21C 세종계획 결과물의 태그된 말뭉치를 살펴보면 국어 정보화 측면에서 귀중한 자료가 많이 구축되어는 있으나 말뭉치를 효율적으로 이용할 수 있는 저작 도구가 대단히 부족하다. 본 논문에서는 태그 정보의 조사자가 입력하는 태그의 여러 조합을 다양하게 검색하고 잘못 부착된 태그열 오류가 발견되면 즉시 수정하여 자료의 무결성을 보장하고, 한국어에서 많이 출현하는 문형 패턴을 검색할 수 있는 저작 도구를 설계하고 구현하였다.
본 논문에서는 한국어에서 출현하는 일반적인 형태의 문장 패턴을 조사하여 제2 외국어로서 한국어를 배우는 외국인들에게 우선적으로 가르쳐야 할 한국어의 문장 패턴을 검색하는 프로그램을 개발하였다. 이를 위해 지난 10년 동안 조사 구축된 21세기 세종 계획의 결과물에 출현하는 한국어에 적합한 문장 패턴을 조사하는 프로그램을 설계하였다.
본 논문에서는 말로써 의사소통을 하는데 장애를 겪는 사람들을 위한 보완 대체 의사소통 도구(AAC)의 구현에 관한 내용을 다룬다. 보완 대체 의사소통 도구는 단어의 의미를 그림으로 표현하고 그림들을 이용하여 의사소통을 하는 방법이 가장 일반적이며, 본 논문에서도 이러한 그림들을 이용한 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 단어 중에서 동사를 중심으로 선택된 그림들을 조합하여 문장을 생성하는 방법을 이용하였으며, 각각의 동사를 자동사, 타동사 등으로 구분하여 각각의 동사가 가지는 문장의 형태를 체계화하였으며, 사용자가 선택한 그림들을 동사의 문형 패턴에 맞게 조합하여, 표현하고자 하는 문장으로 변환시킴으로써 의사소통이 가능해지도록 하였다.
본 논문에서는 기계가독형사전과 말뭉치로부터 명사의 의미관계정보를 추출하고, 추출된 의미관계정보와 명사에서 파생된 용언의 문형정보를 이용하여 복합명사를 해석하는 방법을 제안한다. 의미관계정보는 상 하위관계, 목적관계, 위치관계, 시간관계, 소유관계, 원인관계 등 11개에 대해서 정규식 패턴을 정의하여 기계가독형 사전과 말뭉치로부터 추출한다. 복합명사 해석은 한국어 복합명사의 대부분을 차지하는 '수식명사 + 핵심명사' 형태를 해석 대상으로 하며, 핵심명사의 특성에 따라 의미관계정보와 문형정보를 이용하여 해석한다.
송전손실 배분에 대한 방법 중에서 발전 증가 패턴에 따른 방법을 제시하였다. 손실 감도 계산을 통하여 모선별 계통 손실을 구한다. 기저점에서 동작점으로 증가해 갈 때의 송전 손실 배분에 대해서 공정하게 할 수 있는 알고리즘이다. 모선별 계통 손실은 적분 경로에 따라 달라지게 되고, 이에 따라 어떻게 달라지는 지 시뮬레이션을 통하여 알아보았다.
인터넷의 급속한 팽창으로 인해 가용 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있으나 이에 대응되는 효과적이고 효율적인 정보 검색 능력의 지원이 없다면 방대한 가용 정보들은 정보 사용자들에게 있어 이용 될 가치가 없으며 이는 곧 정보 범람(information overflow)으로 이어진다. 본 논문에서는 이에 대한 해결 방안으로써 한국어 표준 문형의 패턴을 기술하고 한국어 문장 구조(Korean Syntax Structure) 파악을 통한 메타 검색 시스템 설계를 제안한다.
한반도 하천은 몬순기후와 노년기 지형 등의 영향으로 평상시 물이 흐르는 하도와 충적토로 덮인 주변 사주 및 홍수터를 보여 왔다. 그러나 1970년대 이후 하천이 대규모로 정비, 개발되기 시작하면서 한반도 하천 고유의 '화이트리버'는 점차 식생으로 덮여 '그린리버'로 바뀌게 되었다. 본 연구는 이러한 하천 사주 및 홍수터에 식생이 활착하는 현상에 대해 요인별로 몇 가지 패턴으로 구분하고 대표적인 사례를 제시한다. 패턴 1은 상류 댐, 취수 등 인위적 유황 및 유사이송 변화와 그에 따른 하상 소류력 감소, 홍수터에 신선한 유사퇴적 감소 등으로 식생이 번성하게 되는 경우이다. 패턴 2는 하천개수, 골재채취 등으로 하도가 인위적으로 교란되는 경우이다. 마지막으로 패턴 3은 특히 중소하천에서 비점오염물질(인, 질소) 과다 유입으로 식생이 과다하게 번식하는 경우이나, 아직 현장에서 실제적인 확인은 되어 있지 않다. 이 같은 양상은 어느 하천에서 단독으로 일어날 수도 있고, 복합적으로 일어날 수 있다. 본 조사 연구는 각 양상에 대해서 구체적인 사례를 같이 제시하고, 그 의미를 검토한다.
한국어의 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 하위범주화 사전을 구축하였다. 용언에 따라 제한될 수 있는 문형 패턴과 의미역(semantic roles) 정보의 표준을 정하여 이를 부가하였고 구축한 하위범주화 사전이 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미사전과 연동하도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 말뭉치와 구문분석된 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행했다. 이 과정에서 자동으로 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어정보, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하여 하위범주화사전에 추가시켰다. 또한 여기서 얻은 정보를 기준으로 하위범주화 사전을 자동으로 확장하는 알고리즘을 적용하여 확장시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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