한국어의 내포문은 컴퓨터에 의한 자연어 이해 및 처리에 많은 어려운 문제점의 원인이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 한국어 내포문을 단문으로 분리하는 시스템을 설계 및 구현한다. 내포문에서 생략성분을 효율적으로 복원하기 위해 안긴문장의 생략된 부분을 통제할 수 있도록 용언을 유형별로 분류한다. 내포문을 단문으로 분리할 때 내포문에 비해 분리된 단문의 의미가 결여 될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 대용어를 첨가시키는 방법을 사용한다. 그리고 명사 의미표지로부터 용언의 하위범주의미역으로의 변환 테이블을 구성하여 문맥적으로 틀린 문장을 검색, 처리할 수 있는 방법을 제안한다.
기계 인쇄된 문서 영상에서 주제어를 탐색하는 문제는 여러 응용 분야에 필수적인 핵심 기술이지만 수작업 또는 OCR 소프트웨어를 이용하여 텍스트로 변환하는 방법은 많은 비용 때문에 한계를 가지고 있다. 요즘 영상 형태로 원문을 저장하는 경우가 많으므로 본 논문은 영상-기반 매칭을 통한 검색 방법을 채택하였다. 문자 또는 단어 매칭에서 가장 중요한 요소가 특징인데 본 논문에서는 디지털도서관과 같이 매칭 대상 단어가 수천만∼수십억에 달하는 대용량 한글 문서 검색에 이용될 수 있도록 비교적 간단히 추출할 수 있고 차원수 조절이 용이한 4방향 프로파일 특징을 이용하는 빠른 검색 방법을 제안한다. 실험결과 8-차원 정도의 간단한 특징으로도 의미 있는 검색 성능을 얻을 수 있음을 보였다.
최근 정보추출에 대한 중요성이 점차 증가하면서 정보추출에서 필요로 하는 Named Entity와 Coreference, Information Extraction, Information Retrieval의 소개와 한국어에 대해 적용시키기 위한 정의와 방법을 제시한다. 또한, 대량의 문서에 대한 태깅을 효율적으로 수행할 수 있도록 Named Entity와 Coreference 태깅을 쉽게 할 수 있는 NE-CO 태깅 도구를 개발하였다. 이 태깅 도구를 이용하여 시험적으로 경제, 공연, 여행 분야의 300문서에 대한 말뭉치를 구축하였으며, 이 말뭉치는 한국어 정보추출 시스템을 개발하는데 기초 자료로서 활용될 예정이다.
본 연구는 지시사가 문맥에서 이미 언급된 개체를 대용하여 지시하는 문맥지시의 경우에 각 언어별로 어떠한 지시사가 사용되며, 어떠한 언어 요인에 의해 그 선택이 이루어지는지 구문 / 의미 / 화용적 측면에서 살펴보고자 한다. 실제 언어자료를 분석해보면 대용적 용법에 있어서 영어와 서반아어에서는 근칭 / 원칭 지시사가 직시적인 용법에서의 의미를 비교적 유지하면서 고르게 분포하는 반면, 한국어와 러시아어는 좀 더 자주 사용되는 형태와 그렇지 못한 형태의 무표 / 유표적인 분포를 보인다. 이렇듯 상이한 분포양식을 보이는 지시사 대용적 용법을 선행사와의 거리, 인지상태, 심리적 거리감, 담화구조라는 측면에서 재조명하여 비교, 대조 분석함으로써 각 언어의 지시사의 유형론적 의미를 모색한다.
최근 다양한 데이터를 수집 및 분석하여 급변하는 기업에서 고객 니즈의 변화에 능동적인 대용이 필요하나 중소기업의 경우 비용 및 인력 문제로 인해 데이터 분석 및 정보를 수집하는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 중소기업에서 다양한 고객 니즈 분석을 통해 맞춤형 상품과 서비스 제공이 가능하고, 중소기업들의 전략적이고 신속한 의사결정 지원을 위해서 BI, 프라이빗 클라우드, R-엔진을 분석하여, 프라이빗 클라우드 + R 엔진 기반의 BI 서비스 어플라이언스 설계 하였다.
문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.
동사의 애매성이란 동일 동사 내부에서 공기하는 명사의 상충적 의미의 분포에 의해 발생한다. 이는 동일한 동사라 하더라도 명사의 상위개념, 흑은 개개의 명사에 따라 동사의 의미가 달라진다는 것을 의미한다. 동사의 애매성 해소를 위한 구문의미사전은 동사가 갖는 격틀과 논항에 오는 명사의 단어 집합에 의해 구성된다. 기계용 사전에서의 동사의 애매성이란 명사의 상위개념, 혹은 개개의 명사에 관한 정보가 결여될 때 나타난다. 지금까지의 구문의미사전은 개개의 동사가 갖는 격틀을 중심으로 논합명사의 예만을 제시하거나 명사의 상위개념을 기술하는 형식으로 구성되어 왔다. 이는 형식적인 패턴의 추출에는 유용하지만 대역어 선정을 위한 구문의미사전과 같은 섬세한 의미 정보를 필요로 하는 사전에서는 거의 효력을 발휘하지를 못한다. 다국어를 전제로 한 동사 대역어의 추출을 목적으로 하는 구문의미사전에서는 동사와 공기하는 논항명사의 철저한 추출과 검증에 의한 명사목록의 구축이 애매성 해소와 정확한 동사 대역어의 선정에 전제가 된다. 본 논문에서는 KAIST Corpus를 기반으로 현재 구축 중인 한국어 구문의미사전의 개요와 구축 과정에서 얻어진 방법론을 소개한다. 이 연구개발 결과는 과학기술부 KISTEP 특정연구개발과제 핵심소프트웨어개발 국어정보처리기술개발 중 "대용량 국어정보 심층 처리 및 품질 관리 기술 개발"의 지원을 받았다.
교육용프로그래밍언어는 학습자에게 친근감 있고 사용이 편리하고 간단해야 한다. 객체지향형 교육용프로그래밍언어 두리틀(Dolittle)은 국어 어순에 따른 한글 프로그래밍 방식을 지원하지만 명령어가 초 중등학생들에게 낯설거나 다양한 학습상황에 맞지 않아 프로그래밍과정의 사고흐름을 표현하는 데에 한계가 있었다. 본 연구는 한글 교육용프로그래밍 언어인 두리틀에서 학습자가 친숙한 명령어로 프로그래밍을 작성할 수 있도록 융통성 있는 예약어 집합을 제공하여 학습자의 수준, 기호, 적용분야에 따라 적합한 명령어집합을 이용하여 프로그램을 작성할 수 있도록 말글의 특징을 살린 1:n 다중예약어 집합을 제시한다. 연구의 결과 다중예약어가 적용된 두리틀로 프로그램을 작성할 때 학습자는 예약어에 구애받지 않고 문제해결을 위한 사고에 집중하여 자연스럽게 개념을 학습할 수 있음을 확인하였다.
SRm의 성능에 미치는 영향은 전동기 권선을 여자하는 모드에 어는 정도 의존하며, 여자모드에 전류펄스식(전류원) 또는 접압펄스식(접압원)이 있다. SRM의 운전 특성상에서 볼 때 전류원에 의한 방법이 이상적인 전원이지만, 대용량의 사용을 위한 구성이 후자에 비하여 실혐하기가 쉽지 않고 경제적이지 못하다. 본 논문에서는 지금까지 보통 상용되고 ldT는 전압원의 대안으로 가변전압원이 고려되었다. 3가지 여자 모드에 관한 비교가 제시되고, 순시 전압과 전류 파형이 실험결과로 포함된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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