본 연구에서는 온라인 다중 사용자 환경의 eBook annotation 시스템 개발에서 데이터를 의미 기반으로 관리하고, 데이터에 대하여 상호 공통적인 이해를 표현하며, 그리고 데이터에 대한 무결성 검사 등을 지원하기 위해서 eBook annotation 온톨로지를 설계하였다. eBook annotation 데이터에 대한 상호 공통적인 이해의 표현을 위해서 한국 전자책 문서 표준인 EBKS(Electronic Book of Korea Standard)를 기반으로 설계 하였으며 설계 된 온톨로지는 Conceptual Graph(CG)를 사용하여 표현하였다. 의미 기반의 처리를 위해서 본 온톨로지에서는 동의어(synonym) 관계와 다국어(multilingua) 관계를 고려하였으며 또한 annotation 데이터 생성시 오류 방지와 중요도를 표현 하기 위해서 무결성 검사, 중요성 axiom을 고려 했다. 제안된 온톨로지는 annotation 데이터의 재사용성을 높일 수 있고 의미 정보를 활용함으로써 eLearning, cyberclass과 같은 다중사용자 환경에서 효과적인 협업을 가능하게 한다. 본 연구에서 구현한 eBook annotation 시스템은 설계한 온톨로지를 이용함으로써 의미 기반의 데이터 관리가 가능하다. 또한 annotation 생성 시 온톨로지 구조를 모르더라도 annotation을 생성할 수 있는 인터페이스를 구현하였다.
컴퓨터 바둑에 대한 기존연구에서는 형세를 판단하거나 행마를 하기 위해 게임이론에 입각한 인공지능적 알고리즘을 주로 사용하였다. 본 논문에서는 이러한 틀에서 벗어나 각 착점의 의미를 언어학적으로 파악하고자 하였다. 이를 위해 먼저 바둑 용어를 의미에 따라 구분하여 정리하였고 분류된 용어에 대하여 세분화된 의미특성을 부여하였다. 정리한 용어를 활용하여 각 착점이 반상에서 가지는 역학관계를 표현하고 그 의미를 해석할 수 있게 하였다. 이를 토대로 각 착점의 가치를 수치화할 수도 있게 되었다. 이러한 분석과 분류는 바둑 한판의 내용을 이야기로 보는데 있어서 그 기초를 제공한다.
롤랑 바르트에 의하면 신화란 상호 연결된 함축적 개념의 연쇄로서 1단계 의미작용 체계가 촉발하는 상호 연관된 연쇄적 함축의미를 통해서 그 모습을 드러내는 것이다. 그러므로 실사영화나 애니메이션에서 보이는 특정 장면의 함축의미는 그 장면이 만들어지기 이전에 사회적 통념이나 가치로서 이미 문화 속에 내재되어 있는 것이다. 디즈니 애니메이션의 경우에도 바르트가 언급한 외시의미와 함축의미의 두 가지 층위를 가지고 있다. 그러나 디즈니 애니메이션은 작품에 내재되어 있는 신화를 표현하고 전달하는 데에 있어서 명확하고 구체화된 캐릭터의 전형성을 토대로 외시적 표현과 직접적 소통을 추구하는 경향을 보인다. 그러므로 디즈니 애니메이션에서 보이는 의시적 의미작용의 경향은 디즈니 애니메이션 미학에 접근하는 한 갈래의 연구 방법이라고 할 수 있다.
우리가 간단히 사용하는 언어는 실제적으로 아주 복잡한 진행과정을 가지고 있다. 사전상의 각 어휘는 대화상황에서 상호 작용하는 초기단계의 역할을 하며, 표현은 과거나 현재에 행해지는 대화상황 및 대화참여자의 발화 과정에서 생기는 일종의 일체감을 표시한다. 의사 소통을 한다는 것은 단어나 문장에 대한 다양한 의미와 각각의 개념에서 지시되는 표현을 수단으로 발생하는 대화상의 연관성을 의미한다. 이러한 모든 것은 의사소통에 있어 의미의 다양성과 관련을 맺고있다. 우리는 표현을 통하여 매우 복잡하고 다양한 양상들을 볼 수 있다. 대화내용에 따라 똑같은 표현들이 서로 다르게 이해될 수 있기 때문이다. 언어는 단지 사람이 행하는 언어처리의 일부만을 보여줄 뿐이다 언어를 처리하는데 있어서 문제가 되는 것은 매우 복잡하고 구성적인 진행과정이다. 청자는 의사소통이 진행되는 과정에서 활자와 함께 주어진 정보를 처리함으로써 상황을 내적 형상화하게 된다. 따라서 청자는 표현의 의미를 이해하려고 노력하며, 다양한 방법을 동원한 지식을 사용한다. 의사소통에 있어서 통사적$\cdot$의미적인 지식, 문맥에 맞는 대화지식 혹은 일반 지식을 대화상황에 맞게 적용하는 것이 그 예라 할 수 있다. 지시적 언어의 표현은 사전적으로 고정된 단어의 의미를 규정하거나 또는 이와 같은 단어의 의미에 정확하고 적절한 지시사를 규정하는 근거가 된다. 인칭$\cdot$장소$\cdot$시간을 지시하는 언어 Personal-, Lokal-, Temporaldeixis는 언어 시스템을 형성하게 되는데, 활자와 청자는 이러한 표현을 인칭$\cdot$장소$\cdot$시간으로 형상화하면서 의사소통을 한다. 따라서 자연어의 처리과정에 나타나는 다양한 표현들에 대한 심리학 및 언어학의 강력한 연구가 요구된다.에 기대어 텍스트, 문장, 어휘영역 등이 투입되어 적용되었으며, 이에 상응되게 구체적인 몇몇 방안들이 제시되었다. 학습자들이 텍스트를 읽고 중심내용을 찾아내며, 단락을 구획하고 또한 체계를 파악하는데 있어서 어휘연습은 외국어 교수법 측면에서도 매우 관여적이며 시의적절한 과제라 생각된다. Sd 2) PL - Sn - pS: (1) PL[VPL - Sa] - Sn - pS (2) PL[VPL - pS] - Sn - pS (3) PL(VPL - Sa - pS) - Sn - pS 3) PL[VPL - pS) - Sn -Sa $\cdot$ 3가 동사 관용구: (1) PL[VPL - pS] - Sn - Sd - Sa (2) PL[VPL - pS] - Sn - Sa - pS (3) PL[VPL - Sa] - Sn - Sd - pS 이러한 분류가 보여주듯이, 독일어에는 1가, 2가, 3가의 관용구가 있으며, 구조 외적으로 동일한 통사적 결합가를 갖는다 하더라도 구조 내적 성분구조가 다르다는 것을 알 수 있다. 우리는 이 글이 외국어로서의 독일어를 배우는 이들에게 독일어의 관용구를 보다 올바르게 이해할 수 있는 방법론적인 토대를 제공함은 물론, (관용어) 사전에서 외국인 학습자를 고려하여 관용구를 알기 쉽게 기술하는 데 도움을 줄 수 있기를 바란다.되기 시작하면서 남황해 분지는 구조역전의 현상이 일어났으며, 동시에 발해 분지는 인리형 분지로 발달하게 되었다. 따라서, 올리고세 동안 발해 분지에서는 퇴적작용이, 남황해 분지에서는 심한 구조역전에 의한 분지변형이 동시에 일어났다 올리고세 이후 현재까지, 남황해 분지와 발해 분지들은 간헐적인 해침과 함께 광역적 침강을 유지하면서 안정된 대륙 및 대륙붕 지역으로 전이되었다.
이번 기계저널 테마기획의 주제는 융합설계이다. 설계 자체가 바로 융합적인 성격인데, 여기에 수식어로 융합을 또 더했다. 요즈음 기술개발의 여러 분야에서 융합이란 표현이 많이 사용된다. 융합설계에서의 융합은 다학제간의 융합이란 의미를 말한다. 따라서 영어로 표현하자면 Interdisciplinary Design이란 의미인 것이다.
시맨틱 웹 기술의 제안과 더불어 다양한 분야에 온톨로지의 특징을 적용한 기술 개발 연구가 많이 진행되고 있다. 인간이 소유한 개념을 가장 적절하게 표현하기 위해 현재에도 OWL, RDF와 같은 온톨로지 언어의 표현력을 확장시키기 위해 N-ary 관계나 모델-이론 의미론과 같은 개발이 진행되고있다. 본 연구는 한국어에 있어 문장이 내포하는 의미를 정확하게 결정하기 위해 문장의 구조에 따라 달라지는 단어의 의미를 연관할 수 있도록 N-ary 관계와 디자인 기반이 적용된 온톨로지의 지식 표현 방법을 연구하였다. 특히 다양한 지식 영역을 포함하는 다의어(polysemy)와 동의어(synonym)의 특징을 갖는 단어에 있어 각 지식 영역으로 분류되어 각 지식 영역에 있는 유사한 의미를 가진 단어로 확장되어 유사한 의미를 가진 단어가 포함된 문장의 경우 까지도 확장할 수 있는 표현 방법을 연구하였다. 연구의 검증을 위해 사용자가 입력한 병증 문장을 제안된 방법에 따라 구축된 온톨로지내 지식 관계와 의미 결정을 위한 추론 표현 방법을 이용하여 병증의 의미를 결정하고 그에 따른 진단을 제공하는 실험 시스템을 구현하였고, 한국어가 갖고 있는 문장의 유의성, 모호성, 복합성 의 특징을 보유한 증상문들의 실험 결과 의미 결정과 유사 의미 확장에 있어 우수한 성능을 보여주었다.
단어 표현은 기계학습을 사용하는 자연어 처리 분야에서 중요하다. 단어 표현은 단어를 텍스트가 아닌 컴퓨터가 분별할 수 있는 심볼로 표현하는 방법이다. 기존 단어 임베딩은 대량의 말뭉치를 이용하여 문장에서 학습할 단어의 주변 단어를 이용하여 학습한다. 하지만 말뭉치 기반의 단어 임베딩은 단어의 등장 빈도수나 학습할 단어의 수를 늘리기 위해서는 많은 양의 말뭉치를 필요로 한다. 본 논문에서는 말뭉치 기반이 아닌 단어의 뜻풀이와 단어의 의미 관계(상위어, 반의어)를 이용하며 기존 Word2Vec의 Skip-Gram을 변형한 자질거울모델을 사용하여 단어를 벡터로 표현하는 방법을 제시한다. 기존 Word2Vec에 비해 적은 데이터로 많은 단어들을 벡터로 표현 가능하였으며 의미적으로 유사한 단어들이 비슷한 벡터를 형성하는 것을 확인할 수 있다. 그리고 반의어 관계에 있는 두 단어의 벡터가 구분되는 것을 확인할 수 있다.
동사의 애매성 해소는 언어학의 여러 부문 중에서도 가장 실체가 불명확한 의미를 다루는 것이기 때문에 언어학뿐만 아니라 자연언어처리에 있어서도 가장 해결하기 어려운 문제 중에 하나이다. 애매성은 언어학에서 말하는 동음이의어와 다의어를 동시에 포괄하는 개념으로 정의된다. 단일어를 대상으로 한 이와 같은 분류는 비교적 명확한 반면 두 개의 언어 이상의 다국어를 대상으로 하는 기계번역용 사전과 같은 대역사전에 있어서는 동음이의어와 다의어의 구별은 경계가 불명확하여 의미에 기반한 대역어의 작성에 도움이 되지 않는다. 그 원인은 의미를 구성하는 세 가지 요소인 [실체], [개념], [표현]의 관점에서 [실체]와 [개념]은 어느 언어를 막론하고 보편적인 반면 [실체]와 [개념]을 최종적으로 실현하는 형태인 [표현]의 경우 각각의 언어에 따라 그 형태가 다르게 표출된다고 하는 사실 때문이다. [나무]라는 [실체]가 있다고 할 때 [나무]에 대한 [실체]와 [개념]은 언어를 초월해서 공통적이라고 할 수 있다. 한편 [개념]을 표현하는 실체인 [표현]은 언어에 따라 [namu](한국어_, [ki](일본어),[tree](영어) 등과 같이 언어에 따라 자의적으로 [개념]을 표현하고 있다. [namu], [ki], [tree]가 같은 뜻을 나타낸다고 인식할 수 있는 것은 [개념]이 같기 때문이지 이들 각각의 [표현]이 의미적 연관성을 갖고 있기 때문은 아니다. 지금까지 의미를 다루는 연구에서는 이와 같은 관점이 결여됨으로 인해 의미의 다양성을 정확히 파악하는 데 한계가 있었으며 애매성 해소에 관한 연구도 부분적 시도에 그친 면이 적지 않다. 본고에서는 다국어를 대상으로 한 대역사전의 구축에 있어서 다의어와 동음이의어에 대한 종래의 분류의 문제점을 지적하고 나아가 애매성 해소의 한 방법론으로 활발히 이용되고 있는 시소러스의 분류체계의 한계를 지적한다. 나아가 이의 해결책을 한국어와 일본어의 대역사전의 구축에서 얻어진 경험을 바탕으로 제시한다.
동사의 애매성 해소는 언어학의 여러 부문 중에서도 가장 실체가 불명확한 의미를 다루는 것이기 때문에 언어학뿐만 아니라 자연언어처리에 있어서도 가장 해결하기 어려운 문제 중에 하나이다. 애매성은 언어학에서 말하는 동음이의어와 다의어를 동시에 포괄하는 개념으로 정의된다. 단일어를 대상으로 한 이와 같은 분류는 비교적 명확한 반면 두 개의 언어 이상의 다국어를 대상으로 하는 기계번역용 사전과 같은 대역사전에 있어서는 동음이의어와 다의어의 구변은 경계가 불명확하여 의미에 기반한 대역어의 작성에 도움이 되지 않는다. 그 원인은 의미를 구성하는 세 가지 요소인 [실체], [개념], [표현]의 관점에서 [실체]와 [개념]은 어느 언어를 막론하고 보편적인 반면 [실체]와 [개념]을 최종적으로 실현하는 형대인 [표현]의 경우 각각의 언어에 따라 그 형태가 다르게 표출된다고 하는 사실 때문이다. [나무]라는 [실체]가 있다고 할 때 [나무]에 대한 [실체]와 [개념]은 언어를 초월해서 공통적이라고 할 수 있다. 한편, [개념]을 표현하는 실체인 [표현]은 언어에 따라 [namu](한국어), [ki](일본어), [tree](영어) 등과 같이 언어에 따라 자의적으로 [개념]을 표현하고 있다. [namu], [ki], [tree]가 같은 뜻을 나타낸다고 인식할 수 있는 것은 [개념]이 같기 때문이지 이들 각각의 [표현]이 의미적 연관성을 갖고 있기 때문은 아니다. 지금까지 의미를 다루는 연구에서는 이와 같은 관점이 결여됨으로 인해 의미의 다양성을 정확히 파악하는 데 한계가 있었으며 애매성 해소에 관한 연구도 부분적 시도에 그친 면이 적지 않다. 본고에서는 다국어를 대상으로 한 대역사전의 구축에 있어서 다의어와 동음이의어에 대한 종래의 분류의 문제점을 지적하고 나아가 애매성 해소의 한 방법론으로 활발히 이용되고 있는 시소러스의 분류체계의 한계를 지적한다. 나아가 이의 해결책을 한국어와 일본어의 대역사전의 구축에서 얻어진 경험을 바탕으로 제시한다.
MPEC-7은 멀티미디어 자료를 효율적으로 활용하기 위해서 멀티미디어 정보 표현 방식을 제공하기 위한 표현방식이다. MPEG-7 메타데이터는 XML 스키마를 사용하여 표현된다. XML로 표현된 MPEG-7 메타데이터는 다른 도메인에서 재사용하고 의미정보를 상호 호환하는 데는 XML이 가지는 의미정보 표현의 부족함으로 인해 한계가 있다. 이를 해결하기 위해서 온톨로지를 사용하여 각 도메인에서 사용하는 의미 정보를 공유하여야 한다. 본 논문에서는 MPEG-7 기반 멀티미디어 디지털 도서관 시스템에서 사용하는 이미지 데이터를 RDF를 사용하여 온톨로지를 구축해보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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