이 논문은 '경관'과 '기호'표상에 근거한 지역학흡의 실제를 제시하기 위한 것이다. '경관'과 '기호' 표상은 오랜 역사적인 과정을 통해서 그 지역에서 구성된 지역적인 담론을 보다 구체적인 형태로 보여주는 것이므로 지역정체성 향상에 크게 기여할 수 있다. 오랜 역사적인 과정 속에서 형성된 지역담론은 각각의 시대적인 맥락에 따라 다양한 층위를 지니고 있다. 따라서 지역 담론은 지역의 변화된 모습에 대한 이해뿐만 아니라 오늘날의 지역을 이해하는 데에도 도움을 줄 수 있어 지역학습의 중요한 지표가 될 수 있다. 나아가 '경관'과 '기호'표상은 그 지역 사람들의 생활세계를 구성하고 있는 중요한 요소이므로 학습자의 삶과 유리되지 않는 지역학습을 할 수 있다는 점에서 커다란 의미가 있다고 본다.
Hausser (1999)와 이기용 (1999a, 1999c)에서는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 이용하여 자연언어의 의미를 다루는 데이터베이스 의미론을 제안하였다. 특히 이기용 (1999c)에서는 수형도(tree), 논리 형태(logical fomulas), 자질 구조(feature structure)와 같은 다양한 언어 표상 형식들을 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 표상 형식인 테이블 형식으로 전환 가능함을 보임으로써 데이터베이스 의미론에 관계형 데이터 베이스 관리 시스템을 도입할 수 있음을 제시하였다. 한편, Lee (2000)에서 제시한 데이터베이스 의미론 모형에서는 데이터베이스 관리 시스템과 사용자(end-user)를 연결하는 언어 정보 처리 시스템(LIPS; Linguistic Information Processing System)을 제안하였다. 이 언어정보 처리 시스템은 사용자에 의해 입력된 언어 자료를 처리하여 그 분석 결과를 데이터베이스 관리 시스템에 전달하고, 이를 통해 구축된 데이터베이스에서 추출한 정보를 다시 사용자에게 전달하는 시스템이다. 이 논문은 한국어 '이, 히, 리, 기' 피동형을 전산처리를 할 수 있도록, 데이터베이스 의미론에서 핵심 요소인 언어정보 처리 시스템과 데이터베이스 관리 시스템을 구현하는 것 이 목적이다.
개체명 인식이란 문서 내에서 인명, 기관명, 지명, 시간, 날짜 등 고유한 의미를 가지는 개체명을 추출하여 그 종류를 결정하는 것을 말한다. 최근 개체명 인식 연구에서는 bidirectional LSTM CRFs가 가장 우수한 성능을 보여주고 있다. 하지만 LSTM 기반의 딥 러닝 모델은 입력이 되는 단어 표상에 의존적이기 때문에 입력이 되는 단어 표상을 확장하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식을 위하여 bidirectional LSTM CRFs모델을 사용하고, 그 입력으로 사용되는 단어 표상을 확장하기 위해 사전 학습된 단어 임베딩 벡터, 품사 임베딩 벡터, 그리고 음절 기반에서 확장된 단어 임베딩 벡터를 사용한다. 음절 기반에서 단어 기반 임베딩 벡터로 확장하기 위하여 bidirectional LSTM을 이용하고, 그 입력으로 학습 데이터에서 추출한 개체명 분포를 이용하였다. 그 결과 사전 학습된 단어 임베딩 벡터만 사용한 것보다 4.93%의 성능 향상을 보였다.
개체명 인식이란 문서 내에서 인명, 기관명, 지명, 시간, 날짜 등 고유한 의미를 가지는 개체명을 추출하여 그 종류를 결정하는 것을 말한다. 최근 개체명 인식 연구에서는 bidirectional LSTM CRFs가 가장 우수한 성능을 보여주고 있다. 하지만 LSTM 기반의 딥 러닝 모델은 입력이 되는 단어 표상에 의존적이기 때문에 입력이 되는 단어 표상을 확장하는 방법에 대한 연구가 많이 진행되어지고 있다. 본 논문에서는 한국어 개체명 인식을 위하여 bidirectional LSTM CRFs모델을 사용하고, 그 입력으로 사용되는 단어 표상을 확장하기 위해 사전 학습된 단어 임베딩 벡터, 품사 임베딩 벡터, 그리고 음절 기반에서 확장된 단어 임베딩 벡터를 사용한다. 음절 기반에서 단어 기반 임베딩 벡터로 확장하기 위하여 bidirectional LSTM을 이용하고, 그 입력으로 학습 데이터에서 추출한 개체명 분포를 이용하였다. 그 결과 사전 학습된 단어 임베딩 벡터만 사용한 것보다 4.93%의 성능 향상을 보였다.
외현기억은 의도적 인출을 의미하고 암묵기억은 비의도적 인출을 의미하며 다양한 변인하에서 외현기억과 암묵기억이 상이한 인출형태가 보이는 것을 기억해리현상이라 한다.본 연구에서는 기억해리현상을 설명하는 처리이론중 이중처리이론의 기본 가정을 수용하여 실험을 실시하였다.처리깊이에 따른 학습을 실시하면,지각 처리과제의 경우는 단어표상의 활성화가 이루어지며 이는 접속가능성의 증가로 나타나고,의미처리과제의 경우는 목표단어표상 및 관련단어의 표상이 활성화되고 이는 인출가능성의 증가로 나타난다.학습단계에서는 의미처리과제와 지각처리과제를 반복해서 제시하여 접속가능성과 인출가능성의 증가를 조작하였고,검사단계에서는 인출 지시문 종류에 따른 암묵 기억검사와 외현기억검사를 실시하였다.실험결과는 다음과같다. 지각처리과제의 반복은 암묵기억검사와 파지수준에는 영향을 주지만 외현기억검사의 파지수준에는 효과를 미치지 못했고,의미처리 과제의 반복은 암묵기억검사와 외현기억검사 파지 수준 모두에 영향을 미쳤다.실험결과를 종합하여 보면,처리깊이에 다른 학습 단어 반복제시의 기억 해리효과는 이중처리이론의 설명틀이 적절하다고 결론지울수 있다.
에이전트가 지각이나 행위의 표상을 이해할 수 없는 이유는 의미론적 자질을 문자열로 변환하는 구문론적 표상방식에 의해서 일어난다. 자율적으로 학습하는 인지 에이전트를 구현하기위해 코헨은 에이전트가 sensor와 effector를 사용하여 주위환경과 물리적으로 직접적인 상호작용을 통하여 물리적 스키마의 의미 표상을 학습하는 의미론적 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 부정(negation)은 그러한 물리적 스키마를 인식하게 하는 메타 스키마임을 제안한다. 최근에 Graphplan은 계획 시스템의 성능을 향상하기 위하여 inconsistency를 이용하는 제어규칙을 사용하지만, 구문론적으로 접근하여서 부정의 의미 개념을 이해하지 못하고 중복표현의 문제를 야기한다. IPP는 부정 함수인 not을 도입하여 중복문제를 해결하지만 여전히 구문론적으로 접근하며 또한 시간과 공간에서 비효율적이다. 본 논문에서는 의미론적인 접근법을 도입하여 부정을 위해서 반대 개념이라는 긍정 아톰(atom)을 사용하는 것이 지능 에이전트를 구현의 효율적 기법이라고 제안하고, 이 가설을 지지하는 실험적 결과를 제시한다.
과학적 설명은 글, 도식, 그래프와 같이 다양한 표상들로 구성되는데, 각 표상들은 하나의 '모드'로서 비슷하나 조금씩 다른 의미들을 연결하며 과학적 의미를 확장한다. 이러한 사회기호학의 관점을 토대로, 본 연구에서는 학생들이 구성한 과학글쓰기와 과학그리기가 각각 시각적 모드와 언어적 모드의 표상으로서 지니는 의미 형성의 특징을 파악하고, 다중모드적 표상의 교육적 활용에 대해 논의하였다. 이를 위하여, 초등과학영재 학생들이 공기의 압력에 대해 구성한 과학그리기와 과학글쓰기 각 18편을 수집하고, 과학그리기와 과학글쓰기에서 구성된 설명의 특징을 어포던스 관점에서 분석하였다. 분석 결과, 과학그리기에서 학생들은 시각적 모드가 지니는 어포던스를 통해, 공기입자의 움직임, 공기입자의 수, 입자의 충돌과 같은 입자적 관점에서의 변화를 구체화하여 추론하는 경향을 보였다. 반면, 과학글쓰기에서 학생들은 언어적 모드가 지니는 어포던스를 통해, 공기 압력 개념과 다른 요인들 간의 인과적 관계를 추상적 차원에서 추론하는 경우가 많았다. 이러한 결과를 바탕으로, 각 모드가 가지는 고유한 어포던스를 상호보완적으로 활용할 수 있는 방법에 대해 구체적인 사례를 들어 논의하였다.
심리적 표상은 표상의 주체라고 할 마음의 존재문제와 표상되는 세계의존재 문제 를 제기한다. '명제태도' 라는 언어적 표상은 그것의 주어가 지칭하는는 마음의 존재를 문제 삼게할뿐 아니라 그러한 명제적 표상의 대상세계라고 할 명재적 사실의 존재문제 도 생기게 한다. 심리적 표상을 심리적 사건으로 간주할 때 그 사건의 뒤상이 문제된다. 어떤 다른 사건과 인과관계를 갖는지가 문제된다. 특히 신경과학적 사건과의 관게를 규명하는 문제가 중요하다. 심리적 표상은 이론적 대상의 세계고 간주될 수 있다. 그것은 신경과학의 발달 과정을 통하여 점차 해명될 수 있는 이론적 대상세계이다. 따라서 그것의 실재성도 과학의 발전에 의존하여 그 의미를 구체화할 수 있을 것이다. 철학이 제기하는 이러한 존재론적 문제들은 인지과학의 발전과 더불어 점차적으로 제조명될 성질의 것이다.
세종전자사전이 궁극적으로 범용전자사전을 지향한다는 점에 비추어 볼 때, 텍스트 자동 분석과 생성, 정보 검색 및 자동 번역 등에 활용될 데이터베이스로서의 전자사전은 자연 언어 어휘의 내적 구조와 기능방식에 관한 정보들, 가령 음운 통사 의미 화용적 가치와 실현 조건 등에 관한 정보들을 체계적이고도 정교하게 담고 있어야만 한다. 의존명사, 대명사, 수사 범주에 속하는 언어 단위들은 단일 명사와 구별되는 어휘 통사적 속성들을 지니며, 사전의 기술 구조에는 그 정보 값들을 체계적으로 명시화할 수 있는 정보 항목과 표상 구조가 설정되어야 한다. 가령 의존명사처럼 통사 의미적 자율성을 지니지 않는 언어 요소의 경우, 어휘 관계 정보보다는 인접하는 여타 언어 단위들과의 호응관계나 결합제약 조건들이 더 중요한 정보일 수 있다. 본 사전이 체언사전의 하위사전으로 별도로 구축되는 것은 단일어 사전에서 그러한 정보들을 효과적으로 표상하기 어렵기 때문이다. 그러나 본 사전은 실제적으로는 체언사전에 통합되어 운영된다는 점에서 이중적 지위를 누린다고 하겠다.
본 논문에서는 컴퓨터를 이용하여 문장을 분석하기 위해 통합기반법이 구현된 PATR라는 문법형식을 살펴보고, 국어문장분석을 지원해 주는 사전을 계승메니카니즘이 가능한 형태로 구축하여 사전의 효율적인 구성을 제시하고, 사전과 구문분석기사이의 인터페이스가 어떻게 가능할 수 있는 지를 보여주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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