본 연구의 목적은 도시 근린공원을 대상으로 주변 공간의 가로망 형태에 따른 공원의 시각적 접근기회를 분석하는 것이다. 분석을 위해 도보로 이용이 가능한 도보권 및 근린 생활권 공원 27곳을 최종 선정하였다. 공원을 중심으로 각 유치거리에 따라 GIS를 이용하여 영향권을 설정(buffering)하였으며, 설정된 구역에서의 공간배열 특성을 가로망 중심으로 파악하고 공간구문론을 이용하여 분석하였다. 본 연구수행을 위해 Arcview 기반의 Axwoman Ver3.0프로그램을 활용하였다. 공간구문론에서 제시하는 연결도, 통합도 등의 지수를 통해 공원의 접근기회를 파악하였으며, 정량적 수치들이 가지는 의미는 관련 문헌고찰을 통해 해석하였다. 연구 결과는 공원 유치거리에 따른 공간의 전체적인 배열 특성에 대해서는 통합도, 명료도 값을 활용하였으며, 각 공원의 주출입구 공간은 연결도, 통합도 값을 이용해 분석했다. 분석 결과, 전체공간에서는 대부분의 통합도 값이 2보다 낮았으나, 명료도의 경우 0.7이상의 값을 가진 공원이 10곳으로 나타났다. 공원의 주출입구 공간에 대한 접근기회는 주출입구 공간의 통합도를 중심으로 살펴봤으며, 도보권 공원에서는 사직 2공원이, 생활권 근린공원에서는 중앙공원과 발산공원 등이 상대적으로 접근기회가 높은 것으로 분석되었다. 본 연구는 기존의 공원 접근성에 관한 연구가 시점과 종점간의 물리적 거리 및 환경에 초점이 맞춰져 있는데 반해, 공원을 둘러싼 공간 배열 특성을 고려한 접근성 분석이 이루어졌다는데 의의가 있다. 이러한 결과는 도시공원의 입지계획에 있어 합리적 근거를 부분적으로 제공해 줄 것으로 기대된다.
커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.
기존 시각언어 컴파일러 자동화 도구는 시각 구문의 그래픽 정의부분을 명세하고 확장 및 수정하는 방법의 한계로 인해 어휘분석단계를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 객체지향 시각언어 문법을 기반으로 한 새로운 방식의 문법 기반 자동 생성 시스템인 시각언어 컴파일러 자동 생성 환경(CGE-VL)을 구축한다. 이 시스템은 객체지향 패러다임을 기초로 한 시각언어 컴파일러 구축을 위한 실질적인 도구로 기존의 시각언어 컴파일러 자동화 도구와는 구별되는 객체지향 시각언어의 효과적인 명세 방법 제공, 어휘분석기를 이용한 파싱 시간의 단축, 객체지향 파서를 자동 생성하는 등의 새로운 특성을 제공한다. 이러한 특성은 특히 동일한 의미를 가지는 언어 구성요소가 그 쓰임에 따라 서로 다른 구체화된 의미 및 행동을 가지는 객체지향 시각언어에서는 언어 명세에서 최종 산물인 컴파일러에 이르는 전 단계에 동일한 객체 지향 패러다임을 사용함으로써 일관된 개발방법을 제공하여 그 효과가 두드러진다.
품사 태깅 시스템은 자연 언어 처리의 가장 기본이 되는 부분으로 상위 자연 언어 처리 분야인 구문분석, 의미분석의 전처리로 사용되거나, 기계번역, 정보검색이나 음성인식 및 합성등과 같은 많은 응용 시스템을 위해서도 필요하다. 이렇게 여러 가지 목적을 위해 품사 태깅 시스템은 존재하는데, 각각의 응용을 위해서 최적화된 태깅 시스템을 따로 구성하기도 하고, 하나의 태깅 시스템을 여러 가지 응용을 위해서 사용하기도 한다. 이때, 문제가 되는 것 중에 하나는 각 응용마다 요구하는 품사 태그 세트가 다르다는 것이다. 품사 태그세트가 고정되어 있다면 어떤 응용을 위해서는 사용되는 품사 태그세트가 너무 적어서 문제가 되고, 반대로 품사태그세트가 너무 많아서 시스템의 수행속도가 중요시되는 응용에서 성능저하의 요인이 되기도 한다. 본 논문에서는 하나의 태깅 시스템의 품사태그세트를 조절할 수 있도록 하여 몇 가지 응용시스템에 맞게 최적화 시킬 수 있는 방법론을 제시하고 실험을 통해서 시스템의 성능, 유지보수 및 시스템의 여러 리소스 관리 측면에서도 가장 효율적인 방법론임을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 한국어 문장형성원리를 간결하게 제시할 수 있도록 X-바 이론의 중심어 개념을 도입한 한국어 자질기반 문법을 제안한다. 제안하는 문법은 어절에 관계없이 나타나는 한국어의 문법현상을 명확히 설명할 수 있도록 어절 대신 형태소를 기본단위로 한다. 그리고, 한국어의 구문범주가 지닌 의미정보와 기능정보를 자질을 이용하여 독립적으로 표현하며, 구문범주간의 결합관계를 바탕으로 하는 자질연산을 수행하여 문장을 분석한다. 또한, 한국어의 부분자유어순과 생략현상에 대해 견고하게 분석할 수 있도록 자질연산을 이진결합중심의 CNF(Chomsky Normal Form)로 제한한다. 이렇게 구성된 한국어 자질기반 문법은 규칙을 직관적이고도 간단하게 기술하며, 한국어의 다양한 문장들을 견고하게 분석한다. SERI Test Suites 97과 신문기사에서 746문장을 추출하여 실험한 결과 94%~99%의 적용율을 보였다.Abstract In this paper, we propose a Korean feature-based grammar(KFG) which adopts the X-bar theoretic notion of headedness for a precise representation of Korean syntactic structure. In order to explain various language phenomena in a given sentence, we use not the word but the morpheme as a constituent unit of KFG. We use features manifesting both the syntactic information and the semantic information of Korean syntactic categories, and feature operations based on the association relationship between two categories. In addition, we restrict feature operations to CNF(Chomsky Normal Form) binary form, which provides a robust representation for properties in Korean such as the frequent ellipsis and the partial free-order. The KFG is intuitive, simple, and versatile in representing most Korean sentences. The experimental result shows 94%~99% coverage on 746 sentences extracted from SERI Test Suites 97 and newspaper sentences.
지가는 도시의 사회 경제적 특성을 함축적으로 표현하면서 도시공간이 가지는 종합적인 성격을 내포하고 있다. 따라서 지가는 각종 도시개발사업에 의한 공간구조와 지역의 사회경제적 변화를 부분적으로 파악하는 지표로 활용할 수 있다고 할 것이다. 본 연구에서는 도로 개설과 같은 도시의 물리적 공간변화에 따른 지가의 변화를 연구해 보았다. 방법론적으로는 도시공간구조를 종합적으로 해석할 수 있는 공간구문론(Space Syntax)을 도입하여 도로망 형태와 지가와의 관계를 회귀분석으로 파악하고, 도로망 변화에 따른 지가변동을 시뮬레이션 분석해 보았다. 그 결과 도로망의 통합도가 공시지가와 가장 연관성이 높고, 통합도가 높을수록 공시지가가 상승하는 것으로 분석되었다. 다음으로 사례지역에 임의로 도로를 개설하고 통합도를 재 산정한 후, 도로개설에 의한 주변의 지가변동을 예측해 보았다. 이와 같이 본 연구에서 도입한 연구방법이나 결과는 주민들의 관심이 높은 지가 변화를 수월하게 예측 할 수 있는 장점이 있다. 또한 도시재생사업이나 도시개발사업 등과 같은 사업을 시행하기 전에 지가 변화를 미리 예측하여 주민들에게 제시함으로써 주민들의 이해와 참여를 확대하는 등 원활한 사업 추진과 관련 정책수립에 기여할 수 있을 것이다.
말뭉치(corpus)는 많은 언어 정보를 포함하고 있으며, 언어처리 및 계산언어학 분야에서 다양한 용도로 사용되고 있다. 그러나 말뭉치에 언어 정보를 부착하는 데는 많은 시간과 인력이 소요된다. 이 문제를 완화시키기 위해서 말뭉치 구축 도구가 반드시 요구된다. 본 논문에서는 한국어 의존구조 부착을 위한 말뭉치 구축 도구의 설계 및 구현에 관해서 기술한다. 가장 이상적인 방법은 주석자가 전혀 개입하지 않고, 말뭉치를 구축하는 것이나 이것은 사실상 불가능하다. 따라서 대부분의 말뭉치 구축 도구는 반자동으로 구성되어 있으며, 본 논문에서 제안된 도구도 반자동이다. 제안된 도구는 언어 분석기의 분석 결과에 내포된 오류를 효과적으로 수정할 수 있고, 또한 가능한 한 반복적인 작업을 피할 수 있으며 쉽게 사용할 수 있도록 인터페이스를 설계하였다. 제안된 시스템을 이용해서 20어절 이상의 1만 문장에 의존구조를 부착해 보았다. 잘 훈련된 8명의 주석자들이 매일 4시간씩 2개월 동안 구축하였으며, 그 결과는 정확하고 일관성 있는 말뭉치를 구축할 수 있었으며, 작업 시간과 인력도 크게 줄일 수 있었다.
문장 안에서 한 단어가 가지는 올바른 의미를 얻기 위해 모듈화된 신경망을 이용하였다. 앞부분에 놓인 신경망은 코호넨 신경망으로 사용자의 지도가 개입되지 않은 상태로 자율학습(Unsupervised learning)이 이루어지고, 뒤에 놓인 신경망은 앞에서 결과로 얻은 2차원의 자기 조직화 형상지도(Self-organizing feature map)를 바탕으로 역전파 신경망을 이용한 지도학습(Supervised learning)을 하게 하였다. 입력 자료는 구문분석된 문장의 조사 정보를 활용하여 입력 위치를 정해준 명사의 의미표지와 동사의 의미표지를 사용하였다. 중의성이 있는 단어를 가지는 문장은 중의성의 가지수 만큼 테스트 입력 자료가 되어 신경망을 통과하여 의미를 결정하도록 한다.
XML이 발표되면서 대용량의 XML을 효과적으로 관리하는 여러 가지 방법들이 연구되고 있다. 특히 지금까지 상업적, 기술적으로 성공적이고 안정된 데이터 모델인 관계형 데이터베이스를 활용하는 여러 가지 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 관계형 DBMS를 사용하여 XML 질의어인 XQuery를 SQL로 변환하여 처리하는 효율적인 방법을 제안한다. 우선 본 논문에서 제안하는 방식은 XML문서를 분할하여 관계형 테이블에 저장하는 분할방식을 사용하며, 분할된 관계형 테이블을 이용하여 XPath를 포함한 XQuery의 기능을 실행하는 SQL을 생성하여 관계형 DBMS에서 SQL을 실행하는 방식을 사용한다. 제안한 XQuery 처리방식은 먼저 XQuery의 구문 분석을 통하여 AST(Abstract Syntax Tree)를 생성하고, AST를 순회하면서 SQL문장을 생성한다. 생성된 SQL문장은 XML 문서의 경로를 사용함으로써 XQuery 연산의 조인 횟수를 감소시키며, 각 노드마다 부여된 순서 정보를 효과적으로 사용하여 문서의 원래 순서에 맞는 XML 부분을 생성하는 방법을 제시한다. 그리고 실제 제안된 시스템을 개발하여 그 성능을 평가한다.
본 논문은 표현 패턴(expression patterns)을 이용한 한국어-영어 기계 번역 방법에 대하여 논의한다. 표현 패턴은 한국어-영어 기계 번역을 위하여 의미적이고 표현적인 관점에서 한국어 표현에 적합한 영어 표현을 대응하여 정의하였다. 그리고 새로운 한국어 파싱 방법을 개발할 것을 제안하였다. 한국어 파싱 방법은 한국어의 교착어로서의 특징, 표현 패턴 개념, 문장 분할 개념, 그리고 파싱 과정에 의미 구조를 포함하는 개념 등을 포함하여 개발할 것을 주장하였다. 논문의 마지막 부분에는 간단한 한국어 문법을 정의하여 새로운 한국어 구문 분석 방법의 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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