한글 문서에서는 일부 조사와 일부 어미가 자주 출현하며 그 외의 조사/어미는 출현 빈도가 낮을 것으로 추측되고 있다. 본 연구에서는 실험에 통해서 이러한 사실을 확인하고 자주 출현하는 통합형 조사와 어미의 빈도를 구하기 위하여 한국어 말뭉치에서 통합형 조사와 통합형 어미의 상대적 출현 빈도를 조사하였다. 통합형 조사의 상대적 출현 빈도를 조사한 결과 말뭉치의 분야에 따라 약간의 차이가 있으나 평균 상위 9개의 통합형 조사가 전체 조사의 70%를 차지하고 있으며 상위 20개, 32개, 69개의 통합형 조사가 각각 90%, 95%, 99%를 차지하고 있음을 확인하였다. 통합형 어말어미의 경우에는 상위 10개의 통합형 어말어미가 전체 어말어미의 70%를 차지하고 상위 33개, 54개, 117개의 통합형 어미가 각각 90%, 95%, 99%를 차지하고 있다. 본 논문에서는 조사, 어미의 상대적 출현 빈도에 따라 계층적으로 조사/어미 사진을 구성함으로써 형태소 분석 효율을 높이고 형태소 분석기가 다양한 응용 분야에 쉽게 적응할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 또한 통합형 조사, 어미의 상대적 출현 빈도는 미등록어 추정을 용이하게 하거나 형태론적 모호성을 해결할 때에도 유용하게 활용될 수 있음을 보인다.
본 연구는 연결어미가 글 이해와 기억에 미치는 영향을 조사하고, 연결어미의 효과와 글읽기 능력과는 어떤 관련성이 있는지를 조사하기 위해 실시되었다. 연결어미로는 인과 관계와 부가 관계를 나타내는 연결어미가 사용되었다. 앞뒤에 제시되는 두 문장의 국소적 응집성(Local coherence)을 형성하는데 연결어미가 도움을 준다면, 연결어미가 있는 경우에 문장을 이해하는 속도가 빨라지고 글 내용을 기억하는 데에도 도움을 줄 것으로 예측하였다. 만일에 글읽기 능력이 연결어미를 적절히 사용할 수 있는 능력에 의해서도 영향을 받는다면, 연결어미의 출현 여부와 읽기 능력간에 상호작용이 있을 것으로 예측하였다. 실험 1에서는 인과 관계 연결어미를 사용하여 문장 읽기 시간에 연결어미의 출현이 미치는 효과와 문장 회상에 미치는 효과를 조사하였다. 실험 결과, 인과 관계 연결어미는 뒤의 문장을 읽는데 촉진적인 효과를 주었으며, 이런 연결어미의 효과는 읽기 능력에 관계없이 일관된 촉진 효과를 나타냈다. 또한, 연결어미의 출현은 문장의 회상에 도움을 주었으며, 연결어미가 문장 회상에 미치는 효과는 읽기 능력의 상하에 관계없이 일관되게 나타났다. 실험 2에서는 부가 관계 연결어미가 문장 읽기 시간과 회상에 미치는 효과를 조사하였다. 실험 결과. 부가 관계 연결어미 역시 인과 관계 연결어미와 유사한 형태의 효과를 보였다. 실험 1과 실험 2의 결과는 인과 관계와 부가 관계 연결어미가 앞뒤 문장의 응집성 형성에 긍정적인 영향을 주고, 이런 연결어미의 글읽기에 대한 효과는 글읽기 능력에 관계없이 일정하다는 것을 시사한다.건이 복합 명사의 중심어 선택과 의미 결정에 재활용 될 수 있으며, 병렬말뭉치에 의해 반자동으로 구축되는 의미 대역 패턴을 사용하여 데이터 구축의 어려움을 개선하고자 한다. 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져
본 연구는 한국어 정보처리를 위한 형태소 연구 중 선어말어미 분석과 합성을 위한 처리 모형을 제안한다. 이를 위해 (1) 어미를 정의하고 선정한 뒤 (2) 낱말 패러다임 형태 이론에 기반하여 동사 어간을 그 특징에 따라 적절하게 분류한다. (3) 또한 형태소 결합을 위해 필요한 조작들을 기술하고 (4) 마지막으로 어미의 결합 순서와 결합 제약을 만족시킬 규칙을 만들어 제시함으로써 각 조작과 규칙을 이용하여 기계 분석을 하기 위한 프로그램 모형을 내놓는다.
한글 문서에서 일부 조사와 일부 어미들은 출현 빈도가 높은 반면에 그 외에 조사와 어미는 출현빈도가 낮을 것으로 추측되고 있다. 본 연구에서는 실험을 통해서 이러한 사실을 확인하고 한국어 분석 시스템에서 활용하기 위하여 조사와 어미의 상대적 출현 빈도를 조사하였다. 조사의 상대적 출현 빈도를 조사한 결과, 말 뭉치 분야에 따라 약간의 차이가 있으나 일반적으로 빈도수가 높은 9개의 조사가 전체 조사의 70%를 차지하고 상위 20개, 32개, 69개의 조사가 각각 90%, 95%, 99%를 차지하고 있음을 확인하였다. 어말 어미는 빈도수가 높은 10개의 어말 어미가 전체 어말 어미의 70%를 차지하고 상위 33개, 54개, 117개가 각각 90%, 95%, 99%를 차지하고 있다. 본 논문에서는 조사와 어미의 상대적 출현 빈도에 따라 문법형태소 사전을 구성하는 방법을 제안한다. 조사와 어미의 상대적 출현 빈도는 미등록 어 추정이나 형태론적 중의 성을 해결할 때도 활용된다.
본 연구는 한국어 어말어미 산출시 나타나는 대뇌 활성화 영역을 살펴보기 위하여 실시되었다. 두 가지 실험이 실시되었다 실험 1은 어말어미의 기본형을 주고 이를 의문형, 명령형으로 산출하는 고립단어 실험을 실시하였다. 통제 조건으로 모음변환조건(C1)과 아라비아문자보기(C2)를 사용하였다. 실험 1의 결과 ‘어말어미-C1’ 조건에서 좌반구의 측두엽과 전두엽부분의 의 활성화 superior temporal gyrus와 inferior frontal gyrus의 활성화가 관찰되었다. ‘어말어미-C2’ 의 조건에서 우반구에서 후두엽의 활성화와 좌반구에서의 후두엽, 전두엽, lingual G, Cuneus, fusiform G, inferior occipital G에서의 활성화를 관찰할 수 있었다. 실험 2는 명령형과 의문형 어미의 형태점화효과와 관련된 대뇌 활성화 영역을 관찰하기 위하여 Er-fMRI 기법을 이용하여 실시되었다. 실험 조건은 어미동일조건, 어간반복조건, 무관련 조건으로 구성되었다. 피험자들은 점화자극이 제시된 후 신호가 제시되고 나오는 표적단어를 의문형 또는 명령으로 산출하도록 하는 과제를 실시하였다. 뇌 활성화 영역을 분석한 결과 의문형과 명령형을 산출할 때의 활성화 영역에서 $^{\ast}^{\ast}^{\ast}$를 볼 때의 영역을 빼기 (substraction)한 결과 공통적으로 좌반구 브로카 영역이 활성화되었고, 의문형과 명령형 안에서 어미동일조건에서 무관련 조건을 뺀 경우에는 좌반구의 superior temporal G 영역의 활성화가 관찰되었다. 이들 결과를 종합해 볼 때 어말어미 산출 그 자체와 직접 관련되는 영역으로는 좌반구의 측두엽과 전두엽 부분이 관찰되었다. 특히 한국어 어말어미 산출시 나타나는 형태점화 양상과 관련된 대뇌영역으로 발견된 브로카 영역에서의 활성화는 어미 변환과 관련된 영역이라기보다는 산출시 관련되는 articulation, motor coordinate관련 영역으로 추정되고, 측두엽의 활성화는 형태소, 의미 관련 지식의 data base로 추정된다. 또한 우반구 전두엽 부분에서 관찰된 활성화는 억제관련 영역으로 짐작된다.
연안정착성 어류인 쏨뱅이는 대부분의 볼락류와 더불어 자어를 출산하는 종이다. 그러므로 종묘생산을 원활히 수행하기 위해서는 건강한 자어를 안정적으로 확보하는 것이 무엇보다 중요한 요소이다. 이번 실험은 쏨뱅이 어미를 실내사육하고 자어 출산을 유도하여, 우량의 자어를 다량 확보할 수 있는 기초를 마련하고자 출산시기, 출산횟수, 자어마리수, 자어크기 등 쏨뱅이의 출산생태에 대하여 1997년부터 1999년까지 3년간 실내 자연출산에 관한 연구를 실시하였다. 1. 쏨뱅이 어미의 출산횟수. 쏨뱅이는 한 마리의 어미가 수회에 걸쳐 자어를 출산하는 것으로 알려져 있다. 1997년에서 1999년까지 전년 12월에서 4월까지 쏨뱅이 출산기간동안 출산횟수를 조사한 결과 1997년에는 24마리의 어미 중 총 8마리의 어미가 출산에 가입하였고, 이중 5마리는 1회 출산이 이루어 졌으며, 2마리는 2회, 1마리는 3회 출산이 일어났다. 1998년에는 24마리의 어미를 수용하여, 6마리의 어미에서 출산이 이루어 졌으며, 이중에 4마리가 1회만 출산하였고, 각각한 마리가 2회와 4회 출산하였다. 전장 23.6cm(체중 244.7g)의 쏨뱅이 어미는 총 4회 출산하면서 215,000마리의 자어를 나누어 낳았다. 1999년에는 21마리의 암컷 중 11마리가 출산하였다. 이중 9마리가 1회 출산하였으며 2마리가 2회 출산하였다. 종묘생산 된 쏨뱅이를 대상으로 자어 출산을 조사한 결과 만 2년어부터 출산에 가입하고 있었으며 출산기간동안 1회 출산하였다. 2. 출산자어의 마리수. 1997년과 1998년에 각각 24마리, 1999년에 31마리의 쏨뱅이 어미를 이용하여 출산자어 마리수를 조사하였다. 1997년 쏨뱅이 어미(전장 19.2~23.9cm, 체중 150.0~354.0g)에서 1회 출산 할 때마다 18,000~46,000 마리의 자어를 출산하였다 . 마리당 총출산량은 20,000~56,000 마리 였다. 1998년 쏨뱅이 어미 (전장 19.2~24.7cm, 체중 144.3~317.9g)는 1회 출산에 8,000~90,000마리의 자어를 출산하였고, 마리당 총출산량은 8,000~215,000 마리의 자어를 낳아서 개체에 따라 큰 차이를 나타내었다. 1999년에는(어미 : 전장 20.7~25.5cm, 체중 205.5~396.4g) 1 회 출산때마다 7,000~50,000 마리의 자어를 출산하였다. 3. 출산간격. 다회 출산한 쏨뱅이 어미가 첫 번째 출산에서 다음 출산까지 소요되는 기간을 조사한 결과 13일에서 25일이 걸리는 것으로 나타났다. 특히 4회 출산 한 1998년 쏨뱅이 어미는 첫 번째 출산 후 19일만에 두 번째 출산이 이루어 졌고 각각 13 일과 14 일만에 세 번째, 네 번째 출산이 이루어져 총 46일 동안 4회에 거쳐 자어를 출산하였다. 4. 출산자어의 크기. 1997년 3회 출산한 쏨뱅이의 출산시기별 자어 크기를 조사한 결과 첫 번째 출산에서는 평균전장 4.1$\pm$0.07mm의 자어를 낳았으나 두 번째 출산에서 자어의 크기는 평균전장이 3.9$\pm$0.11mm, 세 번째 3.8$\pm$0.12mm로 점차 작은 경향을 나타내었다.
영한기계번역에서 영문의 복합문중 종속부사절이 한국어로 생성될 때, 종속절의 주절에 대한 의미에 따라 다양한 한국어 연결어미를 생성하게 된다. 주절의 의미를 보완하는 종속절은 그 연결어미에 의해 그 역할이 결정되는 것이다. 종속부사절을 이끄는 부사어는 연결어미로 재현되는데 기존의 사전을 기반으로 하는 기계번역시스템에서 사전에 있는 부사어의 표층어만을 이용하였기 때문에 그 생성결과가 만족스럽지 않았다. 영문의 부사어중의 일부는 한국어로 생성될 때 의미적 구분에 따라 여러 가지의 연결어미로 생성이 되어야 하는데 영어 해석에서 종속절의 의미 정보를 충분히 분석하지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 종속부사절을 이끄는 영어의 부사어와 각 부사어가 생성될 때 필요한 한국어 연결어미를 정리하였다. 또한, 형태소와 구문 자질정보를 이용하여 여러 연결어미를 갖는 부사어의 경우에 하나의 연결어미를 선택한다.
본 논문에서는 한일 양국어의 연결어미에 관한 문법적 연구결과를 이용하여 효율적인 연결어미 번역방법을 제안한다. 특히, 일본어 연결어미 가운데서 가장 빈번히 사용되고 있으나 한국어로 기계번역할 경우 심각한 중의성을 보여온 [-아/-고]를 이에 상응하는 대표적 한국어 연결어미 [아/-고] 와 문법적 차원에서 비교 분석하여 자연스럽게 번역하는 방법을 제안한다. 기존의 일한기계번역 시스템에서는 일본어 연결어미 [-아/-고]의 한국어 번역 정확률이 약 54% 정도에 불과하였으나 제안하는 번역방법을 적용하면 73% 이상으로 개선됨을 보인다.
필자는 이 논문에서 LA-MORPH 개념에 바탕을 둔 한국어 어형 분석시스템을 구현하기 위한 사전 작업으로서 한국어 동사의 활용 현상을 기술하였다. 한국어 동사 활용의 특징인 동사의 다형성은 크게 두 가지 측면으로 나눠서 관찰할 수 있다. 하나는 동사 및 어미의 변이형 형성과 관련된 측면이고 다른 하나는 이들 동사 및 어미 변이형의 상호 결합에 관련된 측면이다. 관찰의 출발점은 동사가 구체적으로 실현되어 나타나는 단어 형태이다. 규칙 활용 및 불규칙 활용 동사의 실현 형태를 어간 및 어미로 분절하고 이 작업을 통해 얻어진 동사 및 어미의 변이형과 그 기본형 사이에 존재하는 규칙성을 토대로 변이형 유도 모형을 유형별로 제시하였다. 어미를 어간과의 결합 유형에 따라 세 가지로 분류하고 각각에 대해 동사 변이형과의 결합 양상을 제시하였다. 한국어 정서법의 특성을 고려함으로써 동사 활용현상 중 특히 동사 변이형 및 어미 변이형들 간의 결합 양상 및 규칙 등 기존 문법 및 사전이 완전히 기술하지 못하는 부분을 보완할 수 있었다. 더 나아가 'ㄹ' 불규칙 활용, '으' 불규칙 활용 등 기존 문법에서 불규칙적이라고 간주되는 활용 현상에도 일정한 정도의 규칙성이 존재함을 보였다.
한국어 어미 중 '아/어'로 시작되는 어미는 용언의 어간과 결합할 때 '아/어'가 축약되거나 '아/어'의 'ㅇ' 이 탈락되기도 한다.특히'ㅎ'불규칙 용언과 결합할 때는 용언의 어간모음과 화합되어 '-ㅐ-','-ㅒ-'로 바뀌는 경우가 있고,'-하다-'로 끝나는 용언의 어간과 결합하면 '-여-'혹은'-ㅐ-'로 바뀌게 된다.본 논문에서는 한국어 형태소 분석기에서 '아/어'로 시작되는 어미의 변이체를 처리하기 위하여 문법형태소 사전을 어떻게 구성하여야하고, 문법형태소 사전이 주기억 장치에 적제될 때 2진트리를 어떻게 구성할 것인에 대한 방법론을 제시함으로써 '아/어' 로 시작되는 어미의 변이체를 형태소 분석할때 발생하기 쉬운 오류를 방지할수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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