컴퓨터가 자연 언어를 이해하기 위해 가장 필요로 하는 것은 단어에 대한 정보다. 단어는 문장 안에서 나름대로의 정보를 지니고 사용된다. 사람들이 실제 생활에서 사용하는 문장을 대량으로 모아 둔 것을 말뭉치(Corpus)라 한다. 그러므로, 단어가 인간 언어 생활에서 사용되면서 지니는 정보를 찾기 위해서는 말뭉치를 들여다보는 것이 필요하다. 본 논문에서는 문장이 갖고 있는 정보 중 많은 것을 표현할 수 있는 언어, VAR를 설계한다. 그리고 말뭉치를 VAR로 표현해서 관리하면서 언어학자 및 전산학자가 좋은 지식 기반(Knowledge Base)를 만들 수 있는 기초를 제공한다.
프레임넷 (FrameNet) 프로젝트는 버클리에서 1997년에 처음 제안했으며, 최근에는 다양한 언어적 특징을 반영하여 여러 국가에서 사용되고 있다. 하지만 문장의 프레임을 분석하는 것은 자연언어처리 전문가들이 많은 시간을 들여야 한다. 이 때문에, 한국어 프레임넷을 처음 만들 때는 충분한 훈련을 받은 번역가들이 영어 프레임넷의 문장들과 그 주석 정보들을 직접 번역하는 방법을 사용했다. 결과적으로 상대적으로 적은 비용이 들지만, 여전히 한 문장에 여러 번 등장하는 프레임 정보를 모두 번역하고 에러를 분석해야 했기에 많은 노력이 들어갔다. 본 연구에서는 일본어와 한국어의 언어적 유사성을 사용하여 비교적 적은 비용으로 한국어 프레임넷을 확장하는 방법을 제시한다. 또한 프레임넷에 친숙하지 않은 사용자가 더욱 쉽게 프레임 정보를 활용할 수 있도록 PubAnnotation 기술을 도입하고 "조사"라는 특성을 고려한 Valence pattern 분류를 통해 한국어 공개 프레임넷 사이트를 개선하였다.
복잡한 현대의 제어시스템 설계에 PLC를 사용하면 프로그램은 LD언어나 SFC언어를 사용한다. 대부분은 LD 언어를 사용하지만 최근에는 SFC 언어의 사용빈도수가 높아졌다. SFC 언어는 제어의 흐름을 이해하기가 쉽지만, 조합논리를 표현하는데는 단점을 가지고 있다. SFC언어에서 인터럽트를 처리할 때 인터럽트 요인이 발생하게 되면 메인프로그램을 중지하고 인터럽트 프로그램을 실행하여 프로그램이 종료된 후 메인프로그램으로 복귀하게 된다. 그러면 인터럽트 프로그램이 복잡할수록 메인프로그램 정지시간은 그만큼 길어지게 된다. 본 논문에서는 SFC언어에서 메인프로그램의 휴지시간이 없는 인터럽트 처리방법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그의 타당성을 확인하였다.
이중언어 사전은 자연어처리 분야에서 매우 유용한 자원으로 사용되고 있다. 그러나 초기사전이나 병렬말뭉치 등 자원이 부족한 언어 쌍에 대해서 이중언어 사전을 추출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 중간 언어 기반으로 Word2Vec와 CCA를 이용하여 이중언어 사전을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해서 중간언어로 영어를 사용하여 스페인어-한국어에 대한 이중언어 사전을 추출하는 실험을 하였다. 무작위로 뽑은 200개의 단어에 대한 번역 정확도를 구하였다. 그 결과 최상위에서 37.5%, 상위 10위에서 63%, 그리고 상위 20위에서는 69.5%의 정확도를 얻을 수 있었다.
스크립트 언어는 모듈의 결합이나 조정 등의 여러 목적으로 쓰이고 있는 언어이다. 스크립트 언어는 사용의 편리함과 높은 생산성으로 인해 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 너무나 많은 스크립트 언어가 개발$\cdot$제시되고 있어 프로그래머가 스크립트 언어를 선택해야 할 때 어떤 언어를 선택해야 할지 판단하기 힘든 실정이다. 이에 본 논문에서는 프로그래밍 편의성 관점에서의 비교 기준을 제시하고 대표적인 스크립트 언어(VB script, Ruby, Perl, Python, Tcl, Lua, Groovy)를 이 기준에 따라 비교하였다. 비교 결과 각 비교 분야에 강점을 보이는 언어를 발견하였다. 본 논문의 결과는 스크립트 언어를 선택하는데 도움이 될 것이다.
본 연구는 언어치료 시 미디어 활용의 유용성을 밝히기 위한 기초연구로서 언어치료전공 대학생의 미디어 활용에 대한 일반적인 인식을 조사하기 위한 연구이다. 이를 위해 선행연구를 바탕으로 언어치료전공 대학생 150명을 대상으로 자료를 수집하고, 142부의 설문지를 자료 분석에 사용하였다. 연구결과, 언어치료전공 대학생의 미디어 사용에 대한 인식은 언어발달을 위해서 필요하다고 생각하고 있었으며, 치료 적용에 대해서도 긍정적인 것으로 나타났다. 미디어 사용은 주의 집중력 증진, 인지 및 창의성 발달에 도움이 된다고 인식하고 있었다. 또 치료도구로서의 미디어 사용은 찬성하지만 미디어 활용에 대한 규칙을 교육하고 적절한 사이트나 프로그램을 잘 알아야할 필요가 있다고 인식하고 있었다. 따라서 언어치료에 활용할 수 있는 사이트 및 프로그램 개발이 필요하다는 것을 제언하였다.
본 연구는 언어의 본질인 언어변이의 주된 방향성을 탐색하고 언어변이의 결과로 나타나는 영어의 모든 방언들, 즉 세계영어들을 연구하는 것이다. 특정지역에서 사용되는 지역적, 사회적 방언의 연구인 언어변이의 특성을 규명하기 위하여 하이브리드 언어변이모델을 제안한다. 사회적 거리두기, 대면과 비대면 소통모드, 그리고 언어적 다양성이라는 세 가지 상호영향자의 관점에서 하이브리드 언어변이모델을 제안하고 언어변이의 결과로 나타나는 세계적 영어방언 현상인 세계영어들의 다양성 특질을 연구한다. 세계영어들의 문맥에서 지역화 목적으로 영어가 어떻게 사용되는가를 살펴보면, 사회적 거리두기가 높은 비대면의 상황에서는 다양성이 감소하여 좀 더 표준적이며 글로벌한 영어가 사용되며 변이가 줄어 세계영어들의 확장 속도가 완만해진다. 동시에 지역적인 사용이 줄어들어 의사소통의 오류도 줄어든다. 반면 사회적 거리두기가 낮은 대면의 상황에서는 세계영어들의 확장 속도가 빨라지고 변이의 형태가 다양해지며 의사소통의 오류 또한 증가한다. 이러한 영어변이 현상의 특성을 살펴보기 위하여 세계영어들의 핵심 원이라고 할 수 있는 영국영어, 미국영어, 그리고 캐나다영어의 언어적, 사회적 변이의 사례를 비교 분석한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.309-314
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1998
언어학적 단위인 형태소의 특성을 유지하면서 음성인식 과정에 적합한 분리 기준의 새로운 디코딩 단위인 의사형태소를 정의하였다. 이러한 필요성을 확인하기 위해 새로이 정의된 37개의 품사 태그를 갖는 의사 형태소를 표제어 단위로 삼아 발음사전 생성과 형태소 해석에 초점을 두고 한국어 연속음성 인식 시스템을 구성하였다. 각 음성신호 구간에 해당되는 의사 형태소가 인식되면 언어모델을 사용하여 구성된 의사 형태소 단위의 상위 5개 문장을 기반으로 시작 시점과 끝 시점, 그리고 확률 값을 가진 의사 형태소 격자를 생성하고, 음성 사전으로부터 태그 정보를 격자에 추가하였다. Tree-trellis 탐색 알고리즘 기반에 의사 형태소 접속정보를 사용하여 음성언어 형태소 해석을 수행하였다. 본 논문에서 제안한 의사 형태소를 문장의디코딩 단위로 사용하였을 경우, 사전의 크기면에서 어절 기반의 사전 entry 수를 현저히 줄일 수 있었으며, 문장 인식률면에서 문자기반 형태소 단위보다 약 20% 이상의 인식률 향상을 얻을 수있었다. 뿐만 아니라 형태소 해석을 수행하기 위해 별도의 분석과정 없이 입력값으로 사용되며, 전반적으로 문자을 구성하는 디코딩 수를 안정화 시킬 수 있었다. 이 결과값은 상위레벨 언어처리를 위한 입력?으로 사용될 뿐만 아니라, 언어 정보를 이용한 후처리 과정을 거쳐 더 나은 인식률 향상을 꾀할 수 있다.
최근에 음성언어장애에 대한 언어치료사의 평가 및 치료 활동이 활발히 이루어지고 있으나, 음성평가 기준 및 치료 자료가 충분치 않은 것이 현실이다. 음성 평가를 실시할 때에도 각 치료실마다 음성 평가에 사용하는 장비가 달라 결과물의 해석에 다소 차이가 있으며, 또한 같은 장비를 사용함에도 불구하고 음성 자료를 수집하는 방법에 있어서 표준화된 절차 및 자료에 따라 평가를 하지 못하고 있는 실정이다. 이러한 표준화된 측정절차에 대한 요구는 개인적인 기준으로 좌우될 수 있는 주관적인 평가에서는 더욱 절실하다. 음성의 지각적 평가에서 중요한 측면 중에 하나는 음성의 질에 정확한 판단 및 이에 대한 자료공유 및 정보교환이다. 현재 음성의 질에 대한 측정평가를 위해 제일 많이 사용되고 있는 방법 중 하나가 GRBAS 방법이 간편하여 임상적으로 많이 사용하나 음성의 질에 대한 세밀한 평가를 하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 음질을 평가하는데 있어서 자주 사용되는 음질 용어에 대한 우리말 용어를 통일의 필요성의 시급한 실정에 기초하여 이를 대표할 수 있는 음성샘플 자료의 구축마련을 위한 일종의 발제이다. 이러한 작업을 통해 각 음성 및 언어치료실에서 음성의 질에 대한 청지각적 평가에 공통 기준을 마련하고, 임상교육 적인 목적으로 청지각적 훈련 자료로 이용이 가능할 수 있으리라 사료된다. (중략)
산업분야에서 자동화 시스템은 제품의 설계, 생산 공정의 제어, 장애 처리, 품질검사 등과 관련된 처리 과정을 자동으로 수행할 수 있도록 하여 생산성을 향상시킨다. 이러한 자동화 시스템에서 감시 및 제어에 대한 처리 과정을 기술하는 언어를 흐름 제어 언어라 한다. 현재 사용되고 있는 흐름 제어 언어는 문자 기반의 IL, ST와 그래픽 기반의 FBD, SFC, LD가 있다. 일반적으로 감시 제어 시스템에서 사용되는 소프트웨어는 사용할 수 있는 흐름 제어 언어를 2종류 이하로 제한하고 있고, 동일한 시스템 환경에서는 언어의 혼용을 통한 통합 시뮬레이션이 불가능하다. 본 논문에서는 흐름 제어 언어의 특성을 분석하고 기존 시스템 환경에서 언어 작성 및 처리 과정에 대하여 분석하고, 언어의 통합 처리를 위하여 고급언어 형태의 ST를 확장한 EST 언어를 제안하였다. 이러한 연구를 기초로 그래픽 언어인 FBD, LD, SFC를 통합 처리하여 EST로 변환하는 그래픽 언어 편집기와 EST를 저급언어인 교로 변환하는 EST-IL변환기를 구현하였다. 이러한 편집기 및 변환기를 통한 교 기반의 시스템 구현 및 실험 결과는 흐름 제어 언어의 통합 처리 방안을 제시한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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