본 연구의 목적은 일러스트레이션에서 나타나는 형태의 표현형식에 따라 남녀어린이의 선호도에 차이가 있는지를 연구, 분석하고 각각의 표현형식에 나타나는 남녀어린이의 언어반응과 언어반응의 유형에 차이가 있는지를 살펴봄으로써 그림책화면에서 보여 지는 다양한 형태표현연구의 기초자료로 활용되는데 그 의미를 두었다, 연구대상은 제시된 일러스트레이션을 이해할 수 있는 6~7세 어린이 116명(남 58명, 여58명)으로 하였으며, 2차에 걸쳐 실시한 반응조사는 어린이의 개별면접과 자기기입식 설문지를 통한 자료수집방식을 활용하였다. 설문에 활용한 연구도구는 남녀어린이의 구체적이고 정확한 반응을 도출할 수 있도록 재현적인 형태, 단순, 과장된 형태, 왜곡된 형태로 구분하였다. 선호도비교의 분석결과에서는 남녀어린이 모두 사실적이고 재현적인 표현과 단순, 과장된 형태표현에 비해 특정부분을 모순되게 표현하거나 이질적 결합을 통해 형태를 변형시켜 표현한 왜곡된 형태를 선호하는 것으로 나타났다. 형태별 언어반응은 재현된 형태에 비해 단순, 과장된 형태와 왜곡된 형태에서 다양한 언어반응이 나타났으며, 언어반응의 유형분석 결과 재현된 형태에서는 개인적 반응이 높았으며, 단순, 과장된 형태와 왜곡된 형태에서는 정보적 반응, 발견적 반응, 상상적 반응이 높았다.
본 연구에서는 사전학습 된 언어 모델을 기반으로 양방향 게이트 순환 유닛 모델과 조건부 랜덤 필드 모델을 활용하여 참고문헌을 구성하는 메타데이터를 자동으로 인식하기 위한 연구를 진행하였다. 실험 집단은 2018년에 발행된 학술지 40종을 대상으로 수집한 PDF 형식의 학술문헌 53,562건을 규칙 기반으로 분석하여 추출한 참고문헌 161,315개이다. 실험 집합을 구축하기 위하여 PDF 형식의 학술 문헌에서 참고문헌을 분석하여 참고문헌의 메타데이터를 자동으로 추출하는 연구를 함께 진행하였다. 본 연구를 통하여 가장 높은 성능을 나타낸 언어 모델을 파악하였으며 해당 모델을 대상으로 추가 실험을 진행하여 학습 집합의 규모에 따른 인식 성능을 비교하고 마지막으로 메타데이터별 성능을 확인하였다.
프로그래밍언어에 대한 형식 의미를 적절하게 표현하면 설계와 표준화, 최적화 및 번역 과정에 중요한 역할을 수행한다. 기존의 자바에 대한 형식 의미 연구는 번역을 위해 정확하고 실제적인 의미 구조를 표현하는데 미흡한 점이 있다. 자바 번역 과정의 효율성을 향상시키기 위해 정적이고 동적인 의미 구조를 정확하게 표현하는 의미 표현법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기존의 작용식(Action Equations)을 사용해 명세한 연구를 확장하여 자바 언어에 대한 형식 의미를 명세하는 개선된 작용식(Action Equations)을 제시한다. 객체를 다루는 기능은 물론 예외를 처리하는 형식 의미론을 보다 실제적이고 정확하게 명세하게 된다. 판독성(Readability), 모듈성(Modularity), 확장성(Extensibility), 융통성(Flexibility)의 네 영역에서 명세된 작용식을 기존의 의미 표현법과 비교하여 본 작용식의 우수성을 확인하고자 한다.
본 논문은 DCS(Dynamic Comprehension System) 정보확장 과정을 어휘 정보의 첨가를 통해 묘사하고자한다. 즉, 현존의 사전정보의 보완작용없이, 시스템을 확장하는 과정이 이 논문에서 보여진다. 새로운 언어정보에 유연하게 대처하기 위해 화자와 청자간의 새로운 지식의 학습과정이 나무구조 형식의 보조메뉴를 통해 상호 교환방식으로 나타내진다. 본 논문은 새로운 지식의 인지과정 중 현존의 정보망(network)에 각 단위망(nection)이 첨가될 때의 과정을 구현시키고자 시도된 것이다.
실용적인 격틀(Case frame) 정보를 말뭉치로부터 자동구축하기 위해서는 대량의 홀문장이 필요하다. 그리고 국어 문장 형식은 영어와 많은 차이점이 있다. 또한 기존의 격틀 구축 연구에서 전제했던 광범위한 학습 데이터와 언어학적 지식은 국어에 대해 현재 존재하지 않는다. 그러므로 본 연구는 그러한 문제점들을 밝히고 현실적인 접근 방법을 제시한다. 그리고 겹문장을 홑문장 형태의 문장들로 바꾸기 위한 알고리즘을 제시한다.
분산 시스팀 환경하에서 여러 다양한 구성요소사이의 상호작용과 통신을 관장하는 규칙들인 프로토콜을 설계하는데 있어서 컴퓨터 과학 및 공학 영역의 형식방법과 소프트웨어 공학기법이 적용되고 있다. 그 결과로서 새로운 영역인 프로토콜 공학(Protocol Engineering)의 중요성이 점차 대두되고 있다. 본 연구에서는 프로토콜 공학 사이클(프로토콜과 서비스 명세, 프로토콜 검정과 검증, 프로토콜 종합, 프로토콜 변환, 성능 평가, 자동 구현, 그리고 적합성 시험) 중에서 적합성시섬 즉, 적합성 시험언어인 TTCN(Tree and Tabular Combined Notation) 특성, 시험시나리오, 그리고 추상적 시험 시나리오를 수행하는 시험언어 번역기(TTCN2C)에 관해서 논하였다.
한글 표현에 나타난 부정의 사용의 애매성에서 부터 그 속의 어떠한 종류이던간의 특성을 귀납적으로 추론하는 것은 언어학적으로 중요하나, 부정이 가지고 있는 원초적인 문제를 고찰하는 것이 또다른 측면으로 한글속의 부정을 조명하여 볼 수도 있을 것이다. 그래서 부정의 개념적 구조에서 부터 한글 표현에서의 부정의 사용을 이해하여 보려는 형식적 구조에서 시작하여서 한글 부정의 특성을 살펴 보고자 한다.
생물학적 서열의 구조 검색은 생물학적 특성을 예측하는데 많은 도움을 주며, 서열에서 나타나는 구조의 패턴은 촘스키의 형식 언어로 기술 가능하다. 본 논문에서는 문맥무관문법의 확장된 표기법인 DCG를 이용하여 구조 검색을 위한 구조 패턴의 생성 규칙을 정의하였다. 또한 구조 검색의 효율향상을 위하여 구조와 관련한 제한(constraint)을 정의하였고 이를 제한 논리 프로그래밍 언어로 구현하였다. 구현된 구조 검색 엔진은 웹 인터페이스를 통하여 접근할 수 있다.
전자카타로그는 상품에 관한 풍부한 의미를 포함하며 온톨로지가 적용될 여지가 높은 영역이다. 온톨로지는 사물의 본질과 사물간의 관계를 나타내는데, 전자카탈로그를 형식적(formal)인 온톨로지로 표현하는 것은 전자상거래 영역에서 중요하다. DL(Description Logic)은 현재 사용되는 여러 온톨로지 언어의 이론적 기반을 제공한다. 본 논문은 DL 언어를 사용해 전자카타로그를 형식적으로 온톨로지 모델링 한다. 기본적인 모델링 구성요소 집합은 화장 개체 관계(Extended Entity Relationship)로 개념적으로 나타내고, DL 언어로 대응해서 변환한다. EER로 나타낼 수 없는 부가적인 의미적 지식은 직접 DL언어로 표현한다. 논문에서 제시하는 모델링 언어는 언어의 표현력과 복잡도를 고려할 때, 현실적으로 추론에 적합하다고 알려져 있는 SHIQ(d) 언어 범위에 기반하고 있다. 모델링한 온톨로지 e-카타로그의 활용 이해를 돕기 위해 시나리오를 제시하고, 실제 DL 추론 도구를 통해 그 시험적 검증을 한다.
본 논문에서는 한국어 자연언어처리 결과물들을 통일된 형식으로 표준화하기 위해서 NIF를 적용한 내용을 다룬다. 한국어 자연언어처리에 NIF 온톨로지를 적용한 이유와 적용과정에서 야기된 문제점들을 논의한다. 한국어 NLP2RDF 구축과정에서 한국어 자연언어처리에 필요한 새로운 클래스와 프로퍼티들을 추가로 정의하여 NIF 온톨로지를 변형 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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