본 연구의 목적은 기계번역을 활용한 대학교 영어쓰기 수업에서 한-영 기계번역 결과물에 나타난 형태적 및 구문적 오류 유형과 그에 대한 원인을 분석하기 위한 것이다. 한국의 EFL 대학생 7명이 연구에 참여하였으며, 그들은 한 학기동안 총 3회의 영어쓰기 과제를 수행하였다. 본 연구에서는 학생들이 제출한 영어쓰기 결과물 중 기계번역 결과물에 나타난 형태적 및 구문적 오류의 유형을 분석하였으며, 우리말 초고와 비교 분석을 통하여 그 원인을 찾아보고자 하였다. 분석결과, 기계번역 결과물에서 가장 많이 발생한 오류는 문장구조와 표기법 관련 오류였으며, 기계번역 결과물에서 발생한 대부분의 오류는 한국어 원문의 오류로 인하여 발생한 것으로 파악되었다.
본 연구는 언어학의 학파를 떠나 주목받고 있는 논항변이의 현상을 통사 ㆍ 의미론적으로 분석하고자 하였다. 논항변이의 현상을 동사의 특성에 따라 분류한 Levin(1993)을 기초로 Dowty의 의미론적인 해석을 시도하였다. 통사적으로 동일한 구조를 보이는 문장에서 동사의 논항이 바뀌면 의미의 변화가 있는 경우가 연구의 초점이 되고 있다. 의미변화가 초래됨을 기초로 각 동사의 유형을 통사적으로 분류하는데 그치지 않고, 그 부류의 문장들의 의미가 어떠한 영향을 받게 되는가를 고찰하였다. 우선 논항변이 현상을 보이는 동사를 Touch형, Hit형 Cut형, 그리고 Break형 동사로 분류하고 각 동사가 보이는 논항변이 현상에 따라 Middle alternation, Body-part possessor Ascension, Conative Alternation에 각각 어떻게 나타나는지를 점검한다. 이러한 분류에 기초하여 각각의 alternation에 의미론적인 해석을 하고자 시도한 것이다.
최근 '영어 회화'에 대한 국민적 관심이 지속되고, '스마트폰 게임'이 게임 산업의 주류로 급부상하고 있다. 이에 본 논문에서 영어 회화 학습과 스마트폰 게임을 접목하여 '영어 회화 학습을 위한 스마트폰 기능성 게임'을 설계 및 구현하였다. 영어 문장 패턴 구조를 단어, 구문, 문장으로 나누어 단계적 반복학습을 유도하였으며, 스테이지별 다른 유형의 게임을 통하여 흥미를 제공하고자 하였다. 그러나 테스트 결과 지속적인 사용자 흥미 유발에는 보완되어야 할 부분이 도출되었으며 이를 개선하기 위한 게임의 변화요소 추가 및 난이도 조정 등의 연구가 뒤따라야 할 것이다.
뉴스 콘텐츠 등 웹을 통해 제공되는 많은 정보들은 불필요한 클러터를 많이 포함하고 있다. 이러한 클러터들은 문서의 요약, 추출, 검색과 같은 자동화된 정보처리 시스템의 구축을 어렵게 한다. 본 논문에서는 웹 뉴스 콘텐츠를 추출하고 이를 요약하는 시스템을 구축하고자 한다. 추출 시스템은 HTML로 된 뉴스 콘텐츠를 입력받아 DOM 트리와 유사한 요소 트리를 구축하며, 이 요소 트리에서 HTML 태그의 하이퍼링크 속성을 갖는 클러터를 제외하면서 본문을 추출한다. 추출 시스템을 통해 추출된 본문은 요약시스템으로 전달되어 핵심 문장이 추출된다. 요약 시스템은 공기관계 그래프를 이용하여 구성한다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 추출된 요약 문장은 SMS와 같은 메시지 서비스를 통하여 PDA이나 모바일 폰 등에 전송될 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷 쇼핑몰 분야에서 한국어 인터페이스에 대한 필요성이 대두되면서 이와 관련한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 기존 연구들의 문제점은 다른 응용 분야에 대한 확장성이 떨어지고, 대화식 질의 문장을 처리하기 위해 필요한 상황 지식을 사용할 수 없다는 것이다. 확장성을 위해 한국어 인터페이스는 내부 구현의 변경 없이 도메인 지식의 교체만으로 다른 분야에 대한 적용이 쉬워야 한다. 아울러, 한국어 질의 문장을 SQL이나 ACL과 같은 여러 응용 분야의 인공 언어에 쉽게 변환할 수 있으려면 모호성이 전혀 없는 의미 구조로 표현되어야 한다. 이렇게 표현된 의미 구조는 상황 지식의 표현과 적용을 용이하게 한다. 본 논문은을 Sowa의 개념 구조를 이용하여 의사 의미 구조를 유형 정의, 관계형 정의, 액터와 같은 도메인 지식베이스를 이용하여 표준 의미 구조로 변환하는 시스템을 제안한다. 본 논문은 먼저 필요한 도메인 지식베이스의 종류와 역할 등을 설명하고, 상황 지식을 이용하여 불완전한 의미 구조를 완전한 의미 구조로 변환하는 방법을 보인다. 아울러, 같은 의미를 갖는 여러 형태의 의사 의미 구조가 하나의 표준 의미 구조로 변환됨으로서 시스템의 일관성을 유지하는데 용이함을 보일 것이다. 본 시스템에서 생성한 의미구조는 중간 언어의 역할을 하므로, 제안하는 한국어 인터페이스 시스템은 데이터베이스 분야뿐만 아니라 에이전트 분야, 시맨틱 웹 분야 등에서도 손쉽게 적용할 수 있다는 장점을 가진다.
본 논문에서는 법령 온톨로지 구축을 위해 법령의 구조적 특징과 요소 간의 관계에 대해 분석 정리하고 정리된 내용을 바탕으로 OWL DL 수준의 매핑 규칙을 제안한다. 제안하는 매핑 규칙은 국내 법령 관계의 상-하위 구조, 법령의 고유 속성, 법률 간의 참조 관계와 같은 구조적인 관계의 TBox를 구축하는 방법과 법률 문장을 분석하여 조문 규정 별로 나타나는 문장의 패턴 유형을 선별, ABox로 구축될 수 있는 요소를 표현한다. 제안된 매핑 규칙은 일반 텍스트로 설명되고 있는 국내의 법령을 컴퓨터가 이해 가능한 수준의 정보로 변환 되어 법령 지식 베이스로 활용 가능하다.
질의응답시스템을 구축하는데 있어서 사용자 질의로 입력된 자연어 문장을 문법적 또는 의미적으로 완벽하게 분석하는 작업과 그 질의에 대한 정확한 답변을 찾아내는 작업은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 질의응답시스템 구축의 난제를 극복하기 위해, 문서 말뭉치에 기반하여 질의문을 자동 생성, 저장하여 이를 키워드로 검색하는 새로운 방식의 시스템을 제안한다. 질의문 생성을 위한 기본 아이디어는 수집 문서의 주요 문장에 대해 고유명사인식 기술을 활용하여 사람, 사물, 장소, 시간 등의 고유명사를 인식한 후, 각 고유명사에 해당하는 자연어 질의문을 생성하는 것이다. 질의문은 두가지 유형인 단순형 및 문장구조유지형 질의문으로 구분한다. 시스템은 이렇게 준비된 질의문 데이터베이스를 가지고 입력된 검색 키워드에 대하여 관련 질의문과 답변을 쉽게 얻을 수 있다. 본 연구의 관건은 생성된 질의문이 명확한 해답을 도출할 수 있는 의미있는 질의문을 생성하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 질의문의 원천이 되는 평서문장을 선별하는 원칙과 선별된 평서문으로부터 의미있는 질의문을 생성하는 방법론을 제시한다.
이 연구는 정보관리학회지의 초록의 현황에 대한 조사와 분석을 통해 초록의 특징을 진단하고자 한다. 이를 위해 학회지의 저자초록을 중심으로 초록의 구성요소, 초록의 유형 등을 분석하였다. 대상초록은 1984년부터 2015년까지 간행된 학회지 논문이다. 그 결과 수록논문은 1,168편, 지시적 초록은 96.6%, 통보적 초록은 3.4%, 국어와 영어 병기 초록은 99.5%였다. 연구방법에서 문헌사례 52.8%, 설문조사 21.1%, 실험이 26.1%였다. 문단과 문장에서 1문단이 92.1%, 2문단 이상이 7.9%, 5문장 이하가 79%, 6문장 이상이 21%, 1인칭 사용이 90.5%로 나타났다. 주제영역은 도서관/정보센터경영 19.4%, 정보서비스 17.3%, 정보공학 16.4%, 정보검색 15.1%, 계량정보 9.6% 등의 순으로 나타났다.
초등학교에서 자연수의 혼합계산은 사칙계산이 섞여 있는 수식의 계산 순서를 알고 해결할 수 있는 능력을 길러 주는데 초점을 두고 있다. 이런 목표에 비추어 본 연구에서는 초등학생 67명과 예비교사 57명을 대상으로 수식과 문장제로 이루어진 검사지를 이용하여 혼합계산에 대한 해결 정도와 오류 유형을 분석하였다. 검사 결과, 초등학생들은 수식과 문장제로 된 혼합계산에서 86.2%와 73.5%의 정답률과 수식에서 계산 순서의 오류, 문장제에서 수식을 구성하지 못하는 오류를 나타내었다. 예비교사들의 경우에 나타난 몇 개의 오류와 해결과정에 비추어 혼합계산이 이루어지는 식의 계산 원리와 규약을 이해할 수 있도록 교과 교육 내용을 유의해서 지도할 필요를 제시하였다. 또한 검사 결과를 통해 혼합계산 시 괄호 사용의 유무와 적절성, 등호 개념의 사용 방법에서 문제점을 확인할 수 있었다.
본 논문은 텍스트의 응집도 측정과 텍스트 자동생성 시스템을 위한 기초기술 중 하나인 문장정렬 과제에 대한 연구로, 개체기반적(entity-based) 접근의 한 유형인 개체격자 모형(Entity-Grid model)과 벡터공간 모형에 기반한 LSA(Latent Semantic Analysis)를 모두 시도하고 결과를 서로 비교하였다. 개체격자 모형에 대한 기존 연구들에서 논의된 명사들의 통사역(syntactic role) 정보가 한국어 텍스트 정렬과제에 미치는 영향을 실험하고자 하였으며, 기존 독일어권 응용연구 결과와는 달리 긍정적인 결과를 얻었다. 이 과정에서 한국어의 격조사를 활용하는 전략을 취했으며, 이는 한국어의 격표지 정보가 한국어 텍스트의 응집성을 측정하는 데에 유용할 수 있다는 점을 보인 것이다. 그리고 개체격자 모형을 통한 결과를 LSA 기반 모형결과와 비교하여 양 모형의 장단점과 향후 개선점을 아울러 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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