한국어 문장의 구성은 명사, 동사와 같은 내용어와 조사, 어미와 같은 기능어로 크게 나눌 수있다. 문장의 핵심적인 의미 전달은 내용어에 의해 이루어지며, 한국어 명사구의 경우 잦은 기능어의 생략으로 명사 나열에 의한 복합 명사가 발생된다. 이렇게 발생되는 복합 명사를 구성하는 단위 명사들은 일부 문장 성분을 생략시켜 발생된 것으로, 생략 성분의 복원에 의해 본래의 문장 형태를 추정할 수 있다. 한국어 복합 명사의 경우, 생략되는 문장 성분은 대부분 접사, 조사와 같은 기능어로 국한되며, 기능어의 복원은 단위 명사 간의 격 관계와 의미 관계를 분석하여 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 단위 명사간의 보-술 관계를 이용하여 복합 명사를 구성하는 단위 명사 간의 의존 관계를 추정하고, 추정된 의존 관계에 의해 생략된 격조사와 용언화 접사를 복원하는 방법을 제안한다. 구조 분석에서 사용되는 의미 격틀에 의해 결정되는 격 관계는 격조사와 용언화 접사의 복원을 결정하며, 올바른 본래의 문장 표현 복원을 위해 관형격 조사와 관형격 어미를 비롯한 특별한 형태의 복원은 통계 정보와 휴리스틱 규칙으로 결정한다.
히스토그램을 이용한 장면 전환 검출 기법은 순차적으로 접근하여 모든 프레임의 히스토그램을 구하고 각 히스토그램의 차를 이용하여 장면 전환 지정을 검출한다. 그러나, 이 방법은 장면 전환이 비교적 적게 일어나는 동영상 데이터에는 비효율적이므로 고정된 간격으로 프레임을 생략하거나, 가중치를 조절하여 가변적으로 프레임을 생략하는 히스토그램 비교법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 교육용 비디오를 위한 개선된 가변길이 프레임 생략법을 제안할 것이다. 이를 위해서 여러 가지 가중치를 사용하여 실험을 통한 좋은 가중치를 제시하고자 한다.
대용(anaphora)과 생략(.ellipsis)지을 포함한 지시 해결(reference resolution)은 자연어 처리에 있어서 꼭 해결하고 넘어가야 할 문제이며 지시어가 가리키는 피지시어를 올바르게 찾아내는가의 여부가 자연어처리 시스템의 성패를 가름하는 중요한 요소가 된다해도 과언이 아니다. 본 논문에서는 한국어 대용과 생략을 해결하기 위한 기제로서 센터링 이론이 적합한가를 검토하고 나아가 언어에 따라서 다르게 제안된 Cf 목록의 순서를 한국어의 언어특성에 맞게 결정하는 기법을 제안한다. 센터링 이론에서 각 개별언어 간의 차이가 가장 두드러지게 나타나는 부분은 Cf 목록을 구성하는 요소들의 순서이다. 여기에서는 한국어와 언어적인 특성이 유사한 일본어를 대상으로 제안된 순서를 한국어에도 그대로 적용될 수 있는지 검토하고 문제점을 지적함과 동시에 개선 방안을 아울러 살펴보고자 한다.
필수적/수의적 논항의 이분법적 구분과 이에 따라 정문/비문을 논하는 것이 언어학과 자연어처리학에서 정설로 인정되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 논항의 생략 현상과 왜 이러한 생략이 발생하는지에 대해 인지적인 관점에서 살펴봄으로써 기존의 이분적 개념들이 구문분석에 적합치 않음을 지적하였다. 그리고 이러한 문제점을 해결하기 위해 원형이론(prototype theory)을 도입하여 '필수적 논항도'와 '확률적 격구조'란 개념을 제안하였다. 이러한 개념들이 자연어처리의 구문분석에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
Fuzzing Test 와 같은 자동화된 소프트웨어 테스트 기법이 점차 출현함에 따라, 소프트웨어 테스트의 시간적 효율성과 성능의 상충을 조절하여 최적의 테스트를 진행하려는 시도가 발생하고 있다. 본 연구는 이러한 소프트웨어 테스트 기법을 하드웨어 단위에서 지원할 수 있는 기능을 확률 기반 명령어 생략 구조를 통해 제시하였다.
본 논문에서는 보다 간결한 요약문을 생성하기 위하여. 문장 전체를 추출하는 것이 아니라 문장의 일부분을 요약으로 추출한다. 그런데 한국어의 경우 문장 구조상 반복되는 문장성분을 생략하는 영 대용 문제가 빈번하게 발생하기 때문에, 문장의 일부분 추출시. 생략된 성분을 복원하지 않으면 요약문의 의미가 불완전하고 모호해 질 수 있다. 본 논문에서는 문서 안에서 중요한 부분을 추출한 뒤, 생략된 성분을 복원하여 요약문의 가독성을 놓이는 방법을 제안한다. Luhn의 방법을 이용하여 문서내의 중요 클러스터를 추출하였고, 기존의 문장분할 및 영 대용어 복원 알고리즘을 사용하여 생략된 성분을 복원하였다. 본 논문에서 제안된 요약 방법은 신문기사와 같이 문장의 수는 많지 않고, 문장의 길이가 비교적 긴 문서를 짧은 문장으로 요약하는 데 효율적이다.
본 논문에서는 공간 오디오 부호화 기법인 MPEG 서라운드에서 공간 파라미터 전송 시 위상 파라미터를 생략하는 기법에 대해 다룬다. 기존 방법에서는 한 프레임이 모두 적은 위상차를 가지는 경우에도 정상적으로 처리하여 전송한다. 이러한 경우 위상차 파라미터를 생략하여 비트 효율을 향상시킬 수 있다. 스테레오 복원 과정에서 발생하는 채널 간 시간차에 기반해 설계된 양자화기를 생략 기법에 적용하면 기존에 비해 평균적으로 40 ~ 50% 정도의 위상 파라미터 절감 효과를 얻을 수 있다.
한국어 문장의 경우 문맥상 추론이 가능하다면 용언의 격이 생략되는 현상 즉 무형대용어 (zero anaphora) 현상이 흔히 발생한다. 무형대용어를 채울 수 있는 선행어 (명사구)를 찾는 문제는 대용어 해결 (anaphora resolution) 문제와 같은 성격의 문제이다. 이러한 생략현상은 백과사전이나 위키피디아 등 백과사전류 문서에서도 자주 발생한다. 특히 선행어로 표제어가 가능한 경우 무형대용어 현상이 빈번히 발생한다. 백과사전류 문서는 질의응답 (QA) 시스템의 정답 추출 정보원으로 많이 이용되는데 생략된 표제어의 복원이 없다면 유용한 정보를 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 생략된 표제어 복원을 위해 무형대용어의 해결을 기반으로 하는 시스템을 제안한다.
구문분석에서 구문중의성(syntactic ambiguation)은 구문분석의 성능에 많은 영향을 미친다. 구문중의성을 일으키는 많은 요인들이 있지만, 특히 조사가 발달된 한국어의 구문분석에서 조사가 생략된 명사들은 구문중의성을 증가시키는 큰 요인 중 하나이다. 그렇기 때문에 조사가 없거나 생략된 연속된 명사열(contiguous nouns)의 길이가 길어질수록 구문중의성은 지수적으로 증가하게 된다. 따라서 현재까지의 연구에서는 이런 명사열들을 마치 하나의 명사처럼 구묶음을 하여 처리하는 경우가 많았다. 하지만, 조사가 없는 명사열들을 모두 하나의 명사구처럼 처리하여 구문분석을 수행할 경우, 주요 문장성분들이 잃어버리게 되는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 조사가 없는 연속된 명사열을 복합명사구라고 정의하고, 두 개의 명사쌍으로 구축된 복합명사사전만을 이용하여 세 개 이상의 명사로 구성된 복합명사구들을 사전에 등록하지 않고도 복합명사구를 구묶음하는 방법에 대하여 기술한다. 실험을 위해 세종사전 150,546개의 예문에서 두 개 이상의 조사가 생략된 21,482개의 명사쌍을 추출하여 복합명사사전으로 변환하였으며, 총 6,316개의 사전 데이터가 구축되었다. 복합명사 구묶음 모듈은 조사가 생략된 명사열을 입력으로 받아서 우에서 좌로 검색하며 구묶음이 가능한 명사들을 연결하고, 연결된 명사들끼리 하나의 복합명사로 구묶음을 한다. 실험은 사전을 구축할 때 쓰였던 말뭉치와 사전을 구축할 때 쓰이지 않은 말뭉치를 이용하여 수행하였다. 결과는 사전을 구축할 때 쓰인 말뭉치를 이용하였을 때는 96.76%의 정확도를 보였으며, 사전을 구축할 때 쓰이지 않은 말뭉치를 이용하였을 경우는 12.23%의 정확도를 보였다.
본 시험은 시설재배 후작 벼 재배지에서 환경친화적이면 생력적인 감비재배법을 개발하고자 의령군 신촌리의 식양질 토양 (곡간지, 함평통)과 창원시 모산리의 사양질 토양 (하성평탄지, 강서통)에서 관행시비 기비생략, 추비생략, 무비구를 처리하여 시험한 결과는 다음과 같다. 주요 생육시기별 벼 생육은 시비량이 많을수록 두 지역에서 모두 초장이 컸으며 경수도 많은 경향이었다. 수확기 식물체 무기성분중 T-N도 두 지역에서 모두 시비량이 높을수록 높은 경향이었다. 규질비($SiO_2/N$)는 기비생략구와 추비생략구에서 높았고 시비질소 이용률도 동일한 경향이었다. 수량은 의령군 신촌리의 식양질 토양에서 관행시비구과 기비생략구, 추비생략구와 차이가 없었으며, 창원시 모산리의 사양질 토양에서는 관행시비구와 비교하여 추비생략구에서는 수량 차이가 없었으며 기비생략구에서는 감수되었다. 시험후 처리별 토양의 제염률은 식양질 토양에서 63.9-78.7%, 사양질 토양에서 74.2-82.9%로 사양질 토양에서 제염이 많이 되었다. 시비처리별로는 관행시비구에 비하여 기비 또는 추비를 생략함으로써 제염 효율이 높은 경향이었다. 따라서 시설재배 후작지에서 벼를 재배할 경우 관행질소시비량의 70% 감비함으로써 잔존 질소의 이용효율과 제염효율을 높일 수 있으며 수량은 관행질소시비와 동일하게 유지할 수 있을 것이다. 또한 관행질소시비량의 50% 수준의 완효성 비료 전량 기비처리도 시설재배 후작지에서 벼에 대한 효과적인 시비방법이 될 것으로 판단된다. 물론 시설재배지는 앞그루작물, 앞그루작물의 재배연수, 토양특성 등을 감안하여 시설 후작 벼에 대한 시비체계가 추가적으로 검토되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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