한국어에서 피동동사는 대응하는 능동동사로부터 접미사를 첨가하여 파생되거나 대응하는 능동동사의 어간에 어미와 조동사로 이루어진 형태를 붙여 형성된다. 따라서 피동동사는 그 능동동사와 공유하는 어휘정보를 갖는다고 가정할 수 있다. 이 논문은 피동동사의 논항 실현 양상을 격교체현상을 중심으로 살펴보고 Pustejovsky(1995)의 생성어휘부 이론에 근거하여 그 의미구조를 설정하는 것을 그 목적으로 한다.
생명과학 관련 문서에서의 이벤트 추출은 관련 연구자들의 연구에 많은 도움을 줄 수 있다. 기존의 연구에서는 주로 이벤트 동사에 대해 패턴을 정의한 후에 정의된 패턴에 의해서만 이벤트를 추출하고자하였다. 그러나 모든 패턴을 수동으로 정의하는 것은 너무 많은 비용이 들기 때문에 패턴을 자동 추출 또는 확장하는 방법이 필요하다. 또한 학습을 하기 위해서는 상당수의 학습 말뭉치가 있어야 하는데 그것 또한 충분하지 않은 실정이다. 본 논문에서는 초기 패턴에 의해 생성된 소량의 정답 이벤트로부터 학습한 후 공기정보와 패턴정보를 이용한 Co-training방법으로 패턴 확장 및 이벤트 추출을 시도하였다. 실험 결과, 이벤트 동사의 패턴 정보가 유용한 정보라는 것을 확인할 수 있었고, 후보 이벤트 내의 개체간 공기정보와 문법관계정보 또한 매우 중요한 정보라는 것을 새롭게 보일 수 있었다. GENIA 말뭉치에서 162개의 이벤트 동사에 대해 실험한 결과, 88.02%의 정확률, 79.25%의 재현율을 얻었다.
문장 이해의 한 하위 처리 과정인 의미역 처리과정의 심리적 실재성과 점진적 처리 특성을 알아보기 위해 두 실험을 실시하였다. 후행절의 주어가 생략된 대등 구조 문장을 사용하였으며, 특히 문장의 동사를 조작하여(일반 타동사와 사역 동사 사용) 재분석이 필요한 조건(일치)과 그렇지 않은 조건(불일치)을 만들어 읽기 시간을 비교하였다. 실험 1에서는 두 조건 간에 문장의 마지막 동사에서는 유의한 읽기시간의 차이를 보이지 않았으나, 질문에 응답하는 시간에서는 불일치 조건이 일치 조건보다 길었다. 문장내의 한 명사구를 사물 명사로 대체한 실험 2에서는, 재분석이 필요한 조건의 동사 읽기시간이 그렇지 않은 조건에 비해 길게 나왔다. 이 결과에 근거해 의미역 처리의 중요성과, 동사가 문장 마지막에 나오는 한국어에서도 점진적인 의미역 처리가 일어난다는 언어처리의 보편성을 논의하였다.
이 논문은 영어와 한국어에서 나타나는 완수동사(Accomplishment Verb)와 지속부사구(durative adverbial)의 상호작용에 대해서 논한다. Smith(1991)에 의하면 완수동사가 지속부사구와 결합하면, 동사와 부사구의 의미적 자질의 충돌을 피하기 위해서 완수동사의 상변환(Apsect Shift)이 일어난다. 본 논문은 이 상변환이 영어와 한국어에서 어떻게 실현되는가를 보이고, 이를 형식의미론에서 어떻게 기술할 수 있는가를 논한다. 완수동사가 지속부사구와 결합할 때, 영어와 한국어 모두에서 닫힌 완료 관점(closed perfective viewpoint)에서 열린 관점(open viewpoint)으로 관점 변환(viewpoint shift)이 일어난다. 그러나, 한국어의 상변환과 영어의 상변환이 완전히 일치하는 것은 아니다. 한국어의 관점변환은 완료관점도 아니고 미완료 관점도 아닌, 중립관점(neutral viewpoint)으로의 변환인 반면, 영어의 관점변환은 단순히 미완료 관점으로의 변환임이 논의된다. 이 주장은 한국어의 관점변환 구문은 이질적인 다수 사건의 연속 해석(heterogeneous sequential reading of multiple events)을 허용하는 반면, 영어의 관점변환구문은 오직 동질적인 단일 사건의 동시 해석 (homogeneous simultaneous reading of a single event)만을 허용한다는 사실에 의해서 지지 된다. 본 논문은 완수동사가 지속부사구와 결합할 때 일어나는 상변환에 대한 형식의 미론 분석을 Heim & Kratzer (1998)의 틀에서 제시한다. 닫힌 관점에서 열린 관점으로의 상변환은 비가시적 시제 서법 운용자(covert temporal-modal operator)인 IMP를 지속부사구의 논항으로 설정하여 설명한다. IMP는 Dowty (1979)에서 미완료상의 모순(imperfective paradox)을 해결하기 위해서 설정한 PROG를 Heim & Kratzer (1998)의 틀에 맞게 수정한 것이다. IMP는 평가 세계 (evaluation world)를 현실 세계(actual world)에서 가상 관성 세계(possible inertia would)로 변화시켜서, 완수동사의 종결점(ending point)을 현실세계에서 가상의 미래 세계로 움직이는 역할을 한다. 결과적으로, IMP는 완수동사의 닫힌 완료 관점을 현실세계에서는 열린 미완료 관점으로 변환시키되, 가상 관성 세계에서는 그대로 닫힌 관점으로 유지 시키는 효과를 가진다. 한국어와 영어의 관점 변환 구문의 차이는 각 언어의 지속부사구의 어휘 목록의 전제(presupposition)의 차이로 설명된다. 본 논문은 영어의 지속부사구는 논항의 하위간격
동형이의어는 여러 가지 의미를 가진 단어를 의미한다. 문장의 의미를 이해하기 위해서는 필수적으로 문장에 포함된 동형이의어의 의미를 결정해야 한다. 기존의 단어 의미 중의성 연구들은 공기 빈도를 기반으로 해결하였다. 하지만, 동사의 경우에는 정확도 향상을 위해서 격 정보가 중요하다. 왜냐하면, 동사 동형이의어의 의미는 행위의 주체나 객체에 따라 결정되어서 종속격(목적격, 부사격, 보격) 정보가 필요하며, 동사동형이의어 의미마다 서로 다른 격 정보가 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 한국어 격 정보를 적용한 동사 의미 중의성 해소를 제안한다. 격정보는 표준국어대사전에 명시된 조사 정보를 이용하였다. 실험은 고빈도 동형이의어 12개를 대상으로 하였으며, 실험결과 정확도가 기존의 97.3%에서 98.7%로 1.34% 향상되었다. 이는 원래의 오류율을 2.7%에서 1.3%으로 절반정도 줄였다.
본 논문에서는 기계번역에서 동사 번역의 모호성 해결을 위한 하이브리드 기법을 제안한다. 제안된 기법은 동사 번역을 위해 개념기반의 기법과 통계기반의 기법을 수행하는 알고리즘이다. 이를 위해 연어사전, WordNet과 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용한다. 동사 번역의 모호성을 해결하기 위하여 이 알고리즘은 기계번역의 트랜스퍼 단게에서 번역할 동사의 번역어를 찾는다. 그러나 만일 적절한 번역어를 찾지 못하게 되면, Wordnet을 참조하여 번역 문장에서 동사의 논리적 제약어와 연어사전의 논리적 제약어들 사이의 단어간 유사도를 측정하여 번역어를 찾는다. 그리고 이와 동시에 이 알고리즘은 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 참조하여 공기 유사도를 측정하여 번역어를 찾는다. 실험 결과, 이 알고리즘은 번역 정확성에서 기존의 다른 알고리즘보다 우수하며, 특히 연어기반의 기법과 비교할 때 약 24.8% 정도의 번역 정확성이 향상된 것으로 나타나고 있다.
본 연구는 디지털 세계와 물리적 세계가 접목하는 증강현실을 언어치료에 적용하기 위한 기초 연구이다. 특히, 아동들에게 동사를 지도할 때 증강현실로 구현한 동사 목록이 해당 움직임을 정확하게 나타내고 있는지와 같은 동작 타당도, 그리고 해당 동사 목록이 어휘 지도 목표로 적절한 것인지에 대한 어휘 타당도를 살펴본 연구이다. 선행 연구들을 참고하여 45개의 동사를 어휘 지도 목록으로 선정하고 이 동사들에 대하여 1급 언어재활사 자격증을 소지한 언어치료학과 교수 3명으로 하여금 어휘 타당도를 평가하도록 하였다. 그 결과, 39개 동사에서 높은 어휘 타당도를 얻었다. 높은 어휘 타당도를 얻은 39개 동사에 대한 동작 타당도를 살펴보기 위하여 언어치료 전공 석사과정 대학원생들에게 각 동사를 증강현실로 구현하여 보여주고 생각나는 동사를 기록하게 하였다. 증강현실로 구현된 동작 애니메이션을 보고 난 후 50% 이상의 대학원생이 해당 동사로 기록한 동사는 32개였다. 이차적으로는 이 32개 동사만 증강현실로 구현하여 87명의 언어치료 전공 대학생들에게 보여주고 Likert 5점 척도로 각 동사와 구현된 동작의 일치도를 평가하게 하였다. 최종적으로 30개 동사가 증강현실로 구현하여 지도하기에 타당한 동사 목록으로 선정되었다. 이 연구 결과를 바탕으로 향후 공인 타당도 및 적용 타당화 연구를 지속하여 증강현실을 활용한 어휘 평가 및 지도가 언어치료 임상 현장에서 활용되기를 기대한다.
본 논문은 문맥에서 추출한 가중치 정보를 이용한 한국어 동사의 의미 중의성 해소 모델을 제안한다. 중의성이 있는 단어가 쓰인 문장에서 그 단어의 의미 결정에 영향을 주는 단어들로 의미 결정자 벡터를 구성하고, 사전에서 그 단어의 의미 항목에 쓰인 단어들로 의미 항목 벡터를 구성한다. 목적 단어의 의미는 두 벡터간의 유사도 계산에 의해 결정된다. 벡터간의 유사도 계산은 사전에서 추출된 공기 관계와 목적 단어가 속한 문장에서 추출한 거리와 품사정보에 기반한 가중치 정보를 이용하여 이루어진다. 4개의 한국어 동사에 대해 내부실험과 외부실험을 하였다. 내부 실험은 84%의 정확률과 baseline을 기준으로 50%의 성능향상, 외부 실험은 75%의 정확률과 baseline을 기준으로 40 %의 성능향상을 보인다.
본 논문에서는 문장에서 동사를 파악하여 명사간의 의미를 부여하는 자동학습 온톨로지 기반 정보 검색 시스템을 제안한다. 정보의 양이 무한히 증가하고 있으며 웹의 발전에 따라 적합한 정보를 찾아내야 하는 효율적인 정보 검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 단순히 키워드의 가중치에 따른 검색의 순위화는 사용자의 의미를 이해하지 못한 검색 결과로서 사용자로 하여금 결과를 다시 한번 직접 검색해야 하는 불편함을 제공하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 문장에서 동사를 파악하여 명사 간의 의미를 부여하고 문서 내에서 단어 간의 의미를 파악하여 검색의 질을 개선하는 방법을 논의한다. 또한, 문서에서 단어의 관계를 스스로 학습 가능하여 구축되는 자동학습 온톨로지 기반의 정보 검색 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 자연언어 처리 시스템에서 사용할 수 있는 단어의 개념 정보에 대해 연구한다. 그러기 위해 언어의 실생활에서의 쓰임 - 연세대학교 사전 편찬실의 연세 말뭉치 -을 바탕으로 한국어의 동사와 명사에 대해 개념을 조사, 분류하였으며 그 개념들이 한국어 문장 분석기에 어떻게 이용되는가를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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