본 논문에서는 logatom 기반 무제한 한국어 TTS 시스템 구현을 제안한다. 이를 위하여 한국어를 대표할 만한 문서코퍼스를 선택하여 분석하고 이를 바탕으로 합성에 필요한 logatom을 설계한다. 일반적으로 음성코퍼스를 통해 음성세그먼트를 추출하여 접속에 기반한 TTS 시스템에서는 음성세그먼트를 의미있는 단어 또 는 어절로부터 추출한다. 하지만 음성세그먼트 추출시 고려되는 사항은 합성단위에 기초한 음소간의 결합형태이므로 본 논문에서는 음성세그먼트 추출을 위하여 무의미한 음소열인 logatom을 설계한다. Logatom은 문장 세그먼트의 어절내 위치와 문서코퍼스 분석 결과 얻어진 음소간의 결합형태를 기반으로 설계된다. 제안된 시스템의 합성음질을 평가하기 위하여 CVC 기반 logatom을 사용하여 임의의 문장을 합성해 본 결과 대부분의 음성세그먼트 접속이 자음에서 이루어지고 어절의 위치를 고려한 logatom 설계로 인하여 어절 내에서는 비교적 자연스러운 합성음을 얻을 수 있었다.
이 논문의 목적은 재활기능을 측정하는 FIM 도구(영문)를 한국어로 번역하고 한국 한국문화에 적합한지를 문화적 타당도를 검증하기 위함이다. 이를 위해 FIM 도구를 소개하고 타당도 검증을 위해 Flaherty et al.(1988) 등이 소개한 횡문화적 일치성 검증을 위한 5가지 단계 중 2가지 단계 즉 전문가 집단의 내용타당도 검증과 역번역 절차를 사용하였다. 연구 결과 FIM 도구는 사회 심리적 도구가 아닌 재활환자의 기능을 측정하기 위해 사용된 도구여서 여기에 사용된 용어나 문장들은 비교적 간결하고 번역에 혼동을 초래할 수 있는 형용사나 은유법은 거의 사용되지 않아서 의미는 일치한 수준으로 나타났다. 그러나 47쪽에 해당되는 방대한 도구를 번역함에 있어 연구자가 5문장을 해석하지 않은 것이 나타나 재해석을 하였고, 의미를 더 정확하게 전하게 하기 위해 '사고 없음'의 문장을 '옷이나 침요에 실금하여 적시는 사고가 없음'으로 풀어서 설명하였고, '배뇨 사고 없음' 혹은 '배변 사고 없음'으로 번역하였다. 생활양식의 차이로 인해 크게 2가지 차이가 나타나 한국에서 이 도구를 사용하고자 할 때는 신뢰도 검증은 물론 다소의 변형이 불가피 한 것으로 나타났다. 2가지의 생활양식의 차이는 식습관의 차이와 온돌과 침대 문화의 차이였다. 첫째, 한국에서는 식사시에 포크 대신 젓가락을 사용한다. 그러나 손을 잘 사용하지 못하는 장애인의 경우 젓가락 대신 포크를 사용하게 되므로 이 때 포크 사용은 보조기로 고려되어서 측정 점수는 7점이 아닌 6점으로 측정되어야 할 것을 제안한다. 둘째, 한국 사람들은 온돌문화를 갖고 있어 전통 양식의 가옥에 거주하는 장애인의 경우 개조된 가옥에서는 휠체어를 사용 할 수 있지만 그렇지 않은 경우 휠체어 없이 앉아서 침대나 욕실 및 변기로 이동이 가능하다. 이런 경우 앉아서 이동할 수있는 환자들의 기능 정도를 정밀하게 검토하여 측정 가능한 점수로 환원해서 사용할 것을 제안한다.
본 논문은 영한 기계번역을 위한 예제기반 기계번역에서 예제 문장의 비교를 위한 척도에 관한 것으로 주어진 질의 문장과 가장 유사한 예제 문장을 찾아내는데 사용되는 유사성 척도를 제안한다. 제안하는 척도는 편집거리 알고리즘에 기반을 둔 것으로 표면어가 일치하지 않는 단어에 대해 기본적으로 단어의 표제어 정보와 품사 정보를 이용하여 유사도를 계산한다. 편집거리 척도는 비교 단위의 순서에 의존적이기는 하지만 순서만 일치하면 동일한 유사성 기여도를 갖는 것으로 판단하기 때문에 완전 문맥을 반영하지는 못한다. 따라서 본 논문에서는 완전 문맥 반영을 위해 추가적으로 이들 정보 외에 일치하는 단위 정보를 갖는 연속된 단어들에 대해 연속 정보를 반영한 문맥 가중치를 제안한다. 또한 비유사성 정도를 의미하는 척도인 편집거리 척도를 유사성 척도로 변경하고, 문맥 가중치가 적용된 척도를 문장 비교에 적용하기 위하여 정규화를 수행하며, 이를 통하여 유사도에 따른 순위를 결정한다. 또한 언어적 정보를 이용한 기존 방법류들에 대한 일반화를 시도하였으며, 문맥 가중치가 적용된 척도의 우수성을 증명하기 위해 일반화된 기존 방법류들과의 비교 실험을 수행하였다.
영어의 부정 스트리핑 구문은 접속사 but, 부사 not, 그리고 하나의 구성성분 NP로 구성되어있다. 해당 구문은 통사적으로는 불완전한 문장처럼 보이지만 의미적으로는 완전한 해석을 전달하며 특히, 이 구문은 중의적인 해석을 가질 수도 있기 때문에 적절한 접근방법으로 의미부를 분석하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 부정 스트리핑 구문의 통사적 구문생성과 중의성 해소를 위해 직접 해석 접근법(Direct Interpretation Approach)을 기반으로 한 구문 규칙을 제안하고자 한다. 이 규칙은 이전의 연구들이 해결하지 못하는 문제점을 설명할 수 있으며, 통사, 의미, 화용론 등 다양한 특성을 설명해준다.
조합(combinatorics)은 확률적 사고의 기초가 되며 정보, 과학 등 타교과와 연계성이 높은 중요한 영역이지만, 학교 수학에서 학생들이 가장 어려워하는 단원 중 하나이다. 본 연구는 순열 조합 문제의 구조를 나타낼 수 있는 표현식을 도입하여, 문제를 표현식으로 변환하는 대학원생의 안구 운동을 분석함으로써 순열 조합 문장제의 이해 과정과 의미 구조에 따른 난이도 차이를 조사하였다. 연구 결과, 연구참여자들의 순열 조합 문장제 이해 전략은 문제에 대한 수학적 모델을 내적으로 직접 표상하는 전략과 보기에 주어진 표현식과 문제를 비교하여 답을 찾는 전략으로 분류할 수 있었다. 전문가 집단인 연구참여자들은 대상들의 구별성, 중복가능성, 의미 구조에 관한 단어나 수치 정보 등 문제의 핵심정보를 빠르게 파악하고 주의를 기울였다. 의미 구조의 변환이 필요한 문제를 풀 때 학생들은 문제의 핵심정보를 더 많이 보고, 보기의 표현식을 더 오래 응시하며, 문제와 보기 사이의 비교를 더 많이 하는 등 복잡한 인지 처리와 연관된 안구운동 지표가 나타났다. 안구 운동 데이터는 문제 이해 과정에서 연구참여자의 수학적 인지를 분석하는데 유의미한 정보를 제공하였다.
본 논문은 고품질의 일한 기계 번역 시스템의 개발을 위해서, 코퍼스에서 높은 빈도로 나타나는 일본어 조동사 れる/られる의 애매성 해소 방법을 제안한다. 조동사 れる/られる는 동사와 접속하여 가능, 자발, 피동, 존경의 네 가지 의미로 사용되며, 문맥에 따라서 그 의미가 결정된다. 본 논문에서는 특히, 한국어에는 존재하지 않는 간접 피동과 여격 및 대격을 동시에 가지는 수여동사의 이중피동에 중점을 두어, 동사의 결합가 정보와 구문분석을 통한 패턴 매칭 방법을 이용하여 애매성을 해소하였다. 코퍼스로부터 용법별로 추출된 300 문장을 실험 대상으로 기존의 방법과 논문의 방법을 비교, 평가한 결과 33%의 번역률 향상을 보였다.
문서에서 공간 개체와 사건을 찾아내고, 이들 간의 위상적 관계나 의미적 관계를 찾아내는 것을 공간정보 추출이라고 한다. 본 논문에서는 언어분석 결과와 세종사전을 활용해 자연언어 문서에서 동작(motion) 사건 관계 중심의 공간 정보를 추출하는 규칙 기반 시스템을 제안하였다. 수동으로 구축한 20문장의 평가 집합에 대해 사건 관계 추출은 27.45%의 F-measure 성능을 보였다. 공간보다 비교적 많은 연구가 진행된 시간 관계 추출에 대한 최신 연구의 성능이 30~35% 수준[1]인 것을 고려하여 볼 때, 본 연구는 공간 사건 관계 추출의 기초 연구로 의미가 있다.
읽기와 관련된 운율은 내용의 전체적인 맥락에 연결되어 독자가 전달하고자 하는 의미를 자연스럽게 표현할 수 있도록 음도, 강도, 발화속도 등의 변화로 나타난다. 읽기장애아동은 자연스러운 운율을 사용한 읽기에 어려움이 있어 표현력 있게 정보를 전달하지 못하는 경향이 있다. 이와 관련하여 본 연구는 문장 유형에 따른 읽기 과제를 통하여 읽기장애아동 집단과 일반아동 집단 간의 운율 특성 차이를 규명하였다. 초등학교 3-6학년 읽기장애아동 15명, 일반아동 15명을 대상으로 통사적으로 다양한 문장 유형(단문, 의도, 가정/조건, 관형절 내포문)에 따른 읽기 과제를 실시하였다. 읽기장애아동은 일반아동에 비해 음도 범위가 넓었으며 읽기 속도와 조음 속도가 느렸다. 또한 휴지 빈도가 높았으며 전체 휴지 지속시간도 길었다. 읽기장애아동은 문미 억양구와 문장 내 어절 단위 음도 기울기에서 일반아동에 비해 기울기 값이 컸으며 이상의 내용은 모두 통계적으로 유의하였다. 결과적으로 문장 유형에 따른 읽기 과제에서 읽기장애아동은 일반아동에 비해 자연스럽고 표현력 있는 읽기에 어려움을 보였다. 본 연구를 통해 읽기장애아동의 운율 특성을 파악하였고, 효과적인 중재를 위한 접근 방법의 필요성을 제시했다.
문맥에 고려한 데이터베이스 인터페이스 시스템을 개발하는 데는 영어권 언어 시스템을 개발하는데 있어서 별로 거론되지 않았던 여러 가지 문제점이 존재한다. 예를 들어, 한국어의 처리는 구문 구조적 제약이 비교적 엄격하지 않기 때문에 적은 수의 규칙으로도 문장이 분석될 수 있지만, 이러한 점은 구문구조분석단계에서 모호성을 남기게 되어 의미 구조분석 단계나 뒤에 연속되는 문맥관련 모듈을 설계할 때는 큰 부담으로 작용한다. 이러한 점을 고려하면서, 본 논문에서는 SRI에서 개발한 CLE라는 시스템을 기초로 개발된 한국어 데이터베이스 인터페이스 시스템을 구축하면서 직면한 여러 가지 어려움을 기술하고자 하며 특히 QLE 라는 의미구조를 한글에 적용시키면서 관찰된 여러 가지 문제들에 중점을 두고 논의를 전개해 나가고자 한다.
사실 불일치 교정은 기계 요약 시스템이 요약한 결과를 실제 사실과 일치하도록 만드는 작업이다. 실제 요약 생성연구에서 가장 공통적인 문제점은 요약을 생성할 때 잘못된 사실을 생성하는 것이다. 이는 요약 모델이 실제 서비스로 상용화 하는데 큰 걸림돌이 되는 부분 중 하나이다. 본 논문에서는 원문으로부터 개체명을 가져와 사실과 일치하는 문장으로 고치는 방법을 제안한다. 이를 위해서 언어 모델이 개체명에 대한 문맥적 표현을 잘 생성할 수 있도록 학습시킨다. 그리고 학습된 모델을 이용하여 원문과 요약문에 등장한 개체명들의 문맥적 표현 비교를 통해 적절한 단어로 교체함으로써 요약문의 사실 불일치를 해소한다. 제안 모델을 평가하기 위해 추상 요약 데이터를 이용해 학습데이터를 만들어 학습하고, 실제 시나리오에서 적용가능성을 검증하기 위해 모델이 요약한 요약문을 이용해 실험을 수행했다. 실험 결과, 자동 평가와 사람 평가에서 제안 모델이 비교 모델보다 높은 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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