문장을 이루는 문장 구성성분 사이에는 다른 정도의 운율적 친밀성 (운율적 구성성분관계)와 상대적이며 계층적인 운율적 강도관계가 존재하며, 이를 바탕으로 문장의 운율구조를 세울 수 있으며, 운율구조는 나무그림으로 나타내는 것이 가장 효과적이다. 운율구조는 대응하는 통사구조가 보여주는 통사적 구성성분 관계 (constituency)와 계층적 지배관계와 대부분 일치하지 않지만, 문장의 운율구조는 먼저 구단위로 운율구조를 부과하고, 그 다음 단계에서 각 구들의 운율구조를 연결하여 완성해야 하며, 통사구조가 같은 구(phrase)도 구성요소들 사이에 존재하는 의미구조의 차이에 의해서 다른 운율구조를 가질 수도 있다. 그리고 문장의 일부만이 초점을 받으면, 초점받은 부분이 가장 강한 운율강도를 갖게되어 전체초점을 받을 때의 운율적 구성성분 관계와 계층적인 운율적 강도관계가 변할 수 있다.
스펠러와 같은 오류 처리 기법은 한 어절 사이의 처리에 국한되거나, 또는 수사 처리와 같이 일부 제한된 품사 영역에서만 어절을 넘어선 처리가 행해지고 있다. 한편 교열과 같은 어절 단위를 넘어선 오류 처리는 완벽한 통사 분석과 의미 해석을 반드시 필요로 한다고 생각되어져 왔다. 그리고 현재 한국어 처리에서는 완벽한 통사적, 의미적 처리가 불가능하기 때문에 교열 시스템 또는 어절 단위를 넘어선 오류 처리에 대한 연구가 거의 전무한 실정이다. 본 논문은 어절을 넘어선 오류의 유형을 분류하고, 문장 단위로 관련된 단어 사용오류를 검사하는 기법과 관련 단어 처리를 위한 규칙 데이타 베이스의 구조를 제안한다. 단어 사이에 존재하는 통사적, 의미적 지배 관계와 연관 관계를 어휘선택 제약으로 이용함으로써 완벽한 통사 분석과 의미 분석이 없이도 교열이 가능하게 하였다.
스마트폰의 이용이 점차적으로 확산되면서 스마트폰 어플리케이션 마켓의 시장도 규모가 점차 확대되고 있다. 기존의 이통사 및 개발업체 중성에서 개인 개발자 중심으로 시장의 중심이 이동하고 있다. 현재 국내 외 스마트폰 어플리케이션 마켓은 크게 이통사 중심의 마켓과 스마트폰 운영체제 벤더사 중심의 마켓으로 구분된다. 또한 이통사 및 벤더사에 관계없이 통합적으로 운영되는 어플리케이션 마켓도 등장하고 있다. 본 논문에서는 이러한 국내 외 스마트폰 어플리케이션 마켓들의 동향을 알아보고 각각의 특정을 분석한다.
본 연구에서는 기능적 자기공명영상을 이용하여 한글 문장의 의미와 통사 처리에 관한 뇌의 활성화 양상을 비교함으로써 한글문장 이해의 과정에 대한 신경해부학적 증거를 찾고자 하였다. 6명의 자원자를 대상으로 문장진위판단과제를 이용하여 활성화를 유도하였다. 1.5T 초전도 자기공명영상 장치에서 EPI로 BOLD 기법을 이용하여 기능적 영상을 얻었으며 영상 후 처리는 SPM99 분석 프로그램을 이용하였다. 의미관련 통사관련 문장 모두에서 좌 우 전두회(frontal gyrus) 영역에서 활성화되었다. 의미와 통사처리 영역을 구분하기 위하여 감산법을 적용한 결과, 의미처리는 좌반구의 중측두회(middle temporal gyrus) 영역에서, 통사처리는 우반구의 하전두회(BA44) 부위에서 더 많이 활성화되었다. 의미처리에서 더 우세한 성향을 띠는 부위로 밝혀진 중측두회 영역은 의미처리시에 활성화되는 영역으로 보고하는 기존의 연구와 일치하는 결과이다. 의미와 통사 문장처리시의 뇌 활성화 양상은 뇌의 여러 영역에서 중첩되어 있기는 하지만, 특정영역에서의 차이를 보이고 있으므로, 의미와 통사처리는 다른 기전(mechanism)에 의해서 일어남을 시사해 준다.
본 논문에서는 한국어 문장의 통사적 특성과 제한된 통계정보를 이용한 명사구의 패턴에 의한 명사구 인식에 대해 기술한다. 본 논문의 명사구 인식기는 관형사와 관형격 조사, 관형형 어미에 관련된 패턴의 명사구 인식을 수행하고, 시간과 장소를 나타내는 특정한 명사에 의해 유도되는 명사구를 인식한다. 또한 복합명사 결합의 문제를 의미쌍 간의 결합도의 문제로 분류하고 해결방법을 제시한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안하는 통사적으로 확실한 정보와 제한된 통계정보를 이용한 명사구 인식기가 높은 수준의 명사구 인식을 수행한다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 자연스러운 한국어 운율구 경계를 예측하기 위해 (1) 문장 성분을 하위범주화하고, (2) 세분화된 문장 성분 간 의존관계를 이용하여 통사구를 추출하며 (3) 추출한 통사구의 유형에 따른 운율구 경계 예측 규칙을 설정하였다. 또한, (4) 통사적 정보 외에도 통사구와 문장의 길이, 통사구의 문장 내 위치, 문맥의 의미 정보 등에 따라 가변적인 운율구 경계를 판단하여 보다 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측 시스템을 개발하였다. 그 결과 통사구 경계와 상관관계가 높은 강한 운율구 경계 예측과 운율구 내부 비경계 예측에 있어 90% 이상의 높은 재현율과 정확도를 보였으며, 전체 운율구 경계 예측에 있어서도 87% 이상의 성능을 보였다.
본 논문은 불어 명사의 의미 통사적 분류와 관련된 '대상부류(classes d'objets)' 이론을 바탕으로 한국어의 "크기" 명사 부류에 대한 의미적, 형식적 기준을 설정함으로써 자연언어 처리에의 활용 방안을 모색하고자 한다. 한국어의 일부 명사들은 어떤 대상 혹은 현상의 다양한 속성이 특정 차원에서 갖는 규모의 의미를 표현한다 예를 들어, '길이', '깊이', '넓이', '높이', '키', '무게', '온도', '기온' 등이 이에 해당하는데, 이들은 측정의 개념과도 밀접한 연관을 가지며, 통사적으로도 일정한 속성을 공유한다. 즉 '측정하다', '재다' 등 측정의 개념을 나타내는 동사 및 수량 표현과 더불어 일정한 통사 형식으로 실현된다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 조건을 만족시키는 한국어 명사들을 "크기" 명사라 명명하며, "크기" 명사와 특징적으로 결합하는 '측정하다', '재다' 등의 동사를 "크기" 명사 부류에 대한 적정술어라 부른다. 또한 "크기" 명사는 결합 가능한 단위명사의 종류 및 호응 가능한 정도 형용사의 종류 등에 따라 세부 하위유형으로 분류할 수도 있다. 따라서 주로 술어와의 통사적 결합관계를 기준으로 "크기" 명사 부류를 외형적으로 한정하고, 이 부류에 속하는 개개 명사들의 통사적 세부 속성을 전자사전의 체계로 구축한다면 한국어 "크기" 명사에 대한 전반적이고 총체적인 의미적 통사적 분류와 기술이 가능해질 것이다. 한편 "크기" 명사에 대한 연구는 반드시 이들 명사를 특징지어주는 단위명사 부류의 연구와 병행되어야 한다. 본 연구는 한국어 "크기" 명사를 한정하고 분류하는 보다 엄밀하고 형식적인 기준과 그 의미 통사 정보를 체계적으로 제시해 줄 것이다. 이러한 정보들은 한국어 자동처리에 활용되어 "크기" 명사를 포함하는 구문의 자동분석 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(含量)은 $4.92{\times}10^{-2 }\;mg/m{\ell}$이었으며 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 증가(增加)하다가 농도(濃度) 0.2%에서 최대함량(最大含量)을 나타내고 그후는 감소(減少)하였다.
본 발표는 현대 한국어 어휘에 대한 공시적 시각 우위의 총체적 기술을 지향하는 대규모 언어사전의 동사항목 기술에서 고려되어야 할 통사.어휘 정보의 한 가지로 동족보어 구문의 문제를 다룬다. 한국어 동족보이 구문의 언어학적 분석을 바탕으로, (ㄱ) 기간 한국어 사전에서의 처리 현황을 검토하고; (ㄴ) 사전적 정보로서의 동족보어 구문의 속성을 좀 더 따져보며; (ㄷ) 동족보이 구문의 통사. 어휘 속성을 사전에 체계적으로 기록해야할 근거나, 이와 관련된 구체적 사전 기술의 방안을 제시해 본다.
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.
이 발표에서는 공시적 기술 위주의 대규모 언어사전으로서의 현대한국어 사전을 구상할 때 성찰이 요구되는 서술명사의 처리방안을 생각해 보고자 한다. 보통명사의 한 하류부류인 서술명사로 특징지어지는 명사 약속을 실례로, 그 통사 어휘적 기술을 시도하고, 그 결과를 활용하는, 언어학적으로 근거있는 명사의 사전항목 구성을 검토해 보는 것이다. 약속의 항목에 명시적으로 표시되어야 할 주요 어휘 통사적 속성을 제시하고 또 이들의 사전적 표상을 위한 몇 가지 실제적 제안을 소개하려고 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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