아리스토텔레스 이후부터 프레게와 럿셀의 현대논리학이 등장하기 전까지 가장 중요한 논리학의 저서는 "포트로얄 논리학"이라고 알려진 "논리학 혹은 사유의 기술" 이다. 이 저서는 아리스토텔레스와 중세의 고전논리학적 요소와 프레게의 현대논리학적 요소를 동시에 지니고 있어 고전논리학과 현대논리학의 가교 역할을 하고 있다고 할 수 있다. 이 논문의 목적은 포트로얄 논리학에 나타난 서술문의 계사에 대한 설명과 그에 대한 대립되는 해석들을 살펴보고 포토로얄 논리학전체 체계에 비추어 볼 때 어떠한 해석이 보다 설득력있는 해석인가를 검토해 봄으로써 포트로얄 논리학이 지닌 고전적 요소와 현대적 요소를 대비해 보는 것이다. 즉 포트로얄 논리학의 서술문의 계사에 대한 설명을 통해서 그 저서의 한계와 의미를 알아보고, 논리학사에서 그 저서의 정당한 가치를 평가하는 것이 이 논문의 목적이다. 서술문의 계사에 대한 포트로얄 논리학의 설명은 계사는 주어와 술어 사이의 동일성 기호라는 고전적인 해석을 가능하게 하는 여지를 가지고 있는 것은 분명하다. 동시에 서술문의 계사는 술어의 속성들의 집합(comprehension)에 속한 성질들을 주어의 외연(extension)에 적용시키는 역할을 한다고 주장함으로써 프레게의 개념과 대상에 대한 설명과 유사함도 보이고 있다. 필자는 포트로얄 논리학의 계사에 대한 설명을 주어와 술어의 동일성 기호로 해석하는 최근의 빠리앙뜨의 주장(1978)을 비판적으로 살펴보고, 포트로얄 논리학의 계사에 대한 설명을 보다 정확하게 이해하는 것은 술어의 속성과 주어의 외연 사이의 서술적 기능이라고 보는 것이라고 주장한다. 계사를 동일성 기호로 해석하는 것은 첫째 포트로얄 논리학 전체를 살펴볼 때 빈약한 문헌적 증거밖에 갖지 못하고, 둘째 논리학과 의미론에서 포트로얄 논리학의 가장 중요한 기여라고 평가되는 속성집합과 외연의 구별에 대한 오해를 포함하고 있으며, 마지막으로 이러한 해석은 같은 술어도 주어가 달라짐에 따라 다른 의미를 갖는다는 주장을 포함함으로써 반직관적이다. 반면에 계사를 서술적 기능을 하는 것으로 해석하는 것은 포트로얄 논리학의 외연과 내포 사이의 구별에 대한 보다 정확한 이해에 근거한 것이고 종속절을 갖고 있는 명제에 대한 포트로얄 논리학의 분석에 의해서도 뒷받침됨을 보인다. 그러나 포트로얄 논리학은 주어의 외연이 공집합인 명제에 대한 분석에서 여전히 고전논리학적인 설명을 고수한다. 즉 그러한 면제에 대해 주어의 외연이 존재한다고 가정하는 존재적 관점의 해석만 허락함으로써 전칭명제를 조건적으로 해석하고$[({\forall}x)(Sx{\rightarrow}Px)]$, 특칭명제를 연언적으로 해석함으로써$[({\exists}x)(Sx&Px)]$, 그 문제를 해결하는 현대논리학과는 구별된다. 즉 포트로얄 논리학은 서술문의 계사를 동일성 기호가 아니라 주어와 술어의 외연과 내포사이의 서술적 기능으로 설명한다는 점에서 고전적인 견해와 구별되지만, 여전히 존재적 관점에서 모든 명제를 해석한다는 점에서 고전적이다. 이것이 바로 포트로얄 논리학의 평가를 위해서 주목해야 할 그 논리학의 가치이며 한계인 것이다.
문장에서 술어를 수식하는 대표적인 표현은 부사어이다. 부사어는 일반적으로 문장 구성에서 핵심적 역할을 하지 않는 첨가어(adjuncts)이기 때문에 핵심적인 역할을 하는 보충어(complements)에 비해 상대적으로 연구가 덜 이루어진 분야이다. 그렇지만 부사어는 피수식어의 의미를 구체화/한정하는 기능을 하기 때문에 정확한 의사소통을 위해서는 반드시 필요한 요소이며 어순, 호응(concord)등의 통사적 현상과도 밀접한 관련이 있다. 이 연구의 일차적 목적은 이러한 부사어를 통사적, 의미적 기준에 의해 정확하게 분류하고 그들의 분포제약을 밝히는 것이다. 그 다음으로, 부사어와 관련된 통사 현상으로, 부사어와 피수식어의 공 기(co-occurrence)관계 및 부사어와 술어 어미의 호응 관계에 대한 분석을 제공하려고 한다. 부사어는 통사적인 기준과 의미적인 기준으로 분류할 수 있다 (손남익 1995, 김경훈 1996, 임유종 1998). 통사적 기준으로는 단어나 구를 수식하는 성분부사와 문장을 수식하는 문장 부사로 나누는 방법과 위치에 대한 제약이 있느냐 없느냐에 따라 제약부사와 자유부사로 나 누는 방법이 있다. 이 두 통사론적 기준에 의해 분류되는 부사들은 서로 어떤 상관관계를 보이고 있는지 살펴 볼 것이다. 일반적으로 문장부사는 문두에 놓여야 한다는 위치적 제 약 이 있기 때문에 제약부사로 분류된다. 의미적 기준으로 부사어를 분류할 수도 있는데, 시간/ 공간 부사어, 양태/정도 부사어 등으로 나눌 수 있다. 의미적 기준에 의해 분류된 부사어는 통사적 기준에 의해 분류된 것들과는 어떤 상호 관련성을 맺고 있는지 살펴 볼 것이다. 일 반적으로 시간부사와 장소부사는 자유부사에 속하며 양태부사와 정도부사는 제약부사에 속 한다. 부사어와 피수식 요소와의 통사적 공기 관계 및 의미적 관계 그리고 그와 관련된 문 법 현상도 연구의 대상이 된다. 예를 들어, 자유로운 어순을 가진 부사들이지만 “*순이는 빨리 과연 달린다”에서 볼 수 있는 종류의 분포적 특성을 알아 볼것이다 (심재기 1982, 송 철의 1989). 또한 “길이/*길게 빛나다”와 “*길이/길게 드리워졌다”와 같은 대조에서 나타나는 통사, 의미적 기능의 상관 관계 및 제약들의 상호 작용도 살펴 볼 것이다.
본 연구에서는 특정 주제분야의 텍스트를 대표할 수 있는 단어술어를 추출하고 기본문형을 형성 한 후 각 단서술어의 기본문형을 실례화하여 연결함으로써 요약문을 작성하는 자동요약시스템의 모형을 설계하고 구현하였다. 시스템은 학습과정과 요약과정을 구분되며, 학습과정에서는 술어와 격조사를 출현빈도를 이용하여 주제분야 텍스트집단을 대표하는 단어술어와 필수격 조사를 추출한 뒤 단어술어가 이루는 문장의 기본문형을 형성한다. 요약과정에서 실례화 규직을 요약 대상 문장의 구문 분석 결과에 적용하여 기본문형의 격조사와 결합될 논항을 찾아 단문을 생성하고 연결하여 요약문을 완성한다. ‘화재’및‘강도’와 관련된 신문기사를 대상으로 실험을 수행하였으며, 작성된 요약문은 단어술어가 포함된 주요 문장에서 추출한 필수 정보항목과 술어를 중심으로 생성된 문장들로서 문장간의 연결이 자연스러울 뿐 아니라 텍스트의 전체적인 의미를 표현할 수 있었다. 또한, 통계적 기법을 이용한 학습을 통해 주제영역의 확장이 가능하였다.
이 논문은 한국어 관계관형절(relative adnominal clause)의 전산처리에 적합한 통사 의미 표상 모형을 제시하고, 그 결과를 전산적 구현을 통해서 검증하는 것이 목적이다. 이를 위해 이 논문에서는 다음의 두 가지 문제를 중심으로 관계관형절의 통사 의미 표상과 전산적 구현 문제를 다룬다. 첫째, 관계관형절의 수식을 받는 머리 명사(head noun)는 관계관형절과 모문(matrix sentence)에서 각각 다른 의미역할을 하는 논항이다. 즉, 하나의 논항이 두 개의 의미역을 표상한다. 이 논문의 첫째 과제는 이러한 관계관형절 구문에서 머리 명사의 이중의미역을 표상하는 방법을 모색하는 것이다. 둘째, 관계관형절이 일항술어로 구성될 때, 서술어 단독으로 머리 명사를 수식할 수 있을 뿐만 아니라, 주격중출 구문을 관계화하여 미리 명사를 수식할 수도 있다. 그러나 모든 일항술어가 주격중출 구문을 구성할 수 있는 것은 아니기 때문에 주격중출 구문의 관계화가 가능한 경우와 그렇지 않은 경우를 구별할 필요가 있다. 이 논문의 둘째 과제는 이러한 주격중출 구문의 관계화와 그 표상의 문제를 다루는 것이다. 이 논문에서는 이러한 문제들을 단순히 기술하는 데 그치지 않고 전산 구현을 통해 문제해결을 제시한다. 이를 위해 구현 도구로 C-언어를 보강하여 개발한 문법개발 도구언어인 말라가(Malaga)를 사용하며, 분석결과를 자질구조(feature structure)로 명시하여 그 타당성을 검토한다.
본 논문은 일한기계번역에서 일본어 진행표현 "ている" 형태로부터 한국어 대역어의 선정과정에서 발생하는 애매성을 해소하기 위하여 연구한 것이다. 대부분의 일한 기계번역 시스템은 양궁어의 문법적인 유사엉에 기초하여 어휘적인 단계의 처리만으로 고품질의 번역이 가능한 직접 번역방식을 채용하고 있다. 그러나, 직접 번역방식에 기초한 일한 기계번역에서는 술부에 존재하는 "ている"형태의 상적인 의미를 구별할 수 있는 방법론이 아직 제안되지 않았다. 일본어에서 "ている"형태는 동작진행과 상태진행을 모두 나타내지만 한국어에서는 "고 있다."와 "어 있다."로 나누어 표기한다. 양 언어간의 상적인 의미 대응은 간단하지 않지만, 술부의 의미 정보, 부사와 부사어의 의미정보 등을 이용하여 "ている"형태의 상적인 의미를 결정하는 것이 가능하다. "ている"형태의 적절한 대역어 선정을 위하여, 사전 속의 모든 일본어 술어에 다섯 종류의 의미코드를 입력한다. 즉 "1:동작진행만으로 사용되는 술어", "2: 일반적으로는 동작진행으로 사용되지만, 수동인 경우에는 상태진행의 형태로도 사용되는 술어", "3: 상태진행으로만 사용되는 술어", "4: 동작진행, 상태진행의 구별이 애매한 술어", "5: 기타" 당의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2","4"형태의 술어로부터 진행형은 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다. 실험에는 아사히 신문의 기사 중에서 임의로 약 15,000문을 추출하여 이용하였다. 제안한 방법은 실험문장에서 83.6%의 성공률을 보였으며 단순히 동작진행과 상태진행, 기타만으로 나누어 처리하던 종전 시스템에 비하여 약 5.7%정도 더 좋은 결과가 얻어졌다.아사히 신문의 기사 중에서 임의로 약 15,000문을 추출하여 이용하였다. 제안한 방법은 실험문장에서 83.6%의 성공률을 보였으며 단순히 동작진행과 상태진행, 기타만으로 나누어 처리하던 종전 시스템에 비하여 약 5.7%정도 더 좋은 결과가 얻어졌다.
FRBR, FRAD 개념모형과 RDA 목록규칙에는 서지개체와 접근제어개체 간 다양한 수준에서 발생하는 복합적이고 다원적인 관계유형들이 규정되어 있다. 본 연구에서는 이러한 관계유형을 술어논리에 기반하여 온톨로지 환경에서 개체 클래스의 인스턴스와 인스턴스 간 관계를 RDF/OWL의 객체속성(Object Property)을 서지세계의 개체 간 관계기술과 접근을 위한 새로운 제어기제이자 통합적 연결장치로서 그 적용과 활용 가능성을 시도하였다. 이를 위해 관계온톨로지 시스템을 구축하고 SPARQL 질의결과를 온톨로지 시각화도구를 통해 제시하였다. 이로써 온톨로지 기반의 '관계기술목록'이라는 새로운 목록업무 영역의 확장을 통해, 목록기능의 '다 대 다 집중'이라는 의미 확장, '개체단위 기반의 의미적 집중', RDF/OWL 객체속성의 계층관계 상속을 이용한 '관계 추론' 등을 연구결과로 제시하였다.
본 논문은 공간데이터와 비공간데이터를 통합처리하는 공간 데이터베이스 시스템에서 데이터의 의미적 무결성을 보장하는 확장된 공간 데이터 모델을 설계한다. 공간 데이터베이스 시스템에서 다루는 단순 객체가 아닌 추상화된 복합 객체로 다양한 유도 데이터에 대한 의미적 무결성을 데이터베이스 시스템 내부에서 효율적으로 유지해야 하며, 공간 데이터의 의미적 무결성 제약 조건을 사용자에 의해 정의할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 사용하는 공간 데이터에 대한 무결성 정보를 술어 논리 형태로 표현하고 유지할 수 있는 무결성 공간 데이터 모델 (ISRDM: Integrity supported Spatial-Relational Data Model)을 제안한다. 제안된 공간 데이터 모델은 하부 단계 저장 구조, 개념적 데이터 표현 단계, 무결성 표현 단계가 독립적으로 구성되는 다단계 구조로 기존의 공간 데이터베이스 시스템을 용이하게 확장하고 다양한 응용 요구에 대해 유연하게 대처할 수 있도록 설계한다.
부분 의미 분석 시스템은 문장의 구성 요소들이 술어와 갖는 관계를 분석하는 것으로 문장에서 술어의 주체, 객체, 도구 등을 나타내는 의미 논항을 확인하게 된다. 본 논문에서 개발한 부분 의미 분석 시스템은 두 단계로 구성되어 있는데, 먼저 부분 구문 분석 결과로부터 의미 논항의 경계를 찾는 의미 논항 확인 단계를 수행하고 다음으로 확인된 의미 논항에 적절한 의미역을 부착하는 의미역 할당 단계를 수행한다. 순차적인 두 단계 방법을 적용하는 것에 의해서, 학습 성능 저하의 주요한 원인인 클래스 분포의 불균형 문제를 완화할 수 있고, 각 단계에 적합한 자질을 선별하여 사용할 수 있다. 본 논문에서는 PropBank 말뭉치에 기반한 CoNLL-2004 shared task의 데이터 집합 및 평가 프로그램을 사용하여 각 단계가 시스템의 전체 성능에 기여하는 정도를 보인다.
과학적 지식을 얻는 과정은 연구자의 연구를 통해 이루어진다. 연구자들은 과학의 불확실성을 다루고 과학적 지식의 확실성을 구축해나간다. 즉, 과학적 지식을 얻기 위해서 불확실성은 반드시 거쳐가야 하는 필수적인 단계로 인식되고 있다. 현존하는 불확실성의 특성을 파악하는 연구는 언어학적 접근의 hedging 연구를 통해 소개되었으며 컴퓨터 언어학에서 수작업 기반으로 불확실성 단어 코퍼스를 구축해왔다. 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역의 불확실성의 특성을 파악해오는데 그쳤다. 따라서 본 연구에서는 문장 내 생의학적 주장이 중요한 역할을 하는 생의학 문헌을 대상으로 불확실성 단어 기반 과학적 지식의 패턴을 시간의 흐름에 따라 살펴보고자 한다. 이를 위해 생의학 온톨로지인 UMLS에서 제공하는 의미적 술어를 기반으로 생의학 명제를 분석하였으며, 학문 분야의 패턴을 파악하는데 용이한 DMR 토픽 모델링을 적용하여 생의학 개체의 불확실성 기반 토픽의 동향을 종합적으로 파악하였다. 시간이 흐름에 따라 과학적 지식의 표현은 불확실성이 감소하는 패턴으로 연구의 발전이 이루어지고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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