본 논고는 한국 시문학사에서 형이상학적 스캔들로 불리는 이상의 시편들에 구사 되는 프랑스어 연구이다. 이상의 시에서 프랑스어가 차지하는 비중은 식민지 시대에 일본어를 제외하면 가장 중요한 시어로 활용되고 있음을 알 수 있다. 우리의 연구는 기호적인 프랑스어, 기하학적이고 회화적인 프랑스어 활용에 대해 분석하고, 아울러 반복적이고 나열적인 단어와 문장의 구성에 응용되는 프랑스어에 대해 분석했다. 이상의 시편들에서 프랑스어의 활용은 비시어적인 기호의 혼용으로 볼 수 있으며, 전통적인 모국어와 시창작의 문법을 거부한 반문체적인 특성으로 나타남을 확인 할 수 있다. 그의 시에서 프랑스어는 아방가르드적인 시적 재료와 실험적인 창작기법의 중요한 요소 중에 하나로 나타난다. 시인에게 프랑스어는 언어의 범주를 벗어난 건축학적이고 회화적인 재료들과 함께 한글의 틀을 거부한 전혀 낯선 표현기법의 중요한 요소로 적용되고, 시인의 예술정신을 구현하기 위한 전위적인 언어로 응용되고 있다. 이상에게 프랑스어는 분열적이고 열패적인 자신의 내면적 갈등을 표현하기 위한 도구로 활용되고 있으며, 시인은 프랑스어가 갖는 기표와 기의적인 특성을 이용하여 근대한국문학에 유래를 찾아 볼 수 없는 실험적인 문체를 보여주었다. 이상의 시에서 프랑스어는 식민지하의 억눌린 자의식을 해방시킨 자유의 언어이며, 한국문학뿐만 아니라 세계문학 속에서도 유례를 찾아볼 수 없는 반문체적이고, 형이상학적인 시편들을 구성하는 중요한 요소로 볼 수 있다.
개체명 인식은 자연어 문장에서 장소, 제작물, 사람 등 분류를 통한 의미 부여가 가능한 단어를 파악하는 기술로서 의미 분석을 위한 핵심 기술이다. 현재 많은 개체명 분석 관련 연구들은 형태소 분석 결과에 의존적인 형태를 갖고 있어서, 형태소 분석 결과의 정확성이 개체명 분석 결과의 성능에 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 형태소 분석 과정을 거치지 않는 음절 기반의 개체명 분석 기술을 제안하여 형태소 분석의 정확도가 낮은 통신어, 신조어 분석 성능을 향상하였다. 또한, 자동화된 방법으로 음절 단위 개체명 말뭉치 및 개체명 사전을 구축하는 프로세스를 정의하여 개체명 분석의 정확도 향상 및 인지 범주의 확대를 도모하였다. 본 연구에서 제안한 개체명 인식 기술은 한국어 개체명 표준에 기반한 129가지의 개체명 분류가 가능하며, 이는 자연어 처리 기술이 필요한 산업계에서 상용화하는데 큰 기여를 할 것으로 판단된다.
본 연구는 학생들이 일상적인 경험으로부터 형성한 이미지로는 해결하기 어려운 과제에서 학생들이 어떻게 사고하는지, 그리고 자신의 이미지를 어떻게 조작하고 변형하여 과제 해결에 유용한 새로운 이미지를 구성하는지를 고찰하고자 한 것이다. 이 연구를 위해 정사면체를 분할하는 과제를 사용하였으며, 2명의 중학교 1학년 학생의 추론과정을 세밀하게 분석하였다. 두 학생의 사례로부터 이미지에 기반 한 사고를 이미지 형성, 이미지 검토/해석, 이미지 조작/변형, 새로운 이미지의 형성 등의 순환과정과 이미지를 유도하는 언어적 사고와 이미지로부터 파악되는 사실에 기반을 둔 언어적 추론의 순환 과정으로 분석할 수 있음을 확인하였다. 또한 구체적 이미지에 기반 한 사고와 기호적 이미지에 기반 한 사고의 특성 및 그들 사이의 관계를 이해할 수 있었다.
본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.
본 논문에서는 기호로 둘러싸인 내포문이 포함된 문장의 번역 성능을 높이는 방법을 제안한다. 입력 문장에서 내포문을 추출하여 여러 문장으로 나타내고, 각각의 문장들을 번역한다. 그리고 번역된 문장들을 복원정보를 활용하여 최종 번역 문장을 생성한다. 이러한 방법론은 입력 문장의 길이를 줄여주며, 그로 인하여 문장 구조가 단순해져 번역 품질이 향상된다. 본 논문에서는 한국어-베트남어 통계 기반 번역기에 대하여 제안한 방법론을 적용하고 실험하였다. 그 결과 BLEU 점수가 약 1.5 향상된 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 논리 설계 자동화를 위한 레지스터 전송 레벨의 하드웨어 흐름도와 하드웨어 기술언어 SDL-II (symbolic description language)를 각각 제안한다. SDL-II는 일반화된 FSM(finite state machine)의 동작 및 구조적 특성을 제안하는 하드웨어 흐름도로 표현하고 이의 각 기호에 1대 1 대응하며 제어부와 데이타 전송부를 함께 기술하도록 구문을 설정한다. 또한 여러가지 설계 요구조건을 하드웨어 흐름도로 표현하고 이를 SDL-II로 기술하여 본 논문의 유효성을 보인다.
문자 인식은 인공지능의 한 분야로써 자동화 시스템, 로봇, HCI 분야에서 그 응용성 이 증대되고 있는 첨단 기술이다. 본 논문에서는 숫자, 기호, 영어, 한글이 여러 가지 형태로 조합되어 사용될 수 있는 영역에서의 문자 인식을 위해 인식 문자 집합과 대표 문자를 도입하였다. 여러 가지 조합의 언어 집합에 따른 소규모 인식기를 계층적으로 조합하여 인식 결과의 정확성을 높이고 시간 비용을 줄일 수 있는 효율적인 인식기 구조를 제안하였다. 그리고 학습 성능이 우수한 Delta-bar-delta 알고리즘을 이용하여 개별 소규모 인식기를 학습한 다음 다양한 개별 문자를 대상으로 그 인식 성능을 살펴본 결과 99%의 인식률을 획득함으로써 혼용 언어 문자 인식의 효율성과 신뢰성을 증명하였다.
온라인 커뮤니케이션 중 인터넷 메신저를 이용한 대화의 비중이 점점 증가하는 추세이나, 이러한 메신저 대화정보를 효율적으로 재사용할 수 있는 어플리케이션은 많지 않다. 메신저 대화 정보는 사용자의 언어 습관이 반영된다는 특성을 가진다. 이러한 언어 습관은 자주 쓰이는 단어나 이모티콘으로 나타나며, 이들로써 사용자의 기분을 잘 파악할 수 있다는 특성이 있다. 그러므로 본 연구에서는 자주 쓰이는 단어들이나, 기호 등을 이용해서 효과적으로 대화 내용 작성자의 기분 등을 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 이러한 기법은 충분한 반복 실험을 통해서 95% 이상의 높은 정확성으로 기분을 분류할 수 있음을 보여주고 있다.
목적: PET을 이용하여 특정한 자극에 대한 국소 뇌혈류 변화를 영상화함으로써 비침습적으로 뇌의기능적 구조를 밝혀 낼 수 있다. 이 연구에서는 대조과제와 언어성 및 시각적 작업기억중추에 대한 활성화과제를 수행하면서 뇌혈류 PET을 시행하고 그 차이를 분석하여 작업기억에 관한 뇌기능지도를 구성하였다. 대상 및 방법: 정상인 6명에 대해서 각각 대조과제, 단어기억 언어성 작업기억 활성화과제, 그림기억 언어성 작업기억 활성화과제, 시각적 작업기억 활성화과제를 수행시키면서 뇌혈류 PET을 촬영하였다. 언어성 작업기억과제로서 단어 기억과제에서는 4개의 단어를 순차적으로 보여주고 1초 후 1개의 단어를 보여주어 동일한 단어가 4개의 단어 중에 있었으면 버튼을 누르게 하며 $H_2^{15}O$ PET을 촬영하였다. 두 번 째 언어성 작업기억과제인 그림 기억과제에서는 단어 대신에 특정 단어가 연상되는 사물의 그림을 보여 주었다. 시각적 작업기억과제로는 사람의 얼굴 사진을 보여 주고 같은 실험을 하였다. 의미 없는 기호를 보여 주면서 특정한 기호가 나오면 버튼을 누르게 함으로써 시각적 자극과 손가락운동으로 인한 뇌혈류 분포를 포함하게 하여 대조과제로 삼았다. SPM96소프트웨어를 이용하여 각 영상을 표준 지도 위에 공간적으로 정규화하고 활성화상태에서 뇌혈류가 의미 있게 증가된 영역을 찾아내기 위하여 각 화소의 방사능 계수에 대한 공분산분석을 하여 전체 계수 차이를 제거한 후 국소 계수 차이에 대한 귀무가설을 검증하여 각 화소의 Z 값에 대한 통계적 파라메터 영상(statistical parametric image)으로 뇌기능지도를 작성하였다. 결과: 단어를 이용한 언어성 작업기억에 대한 뇌기능지도에서는 왼쪽 브로카 영역와 전-운동영역, 왼쪽 소뇌, 오른쪽 대상회에서 뇌혈류가 증가하였다. 그림 기억과제 때에는 단어 기억과제에서 활성화된 각 부위에 더하여 왼쪽 위쪽 측두엽, 왼쪽 기저핵과 시상, 왼쪽 전-전두엽 등에서 뇌혈류가 증가하였다. 얼굴기억과제는 오른쪽 아래쪽 전두엽, 브로카 영역, 대상회, 위쪽 두정엽 등 주로 오른쪽 대뇌반구의 뇌혈류가 증가하였다. 세 가지 실험에 공통적으로 활성화된 영역을 찾기 위한 결합분석에는 왼쪽 전-운동영역, 소뇌와 기저핵, 오른쪽 대상회, 브로카 영역, 기저핵에서 뇌혈류가 증가하였다. 결론: 이상의 결과는 언어성 작업기억은 주로 왼쪽 대뇌반구의, 시각적 작업기억은 주로 오른쪽 대뇌반구의 활동에 의해서 주도되며 작업기억에 공통적인 활성화지역이 있다는 가설을 지지하였다. 전두엽이 작업기억에 중요한 역할을 한다고 생각한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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