• 한국독어학회지:독어학
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• 제7집
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• pp.25-41
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• 2003

외국어 습득 시 우리는 모국어와 배우려는 언어 사이에 존재하는 언어적 차이 때문에 많은 실수를 한다. 한국어와 독일어 사이에는 물론이고 언어사적으로 친밀한 관계에 있는 언어들 사이에도 이런 어려움은 있다. 본 논문에서 필자는 Erika Diehl(1991)의 연구를 바탕으로 외국어 학습자들이 독일어 명사변화 습득 시 이러한 어려움을 극복하기 위해 특정한 전략을 사용하는가 하는 문제를 다루었다. Diehl은 2차 언어 습득은 언어적 과도체계를 형성하며 이루어진다는 견해이다. 즉 학습자는 특정하고 동일한 학습자 언어를 형성하며 외국어를 습득한다고 한다. 그녀는 연구대상 언어로 독일어와 불어를 선택하여 불어 모국어 사용자의 독어 명사변화 습득을 관찰하여 이러한 실수의 원인으로 대비가정, 동일가정, 중간언어 가정을 든다. 그러나 불어 모국어 화자들이 2차 언어로서의 독일어 명사변화 학습 시행하는 실수의 정확한 원인이 간언어적 원인인지 언어내적 이유인지 정확히 규명할 수는 없었다. 필자는 본 논문을 토대로 한국어 모국어 화자들의 독일어 명사변화 습득과정을 살펴보는 논문을 계획한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.157-162
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• 2001

한국어의 경우 띄어쓰기의 자유로움과 명사들이 비교적 자유롭게 결합하여 새로운 복합명사(compound noun)를 형성한다. 따라서, 정보검색에서 복합명사를 적절하게 처리하게 되면 검색 효율을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 질의에 포함된 단일명사, 복합명사, 그리고 복합명사를 이루는 구성명사의 적절한 가중치 부여 방법에 대하여 기술한다. 일반적인 tf*idf가중치 방법은 문서 내 빈도수(tf)만을 강조하여 문서 내 발생빈도가 낮은 복합명사의 경우 낮은 가중치를 갖는다. 반대로, 역문헌 빈도수(idf)로 인해 복합명사가 단일명사보다 높은 가중치를 갖게 되면 단일명사의 가중치를 지나치게 떨어뜨려 검색 성능을 저하시킨다. 이런 문제를 해결하기 위해서 복합명사의 통계적인 특성을 고려하고, 복합명사를 이루는 구성명사의 적절한 가중치 사용과 tf*idf 변화 범위에 따른 파라메터를 이용하였다. 결과적으로 본 논문에서는 질의 색인어의 종류에 따라 가중치를 달리 부여함으로써 검색 성능을 향상시킬 수 있는 가중치 부여 방법을 제시하고 검증 실험을 통해 유효성을 제시했다는 점에서 그 의의가 있다고 하겠다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2001년도 학술대회 논문집
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• pp.141-144
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• 2001

본 논문의 목적은 ‘다중 동사성 명사 구문’(Multiple Verbal Noun Construe-tions)의 논항실현 양상을 이론 중립적으로 고찰해 보고, 이 분석을 제약기반 문법 이론인 최근의 핵 심어주도 구구조문법 (Head-driven Phrase Structure Grammar)틀 안에서, 특히 다중계승위 계를 가정하는 제약기반 어휘부를 기반으로 형식화해 논항의 실현과정을 기술하고 설명하는 것이다. 우선 일본어의 유사한 현상을 분석한 Grimshaw & Mester (1988)의 격실현 양상에 관한 일반화를 기반으로 한국어 동사성명사구문의 논항실현 양상을 ‘논항전이’ (argument transfer)라는 이론적 장치를 이용해 형식화할 수 있음을 보이고, 동사성 합성명사의 논항구조를 만들기 위해 ‘논항합성’(argument composition)이라는 이론적 장치를 제안한다. 나아가서 다중 동사성 명사구문의 논항실현 과정에서 보이는 겹격표지 현상을 ‘격 복사’(case copying)를 제안해 동사성 명사의 격표지가 합성 명사에서 분리되어 문장단위에서 실현될 때 동일한 격을 복사해 실현한다는 점을 주장하고자 한다. 이 주장을 뒷받침하기 위해 수동과 능동 등 문법기능의 변화현상에서 하위범주화된 요소들의 격변화가 자의적이 아님을 실례를 들어 보여 주고자 한다. 일본어의 경동사 (light verbs)에 관한 분석 인 Grimshaw Meste, (1988) 이래 한국어에서도 이와 유사한 구문에 대한 재조명이 활발하게 이루어져 왔다 (Ryu (1993b), 채희락 (1996), Chae (1997) 등 참조). 한국어에서 ‘하다’와 동사성명사(verbal nouns)가 결합하여 이루어진 ‘동사성명사구문’ (Verbal Noun Constructions)에 대한 기존의 논의는 대부분 하나의 동사성 명사가 ‘하다’나 ‘되다등 소위 문법기능을 바꾸는 ‘경동사’들과 결합하여 복합술어가 되는 문법적 현상에 초점이 맞춰져 있었다. 그와 비교해서 동사성 명사의 어근이 두 개 이상 결합하여 동사성명사들끼리 합성명사(compound nouns)를 이루고 그 동사성 합성명사가 문법기능의 변화를 바꾸는 ‘경동사’와 결합하여 이루어진 복합술어에 대해서는 논의가 거의 없는 형편이다. 특히 이 지적은 핵심어주도 구절구조문법틀 내에서는 논란의 여지가 없다. 본 논문의 대상은 바로 이러한 합성 동사성명사의 논항구조와 동사성명사에 의해 하위범주화된 논항들의 문법적 실현양상이다.

• 재활복지
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• 제21권3호
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• pp.187-207
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• 2017

본 연구는 일반노년층을 대상으로 단어정의하기 과제를 실시하여, 노화에 따른 구체명사와 추상명사의 단어정의하기 능력 변화를 살펴보았다. 대상자는 55~64세, 65~74세, 75~84세, 85세 이상의 네 개 연령집단으로 분류된 총 382명의 일반노인들이었다. 5개의 구체명사와 5개의 추상명사로 구성된 단어정의하기 과제를 실시하여, 단어정의 점수, 주요의미/부수의미의 개수 및 비율, 오류유형을 분석하였다. 연구 결과 구체명사의 정의점수, 주요의미/부수의미의 개수 및 비율은 네 집단 간 차이가 모두 유의하였다. 추상명사의 경우, 높은 연령집단인 75~84세와 85세 이상 집단 간 차이를 제외한 모든 연령집단 간 차이가 통계적으로 유의하였다. 오류의 산출빈도는 85세 이상 집단에서 급격한 증가를 보였으며 오류유형의 산출비율은 55~64세, 65~74세 집단에서 개인적 경험 오류, 75~84세 집단에서 목표어휘 반복 오류, 85세 이상 집단에서 무반응 오류가 가장 높았다. 이러한 결과는 구체명사와 추상명사 모두 노화가 진행됨에 따라 의미망 내에서의 어휘 및 의미자질들의 확산적 활성화가 제한되어 주요의미와 부수의미의 개수가 감소하고 이로 인해 단어에 대한 정의 내용 또한 빈약해진다는 것을 의미한다. 또한 연령이 높은 집단일수록 의미망 내에서 목표어휘와 가까운 거리에 있는 주요의미의 비율이 증가하였다. 본 연구는 다양한 연령대의 노인집단을 대상으로 단어정의하기 능력을 살펴보아, 노화에 따른 언어능력 특성을 제시하였다는 점에 의의가 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.439-444
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• 2001

비재귀 명사구(baseNP)는 단순한 단어 패턴과 품사 패턴에 의하여 쉽게 인식되므로, 자연어처리의 다양한 분야에서 활용한다. 교착어의 지배 성분 후위 원칙에 의하여 한국어 비재귀 명사구 인식은 보다 많은 광역 정보를 필요로 하므로, 본 논문에서는 광역 정보의 활용이 쉬운 상태 기반 모델을 사용한다. 본 논문은 상태 기반의 한국어 비재귀 명사구 인식에서 방향성을 고려한다. 교착어의 특성상 한국어 비재귀 명사구는 처음 위치가 끝 위치에 비하여 인식이 어려운 특징을 가지므로 방향성을 고려하여 오른쪽 우선의 방범을 활용한 경우, 모델의 특성 및 성능이 변화한다. 본 논문에서는 기존의 왼쪽 우선 방법과 새로이 제안하는 오른쪽 우선 방법을 각각 적용하고, 양 방법을 통합하는 방법들을 제안한다. 통합 결과 92.55%의 정확률과 90.90%의 재현률을 얻었다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 한글 및 한국어 정보처리
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• pp.390-394
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• 2000

이 논문은 형태소 분석 말뭉치를 구축하면서 제기되었던 파생 명사 처리의 문제점을 논의하고 그 해결 방안을 모색한 것이다. 파생 명사의 분석에서 국어학적·전산 언어학적으로 유의미한 분석 범위를 정할 때 몇가지 고려해야 할 사항이 있다. 접두사는 어기가 불규칙하므로 규칙으로 자동처리가 어렵다. 형태소 분석의 대상은 생산성이 높고, 어기와 범주를 변화시키는 서술성 접두사로 그 범위를 정할 수 있을 것이다. 접미사의 분석은 생산성이 높고 규칙적인 굴절 접미사가 분석의 대상이 되며, 또한 서술성을 갖는 한자어계 접미사도 분석 대상이 된다. 파생 명사의 분석에 있어서 접사는 그 위상이 동요되므로 접두사는 고나형사와 구별이 어렵고, 접미사는 의존명사와 구별이어렵다. 그러므로, 대용량의 형태소 분석 말뭉치를 효율적으로 구축하기 위해서는 접사에 대한 다각적인 검토가 필요할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2000년도 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.390-394
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• 2000

이 논문은 형태소 분석 말뭉치를 구축하면서 제기되었던 파생 명사 처리의 문제점을 논의하고 그 해결 방안을 모색한 것이다. 파생 명사의 분석에서 국어학적 전산 언어학적으로 유의미한 분석 범위를 정할 때 몇가지 고려해야 할 사항이 있다. 접두사는 어기가 불규칙하므로 규칙으로 자동처리가 어렵다. 형태소 분석의 대상은 생산성이 높고, 어기와 범주를 변화시키는 서술성 접두사로 그 범위를 정할 수 있을 것이다. 접미사의 분석은 생산성이 높고 규칙적인 굴절 접미사가 분석의 대상이 되며, 또한 서술성을 갖는 한자어계 접미사도 분석 대상이 된다. 파생 명사의 분석에 있어서 접사는 그 위상이 동요되므로 접두사는 관형사와 구별이 어렵고 접미사는 의존명사와 구별이 어렵다. 그러므로, 대용량의 형태소 분석 말뭉치를 효율적으로 구축하기 위해서는 접사에 대한 다각적인 검토가 필요할 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권2호
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• pp.83-97
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• 2023

명사화는 문법적 은유 중 하나로, 수식으로 변환해야 하는 대상의 수학화를 용이하게 한다는 장점과 함께 복잡하고 압축된 문장 구성으로 인해 문장 이해를 어렵게 할 가능성이 있다는 단점이 있다. 이러한 명사화가 실제 학생들의 문장제 해결 과정에 어떠한 영향을 미치는지 파악하기 위하여 초등학교 3학년을 대상으로 명사화 여부에 따른 사칙연산 문장제 8개를 제공하여 검사를 실시하였다. 분석 결과, 문장제의 명사화 여부는 문제 이해 및 수식화 가능 여부에 의미 있는 영향을 미치지 못하였다. 그러나, 검사에 참여한 학생에게 명사화에 대한 사전 경험이 없음에도 불구하고 문제 이해 단계에서 명사화 또는 탈명사화가 나타나는 것을 확인하였으며, 명사화의 유형 변화가 발생하는 경우 성공 비율이 높게 나타나는 등 수식화 단계를 용이하게 하였다. 이를 통하여 명사화가 문장제의 문제 이해 및 수식화 단계에서 교수학적 전략으로 활용될 수 있으며 문장제의 학습에서 더 깊이 있는 이해를 유도할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.895-897
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• 2004

문서 검색 시스템에서 특정 주지에 관한 문서를 검색하기 위한 색인어의 가중치 부여 방법으로 단순빈도와 역문헌빈도에 의한 가중치 부여 방법을 주로 이용한다 하지만 빈도 정보만을 이용한 방법은 성능 및 정확도의 향상에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 특허 문헌 검색 시스템의 검색 효율을 높이기 위해 자주 출현하는 복합명사의 재출현 양상과 복합명사의 역할변화에 따른 가중치 부여 방법을 제안한다 본 연구에서 제안한 가중치 부여 방법을 이용하여 실험한 결과 단순빈도와 역문헌빈도 정보를 이용한 방법보다 더 나은 성능을 보였다 .

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.454-456
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• 2002

한국어의 비재귀 명사구 즉 기반 명사구(basehp)를 인식하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 한개의 주어진 학습 알고리즘에 대해 문맥 윈도우의 크기와 문맥 윈도우의 위치를 달리해 가면서 학습시킨다 이러한 방법을 통해 서로 다른 정보를 바탕으로 한 기반 명사구 인식을 수행할 수 있으며, 그 결과서로 다른 여러 개의 결과들을 생성할 수 있다. 본 논문에에서는 이렇게 얻어진 여러 개의 인식 결과들을 적절한 방법으로 결합하여 한국어에서 91% 이상의 높은 기반명사구 인식 정확도를 얻어낼 수 있다. 15만 단어 규모의 국어정보베이스의 말뭉치를 사용했으며 , 학습 알고리즘으로는 메모리 기반 학습 알고리즘 (memory-based learning)을 이용하여 실험하였다.