• 제목/요약/키워드: 문법관계

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한국 영어 학습자의 관점에서 본 통합과 분리 형태초점교수법 (Integrated and Isolated Form-focused Instruction from Korean EFL Learners' Perspective)

  • 강동호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.123-130
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    • 2018
  • 본 연구의 목적은 한국대학생의 통합과 분리 형태초점 교수법에 대한 견해를 조사하고, 이러한 견해가 집중도와 문법학습의 믿음과 어떠한 상관관계가 있는 지, 추가적으로 수준별 성별 차이점을 조사하는 것이다. 본 연구의 목적을 위해서 서울소재 대학생 157명을 대상으로 실시한 설문지 조사 결과를 상관관계분석과 T 검정을 사용하여 분석하였다. 참여 학생들은 통합 형태초점교수법을 선호하는 것으로 나타났으며, 통합 형태초점교수법의 선호도는 학습자의 영어 수업시간의 집중도와 영어 수준과 유의미하게 연관성이 있다는 것을 보여준다. 다른 한편으로 분리 형태초점 교수법의 선호도는 학습자의 문법에 대한 믿음과 유의미한 상관관계를 보여주었고 수준별 성별로 모든 학생들이 공통적인 결과로 나타났다. 결론적으로 통합 형태초점 교수법은 학습자의 집중도와 영어 수준에, 분리 형태초점 교수법은 학습자의 문법 학습에 대한 믿음에 영향을 받는다는 것을 알 수 있다. 결론적으로 교실현장에서 통합 형태초점교수법을 사용할 필요하며, 이러한 접근도 학습자의 수준과 집중도를 고려할 필요가 있다는 것을 보여준다.

통사적 제약규칙에 기반을 둔 의존문법 구문 분석의 성능 향상 (Performance Improvement of Dependency Parser using Syntactic Constraint Rules)

  • 남웅;김혜미;권혁철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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    • pp.353-355
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    • 2013
  • 한국어는 어근의 형태가 변하는 굴절어인 영어와 달리, 한 어절이 어근과 접사가 결합하여 각자 고유한 의미를 지닌다. 이 때문에 하나의 어절에 대한 형태소 분석 후보가 여러 개가 나올 수 있어 구문 분석을 더욱 어렵게 만든다. 본 논문에서는 한국어의 통사적 특성에 적합한 의존문법을 이용하여 구분 분석을 수행한다. 모든 형태소 분석 후보에 의존관계를 부여하고 통사적 제약규칙을 통해 의존관계를 줄여나간다. 특히, 기존의 통사적 제약규칙에 형용사의 결합정보와 논항정보를 이용한 통사적 제약규칙을 추가하여 생성 가능한 의존관계의 수를 줄인다.

한국어 내포 머리어 관계절의 통사적 특성과 습득 연구 (A Study of Syntactic Properties and Acquisition of Head-Internal Relative Clauses in Korean)

  • 조수근
    • 인지과학
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    • 제14권2호
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    • pp.49-56
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    • 2003
  • 이 논문은 한국어 내포 머리어 관계절의 통사적인 특징을 살펴보고 이 구문이 한국어를 모국어로 사용하는 아동들에 의해 어떻게 습득되는가를 조사하는데 그 목적이 있다. 먼저, 한국어 내포 머리어 관계절 구문의 통사적인 특징을 살펴보기 위하여 내포 머리어 관계절을 생성문법에 비추어 분석을 하였다. 이 분석을 통해, 한국어의 내포 머리어 관계절은 일반적인 외포 머리어 관계절에 비해 통사적으로 사용이 더 제한되어 있다는 것을 알 수 있었다. 다시 말해, 내포 머리어 관계절은 여러 개의 절을 넘어 관계화가 일어날 수 있는 외포 머리어 관계절과 달리 하나 이상의 절을 넘어 관계화가 일어날 수 없다. 또한 내포 머리어 관계절은 주어, 직접목적어, 간접목적어, 전치사의 목적어 등이 관계화될 수 있는 외포 머리어 관계절과 달리 단지 주어와 직접목적어만이 관계화가 가능하다. 그리고, 내포 머리어 관계절의 습득 연구를 위해 관찰 방법을 이용한 내포 머리어 관계절의 자료뿐만 아니라 이해도 측정 실험과 산출 실험을 이용한 자료도 같이 분석하였다. 이들 자료의 분석을 통해, 내포 머리어 관계절은 외포 머리어 관계절에 비하여 아동들이 이해하고 말하기가 더 쉽고 따라서 외포 머리어 관계절에 비해 아동들에 의해 더 일찍 습득됨을 알 수 있었다. 보통 내포 머리어 관계절은 성인들에게는 잘 사용되지 않는다고 알려져 있는데 아동들에게 특히 언어 발달 과정의 이른 시기에 있는 아동들에게 외포 머리어 관계절의 습득에 앞서 많이 사용되어진다는 습득 연구에서의 결과는 언어발달의 이른 시기에 있는 아동들이 내포 머리어 관계절을 어떻게 이용하는지를 말해준다. 다시 말해, 아동들은 언어 발달의 이른 시기에는 이해하고 말하기 어려운외포 머리어 관계절 대신 쉬운 내포 머리어 관계절을 임시적으로 사용하는 것으로 볼 수 있겠다. 실제, 외포 머리어 관계절은 언어 발달 과정에서 늦게 습득이 되는 것으로 보고되고 있다.

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흐름 그래프 형태를 이용한 함수형 프로그램 유사성 비고 (A Program Similarity Check by Flow Graphs of Functional Programs)

  • 서선애;한태숙
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제32권4호
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    • pp.290-299
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    • 2005
  • 컴퓨터와 소프트웨어의 사용이 증가하면서, 프로그램 소스의 도용(표절)이 사회적인 문제로 부각되고 있다. 이런 문제를 해결하고자 프로그램의 문법 구조를 비교하여 표절을 찾아내는 방법론이 제안되었지만, 간단한 프로그램 수정에도 표절을 찾아내지 못하는 한계를 가지고 있다 이 연구에서는, 문법 구조적인 정보 뿐 아니라, 프로그램식 간의 수행시 의존 관계를 드러내는 그래프를 이용한 프로그램 표절 감지 시스템을 제안한다. 이 방법론은 문법 정보 뿐 아니라, 수행시 의존 관계까지 비교 대상에 을림으로써, 수행시 의콘 관계를 변화시키지 못하는 프로그램 수정에 대해서도 프로그램 표절을 판별할 수 있다. 또한, 이 연구에서는 표절 프로그램이란 무엇인가를 엄밀하게 정의하고 이 표절 프로그램의 정의와 연구에서 제안된 표:늰 감별 그래프와의 관계를 보였다. 즉, 두 프로그램이 표절이라는 것은 표절 감별 그래프가 일치한다는 긴과 필요 충분 관계가 있음을 증명하였다. 또한 제안된 표절 감별 방법론을 실제적인 프로그래밍 언어인 IML 에 대해서 구현하였다. 구현된 도구를 통해서 실제 표절된 프로그램들을 감별한 결과, 기존의 방법에서 찾기 어려운 프로그램 표절을 제안된 방법론이 다룰 수 있음을 확인하였다.

L-시스템을 이용한 모듈형 신경망의 구조진화 (Evolution of Modualr Neural Networks by L-System)

  • 이승익;조성배
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.127-130
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    • 1997
  • 신경망은 입출력 관계가 명시적으로 표현되기 어려운 경우에 수집된 데이터를 이용하여 원래의 함수를 근사할 수 있느 특성이 있다. 최근에는 신경망의 모델링 성능을 향상시키기 위하여 여러개의 모듈을 기반으로 신경망을 구성하는 모듈형 신경망이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 린덴마이어 시스템(L-시스템)의 문법적 적용을 통하여 이러한 모듈형 신경망의 구조를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. L-시스템은 본래 식물의 성장과정을 기술하기 위하여 제안된 방법인데, 본 논문에서는 신경망의 모듈형 구조가 L-시스템의 문법을 통하여 적절히 결정됨을 보인다.

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자연어 처리 태스크에 대한 기계와 인간의 성능 상관관계 연구 (Exploring the Relationship Between Machine and Human Performance in Natural Language Processing Tasks)

  • 박서윤;김희재;이성우;강예지;장연지;김한샘
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.485-490
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    • 2023
  • 언어 모델 발전에 따라 사람과 유사하게 글을 생성하고 태스크를 수행하는 LLM들이 등장하고 있다. 하지만 아직까지도 기계와 사람의 수행 과정에 초점을 맞추어 차이점을 드러내는 연구는 활성화되지 않았다. 본 연구는 자연어 이해 및 생성 태스크 수행 시 기계와 인간의 수행 과정 차이를 밝히고자 하였다. 이에 이해 태스크로는 문법성 판단, 생성 태스크로는 요약 태스크를 대상 태스크로 선정하였고, 기존 주류 사전학습 모델이었던 transformer 계열 모델과 LLM인 ChatGPT 3.5를 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 문법성 판단 시 기계들이 인간의 언어적 직관을 반영하지 못하는 양상을 발견하였고, 요약 태스크에서는 인간과 기계의 성능 판단 기준이 다름을 확인하였다.

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확률파싱오토마타 모델 (A Model of Probabilistic Parsing Automata)

  • 이경옥
    • 정보과학회 논문지
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    • 제44권3호
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    • pp.239-245
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    • 2017
  • 확률문법은 자연어처리에서 사용되며, 확률문법에 대한 구문분석의 결과인 파스는 문법의 확률을 그대로 보존해야 한다. 대표적인 구문분석방법인 LL 파싱과 LR 파싱의 확률파싱 가능성을 살펴볼 때 LL 파싱은 문법의 확률정보를 그대로 유지하는 반면에 LR 파싱은 그렇지 않다. 확률문법과 확률파싱오토마톤과의 관계에 관한 기존 연구로 확률보존조건을 충족하는 오토마톤의 특성에 관한 연구는 진행된 바 있다. 그렇지만, 현재로서는 확률보존조건을 충족하는 오토마톤 생성모델에 관해서는 알려진 바가 없다. 본 논문에서는 단일상태파싱오토마타에 기반한 확률파싱오토마타 모델을 제안한다. 제안 모델로부터 생성되는 오토마톤은 확률보존조건을 보장하기에 별도의 확률파싱 가능 여부를 테스팅하는 단계가 불필요하고, 별도의 확률 함수를 정의하지 않아도 된다. 또한 매개인자를 적절하게 선택하여 효율적인 오토마톤의 생성이 가능하다.

LR 테크닉을 이용한 형태소 분석 (Morphological Processing with LR Techniques)

  • 이강혁
    • 인지과학
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    • 제4권2호
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    • pp.115-143
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    • 1994
  • 본 논문은 LR 파싱기법을 이용한 확장된 두단계(two-level)형태소분석 모델을 제시한다.LA기법을 이용한 두단계 모델은 효율적 형태소분석 뿐만 아니라 Koskenniemi(1983)의 모델보다 형태론적 현상에 대한 보다 높은 기술성(descriptive adequacy)을 획득한다.이를 위해 두단계 모델은 자질기반의 문맥자유문법(feature-based CF grammar)에 근거한 독립적인 형태/통사모듈에 의해 확장된다.문맥자유문법에 근거한 단어문법(word grammar)을 채택함으로써 확장 모델은 하위사전의 중복현상을 피하면서 비연속적 의존관계(discontinuous dependencies) 를 가지는 복합어 등을 처리할 수 있다.또한 파싱테이블에 명시된 LR 예측은 형태소분석기로 하여금 사전탐색시간을 줄일 수 있도록 도와준다.

대화체 번역을 위한 논항 구조에 기반한 한국어 분석 (A Korean Analysis based on Argument Structures for Spoken Language Translation)

  • 정천영;서영훈
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제28권4호
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    • pp.380-387
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    • 2001
  • 본 논문에서는 대화체 번역을 위한 논항 구조에 기반한 한국어 분석에 대하여 기술한다. 논항구조 기반 문법은 순서에 관계없이 기술된다. 따라서 한국어 부분 자유 어순 특성으로 문법이 방대해지는 문제점을 해결할 수 있다. 또한, 서술어가 지배하는 논항이 문법으로부터 선택됨으로서 대화체가 갖는 특성인 간투어나 중복 발화 현상 등을 효과적으로 해결할 수 있다. 실험을 위하여 사용된 데이터는 ‘여행 안내’ 영역 중에서 1,335개의 훈련된 발화문과 420개의 훈련되지 않은 발화문이다. 실험 결과 훈련된 발화문에서는 99.7%, 훈련되지 않은 발화문에서는 93.3%의 분석 성공률을 보였다.

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기계학습기법을 이용한 영어작문 문장 수준평가 시스템 (A English Composition Level Assessment System Using Machine Learning Techniques)

  • 엄진희;곽동민
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.1290-1293
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    • 2013
  • 본 논문은 문장 내에서 나타나는 어휘간의 관계를 통해 표현 수준을 자동으로 평가할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 영어에세이 코퍼스 내의 문장에서 발생하는 철자 및 문법의 오류와 함께 어휘와 문법 패턴에 따른 표현난이도를 평가할 수 있는 자질을 생성하고 다양한 기계학습기법을 사용하여 문장의 수준을 평가하고자 하였다. 또한 기존에 연구되어온 규칙기반의 문장 평가시스템을 구현하고 기계학습기법을 이용한 문장 평가시스템과 비교하였다. 이를 통해 철자 및 문법의 오류율뿐만 아니라 표현난이도를 평가할 수 있는 자질들이 유용함을 확인할 수 있었다. 영어작문 문장의 수준평가를 위해서 국내 학생들의 토플 에세이 코퍼스를 수집하여 2,000문장을 추출하였고, 4명의 전문평가자들을 통해 6단계로 평가하여 학습 및 테스트 세트를 구성하였다. 성능척도로는 정확률과 재현율을 사용하였으며, 제안하는 방법으로 67.3%의 정확률과 67.1%의 재현율을 보였다.