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.
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.
본 연구에서는, 웹 문서로부터 특정 상품에 대한 의견 문장을 분석하는 오피니언 마이닝(Opinion Mining) 연구의 일환으로, 특히 함께 공기하는 자질 명사에 따라 그 극성 값이 달라지는 '비결정 오피니언어휘'의 처리를 위해서 도메인을 '맛집'으로 한정하여 공기하는 도메인 키워드의 목록을 결정하고, 이를 부분문법그래프(Local Grammar Graphs) 방법론을 통해서 이들 간의 어휘 통사적 관계를 결정해 주었다.
사람들은 모국어가 아닌 다른 언어를 배울 때 대부분 단어, 문법 등에 많은 부담을 느낀다. 그리고 이런 부분이 언어를 습득하는데 흥미를 반감시키고 쉽게 포기하게 하기도 한다. 다른 언어와 마찬가지로 프로그래밍 언어 또한 문법이 복잡하면 배우는 사람이 쉽게 지치기 마련이다. 이 논문에서는 프로그래밍 언어의 어휘적, 구문적 요소를 이용해 몇 가지 프로그래밍 언어의 크기를 비교하고, 어떤 언어가 프로그래밍 언어를 처음 배우는 사람에게 적합한지 보여준다. 그리고 어떤 순서로 프로그래밍 언어를 배우는 것이 효과적인지 프로그래밍 언어의 크기 측면에서 분석한다.
인도네시아어 보어에 대한 일반적인 정의는 "서술어를 완전하게 만드는 절의 한 부분으로 서술어의 오른쪽에 위치한다."라고 서술되고 있으나 서술어를 완전하게 혹은 보충한다는 것이 어느 범위까지 서술어의 의미가 완벽하게 되는지 추상적인 설명이 된다. 통사적인 면에서 볼 때 "서술어를 완전하게 만드는 절의 한 부분으로 서술어의 오른쪽에 위치한다."라는 설명을 들 수 있다. 그러나 본 글에서 여러 학자의 설명을 분석해 볼 때 동사 서술어의 형태 및 기능, 그리고 의미 파악이 선행되어야 보어에 대한 문장구조를 파악할 수 있다. 즉 보어 개념을 분석하기 위하여는 형태-통사론적 측면 즉 서술어 구를 이루는 다양한 형태의 형용사와 동사의 기능 및 의미를 정확히 이해하고 뒤따르는 보어의 다양한 형태를 논할 수 있었다. 이 글의 서술 방법으로 최근 학자들의 다양한 견해를 소개하고 형태적으로 혹은 통사적으로 학자들의 의견 및 잘못된 편견에 대한 분석을 시도하였으며 아직 연구의 필요성이 있는 몇몇 형태의 보어 구문에 대한 문제점을 제시하였다.
오늘날 통신의 발전에 따라 인터넷상에 존재하는 정보의 양이 많아지고, 필요한 정보를 효율적으로 찾아내는 정보 검색 시스템의 중요성이 크게 대두되고 있다. 대부분의 정보 검색 시스템에서는 단순한 키워드나 키워드를 이용한 불리언 질의어를 바탕으로 필요한 문서를 검색해 내고 있다. 그러나, 키워드를 이용한 정보 검색은 사용자의 편의성 및 주어진 질의어에 대한 이해의 정확성 측면에서 우리가 일상생활에서 사용하는 대화체 문장을 이용한 질의어에 비해 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 한국어 대화체 문장의 정보 검색을 위한 메타질의어처리시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서 제안한 한국어 대화체 문장 분석을 이용한 정보 검색은 주어진 질의어에 대해 형태소 분석과 구문 분석 및 시소러스를 이용한 질의어의 확장을 통해 사용자가 원하는 질의어를 포함하는 새로운 질의어를 형성해 내며, 질의어에 포함된 중의성도 부분적으로 해결할 수 있었다.
각 산업분야의 엔지니어들은 각종 정보기술을 이용하여 통합환경을 구축해 오고 있다. 통합환경 구축을 위한 핵심기술은 표준화된 정보를 기반으로 한 데이터베이스이다. 본 연구에서는 이와 같은 요구사항에 대처하고 각종업무에서 발생하는 전자정보를 통합하기 위한 일환으로 강교량의 설계정보를 포함하는 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 구축과정에서 데이터 구조로 사용된 데이터모델은 국제 표준 즉, ISO/STEP(STandard for the Exchange of Product model data)을 기반으로 강교량의 설계정보를 표현할 수 있도록 기하부분과 비기하부분으로 분류되었다. 기하부분의 정보는 기존정보의 재사용이 가능하도록 3차원 솔리드모델로 표현하고, 비기하부분의 정보는 표준 데이터모델 개발 방법론에 의거해 분석된 정보요구사항을 표현하였다. 개발된 데이터모델의 검증을 위해서, 본 연구에서는 EXPRESS Engine을 이용하여 모델의 구문을 검토하였으며, 한남대교의 설계 데이터를 데이터베이스에 저장하여 개발된 모델의 타당성을 입증하였다
한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 및 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍
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pp.60-75
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1999
품사 태깅은 자연 언어 처리의 가장 기본이 되는 부분으로 상위 자연 언어 처리 부분인 구문 분석, 의미 분석의 전처리로 사용되고, 독립된 응용으로 언어의 정보를 추출하거나 정보 검색 등의 응용에 사용되어 진다. 품사 태깅은 크게 통계에 기반한 방법, 규칙에 기반한 방법, 이 둘을 모두 이용하는 혼합형 방법 등으로 나누어 연구되고 있다. 포항공대 자연언어처리 연구실의 자연 언어 처리 엔진(SKOPE)의 품사 태깅 시스템 POSTAG는 미등록어 추정이 강화된 혼합형 품사 태깅 시스템이다 본 시스템은 형태소 분석기, 통계적 품사 태거, 에러 수정 규칙 후처리기로 구성되어 있다. 이들은 각각 단순히 직렬 연결되어 있는 것이 아니라 형태소 접속 테이블을 기준으로 분석 과정에서 형태소 접속 그래프를 생성하고 처리하면서 상호 밀접한 연관을 가진다. 그리고, 미등록어용 패턴사전에 의해 등록어와 동일한 방법으로 미등록어를 처리함으로써 효율적이고 강건한 품사 태깅을 한다. 한편, POSTAG에서 사용되는 태그세트와 한국전자통신연구원(ETRI)의 표준 태그세트 간에 양방향으로 태그세트 매핑을 함으로써, 표준 태그세트로 태깅된 코퍼스로부터 POSTAC를 위한 대용량 학습자료를 얻고 POSTAG에서 두 가지 태그세트로 품사 태깅 결과 출력이 가능하다. 본 시스템은 MATEC '99'에서 제공된 30000어절에 대하여 표준 태그세트로 출력한 결과 95%의 형태소단위 정확률을 보였으며, 태그세트 매핑을 제외한 POSTAG의 품사 태깅 결과 97%의 정확률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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