A pilot implementation of Korean in Database Semantics: focusing on numeral-classifier construction

데이터베이스 의미론을 이용한 한국어 구현 시론: 수사-분류사 구조를 중심으로

Database Semantics (DBS) attempts to provide a comprehensive and integrated approach to human communication which seeks theory-implementation transparency. Two key components of DBS are Word bank as a data structure and left-Associative Grammar (LAG) as an algorithm. This study aims to provide a pilot implementation of Korean in DBS. First, it is shown how the three separate modules of grammar in DBS, namely, Hear, Think, and Speak, combine to form an integrated system that simulates a cognitive agent by making use of a simple Korean sentence as an example. Second, we provide a detailed analysis of the structure in Korean that is a characteristic of Korean involving numerals, classifiers, and nouns, thereby illustrating how DBS can be applied to Korean. We also discuss an issue raised in the literature concerning a problem that arises when we try to apply the LAG algorithm to the analysis of head-final language like Korean, and then discuss some possible solution to the problem.

데이터베이스 의미론(Database Semantics, DBS)은 인간의 의사소통 방식에 대한 종합적인 이론 틀과 분석을 제공하고, 또한 이를 구체적인 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 것을 목적으로 하고 있다. DBS의 두 가지 주요 특징으로는 문장 처리 알고리즘으로 좌연접 방식을 취한다는 점과 문장의 의미 내용을 표상하는 데이터베이스로 '어휘은행 (Word bank)를 취한다는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 DBS에 입각하여 한국어의 기본 현상에 대한 분석 및 구현을 시도한다. 우선 간단한 한국어 예를 통해 듣고, 추론하고, 말하는 단계가 어떻게 진행될 수 있는지를 보이고, 이어서 한국어의 특징적 현상중의 하나인 수사-분류사(classifier) 구조가 어떻게 분석되는지를 보임으로써, 영어와 독일어를 소재로 개발중인 DBS가 언어적 특성이 많이 다른 한국어 분석에도 활용될 가능성이 있음을 보인다. 또한 기존 연구에서 제시된 바 있는 좌연접 알고리즘에 대한 한국어 적용상의 문제점을 검토하면서 그에 대한 대안의 방향을 살펴보기로 한다.