본 연구는 번역기를 활용한 영작문 수업에서 대학생들이 작성한 비즈니스 이메일 영작문에 나타난 오류를 분석하고 설명하려는 연구이다. 연구는 취업실무영어 수업을 수강한 대학생들이 3가지 과제에 대해 작성한 21개 이메일을 분석하여 이에 나타난 문법오류를 분석 정리하였다. 이메일에 나타난 문법오류를 살펴보면, 동사의 용법을 제대로 알지 못해서 발생한 언어 내 오류가 가장 빈번했으며, 완료 시제를 사용해야 하는 문장에서 과거동사를 사용하는 시제에 관한 오류와 명사 앞에 정관사를 사용하지 않은 정관사 오류와 전치사 잘못 사용한 오류와 같은 언어 간 오류도 있었다. 문맥과 관련된 오류를 보면 지칭하는 명사에 맞게 단 복수대명사를 제대로 사용하지 못한 오류라던가, 문장을 연결하다가 생략할 수 없는 주어를 생략한 오류는 의미전달에 문제가 될 수 있는 심각한 오류이다. 이러한 오류분석을 통하여 영어를 학습하고 있는 학습자가 특정한 문법사항을 학습하는 데에 어려움을 겪고 있다는 것과 학생들의 영어능력 발달단계를 가늠해 주는 정보를 제공함으로 연구의 의미가 있다고 볼 수 있다.
인공지능은 현재 인공지능 번역기, 페이스 아이디와 같이 우리의 삶 다양한 곳에 적용되고 있으며 여러 가지 장점으로 많은 산업분야에서도 적용되고 있다. 본 연구는 매년 방대한 양의 콘텐츠들이 넘쳐나는 상황에서 인공지능을 적용한 카테고리 분류로 원하는 데이터를 추출함으로써 편의성을 제공한다. 본 연구에서는 텍스트 분류에서 두각을 나타내고 있는 LSTM(Long-Short Term Memory network)을 사용한 모델을 제안하며 자연어 처리에 적합한 구조를 가진 RNN(Recurrent Neural Network)과 BiLSTM(Bidirectional LSTM)을 사용한 모델과의 성능을 비교한다. 세 가지 모델의 성능비교는 뉴스 텍스트 데이터에 적용해 accuracy, precision, recall의 측정값을 사용해 비교하였고 그 결과 LSTM모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 LSTM을 사용한 텍스트 분류를 권장한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 실시간의 상황을 고려한 동적인 서비스를 제공하기 위하여 이전 연구를 통해 메타서비스 개념과 기술 규격, 메타서비스 라이브러리 구축 방법을 제안한 바 있다. 하지만, 제안한 프로세스는 각 단계에서 UML, OWL, OWL-S 기반의 분리된 모델을 생성하게 되고 모델간의 변환을 위한 일정한 체계를 제공하지 못하고 있다. 게다가, 다양한 온톨로지 언어와 온톨로지 편집 도구들, 제안한 메타서비스 규격에 대한 전문가의 개입을 전제로 한다. 본 연구에서는, 비전문가도 일관된 모델을 생성하고 메타서비스 라이브러리를 구축할 수 있도록 OWL 형식의 도메인 온톨로지에서 OWL-S 형식의 메타서비스 라이브러리로의 자동 변환 프로세스를 설계하고 이를 지원할 수 있는 시각 도구를 개발한다. 메타서비스 라이브러리 변환 프로세스는 일관성을 유지하면서 기존의 OWL 모델과 메타서비스모델을 조합하여 메타서비스 라이브러리에 대한 OWL-S 코드를 자동으로 생성하는 것을 목표로 한다.
자바의 최신 기능인 함수 인터페이스와 람다식에 대한 의미구조를 명세하는 것은 향후 유사한 기능을 설계할 때 참고할 수 있고 표준화하는 과정이나 최적화된 번역기를 구현하는 과정에서도 필요하다. 본 연구에서는 자바의 함수 인터페이스와 람다식에 대한 의미구조를 표현하기 위해 기존의 작용식을 수정하고 업그레이드해서 함수 인터페이스와 람다식의 정적·동적 의미구조를 표현하는 작용식 3.0을 새롭게 제시한다. 작용식 3.0에 명세된 의미구조를 자바로 구현해 자바 프로그램들에 대한 실행시간을 측정하고 시뮬레이션을 통해 작용식 3.0이 구현가능한 실제적인 의미구조 명세법인 것을 입증한다. 판독성(Readability) 측면, 모듈성(Modularity) 측면, 확장성(Extensibility) 측면, 융통성(Flexibility) 측면에서 대표적인 의미구조 표현법과 작용식 3.0을 비교하여 작용식 3.0의 우월성을 확인하고자 한다.
본 논문에서는 문법검사기나 기계번역과 같은 실제 응용 시스템을 위한 한국어 부분 구문분석의 처리 대상을 정의하고, 규칙에 기반한 한국어 부분 구문분석기의 구현에 대해서 논의한다. 부분 구문분석기는 기본적으로 여러 개의 형태소나 단어가 구문적으로 하나의 구조에 속한 경우 이를 하나의 덩어리로 묶어주는 역할을 수행하며, 동시에 부가적인 작업을 수행할 수 있다. 또한 부분 구문분석기는 다양한 형태로 표현된 부분 구조를 표준 형태소 구조로 바꾸어 줌으로써, 상위 모듈의 처리에서 그 결과를 용이하게 사용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 한국어 부분 구문분석을 위해서 수동으로 작성된 140여 개의 규칙을 이용하였으며, 각 규칙은 일반적인 규칙과 마찬가지로 조건부와 행위부로 구성되었다. 부분 구문분석의 효율성을 관찰하기 위해서 일반적인 구문분석과 부분 구문분석을 포함한 구문분석을 비교하였다. 실험을 통해서 전자가 후자에 비해 약 두 배의 레코드 수가 요구됨을 알 수 있었다.
본 논문은 "한한대사전"에 기재된 "사기 열전" 관련 어휘 가운데 드러나 보이는 5가지의 문제를 규정(옳게 바꿈)한 것이다. 필자는 크게 의미해석 오류수정, 의미해석 보충수정으로 나누어 설명하였다. 그 대강의 내용은 아래와 같다. 첫째, 의미해석 오류수정에서는 "가여", "교칙", "관채"의 풀이가 "한한대사전"에서 잘못 기재되어있음을 밝혔다. 독자로 하여금 혼돈을 일으키기 쉬운 그럴듯한 해석으로 본의를 상실한 한 경우가 대부분이었다. 각각은 "빌려 줌${\rightarrow}$주다", "정리함${\rightarrow}$옛 것을 제거하고 새롭게 꾸밈, 수식, 교정윤식(색)", "관찰하여 채택함. 살펴서 취함${\rightarrow}$(주의 깊게) 찾아보다, 물색하다"로 의미해석을 수정해 주어야 한다. 둘째, 의미해석 보충수정에서는 "효실", "심념"의 의미항목이 부족함을 언급하였다. 각각에 대하여 "실력을 드러내다", "깊은 시름에 잠기다"의 풀이를 보충해 주었다. 또한 국내외 학자들의 번역본을 비교해보면 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다. "가여" 항목은 정범진의 풀이가 가장 정확했다. "교칙" 항목은 박일봉, 왕리기, 양종현 학지달의 풀이가 비교적 타당했다. "관채"항목은 박일봉과 왕리기의 번역이 적합했다. "효실" 항목에서는 김원중이 올바른 해석을 했으며, "심념" 항목은 왕중의 번역이 가장 이상적이라고 사료된다.
가정환경 아동듣기평가 (Children's Home Inventory for Listening Difficulties, CHILD)는 청각장애 아동의 가정환경에서의 듣기 어려움을 평가하기 위한 부모용 설문지로 임상에서 널리 사용되고 있는 도구이다. 본 연구의 목적은 CHILD를 한국어로 번역하고 국내의 인공와우 착용 유아 및 학령기 아동을 대상으로 실시함으로써 검사의 내적 신뢰도를 평가하고 아동의 가정환경 내 의사소통 및 청각 이해도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 국내 인공와우를 착용한 청각장애 아동의 부모 55명(유아 27명, 초등 28명)을 대상으로 한국어 버전 CHILD 부모용 설문지 검사를 실시하였다. 내적일치도를 확인하였으며, 연령대(유아, 초등)와 평가요인(조용한 상황, 소음 상황, 먼거리 상황, 사회적 상황, 미디어 상황)를 비교하기 위하여 혼합요인 반복측정 분산분석 및 사후분석을 실시하였다. 그 결과, 한국어 버전 CHILD의 전체 크론바흐 알파값은 .96(조용한 상황 .96, 소음 상황 .93, 먼 거리 상황 .82, 사회적 상황 .93)이었다. 연령대와 평가요인 간 상호작용은 유의하지 않았으나, 초등 연령대의 점수가 유아 연령대에 비해 모든 상황에서 유의미하게 높았다. 전체 연령대에서 조용한 상황 요인이 가장 높은 점수를 보이는 것으로 나타났다. 유아와 초등 연령대 양쪽에서 가장 낮은 점수를 보인 것은 사회적 상황 요인이었으며 분석 결과, 인공와우 착용아동들은 사회적 상황이 다른 듣기 어려운 상황과 결합될 때 특히 어려워하는 것으로 나타났다. 본 연에서 CHILD 부모용 설문지를 한국어로 번역하고 국내 임상에 적용한 결과는 유효하였으므로 한국어 버전 CHILD를 국내 가정환경에서 활용할 수 있을 것이다.
속성 문법은 언어의 정적인 의미구조를 표현하는 형식적인 표기법으로 동적인 의미구조를 표현하기는 부적절하다. 동적 의미구조를 잘 명세하고 명세된 언어를 구현하기 위해서 기존의 속성 문법을 확장하여 언어 구현에 필요한 동적인 작용들(actions)을 잘 표현해야 한다. 본 논문에서는 속성 문법을 확장하여 정적이고 동적인 의미구조를 잘 표현할 수 있는 새로운 작용 식(action equation)을 제시한다. 제시된 작용 식(action equation)의 동적인 의미 구조로 부터 SIMP 언어의 점진 해석기(incremental interpreter)를 설계하고 구현한다. 점진 해석기는 언어 기반의 프로그래밍 환경에서 수정된 부분만을 번역하여 프로그램의 전체 실행 결과를 얻는 해석기를 의미한다. 본 해석기는 SUN 1000에서 Lex와 Yacc을 사용해서 C 언어로 설계하고 구현하였다. 예제 프로그램을 실행시켰을 때 배정 문이나 IF문의 경우는 매우 효율적이었고 Loop의 경우는 재실행될 필요가 있는 영향받는 명령문들이 적을수록 점진 해석이 더 효율적으로 수행된다.Abstract Attribute grammars are a formal notation which expresses the static semantics of programming languages, but they are not suitable for expressing dynamic semantics. To describe dynamic semantics and implement a specified language, we extend attribute grammars and present new action equations which describe static and dynamic semantics. The incremental interpreter of a SIMP language is designed and implemented from the dynamic semantics of presented action equations. The incremental interpreter is to translate only modified part in the language-based programming environments and have results of whole program.Our interpreter is implemented in C with Lex and Yacc on SUN 1000. When we execute example programs, the incremental evaluation of any assignment and IF statements executes efficiently. But in the case of loop, we execute efficiently when the effected statements to be reexecuted in the loop are of small number.
본 논문에서는 멀티미디어 타이틀 제작을 쉽고 효율적으로 할 수 있도록, 시공간 동기화 관리기를 이용한 멀티미디어 저작 시스템을 설계하고 구현하였다. 이를 위하여 타이틀 저작자의 설계 의도를 별도의 변화 과정을 거치지 않고 실제 타이틀 구성 로직으로 표현하는 흐름도 방식의 로직 생성기와 생성된 로직을 번역하여 실행하는 로직 인터프리터를 설계하였다. 아울러 멀티미디어 프리젠테이션에 필요한 미디어 데이타 간의 시${\cdot}$공간 동기화 정보를 관리하기 위한 동기화 관리기를 설계하였다. 특히 미디어 객체들 간의 시간적 관계를 동기화하기 위하여 시간 명세 모델과 그 모델의 형식 언어인 MRL를 설계하였다. MRL은 복잡한 시간 관계를 간결한 형태로 표현할 수 있는 좋은 표현력을 가지고 있으며 사용자의 의도에 따라 효과적으로 멀티미디어 프리젠테이션을 동기화시키는 것이 가능하다. 공간적 동기화를 위하여 표시 매체의 공간 상의 가시적인 크기와 접속점을 일치시키는 표시 화면 편집기를 구현하였다.
일본어는 한자, 히라가나, 가다가나 등 다양한 종류의 문자를 사용하며 이들의 혼용 비율이 매우 높아 띄어쓰기를 하지 않아도 문서의 가독성을 유지한다. ICOT 사전, EDR 사전, ATLAS I/JK사전 등 기존의 전자 사전에서 복합 자종의 표제어가 차지하는 비율(한자+히라가나의 표제어 제외)은 평균 8.8%로 그 수가 매우 작다. 따라서, 문장 내에서 자종의 변화는 단어를 구분하는 하나의 delimiter로 이용될 수 있다. 본 시스템에서는 형태소 분석의 전단계로 전처리기를 두어 자종정보(character type information)에 의한 fragment 분리 및 예외 단어, 정형표현 처리를 수행하며 각 fragment 의 형태소 분석 방법을 제시한다. 형태소 분석기는 전처리기의 처리 결과를 입력받아 각각의 fragment를 전처리기가 제시한 분석 방법에 따라 분석하여 입력 문장의 가능한 모든 분석을 추출한다. 이 방법은 불필요한 사전 탐색과 접속 체크 회수를 줄여 분석 성능을 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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