본 논문은 $UNIX^{TM}$ 환경에서의 한글 텍스트에 대해 일괄 처리 방식으로 한글 철자 및 띄어쓰기를 검사하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 접속 정보를 이용한 최단일치법을 사용하여 한 어절에 대해 형태론적인 분석을 하여 입력된 화일 내의 철자 및 띄어쓰기 오류를 찾아낸다.

한글문자를 기계화하기 위하여 로마문자로 표기하는 방법에 대한 새로운 제안을 한다. 현재 남한안이나 북한안은 서로 이견을 보이고 있어서 국제적 합의에 이르지 못하고 있다. 본 제안에서는 남, 북한 안과는 달리 영문자의 대문자와 소문자를 모두 활용하며 다양한 모음의 구성에서 음성학적으로 표기한다. 이 표기법은 자체의 합리성, 국제표준과의 호환성 판독의 편리성, 음성인식에의 이용성등에서 기존 표기체계보다 유리하다.

이 논문은 상대적으로 어순이 자유로운 언어인 한국어의 특성을 반영하면서, 모든 가능한 문장 구조를 분석할 수 있는 한국어 분석 방법을 제시한다. 특히 구절 구조에 의한 통사 표현 기능을 하위 범주화와 단일화에 의해 보완하는 기법을 이용하면서, bottom-up과 left-right에 의해 분석이 가능한 단일 과정 (one-path) 분석 기법을 이용하는 것이 본 논문의 특징이다. 그리고 하위 범주화와 서술어의 어미가 가진 양상 정보에 의존하여 한국어의 내포문 처리가 이루어져야함을 보여준다.

국내에 컴퓨터가 처음 도입된 이후부터 컴퓨터의 한글 처리 문제는 '과연 컴퓨터에서 한글 처리가 가능할까?'하는 의구심에서부터 시작하여 그동안 한글 처리 방식이 각양각색으로 N 바이트나, 3 바이트, 7 비트 2 바이트 완성형, 8 비트 2 바이트 완성형, 8 비트 2 바이트 조합형이니 하여 난립하여 왔다. 이로 말미암아 소프트웨어의 호환은 물론 한글 문서의 호환마저 불가능하여 사용자가 겪는 불편이란 이루 말할 수 없을 뿐 아니라 정보화시대에 정보 교환을 가로막는 장애 요소로 등장하게 된 것이다. 이런 배경 속에서 자연스럽게 한글 코드의 표준화의 중요성을 인식하게 되어 정부에서는 1987년 3월 '정보 교환용 부호에 관한 한글 공업 규격' (KS C-5601-1987)을 새로 정하게 되었다. 그러나 한글의 가장 뛰어난 조합에 의한 확장성을 무시한 '2 바이트 완성형'을 채택 2,350 자의 한글로 제한을 해 놓았기 때문에 제 나라 국어도 재대로 표현할 수 없는 절름발이 한글이 되고 말았다. 이와 같은 결합이 있는 한글을 이제 교육용 컴퓨터에서까지 채택함에 이르러 우리의 지혜를 모아야 할 때라고 생각하면서 문제를 제기하고자 한다.

컴퓨터의 소형화 추세와 더불어 퍼스널 컴퓨터가 직장과 학교는 물론 일반 가정에까지 널리 보급되기 시작하였다. 아울러 이들 퍼스널 컴퓨터 사용자들에게 편리를 제공하기 위한 응용 소프트웨어에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며 특히 영어를 모르는 사용자들을 위한 컴퓨터의 한글화 문제가 매우 중요시하게 대두되었다. 더구나 오늘날 대중화되고 보편적인 이용 수단이 된 컴퓨터의 교육이나 프로그래밍 언어의 한글화는 상당히 낙후되었던 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 사무처리에 적합한 코볼 언어와 유사한 한글 코볼언어에 대한 설계를 하였다. 한글 코볼 언어의 설계의 궁극적인 목적은 한글의 음운체계에 맞는 좋은 프로그래밍 언어를 개발해서 프로그래머들이 프로그램 작성에 효율을 갖게 하려는데 있다. 이러한 좋은 프로그래밍 언어를 설계해서 구현하는 작업은 상당히 어려운 작업이므로 본 논문에서는 일차적으로 영문 명령어의 한글화와 조사처리에 대한 방법들을 연구하였다.

컴퓨터에 의한 한글정보처리의 주체는 한글이며, 객체는 그 처리도구인 컴퓨터라는 전제하에서 한글문자의 개별성에 의한 주체적 파악을 통하여, 한국어 정보처리에 최적한 코드로의 개선안을 제안한다. 개선안의 구체적 대상 범주로서 최근의 한국어 정보처리의 응용분야인 자연언어처리, 문자인식, 음성 인식 및 합성, 전자출판등이 점차 확대되어 가고 있다는 관점에서 보아서 기존의 코드가 가지고 있는 문제점을 분석하고 이들에 최적한 코드는 무엇이며 어떠한 성격을 가져야 하며, 그들이 기존의 코드가 중요시하던 처리효율이나 저장 효율의 문제에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 해당 알고리즘을 개발하고 이들에 대한 평가를 해보인다.

본 논문에서는, 영어를 사용하지 않는 나라에서 그 나라의 언어를 처리하고 문화적인 관습에 맞는 환경을 제공하는 자국어판 UNIX를 구현할 때 표준화된 규격에 준하여 동일한 방식으로 구현함으로써 시스템간 호환성이 있고 동일 시스템상에서 여러언어를 처리할 수 있는 기능을 제공하는 UNIX 국제화 (Internationalization)에 대해서 기술한다. 또한 국제화 표준규격을 토대로하여 한글 UNIX를 구현하는 방향을 기술하고 국제화 기능에 관한 표준화 활동 동향과 우리의 상황에 대하여 언급한다.

한글 문서를 인식하기 위하여 문서 영상에서 문자와 그림을 분리 추출하기 위한 방법에 대하여 논하였다. 분리 추출 방법으로는 실시간으로 입력되는 영상 데이타로부터 문자와 그림 의 경계 위치를 알아내는 방법을 사용하였다. 한글, 영문, 한자, 기호 등의 문자와 그림이 혼합된 A4 크기의 문서 영상을 300 DPI의 해상도로 입력받아 실험하였다. 단 한번의 주사만으로 모든 문자와 그림이 정보 gm름의 순서에 따라 분리 추출되었다. 실험 결과 본 방법은 최소한의 시간과 최소한의 기억 용량으로 완벽한 분리 추출이 가능함을 보였다.

본 논문에서는 정보원의 집합이 여러개의 부집합으로 나누어지며 정보 발생 방법은 이들 부집합을 순서적으로 선택한 후 그 부집합에서 확률에 따라 원소를 발생시키는 성질을 갖는 정보원을 인코딩할 때 데이타를 압축시킬 수 있는 엔트로피 감소 모델을 제시하였다. 방법은 정보를 전송하는 과정에서 정보원이 갖고있는 성질에 관한 정보를 제외시킴으로서 평균 정보량 즉 엔트로피를 줄이는 것이다. 이와 같은 원리로 인코딩을 하면 데이타를 압축시킬수 있다.

언어 연구에 관한 방법론은 단위구조적(modular) 접근방법과 총체론적(holistic) 접근방법으로 대별될 수 있다. 전자는 인지체계가 독자적 인지단위로 나뉘어져 있으며 그 중 하나가 언어기능임을 가정하고 있다. 즉 언어는 언어기능과 여타 인지단위로 상호작용함으로써 성립된다고 가정하는 것이다. 이에 비해 후자는 언어가 총체로서의 인지체계의 소산임을 가정하며, 따라서 언어기능이란 존재를 부정한다. 이러한 총체론적 언어이론에서는 신체의 구조가 보이는 단위구 조성과 심적 수조의 총체성 사이의 "불균형"을 어떻게 설명할 것인가의 의문이 제기된다. 이 글에서는 단위 구조설의 내용이 간략히 소개된다. 언어기능을 이루고 있는 보편문법 및 개별문법의 개념이 논의되는 가운데, 과거에도 그랬고 현재에도 계속 논란의 대상이 되고 있는 이른바 "문법성"의 개념이 중점적으로 다루어진다. 문법성과 허용성이 별개의 개념일진대, 문법적이면서도 허용되지 않은 문장이 있을 수 있고, 비문법적이면서도 허용되는 문장도 있을 수 있어야 한다. 이 후자의 경우도 실제로 존재함이 보여질 것이다.

이 논문은 국어 부정문의 의미분석을 위하여 바람직한 의미이론을 제안하려는 것이 목적이다. 특히, 이 논문에서는, 국어의 내부부정 (internal negation)은 물론 외부부정 (external negation)에 상응하는 문장부정의 통사구조가 있다는 것을 논의를 통하여 입증한다. 그러고, 이러한 부정문의 의미를 표상하기 위하여, 부정문 대한 기존의 이론을 수정, 보완할 것을 구체적으로 제안한다. 특히, 아리스토텔레스 (Aristotle)의 부정논리에 입각한 전통에 일치하는 몬테그 (Montague)의 부정문 규칙이 국어의 부정문 처리에는 만족스럽지 못한 점을 지적한다. 그러고, 이러한 문제를 해결하기 위하여 수정된 규칙을 제안한다. 이어서 최근에 발전된 상황의미론(situation semantics) 에서 국어의 문장부정을 다루는데 야기될 수 있는 문제를 지적하고, 이러한 문제를 처리 할 수 있는 이론적 대안을 마련한다. 특히 국어의 외부부정이 야기시키는 중의성의 문제를 잘 다룰 수 있는 바람직한 의미론을 세운다. 그리고 나아가서는 부정문에 대한 보편적 통사-의미론의 기틀을 마련하려는 것이다.

기존 한국어 사전들은 자연 언어로서의 한국어에 대한 실질적 조사 연구에 근거하고 있지 않다는 점에서 치명적 결함을 안고 있다. 최근 유럽에서 개발 응용되고 있는 ${\ulcorner}$뭉치 언어학${\lrcorner}$(corpus linguistics) 은 컴퓨터의 급격한 발전에 힘입어 대규모 용량의 자연언어 자료를 다각적으로 처리할 수 있는 방법을 고안할 수 있게 해주고 있다. 예컨대 영국 버밍엄 대학의 COBUILD 계획은 전혀 새로운 개념의 영어 사전을 편찬하는 데에 성공했다. 한국어 사전의 편찬도 뭉치 언어학적 방법의 도입으로 가능할 것으로 믿어, 필자가 작성한 작은 ${\ulcorner}$뭉치${\lrcorner}$로부터의 실례를 제시한다.

높임법의 최소형 정립은 말본범주의 인지뿐만 아니라, 사전의 어휘항복 설정에 절대적 중요성을 갖는다. 굴곡가지의 높임법 낱덩이, 곧 최소형 인지의 요건은 첫째, 분포상 굴곡가지가 줄기에 직접 통합되어야 한다는 것이며, 둘째, 줄기에 직접 통합되는 요소가 높임법의 의미를 가져야 한다는 것이다. 단순형태소가 줄기에 직접 통합하여 존대의 의미를 가지는 것은 홑최소형이 되고, 다른 것과 의무적으로 통합하여 줄기에 직접 통합되는 것은 겹최소형이다. 의무적인 겹최소형이 다시 독립적으로 설 수 있는 비의무적 요소와 통합하여 새로운 존대의 의미를 생성한다면, 이 또한 겹최소형이 된다. 높임의 최소형은 높임법과 의항법의 이차원의 성격을 띤다. 따라서 높임의 최소형의 전 분포는 높임의 등분과 함께, 의향법 체계에 걸쳐 있다. 최소형은 풀이씨의 종류에 따라 다름도 주의할 일이다. 시상법은 높임법의 구성소일 뿐이며, 또한 그 자체 독립하는 것으로 높임법과 의향법과는 그 차원을 달리한다.

국어의 구어는 격식적으로도 사용되고 비격식적으로도 쓰인다. 회의, 토론, 강의, 뉴스 방 송 등에서는 주로 격식적 국어가, 그리고 가족 사이나 친구 사이의 대화, 소설 및 희곡의 대화 등에서는 주로 비격식적 구어가 쓰인다. 국어의 문어도 구어와 마찬가지로 격식적으로도 사용되고 비격식적으로도 쓰인다. 학술 논문, 논설문, 보고서, 신문 기사 등에서는 주로 격식적 문어가, 그리고 편지, 일기, 동화 등에서는 주로 비격식적 문어가 쓰인다. 이 논문의 목적은 주로 비 격식적 구어와 격식적 문어를 대상으로 하여 국어의 구어와 문어의 문법적 특성, 돋 의미적, 통사적, 음운적 특성을 밝히는 데에 있다. 그러나 여기에서는 국어의 비격식적 구어와 격식적 문어의 의미적 특성만을 살펴보기로 한다.

본고는 한국어의 양화사 유동 현상을 일반범주문법의 관점에서 통사론적, 의미론적으로 분석한다. '학생들이 넷이 술을 마셨다' 와 같은 문장에서 나타나는 유동 양화사는 통사론적으로 동사구수식어 (VP/VP)로 파악하고, 의미론적으로는 명사화된 속성이 관여하는 것으로 분석한다. 이 밖에도, 관련된 형태인 '넷' (NP/NP), '넷을' (TV/TV)등도 엄밀한 통사론적, 의미론적 분석을 시도한다. 성공적인 분석의 결과는 한국어 처리에 인접성 조건을 준수하는 범주문법의 사용가능성을 시사해 준다.

단어 인지과정은 언어 이해과정의 한 부분으로, 신속성과 정확성 그리고 심성어휘집을 그 특정으로 한다. 표기 단어의 인지과정에는 그 언어의 정서법 체계가 반영된다. 한국어의 단어 인지과정에 대한 모델 작성의 예비 연구로 음운적 처리와 어휘 근접에서의 정서법적 정보의 역활에 대해 검토하였다. 어휘 근접의 단위에 대한 논의에서는 음절, 자질, 단어등의 형식적 언어학적 단위외에 심리적 단위가 고려되어야 함이 지적되었으며, 그 심리적 단위들과 정서법의 관계에 대해 논의하였다. 마지막으로 한글 단어 인지과정에 관한 한 모델로서 상호작용 활성화 모델의 가능성에 주목하였다.

본 발표는 현대 한국어 어휘에 대한 공시적 시각 우위의 총체적 기술을 지향하는 대규모 언어사전의 명사 항목 내에 표시 되어야할 주요 통사 어휘 정보가 어떠한 것인가 하는 문제를 다룬다. 특히 기간 한국어 사전에서 소홀히 취급되었거나 무시되었으나, 언어학적으로는 중요하고, 따라서 언어 사전에 기록되는 것이 바람직한 한국어 명사의 통사 어휘적 속성의 일부를 소개해 보기로 한다.

음성 및 문자를 통한 컴퓨터와의 정보 교환을 위한 통합 사용자 인터페이스 (Intelligent Man- Machine interface) 시스템의 일환으로 한국어 단모음의 인식을 위한 시스템을 인공 신경망 모델을 사용하여 구현하였으며 인식시스템의 상위 접속부에 필요한 단어 인식 모듈에 있어서의 인지 실험도 행하였다. 모음인식의 입력으로는 제1, 제2, 제3 포르만트가 사용되었으며 실험대상은 한국어의 [아, 어, 오, 우, 으, 이, 애, 에]의 8 개의 단모음으로 하였다. 사용한 인공 신경망 모델은 Multilayer Perceptron 이며, 학습 규칙은 Generalized Delta Rule 이다. 1 인의 남성 화자에 대하여 약 94%의 인식율을 나타내었다. 그리고 음성 인식시의 인지 현상 실험을 위하여 약 20개의 단어를 인공신경망의 어휘레벨에 저장하여 음성의 왜곡, 인지시의 lexical 영향, categorical percetion등을 실험하였다. 이때의 인공 신경망 모델은 Interactive Activation and Competition Model을 사용하였으며, 음성 입력으로는 가상의 음성 피쳐 데이타를 사용하였다.

한자 아닌 것으로 한자를 대용하고 개별화할 필요가 있을 때 한자의 새김과 소릿값의 짝은 대단히 편리하다. "내 이름은 빛 광 ㅅ 자, 아침 조 ㅅ 자요"처럼 우리는 일상 담화나 전화 등에서 예사로 이런 새김만을 이용하는 한자 생활을 해 왔다. 한말에만 있는 새김의 이러한 쓰임새는 적극적으로 확대할 만 한 것이다. 한자의 새김 -소릿값의 짝은 (1) 일상적인 담화에서 한자를 완전히 대신하는 것과 마찬가지로 글을 쓸 때에도 한자를 대신할 수 있고, (2) 한자의 전산 입력을 아주 쉽게 하며, (3) 학술적으로는 더욱 긴요하다. 학술용으로 필요한 한자는 적어도 1 만에서 5 만을 넘는데, 이들이 다 전산화한다는 것은 조만간 도저히 기대할 수 없다. 그렇기 때문에 우리는 당장 긴급한 대로 학술용의 한자를 전면적으로 대용할 수 있는 수단으로 새김 -소릿값을 생각하기에 이른 것이다. 그러므로 이제 국학과 전산학 분야의 협력을 통해 한자마다 고유한 새김과 소릿값의 짝을 다듬어 표준화하는 일이 필요하게 되었다.

본 개관 논문은 한글 낱자와 글자 인식에 대한 지각 심리학 분야의 실험들을 그 연구방법, 주체 및 주요 결과 등에서 검토한 다음, 이러한 결과들을 한글 글자 인식에 대한 인공시각적 접근의 연구들과 관련지어 논하였다.

음성 신호에는 언어정보이외에 여러 요인에 의한 정보가 포함되어 있어서, 문자와 일대일로 대응되는 분절을 정확하게 검출하기가 어렵다. 본 연구에서는 선형 예측계수 (LPC) 스펙트럼의 첨두 부분을 강조한 이진 (binary) 스펙트럼을 제안하고, 이를 바탕으로 음의 안정영역과 천이영역을 통합하여 음향특징을 추출하고자 한다. 각 영역의 특징은 이진 스펙트럼을 누적하여 구하며, 통합적인 특징은 각 영역의 특징을 결합한 관계적 특징으로 나타낸다. 제 2 차 포르만트 주파수의 궤적을 관계적 특징으로 하여, 양순 비음과 치조 비음을 구별한 결과, 모음의 문맥과 화자에 비교적 독립적인 인식결과를 얻을 수 있었다. 또한 이진 스펙트럼이 원래의 스펙트럼에 포함된 정보를 유지하는지 검토하기 위해, 같은 거리척도 (distance measure) 에 의해 인식 실험한 결과 이진 스펙트럼의 성능이 오히려 우수하게 나타났으며, 관계적 이진 스펙트럼의 경우 화자에 따른 변화가 더욱 적었다. 음성에 백색 잡음 (Gaussian white noise)을 더하여 잡음음성 (noisy speech) 을 만든 뒤, 같은 방법으로 실험한 결과도 유사한 인식결과를 얻을 수 있어 제안된 이진 스펙트럼의 유효성을 확인하였다.

본 논문에서는 Error Back Propagation 학습을 이용해 한글 문자를 On-Line 인식하는 시스템을 제안한다. Pointing device의 궤적을 추적해 입력 패턴의 특징(feature)을 추출해 신경 회로망 입력으로 준다. 이때 사용하는 특징은 기본 획 (stroke)의 종류 및 획간의 상대적 위치 관계이다. 학습과정에서는 자소의 정의를 읽어 초성, 중성, 종성에 대해 각 획수마다 정의된 신경회로망의 weight를 조정한다. 인식 과정에서는 초성, 중성, 종성의 순으로 에러가 최소인 획수의 신경회로망 출력을 택하여 2 바이트 조합형 코드로 완성한다. 이로써 Intelligent Man-Machine Interface 시스템중 위치 및 크기에 무관한 전필 입력 시스템을 구현한다.

본 논문에서는 한국과학기술원 전산학과 인공지능연구실에서 개발하고 있는 한글 문서 인식 시스템 SILNOON을 소개한다. 본 연구는 인쇄체 한글로 작성된 문서를 자동으로 인식하여 컴퓨터 화일로 저장하고, 인식된 문서를 편집 및 수정하여 레이저 프린터를 통하여 출력할 수 있는 실용적인 한글 문서 인식 시스템의 개발을 그 목적으로 하고 있다. SILNOON 시스템은 크게 전처리, 문자 인식, 후처리 등의 세 단계로 구성되어 있다. 본 논문에서는 SILNOON 시스템의 각 구성 단계에 대하여 설명하고 개인용 컴퓨터 상에서 구현되어 있는 시제품을 가지고서 실험한 결과를 발표한다.

본 논문에서는 신경망 구조의 한 모델인 feed-forward multi-layered network에 역전파 학습(back-propagation learning) 기법을 이용하여 필기체 한글 숫자를 인식하고 그 가능성을 보였다. 문자 인식에 있어 입력 대상의 모양이 왜곡되거나, 대상의 크기 혹은 위치의 변화 등과 같은 잡음 (noise)에 대해서 정확히 대상을 인식하는 데는 대상의 구조 추출에 크게 관여되므로 한글의 구조 추출에 적합하다고 생각되는 bar mask 투사법을 제안하였다. 모델의 학습을 필기체 한글 숫자 16자의 입력 패턴과 타겟 ( target) 입력의 쌍을 이용해 학습시켰다. 또한, 모델의 인식 정도를 측정해 보기 위해 시험패턴을 적용하여 훈련된 패턴과 훈련되지 않은 패턴간의 인식률을 비교하여 보았다.

필기체 문자는 인쇄체 문자와는 달리, 복잡한 변형이 따르므로, 인식 하는데 많은 문제점이 따른다. 그렇기 때문에 일반적인 필기체 인식에 있어서는 필기 자체에 대한 제한을 두어 변형을 적게한 문자를 인식 대상으로 삼고 있다. 이러한 문자는, 설정된 조건만 확실하게 만족한다면, 비교적 간단하게 인식 할 수 있다. 반면에, 자유 필기체 문자는, 제한 필기체 문자와는 달리 변형이 크기 때문에, 그 인식에는 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는, 자유 필기체 한글의 자모를 추출하는데 있어 두개의 parameter space method를 이용했다. 화상내에서의 혼합은, 기본적으로 5 개의 element ($\mid,\;\setminus,\;/,\;-,\;o$)로 구성되어 있고, 이 element를 정의하는데는 최소한 4 개의 parameter, 즉 element의 위치 [x, y], 크기 [1] 및 type [T] 등이 필요하다. 입력 화상에서 추출된 직선 및 원의 성분은 [x, y, l] 과 [x, y, T]의 2 개의 3-D parameter space 에 누적되고, parameter space 상에서의 병합 분할 과정을 거쳐, element 가 형성된다. 추출된 element 들은, parameter space 상에서의 방향성 및 상호 위치 관계에 의한 조합 형태로서, 미리 기술되어진 자모 모델과 비교되어 인식된다. 본 방법의 특정은, 문자의 크기에 무관하고, 해석방법에 의해서는, 끊어진 element나 불필요한 element 등의 왜곡된 element 들의 처리가 가능한 점, 4 차원 parameter space를 두개의 3 차원 parameter space로 분리, 처리시간과 기억용량의 절약을 기한점 등을 들 수 있다.

본 논문에서는 광 상관기 (optical correlator) 에 의한 한글문자 분리 인식의 한 방법을 제안하였다. 효율적인 분리 인식을 위해서 병렬 나무 (tree) 구조로부터 입력 신호를 두 방향으로 병렬 처리하여 각 방향으로 자음과 모음을 따로 분리시켜 2단계 만에 인식한 뒤 이들을 위치에 따라 조합하여 문자 분리 인식하도록 하며, 아울러 이러한 병렬 나무구조의 각 단계에서 필터 합성시 MACE (minimum average correlation energy) 개념을 이용하여 광 상 관평면상에서 부엽의 문제를 줄이고, 실제 광 시스템에서 생길 수 있는 왜곡을 학습표본에 포함하여 광 상관기 시스템에 의한 실질적인 한글 문자의 왜곡에 무관한 분리인식을 하도록 하였다.

본 연구는 통제적 모델에 의한 연속 숫자음의 인식에 관한 것으로 4 연속 숫자음을 인식 대상으로하여 실험한다. 시스템은 크게 음향 음성 처리부 및 어휘 해석부 두 부분으로 나뉜다. 음향 음성 처리부에서는 입력 음성으로부터 특정 벡터인 12차의 LPC cepstrum 계수를 구하여, 프레임 레이블링과 소음소 레이블링 (phone labelling)을 한다. 프레임 레이블링인 베이스 분류법을 이용하였으며, 소음소 레이블링은 프레임 레이블과 사후확률 (posteriori probability)로 부터 이루어 졌다. 어휘 해석부분에서는 소음소 단위를 입력으로 받아 음운규칙을 통해 작성된 소음소 망을 거쳐 연속 숫자음 출력을 얻도록 했다. 본실험은 화자 3 명이 발음한 35 개의 4 연속 숫자음을 인식 대상으로 하였으며, 4 연속 숫자음을 평가단위로 80%의 인식율을 얻었고, 각 숫자음의 음절을 단위로 95%의 인식율을 얻어 제시한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.

점차 언어정보 처리가 컴퓨터 응용에서 차지하는 비중이 커지고 컴퓨터 응용 확대 위해서는 효과적인 언어처리가 필수적 과제로 부각되고 있다. 한국어는 영어문화권 언어와는 다른 독특한 특성을 가지고 있기 때문에 이률 처리하기 독창적인 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 언어정보 처리의 개념과 모델을 소개하고, 보다 근원적으로 한국어 정보를 처리하기 위해 연구되어야 할 분야를 살펴보았다. 또한 한국어 정보처리를 위해서 선행되어야 하고 가장 기본적인 한국어 정보처리인 한글처리 방식에 대하여 논하였다. 본 논문에 포함된 한글, 한자코드, 한글, 한자 처리방식, O.S 한글화 지침은 언어정보처리의 시스템 요소와 입출력에 관한 연구과제이다.

데이터의 압축은 화일의 저장공간과 전송시간을 줄이는 중요한 이점을 제공한다. 국내에는 많은 경우 데이터 화일에 2 바이트로 구성된 표준한글부호를 포함하고 있다. 본 논문에서는 2 바이트로 부호화 된 한글을 포함한 데이터 화일을 허프만 부호화 방식에 의해 압축 할때 한글을 한 바이트 단위로 인식하여 압축하는 경우와 두 바이트 단위로 인식하여 압축하는 경우의 여러가지 압축 특성을 비교하였다. 아울러 사전에 조사된 한글의 찾기 순서에 따라 고정된 압축 부호를 사용하는 경우와 앞에서 제시된 방법들을 비교하였다. 비교 결과 두 바이트 단위로 인식하여 압축하는 방법이 더 좋은 압축율을 보이었다.

본 논문용 preview 기능을 갖는 한글 전자출판 시스템에 관한 것이다. 논리구조와 레이아웃 구조로 구조화된 문서를 작성 할 수 있는 문서작성 전용 에디터를 설계하였다. 이는 문서내용의 논리적 특성에 맞게 문서를 작성할 수 있는 내용 중심의 문서작성 에디터로, high level 적으로 문서를 만들 수 있게 한다. 아울러 문서내에서 context sensitive 한 성질을 갖는 그림 및 도표의 영역은 시스템이 자동으로 할당하도록 하는 알고리즘을 구현하였다. 이렇게 자동 할당된 그림 및 도표의 위치와 크기를 페이지 단위로 이동, 조정 할 수 있게 하므로서 이에 따른 텍스트도 적응적으로 처리되게 하였다. 또한 레이아웃 처리된 출력결과를 하드카피 하기 전에 디스플레이상에서 확인할 수 있는 preview 기능을 설계하였다. 본 시스템은 크게 압력부, 레이아웃 처리부, preview부, 출력부로 구성된다. 본 논문에서는 압력부와 레이아웃 처리부, preview부에 중점을 두어 설명하고 처리된 문서의 출력 결과를 보인다.

본 논문에서는 한글 X 윈도우 시스템의 개발 과정을 소개하고 이용 바탕으로 한 GUI의 한글화 방안을 제시한다. X 윈도우 시스템은 이식성이 높고 다양한 사용자 접속을 제공한다. 특히 소스가 거의 공개되어 있어 UNIX 워크스테이션의 표준 윈도우 시스템으로서의 위치를 굳혀가고 있다. 한글 X는 여기에 한글의 입출력 기능을 추가한 것이다. 현재 UNIX 와 X 윈도우를 기반으로 한 그래픽 사용자 접속 (GUI)을 표준화하려는 움직임이 세계적으로 높아가고 있다. OSF와 UI의 두 단체에서 각각 Motif와 OpenLook을 표준 GUI로 내놓고 있는데 이 두 GUI는 모두 나름대로의 지지 기반을 가지고 사용될 것으로 보인다. 때문에 한글 GUI의 개발은 시급하고 중요한 문제라고 할 수 있다. 한글 X의 개발은 X 윈도우 환경에서 한글을 사용할 수 있게 되었다는 것뿐만 아니라 GUI 한글화의 기반을 마련했다는 점에서 그 의의를 갖는다.

한글 문서화일을 작성할 때 한글코드로서 일반적으로 많이 사용되는 것은 2 Byte 완성형 코드와 2 Byte 조합형 코드이다. 이 두 코드체제는 각각 내제된 장점이 있으며 이로 인하여 많은 논란이 되어 왔으나, 두 코드체제를 이용하여 작성되는 한글 문서 화일은 여전히 늘어나고 있는 것이 현 실정이다. 이러한 배경에서 한글 문서화일의 코드변환에 관해서는 계속 연구되어 왔고 현재 여러종류의 변환프로그램이 실용화되어 있다. 본 논문에서는 기존의 변환프로그램에서 한글 문서화일을 화일 단위로 변환시키는 것을 표시난 (tag field) 개념을 도입하여 디스크 단위로 변환시킬 수 있도록 개선된 변환프로그램을 제시하였다. 아울러 코드변환시 변환이 필요한 화일을 쉽게 찾을 수 있도록 한글 문서화일에 대하여 그 작성 코드의 종류를 표시할 수 있는 DOS 명령어를 제시하였다.

한글에서 발생하는 자소의 접촉에 의한 오인식을 해결하기 위하여, 접촉점을 중심으로 원소를 변환하여, 확장 가능한 구조를 모두 검증하고, 수락된 후보패턴에 대하여 가장 근접한 패턴 클래스로 할당하는 한글 인식방법을 제안한다. 프로그램드 배열운법을 이용하여 화소의 2차원 배열에서 입력패턴을 인식하고, PEACE(Primitive-Extraction and Attribute-Computation Embeded ) 파싱을 이용하여, 원소(primitive)의 추출과 숙성 (attribute)의 계산을 구문분석 과정에 통합하고, 전체 시스템이 동적인 구조를 갖게하여, 1차원 스트링으로의 변환에 따르는 패턴의 변형과 부가적인 노력을 억제한다.

본 논문에서는 한글 문자 인식 시스템을 이용하여 한글 문서를 자동 판독하기 위한 낱자 분리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 문자의 심미성 및 가독성을 높이기 위하여 상호 접촉되고 있는 낱자들의 유형을 조사 분석한 후 문서의 수직 및 수평 투영법에 기본을 두어 행과 열을 분리하고, 분리된 문자군을 이루고 있는 문자획의 기하학적 속성들을 분석하여 낱자를 분리하였다.

본 논문에서는 신문자동인식을 위한 신문문자의 분류에 관한 연구를 하였다. 먼저, 문서의 문자를 추출하기 위하여 블럭화를 행한다. 블럭화는 문자열을 찾아 절과절, 단어와 단어 사이를 찾아 분리구간을 정한다음 블럭을 합성 및 분리를 하였다. 다음으로 블럭화된 문자의 종류를 알기 위한 각 문자에 대하여 6 형식 분류를 하여 특성을 조사함으로써 문자분류를 행하였다. 본 연구에서는 실험을 용하여 블럭화는 충실하게 추출이 되어졌고 한글의 모아쓰기 특성과 한문과의 유사한 형식특성 때문에 분류에 어려움이 있었으나 비교적 충실하게 추출하였다.

본 연구는 한영 기계 번역을 위한 사전 중에서 한국어 조사 사전에 대한 모델을 제시하였다. 특히 정확한 역어 선택을 위한 제약정보를 수집하는데 중점을 두었다. 지금까지의 한국어 조사에 대한 역어 선택 방법은 체언의 속성 정보에 의한 역어 선택과 default 역어의 선택이었다. 그러나 한국어의 한 조사에 대응하는 영어의 전치사의 수가 너무 많음으로 인하여 이러한 기존의 방법을 사용할 경우 고질의 변역은 기대할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 정확한 역어의 선택을 위하여 조사의 격 분류와 체언의 속성 정보를 더욱 세분화 시키고, 이를 이용한 용언의 기본 구문 패턴을 재정립하였다. 또한 한 두개의 default 역어로 인한 번역의 부 정확성을 탈피하기 위하여 default 역어 및 체언의 속성 정보에 의한 역어를 용언의 의미적 분류에 의해 더욱 세분화시킴으로써 정확한 역어를 선택하는 방법을 제시하였다.

성인의 자기 조절 읽기 과정에서나 아동의 이해 과제에서나 한국어의 통사 해독 (parsing) 은 무엇보다 입력순서대로 그리고 구 단위로 수행되며, 나아가서 SOV의 규범 어순 효과와 NP -VP의 위계 구조를 형성한다는 사실을 개관하였다. 이들 사실들은 결국 L. Frazier 의 최소 부착(minimal attachment) 의 해독 원리가 통사 처리에 적용됨을 보여주는 것이다.

한자표기동음이철어의 어휘접근과정을 탐색하기 위해 두개의 실험들이 수행되었다. 피험자들은 한자표기 동음이철어(점화어)의 표기상 관련된 의미나 음운상 관련된 의미 각각의 연상어(한글표기표적어)에 대해 어휘판단을 하였다. 실험 I 은 200ms SOA 와 1000ms SOA 에서 두 의미들의 활성화의 시간경로를 탐색했는데, 그 결과 두 의미들이 동시에 인출 되며 어휘의미에 대한 접근이 음운표상에 의해 매개됨이 밝혀졌다. 실험 II 에 따르면 주의할당에 의한 손실이 음운상 관련된 의미에 있어서만 가능하였다. 긴 SOA에서는 통제처리가 작용하지만 철자상 관련된 의미에 대한 통제는 불가능한 것으로 판단되었다.

뜻이 느낌만으로 충분한가를 살펴본다. 느낌이 보거나 들을 수 없다는 특성을 감안하여 보거나 들을 수 있는 또 다른 언어로 표현된 것에 의하여 고찰하는 것이 더 정확하다고 보아서 변역에 의하여 고찰하는 방법을 택한다. 한 표현p에 대한 느낌을 인지자i의 주관적인 작용에 따라 다르다는 것은 분명하나 그 다름을 식별하는 어려움이 있어서 변역에 의한다. 성급히 보편적인 뜻이 없다고는 못하나 실제로는 합의된 뜻이 사용된다. 합의는 절대적이지 않아서 절대적인 분식성과 개연성의 이분법을 받아들이지 않는다. 또 이러한 관점에서 양상논리의 삼분법보다는 다치논리가 더 엄밀하다고 본다. 그래서 함의된 뜻에서의 합의는 이분법이나 삼분법에 의한 합의가 아닌 확률적인 정도에 의존한다.

자동색인이라 함은 기존의 수작업에 의한 색인어 선정 대신 컴퓨터에 의해서 자동화하는 것을 말한다. 한국어는 색인어가 될 수 있는 어근에 조사 및 어미가 붙어서 한 어절을 이루는 언어학 적인 특성을 갖고 있다. 지금까지는 어근을 분리하기 위해 어근에 대한 사전을 구축하고 이를 Top-down 방법에 의해 처리하는 것이 통례였다. 그러나 이러한 방법은 외래어나 고유명사 등 새로 발생하는 어휘가 많은, 뉴스 원고와 같은 보도자료에는 쉽게 적용할 수가 없으며, 자연어를 다루는 타 분야에서도 미등록어에 대한 처리 방안이 시급한 실정이다. 본 논문은 어휘사전 없이 조사 및 어미의 생성 규칙을 이용한 Bottom-up 방식으로 처리하여 후보 색인어를 추론하고, 어절 상호간의 관계를 밝히는 구문분석을 통하여 이를 확정하는 알고리즘을 제안하였다.

본 논문은 한국어를 대상으로 하는 자연언어 처리 시스템을 개발하는데 있어서 기초가 되는 지식베이스의 구축에 대하여 논한다. 한국어의 일반문에서 단문을 분리해 내기 위하여 형태소 해석의 결과로부터 도출한 구 단위를 한-일 기계번역 시스템의 구문, 의미 해석기(VCPN) 을 적용하여 절단위로 결합한다. 그리고 이들 단위절에 대하여 대명사의 조응관계, 생략에의 재생을 위한 추론, 부정어, 시제일치 등을 처리하여 논리적 지식베이스를 구성하는 방법을 제안한다. 본 논문은 입력문장에 제한을 두지 않고 단문으로부터 장문에 이르기까지 광범위한 일반문을 대상으로 하여 Horn Clause 이론을 확장한다.

글의 이해의 핵심과정이란 글에 대한 응집성있는 의미표상의 형성과정이라고 간주하고, 참조적 응집성 처리, 상위주제적 인과성 응집성 처리, 상위주제적 대비적 응집성 처리, 글 전체 구조적 응집성 처리의 특성들을 우리말 덩이글을 사용한 실험 결과들을 근거로 논하고 이와 관련하여 한국어 이해의 일반특성에 대한 논의를 제시하였다.

신뢰롭고 타당한 우리말 어휘뭉치의 표본 선정 기준을 정하기 위하여 언어 관계 전문가와 일반인을 대상으로 독서물의 중요성 및 독서량을 묻는 현장 조사를 실시하였다. 어휘 뭉치 표본으로서 17개의 독서물 유목 및 구어 대본이 선정되었으며 각 독서물 유목별 표집 비율이 산출되었다.

최근 Scofield는 coulomb energy network에 적용할 수 있는 learning algorithm(supervised learning algorithm)을 제안하였다. 이 learning algorithm은 multi-layer network에도 쉽게 적용이 가능하고 한 layer 에서 발생한 error가 다른 layer에 영향을 주지 않아서 system을 modular하게 구성할 수가 있으며 각 layer를 독립적으로 learning 시킬 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서는 coulomb energy network를 이용하여 한글인식을 위한 neural network를 구현하여 인식실험을 한 결과와 구현한 network 에서 인식율을 높이기 위한 방안 (2 stage learning) 을 제시한다.

한글을 포함하는 문서의 인식을 위한 시스템의 설계, 유지, 보수 및 확장을 체계적이며 용이하도록 하기 위한 문서인식 시스템의 기능별 계층화 구조를 제안하고 실용화를 목표로 추진중인 OCR "글돌이"의 원형 시스템에의 적용 타당성을 조사하였다. 각 계층은 인접 계층과 인터페이스만으로 연결토록 하여 상호 독립적인 방식을 취하였으며 특히 문자인식등과 갈이 소프트웨어의 구조가 복잡한 계층은 하드웨어 및 firmware의 형태로 구성을 하여 임의의 워크 스테이션 또는 임의의 스캐너와 쉽게 접속되도록 하였다.

한글 자모 인식과정의 특성을 알아보기 위하여 Stroop 및 반구 비대칭성 효과를 검증하였다. 피보험자들에게 두가지 색으로된 10개의 한글자모를 좌시야와 우시야에 제시하고, 그중 어떤 것이 가운데에 제시된 검사지극의 색 또는 자모형태와 같은 목표자극인가를 신속하게 판단하도록 하였다. 반구 비대칭성 및 Stroop 효과를 선택 반응시간을 측정하여 비교하였다. 자모 처리와 색깔 처리에서는 반구간 차이가 나타나지 않았다. 자모 처리에서 반구간 차이가 나타나지 않은 것은 한글 자모의 시각적 특성과 실험 절차의 특수성애 결부되어 해석되었다. Stroop 효과는 좌반구 보다는 우반구에서 의미있게 큰 것으로 나타났다. 따라서 대뇌 반구간의 비대칭성이 확인되었고 대뇌의 좌반구는 분석적 처리에, 우반구는 전체적인 처리에 전문화 되어 있다는 것을 확인하였다.

언어사용 목적이 효율적인 정보교환에 있다. 정보교환에 필요한 의미는 하나의 문에서보다는 담화에서 전달되기 때문에 담화분석을 토대로 의미, 형식, 기능의 관계를 검토하여 언어의 한 현상을 기술하는 것이 보다 중요하다. 본 연구는 자료분석을 토대로 한국 설화문에서 주제표현의 방식과 연속성의 정도를 살펴보았다. 측정된 구문들은 영조응, 인칭대명사, 지시대명사, 지시사 뒤에 오는 명사, 소유격을 따르는 명사, 한정적 명사. 비한정적 명사, 조건절, 모두 8개 구조들이다. 이들은 주제표현의 연속성 정도의 차이를 보여 준다. 이는 이들의 통사적 특징이외에 다른 화용상의 요인들이 작용함으로 생기는 현상이다.

본 논문의 목적은 매개변항(parameter)과 부분집합원리(subset principle)를 재귀대명사 구조분석 및 습득에 적용하여 보편문법(Universal Grammar)과 언어습득의 상호관계를 검토하는 데에 있다. 본 논문은 첫째, 재귀대명사 '자기'를 매개변항이론에 근거하여 분석하고, 둘째, 재귀사의 구조를 부분집합원리에 적용하여 '자기'의 습득과정을 관찰한다. 본 논문의 목적을 위해 두 가지 가설을 세워 실험적으로 검증하였다. 실험결과, 선행사자격 습득단계의 가설이 확증되었으며, 지배변항 습득단계의 가설은 결정적 증거가 미비해 앞으로의 과제로 남아 있다.

이 연구는 '맞다'가 의미론적 기본개념으로서의 진리에 대한 대체후보가 될 수 있는가의 물음을 배경으로 삼고 이 논문에서는 맞음의 개념이란 무엇인가라는 문제에 초점을 두고 다음의 다섯가지를 일차적으로 고찰한다. (1) '맞다'에 대한 일상언어분석을 통하여 이것은 두자 리 관계술어라는 점을 보이고 (2) 단어의 표면적 다의성은 그 반대어인 '틀이다'의 분석을 통하여 궁극적으로는 동일한 뿌리를 가지고 잇다는 것을 주장한다. (3) 맞음은 대칭적 논리구조를 일반적으로 가지지만 화자의 관심에 의해 비대칭적 구조를 가질 수도 있을 것이다. (4) '맞다'라는 단어를 해명할 수 있는 세가지 후보를 필요충분조건적 해석, 의미론적 접근, 표준론적 고찰에서 탐구하여 보지만 (5) '맞다'에 대한 진화론적 해석이 의미론적 기초개념일 수 있다고 생각하게 되었다.