본 연구에서는 해양 폭로 조건과 배합 사항을 고려하여 GGBFS 콘크리트의 시간의존적 염화물 확산 거동을 분석하였다. 사용 콘크리트 배합은 3 수준의 물-결합재 비 및 고로슬래그 미분말 치환률을 고려한 콘크리트 배합이며 노출 조건으로는 침지대, 간만대, 비말대 총 3 수준을 고려하여 옥외 폭로 시험을 수행하였다. 겉보기 염화물 확산계수 평가 결과, 고로슬래그 미분말의 치환률이 증가할수록 노출 기간 730일(2년)을 기준으로 평가한 확산계수의 감소율이 감소하였다. 또한 노출 조건에 따른 확산거동을 평가한 결과, 침지대, 간만대, 비말대 순으로 확산계수가 평가되었다. 비말대에서는 해수의 건습 반복으로 인해 비교적 높은 확산계수가 평가되었다. 본 연구에서는 고로슬래그 미분말 치환률이 겉보기 염화물 확산계수 감소 거동에 미치는 영향을 노출 조건 및 기간을 고려하여 분석하였다. 확산계수를 출력 값으로, 고로슬래그를 입력 값으로 설정한 선형 회귀분석을 수행하였으며, 노출 기간 730일 이후 고로슬래그 미분말이 확산계수에 미치는 영향이 크게 감소하였다. OPC 콘크리트라 할지라도 730일 이후 GGBFS 콘크리트 만큼 낮은 확산계수를 나타냈기 때문이며 고로슬래그 미분말의 사용을 통해 730일 이전에 뛰어난 초기 염해 내구성능 확보가 가능하다고 사료된다.
맞춤법 교정이란 주어진 문장에서 나타나는 철자 및 맞춤법 오류들을 올바르게 교정하는 것을 뜻하며 맞춤법 교정 시스템이란 컴퓨터가 이를 자동으로 수행하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 맞춤법 교정을 기계번역의 관점으로 바라보고 문제를 해결하였다. 소스문장에 맞춤법 오류문장, 타겟 문장에 올바른 문장을 넣어 학습시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 단일 말뭉치로 한국어 맞춤법 병렬 말뭉치를 구성하는 방법을 제안하며 G2P(Grapheme to Phoneme)를 이용한 오류 데이터 생성, 자모 단위 철자 오류데이터 생성, 통번역 데이터 기반 오류 데이터 생성 크게 3가지 방법론을 이용하여 맞춤법 오류데이터를 생성하는 방법론을 제안한다. 실험결과 GLEU 점수 65.98의 성능을 보였으며 44.68, 39.55의 성능을 보인 상용화 시스템보다 우수한 성능을 보였다.
본 논문은 1999년도에 구축된 '150만 세종 형태소 분석 말뭉치'를 바탕으로 형태소 기분석 사전을 구축하고, 이를 토대로 후처리의 수작업을 고려한 반자동 태거를 구축하는 방법론에 대해 연구한 것이다. 분석말뭉치 구축에 있어 기존 자동 태거에 의한 자동 태깅의 문제점을 분석하고, 이미 구축된 형태분석 말뭉치를 이용해 후처리 작업이 보다 용이한 1차 가공말뭉치를 구축하는 반자동 태거의 개발과 그 방법론을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이와 같은 논의에 따라 분석 말뭉치의 구축을 위한 태거는 일반적인 언어 처리를 위한 태거와는 다르다는 점을 주장하였고, 태거에 전적으로 의존하는 태깅 방식보다는 수작업의 편의를 제공할 수 있는 태깅 방식이 필요함을 강조하였다. 본 연구에서 제안된 반자동 태거는 전체적인 태깅 성공률과 정확도가 기존의 태거에 비해 떨어지지만 정확한 단일 분석 결과를 텍스트의 장르에 따른 편차 없이 50% 이상으로 산출하고, 해결이 어려운 어절 유형에 대해서 완전히 작업자의 판단에 맡김으로써 오류의 가능성을 줄인다. 또한 분석 어절에 대해 여러 표지를 부착함으로써 체계적이고 단계적인 후처리 작업이 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 문화유산정보 말뭉치 구축을 위한 개체명 및 이벤트 부착 도구를 제안한다. 제안하는 도구를 이용하여 말뭉치 구축자는 문화유산정보 관리에 유용한 시간, 장소, 인물, 사건을 중심으로 개체명과 이벤트를 부착할 수 있다. 이 때, 개체명과 이벤트 부착이 용이하도록, 제안하는 도구에서 줄번호나 어절번호와 같은 개체명이나 이벤트의 위치정보를 자동으로 부착하며, 구축된 개체명이나 이벤트 중에서 하나를 선택하면 해당 문자열을 원문에서 진한 이탤릭체로 표시하여 올바르게 부착되었는지 쉽게 확인할 수 있다. 그리고, 제안하는 도구는 말뭉치 구축자의 수작업을 줄이기 위해서 개체명 자동인식 패턴을 활용한다. 학습말뭉치가 거의 없다는 점을 고려하여 단순한 규칙 패턴을 학습한다. 또한, 오류 전파를 차단하기 위해서, 제안하는 개체명 자동인식 패턴은 개체명 부착 말뭉치에서 추가적인 분석처리 없이 바로 추출한다. 실험결과 제안하는 개체명 및 이벤트 부착 도구는 말뭉치 구축자의 수작업량을 절반이상 줄여주었다.
본 논문에서는 문법 규칙과 어절 상관도를 이용한 품사 태깅 시스템을 제안한다. 원시 말뭉치와 품사태그 부착 말뭉치에서 중의 어절(ambiguity eojeol)의 앞뒤 어휘와 품사 정보를 파악하여 문법 규칙을 마련하였으며, 한국어의 품사와 문장성분적 요소를 고려한 7개의 어절 태그를 설정하여 이 어절 태그간의 확률값을 이용해 어절간의 상관도를 구하였다. 이러한 방법들을 이용하여 품사 태깅을 실험한 결과, 150 만 어절의 학습 말뭉치와 3 만 어절의 실험 말뭉치에서 각각 평균 92%와 91%의 정확률을 보였다.
긴장이라는 측면은 의사소통을 하거나 글을 읽을 때 사람에게 항상 영향을 주고 있다. 긴장의 개념은 자연언어처리 분야에서 광범위한 의미로 사용되어 왔는데, 본 논문은 이런 개념 중 강연과 같은 한 방향 대화에서 화자의 말에 대하여 청중이 가지는 긴장도에 집중하여 이를 정량화하는 방법을 제안한다. 한 명의 저자에 의해 서술된 문서에 긴장도 개념을 적용함에 있어, 한 방향 대화에서의 긴장도를 정량화하는 본 연구는 긴장도 개념을 일반 문서에 적용할 때에 보다 용이하게 활용될 것으로 예상한다. 본 연구에서는 먼저 화자의 말에 대한 청중의 긴장도가 주석되어 있는 새로운 말뭉치를 구축하였다. 또한 문맥을 고려하여 긴장도를 예측할 수 있는 모델과 이에 따른 긴장도 분류 성능에 대한 실험 결과를 통하여 자동 긴장도 분류가 계산적으로 가능하다는 것을 보인다.
이 학습은 단기간과 장기간으로 나누어 연구한 화제적인 회상을 중심으로 이야기 구술과 가장놀이의 그 효과들을 탐구하고 논증(Demonstration)하였다. 특별히 이 학습은 어린이들이 가장놀이의 연기와 구술을 하는 동안에 인지변화들을 동일시하고 시험하였다. 교육자들과 연구자들은 제안하기를 놀이와 이야기를 말하는 것은 한 사건의 인지적인 모형으로 유치원 어린이들이 기초적인 기교(Skill)를 배우는 것으로서 상징의 흐름(Stream of Symbolization)안에서 동시에 나타난다고 시사하고 있다. 가장놀이(Pretend Play)는 인지 발달과 사회성 발달 안에서 중요한 영역으로 오랫동안 고려되어져 오기도 했었다. 그런 의미에서 이 학습은 이야기 구술과 가장놀이, 단기간과 장기간의 기억력, encoding and inference 그리고 그것들의 상호관계들에 대한 발달적인 차이들에 초점을 두었다. 그 data에 의하면 화제적인 회상을 효율화하고 있는 가운데서 이야기 말하기와 가장놀이 사이에 유효한 차이가 있었음을 보여주었다. 그 data는 또한 encode에 대한 질문이 inferences의 능력을 초과했다는 것을 지적하기도 했다. 다시 말해서 그 어린이들은 inferences를 만드는 능력이 향상하지 않았음에도 이야기 구술과 가장놀이에 참여할 수 있었다. 이것은 즉 Inferences는 좀더 복잡한 인지 기교들을 요구하고 있었을 뿐, 이야기 구술과 가장놀이의 향상에는 관계하지 않았다는 것을 말해주고 있다. 또한 단기간과 장기간의 조건사이에는 유효한 차이가 있지 않았다.
외국어 교육의 필요성이 강조되고 그에 대한 요구가 늘어남에 따라 언어 교육의 기회를 늘리고 비용을 줄이기 위해 컴퓨터 기반의 다양한 기술들의 요구 역시 증가하고 개발되고 있다. 언어 능력 개발의 중요한 요소로서 문법 교육에 대한 컴퓨터 지원 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 문법 오류 시뮬레이션을 통해 문법 오류 패턴 데이터베이스를 구축하고 이들 패턴과 사용자 입력의 패턴 매칭으로 생성된 자질 벡터로 기계 학습을 하여 문법성 확인을 했다. 문법성 확인 결과에 따라 오류 종류에 따른 상대 빈도를 고려하여 오류 종류를 분류했다. 또 말하기와 쓰기 작업의 서로 다른 특성을 반영하기 위해 말하기 작업과 쓰기 작업에 대한 두 개의 다른 말뭉치가 학습에 이용 되었다.
본 연구는 오픈도메인 자연어 질의문 유형을 '질문 초점(Question Focus)'에 따라 분류하고, 기계학습 기반 질의문 유형 분류기의 성능 향상을 위한 주석 말뭉치 구축을 목표로 한다. 오픈도메인 질의문 분석을 통해 의문사 등의 키워드 기반 질의문 유형 분류의 한계를 설명하고, 질의문 내의 비명시적인 의미자질을 고려한 질문 초점 기반 질의문 유형 분류 기준을 정의하였다. 이 기준에 따라 구축된 112,856 문장의 주석 말뭉치를 기계학습(CNN) 기반 문장 분류 시스템의 학습 데이터로 사용하여 실험한 결과 F1-Score 97.72%성능을 보였다. 또한 이를 카카오 오픈도메인 질의응답시스템에 적용하여 질의문 확장을 위한 의미 자질로 사용하였고 그 결과 전체 시스템 성능을 1.6%p 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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