이 논문은 한국어 교육에서 문형 전자 사전을 바탕으로 하는 자동문형 검사기를 설계하기 위해 문형의 출현 빈도와 사용 빈도 조사를 목적으로 하였다. 먼저 한국어 교육에서의 문형의 개념을 정의하고 그 유형을 구문 문형과 표현 문형으로 나누어 분류하였다. 서술어 중심의 구문 문형과 의존명사, 어미, 조사가 중심인 표현 문형이 학습자 코퍼스에서 어떻게 나타나는지 분석하였다. 학습자 코퍼스는 학습자들이 꼭 배워야 하는 것으로 표준 코퍼스와 학습자들의 생산물인 오류 코퍼스로 나누어 구축하였다. 한국어 교재로 구성된 표준 코퍼스에서의 문형 출현 빈도와 학습자들이 직접 작성한 글을 모은 오류 코퍼스에서 어떻게 문형이 사용되고 있는지 사용 빈도를 조사하였다. 학습자들의 문형 사용 빈도순은 문형 전자 사전에 기술되고, 이것은 문형 검색 속도를 최적화할 것이다.
본 논문에서는 항공편 예약이라는 제한 영역에서의 연속음성인식 시스템을 위한 후처리 본 논문에서는 항공편 예약이라는 제한 영역에서의 연속음성인식 시스템을 위한 후처리 방안을 제시한다. 제안하는 후처리 방안은 200 문장의 항공편 예약 텍스트 데이터를 이용하여 문형 정보를 추출한 뒤 특정 문형별로 분류하였다. 분류된 문형과 음성인식 후의 문장을 비교하여 가장 유사한 문형을 추론한다. 추론한 특정 문형에서 나올 수 있는 형태소를 형태소들간의 N-gram 정보가 수록된 데이터베이스를 이용하여 형태소를 수정하고 보완한 결과를 최종 문장으로 출력한다.
본 연구에서는 정해진 주제내에서 높은 번역율과 빠른 처리 시간을 동시에 수용할 수 있는 효과적인 다국어 채팅 시스템을 구현하기 위해 사용자가 어절 단위로 단어를 입력하거나 선택하여 이미 구축되어 있는 문형에 접근하도록 유도하는 사용자 문형확장 방식을 제안하였다. 사용자 문형확장 방식을 사용하여 다국어 채팅 시스템을 구현할 경우 사용자 입력과 동시에 구문분석, 변환, 생성등 일련의 번역과정을 최소한의 처리시간으로 처리할 수 있으므로 매우 용이하게 실시간 번역 시스템을 구현할 수 있다는 장점이 있다. 사용자 문형확장 방식과 더불어 이와 함께 사용될 수 있는 통합 문형코드와 통합 품사체계도 제안하였다. 이는 번역의 대상이 되는 한국어, 영어, 일본어 각각에 대해 문형코드와 품사코드를 따로 설정하지 않고 통일된 하나의 코드체계를 적용함으로써 기계번역에서의 변환과정을 최소화하기 위해 고안하였다.
한국어는 용언이 의미적 제약을 통해 문장을 지배하는 SOV 구조의 언어이다. 또한, 조사나 어미와 같은 기능어의 발달은 물론 관형절은 내포하는 문장이 주류를 이룬다. 따라서 한국어의 구문분석은 부착에 따른 많은 구문 모호성이 발생하게 된다. 본 논문에서는 조건단일화 기반의 CFG문법을 기술하고 문형을 구문 제약으로 하여 구문모호성을 해결하는 방안을 제시한다. 문형은 한국어의 특성을 용언의 하위범주화에 맞게 재분류한 문장의 구조적 유형을 말한다. 본 논문에서 제안하는 문형은 동사와 형용사를 구분하여 39가지로 설정하였다. 이런 문형 정보를 이용하여 관형형 어미를 갖는 용언이 최대의 정보를 가지도록 함으로써 관형절에서 발생하는 부사 및 체언구 부착의 문제가 해결된다. 또한 문형은 이중주어나 이중 목적어 문장을 처리할 수가 있어 한국어에서 발생하는 많은 구문모호성을 해결할 수 있다.
본 논문은 정보거래 자동 중개 시스템을 위한 한국어 문형 표준안에 대하여 기술한다. 정보거래 자동 중개 시스템은 인터넷상에서 지식정보자산의 공급자와 수요자를 자동으로 연결해주는 시스템으로서 텍스트로 기술되는 수요자의 의도와 공급자의 지식정보 내용을 정확히 연결할 수 있는 신뢰성을 보장한 고품질의 정보검색 기술이 필수적이다. 그러나 자연어의 복잡성과 불규칙성은 정확한 언어처리 기술이 필수적인 고품질의 정보검색을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문은 한국어 문장 표현 방식을 표준화하여 언어처리 기술 적용의 한계를 극복해보자는 데 그 목적이 있다. 또한 일반 사용자의 언어 표현을 문형 표준안으로 유도하는 방법에 대하여 기술한다. 문형 표준안의 구성은 표준 문형, 표준 문형 유도 방법, 어휘부로 구성되어 있다.
목구조물 기둥-보 접합물로는 슬릿 가공된 부재에 강판을 삽입한 형상이 통용되고 있다. 본 연구에서는 접합부가 접착된 강절형 문형라멘프레임 및 강판 대용인 목질접합물을 제작하여 절반은 기둥부재에 일체화하고 나머지 절반은 보부재와 핀으로 접합한 반강절형 문형라멘프레임을 제작하였다. 목질 문형라멘프레임들은 강판삽입형 접합부 문형라멘프레임과 수평내력성능을 비교 분석하였다. 수평내력성능은 완전탄소성모델 분석과 구간별 강성변화율 및 단기허용전단내력으로 평가하였다. 실험결과, 강절형 문형라멘프레임의 최대내력이 강판삽입형 접합부 문형라멘프레임 보다 낮게 측정되어 항복 내력은 0.58, 종국내력은 0.48로 산출되었으나, 초기강성과 소성률은 각각 1.35, 1.1 향상된 값이 측정되었다. 반강절형 문형라멘프레임의 완전탄소성모델 분석 결과 최대내력은 강절형 문형라멘프레임보다 낮았으나 파괴 후 인성이 우수하여 종국내력은 1.05~1.07 높은 값이 산출되었다. 강판삽입형 문형라멘프레임은 반복 시험이 진행됨에 따라 강성이 급격히 감소한 반면 접합부가 목질로된 문형라멘프레임들의 강성은 서서히 감소되었다.
본 논문에서 제안하는 구문분석기는 품사 태거를 사용하지 않고 문장에서 나오는 모든 형태소 분석 후보에 의존관계를 부여하는 광범위 의존구문분석기이다. 중의성이 발생할 수 있는 문장에 대해 나오는 모든 후보 구문분석 트리를 출력하며 규칙을 통해 순위화를 진행한다. 또한 문형 정보 말뭉치의 적절한 사용을 위해 이전 연구의 한계점을 극복한 규칙과 알고리즘을 구현하고 문형 정보를 통해 후보 구문분석 트리의 순위화를 강화하였다. 뿐만 아니라 순위화가 어려운 [명사-관형사구] 자질에 대해 문형 정보를 사용하여 순위화를 강화하였다. 그 결과, 1순위의 구문 분석 트리에 대한 UAS(Unlabeled Attachment Score)가 0.52% 향상되었고, 후보트리에 대한 평균 정답 순위는 12.2%의 성능향상을 보였다.
한국어는 용언이 의미적 제약을 통해 문장을 지배하며 대부분의 한국어 문장은 주절과 내포문을 가지는 복문으로 구성되어 있다. 따라서 한국어에 맞는 구문 문법이나 구문 제약을 기술하는 것은 매우 어렵고 한국어를 파싱 하면 다양한 구문 모호성이 발생한다. 본 논문에서는 구문 제약으로 문형(sentence patterns)을 사용하는 CFG기반의 문법을 기술하여 구문 모호성을 해결하는 방법을 제안한다. 이를 위해 내포문을 포함하는 복문도 문형으로 분류하였으며 44개의 문형을 사용한다. 그러나 한국어 특성상 문형 정보만으로는 모든 구문 모호성을 해결할 수가 없기 때문에 문형에 의미 제약(semantic constraint)을 가한 의미 지표(semantic marker)를 사용하여 파싱을 수행한다. 의미 지표는 보조사의 처리나 공동격 조사에 의해 발생되는 구문 모호성을 해결하는데 이용될 수 있다.
본 논문은 정보거래 자동 중개 시스템을 위한 한국어 문형 표준안에 대하여 기술한다. 정보거래 자동 중개 시스템은 인터넷상에서 지식정보자산의 공급자와 수요자를 자동으로 연결해주는 시스템으로서 텍스트로 기술되는 수요자의 의도와 공급자의 지식정보 내용을 정확히 연결할 수 있는 신뢰성을 보장한 고품질의 정보검색 기술이 필수적이다. 그러나 자연어의 복잡성과 불규칙성은 정확한 언어처리 기술이 필수적인 고품질의 정보검색을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문은 한국어 문장 표현 방식을 표준화하여 언어처리 기술 적용의 한계를 극복해보자는 데 그 목적이 있다. 또한 일반 사용자의 언어 표현을 문형 표준안으로 유도하는 방법에 대하여 기술한다. 문형 표준안의 구성은 표준 문형 표준 문형 유도 방법, 어휘부로 구성되어 있다.
본 연구에서는 특정 주제분야의 텍스트를 대표할 수 있는 단어술어를 추출하고 기본문형을 형성 한 후 각 단서술어의 기본문형을 실례화하여 연결함으로써 요약문을 작성하는 자동요약시스템의 모형을 설계하고 구현하였다. 시스템은 학습과정과 요약과정을 구분되며, 학습과정에서는 술어와 격조사를 출현빈도를 이용하여 주제분야 텍스트집단을 대표하는 단어술어와 필수격 조사를 추출한 뒤 단어술어가 이루는 문장의 기본문형을 형성한다. 요약과정에서 실례화 규직을 요약 대상 문장의 구문 분석 결과에 적용하여 기본문형의 격조사와 결합될 논항을 찾아 단문을 생성하고 연결하여 요약문을 완성한다. ‘화재’및‘강도’와 관련된 신문기사를 대상으로 실험을 수행하였으며, 작성된 요약문은 단어술어가 포함된 주요 문장에서 추출한 필수 정보항목과 술어를 중심으로 생성된 문장들로서 문장간의 연결이 자연스러울 뿐 아니라 텍스트의 전체적인 의미를 표현할 수 있었다. 또한, 통계적 기법을 이용한 학습을 통해 주제영역의 확장이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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