구문 분석이란 문장을 단어, 어절, 구 등의 구성 성분으로 분해하고 각각의 구조적 정보를 분석하여 문장의 구조를 알아내는 작업을 말한다. 최근 의존 구문 분석은 심층 신경망을 이용하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 특히 포인터 네트워크를 사용하는 방법은 다른 심층 신경망보다 높은 성능을 보이고 있다. 그러나 포인터 네트워크의 사용만으로 의존 관계와 의존 관계명을 예측하는 것은 한계가 존재한다. 본 논문에서는 최근 사용하는 단어 표상 방법 별로 비교 실험을 진행하고 의존 구문 분석에서 GloVe의 성능이 가장 좋음을 보인다. 또한 언어 모델을 통한 단어 표상 방법인 ELMo와 멀티헤드 어텐션을 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 보였다.
한국어에서 절들의 의존관계를 밝히는 작업은 구문 분석 작업에서 가장 어려운 작업들 중에 하나로 인식되고 있다. 절의 의존관계를 파악하는 일은 표면적으로 나타나는 정보만을 가지고 처리할 수 없고, 의미 정보 같은 추가적인 정보가 필요할 것으로 판단하고 처리해왔다. 본 논문에서는 추가적인 정보를 사용하지 않고, 문장에서 얻을 수 있는 표면적인 정보만을 사용하여 절들 간의 의존관계를 파악하는 방법을 제안한다. 문장에서 얻을 수 있는 표면적인 정보는 문장의 구문 정보(tree structure information)와 어휘 및 거리 정보를 가지고 있는 정적인 정보(static information)로 나누어 볼 수 있다. 본 논문에서는 절들 간의 의존 관계 파악을 위하여 구문 정보 및 어휘정보 등을 하나 이상의 커널의 결합해서 사용하는 복합 커널(composite kernel)을 제안하고, 이 커널에 맞는 다양한 인스턴스 공간의 설정을 제안한다. 실험 데이터는 구문 트리로 표현된 STEP 2000코퍼스를 사용하였다. 실험은 최적화된 인스턴스 공간을 절들 간의 의존관계 파악 및 문장 수준에서 성능을 검정하였다. 관계 인스턴스 공간은 절들 간의 연결을 기준으로 Path-enclosed Tree와 Flattened Path-enclosed Tree로, 하부절(관형절)의 표현 유무로 Complete Tree, Contex-sensitive Tree, Simple Tree로 나누어 각각의 조합으로 실험하여 결정하였다. 그리고 결정된 인스턴스 공간에서 복합커널을 사용한 방법이 좋은 성능을 발휘함을 보였다.
본 논문에서는 구묶음과 구간분할에 기반하여 한국어 문장에서 명백한 의존관계를 파악 추출하는 기법에 대해 다룬다. 구묶음 기법은 문장에 나타나는 복합 명사, 본용언/보조용언. 의존명사 등을 묶어서 문장의 구조를 단순하게 만든다. 특히 문장에 다양한 형태로 나타나는 의존명사의 처리를 강화하여 구묶음을 효과적으로 할 수 있도록 하였다. 구간분할 기법은 긴 문장을 여러 개의 구간으로 나누어 각 구간을 구문분석 한다. 각 구간은 분할 이전보다는 단순화된 형태이기 때문에 긴 문장보다는 중의성이 줄어들어 견고한 구문분석을 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 한국어 구문분석 시스템 개발의 1 단계 과정으로써 일단 중의성이 있는 상황이 아닌 명백한 의존관계를 수집하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 구묶음과 구간분할 기법이 문장의 구조 중의성을 줄여 줌으로써 보다 많은 명백한 의존관계를 정확하게 추출할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 온라인 학습을 이용한 한국어 의존구문분석 방법을 제안한다. CoNLL-X에서 1위를 차지한 그래프 기반 의존구문분석 방법을 한국어에 맞게 변형하고, 한국어의 교착어적 특성을 고려해 한국어에 적합한 자질 집합을 제시하였다. 특히 의존트리의 에지(edge)를 단어와 단어간의 의존관계가 아닌 부분트리(partial tree)와 부분트리의 의존관계로 바라보기 위해 부분트리가 공유하고 있는 기능어 정보를 추가 자질로 사용하였다. 또한 한국어의 지배소 후위(head-final) 언어 특성과 투사성(projectivity)을 이용하여 Eisner(1996) 알고리즘을 사용하지 않고도 O($n^3$)의 CYK알고리즘을 사용할 수 있었고, 이를 이용해 최적의 전역해(global optimum)를 찾을 수 있었다. 각 자질을 위한 최적의 가중치 벡터는 온라인 학습방법 중 하나인 Collins(2002)의 averaged perceptron 알고리즘을 사용함으로써 빠르게 모델을 학습할 수 있었다. 제안 모델을 국어정보베이스(KIBS) 말뭉치에 적용한 결과 어절 단위 정확률 88.42%의 높은 성능을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 Self-Attention을 활용한 딥러닝 기반 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 문맥의존 철자오류 교정은 최근 철자오류 교정 분야에서 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 기존에는 규칙 기반, 확률 기반, 임베딩을 활용한 철자오류 교정이 연구되었으나, 아직 양질의 교정을 수행해내기에는 많은 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 교정 모델들의 단점을 보완하기 위해 Self-Attention을 활용한 문맥의존 철자오류 교정 모델을 제안한다. 제안 모델은 Self-Attention을 활용하여 기존의 임베딩 정보에 문맥 의존적 정보가 반영된 더 나은 임베딩을 생성하는 역할을 한다. 전체 문장의 정보가 반영된 새로운 임베딩을 활용하여 동적으로 타겟 단어와의 관련 단어들을 찾아 문맥의존 철자 오류교정을 시행한다. 본 논문에서는 성능평가를 위해 세종 말뭉치를 평가 데이터로 이용하여 제안 모델을 실험하였고, 비정형화된 구어체(Kakao Talk) 말뭉치로도 평가 데이터를 구축해 실험한 결과 비교 모델보다 높은 정확율과 재현율의 성능향상을 보였다.
본 논문에서는 투사성의 원칙을 이용해 결정적 한국어 의존 구문분석을 보완하는 방법을 제안한다. 우리는 결정적 의존 구문분석에 투사성의 원칙을 이용하여 의존 구문분석의 오류를 찾아내고 투사성의 원칙을 만족하도록 수정하여 오류를 개선하였다. 제안하는 모델은 기존의 결정적 의존 구문분석에 비해 높은 정확률을 제공하고 결정적 의존 구문분석의 장점을 유지할 수 있다. 또한 우리는 중간 분석결과를 이용한 자질모델을 제안하였다. 우리는 실험을 통하여 제안한 의존 구문분석 모델이 기존의 의존 구문분석 모델들에 비해 성능이 향상됨을 보였다.
약물 내성 (tolerance) 및 의존성 (dependence)은 그 약물이 지니고 있는 여러 가지 약리작용과 관련되어 형성된다. 약물의 반복투여 후, 나타나는 작용이 처음의 반응 (response) 보다 감소되어 나타나는 현상 즉, 내성과, 이와는 반대로 약물반복 투여 후 나타나는 작용이 처음의 반응보다 점점 증가하는 역내성 (reverse tolerance 또는 sensitization) 측정에 있어서 약물에 따라 적절한 검색 방법을 설명한다. 의존성에 있어서 약물 섭취 결과 mood가 변하거나 도취감 또는 만족감을 일으키게 되면 그 감각을 재 경험하고 싶다는 욕구가 일어나게 되는 정신적 의존성(psychic dependence)과, 약물을 반복 투여하다가 갑자기 투여를 중단 했을때 여러가지 생리학적인 또는 행동적인 변화가 급격히 증가하여 금단증상을 나타내는 신체적 의존성 (physical dependence) 측정 방법을 제시한다. 내성과 의존성은 근본적으로 다르지만 대부분의 경우 내성이 형성되면 의존성이 형성된다. 여기서는 주로 morphine과 psychostimulants를 투여한 후 나타나는 약리작용에 대한 내성과 opioids (마약성 진통제)의 의존성 평가 방법에 대한 model을 설명하고자 한다 진통성 내성(analgesic tolerance)에 있어서 진통제의 진통력은 진통력 측정 방법(tail pinch, paw-withdrawal, tail flick, tail-withdrawal, hot plate, writhing, etc)에 따라 차이가 있기 때문에 각각의 진통제의 정합한 내성 측정 방법을 결정할 필요가 있다. 역내성 (roversetolerance)은 cocaine, amphetamine, opioids둥의 만성투여에서 일어난다. 이들 역내성을 측정하는 한 방법으로 자발운동을 측정하는데 locomotor activity cage나 tilting cage를 이용한다. 정신적 의존성(psychic dependence)은 약물 섭취 욕구를 이용한 CPP (conditioned place preference)법을 소개한다. 신체적 의존성 (physical dependence)은 opioids를 만성적으로 투여한 후 naloxone으로 precipitation하여 나타난 여러 가지 금단증상을 측정하고 몇몇 평가 model을 제시한다.
본 연구는 청소년의 우울과 인터넷과의존, 부모양육방식 간의 관계를 규명하고, 청소년 우울과 인터넷과의 존 간의 작용하는 부모양육방식의 매개효과를 검증하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 13차 한국복지패널(KWPS)데이터를 활용하여 청소년 375명의 자료를 분석하였다. 자료는 SPSS WIN v21.0을 활용하여 기술통계, 상관관계분석, 매개 회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 부모양육태도 중 부모참여는 우울과 인터넷과의존에서 부적인 매개효과를 가졌고, 부모양육태도 중 지도감독의 경우는 매개효과가 없는 것으로 나타났다. 부모양육태도 중 아동학대는 우울과 인터넷과의존에서 정적인 매개효과를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구결과에 근거하여 부모참여를 향상시키고 아동학대를 줄일 수 있는 실천 및 정책적 제언을 제시하였다.
본 연구진은 모든 형태소 분석 후보에 적절한 의존관계를 부여하여 구문분석 트리 후보를 순위화하여 제시하는 한국어 구문 분석 시스템 BCD-KL-Parser를 개발하고 있다. 이 시스템의 최종목표는 형태소 분석후보와 구문분석 트리 후보를 줄여나감으로써, 구문분석의 정확도와 실행 속도를 높이는 것이다. 본 논문에서 소개하는 BCD-KL-Parser에서는 형태적 중의성 해소규칙을 정의하여 형태소 분석후보의 수를 줄이고, 용언의 하위범주화 정보와 선택제약 정보 그리고 의존관계 제약규칙을 정의하여 구문분석 트리 후보의 수를 최소화할 수 있었다. 그 결과 '21세기 세종계획 구문분석 말뭉치'에서 무작위로 추출한 2,167문장에 대하여 UAS 92.27%를 달성할 수 있었다.
의존 구문 분석은 문장 구조를 중심어와 수식어로 이루어진 의존 관계로 표현하는 방법이다. 표현 방식이 간단하고 자유 어순에 적합하기 때문에 한국어와 같이 어순이 자유롭고 문장 성분의 생략이 빈번한 언어에 적합한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 한국어 의존 구문 분석 연구를 활성화하기 위해 개최된 2018 국어 정보 처리 시스템 경진대회에서 사용된 학습 및 평가 데이터를 간략히 소개하고, 각 참가자들이 제출한 시스템의 결과를 요약한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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