본고는 충북유형문화재로 지정되어 있는 $\lceil$광국지경록$\rfloor$, $\lceil$남충장공시고$\rfloor$, $\lceil$눌재강수유고$\rfloor$, $\lceil$송원화동사합편강목$\rfloor$, $\lceil$활재선생문집$\rfloor$등 5종의 책판에 관하여 고구한 것으로, 주로 충북유형문화재로 지정된 이후의 유지 관리의 상황과 책판의 상태 등에 관하여 논급하였다.
구문 해석과정에서 동사가 갖는 필수격을 기준으로 격 프레임을 구성하여 격 구조를 생성하며, 형태소 해석 결과에 단문을 기준으로 한 부분 문법을 재귀적으로 적용함으로 해서 구문 의미 해석을 수행한다. 또한 역어 생성과정에서 일본어 조사처리의 중요성을 고려하여 중요 조사의 애매성 해소와 역어 분류를 위한 독립적인 프로시쥬어를 기술하여 효율을 제고한다. 그리고 일본어 종결구의 처리를 위해서 동사와 조동사의 복합 가능성을 고려한 생성 테이블을 작성하여 형태소와 구문 해석정보에 의해 일의적(一義的)인 결정을 행하여 보다 자연스런 역어의 생성과 생성과정의 간략화를 도모하였다.
한국어의 구문 및 의미해석등에 필요한 정보를 도출하기 위한 입력분의 형태해석에 대하여 기술한다. 명사구에서 명사와 조사를 분리하고, 복합명사의 분리점을 선택하는 조건을 규정하며, 변형된 복합명사를 처리하는 규칙을 표시한다. 그리고 규칙동사에서 어간과 어미를 분리하고, 변칙용언과 음운축약 등을 효과적으로 처리하기 위한 논리표현 형식을 제안한다. 이 논리표현은 해석규칙과 속성값으로 구성한다. 명사사전의 중복을 배제하기 위하여 "명사형 하다" 동사의 분리 처리와 Q parameter 도입에 의한 "이다"의 처리방법을 보이고, 또한 부정문의 처리형식도 유도하여 복합술부의 형태소와 기본형식을 제시한다.
기존의 대부분의 정보 검색 시스템은 문서에 대한 ‘자동 색인 단계’를 거쳐 질의자의 요구에 적합한 문서들을 추출하도록 되어 있다. 이 과정에서 얼마나 적합한 문서를 빠짐없이 검색하였는가 하는 문제가, 검색 시스템의 효율성들 판단하는 데 가장 중요한 열쇠가 된다. 이 글에서는 ‘명사’ 중심의 키워드 추출이 안고 있는 몇 가지 문제점들에 관해서 논의하였다. 즉, 합성어 키워드 구축의 필요성, 동사 구문 정보에 대한 필요성, 부사구 표현에 대한 기술 필요성, 그리고 발화 상황이 고려되어야 하는 점등이 검토되었고, 이에 관한 해결책으로, 어휘정보 및 어절 정보, 나아가 구문 정보들을 담고 있는, 보다 체계적인 한국어 사전 시스템이 구축되어야 함을 강조하였다.
일본에서는 다가올 ''통신과 방송의 융합'', ''초고속넷 인프라 정비$\cdot$경쟁 정책''을 배경으로, 다양화하는 디지털미디어를 통합한 브로드밴드 네트워크를 활용한 멀티미디어 콘텐츠의 유통시장이 급속히 확대될 것으로 예상되고 있다. 행정상 각종 인프라 정비를 비롯하여 각 관계관청이 연대하여 공공분야 등의 정보화 추진을 위한 예산조치가 강구되고 있어, 시장규모 확대에 공헌하고 있다. 미쓰비시전기에서는 각종 공공분야의 정보화와 소비자를 대상으로 하는 디지털정보유통의 니즈에 대응하는 기반기술의 개발, 각종 솔루션의 정비, 콘텐츠제작 서비스의 제공 등을 미쓰비시 정보시스템솔루션(''Co. Solution'')의 멀티미디어 정보유통솔루션으로 정비하여 공급할 것을 추진하고 있다. 금후 통신과 방송이 융합하여 전혀 새로운 서비스가 제공되는 고도정보통신 사회의 도래가 예감되는 한편, 앞으로 다루어야 할 정보의 다양화, 데이터양의 증대, 콘텐츠의 다목적이용, 보다 사용하기 쉬운 유저인터페이스의 요구 등 넘어야 할 기술적 과제도 많은 실정이다. 동사에서는 고도정보화사회의 실현을 위해 보다 더 기술개발과 멀티미디어 정보유통솔루션의 충실에 노력을 경주할 것이다.
본 연구에서는 동형이의어 분별을 위하여 허정(2000)이 제시한 "사전 뜻풀이말에서 추출한 의미정보에 기반한 동형이의어 중의성 해결 시스템"이 가지는 문제점과 향후 연구과제로 제시한 문제들을 개선하기 위하여 Bayes 정리에 기반한 동형이의어 분별 모델을 제안한다. 의미 분별된 사전 뜻풀이말 코퍼스에서 동형이의어를 포함하고 있는 뜻풀이말을 구성하는 체언류(보통 명사), 용언류(형용사, 동사) 및 부사류(부사)를 의미 정보로 추출한다. 동형이의어의 의미별 사전 출현 빈도수가 비교적 균등한 기존 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하여 비교하였고, 새로 7개의 동형이의어 용언(형용사, 동사)을 추가하여 실험하였다. 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 한 내부 실험에서 평균 99.37% 정확률을 보였으며 7개의 동형이의어 용언을 대상으로 한 내부 실험에서 평균 99.53% 정확률을 보였다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 평균 84.42% 정확률과 세종계획의 350만 어절 규모의 외부 코퍼스를 이용하여 7개의 동형이의 어 용언을 대상으로 평균 70.81%의 정확률을 보였다. 정확률을 보였다.
지리학(地理學)은 장소에 관한 학문이며, 장소를 관찰하는 것으로부터 연구가 시작된다. 지리학을 발전시키기 위해서는 그 장소에 관한 정보를 기록하고, 그 기록을 연구자료로서 축적하고, 전달하는 것이 필요하다. 사진지리학(寫眞地理學)은 사진의 기록성(記錄性)과 예술성(藝術性)을 지리학에 접목시킨 것이다. 즉 사진지리학은 지리학연구(地理學硏究)나 지리교육(地理敎育)에 있어 영상매체(映像媒體)로서의 제사진(諸寫眞)을 어떻게 효과적으로 이용할 수 있는가를 연구해 가는 것이다. 지리학에 있어 이용되는 사진은 그 성격상 크게 지리사진(地理寫眞)과 일반사진(一般寫眞)으로 나눌 수 있으며, 형태상으로 크게 정사진(靜寫眞)과 동사진(動寫眞)으로 구분된다. 일반적인 단사진(單寫眞), 슬라이드, 항공사진(航空寫眞), 위성사진(衛星寫眞) 등은 정사진에 해당되며, 비디오, 영화 등은 동사진에 속하는 것이다. 지리사진(地理寫眞)은 결과적으로 지리적인 정보가 찍혀 들어간 것만이 아니라, 처음부터 확실히 그러한 정보를 찍으려고 하지 않으면 안 되는 것이다. 사진지리학자(寫眞地理學者)들에게 요구되는 것은 사진을 지리학적으로 볼 수 있는 안목, 보다 효과적인 지리사진을 촬영할 수 있는 기술, 같은 내용을 효과적으로 표현하여 전달할 수 있는 예술적 감각 등이다. 따라서 이들에 대한 연구와 개발은 곧 사진지리학이 풀어가야 할 과제가 된다.
디지털 카메라의 이용자가 빠르게 증가하고 싸이월드 및 블로그 서비스의 활성화로 인하여 인터넷 상에 다양한 사진들이 떠돌고 있으며, 그 중에서 인물사진이 가장 많은 부분을 차지하고 있다. 그러나 인물사진의 초상권 때문에 활용할 수 있는 인물 사진은 전무한 반면 웹사이트 제작사, 광고 기획자, 기타 디자이너들은 다양한 표정의 인물사진을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 디지털 카메라 이용자들에게 초상권의 보호 하에 인물사진을 판매하고, 디자이너들이 요구하는 인물사진을 정확하고 신속한 검색을 보장하기 위해 인물사진과 관련한 색인어를 제시하는 검색엔진을 제안한다. 이 검색엔진은 기존의 명사형만을 지원하는 키워드나 카테고리 외에 명사와 동사를 동시에 키워드로 사용하는 검색이 가능하고 인물의 감성정보, 표정, 복장 등의 다양한 특성을 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다.
동사의 애매성 해소는 언어학의 여러 부문 중에서도 가장 실체가 불명확한 의미를 다루는 것이기 때문에 언어학뿐만 아니라 자연언어처리에 있어서도 가장 해결하기 어려운 문제 중에 하나이다. 애매성은 언어학에서 말하는 동음이의어와 다의어를 동시에 포괄하는 개념으로 정의된다. 단일어를 대상으로 한 이와 같은 분류는 비교적 명확한 반면 두 개의 언어 이상의 다국어를 대상으로 하는 기계번역용 사전과 같은 대역사전에 있어서는 동음이의어와 다의어의 구변은 경계가 불명확하여 의미에 기반한 대역어의 작성에 도움이 되지 않는다. 그 원인은 의미를 구성하는 세 가지 요소인 [실체], [개념], [표현]의 관점에서 [실체]와 [개념]은 어느 언어를 막론하고 보편적인 반면 [실체]와 [개념]을 최종적으로 실현하는 형대인 [표현]의 경우 각각의 언어에 따라 그 형태가 다르게 표출된다고 하는 사실 때문이다. [나무]라는 [실체]가 있다고 할 때 [나무]에 대한 [실체]와 [개념]은 언어를 초월해서 공통적이라고 할 수 있다. 한편, [개념]을 표현하는 실체인 [표현]은 언어에 따라 [namu](한국어), [ki](일본어), [tree](영어) 등과 같이 언어에 따라 자의적으로 [개념]을 표현하고 있다. [namu], [ki], [tree]가 같은 뜻을 나타낸다고 인식할 수 있는 것은 [개념]이 같기 때문이지 이들 각각의 [표현]이 의미적 연관성을 갖고 있기 때문은 아니다. 지금까지 의미를 다루는 연구에서는 이와 같은 관점이 결여됨으로 인해 의미의 다양성을 정확히 파악하는 데 한계가 있었으며 애매성 해소에 관한 연구도 부분적 시도에 그친 면이 적지 않다. 본고에서는 다국어를 대상으로 한 대역사전의 구축에 있어서 다의어와 동음이의어에 대한 종래의 분류의 문제점을 지적하고 나아가 애매성 해소의 한 방법론으로 활발히 이용되고 있는 시소러스의 분류체계의 한계를 지적한다. 나아가 이의 해결책을 한국어와 일본어의 대역사전의 구축에서 얻어진 경험을 바탕으로 제시한다.
이 글은 활용 개념과 수형도를 근간으로 기술되어 온 한국어 문법 모델에 대한 대안으로 표지 개념과 모빌 구조를 제시하고 이를 바탕으로 개발된 한국어 구문분석기의 특성을 소개하고자 한다. 먼저, 조사와 어미를 독자적인 토사 단위인 표지로 처리함으로써 국부 구조의 통사 범주와 문법적 기능을 명확하고 일관되게 구분할 수 있으며, 모빌 구조는 한국어의(상대적) 자유 어순 현상을 효과적으로 기술할 수 있다. 이에 의거한 문법 모형은 언어학적 지식과 구문분석 엔진 사이의 독립성을 향상시킴으로써 향후 구문분석기의 성능 개선을 보다 용이하게 한다. 이 글에서 소개하는 구문분석기는 언어학자에 의해 구축된 지식을 이용한다는 점에서 지식기반적이라고 할 수 있는데 여기에는 동사의 하위범주화 정보, 첨어 유형정보, 의미정보가 핵심적인 언어 지식으로 이용된다. 모빌 구조에 의한 구문분석은 국부 구조를 단순화함으로써 구문적 중의성을 최소화하며, 의미정보는 주어진 술어의 논항적 자격을 검증하는 기준으로 작용하여 구문적 중의성을 감소시키고 정확한 분석을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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