동사 어간과는 달리 명사 어간은 그 자체로도 어형(word form)이 될 수 있다. 그러나 일반적으로는 명사 어간에 조사가 하나 또는 여러 개가 결합되어 어형이 형성된다. 이 논문은 이러한 명사 어형을 효율적으로 생성할 수 있는 규칙기반의 어형 생성 시스템 골몰(KORean MORphological system)이 어떻게 운용되는가를 시연하는 것이 그 목적이다. 이 시스템 변이형 포함한 기본 조사 108개를 기초로 하여 3,000여개의 복합형 조사를 생성한다. 그러나 국어의 명사 어간에 조사가 하나뿐 아니라 6개까지도 결합될 수 있으므로 명사 어형 생성과정에서 과잉 생성의 문제 발생한다. 생성 과정을 통제하기 위하여 골몰은 기본 조사에 결합 순서치(Order)를 할당하고 좌연접 요구(Requires) 조건을 명시하여 줌으로써 조사가 이미 도입된 좌측의 명사 어간과 적절히 결합될 수 있도록 장치되었다. 이 논문은 명사 어간과 조사의 이러한 결합 통제 조건을 논하고 골몰을 통해 명사 어형들이 어떻게 분석되고 생성되는가를 간단히 예를 보여 줌으로써 시스템의 충족성을 뒷받침한다.
이 논문은 독일어의 겹자음회피현상을 설명함에 있어 어휘음운론에서의 분석이 보이는 문제들을 지적하고, 이 문제들이 제약에 바탕을 둔 이론에서는 어떻게 해결될 수 있는가를 보인다. 제약들간의 상호작용에서 특히 중요한 역할을 하는 것이 단일형태실현제약 (Uniform Exponence)으로서, 이 제약을 통해 독일어 동사의 현재시제, 단수, 2인칭 형태와 3인칭형태에서 나타나는 겹자음회피현상이 동사의 어형변화표 (Verbparadigma)와 밀접한 관련이 있음을 알 수 있다. 이는 규칙들을 통해 2인칭과 3인칭의 올바른 형태를 각각 개별적으로 찾아내는 어휘음운론의 분석과는 근본적으로 다르다. 왜냐하면 어휘음운론의 분석에 따를 때, 예를 들어 3인칭 동사 arbeitet에서 Schwa 모음의 삽입은 겹자음회피를 위해 일어난다고 설명되지만 겹자음이 없음에도 불구하고 Schwa 모음이 마찬가지로 삽입되는 2인칭동사 arbeitest는 설명되지 않기 때문이다. 이런 분석에서는 2인칭 형태와 3인칭 형태가 서로 아무런 관련 없이 각기 따로 존재하게된다. 이에 반해 단일형태제약은 이 두개의 형태를 동시에 비교하므로, 동사 굴절형태에서 마치 불필요한 것으로 보이는 모음삽입이나 자음탈락의 원인에 대해 이론적인 근거를 제시할 수 있다. 즉 2인칭 형태와 3인칭 형태는 보다 상위의 제약들이 막지 않는 한 서로 최대한 비슷한 형태를 가지려고 한다. 이 논문은 겹자음 회피를 위한 수단으로서 모음삽입이나 자음탈락은 오로지 이를 통해 동사의 어형변화표가 좋아질 때만 가능하다는 것을 보여줌으로써 규칙이론이 포착하지 못하고 있는 중요한 일반화를 제시하고 있다. 단일형태 실현제약의 중요성은 접두사 in- 과 un- 이 어간과 결합할 때 보이는 대조를 통해서도 확인된다. 여기서도 어휘음운론의 다층어휘부 구조에 의한 설명이 갖는 문제점이 제약들간의 상호작용을 통해 해결될 수 있음을 알 수 있다.VII-1 및 VII-2공의 3600 m 하부층은 건성 가스 생성 단계에까지 도달한 것으로 나타났다. JDZ VII-1, VII-2 시추공의 3500 m 하위 구간의 올리고세 퇴적층에서 유기물 함량 및 수소 지수가 급격히 감소하는 것은 매몰 심도가 깊어지면서 유기물이 열 분해되어 이미 탄화수소를 생성한 것으로 해석된다. JDZ VII-1 및 VII-2 시추공의 가스징후 및 길소나이트 (gilsonite)는 탄화수소가 생성되어 이동한 흔적을 시사한다.을 해석할 수 있음을 보여주는 것으로 평가된다. 다만 PLAYMAKER2가 보다 신뢰할 만한 퇴적환경 해석을 위한 전문가 시스템으로 구축되기 위해서는 향후 많은 퇴적학 전문가들이 추가로 참여하여 기존 규칙들을 재검증하고 새로운 규칙들을 첨가함으로써 보디 세련된 지식베이스를 개발하여야 할 것으로 판단된다.이며 세 개의 산소가 이루는 평면에서 $1.68{\AA}$ 소다라이트내로 이동하여 위치한다. 32개의 $Tl^{+}$ 이온은 결정학적 자리 II에 존재하고 있으며 산소와의 결합거리를 $2.70(1){\AA}$을 유지하면서 큰 동공속으로 $1.48{\AA}$ 이동하여 위치한다. 약 18개의 $Tl^+$ 이온은 결정학적 자리III에, 또 다른 10개의 $Tl^+$ 이온은 결정학적 자리III'에 존재하고 골조 산소와 각각 $2.86(2){\AA},\;2.96(4){\AA}$의 결합거리를 이룬다.
한국어는 교착어이어서 형태소 분석 없이 품사 부착이 어려울 뿐 아니라 형태소를 분석할 때 다양한 어형 변화가 복원되어야 한다. 이것은 한국어 형태소 분석의 고질적인 문제 중 하나이며, 주로 규칙을 이용해서 해결한다. 규칙을 이용할 경우 주어진 문맥에 가장 적합한 복원을 어려워 여러 형태의 모호성을 생성하며, 이는 품사 부착에 의해서 해결된다. 본 논문에서는 이 문제를 기계학습 방법(Na$\ddot{i}$ve Bayes 모델)을 이용하여 해결한다. 기계학습 모델의 입력 자질은 어형 변화가 발생하는 주변 음절이며 출력 범주는 복원된 음절이다. ETRI 구문 말뭉치를 이용한 실험에서 제안된 형태소 복원 모델을 사용한 형태소 단위의 품사 부착 성능은 97.5%의 $F_1$점수를 보였으며 이 모델이 형태소 복원에 매우 유용함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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