향 보안정책 언어는 그래픽 언어이기 때문에 명확하고 이해하기 용이하다는 장점이 있으며 UML의 클래스 다이어그램과 상태도로 대상 시스템을 표현할 수 있으므로 명시된 보안정책들에 대한 분석을 수행할 수 있다는 장점이 있다.
토픽맵은 RDF에 기반을 둔 OWL과 많은 유사점을 갖지만, 양자는 역사적, 기술적, 의도하는 목적에서 차이가 있다. 토픽맵은 ISO 표준이지만, OWL은 W3C의 온톨로지 개발 표준언어로서 양자는 각각의 제약언어, 데이터 모델, 그리고 일련의 구문들을 별개로 갖는다. 그러나 토픽맵과 OWL 양자는 지식을 표현하는 온톨로지 언어라는 공통적 특성을 가지며, 술어로직에 기반을 두고 있고, XML포맷이기 때문에 상호간에 매핑이 가능하다. 논문의 목적은 토픽맵과 OWL의 메타모델로부터 온톨로지 정보자원의 공유, 교환, 통합에 접근시킨다. 따라서 각각의 메타모델에서 주요 요소를 추출하고, 이들의 의미적인 측면과 구조적인 측면의 요소들의 손실이 발생되지 않도록 매핑을 수행한다.
본 논문에서는 GUI(Graphical User Interface)를 사용하여 사용자가 상호 작용적으로 도형 언어(visual language)의 문법을 기술함으로서 자동으로 공간 파서를 생성하는 공간 파서 생성기 SPG(Spatial falser Generator)의 구현에 대하여 논한다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. (1) 사용자가 도형 언어의 문법을 정의하고 실제로 파싱하고 싶은 도형 언어를 입력하는데 사용되는 도형 에디터를 가지고 있다. (2) 사용자가 도형을 이용하여 대략적인 문법을 자동으로 생성한 뒤, 수정하여 최종적인 문법을 정의하도록 한다. (3) 제약 해소기(Constraint solver)를 가지고 있어서 파싱된 도형 언어들이 그 생성 규칙에 쓰여져 있는 제약을 유지한다.
본 논문은 Universal conceptual cognitive annotation(보편 개념 인지 주석, 이하 UCCA)를 한국어에 적용하는 방안에 대해 제시하였다. 우선 기존의 한국어 의미 분석 체계들의 장단점을 살펴본 뒤, UCCA가 가지고 있는 상대적인 장점들을 소개하였다. UCCA는 모든 언어에 대하여 일관적인 기술을 하려는 Meaning representation framework의 하나로, 보편언어적인 의미 분석 체계를 가지고 있다. 본고는 주석 단위와 문법적 요소의 관점에서 한국어의 특성을 반영하여 UCCA를 한국어에 적용하는 방안을 검토하였다.
한글 프로그래밍 언어는 새로운 개념에 의해 설계되어야 하는데 그에 따른 많은 문제점이 발생하게 된다. 따라서 한글 프로그래밍 언어를 설계할 때 문제가 되는 한글의 구조적 특징, 동사가 문장의 마지막 뒤에 나오는 Postfix 적 특징, 한글의 특이한 데이타 구조 및 조사라는 첨가어가 붙으므로 인한 렉시칼 문제점등을 구조적으로 분석하고 여기에 맞는 한글 프로그래밍 언어를 개발하여야 한다. 그러나 이러한 모든 조건에 맞는 한글 프로그래밍 언어를 개발하는 것은 쉬운 일이 아니며 상당한 시간을 요하는 일이므로 본 논문에서는 과학기술용에 가장 많이 사용되는 FORTRAN 언어를 택하여 일차적으로 그 명령어를 한글화하였다.
본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.
본 연구는 IT 인물 관련 텍스트 정보의 효율적인 검색을 위하여 문서 내에서 인물과 관련된 정보를 담고 있는 문장들이 어떠한 특징을 가지고 실현되는가를 살펴보고 언어적 속성을 어떻게 구조화하고 형식화할 것인가를 논의하는 것을 목적으로 한다. 언어적 속성 분석을 위해서 전자신문 내에서 인물 관련 코퍼스를 수집하고 이들의 분석을 통해 다음과 같이 문제가 되는 특징들을 확인하였다. 즉 외래어 음차 표기문제, 복합명사 및 명사구 그리고 서술 명사적 표현의 문제 등으로 요약된다. IT라는 특정 영역에 대해 텍스트 내에서의 어휘-통사적 패턴을 분석하고 언어적 특징에 대한 효율적 기술을 위해서는 LGG 부분 문법 그래프 모델을 활용하도록 한다. 본 연구는 특정 영역인 IT 관련 문서에서 자연언어 텍스트를 대상으로 정보 검색할 때 문제가 되는 다양한 언어학적 현상들을 다루며, 향후보다 확장된 영역에서의 효율적 언어 처리에 대한 방법론적 대안을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
상호참조해결은 자연언어 문서 내에서 같은 개체를 나타내는 언급들을 연결하는 문제다. 대명사, 지시 관형사, 축약어, 동음이의어와 같은 언급들의 상호참조를 해결함으로써, 다양한 자연언어 처리 문제의 성능 향상에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 현재 영어권 상호참조해결에서 좋은 성능을 내고 있는 BERT 기반 상호참조해결 모델에 한국어 데이터 셋를 적용시키고 표층형을 이용한 규칙을 추가했다. 본 논문의 모델과 기존의 모델들을 실험하여 성능을 비교하였다. 기존의 연구들과는 다르게 적은 특질로 정밀도 73.59%, 재현율 71.1%, CoNLL F1-score 72.31%의 성능을 보였다. 모델들의 결과를 분석하여 BERT 기반의 모델이 다양한 특질을 사용한 기존 딥러닝 모델에 비해 문맥적 요소를 잘 파악하는 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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