바이오마커는 체내의 상태 및 변화를 파악할 수 있는 지표이다. 이는 암을 비롯한 다양한 질병에 대하여 진단하는데 활용도가 높은 것으로 알려져 있으나, 새로운 바이오마커를 찾아내기 위한 임상 실험은 많은 시간과 비용을 소비되며, 모든 바이오마커가 실제 질병을 진단하는데 유용하게 사용되는 것은 아니다. 따라서 본 연구에서는 자연어처리 기술을 활용해 바이오마커를 발굴할 때 요구되는 많은 시간과 비용을 줄이고자 한다. 이 때 다양한 의미를 가진 어휘들이 해당 질병과 연관성이 높은 것으로 나타나며, 이들을 분류하는 것은 매우 어렵다. 따라서 우리는 Word2Vec과 가우시안 혼합 모델을 사용하여 바이오마커를 분류하고자 한다. 실험 결과, 대다수의 바이오마커 어휘들이 하나의 군집에 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
본고는 한국어 영형 대명사의 적절한 해석을 위해 개념적으로 전혀 새로운 이론을 제안한다. 일련의 다양한 제약들이 서로 연관되어 있음을 보인 후, 그러한 규칙의 다양성을 적절히 포착하기 위해 적절성 이론 (Optimality Theory)을 도입할 것을 제안하고, 그 토대 위에 다양한 제약들을 형식화한 후, 그 규칙들의 위계관계를 설정한다. 가장 우선순위를 갖는 제약으로 인접 요소간 어휘의미자질들이 일치해야 한다는 어휘의미제약(*Feature Mismatch)과 통사적 결속규칙을 의미론적으로 재해석한 결속원리 B(Principle B)를 선정한다. 그 다음 순위를 갖는 제약으로, 가능한 한 선행명사를 지칭하도록 요구하는 대용존중제약(DOAP: Don't Overlook Anaphoric Possibilities)과, 센터링 이론의 전이방식 개념을 도입하여 정의한 계속선호제약 (CONTINUE)을 제안한다
This research is progressed on the premise that there is a basic rule to organize a space in form generation process. In this study first, antecedent researches are inquired, and formal vocabularies related with form generation in space design are founded. Generally in the organizing process of spatial form designer could have selectively combined formal vocabularies consciously or unconsciously, and these formal vocabularies related with form generation are classified with 'formal elements' and 'spatial relationships'. First, as formal elements '2-dimensional line elements(rectilinear, oblique-linear, curvilinear)' are chosen. Second, formal vocabularies of 'spatial relationships' are 37 extracted from literatures related with architectural language or spatial language. Among them there are several vocabularies with similar or same meaning, they are unitized to representative one. Thereupon 20 vocabularies are finally selected as the formal vocabularies of 'spatial relationships', they are addition, subtraction, intersection, superimposition, juxtaposition, shifting, rotation, reflection, scaling, stretching, shear, bending, folding, distortion, articulation, deconstruction, symmetry, repetition, proportion, and asymmetry.
이 연구의 목적은 한국어 이중모음 /ㅛ/가 다양한 언어학적 환경에서 어떠한 발음 변이 양상을 보이는지 밝히는 것이다. 특히 음성적 변이와 분포 범위의 연관성에 주목하여 /ㅛ/의 발음 양상을 논의하였다. 서울코퍼스의 여성 화자 10명의 발화에서 나타난 /ㅛ/의 운율적 위치(단음절, 어절 초, 어절 중, 어절 말)와 어휘 부류(내용어, 기능어)를 분석하였다. 각 환경에서 /ㅛ/의 출현 빈도를 파악한 결과, 운율적 위치에 따라 어휘 부류와 발음형 실현이 달라지는 양상을 보였다. 음향 분석을 통해 기능어에서 나타나는 /ㅛ/에서는 음성적 약화가 빈번하게 일어나는 것을 확인하였다. 어휘 부류는 /ㅛ/의 평균적인 음가를 달라지게 하지는 않았지만 개별 토큰의 분포 양상에서는 차이가 발견되었다. 이를 통해 언어학적 환경이 모음의 음성적 분포 양상에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
개념 정보를 제공하는 어휘 데이터베이스로 WordNet, CYC, EDR등이 출현하였다. 본 연구는 WordNet의 개념 기술 방식에 따라 한국어 개념 사전을 구축하기 위한 것이다 우선 개념을 분류할 적절한 분류 체계를 설정하고, 연세 말뭉치에서 빈도수가 높은 상위 300개 명사를 추출하여 사전의 뜻풀이에 나타난 명사와 연관관계로 표시된 명사를 함께 제시함으로써 개념을 표현하였다. 이러한 한국어 개념 사전은 의미모호성을 해소하는데 기여할 수 있을 것이다.
국어에서는 어떠한 대상의 수량을 표현할 때 수사와 함께 분류사(classifier)를 사용한다. 따라서 분류사는 그 특성상 수량 표현 구문을 형성하는 대상 명사와 의미적으로 밀접한 관련을 지니게되는데, 단순히 명사를 셈하는 것 뿐 아니라 명사의 의미적 특성을 명세(specify)해 준다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 명사와 분류사의 연관성에 초점을 맞추어 분류사의 사용에 따른 명사의 범주화 및 계층 구조를 보이고, 컴퓨터 말뭉치 자료를 이용하여 그 관계를 좀더 명확히 밝히는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구는 언어를 전산적으로 처리하는데 필수적인 전산어휘부(computational lexicon)의 구축에 필요한 기초 작업이 될 수 있다.
독해 과정에서 문장 의미간 개연성 파악은 저자의 저술의도 파악에 중요한 요소로 작용한다. 개연성 파악을 위해서는 우선 어휘들과 그들의 연관관계로 구성된 개연사슬을 발견할 필요가 있다. 본 논문에서는 Factotum SemNet을 활용하여 개연사슬의 발견을 자동화하였고 이에 대한 도구를 개발하였다. 그 후, 이 도구를 이용한 실험을 통해서 개연사슬 발견의 자동화가 가능함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 분산 환경을 위해 OMG에서 발표한 CORBA의 표준에 따라 하는 컴파일러의 전반부를 위해 OMG IDL 컴파일러를 사용하였다. CORBA에서 클라이언트와 서버간의 상호 동작을 위해 인터페이스를 정의한다. CORBA에서 인터페이스는 IDL(Interface Definition Language)를 통해 정의를 할 수 있다. IDL은 CORBA의 인터페이스를 기술하기 위한 추상 표기법이므로 개발에 사용되는 언어와는 연관성이 없다. 이를 개발에 사용하기 위해서 해당 언어로 맵핑을 하여야 한다. 본 논문은 IDL로 정의된 인터페이스를 C++로 맵핑하도록 하여 분산 객체 환경을 지원하도록 하기 위한 것이다. IDL 컴파일러는 IDL 정의를 입력 받아 어휘 및 구문 분석을 한 후 AST 트리를 생성하며, 생성된 각 노드를 통해 맵핑된 C++ 코드를 생성토록 한다.
스펠러와 같은 오류 처리 기법은 한 어절 사이의 처리에 국한되거나, 또는 수사 처리와 같이 일부 제한된 품사 영역에서만 어절을 넘어선 처리가 행해지고 있다. 한편 교열과 같은 어절 단위를 넘어선 오류 처리는 완벽한 통사 분석과 의미 해석을 반드시 필요로 한다고 생각되어져 왔다. 그리고 현재 한국어 처리에서는 완벽한 통사적, 의미적 처리가 불가능하기 때문에 교열 시스템 또는 어절 단위를 넘어선 오류 처리에 대한 연구가 거의 전무한 실정이다. 본 논문은 어절을 넘어선 오류의 유형을 분류하고, 문장 단위로 관련된 단어 사용오류를 검사하는 기법과 관련 단어 처리를 위한 규칙 데이타 베이스의 구조를 제안한다. 단어 사이에 존재하는 통사적, 의미적 지배 관계와 연관 관계를 어휘선택 제약으로 이용함으로써 완벽한 통사 분석과 의미 분석이 없이도 교열이 가능하게 하였다.
최근 스마트 디바이스의 급속한 발달과 보급으로 인하여 인터넷 웹상에서 등장하는 문서의 데이터는 하루가 다르게 증가 하고 있다. 이러한 정보의 증가로 인터넷 웹상에서는 대량의 문서가 증가하여 사용자가 해당 문서의 데이터를 이해하는데, 어려움을 겪고 있다. 그렇기 때문에 자동 문서 요약 분야에서 문서를 효율적으로 요악하기 위해 다양한 연구가 진행 되고 있다. 효율적으로 문서를 요약하기 위해 본 논문에서는 텍스트랭크 알고리즘을 이용한다. 텍스트랭크 알고리즘은 문장 또는 키워드를 그래프로 표현하며, 단어와 문장 간의 의미적 연관성을 파악하기 위해 그래프의 정점과 간선을 이용하여 문장의 중요도를 파악한다. 문장의 상위 키워드를 추출 하고 상위 키워드를 기반으로 중요 문장 추출 과정을 거친다. 중요 문장 추출 과정을 거치기 위해 단어 그룹화 과정을 거친다. 단어그룹화는 특정 가중치 척도를 이용하여 가중치 점수가 높은 문장을 선별하여 선별된 문장들을 기반으로 중요 문장을 중요 문장을 추출하여, 문서를 요약을 하게 된다. 이를 통해 기존에 연구 되었던 문서요약 방법보다 향상된 성능을 보였으며, 더욱 효율적으로 문서를 요약할 수 있음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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