본 논문은 형태소간의 접속 특성과 대형 말뭉치(Corpus)에서 추출된 인접 말마디의 정보를 이용해서 한국어 형태소 분석기를 구현한다. 언어는 단지 규칙으로만 처리하기에는 불가능한 복잡한 구조와 중의성을 갖고 있기 때문에 과거에 주로 연구되었던 형태소들간의 접속 특성과 규칙을 이용한 형태소 분석은 실제로 구문분석 단계에서 사용될 수 있는 실용성을 제시하지 못했다. 따라서 형태소 접속 특성뿐만 아니라 인접 말마디와의 관계를 사전에 기술함으로써 보다 실용성 있는 형태소 분석기의 구현을 시도한다. 아울러 본 형태소 분석기의 효능은 정착하고 풍부한 정보를 사전에 효율적으로 수록함으로써 이룩될 것이며, 이를 위해 기존 사전의 보강에 필요한 정보들을 대형 말뭉치로부터 추출하여 사전에 첨가시킨다.
전통적으로 소프트웨어 공학분야에서는 소프트웨어 설계 및 개발을 위한 자동화도구와 정형화기법이 적용되었으며, 안전한 보안시스템의 개발을 위해서도 수학적인 명세와 검증도구를 사용하는 경우, 보다 안전하고 완전한 보안시스템을 구축할 수 있다. 본 연구는 정형화 명세언어인 Z를 이용하여 보안시스템을 기술하고, 기술된 명세를 소프트웨어 검증도구를 이용하여 보안시스템이 제공하는 보안특성 만족 여부 점검을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 수학적으로 기술된 시스템에 대한 명세를 Z스키마로 변환하는 변환규칙을 기술하고, 이와 함께 Z언어 검증도구인 Z/EVES를 이용한 검증결과를 제시한다.
본 논문에서는 초등학교 교육과정에서 교육목표로 다루고 있는 창의성이라는 주제와 학교현장에서 초등학생들에게 쉽게 접목시킬 수 있는 교육용 프로그래밍 언어인 LOGO 프로그래밍과 프랙탈 기하이론을 초등학교 컴퓨터교육에 활용하기 위한 방안을 제시한다. 향후 컴퓨터교육과정은 알고리즘과 프로그래밍 영역이 포함될 예정이며, 이러한 알고리즘과 프로그래밍 교육에는 교육용 프로그래밍 언어 사용이 필수적이며 이의 활용에 대한 연구가 시급한 상황이다. LOGO 프로그래밍과 프랙탈을 함께 지도함으로서 규칙성, 반복성, 유사성, 닮음 등 수학적 개념을 쉽게 이해하는 것이 가능하므로, 이를 활용하여 초등학교 수학과 교육과정에서 반드시 학습해야 할 도형, 측정, 규칙성과 문제 해결 영역과 연계하여 지도하면 좋은 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
자연어 추론은 두 문장(전제, 가설)간의 관계를 이해하고 추론하여 함의, 모순, 중립 세 가지 범주로 분류하며, 전제-가설-라벨(PHL) 데이터셋을 활용하여 자연어 추론 모델을 학습한다. 그러나, 새로운 도메인에 자연어 추론을 적용할 경우 학습 데이터가 존재하지 않거나 이를 구축하는 데 많은 시간과 자원이 필요하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 자연어 추론을 위한 학습 데이터인 전제-가설-라벨 삼중항을 자동 생성하기 위해 [1]에서 제안한 문장 변환 규칙 대신에 거대 언어 모델과 Chain-of-Thought(CoT), Program-aided Language Models(PaL) 등의 프롬프팅(Prompting) 방법을 이용하여 전제-가설-라벨 삼중항을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 실험 결과, CoT와 PaL 프롬프팅 방법으로 자동 생성된 데이터의 품질이 기존 규칙이나 기본 프롬프팅 방법보다 더 우수하였다.
본 논문에서는 GUI(Graphical User Interface)를 사용하여 사용자가 상호 작용적으로 도형 언어(visual language)의 문법을 기술함으로서 자동으로 공간 파서를 생성하는 공간 파서 생성기 SPG(Spatial falser Generator)의 구현에 대하여 논한다. 본 시스템의 장점은 다음과 같다. (1) 사용자가 도형 언어의 문법을 정의하고 실제로 파싱하고 싶은 도형 언어를 입력하는데 사용되는 도형 에디터를 가지고 있다. (2) 사용자가 도형을 이용하여 대략적인 문법을 자동으로 생성한 뒤, 수정하여 최종적인 문법을 정의하도록 한다. (3) 제약 해소기(Constraint solver)를 가지고 있어서 파싱된 도형 언어들이 그 생성 규칙에 쓰여져 있는 제약을 유지한다.
분석 모델은 개발자의 언어로 작성되어 정확성과 일관성이 있는 개발 산출물로 관리되어야 한다. 본 논문은 이를 지원하기 위해 정형명세를 위한 New FST를 정의하고, 분석 모델의 정확성과 일관성 검증 규칙을 제안하며, 사례 연구를 통하여 적용하여 이 규칙들을 시험하였다.
현대 사회에서 정보보안은 무엇보다 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 시큐어 코딩은 정보보안 기법의 하나로 보안 취약점을 원천적으로 차단하여 보안 비용을 획기적으로 줄이는 방법이다. 하지만 기존 시큐어 코딩 가이드는 C나 Java와 같은 특정 언어에 대한 가이드만 제공하고 있다. 이 논문에서는 다양한 언어에서도 기존의 시큐어 코딩 가이드를 활용할 수 있도록 언어적 특징을 기반으로 시큐어 코딩 가이드를 재분류하고자 한다. 이를 위해 이 논문에서는 많은 언어의 기반이 되는 C 언어의 시큐어 코딩 가이드 중 안전행정부에서 발표한 C 시큐어 코딩 가이드를 이용하여 재분류 작업을 수행하였다. 그 결과 총 58개의 취약점 중 언어와 관련이 있는 취약점은 19개로 약 33%가 프로그래밍 언어와 관련 있는 것을 확인하였다. 또한, 제안 방법의 내용 중 언어적 특성쪽의 취약성을 모두 해결할 수 있도록 문법을 설계한다면 C 언어보다 보안성이 높은 언어를 설계할 수 있다.
본 논문에서는 품사 태깅을 위해 여러 통계 모델을 실험을 통하여 비교하였으며 이를 토대로 통계적 모델을 구성하였다. 형태소 패턴 사전을 이용하여 미등록어의 위치와 개수에 관계없는 일반적인 방법의 미등록어 처리 방법을 개발하고 통계모델이 가지는 단점을 보완할 수 있는 오류 수정 규칙을 함께 이용하여 혼합형 품사 태깅 시스템인 $POSTAG^{i}$를 개발하였다. 미등록어를 추정하는 형태소 패턴 사전은 한국어 음절 정보와 용언의 불규칙 정보를 이용하여 구성하고 다어절어 사전을 이용하여 여러 어절에 걸쳐 나타나는 연어를 효과적으로 처리하면서 전체적인 태깅 정확도를 개선할 수 있다. 또 오류 수정 규칙은 Brill이 제안한 학습을 통하여 자동으로 얻어진다. 오류 수정 규칙의 자동 추출시에 몇 가지의 휴리스틱을 사용하여 보다 우수하고 일반적인 규clr을 추출할 수 있게 하였다. 10만의 형태소 품사 말뭉치로 학습하고 학습에 참여하지 않은 2만 5천여 형태소로 실험하여 97.28%의 정확도를 보였다.
한자어의 처리에서 나타나는 표기중복의 효과가 표기 처리에 기인한 것인지 음운 처리에 기인한 것인지를 결정하기 위하여 두 개의 실험을 실시하였다. 실험 1에서는, 점화어-표적어의 관계를 표기불일치(음운일치), 음운불일치(표기일치), 음운-표기일치, 무 관련의 네 가지로 조작하였다 또한, 음운규칙에 따른 차이를 알아보기 위해서 유음화, 비음화, 연음화의 세 가지 규칙이 자극의 구성에 이용되었다. 점화어의 제시방식은 차폐점화와 SOA 200ms의 두 가지가 사용되었다. 음변화의 종류 및 점화어 제시방식에 관계없이, 음운불일치조건에서의 반응 양상이 음운-표기일치조건에서의 반응 양상과 유사하게 나타났다. 이것은 선행연구에서 나타난 표기중복의 효과가 음운처리에 의한 것이 아님을 시사하는 것으로 해석되었다. 실험 1에서는 표적어에 음변화 규칙이 적용되었으나 실험 2에서는 점화어에 음변화 규칙이 적용되었다. 실험 2의 결과, 음운 불일치의 효과는 나타나지 않았으나, 표기불일치의 효과는 유의하게 나타났다 실험 1과 2의 결과는 한자어 처리에서 음운정보가 아니라 표기정보의 우선성을 지지하였다.
본 연구에서는 인간과 컴퓨터 사이의 음성을 이용한 대화 시스템을 구현하였다. 특별히 음성을 인식하는데 있어서 단어추출(word apotting) 방법을 사용하는 경우에 알맞은 의미 분석 방법과 도표 형태의 규칙을 기반으로 하여 시스템의 응답을 생성하는 방법에 대하여 연구하였다. 단어추출 방법을 사용하여 음성을 인식하는 경우에는 형태소분석 및 구문분석의 과정을 이용하여 사용자의 발화 의도를 분석하기 어려우므로 새로운 의미분석 방법을 필요로 한다. 본 연구에서는 퍼지 관계를 사용하여 사용자의 발화 의도를 파악하는 새로운 의미분석 방법을 제안하였다. 그리고, 사용자의 발화 의도에 적절한 시스템의 응답을 만들고 응답의 내용을 효율적으로 관리하기 위한 방범으로 현재의 상태와 사용자의 의도에 따른 응답 규칙을 만들었다. 이 규칙은 도표의 형태로 구현되어 규칙의 갱신 및 확장을 편리하게 만들었다. 대화의 영역은 열차 예매에 관련된 예매, 취소, 문의 및 관광지 안내로 제안하였다. 음성의 오인식에 의한 오류에 적절히 대처하기 위해 시스템의 응답은 확인 및 수정 과정을 포함하고 있다. 본 시스템은 문자 입력과 음성 입력으로 각각 실험한 결과, 사용자는 시스템의 도움을 받아 자신이 의도하는 목적을 달성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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