자연어 처리에서 언어에 대한 지식은 전자사전과 문법규칙으로 구성되어 서로 상보적 관계에 있고, 각 어휘에 대한 품사 및 기타 자질-값에 의해 매개된다. 이러한 언어지식을 전통적인 방법에서는 국어자료의 분석에 경험이 많은 언어전문가의 직관에 다분히 의존하여 정의하였고, 말뭉치를 이용한 자동 획득 기법에서는 태그세트를 먼저 설정하고, 이 태그를 원시 말뭉치에 부착하여 태깅된 말뭉치로부터 자동으로 통계적 분석을 통하여 획득한다. 그런데 두가지 접근방법이 가지고 있는 공통적인 문제점은 품사나 자질-값의 정의 및 할당기준, 선악의 평가기준, 튜닝에 대한 적극적 대처 등이 마련되어 있지 않다는 점이다. 이 연구에서는 이러한 문제점의 발생원인을 말뭉치 분석 과정에서 살펴보고, 품사 및 자질-값의 설정과 할당기준을 마련하는 방법론 및 이를 적극적으로 지원하는 도구를 설계한다.
한국어에서 보조용언은 본용언에 연속적으로 연결되어 나타나서 많은 문법적 기능을 담당하고 화자의 양태 관계를 나타낸다. 그 중에서 사동 보조 용언과 파동 보조 용언이 본용언에 결합되었을 때는 본용언의 하위 범주화 값이 달라지며 문장에서 각 성분들의 의미역할이 바뀌게 된다. 따라서 자연어 이해와 기계번역의 질적 향상을 위해 이들에 대한 정확한 분석이 요청된다. 본 논문에서는 한국어 구문분석에서 보조 용언 처리의 한 부분으로서 사동 보조 용언 '-게 하-'로 실현되는 사동문과 피동보조 용언 '-아/어 지-'로 실현되는 피동문의 구문분석 방법을 제안한다. 사동문에서는 오분석을 막기 위해 사동 보조 용언이 아닌 '-게 하-' 구성을 구별해 내고, 피동문에서는 '-아/어 지-'를 피동보조용언과 기동상으로 분리시킨다. 그리고 이들 보조 용언으로 실현되는 사동/피동문을 격표지 정보와 사동문 분석 규칙, 피동문 분석규칙을 이용하여 사동/피동문이 가지는 의미특성을 나타낸 구문분석 결과를 제시한다.
한국어의 문법적 표지 중의성 해소 과정과, 한국어의 형태론적 정보 처리과정에 관한 길-혼동 의형과 제약-기반 모형의 예측을 비교 검토하기 위해 안구운동 추적 연구를 수행하였다. 최소부착원리에 따라 구문분석될 수 있는 복합 명사구 구조와, 첫 명사에 주격조사 (-가/이), 한정사(-만), 및 주제표지(-는/은)가 부착되는 삽입 관계절 구조를 비교하였다. 실험 결과, 한국어의 표지 중의성이 최소 부착의 원리에 따라 해소됨을 확인할 수 있었고, 주제표지는 재분석 과정에 영향을 끼침을 알 수 있었다. 안구 고정 시간의 양상은 길-혼동 모형과 더 일치했으며, 제약-기반 설명과는 일치하지 않았다. 추후 연구를 위한 제안을 논의하였다.
본 논문에서는 자연언어 처리를 기반으로 한 질의응답 시스템을 설계하며 그 대상을 호텔 예약 시스템으로 한다. 시스템은 크게 언어 해석부, 문맥 처리부, 화제 처리부 및 한국어 생성부로 구성한다. 언어 처리부에서는 단일화 문법을 적용하여 사용자가 입력한 질의문을 해석하며 그 해석결과로부터 이 후 질의응답에 사용되는 정보들인 술어, 각 명사구들의 의존 관계치 및 의미 제약치를 얻어 낸다. 문맥처리를 수행하여 생략문 등에 의해 결핍된 정보들을 추출함으로서 정보의 손실을 보완한다. 이 정보들을 이용하여 사용자와 시스템간의 자연스러운 대화를 진행하기 위한 화제처리를 수행하며, 최종적으로 화제 처리부에서 파악한 화자의 의도를 기초로 사용자가 요구한 정보를 제공하고 계속된 대화진행을 위해 적절한 한국어를 생성해 주는 한국어 생성부를 거치게 된다. 본 논문에서는 호텔 예약이라는 정해진 영역하에서 자연언어처리에 의해 추출한 술어, 각 명사구들의 의존관계치 및 의미제약치 정보들을 이용하여 문맥처리와 화제처리를 수행함으로서 더욱 효율적인 질의응답 시스템을 구현할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 격조사의 구문적인 특성을 이용하여, 수식어까지 포함한 명사구 추출 방법을 연구한다. 명사구 판정을 위해 연속적인 형태소열을 문맥정보로 사용하던 기존의 방법과 달리, 명사구의 처음과 끝 그리고 명사구 주변의 형태소를 이용하여 명사구의 수식 부분과 중심 명사를 문맥정보로 사용한다. 다양한 형태의 문맥정보들은 최대 엔트로피 원리(Maximum Entropy Principle)에 의해 하나의 확률 분포로 결합된다. 본 논문에서 제안하는 명사구 추출 방법은 먼저 구문 트리 태깅된 코퍼스에서 품사열로 표현되는 명사구 문법 규칙을 얻어낸다. 이렇게 얻어낸 명사구 규칙을 이용하여 격조사와 인접한 명사구 후보들을 추출한다. 추출된 각 명사구 후보는 학습 코퍼스에서 얻어낸 확률 분포에 기반하여 명사구로 해서될 확률값을 부여받는다. 이 중 제일 확률값이 높은 것을 선택하는 형태로 각 격조사와 관계있는 명사구를 추출한다. 본 연구에서 제시하는 모델로 실험을 한 결과 평균 4.5개의 구를 포함하는 명사구를 추출할 수 있었다.
데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.
기존의 프로그램 슬라이스에 관한 정의들은 주로 프로그램 변수들간의 문법적인 관계만을 고려한다. 이에 반해, 이 논문에서는 프로그램 변수들간의 의미론적인 관계를 고려함으로써 기존의 슬라이스보다 더 정확한 프로그램 슬라이스를 구할 수 있는 명세 기반 슬라이싱 기법을 제시한다. 명세 기반 슬라이스는 선행 조건, 후행 조건의 쌍으로 주어진 프로그램의 명세에 대해 원래 프로그램의 행위와 올바름을 보존하는 프로그램 문장들의 부분집합으로 구성된다. 명세 기반 슬라이싱 기법은 주어진 명세에 나타나 있는 프로그램의 기능과 관련한 프로그램 문장만을 다루기 때문에, 소프트웨어 공학의 여러 가지 문제들을 더욱 효과적으로 해결할 수 있도록 지원한다. 여러 적용 가능한 문제들 중에서도, 이 논문에서는 소프트웨어 재사용과 소프트웨어 재구성 과정이 명세 기반 슬라이싱 기법을 이용함으로써 어떻게 향상될 수 있는지를 보인다.
적용구문(Applikative Konstruktion)은 타동사 구문의 일종이며 적용동사(Applikatives Verb)는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다 적용동사가 자동사에서 타동사화 된 경우면 자동사에서는 없던 직접 목적어를 위한 슬롯이 적용형태소(Applikativmarker)를 통해 생긴다. 타동사에서 적용형태소의 삽입을 통해 변화된 적용동사는 두 개의 직접목적어를 취할 수 있는 동사의 특징을 나타내거나, 동사의 논항구조를 재배열하는 기능을 가진다. '논항구조 재배열'(rearrangement of argument structure)의 가장 전형적인 예는 타동사의 주변적인 참여자(peripherer Partizipant)를 적용동사를 통해 격상(Promotion) 시키는 반면 핵심참여자(zentraler Partizipant)는 격하(Demotion) 되는 구문이다. 즉 비 적용구문의 주변적인 참여자가 적용구문에서는 핵심참여자로서 직접목적어(direktes Objekt)의 통사적 기능을 가지는 것이다. 이러한 현상은 세계 여러 나라 언어에서 찾아 볼 수 있는데 본 논문에서는 독일어, 유카텍마야어, 인도네시아어, 캄베라어를 연구대상으로 삼았으며 이들 각 언어에서 어떤 참여자관계(Partizipantenrelation)가 적용구문의 직접목적어로 표현될 수 있는가를 살펴보았다. 이들 언어에서는 장소(Lokation)>수혜자($Benfizi\"{a}r$) & 수취인(Rezipient) > 동반자(Komitativ) > 기구(Instrument) 등의 순서로 가능하다. 이 것을 페터슨(1999)의 연구결과와 종합하여 살펴보면 적용구문의 직접목적어로 나타날 수 있는 참여자들의 순서는 루라기(2000)에 소개된 참여자의 원인연쇄(Kausale Kette)의 역순과 거의 일치하는 것을 볼 수 있는데 제일 자주 나타나는 참여자를 그 순서대로 보면 다음과 같다: 수혜자($Benefizi\"{a}r$) & 수취인(Rezipient)<장소(Lokation)>동반자(Komitativ) & 기구(Instrument)> 원인(Ursache). 이러한 순서를 우리는 '적용성의 위계'($Applikativit\"{a}tshierarchie$)라 부를 수 있으며 이것을 가능한 많은 언어에 유효한 언어의 보편성 중의 하나가 될 수 있다는 가설을 제기해 본다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제3권1호
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pp.14-25
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1992
아동기의 반사회적 행동(Antisocial behavior)은 성인기의 장애로 이어지며(Robins, 1974) 최근 우리 나라에서도 청소년 비행과 범죄의 저연령화, 집단화, 재범화등의 문제점을 드러내고 있음을 볼때 아동기의 반사회적 행동은 새삼 관심을 집중시켜야 할 특성이다. 본 논문은 현행 법상 형사적 벌을 면하게 되는 14세미만의 아동들을 대상으로 그동안 충분히 논의되어왔던 변인들을 제외하고 새로 논의되고 있는 사회적 환경에 대한 인지기능과 학습적 기능과 반사회적행동간의 관련여부를 알아보고자 하는데 목적이 있다. 본 연구의 피험자는 저연령과 고연령집단, 반사회적행동 아동집단과 일반아동집단에 따라 구분되어 배치된 총 64명의 아동들로써 사회적 환경지각 가운데 친구지각, 지인지각, 좌절상황지각을 측정했으며, 학습적 기능측정은 시각운동통압면, 쓰기표현면, 문법구성면에서 이루어졌다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 친구시각면에서 반사회적행동 아동들은 일반아동에 비해 친구를 더 지지적인 관계로 지각하고 있었으며, 지인지각에서는 일반아동과 차이가 없었다. 둘째, 좌절상황지각면에서 일반아동들이 내벌적인 공격방향을 반사회적행동 아동집단보다 더 사용하고 있으며, 반사회적행동 아동들이 장해를 더 예민하게 지각하고 있으며, 반응의 형태에서도 반사회적행동 아동들이 문제를 해결하려는 의욕이 적음을 알 수 있었다. 세째, 학습기능측정결과에서는 시각운동통합력, 쓰기표현력, 문법완성력 모두에서 일반아동이 의의있게 우세함을 알 수 있었다. 그러므로 반사회적행동 아동들의 학습적기능의 결함상태를 확인할 수 있었다.
본 논문은 한국어에 대해서 구묶음을 수행한 후에 의존구조를 분석하는 방법을 제안한다. 의존구조 분석은 단어의 지배어를 결정하는 과정이다. 지배어를 정할 때, 문법적인 지배어를 정할 것인지 의미적인 지배어를 정할 것인지가 고질적인 문제이다. 일반적으로는 문법적인 지배어를 정하고 있다. 예를 들면 문장 "밥을 먹고 싶다"에서 어절 "먹고"의 지배어로 "싶다"를 정한다. 그러나 "싶다"는 보조용언으로 의미적으로 지배어가 될 수 없다. 이와 같은 방법으로 구문을 분석하면 의미분석을 위해서 또 다른 변환이 있어야 한다. 본 논문에서는 이런 문제를 다소 완화하기 위해서 구묶음을 수행한 후에 구문을 분석하는 방법을 제안한다. 구묶음은 문장을 구성성분 단위로 분할하는 과정이며 구성성분은 내용어 말덩이와 기능어 말덩이로 구성된다. 구묶음을 수행하면 구문 분석의 입력이 되는 문장 성분의 수가 줄어들므로 구문 분석 속도가 개선될 수 있으며, 문장에서 중심어를 중심으로 하나의 말덩이로 묶이므로 말덩이에 대해서만 그 의존 관계를 파악할 수 있어 구문 분석의 효율성을 높일 수 있다. 본 논문은 세종의존말뭉치를 사용해서 성능을 분석했으며 UAS와 LAS가 각각 86.48%와 84.56%였으며 입력의 노드 수도 약 22% 정도 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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