이 논문은 한국어 관계관형절(relative adnominal clause)의 전산처리에 적합한 통사 의미 표상 모형을 제시하고, 그 결과를 전산적 구현을 통해서 검증하는 것이 목적이다. 이를 위해 이 논문에서는 다음의 두 가지 문제를 중심으로 관계관형절의 통사 의미 표상과 전산적 구현 문제를 다룬다. 첫째, 관계관형절의 수식을 받는 머리 명사(head noun)는 관계관형절과 모문(matrix sentence)에서 각각 다른 의미역할을 하는 논항이다. 즉, 하나의 논항이 두 개의 의미역을 표상한다. 이 논문의 첫째 과제는 이러한 관계관형절 구문에서 머리 명사의 이중의미역을 표상하는 방법을 모색하는 것이다. 둘째, 관계관형절이 일항술어로 구성될 때, 서술어 단독으로 머리 명사를 수식할 수 있을 뿐만 아니라, 주격중출 구문을 관계화하여 미리 명사를 수식할 수도 있다. 그러나 모든 일항술어가 주격중출 구문을 구성할 수 있는 것은 아니기 때문에 주격중출 구문의 관계화가 가능한 경우와 그렇지 않은 경우를 구별할 필요가 있다. 이 논문의 둘째 과제는 이러한 주격중출 구문의 관계화와 그 표상의 문제를 다루는 것이다. 이 논문에서는 이러한 문제들을 단순히 기술하는 데 그치지 않고 전산 구현을 통해 문제해결을 제시한다. 이를 위해 구현 도구로 C-언어를 보강하여 개발한 문법개발 도구언어인 말라가(Malaga)를 사용하며, 분석결과를 자질구조(feature structure)로 명시하여 그 타당성을 검토한다.
This paper aims at a better understanding of the concept of korean separable syntactic atom, of which inner parts is separable in syntax, and at examining whether or not this concept can apply to derivatives, functional complex constructions, idiomatic expressions in korean. I defined a syntactic atom as a minimum unit which is drawn directly from lexicon and then is applied to syntactic rules. And I insist that so-called 'lexical island constraint' has some problems and that the syntactic rules can be applied to inner parts of syntactic atom, if the syntactic rules is irrelevant to new syntactic atom formation. The greater part of derivatives is non-separable syntactic atoms. But the likes of '반짝거리다', '죄송스럽다', '칭얼대다' are the separable syntactic atoms. The degree of separability of them is different in the insertion of korean particles or negative adverbs and the omission of root of sytactic atom. The derivatives of 'X-적', of which roots is regular nominal roots, permit the syntactic link between roots and the syntactic combination of the root and its argument. These kinds of derivatives is separable syntactic atoms. Also the derivatives of 'bracket paradox' and 'X-답-' derivatives is separable syntactic atoms. All functional complex constructions are not separable syntactic atoms. According to the degree of grammaticalization, inner parts of some are separable, some is non-separable. Separable functional complex constructions only permit the switching of endings or Josas but not application of other syntactic rules. All idiomatic expressions which are composed of two or more syntactic atoms are separable syntactic atoms. Some of them have so strong separability to allow the insertion of syntactic atom, adverb or adnominal modification and the noun in idiomatic expression to become the head of the relative clause. And some idiomatic expressions which have weak separability only permit interrogative's substitution or form change in fraction of idiomatic expressions.
관계절의 공백과 채움어의 의존관계(gap-filler dependencies)가 어떻게 해결되는지에 대한 가설은 '채움어촉발 처리전략(filler-driven parsing strategy)'과 '공백촉발 처리전략(gap-driven parsing strategy)'으로 요약할 수 있다. 두 가설의 언어보편적 타당성을 알아보기 위해, 본 연구는 안구이동추적법(eyetracking)을 이용하여, 한국어 화자들이 후핵언어(head-final language)인 한국어의 주격관계절과 여격관계절을 실시간으로 처리하는 과정을 살펴보았다. 그 결과, 피험자들이 관계절 내 공백의 위치에서 채움어에 상응하는 그림을 거의 응시하지 않았으나, 관계사와 결합한 관계절동사를 들은 시점부터는 채움어 그림을 응시하는 비율이 큰 폭으로 증가하기 시작하여 머리어를 들은 시점에서 가장 많이, 가장 오래 채움어 그림을 응시하였다. 이 결과는 공백이 관계절의 처리를 촉발하는 것이 아니라, 관계사와 결합한 관계절 동사에서 관계절의 통사처리가 시작되어 채움어가 인지된 시점에서 완성됨을 보여주는 것이다. 또한 주격관계절과 여격관계절 간의 상이한 안구이동 양상은 관계절 내의 논항과 결합한 격조사의 통사정보에 기인하는 것으로 보여서, 한국어의 관계절은 채움어촉발 처리전략을 따르기는 하지만 영어와 같은 선핵언어와는 다른 처리전략이 사용됨을 알 수 있다.
동형이의어는 문장에서 그와 함께 사용된 체언, 용언에 의해서 그의 의미를 확정지을 수 있다. 본 논문에서는 사전의 뜻풀이말에서 추출한 통계적 의미정보에 기반한 동형이의어 중의성 해결 시스템을 제안한다. 의미정보는 동형이의어를 포함하고 있는 사전의 뜻풀이말에서 체언(보통 명사)와 용언(형용사, 동사)을 추출하여 구성된다. 정확한 의미정보를 추출하기 위해서 사전 뜻풀이말의 유형을 두 가지로 분류하였다. 첫 번째 유형은 의미분별할 동형이의어와 표제어가 의미적으로 상-하의어 관계를 이루고 있는 경우로, 표제어의 뜻풀이말에서 동형이의어가 의미적으로 중심어이다. 이러한 상-하의어 관계는 의미계층 구조가 없는 경우에 활용할 수 있으며, 자료 부족 문제를 해결하기 위한 의미정보의 확장에 유용하다. 두 번째 유형은 동형이의어가 뜻풀이말의 중간에 사용된 경우이다. 본 논문에서 제안하는 동형이의어 중의성 해결 시스템은 체언과 용언 의미정보를 모두 고려한 모델로, 체언과 용언이 동형이의어 중의성 해결에 영향을 주는 정도(가중치)를 결정하기 위하여 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 코퍼스(사전 뜻풀이말)로 실험한 결과, 체언과 용언의 가중치가 0.9/0.1일 때 평균 96.11%의 중의성 해결 정확률이 가장 높았다. 또한 제안하는 동형이의어 중의성 해결 시스템의 일반성을 측정하기 위해, 학습되지 않은 외부 데이터 (국어 정보베이스 I과 ETRI 코퍼스 1,796 문장)로 실험한 결과 평균 80.73%의 정화률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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