영어 수업에 있어서 멀티미디어 프레젠테이션을 만들어가는 것을 통하여 영어를 배우는 창조적 기술을 시도하는 학습 환경이 매우 중요하다. 영어를 학교 밖에서 사용할 기회가 없는 학생들에게 이러한 방법은 수업의 목표와 적합한 연습을 가능하게 하고 또한 개인의 수준에 맞는 관계를 형성하도록 해준다. 언어는 문장의 구조와 품사, 시제 등을 포함하고 있기 때문에 더욱 외국어 습득에 있어서 문법을 학습하는 것은 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 멀티미디어 프레젠테이션이나 파워포인트 프레젠테이션을 이용하여 영어 문법을 학습할 때 제2 외국어로서 영어를 공부하는 학생들을 위하여 효과적인 영어 문법을 가르치기 위하여 멀티미디어 프레젠테이션을 이용한 새로운 영어 교육 방법을 개발하고자 한다.
영어의 분리부정사구문을 통시적 연구인 문법화의 관점에서 중세영어이후 출현 동기를 살펴보고 COHA, COCA와 같은 코퍼스에 기반하여 주로 미국영어에 나타나는 현재영어(PDE)의 분리부정사의 정당성을 논의하는 것이 연구의 목표이다. 중세영어 이전에는 비문법적이었던 부정사 첨사인 to와 원형동사 사이에 부사 등이 위치하는 [to + 부사 + 동사] 형태의 분리부정사가 어떻게 현재영어에서는 문법적 구문이 되었는지에 대한 출현 동기와 정당성을 살펴본다. 문법화와 코퍼스의 실증적 자료에 기초하여 분리부정사구문의 문법성을 입증하고 영어 분리부정사구문의 출현에 관한 통시적 분석인 문법화 과정을 그 증거로 제시한다. 분리부정사가 왜 만들어지는가의 질문에 대한 답으로 동사이동의 소멸이라는 통시적 문법화를 들 수 있다. 코퍼스 자료에 기초한 통사·화용적인 이유는 표현의 명확성 즉, 탈중의성을 위한 것이거나 분리자인 부사를 통해 인상적인 강조를 하기 위한 것이다. 결론적으로 부사가 to와 원형동사를 분리할 것인가 말 것인가의 문제는 더 이상 문법적 논의의 대상이 아니며 앞으로도 분리부정사의 형태는 자연스러운 문법적 구문으로 문맥상 필요한 경우 더욱 증가하는 추세를 보일 것이다.
본 연구는 한국어 화장품 리뷰 코퍼스의 자질기반 감성 분석을 위하여, 이 도메인에서 실현되는 중요한 다단어 표현(MWE)의 유한상태 그래프 사전과 문법을 구축하는 방법론을 제시하고, 실제 구축된 사전과 문법의 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리(NLP)에서 중요한 화두로 논의되어 온 MWE의 어휘-통사적 특징을 부분문법 그래프(LGG)로 형식화하였다. 화장품 리뷰 코퍼스에 DECO 한국어 전자사전을 적용하여 어휘 빈도 통계를 획득하고 이에 대한 언어학적 분석을 통해 극성 MWE(Polarity-MWE)와 화제 MWE(Topic MWE)의 전체 네 가지 하위 범주를 분류하였다. 또한 각 모듈간의 상호관계에 대한 어휘-통사적 속성을 반복적으로 적용하는 이중 증식(double-propagation)을 통해 자원을 확장하였다. 이 과정을 통해 구축된 대용량 MWE 유한그래프 사전 DECO-MWE의 성능을 테스트한 결과 각각 0.844(Pol-MWE), 0.742(Top-MWE)의 조화평균을 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제안하는 MWE 언어자원 구축 방법론이 다양한 도메인에서 활용될 수 있고 향후 자질기반 감성 분석에 중요한 자원이 될 것임을 확인하였다.
보편적으로 일반 문법의 질서에 부합될 수 있는 자연언어들이 상호 번역이라는 수단을 통해 언어 변환이 가능하다면 이들 언어는 세계어이다. 한국어도 그 하나에 속한다. 본 논문에서는 한국어를 세계어라고 하는 보다 넓은 관점에서 보아 가면서, 이에 따라 고려해야할 문제들을 검토함으로서 한국어 정보처리의 개념을 정립하고, 나아가 세계 속의 한국어 위치를 다듬어 보고자 하는 것이 본 논문의 목표이다.
한국어의 기반 명사구, 즉 비재귀적인 단순 명사구를 인식하는 비통계적인 규칙 기반 학습 기법을 제안한다. 학습 말뭉치에 기반 명사구에 대한 초기 예측이 표시되어 있고 목표 말뭉치에는 올바른 기반 명사구가 태그(tag)의 형식으로 표시되어 있다면, 규칙 기반 학습은 먼저 인접한 주위 형태소들의 다양한 문법적 정보를 나타내는 규칙 템플릿을 이용하여 기반 명사구 태그를 수정하는 규칙 후보들을 생성해 내고, 이 후보들 가운데 학습 말뭉치를 목표 말뭉치에 가장 가깝게 변환하는 일련의 규칙들을 차례로 얻어낸다. 국어정보베이스의 15만 단어 규모의 트리 태그 부착 말뭉치를 이용한 실험 결과 386개의 변환 규칙을 얻었으며, 이를 이용하여 90% 이상의 높은 기반 명사구 인식 정확도를 얻을 수 있다.
이 글의 목표는 현대 러시아 광고언어에 있어서 어떤 유형의 '언어유희'(игра слов) 현상이 나타나고 있으며, 이는 광고의 어떤 특징 때문에 연유하는지에 대해 밝히는 것이다. 이러한 목표를 달성하기 위해 광고의 정의 및 광고언어의 특징을 살펴보고, 광고의 효과를 극대화하기 위해 언어를 어떻게 이용하고 있는지를 밝힐 것이다. 광고 연구에 있어서 필요한 학문은 언어학을 비롯하여 경제학, 심리학, 사회학, 마케팅, 문학, 예술학, 음악 등으로 아주 다양하다. 이는 현대의 광고가 화면과 소리, 그리고 텍스트가 결합되는 기호학적 대상이기 때문이다. 본 연구에서는 비록 이렇게 다양한 부분을 한꺼번에 연구할 수 없지만 광고 텍스트들에서 나타나는 언어유희 현상을 중심으로 광고 기획자와 소비자가 인식하는 언어유희 현상에 대한 인식에 대해 밝히고자 한다. 광고는 언어학자들에 의해 그 해당 언어를 파괴하는 주범으로 인식되어 온 측면도 있는데, 이는 광고에 사용되어지는 비문법적인 문장 생성이나 비문법적인 단어 표현, 외국어의 남발 및 잘못된 외래어 표기, 비속어 및 은어의 잦은 사용, 맞춤법 등 어문규범의 파괴가 그 원인이다. 이러한 것들이 광고의 어떤 목적을 위해 이루어지는 것인지 밝히고자 한다.
인공지능, 딥러닝, 머신러닝 등이 괄목할만한 발전을 이루면서 2016년경부터 100여개의 언어를 비롯하여 가장 보편적으로 사용되어 온 Google Translate (구글기계번역기)는 자연언어처리(NLP) 분야와 외국어 학습 등 언어활용 분야에 독보적인 역할을 하고 있다. 본 논문은 구글기계번역기, Google Translate에 있어서, 영어모국어화자가 가진 통사문법적-범주적 지식의 중요성과 그 영향력에 대해 살펴보고자 한다. Jackendoff (1999)는 맹인을 위한 독서기계(Reading Machine)등을 구축하려면 통사구조적 지식과 문법적 분해력(parsing)이 매우 중요하고, 적어도 현재의 컴퓨터는 엄청난 발전을 이루기는 하였으나, 인간의 두뇌를 따라갈 수 없다는 결론을 내렸다. Jackendoff가 논의했던 몇 가지 어휘항목과 통사구조적 중의성을 활용하여, Google Translate 기계발음번역기를 통해 그의 주장을 확인하는 실험을 실시하고, 그 결과를 분석하는 것이 이 논문의 목표이다. 이 연구는 Jackendoff의 주장처럼 L1 화자가 내재화한 통사문법적, 범주-구조적 지식은 NLP, 혹은 "독서기계"등의 구축에서 중요하며, 이는 Chomsky (1986, 2005)등에서 논의된 내재적언어 (I-language)의 핵심이라는 점을 시사한다.
본 논문은 문맥-자유 문법 (context-free grammar)를 이용하여, 차선변경 상황에서의 운전자의 행동패턴 인식을 하는 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 문맥-자유-문법은 기존 패턴인식 방식과는 대조적으로 유한적 기호로는 쉽게 표현될 수 없는 특징들을 비교적 손쉽게 표현할 수 있다. 이 방식을 적용하여, 동시에 여러 특징을 각각 고려해야 하는 좌표기반 데이터 처리 대신 심볼 시퀀스 방식 (symbolic sequence)을 패턴화하기 위해 구문론적 방식을 적용한다. 이 방법은 운전자와 안전 운전 분야 연구자들에게 효율적이고 보다 직관적인 방법으로 보다 더 효과적인 수행에 도움이 된다. 본 연구의 향후과제로 보다 안정적인 인식률을 획득하기 위해 확률적 구문분석 방법을 적용할 계획이다.
정보화시대에 요구하는 인재는 문제를 인식하고 이런 문제를 풀기 위해 다양한 전문가들과 함께 창의적인 사고를 통해 해결책을 제시하는 인물이다. 정보영재교육의 목표 역시 창의적 인재를 기르는 데 있으나, 프로그래밍과 알고리즘 교육은 특정 프로그래밍 언어의 사용법이나 문법 위주의 교육, 정렬 및 탐색과 같은 알고리즘 그 자체에 치중함으로서 이러한 목표에 도달하고 있지 못하다는 지적이 많다. 이에 본 논문에서는 창의적인 알고리즘을 설계하고 개발하는데 필요한 사고력, 즉 사고 과정에 대해 안내하고 생각하는 알고리즘적 사고력을 기르기 위한 방안으로 실생활 주제의 이야기 쓰기를 활용하는 교수 학습 프로그램을 제안하였다. 반성적 사고와 창의성을 기르는 데 효과적인 것으로 알려진 이야기 쓰기 활동에서 출발하여 사건 요소 추출과 시간적 질서 분석하기, 순서도로 알고리즘 표현하기, 동료 학습자와 토의하기 등의 과정을 통해 알고리즘적 사고력을 향상시킬 수 있도록 하였다.
이 논의는 자연언어처리의 발전과정을 보이면서 그것이 정보 및 인지문제와 어떻게 밀접히 관련되는지를 알아본다.언어사용자인 인간을 저장된 지식-즉 문법과 사전 및 세상에 관한 백과 사전적 사실의 정보를 표상하는 구조-을 이용해 프로그램에 따라 주어진 언어구조를 처리하는 처리자로 보는 계산 모형에 입각해 SHRDLU 등의 자연언어이해 프로그램이 발전하게 되나,화행과 관련된 믿음,취지,목표,의도 및 맥락의존적인 화용론적 요인들의 처리가 아직은 풀어나가야 할 숙제 다.언어,정보 및 인지는 상호 밀접히 관현되면서 그 연구가 과학 발전에 기초가 됨을 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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