• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.89-94
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• 2003

본 논문에서는 질의문 내에 포함된 동사를 중심으로 한 질의어 확장 및 정답 추출 기법을 이용한 질의 응답 시스템에 대해 기술한다. 질의 응답시스템 전체의 과정에서 동사는 하나의 정보를 표현하는 중요한 요소로 활용하며, 동사에 대한 활용은 구축된 동사구문 사전의 정보를 이용한다. 동사구문 사전은 동사의 일반적인 표층형태와, 각 문장 성분들의 의미속성, 유의동사 등의 정보를 담고 있다. 또한 동사 구문사전의 활용에서의 동사 모호성을 배제하고, 효율을 높이기 위해 약 3만 어휘의 명사 의미 사전을 사용한다. 명사 의미사전은 구문사전 내에 사용된 의미분류로 나누어져 있으며, 유의명사 및 국어사전 상의 뜻 풀이말을 포함하고 있다. 질의문 및 각 후보 문장에 대한 구문분석은 구문사전 내에 나타난 품사 별 의미속성과, 문법 형태소의 격 정보를 이용한 격 구조를 활용하였다. 논문 중에는 일반적인 질의 응답 시스템의 3단계에 맞추어 구문사전 활용 및 구문분석의 수행 단계를 보이고 마지막에 각 기법의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1994년도 제6회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.119-127
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• 1994

복합동사의 처리는 기계변역이나 자연어 이해 시스템의 질에 상당한 영향을 주기 때문에 복합동사의 정확한 분석과 처리는 중요하다. 기종의 형태소 분석에서는 복합동사에 대한 처리를 복합 동사를 구성하는 각 용언들에 대한 분석결과를 생성하여 주고 구문분석단계에서 문법규칙을 이용하여 처리함으로써 문법이 커지고 파싱테이블과 심볼테이블이 커져 메모리 효율이 저하되고 형태소 분석에서의 품사 모호성이 구문분석단계에 영향을 주어 구문구조 모호성을 야기하며 복합동사의 정확한 의미를 나타내기 어려운 문제를 가진다. 본 논문은 한국어의 복합동사를 형태소 분석단계에서 처리해 주고 여기에서 처리하기 힘든 복합동사는 사전과 구문분석단계 등의 모듈에서 처리하는 총괄적인 복합동사 처리방법을 제안한다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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• pp.108-113
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• 2000

자동사의 두 하위부류, 비대격(unaccusative) 동사와 비능격 (unergative)동사는 Perlmutter(1978)의 비대격 가설 (Unaccusative Hypothesis) 이후 여러 관점에서 활발히 노의 되어왔다. 한국어에서는 사건구조적 측면에서 두 부류가 차이를 보이며, 이런 사실은 인간의 인지작용과 밀접한 관련을 맺는다. 사건구조를 과정(process)사건과 상태(state)로 가정할 때 비능격 동사는 과정사건이, 비대격 동사는 상태사건이 부각된다. 비대격 동사도 두 가지 부류로 나뉠 수 있는데, '도착하다'처럼 과정사건이 언어표현에서 중시되지 않고 결과적인 상태부분만 중요시 되는 유형(unacc_type_1)과 '녹다'처럼 과정사건도 중시되는 사건 구조를 지닌 유형(unacc_type_2)이다. 결국 비대격 동사는 결과상태를 중시하는 사건구조를 중요시 하지만 과정사건의 지각 정도에 따라 다른 양상을 보인다. 한편 비대격 동사는 사동사와도 밀접한 연관 관계를 지닌다. 많은 논의에서 비대격/사동의 교체를 논리적 다의어로 보고 분석을 시도해 왔다. 따라서 사동사를 중심으로 분석한 경우와 비대격 동사를 중심으로 분석한 경우가 있다. 본고에서는 사동분석(causative analysis)은 한국어 기술에는 적절치 않다고 판단한다. 사동분석에서 도입하는 행동주의 사건유발부분이 반드시 비대격 동사의 표현에 필수적인 것은 아니기 때문이다. 끝으로 Pustejovsky(1995)의 생성어휘부(Generative Lexicon) 이론을 한국어에 맞게 확장·수정한 이정민·강범모·남승호(1997)의 모형에 따라 두 가지 유형의 비대격 동사의 어휘 의미구조를 표상한다.

• 한국독어학회지:독어학
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• 제6집
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• pp.23-55
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• 2002

이 논문의 목적은 수없이 많은 독일어 동사들 가운데 사람의 심리-감정을 표현하는 동사, 소위 감정동사(Emotionsverben: Verben der Gefuhlsbewegung)를 하나의 어휘-의미장(lexikalisch-semantisches Feld)으로 보고 이들의 통사구조 및 의미구조를 파악하여 결합가 모형화 하는 것이다. 우리는 감정동사의 통사 구조 및 의미구조를 기술하기 위해 동사 중심의 결합가 이론과 격이론을 이론적$\cdot$방법론적 토대로 삼았다. 또한 우리는 감정동사를 보충어의 수와 형태에 따라 크게 세 가지 그룹, 즉 2개의 보충어를 갖는 그룹 I(이 그룹에 속하는 동사들은 무생물(사물)을 주어로 갖는다)과 그룹 II(이 그룹에 속하는 동사들은 유생물(사람)을 주어로 갖는다) 그리고 3개의 보충어를 갖는 그룹 III(사람과 사람간의 관계를 나타낸다)으로 구분하였다. 예증을 위해 개별 동사에 대해 용례를 제시했다. 2개의 보충어를 갖는 그룹 II를 보충어의 수의성 여부에 따라 하위 분류했다. 보충어의 형태는 명사구(Sn, Sd, Sa, Sa)와 전치사구(pS)에 한정했으며 - 지면관계상 개별 동사의 예문으로 제시하진 않았지만 - 문장형태의 보충어, 예를 들어 dass-문장(Nsdass)과 부정사문(Inf)도 고려하여 통사적 문형(syntaktisches Satzmodell)과 의미적문형(semantisches Satzmodell)에서 제시하였다. 결국 이 논문은 독일어를 배우는 이들에게 독일어 동사의 통사구조 및 의미구조를 보다 쉽게 설명할 수 있는 하나의 방법론을 제시함은 물론, 나아가서는 결합가 사전에서 동사 내항 기술을 위한 기본적인 토대를 제공할 것이다

• 농약정보
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• 제22권3호통권166호
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• pp.44-45
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• 2001

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권4호
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• pp.373-380
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• 2001

본 논문은 한국어 보조동사의 의미를 Sowa에 의해 제안되고 국제표준이 되고있는 개념그래프를 이용하여 형식적으로 기술하는 방법을 제안한다. 이를 위해 영어의 양상과 상에 관한 개념그래프를 알아보고 한국어 보조동사를 통사/의미론적으로 고찰한다. 한국어 보조동사의 개념그래프적 기술을 위해, 각종 논문과 국어사전에서 한국어 보조동사 40개의 여러 예문들을 수집하여 완료, 진행, 봉사, 시도, 강세, 원망, 지속, 추정의 8가지 의미로 분류하고 이들을 개념그래프로 기술한다. 실험에서는 이들 8가지 의미들을 인공지능언어의 일종인 LIPS과 유사한 KIF로 작성하고 C++를 이용하여 한국어 보조동사가 포함된 문장을 입력받아 개념그래프로 변환하는 프로그램을 구현한다. 문장 내의 모든 범주들의 개념과 개념 관계가 자연어의 모든 의미관계를 표시할 수 있는 개념그래프는 한국어 보조동사의 다양한 의미를 기술하는데 적합함을 알 수 있었다.

• 한국독어학회지:독어학
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• 제6집
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• pp.79-98
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• 2002

지금까지 우리는 한국어와 독일어를 비교하면서 동사의 정형과 부정형을 관찰해 왔다. 이 부정성(역으로 말하면 비구속성)은 한국어 동사에는 전반적으로 통용되는 데 반해 독일어에는 부정형/동사원형과 분사가 그러할 뿐이다. 동사의 특성 연구는 어느 자연어/개별언어의 상이한 기능을 위해서 뿐만이 아니라 외국어 학습/습득을 위해서도 큰 의미를 갖는다. 이러한 중요성에도 불구하고 독특한 한국어 동사의 부정성, 그 연구는 거의 찾아볼 수가 없다. 한국어와 독일어 동사의 부정성 비교에서 드러난 문제점은 대체로 다음과 같이 요약될 수 있을 것이다. $\ast$ 한국어 동사의 특징인 부정성은 우리의 운명으로 간주해야 할 것이다. 왜냐하면 우리가 어떤 면에서는 유익함을, 그리고 어떤 다른 면에서는 문제점을 감수해야 하기 때문이다. 특히 전형적인 전치성 언어인 유럽언어를 습득할 때 언어간섭현상을 통해 그러하다. $\ast$ 독일어의 부정사/분사 및 한국어 동사가 인칭변화를 하지 않는다는 것은 그들이 주어를 갖지 않고 있거나 (독일어의 경우), 아니면 그것이 어떤 문법/통사적 역할을 하는가 (한국어의 경우)에 주된 원인이 있다. $\ast$ 비교 대상의 양쪽은 생략가능성, 즉 원자가 요구에 대한 자유/비구속성을 누린다. 핵(성분), 즉 독일어의 부정형 및 분사 그리고 한국어 동사는 혼자 남을 때까지 생략이 계속될 수 있다. 이러한 의미에서 부정성은 <비한정성/비구속성>과 관련된 것 같으며, 반면에 정동사의 특성은 <한정성/구속성>과 관계되어 있다. $\ast$ 원자가 요구/충족에 대한 자유/비구속성은 한국어 동사/술어가 문장 끝에 고정되어 있다는 사실은, 직접 또는 간접으로 본동사 앞에 놓여 있어야 되는 모든 문장성분과 부문장 때문에, 즉 한국어의 전면적인 전위수식 현상으로 흔히 큰 부담/복잡함을 야기한다는 데에 그 원인이 있다. 이러한 상황에서 동사는 가능한 한 그의 문장성분을 줄이려 한다. 통사적으로 보장되어 이미 있으니 말이다. 그래서 한국어 동사의 부정성은 일종의 부담해소 대책으로 간주될 수 있을 것이다. $\ast$ 두 비교 대상에서의 핵 및 최소문장 가능성은 역시 원자가에 대한 비구속성에서 비롯된다. $\ast$ 우리 한국인이 빨리 말할 때 흔히 범하는 부정성으로 인한 인칭변화에서의 오류는 무엇보다도 정형성/제한성을 지닌 독일어 정동사가 인칭 변화하는 데 반해 한국어에서는 부정성/비구속성을 지닌 동사가 그것과는 무관한 페 기인한다. 동사의 속성을 철저히 분석함으로써 이런 과오를 극복해야 할 것이다. 한국어 동사의 부정성은 지금까지 거의 연구되지 않았다. 이 문제는 또한 지속적으로 수많은 다른 자연어들과의 비교분석을 통해 관찰돼야 할 것이다. 이 논문이 이런 연구와 언어습득을 위한 작업에 도움이 되기를 바란다.

• 재활복지
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• 제21권2호
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• pp.233-246
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• 2017

본 연구는 디지털 세계와 물리적 세계가 접목하는 증강현실을 언어치료에 적용하기 위한 기초 연구이다. 특히, 아동들에게 동사를 지도할 때 증강현실로 구현한 동사 목록이 해당 움직임을 정확하게 나타내고 있는지와 같은 동작 타당도, 그리고 해당 동사 목록이 어휘 지도 목표로 적절한 것인지에 대한 어휘 타당도를 살펴본 연구이다. 선행 연구들을 참고하여 45개의 동사를 어휘 지도 목록으로 선정하고 이 동사들에 대하여 1급 언어재활사 자격증을 소지한 언어치료학과 교수 3명으로 하여금 어휘 타당도를 평가하도록 하였다. 그 결과, 39개 동사에서 높은 어휘 타당도를 얻었다. 높은 어휘 타당도를 얻은 39개 동사에 대한 동작 타당도를 살펴보기 위하여 언어치료 전공 석사과정 대학원생들에게 각 동사를 증강현실로 구현하여 보여주고 생각나는 동사를 기록하게 하였다. 증강현실로 구현된 동작 애니메이션을 보고 난 후 50% 이상의 대학원생이 해당 동사로 기록한 동사는 32개였다. 이차적으로는 이 32개 동사만 증강현실로 구현하여 87명의 언어치료 전공 대학생들에게 보여주고 Likert 5점 척도로 각 동사와 구현된 동작의 일치도를 평가하게 하였다. 최종적으로 30개 동사가 증강현실로 구현하여 지도하기에 타당한 동사 목록으로 선정되었다. 이 연구 결과를 바탕으로 향후 공인 타당도 및 적용 타당화 연구를 지속하여 증강현실을 활용한 어휘 평가 및 지도가 언어치료 임상 현장에서 활용되기를 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.50-55
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• 1995

많은 언어관계들이 의미적으로 유사한 단어들의 집합에 적응된다. 그러므로 단어들을 의미가 비슷한 것들의 집합으로 분류하는 것은 아주 유용한 일이다. 본 논문에서는 말뭉치로부터의 동사와 명사의 분포정보를 이용하여 명사들을 분류하고자 한다. 한국어에서는 명사마다 문장에서 그 명사를 특정한 격으로 사용할 수 있는 동사들이 제한되어 있다. 그러므로 본 논문에서는 말뭉치에서 나타나는 명사와 그 명사를 특정한 격으로 사용하는 동사들의 분포정보로부터 명사들을 분류하는 방법을 제시한다. 형태소 해석된 50만 단어 말뭉치에서 가장 빈도수가 높은 명사 85단어를 대상으로 실험하였다. 명사와 동사의 구문정보를 사용하므로 의미적으로는 다르지만 쓰임이 비슷한 단어들도 같은 부류로 분류되었다. 의미적으로 애매성을 가지는 명사들의 경우도 실험결과를 나쁘게하는 요인이 되었다. 그리고, 좀더 좋은 결과를 얻기 위해서는 동사들도 의미가 유사한 것들로 분류한 후, 명사와 동사의 분포정보가 아닌 명사와 동사들의 집합의 분포정보를 이용하는 것도 종은 방법이 될 것이다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2008년도 정기학술대회
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• pp.125-137
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• 2008

한국어에서는 '보내-'가 여격 구문만을 허용하는 반면에, 영어의 send는 이중목적어 구문과 여격 구문 모두를 허용한다. 이런 비 대칭성은 어휘 해체 이론에 기반하여 볼 때, 영어에서는 send가 이중 목적어 구문에서 CAUSE와 전치사 $P_{HAVE}$로 분해되는 동사와 여격 구문에서 CAUSE와 $P_{LOC}$로 분해되는 동사가 존재하지만, 한국어에서는 '보내-'가 CAUSE와 $P_{LOC}$로만 분해되는 동사만 존재하기 때문에 나타나는 현상이다. 이는 한국어의 '보내-'가 '주-'와 결합할 때는 이중 목적어 구문을 허용하는 것으로부터 알 수 있다. '주-'는 $P_{HAVE}$를 갖는 동사와 $P_{LOC}$를 갖는 동사로 나누어지는데, $P_{HAVE}$로 나누어지는 '주-'가 '보내-'의 이중목적어 구문을 허용해 주는 것으로 본다. '주-'는 '보내-' 이외에도 사역 동사들과 수여 동사들의 이중 목적어 구문의 형성을 돕는다.