본 연구는 현행 초등 수학 교과서 내 주요 용어의 정의 및 단원평가의 문장제에 사용된 표현을 구문론적 관점에서 문장 복잡성(Yngve, 1960)에 따라 비교분석하였다. 분석 결과, 교과서 내 용어의 정의와 문장제에 사용된 표현에서 저학년 교과서의 문장 복잡성이 낮게 구성되었고, 각 용어의 개별 특성에 따라 문장 구조 및 형태가 서로 다르게 나타나며, 전반적으로 간결하며 문장 복잡성이 낮게 해당 용어의 정의 및 문장제가 서술되었고 용어 정의의 문장이 문장제의 문장보다 복잡하게 구성되었음을 알 수 있었다. 초등학생이 복잡한 문장으로 인하여 수학적 개념 학습의 어려움을 겪지 않도록 교과서 내 문장을 명확하게 서술하고, 적절한 시각적 자료를 함께 제시하며, 개별 학습자의 문해 수준에 알맞은 설명을 보다 섬세하게 고려하여 제공하는 등의 노력이 필요하다.
본 연구는 조음속도를 사용하여 말더듬 성인과 일반 성인의 말운동 특성과 운동기술 학습 능력을 비교하고, 언어적 복잡성이 조음속도에 영향을 미치는지 살펴보았다. 연구 참여자는 말더듬 성인 11명, 일반 성인 11명이었다. 각 참여자는 길이와 구문적 복잡성이 다른 4개의 문장(짧고 단순한 문장, 길고 단순한 문장, 길고 복잡한 문장, 길고 구문적 오류가 있는 문장)을 반복해서 산출하였으며, 문장별로 전체 조음속도 및 문장산출 순서에 따른 조음속도를 측정하였다. 연구 결과, 언어적 복잡성과 상관없이 말더듬 성인은 일반 성인보다 전체 조음속도가 유의하게 느린 것으로 나타났다. 또한 긴 문장들이 짧고 단순한 문장보다 조음속도가 유의하게 느린 것으로 나타났다. 문장산출 순서에 따른 조음속도 비교 결과, 두 집단은 모든 문장에서 중간 4개 문장과 마지막 3개 문장의 조음속도가 첫 3개 문장의 조음속도보다 유의하게 빠른 모습을 보였다. 길고 구문적 오류가 있는 문장은 중간 4개 문장의 조음속도보다 마지막 3개 문장의 조음속도가 유의하게 빨라 지속적인 연습효과를 보인 반면, 다른 세 개의 문장들은 중간 4개 문장의 조음속도와 마지막 3개 문장의 조음속도에 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 말더듬 성인이 일반 성인보다 상대적으로 미숙한 말운동통제 능력을 보이는 것을 알 수 있었으며, 문장의 길이와 구문적 복잡성이 조음속도에 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 또한 말더듬 성인과 일반 성인은 문장을 반복적으로 산출하며 조음속도가 빨라지는 연습효과를 보였으며, 연습효과가 나타나는 패턴은 두 집단이 비슷하다는 것을 알 수 있었다.
방정식의 활용 문제로 다루어지는 문장제는 학생들의 흥미를 유도하고 수학의 유용성을 보여줄 수 있는 것이지만, 학생들이 해결하기에는 여러 어려움이 있다. 본 연구는 학생들이 수학 문장제를 해결하는데 영향을 줄 수 있는 요인들을 언어적 측면과 인지적 측면에서 조사하였다. 언어적 요인에는 텍스트 기반, 실세계, 상황 모델이 있었는데, 학생들은 문장의 텍스트 기반에서 방정식의 상황 모델로 해석하는 것을 어렵게 생각하고 있었으며, 상황 모델에서 학생들은 많은 오류를 보였다. 인지적 측면에서는 방정식을 세우는 스키마와 해결 전략, 식의 복잡성 수준을 조사하였는데, 방정식을 세울 때 학생들은 복잡성 수준을 고려하기보다는 교사의 지도 내용에 따라 전략을 선택하는 경향이 있었다. 그리고 설탕의 양이나 농도, 설탕물의 양을 혼동하는 경향이 강했다. 본 연구의 결과를 통해 문장제에서 학생들에게 제시되는 문제가 해결하기에 얼마나 복잡한지, 학생들이 주로 어떤 전략을 선택하는지, 방정식의 문제 유형별로 발생하는 오류에 대해 알 수 있었다.
단문 분할은 한 문장에 중심어인 용언이 복수개인 경우 용언을 중심으로 문장을 나누는 방법이다. 기존의 방법은 정형화된 문장의 경우 효율적인 결과를 얻을 수 있으나 구문적으로 복잡한 문장인 경우는 한계를 보였다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 구문 정보의 단문 분할이 아닌 의미 정보를 활용하여 복잡한 문장을 효율적으로 단문으로 분할하는 방법을 제안한다. 정형화된 문장의 경우와 달리 일상적인 문장은 문장의 구조적 애매성이나 조사의 생략 등이 빈번하므로 의미 수준에서의 단문 분할이 필요하다. 본 논문에서는 의미 영역에서 단문 분할의 할 경우 기존의 방법들의 애매성을 해소할 수 있다는 점을 보인다. 이를 위해, 먼저 하위범주화 사전과 시소러스의 의미 정보를 이용하여 용언과 보어 성분간의 의존구조를 1차적으로 작성하고 이후 구문적인 정보와 기타 문법적인 지식을 사용하여 기타 성분을 의존구조에 점진적으로 포함시켜가는 이단계 단문 분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 이단계 단문 분할 방법의 유용성을 보이기 위해 ETRI-KONAN의 말뭉치 중 20,000문장을 반 자동적인 방법으로 술어와 보어 성분간의 의존구조를 태깅한 후 본 논문에서 제안한 방법과 비교하는 실험을 수행한다.
구분분석은 문장을 분석하여 문장의 구문 구조를 밝히는 작업으로, 문장이 길어질수록 문장의 중의성이 높아져 구문분석 복잡도를 증사시키고 성능이 떨어진다. 구문분석의 복잡도를 감소시키기 위한 방법 중 하나로 구묶음을 하는데 본 논문에서는 하나의 명사처럼 쓰일 수 있는 둘 이상의 연속된 명사, 대명사, 수사, 숫자와 이를 수식하는 관형사, 접두사 및 접미사를 묶어서 복합명사 상당어구라고 정의하고 복합명사 상당어구 인식 시스템을 제안한다. 본 논문은 복합명사 상당어구 인식을 기계학습을 이용한 태그 부착 문제로 간주하였다. 문장 내 띄어쓰기, 어절의 어휘 정보, 어절 내 형태소들의 품사 정보와 품사-어휘 정보를 함께 자질로 사용하였다. 실험을 위하여 세종 구문분석 말뭉치 7만여 문장을 학습과 평가에 사용했으며, 실험결과는 95.97%의 정확률과 95.11%의 재현율, 95.54%의 $F_1$-평가치를 보였고, 구문분석의 전처리로써 사용하였을 때 구문분석의 성능과 속도가 향상됨을 보였다.
한국어로부터 자연스러운 영어 역어문장을 생성하기 위한 정보를 사전에 일관성있게 수록하는 방법을 제시하였다. 기계번역의 각 과정에서 필요한 정보는 가장 적당한 형태로 사전으로부터 제공되어야 하는 것이 일반적인 방법이다. 그러나 한국어는 어순의 부분적 자유성, 어미의 복잡한 활용규칙, 조사의 다양한 쓰임새로 인해 이러한 규칙들의 정보를 일관되게 사전에 수록하기가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 한국어 문장과 역어 문장을 단어나 구 혹은 절등의 구성요소들의 다대다 매핑규칙을 찾고 이들 규칙을 적당한 형태로 사전에 수록하여야하는 어려움에서 벗어나 문장대 문장구조를 직접대응시켜 구구조단위로 분석된 형태의 부분 파서트리 형태의 트리구조를 역어와 함께 사전에 수록하므로써 사전정보를 손쉽게 구축, 유지하고자 하였다. 또 이들 정보를 추출해내는 알고리즘을 사용함으로써 주어진 한국어 문장에 대해 사전에 수록된 가장 자연스러운 형태의 역어문장을 생성할 수 있도록 하였다.
본 연구는 고려말에 저자미상의 실용적인 목적으로 만들어진 외국어 교재 "노걸대"에 대하여 어떻게 고려말부터 조선 500년 동안 지속적으로 외국어 교재로 사용될 수 있었는지 외국어 교재로서 그 지속성의 가치는 어디에 있는지를 알아보고자 하는데 있다. 이를 위해서 "노걸대"에 있는 대화문 구성된 의사소통 상황별로 정광의 "노걸대" 역주본에 나와 있는 106편의 대화를 만남(12편), 숙박(17편), 대도행(21편), 대도 생활(34편), 귀국(11편)으로 구분하여 평균문장길이, 어휘길이, 타입-토큰 비율, 본동사 앞 단어 수, 명사구 평균 수식어수 항목 측정치를 활용하여 외국어 교재로서의 계열성을 파악하고자 한다. "노걸대"는 제시된각 의사소통기능에서 일부 명사구 내의 계열성이 무시된 경우를 제외하면 전체적으로 복잡도의 계열성을 확인할 수 있었다. 문장 길이, 문장의 복잡도 계열성은 전체적으로 확인되었다. 어휘의 다양성은 계열성이 제대로 구성되었다고 볼 수는 없으나 어휘의 반복율이 높은 것은 기본적인 어휘의 사용이 많이 이루어졌다는 것을 의미한다.
프로그램 슬라이싱은 프로그램의 특정 문장에서 변수에 영향을 주는 문장들을 분해하는 방법으로 디버깅, 최적화, 프로그램 유지보수, 테스팅, 재사용 부품 추출 그리고 프로그램 이해를 포함하는 여러 응용 분야들에서 그 유용성을 확인할 수 있다. 본 논문은 포인터 변수와 포인터 변수에 의해 참조되는 동적 객체, 구조체, 배열을 포함하는 프로그램에 대한 정확한 슬라이스 생성에 관한 연구이다. 포인터 변수와 같은 복잡한 구조를 가지는 프로그램에서 포인터 변수나 포인터 변수가 참조하는 객체의 상태를 파악하기 위해서 객체 참조상태 그래프를 제시한다.
한국어 생성기의 성능은 여러 가지 요소로 평가될 수 있다. 속도, 생성 문장의 복잡성 등 여러 가지 요소가 평가 대상이 될 수 있다. 그 중에서 가장 중요한 요소로 평가될 수 있는 것은 생성되는 문장이 얼마나 자연스러운 것인가 하는 것이다. 자연스러움의 정도는 정확히 측정할 수 없지만 그 중에서 어절의 순서 배치, 대응되는 정확한 어휘의 선정, 조사, 어미 등의 적절한 선정을 들 수 있다. 본 논문에서는 특정한 양상을 술어가 가질 때 주격조사의 선정에 주안점을 두었다. 기존의 생성기[l,3,7,9]에서는 대표격 조사 '가(무종성)'나 '이(유종성)'를 사용하였는데 양상을 동반할 때에는 '는(무종성)'이나 '은(유종성)'을 사용하는 것이 더 자연스럽다는 것을 보이도록 하겠다.
문서요약은 여러 개의 하위 주제로 구성되어 있는 문서에 대해 문서의 복잡도를 줄이면서 하위 주제를 모두 포함하는 요약문을 생성하는 것이 목적이다. 본 논문은 그래프 분할을 이용하여 하위 주제별로 중요 문장을 추출하는 요약시스템을 제안한다. 문장별 공기정보에 의한 단어의 연관성 분석을 통해 선정된 대표어를 이용하여 문서를 그래프로 표현한다. 그래프는 연결정보에 의해 하위 주제를 의미하는 부분 그래프로 분할되며 부분 그래프는 긴밀한 관계를 갖는 문장들이 클러스터링된 형태이다. 부분 그래프별로 중요 문장을 추출하면 하위 주제별 핵심 내용들로만 요약문을 구성하게 되어 요약 성능이 향상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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