본 연구는 한국어 동사의 활용된 형태인 굴절 동사의 심성어휘집 접근 과정을 알아보기 위한 연구이다. 이를 위하여 차폐 점화 어휘 판단과제 실험을 실시하여 점화크기를 비교하였다. 한국어 규칙 동사와 불규칙 동사를 다섯 가지로 나누어 실험을 수행하였다. 활용의 종류는 1) 완전규칙 2) 발음변화규칙 3) 철자변화규칙 4) 어간변화 불규칙 5) 어미변화 불규칙으로 1), 2), 3)은 규칙 활용의 범주로 4), 5)는 불규칙활용의 범주이다. 기본형의 동사를 표적자극으로 사용하였고, 점화자극으로 총 세 가지 유형이 사용하였다. 점화자극으로 사용한 자극은 기본형의 어간의 변화가 없는 규칙활용, 기본형의 어간이 철자적, 음운적으로 변화하는 불규칙활용과, 의미 및 형태적으로 관련 없는 통제된 단어이다. 또한 단어재인의 처리에서 형태소 분해 정보처리의 시간대를 살펴보기 위하여 SOA의 간격을 43ms, 72ms, 230ms의 3가지로 나누어 실험하였다. 모든 동사가 모든 SOA에서 규칙활용과 불규칙활용이 통제단어에 비해 빠른 반응시간을 보임으로써 점화효과가 관찰되었다. 그러나 규칙활용과 불규칙활용에서 뚜렷이 점화효과의 차이가 관찰되지 않는다. 이러한 규칙활용과 불규칙활용의 범주의 구분 없이 비슷한 패턴을 보여주는 결과는 한국어가 단순히 규칙과 불규칙의 기준으로 나뉘어서 처리되지 않는다는 것을 시사한다. 또한 모든 SOA에서 촉진효과를 보임으로써 형태소 정보처리가 초기과정부터 일어남을 확인하였다.
이 연구는 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 드라마를 한국어 교육에 활용하여 한국어 관용표현의 효율적 교수·학습 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 한국어 학습자들의 흥미와 교육적 효과를 높이기 위해서 한국에서 인기리에 방영된 드라마 <도깨비>를 교육 자료로 활용하였다. 관용표현은 한국의 역사와 문화, 사회적 배경을 통해 형성되어 사용하고 있기 때문에 한국의 문화와 정서가 담겨있는 드라마는 관용표현의 교수·학습에 적합한 자료라고 할 수 있다. 한국어 교육용 관용표현을 선정하기 위해 드라마 <도깨비>를 분석하여 실제 발화된 어휘를 바탕으로 드라마 내에서 277개의 유의미한 어휘를 추출하였다. 그중 중복 표현된 어휘를 제외하고 기준으로 124개의 관용표현을 분류하였다. 이렇게 분류한 관용표현은 사용 빈도 2회 이상의 어휘를 기본으로 하여 학습자 수준에 맞는 교육용 관용표현 선정을 위해 어휘의 난이도를 고려하여 최종 한국어 교육용 관용표현 46개를 선정하였다. 마지막으로 드라마 <도깨비>에서 선정한 자료를 교육적으로 활용할 때 교수·학습의 유의사항과 초급, 중급, 고급 등급별 관용표현의 교육 방향을 제시하였다.
발음 교육은 의사소통적 교수법을 중시하는 최근의 언어 교육에서 약간 소홀히 다루어져 왔다. 그러나 외국어로서의 한국어 교육에서 정확한 발음 교육은 의사소통을 위해서 매우 중요한 역할을 한다고 볼 수 있다. 아무리 한국어 어휘와 문법을 정확하게 표현한다고 해도 잘못된 발음을 한다면 가장 기본적인 것에서 오류를 범하게 되기 때문이다. 다만 지금까지 일본인의 한국어 발음 오류에 대해서 조음음성학적이나 음운론적으로 어느 정도 연구가 되어 있다. 그러나 그 연구 결과들은 추상적인 단계에 머물러 있어서 아직까지 일본인의 한국어 모음 발음 문제를 명확하게 분석해 내지 못하고 있다. (중략)
이광오[1]의 연구를 바탕으로 한글 필기 행동의 설명을 시도하였다. 한글 필기에 나타나는 실수에는 예기, 지속, 부가, 생략 등의 유형이 있었으며, 실수에 개입되는 단위로는 단어, 글자, 자모가 인정되었다. 필기에 필요한 기본단위로 글자표상을 가정하고, 심성어휘집에서의 부분적 표기정보 인출과 음소-자모 변환에 의해 글자표상이 생성되는 필기행동 모형에 대해 고찰하였다.
자연어의 처리를 위해 반드시 필요한 형태소 분석에는 여러 가지 방법이 있으나 기본적으로 사전을 갖춘 상태에서 가장 가능성 있는 후보를 선택하는 방식을 선택한다. 이러한 방식으로는 사전이 없는 미지의 언어를 분석하기는 불가능하다. 기지의 언어라도 지속적으로 어휘가 변하는 경우나 매우 특별한 분야의 경우에는 필요로 하는 사전이 존재하지 않는다. 본 논문에서는 태그가 없는 단순 말뭉치만을 가지고 자율학습을 이용하여 한국어의 실질 형태소와 형식 형태소를 분리해내는 기법에 대하여 기술한다.
본 연구는 시소러스 국제표준(ISO 25964-1) 제11절 "패싯 분석"과 제5절의 "시소러스에 있어서의 개념 및 그들의 범위"를 분석하여, 제11절에 예시된 기본 범주(대상, 물질, 에이전트, 행위, 장소, 시간 등)를 확장하는 데에 목적이 있다. 이를 위해 온톨로지의 최상위 개념(구구리일랑(溝口理一郞)의 상위 온톨로지인 YAMATO)과 기존의 기본 범주들(Ranganathan의 PMEST, FRBR 제3집단, CRG 13 범주 등)을 참조하여, 기본 범주에 정신적 실체를 명시적으로 추가하고, 일부를 조정하여 기본 범주를 확립했다. 또한, 확립된 기본 범주를 Ranganathan의 PMEST의 구체성/추상성과 구구리일랑(溝口理一郞)의 YAMATO의 독립성/종속성을 기반으로 재편성 및 구조화하였다. 최상위 범주를 독립 실체와 종속 실체로 이분하고 하위 구분으로 전자는 28범주, 후자는 2범주를 두었다. 본 연구의 결과는 기본 범주의 활용이 기대되는 분류, 택소노미, 시소러스 등의 제어 어휘 및 정보검색용 온톨로지를 생성할 때 최상위 개념으로서 재활용되고 참조할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 문서분류의 학습단계에 가상적합문서기법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 어떤 범주에 대해 적합하다고 판단된 두 개의 적합문서를 결합해서 생성된 문서 또한 적합문서가 된다는 관찰을 통해서, 문서분류기가 학습할 수 있는 새로운 정보를 추가함으로써 분류기의 학습을 돕는다. 제안하는 방법은 학습문서집합에 있는 적합문서들의 쌍을 조합해서 단순히 변환함으로써 가상의 문서를 생성한다. 이 방법에 의해서 생성된 가상 문서는 두 개의 적합문서에 같이 발생하는 어휘들에 대해서는 높은 가중치를 갖고, 문서 내의 어휘 공간이 확장되는 특성을 갖는다. 대량의 문서를 포함하는 TREC-11 필터링 태스크 참여에서 제안한 방법은 제공되는 학습문서를 이용한 기본 성능에 비해 71%의 성능 향상을 보였다. 또한 문서분류 연구에서 일반적으로 비교를 위해 이용하는 실험집합인 Routers-21578에서 학습집합의 적합문서 개수가 100개 이하인 범주에 대해서 기본 학습문서를 이용한 분류기에 비해 11%의 성능향상을 보였다. 가상문서를 계속 추가해 나가면서 성능의 변화를 분석한 결과, 가상문서의 추가는 문서분류기의 학습능력을 도와 성능이 꾸준히 향상되고 있음을 보였다.
자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition)기술은 세계적인 의사소통과 협력을 원활히 할 수 있는 가능성을 제시한다. 현재까지 대부분의 연구들은 주로 사용되는 단일 언어의 말하기에만 집중되어 있다. 따라서 다른 언어들과 함께 사용되는 특정 ASR 시스템을 도입하는 데에는 비싼 비용이 뒤따른다. 본 논문은 다국어 음성 인식에 대한 일반적 접근으로 각 나라 언어를 대표한 발음사전(어휘모델)을 만들기 위하여 음성 인식에 이용하는 어휘 모델을 만들기 위하여 음소 언어 인식(PLI, Phonetic Language Identity) 형식의 입력된 파일을 해석하는 국제 음소 엔진(IPE, International Phoneticizing Engine)를 제안한다. IPE는 독립적이며 규칙을 기본으로 한다. 어휘모델 생성 과정은 Java 언어로 구현된 프로그램에 의해 이루어지고, 이 과정들은 규칙 상충을 줄여주며, 언어학적 훈련을 받지 않은 사람의 규칙 생성도 가능하게 한다. IPE에 의해 생성된 어휘모델을 연속 음성 인식기에 적용한 결과 우리말 인식률이 92.55%, 영어에 대하여 89.93%를 얻었다.
개방형 어휘 3차원 포인트 클라우드 개체 분할은 3차원 장면 포인트 클라우드를 훈련단계에서 등장하였던 기본 클래스의 개체들뿐만 아니라 새로운 신규 클래스의 개체들로도 분할해야 하는 어려운 시각적 작업이다. 본 논문에서는 중요한 모델 설계 이슈별 기존 모델들의 한계점들을 극복하기 위해, 새로운 개방형 어휘 3차원 개체 분할 모델인 Open3DME를 제안한다. 첫째, 제안 모델은 클래스-독립적인 3차원 마스크의 품질을 향상시키기 위해, 새로운 트랜스포머 기반 3차원 포인트 클라우드 개체 분할 모델인 T3DIS[6]를 마스크 제안 모듈로 채용한다. 둘째, 제안 모델은 각 포인트 세그먼트별로 텍스트와 의미적으로 정렬된 시각적 특징을 얻기 위해, 사전 학습된 OpenScene 인코더와 CLIP 인코더를 적용하여 포인트 클라우드와 멀티-뷰 RGB 영상들로부터 각각 3차원 및 2차원 특징들을 추출한다. 마지막으로, 제안 모델은 개방형 어휘 레이블 할당 과정동안 각 포인트 클라우드 세그먼트별로 추출한 2차원 시각적 특징과 3차원 시각적 특징을 상호 보완적으로 함께 이용하기 위해, 특징 앙상블 기법을 적용한다. 본 논문에서는 ScanNet-V2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 정량적, 정성적 실험들을 통해, 제안 모델의 성능 우수성을 입증한다.
본 연구는 북한의 수재양성 기관인 제1중학교의 영어교과서를 코퍼스로 구축한 후, 이를 분석하여 언어적 특징을 파악한 연구이다. 그동안 북한의 일반중학교의 영어교과서의 특징들을 파악한 연구는 많았지만, 북한의 수재교육기관인 제1중학교 영어교과서에 대한 연구는 부족했다. 이를 위하여 북한자료센터에서 입수한 제1중학교 1학년, 2학년, 4학년, 6학년 영어 교과서 구성 체계를 살펴보고, 코퍼스를 구축한 후, 워드스미스 툴스 7.0을 활용하여 제1중학교 영어 교과서의 언어적인 특징과 고빈도 내용어를 분석하였다. 기본적인 통계 정보를 살펴본 결과, 학년의 위계에 따라 어휘 수가 증가하지는 않았으나 어휘다양성은 고학년으로 갈수록 순차적으로 높아지는 경향성이 발견되었다. 한편 학년별 고빈도 내용어의 분포를 살펴본 결과, 각 학년별 교과서에 수록된 지문의 주제에 따라 학년별로 큰 차이를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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