이 논문에서는 피동접사 '이, 히, 리, 기'와 결합하는 피동형과 관련된 형태·통사적 문제를 전산적 관점에서 다룬다. 전산처리에서 이러한 피동형의 형태적 문제는 다음과 같다. 첫째, 피동접사 '이, 히, 리, 기'와 결합할 수 있는 타동사 어간의 분포가 제한되어 있다. 둘째, 타동사 어간이 결합할 수 있는 피동접사는 고정접사는 고정되어 있다. 셋째, 피동형 중에 타동사 어간과 피동접사가 결합할 대 형태적으로 변화하는 것들이 있다. '나누다/나뉘다, 모으다/모이다, 잠그다/잠기다, 자르다/잘리다'등이 여기에 해당된다. 이러한 형태적 문제 외에도 전산처리에서 피동형과 관련된 통사적 문제는 다음과 같다. 첫째, 능동형의 타동사가 피동형이 되면서 논항구조도 함께 변화한다. 둘째, 피동문의 행동주가 문장에서 생략되는 경우가 종종 있다. '문제가 쉽게 풀리었다','소리가 잘 들린다'등이 이에 해당된다. 이 논문은 한국어 피동접사 '이, 히, 라, 기'와 결합하는 피동형의 형태·통사적 특징을 전산적으로 처리하는 것이 목적이다. 이를 위해 표상모형으로는 자질구조를, 구현도구로는 Malage를 사용한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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pp.282-289
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1995
이 연구는 지금까지 국어 형태론에서 사용되지 않았던, 코퍼스를 이용한 계량적인 방법으로 파생어의 생산성 정도를 측정하고, 그 결과로 국어 파생 형태론에서의 생산성을 기술한 것이다. 각각의 접사들의 생산성 정도에 대한 수치를 제시함으로써 좀 더 정확하게 상대적인 생산성 비교를 할 수 있도록 하였다. 접사의 생산성 정도 측정방법은 Baayen(1989)에서 제시한 것으로, 특정접사를 가지고 코퍼스에 단 한번 출현하는 단어의 수($n_1$)와, 주어진 접사를 가지고 코퍼스에 나오는 단어의 총수(N)의 비율로 접사의 생산성 정도를 측정한다($P=n_1/N$). 200만 어절 및 1000만 어절 코퍼스를 기반으로 국어의 대표적인 파생접미사들 중 명사파생 접미사 '-이', '-음', '-기', 형용사파생 접미사 '-스럽-', '-롭-', '답-', 동사파생 접미사 '-거리-', '-대-', '-이-'의 생산성 정도를 측정하였다. 본 연구에서 채택한 코퍼스를 이용한 언어 연구 방법은 기존의 사전을 이용하여 파생어의 생산성을 측정하는 것에 비해 앞선 것이라 할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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한국인지과학회 2002년도 춘계학술대회
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pp.137-141
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2002
한국어 용언의 형태소 정보처리의 특성을 규명하기 위해 피동의 처리 양상을 살펴보았다. 한국어의 피동문은 용언에 파생접사가 붙어 이루어지는 경우와 '-어 지다'와 같이 구문 변형에 의해 이루어지는 경우로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 이 중 피동 파생접사 '-이, -히, -리, -기'가 붙은 피동사만을 선정하여 고려대학교에 재학중인 일반인 학생을 대상으로 점화어휘판단 관제를 실시하였다. 실험조건은 표면적 형태와 기능으로 구분하여 4조건으로 설계하였고 SOA는 150msec과 750msec로 나누었다. 실험 결과 피동('어근+파생접사')의 정보처리는 선행연구의 '어간+(시제)선어말어미'의 결과와 유사한 형태를 보였으며, '어간+(연결)어말어미'와는 다른 결과를 보였다. 이런 결과로 미루어보아 어근과 접사는 각각 따로 저장되어 있다기보다는 '어근+접사'의 형태로 심성어휘집에 저장되어 있는 것으로 보인다. 기존의 형태소 분석에서 거론되고 있는 Fullist, Decomposition, Hybrid의 세 가지 모형으로는 한국어 용언의 다양한 표상 및 처리 과정을 설명하기 어려우므로 새로운 모형을 제시하고자 한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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한국정보과학회언어공학연구회 1993년도 제5회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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pp.405-411
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1993
한국어 동사의 굴절은 (1) 접사의 누적 (2) 어간과 접사의 변이형 (allomorphy) (3) 원격한 접사의 꼴이 어간에 민감한 점 등의 이유로 단순한 접사 추출(affix-stripping)에 의한 형태소 분석이 감당하기 어려운 부분을 갖고 있다. 따라서 형태소에 바탕을 둔 형태이론보다 더 세련된, 낱말에 바탕을 둔 형태이론이 요구되는데, 이 논문에서는 "낱말 패러다임 형태이론 (Word and Paradigm Morphology)"에서 실현규칙(rules of realization)이 언급하는 요소 중의 하나인 굴곡 부류(inflectional classes)가 어떻게 설정되어야 할 것인가를 다룬다. 특정한 형태 통사적 속성들(morpho-syntactic properties)이 실현될 때 (1) 주요 어간(primary stem)이 요구되느냐 아니면 부차 어간 (secondary stem)이 요구되느냐, 그리고 (2) 접사의 어떤 꼴이 요구되느냐에 바탕을 두고 한국어의 동사를 열 다섯개의 굴절 부류로 분류한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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한국정보과학회언어공학연구회 2002년도 제14회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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pp.171-175
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2002
접사 처리는 복합명사 분석에서 중요한 문제인데 접사가 복합명사에 포함되어 있을 경우 여러 중의적 형태로의 분석이 가능하고 또한 미등록어 문제를 발생시킬 수 있기 때문이다. 단순한 접사 사전 정보만으로는 효율적인 분석을 수행할 수 없으므로 추가적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 접사로 인한 복합명사의 분석 중의성을 해소하기 위하여 명사의 의미 정보를 이용하는 방법에 대해 제안한다. 명사 의미 정보는 시소러스의 의미계층 정보로 최상위 계층 정보와 하위 4계층의 정보로 구성된다. 명사+접미사 형태의 의미 결합 정보를 구한 추, 접미사를 포함하는 복합명사의 단위 명사들 간의 의미 결합 정보를 구한다. 이렇게 구해진 명사들 간의 의미 결합 정보는 사전 정보에 추가되며 접사로 인한 중의적 분석 문제가 발생할 경우 명사들 간의 결합 정보를 이용하여 올바른 분석 후보를 선택한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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pp.619-622
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2002
동사패턴은 원시 언어 분석을 위해 동사와 동사의 격성분 및 의미제약을 기술하고, 목적언어 생성을 위해 동사의 대역어 및 격성분들의 생성 위치정보를 기술한다. 이러한 동사패턴의 구축은 시간적, 경제적 부담이 큰 작업이며, 동사패턴 구축의 자동화 혹은 반자동화에 대한 요구는 크다. 본 논문에서는 서술성 명사와 결합하여 동사를 생성하는 접사들인 '-하-, -되-, -받-, -당하-, -드리-'에 대해, 이들 간의 상호 변환 규칙을 이용하여 수동으로 구축된 동사패턴으로부터 새로운 동사패턴을 자동으로 생성한다. 변환 규칙에서는 명사 어휘별 접사 분포 정보와 함께, 접사와 결합된 파생동사의 구문정보가 요구된다. 그러나, 기존의 사전에는 서술성 명사들의 '-하다, -되다' 분포 및 구문정보만이 기술되어 있고, '-받다, -당하다, -드리다'에 대해서는 기술되어 있지 않다. 본 논문에서는 서술성 명사들의 접사 분포 정보 및 구문정보를 파악하고, 이들 간의 상호 변환 규칙을 도출하여 새로운 동사패턴을 생성화는 2단계 작업을 수행한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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pp.442-444
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2011
본 논문에서는 접사에서의 주요 객체 검출과 검출된 주요객체의 가장 최적화된 구도를 사용자에게 안내하는 방법을 제안한다. 대부분의 접사는 주요객체에 초점을 맞추고 배경이 되는 영역은 아웃 포커싱 기법을 사용하여 촬영한다는 점에서 착안하여 주요 객체를 검출하고 검출된 주요객체와 사진 구도의 3등분할점과 구도점의 상관관계에 대하여 계산하여 최적의 구도라고 판단되는 화면으로 사용자를 유도한다. 제안하는 방법으로의 실험했을 때 좋은 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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pp.186-190
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2009
품사 부착은 각종 자연어처리의 기본적인 요소이며, 크게 규칙 기반 방법과, 통계 기반 방법으로 나눌 수 있다. 대부분은 통계 기반의 기계학습을 이용하고 있으며, 대개 95% 이상의 성능을 보여주고 있다. 그러나 미등록어에 대해서는 성능이 그다지 높지 않다. 이 논문에서는 단어의 접사 정보를 이용해서 미등록어에 대한 품사 부착의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 CRF(Conditional Random Fields)를 이용하며, 그 자질의 일부로 접사 정보를 이용한다. 그 결과 미등록어에 대해서 약 40%의 성능이 개선되었다. 앞으로 미등록어에 적합한 자질을 연구하고 개발할 필요가 있을 것으로 생각된다.
풍경을 촬영하다 보면 꽃의 아름다움과 함께 생태계의 독특한 신비로움을 담고 싶을 때가 있다. 그 중에서도 접사촬영을 통한 꽃의 촬영은 다양한 해석과 정서를 담아낼 수 있고 곤충촬영 역시 작은 세상을 가깝게 들여다 볼 수 있는 흥미로운 일이다. 이번호에서는 접사촬영을 통한 꽃과 곤충사진 촬영방법을 알아보자.
무슨 취미든 처음부터 흥미를 갖게 되기는 쉽지 않다. 사진을 배워보려고 결심했다가도 뜻대로 사진이 찍히지 않는다고 쉽게 포기해 버리는 사람들을 자주 보게 된다. 처음부터 너무 큰 기대를 가지고 시작하면 또한 빨리 포기하기 마련이다. 사진을 빨리 배우려면 먼저 쉬운 분야로 접근하여 큰 만족감을 느껴보자. 사진이 더욱 재미있게 느껴질 것이다. 이런 방법으로 접사가 대안으로 될 수 있다. 이번 포토클리닉 시간에는 접사 촬영방법에 대해 알아보겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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