접미사 트리는 주어진 하나의 문자열의 모든 접미사를 표현하는 트리로, 문자열 처리, 압축 등 다양한 분야에서 활용된다. 접미사 트리는 문자열 집합에 대한 자료구조로 확장될 수 있는데, 이를 일반화된 접미사 트리라 부른다. 본 논문에서는 일반화된 접미사 트리를 동반적이면서 온라인으로 생성하는 문제를 다룬다. 기존의 생성 알고리즘은 정방향의 문자열이 아닌 역방향의 문자열들에 대한 일반화된 접미사 트리를 생성하여, 부자연스럽다. 본 논문에서는 정방향 문자열들의 일반화된 접미사 트리를 동반적이면서 온라인으로 생성하는 알고리즘을 제시한다.
본 연구는 한자어 접미사를 가진 학술용어 복합명사의 형태를 분석하고, 한자어 접미사를 가진 복합 명사의 범주화를 위한 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구의 배경은 구조적 학술용어사전의 구축과 관련하여 용어의 효율적인 개념화 방법론을 개발하는 것이다. 연구 목적을 이루기 위해 한자어 접미사를 가진 인문사회분야 복합명사의 형태를 분석하여, 출현 빈도가 10회 이상인 한자어 접미사를 각 분야별로 14개씩 추출하였다. 그리고 각 한자어 접미사가 배정된 개념범주와 개념범주 배정 빈도를 분석한 결과, 동음이의 한자어 접미사를 가진 경우 개념범주가 다양하게 배정될 수 있지만, 동음동형 한자어 접미사를 가진 경우에는 그렇지 않다는 특징을 파악하였다. 또한 특정 한자어 접미사가 하나의 개념범주에 배정된 빈도가 높고 그 외의 개념범주에 배정된 빈도는 현저히 낮을 경우 빈도가 높은 개념범주에 배정되는 것이 더 타당한 것으로 분석되었다.
접미사 배열은 긴 문자열에 대해 효율적인 문자열 검색을 가능하게 하는 자료구조이다. 접미사 배열은 문자열의 접미사들의 사전식 정렬순서를 배열로 저장한다. 비슷한 효과를 가진 접미사 트리에 비해서 접미사 배열은 저장 공간을 적게 차지하기 때문에 생명정보과학의 염기 서열 등 큰 크기의 문자열의 처리에 더욱 유리하다. 본 논문에서는 2003년에 발표된 Ko-Aluru, K$\square$rkk$\square$inen-Sanders 및 기존의 Manber-Myers 등 세 개의 접미사 배열 생성 알고리즘들의 염기 서열 입력 자료에 대한 실행 시간 및 기억 장치 사용량을 실험을 통해 비교한다. 특히 Ko-Aluru와 K$\square$rkk$\square$inen-Sanders 알고리즘은 실행 시간 및 저장 공간의 이론적인 복잡도가 O(n)으로 동일하기 때문에 실험을 통해서 계산 복잡도에 숨어있는 상수를 비교한다. 실험 결과 K$\square$rkk$\square$inen-Sanders 알고리즘이 가장 효율적임을 보인다.
절단 접미사 트리(truncated suffix tree)는 접미사 트리의 절단 버전으로, 주어진 문자열의 부분 문자열 중 일정 길이 이하인 것들만을 표현하는 자료구조이다. 절단 접미사 트리는 일정 길이 이하의 문자열들만을 고려하는 응용에 유용한데, 특히 LZ77 압축과 같이 온라인 생성 알고리즘이 필요한 응용들도 있다. 본 논문에서는 절단 접미사 트리를 온라인으로 생성하는 새로운 알고리즘을 제시한다.
계산 생물학이나 문자열 연구 분야에 다양하게 웅용되는 패턴 탐색 문제에 접미사 트리와 접미사 배열과 같은 인덱스 자료구조가 널리 사용되어 왔다. 접미사 트리를 이용한 패턴 탐색이 접미사 배열을 이용한 탐색보다 시간 복잡도 관점에서 더 빠른 것으로 알려져 왔다. 즉, 상수 크기의 알파벳에 대해 패턴 P를 길이 n인 텍스트에서 탐색하기 위해 접미사 트리는 O(${\mid}P{\mid}$)시간이 필요한 반면 접미사 배열은 O(${\mid}P{\mid}+ logn$) 시간이 필요하다. 본 논문에서는 상수 크기 알파벳에 대해 접미사 배열을 이용한 선형시간 탐색 알고리즘을 제시한다. 본 알고리즘은 일반적인 알파벳 $\Sigma$에 대해서는 O(${\mid}P{\mid}log{\mid}{\Sigma$)시간이 필요하다.
길이가 n인 알파벳 $\Sigma$상의 텍스트 T에서 패턴 P를 효율적으로 검색하기 위해 접미사 트리와 접미사 배열이 널리 쓰이고 있다. 접미사 배열이 접미사 트리보다 더 적은 공간을 사용하기 때문에 텍스트의 길이가 긴 경우에는 접미사 배열이 더 선호되고 있다. 최근에는 접미사 배열을 이용한 O(${\mid}P{\mid}{\codt}{\mid}{\Sigma}{\mid}) 시간과 O(${\mid}P{\mid}{\codt}log{\mid}{\Sigma}{\mid}$) 시간 검색 알고리즘들이 개발되었다. 본 논문에서는 접미사 배열을 이용한 시간과 공간 효율적인 알고리즘들을 제시한다. 하나의 알고리즘은 O(${\mid}P{\mid}{\codt}{\mid}{\Sigma}{\mid}$) 비트 공간을 사용하여 O(${\mid}P{\mid}$) 시간에 수행되고, 다른 하나는 O($n{\cdot}log{\mid}{\Sigma}{\mid}+{\mid}{\Sigma}{\mid}{\cdot}$nlog log n/logn)비트 공간을 사용하여 O(${\mid}P{\mid}{\codt}log{\mid}{\Sigma}{\mid}$) 시간에 수행되는데, 두 번째 알고리즘은 보다 효율적인 공간을 사용하면서 여전히 빠른 알고리즘이다. 본 논문이 제시하는 알고리즘들이 시간과 공간에 있어 기존의 알고리즘들보다 더 효율적인 알고리즘들임을 실험을 통해 보여주고 있다.
현재까지 대부분의 한국어처리시스템에서는 가급적 많은 접미파생명사를 사전에 등재하여 처리하였다. 그러나 접미사는 생산성이 높기 때문에 모든 접미파생명사를 사전에 등재하는 것은 한계가 있다. 따라서 접미파생명사의 의미 분석을 통해서 미등재 접미파생명사를 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 접미파생명사의 의미 분석의 일환으로 한국어 어휘의미망(U-WIN)을 이용한 동형이의어 접미사의 중의성 해소 방법을 제시한다. 형태 의미 주석 세종 말뭉치에서 동형이의어 접미사를 포함한 33,104개의 접미파생명사를 대상으로 실험하였다. 실험을 위해 먼저 동형이의어 접미사를 의미 태깅하였으며, 접미사 앞의 어근을 추출하여 U-WIN의 노드에 매핑시켰다. 또한 동형이의어 접미사와 결합되는 U-WIN 상의 노드들에 대해 거리 가중치를 부여하여 이를 동형이의어 접미사 중의성 해소에 사용하였다. 동형이의어 접미사 49종 중 세종말뭉치에 나타난 35개의 동형이의어 접미사를 대상으로 실험한 결과 91.01%의 정확률을 보였다.
Ziv-Lempel 코딩 방식은 문자열이 반복해서 나올 때 뒤에 나오는 문자열을 앞에 나온 문자열에 대한 포인터로 대칭시킴으로써 압축을 한다. 따라서 이 방식을 위해서는 앞서 나온 문자열을 유지하는 사전과 문자열 매칭이 필수적이다. 그래서 이 두 가지에 효율적인 자료구조인 접미사 트리를 Ziv-Lempel 코딩 방식에 적용시키려고, 그 이후에 Fiala, Greene와 Larsson은 각각 McCreight와 Ukkonen의 접미사 트리 생성 알고리즘을 LZ77 코딩에 이용하였다. 접미사 트리를 이용한 Zv-Lempel 코딩에는 만들어진 사전, 즉 접미사 트리와 앞으로 압축될 문자열과의 가장 긴 매치는 찾는 과정이 있다. 이는 단순히 접미사 트리의 루트부터 차례로 검색해 나가도 되지만 이렇게 했을 때 걸리는 시간은 노드에서 자식을 찾는데 걸리는 분기 결정 시간에 의해 좌우된다. 즉 분기에 성형 시간 이상이 걸리면 가장 긴 매치를 찾는데도 역시 선형 시간 이상이 걸린다. 게다가 이 방법은 자기 중복(self-overlapping)의 이점을 살릴 수가 없다. Rodeh, Pratt와 Even은 McCreight의 생성 알고리즘을 이용할 때 가장 긴 매치를 바로 찾을 수 있다는 것을 발견했다. 그러나 Ukkonend의 알고리즘에 대해서는 아직 이러한 방법이 알려지지 않았다. 본 논문에서는 Ukkonen의 알고리즘에 몇가지 작업을 추가하여 전체적으로 선형시간안에 가장 긴 매치를 찾는 방법을 소개한다.
지식정보화 사회로의 진입으로 언어처리의 필요성은 점차 확대되고 있으나, 현재의 언어처리 기술은 의미분석에 기반하지 않음으로써 많은 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 의미분석의 일환으로 접미사의 중의성 해소를 위해 한국어 사용자 어휘지능망(U-WIN)을 이용한 접미파생명사 분석 방법을 제시한다. 세종 말뭉치에서 중의성 접미사를 포함한 32,647개의 문장을 대상으로 접미사 앞의 어근을 추출하여 U-WIN과 매핑되는 노드에 가중치를 부여한 뒤 이를 접미사 중의성 해소에 사용한다. 동형이의 접미사 49종 중 세종말뭉치에 나타난 25개의 동형이의접미사만을 대상으로 실험한 결과 91.83%의 정확률을 보였다.
접미사 배열은 주어진 문자열 내의 모든 접미사를 사전식 순서로 저장하는 자료 구조로, 많은 저장 공간을 사용하는 접미사 트리를 대체하면서 여러 가지 문자열 관련 문제에 사용되고 있다. 이를 O(n) 시간 내에 생성하는 것과 더불어, 실세계 입력에 대하여 작은 시간과 공간을 사용하여 구성하는 알고리즘들 역시 제안되어 왔다. 본 논문은 Maniscalco와 Puglisi[1]가 제안한 접미사 정렬 알고리즘을 분석하고, 프로그램의 수행 시간을 개선한 새로운 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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