• 제목/요약/키워드: 문법 기능

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인공 문법을 사용한 암묵 학습: EPAM IV를 사용한 모사 (Implicit Learning with Artificial Grammar : Simulations using EPAM IV)

  • 정혜선
    • 인지과학
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    • 제14권1호
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    • pp.1-9
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    • 2003
  • 본 연구에서는 EPAM(Elementary Perceiver and Memorizer) Ⅳ를 사용하여 인공 문법이 사용된 암묵적 학습에서의 인간 수행을 모사하였다. 암묵 학습(implicit learning) 과제에서 참가자들은 인공 문법(rtificial grammar)을 사용해 만들어진 '문법적' 문자열과 무선적으로 만들어진 '비문법적' 문자열을 학습하였는데, 이 때 비문법적 문자열보다 문법적 문자열의 학습이 더 우수하였다. 또한 참가자들은 이전에 본 적이 없었던 새로운 문자열에 대해서도 그 문법성을 판단할 수 있었다. 단순 기억 시스템인 EPAM Ⅳ에 항목 내 군집화(within-item chunking) 기능을 추가하여 암묵 학습 과제에서의 인간수행을 모사한 결과, EPAM Ⅳ 또한 무선적인 문자열보다 문법적인 문자열을 보다 잘 학습하였고, 비문법적 문자열과 문법적 문자열을 구별할 수 있었다. 이러한 결과는 인공 문법을 사용한 암묵 학습 과제에서의 수행이 규칙 추상화보다는 군집화(chunking)에 근거한 재인 기억을 바탕으로 이루어짐을 시사한다.

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유전자 프로그래밍을 이용한 RNA 구조 문법 학습 (Learning of RNA Structural Grammar using Genetic Programming)

  • 남진우;정제균;장병탁
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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    • pp.425-427
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    • 2003
  • RNA는 세포내에서 유전자 발현에 직, 간접적으로 중요한 역할을 하며, RNA 구조는 세포 내에서의 기능과 깊은 연관이 있기 때문에 RNA 구조를 예측하는 것은 중요한 의미를 갖는다, 본 논문에서는 진화연산의 한가지인 유전자 프로그래밍(genetic programming) 방법을 사용하여 염기서열 정보를 참고하는 RNA 구조 문법의 학습 방법을 보여 준다. 이 RNA 구조를 의미하는 문법을 트리(tree)형태의 함수로 코드화(encoding) 한 후 이것을 유전자 프로그래밍 방법으로 진화시킨다. 진화를 통해 최적의 적합도를 갖는 트리의 문법을 테스트 데이터를 통해 평가한 결과 0.893의 특이도(speicificity)와 0.752의 민감도(sensitivity)를 보였다.

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동적 구문지향 SGML 문서편집기 (Dynamic Syntax-Directed SGML Document Editor)

  • 강춘길;신경희;유재우
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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    • pp.71-73
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    • 2000
  • 본 논문에서 다루는 SGML 문서편집기는 파서를 내포하는 구조로서, 문서편집을 위하여 DTD 가 입력되고, 입력된 DTD 는 DTD 파서에 의해 적합성을 점검하게 된다. DTD 파서는 표준규칙에 따라 DTD를 파싱하고, 결과를 편집처리에 적합한 BNF-스타일 형태로 변환된 문법 테이블을 생성한다. SGML 문서 편집은 문법테이블 정보에 따라 처리된다. 문법 테이블의 크기는 엘리먼트 선언내용 중 컨텐트 모델의 표현에 따라 결정된다. 그 중 and(&) 접속자는 엘리먼트 개수에 따라 문법수가 기하급수적으로 증가하므로 DTD 파서에 의해 처리된다면 속도나 비용면에서 비효율적이다. 이에 본 논문에서는 고정된 문법테이블을 이용하는 SGML 편집기에 and 접속자로 표현된 엘리먼트 문법을 동적으로 확정 처리할 수 있는 기능이 추가 향상된 구문지향적 SGML 문서편집기를 제시한다. 그러므로 향상된 구문지향 SGML 문서편집기는 고정된 문법을 이용한 문서편집 뿐 아니라 편집처리에 따른 변환에 능동적으로 처리할 수 있다는 특징을 갖게된다.

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조사와 어미의 문법 기능을 활용한 품사 태깅 시스템 (Part-Of-Speech Tagging System Using Grammatical Function of Josa & Eomi)

  • 안영민;서영훈
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.97-100
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    • 2001
  • 본 논문은 규칙과 통계 정보를 모두 적용하는 혼합형 품사 태깅 시스템에서 통계 정보를 이용하여 품사 태깅을 수행할 때 조사와 어미를 문법 기능에 따라 구분하여 사용하는 품사 태깅 시스템을 기술한파. 품사 태깅은 주로 주변의 품사열을 이용하게 되는데 품사 정보를 추출할 때 조사와 어미의 문법 기능인 조사의 격 정보와 어미의 활용형 정보에 따라 몇 가지로 분류하고 정보를 추출하여 품사 태깅에 적용하면 조사와 어미를 분류하지 않은 품사열 만을 사용한 태깅 방법 보다 더 나은 성능을 얻을 수 있다.

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바이오 문서에서 지지 벡터 기계를 이용한 문법관계 분석 (Grammatical Relation Analysis using Support Vector Machine in BioText)

  • 박경미;황영숙;임해창
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.287-292
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    • 2003
  • 동사와 기본구 사이의 문법관계 분석은 품사부착과 기본구 인식이 수행된 상태에서, 동사와 의존관계를 갖는 기본구를 찾고 각 구의 구문적, 의미적 역할을 나타내는 기능태그를 인식하는 작업이다. 본 논문에서는 바이오 문서에서 단백질과 단백질, 유전자와 유전자 사이의 상호작용관계를 자동으로 추출하기 위해서 제안한 문법관계 분석 방법을 적용하고 따라서 동사와 명사고, 전치사고, 종속 접속사의 관계만을 분석하며 기능태그도 정보추출에 유용한 주어, 목적어를 나타내는 태그들로 제한하였다. 기능태그 부착과 의존관계 분석을 통합해 수행하였으며, 지도학습 방법 중 분류문제에서 좋은 성능을 보이는 지지 벡터 기계를 분류기로 사용하였고, 메모리 기반 학습을 사용하여 자질을 추출하였으며, 자료부족문제를 완화하기 위해서 저빈도 단어는 품사 타입 또는 워드넷의 최상위 클래스의 개념을 이용해서 대체하였다. 시험 결과지지 벡터 기계를 이용한 문법관계 분석은 실제 적용시 빠른 수행시간과 적은 메모리 사용으로 상호작용관계 추출에서 효율적으로 사용될 수 있음을 보였다.

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한국어 기능범주의 정보처리 (The Structure and Processing of the Korean functional category)

  • 황유미;문영선;박혜성;남기춘
    • 한국인지과학회:학술대회논문집
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    • 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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    • pp.273-278
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    • 2000
  • 본 연구는 한국어 기능 범주(functional category)의 처리를 살펴보기 위하여 실문법증 환자를 대상으로 실시되었다. 일반적으로 수형도에서 기능 범주는 보문소구(Complementizer Phrase), 시제구(Tenxe Phrase), 일치소구(Agreement Phrase)의 순으로 구성되어 있다. 본 실험은 Grodzinsky(1997)의 수형도 가지치기 가설과 실문법증의 엄밀성 척도를 바탕으로 한국어 기능 범주의 처리에 있어서도 두 가지 가설의 적용이 타당한지 여부를 검증하기 위해 실시되었다. 실험 1은 일치소(Agr)의 처리를 살펴보기 위하여 실시되었는데, 국어의 존칭 선어말 어미를 중심으로 살펴보았다. 국어의 존칭선어말 어미는 크게 '-시-'삽입에 의한 존칭과 다른 어휘로 대체하는 보충법에 의한 존칭으로 구분된다. '-시-'삽입에 의한 존칭은 AgrP의 범주로 보충법에 의한 존칭은 동사구(Verb Phrase)의 범주로 설정하여 문법에 어려움을 보이는 실문법증의 경우 어휘부에 혹하는 보충법에 의한 존칭을 문법범주에 속하는 '-시-'삽입의 존칭보다 더 잘 할 것으로 가정하였다. 실험 2는 AgrP의 범주인 '-시-'선택의 장애가 TPqja주인 시제 선택에 역시 영향을 미칠 것이라는 가정아래 설계되었다. 수형도 상에서 '-시-'는 일치소(Agr)로서 시제(TP)의 아래에 위치하므로 실험 3은 '-시-'삽입 존칭과 시제에서 어려움이 보문소(CP)의 선택에 역시 영향을 미칠 것이라는 가정하에서 실시되었다. 실험 1의 결과 '-시-'삽입에 의한 존칭을 처리하는데 보충법에 의한 존칭보다 어려움을 보였다. 실험 2의 결과 '-시-'삽입 존칭에 어려움을 보인 환자는 시제 선어말 어미를 선택하는데도 어려움을 보임이 확인되었다. 실험 3 역시 실험 1과 실험2에서와 동일하게 처리의 어려움을 보였다. 이러한 실험 결과들은 국어의 존칭과 시제 선어말 어미가 통사부에서 구(XP)와 결합하여 새로운 구를 형성하는 통사적 접사로 해석할 수 있으며 Grodzinsky의 가설을 지지하는 결과를 보여 줌으로서 국어에서도 AgrP, TP, CP 사이의 통사적 위계가 있음을 뒷받침하는 증거가 된다.

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언어정보 DB 구축을 위한 문법적 주석 상의 몇 문제 - 기존 국어사전의 어휘 정보 수용과 관련된 문제를 중심으로 (Problems in Syntactic Annotation for Building a LDB in Korean)

  • 신선경;한영균
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.73-81
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    • 1992
  • 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.

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Tee 모델과 Pipe 모렐 (Tee Model or Pipe Model?)

  • 한영희
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 1991년도 제3회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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    • pp.189-195
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    • 1991
  • 지금까지 생성문법에서 제시한 문법의 구조는 대체적으로 3개부 (components)가 T자 형으로 배치되어 있으며 이러한 구조는 주로 언어능력을 위한 것으로 여겨져 왔다. 본고는 언어수행도 동시에 -- 특히 화자의 환류 (feedback)와 청자의 지각의 면에서 -- 처리할 수 있고 또 각부 사이의 기능을 자연스럽게 연계하여 주는 interface 기능을 위하여, 보다 타당성 있는 새로운 모델로 Pipe 형 (또는 종합형)을 제시하고자 한다.

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카네비게이션 시스템을 위한 의미베이스의 활용 (Application of Meaning Base for Car Navigation System)

  • 장문수
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.17-20
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    • 2003
  • 언어는 인간의 지적 활동의 가장 근본적인 도구이다. 컴퓨팅에 있어서도 특히, 인간의 지적 활동을 모방하는 경우에 언어를 통한 컴퓨팅이 효과적일 수 있다. 의미베이스는 시스템 기능문법(SFLT)을 기반으로 한 인간 사고의 모델링으로 언어기반 컴퓨팅의 도구로 이용될 수 있다 본 논문에서는 카네비게이션 시스템을 예로 들어 언어를 매개로 한 지적 컴퓨팅에 관한 아이디어를 제시한다. 의미베이스의 계층은 컨텍스트, 의미, 어휘문법으로 나뉘고, 각 계층은 시스템, 서브시스템, 인스턴스로 세분된다 본 논문에서는 카네비게이션의 컨텍스트를 정의하고, 이것을 바탕으로 의미층에서 의미를 생성함을 보인다 그리고, 제시한 의미베이스 안에서 대화를 분석 및 생성하는 과정을 통해 컴퓨팅이 이루어질 수 있음을 예를 통하여 보인다.

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영어 종속접속의 유형과 기능: 극소절을 포함하여 (On the Types and Functions of English Subordination including Smallest Small Clauses)

  • 홍성심
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권1호
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    • pp.134-139
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    • 2021
  • 접속의 개념은 인간의 언어가 가진 속성 중의 하나로, 동물의 소통방식은 접속의 구조가 없다고 알려져 있다. 접속이란 문법단위들의 '연결'(connection, linkage)로 영어의 경우 종속접속절을 전치사구(PP)의 범주로 간주하거나, 보문소구 (CP)의 범주로 분류한다. 또한, 문장의 유형과 복잡성도 접속의 방식에 의해서 결정되는데, 동등접속과 달리 종속접속은 접속되는 문법단위가 대부분 절(clause)의 형태가 된다. 전통문법이나 학교문법에서는 종속접속이 그 기능에 따라 명사성 보충절, 형용성 관계절, 부사성 수식-부가절 3가지로 나뉘어 왔으나, 본 논문은 마치 소절(small clause)이 "절"로 인정되면서, 여러 가지 기능을 하는 것과 마찬가지로 무주어 무동사 종속절 (Verbless subordinate clause. V-less SC)을 종속절의 한 유형으로 보면서, 이를 극소절(smallest small clause)로 명명하고, 이들이 종속절의 일부라는 제안을 한다. 또한, 구조와 기능을 보다 세분하여 종합적으로 분석함으로서, XP라고 특정할 수 없는 절을 포함하여 분석할 수 있는 장점이 있음을 지적한다.