This article covers a contrastive analysis on Korean and Chinese linguistic structures with aspect marker 'le了'. The results of this study are as follows:
비평그래픽은 사회ㆍ역사적 정보자료 또는 예술자료로서 귀중한 가치를 갖는다. 비평그래픽정보의 색인과 검색을 위한 기초로서 비평그래픽의 구조와 색인방법을 제시하였다. 색인방법으로는 비평그래픽이 갖는 이중구조에 따라 외부의미에 의한 외부색인과 내부의미에 의한 내부색인방법을 제시하였으며 색인도구로는 이중구조로된 시소러스구축을 제안하였다.
질높은 주관식 문제 채점을 위해서는 답변 속에 들어있는 단어간의 구문의미적 관계를 분석하는 구문 의미 분석이 필요하다. 그러나 구문의미 분석의 결과인 구문의미트리는 단어간의 구조적 의미 관계를 내포하고 있어 단어의 나열인 일차원적인 벡터의 유사도 계산을 적용할 수가 없다. 본 연구는 단어의 지식과 함께 단어와 단어간의 구조적 의미 관계를 내포하는 구문의미트리를 비교하는 비교 시스템에 대한 연구를 한다. 본 연구에서는 구문의미트리 비교를 위해 유사성 계산 원칙을 제안하고 실험을 통해 검증하였다. 본 구문의미트리 비교 시스템은 구문의미분석의 결과를 비교할 수 있게 하여 주관식 문제 채점에 도움을 줄 것이고 문서 유사도 영역에도 활용할 수 있을 것이다.
PC는 기억용량, 계산속도 및 응용 소프트웨어 등에 있어서 구조공학 분야의 실무와 연구에 큰 지장이 없을 정도로 발전하였고, 대형 컴퓨터와 연결해서 사용할 수도 있으므로 앞으로 PC가 구조공학 분야에서 차지하는 비중이 날로 증가할 것으로 보인다. PC를 사용하여 대형구조물을 해석할 경우에는 기억용량이나 계산속도 등의 한계성으로 인하여 약간의 문제점이 발생하기도 하는데 이러한 문제를 해결하기 위해 어떠한 해결 방안이 있는지를 소개하고자 한다. 여기서 대형구조물이라 함은 구조물의 규모가 크다는 의미보다는 구성하고 있는 부재의 수가 많거나 형상이 복잡한 경우와 세밀한 해석 모델을 작성해야 하는 경우 등과 같이 PC가 기억하여야 할 입력자료가 많고 해석과정에 많은 계산이 요구되어 PC의 기억용량과 계산속도가 문제가 되는 경우를 의미한다.
이 논문의 목적은 수없이 많은 독일어 동사들 가운데 사람의 심리-감정을 표현하는 동사, 소위 감정동사(Emotionsverben: Verben der Gefuhlsbewegung)를 하나의 어휘-의미장(lexikalisch-semantisches Feld)으로 보고 이들의 통사구조 및 의미구조를 파악하여 결합가 모형화 하는 것이다. 우리는 감정동사의 통사 구조 및 의미구조를 기술하기 위해 동사 중심의 결합가 이론과 격이론을 이론적$\cdot$방법론적 토대로 삼았다. 또한 우리는 감정동사를 보충어의 수와 형태에 따라 크게 세 가지 그룹, 즉 2개의 보충어를 갖는 그룹 I(이 그룹에 속하는 동사들은 무생물(사물)을 주어로 갖는다)과 그룹 II(이 그룹에 속하는 동사들은 유생물(사람)을 주어로 갖는다) 그리고 3개의 보충어를 갖는 그룹 III(사람과 사람간의 관계를 나타낸다)으로 구분하였다. 예증을 위해 개별 동사에 대해 용례를 제시했다. 2개의 보충어를 갖는 그룹 II를 보충어의 수의성 여부에 따라 하위 분류했다. 보충어의 형태는 명사구(Sn, Sd, Sa, Sa)와 전치사구(pS)에 한정했으며 - 지면관계상 개별 동사의 예문으로 제시하진 않았지만 - 문장형태의 보충어, 예를 들어 dass-문장(Nsdass)과 부정사문(Inf)도 고려하여 통사적 문형(syntaktisches Satzmodell)과 의미적문형(semantisches Satzmodell)에서 제시하였다. 결국 이 논문은 독일어를 배우는 이들에게 독일어 동사의 통사구조 및 의미구조를 보다 쉽게 설명할 수 있는 하나의 방법론을 제시함은 물론, 나아가서는 결합가 사전에서 동사 내항 기술을 위한 기본적인 토대를 제공할 것이다
목적 지향성 대화에서 화자의 의도는 화행과 개념열 쌍으로 구성되는 의미 구조로 근사화될 수 있다. 그러므로 지능형 대화 시스템을 구현하기 위해서는 의미 구조를 올바르게 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 능동학습(active learning) 방법을 이용하여 효율적으로 의미 구조를 분석하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 언어 분석에 따른 부담을 덜기위하여 형태소 자질들과 이전 의미 구조만을 입력 자질로 사용한다. 그리고 정확률 향상을 위하여 자연어 처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 CRFs(Conditional Random Fields)를 기본 통계 모델로 사용한다. 일정 관리 영역에서 제안 모델을 실험한 결과는 기존 모델들과 비교하여 1/3 정도의 훈련데이타를 사용하고도 비슷한 정확률(화행 92.4%, 개념열 89.8%)을 나타내고 있음을 알 수 있었다.
최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 매우 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 비디오 색인 구조는 전통의 데이터베이스와는 다른 모델링 방법과 검색 방법을 사용한다. 따라서 비디오 색인 구조에서 검색의 속도와 정확도를 향상시키기 위해서는 새로운 비디오 색인 구조가 필요하다. 본 논문에서는 의미적으로 비디오를 장면단위로 검색할 수 있는 비디오 온톨로지 시스템을 제안한다. 비디오 온톨로지 시스템은 장면의 내용에 대한 키워드를 구조화 시킨 장면이름 온톨로지와 장면이 가지는 특징 정보에 대한 정보를 가지는 장면 모델 온톨로지로 구성된다. 장면 이름 온톨로지는 색인된 내용에 대한 의미적 검색이 가능하도록 단어들을 트리구조로 저장된다. 그리고 장면 모델 온톨로지는 색상, 모양, 재질과 같은 저수준 정보와 객체, 이벤트 같은 고수준 정보의 의미적 차이를 극복해 줌으로써 의미기반 검색이 가능하게 해준다.
언어의 의미정의모듈은 서로 밀접하게 관련 있는 개념과 연산의 의미구조를 모아 놓은 집합이다. 이 논문은 액션 의미표기법으로 의미정의모듈을 구성하고 확장하는 방법을 제시한다. 표현중심언어 핵심 모듈을 먼저 정의하고, 바인딩, 블록구조, 파라미터, 고차 표현식(함수)에 대한 확장 모듈을 정의한다. 그리고 의미의 획일성과 직교성이 보장되도록 의미정의 모듈들을 합성하면 더 복잡한 언어를 구축할 수 있음을 보인다.
애니메이션은 내러티브를 바탕으로 하는 기호의 집합체라 할 수 있다. 그레마스는 의미를 객관적으로 분석 가능한 것으로 구조주의적 틀을 형성하고 이를 통하여 의미를 분석하고자 하였다. 그레마스의 기호학은 애니메이션 속에 등장하는 캐릭터들 간에 갈등구조를 분석하는데 적합하며, 기호학사각형 및 역할소 모델을 통해 숨겨진 갈등구조와 의미를 파악한다. 기호사각형은 의미구조를 파악하는데 적합하기에 이를 애니메이션에 응용하면 캐릭터 간의 구조 파악 및 캐릭터 간에 파생되는 의미를 도출해 볼 수 있다. 역할소 모델은 구조 속에서 욕망의 축을 기준으로 캐릭터 간에 권력관계를 파악할 수 있도록 도와준다. 본 논문은 그레마스의 기호학에 대하여 살펴보고 이를 기반으로 애니메이션 <마당을 나온 암탉>을 기호학적으로 분석한다. 또한 프로프의 민담 분석과 같이 <마당을 나온 암탉>의 내러티브를 분석한 후 그레마스의 기호사각형를 사용하여 프로타고니스트와 안타고니스트의 갈등을 분석한다. 프로타고니스트의 내적갈등과는 달리 안타고니스트의 내적갈등은 전체 갈등 구조에 큰 영향을 미치며 관객의 감정을 동요시킨다. 마지막으로 역할소 모델을 통해 애니메이션을 공시적 구조 틀 속에서 살펴본다.
본 연구에서는 인간언어공학에서의 활용을 위해 세종전자사전의 의미부류와 KorLexNoun 1.5의 상위노드 간의 사상을 목표로 전문가의 수작업에 의한 세밀한 사상 방법론(fine-grained mapping method)을 제안한다. 또한 이질적인 두 이종 자원 간의 사상에 있어 각 의미체계의 이질성으로 인해 발생하는 여러 가지 문제점을 살펴보고, 그 해결방안을 제안한다. 본 연구는 세종의미부류체계가 밝히고자 했던 한국어의 의미구조와, Prinston WordNet을 참조로 하여 KorLexNoun에 여전히 영향을 미치고 있는 영어 의미구조를 비교함으로써 공통점과 차이점을 파악할 수 있고, 이를 바탕으로 언어 독립적인 개념체계를 구축하는 데 기여할 수 있다. 또한 향후 KorLex의 용언에 기술되어 있는 문형정보와 세종 전자사전의 용언의 격틀 정보를 통합 구축하여 구문분석에서 이용할 때, 세종 의미부류와 KorLexNoun의 상위노드를 통합 구축함으로써 논항의 일반화된 선택제약규칙의 기술에서 이용될 수 있다. 본 연구에서 제안된 사상방법론은 향후 이종 자원의 자동 사상 연구에서도 크게 기여할 것이다. 아울러 두 이종 자원의 사상을 통해 두 의미체계가 지닌 장점을 극대화하고, 동시에 단점을 상호 보완하여 보다 완전한 언어자원으로써 구문분석이나 의미분석에서 이용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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