• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.121-122
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• 2012

컴퓨터를 사용한 서술형 답안의 자동채점은 채점의 편의성과 객관성을 제고하기 위하여 많은 연구자들이 연구해 왔으며 자동채점의 성능을 향상시키기 위해 여러 가지 방법들이 제안되었다. 본 논문은 서술어 정규화를 통하여 서술형 답안의 자동채점 정확도를 높이고자 하였다. 기존의 다른 채점 방법들과 비교했을때 서술어 정규화 기법을 적용한 채점 방식은 기존의 방법들보다 유사도 계산 정확도가 향상되어 정답 판별 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 서술어 정규화는 기존의 모든 서술형 답안 채점 방법에 추가적으로 적용할 수 있는 범용성을 가지고 있다. 따라서 서술어 정규화는 기존 방법들의 자동채점 정확도를 향상시켜 보다 정확하게 서술형 답안을 채점할 수 있다.

• 동남아시아연구
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• 제28권4호
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• pp.223-252
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• 2018

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.1263-1271
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• 2010

시맨틱 웹 구현의 중요한 수단인 온톨로지는 검색, 추론, 지식표현 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 잘 구성된 온톨로지를 개발하는 것은 시간적, 물질적으로 많은 자원이 소모된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 온톨로지를 자동으로 구축하는 시도가 있었다. 본 연구에서는 자연어 문장으로부터 직접 온톨로지를 자동적으로 생성하기 위해 형태소와 문장의 구조를 분석하고 자연어 문장의 서술어를 찾아 해당 온톨로지 서술어로 변환되게 하기 위하여 '서술어 온톨로지(predicate ontology)'를 두어서 분석된 자연어 문장의 서술어가 적절한 온톨로지 서술어로 변환될 수 있도록 한다. 인간 온톨로지 구축가와 제안한 방법을 비교한 실험 결과 정확도에서 나은 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.28-31
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• 2008

시맨틱 웹의 기반인 온톨로지는 검색, 추론, 지식표현 등 다양한 분야에서 사용하고 있다. 하지만 잘 구성된 온톨로지를 개발하는 것은 시간적, 물질적으로 많은 자원이 소모된다. 온톨로지를 자동으로 구축하면 이러한 소모를 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 자연어처리를 온톨로지 자동 구축에 사용하기 위하여 자연어의 서술부분을 온톨로지의 서술어로 변환할 수 있는 서술어 온톨로지를 제안한다. 그리고 제안된 서술어 온톨로지를 사용하여 자연어 문장의 서술어 부분을 온톨로지의 predicate 로 변환하는 알고리즘을 소개한다. 또한 제안된 온톨로지를 온톨로지 언어인 OWL을 사용하여 구축하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권4호
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• pp.607-616
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• 2016

2009 개정 과학과 교육과정의 성취기준에서 사용되고 있는 서술어는 '안다(38%)'와 '이해한다(46%)'가 80% 이상을 차지하고 있다. 많은 독자들은 '안다', '이해한다'와 같이 포괄적 의미의 서술어로 진술된 문장의 의미를 해석하는 데 어려움을 가진다. 한편 수학 과학 성취도 추이변화 국제비교 연구(TIMSS)에서는 인지적 영역을 다양하고 구체적인 수준의 동사를 사용하여 서술하고 있다. 이에 본 연구에서는 2009 개정 과학과 교육과정의 성취기준을 TIMSS 인지적 영역 평가틀을 중심으로 분석하였다. 3인의 교사가 분석에 참여하였으며, 분석자별 해석 차이가 발생한 경우에는 연구자와의 면담을 통해 그 이유를 알아보았다. 교사 3인의 분석 결과 구체적 의미의 서술어를 사용할수록 공통된 해석을 얻었고, 포괄적 의미의 서술어를 사용한 경우 각기 다양한 인지적 영역으로 해석되었다. 특히 '안다'라는 서술어로 진술된 성취기준은 '기술하기(Describe)(27%)', '회상하기/인식하기(Recall/Recognize)(25%)', '관련짓기(Relate)(17%)' 등으로 해석되었고, '이해한다'라는 서술어로 진술된 성취기준은 '설명하기(Explain)(37%)', '관련짓기(Relate)(27%)', '기술하기(Describe) (21%)'등으로 해석되었다. 교사들이 성취기준을 해석하는 과정에서 의견이 불일치한 경우는 '안다', '이해한다'와 같이 포괄적인 서술어가 사용된 동시에 해당 학년에서 가르칠 개념의 수준과 범위를 모호하게 진술한 경우로 해석된다. 성취기준이 뜻하는 바를 명확하게 표현하기 위해서 성취기준 문장의 서술어 진술 방식에 대한 논의가 지속적으로 이루어질 필요가 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.131-134
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• 1995

최근, 문장단위의 음성을 인식할 수 있는 시스템을 개발하는 단계에 접어들면서 자발적인 발성음성의 인식 또는 음성언어 이해의 차원을 위한 시스템의 개발을 위해 운율특징을 이용하는 연구가 요구되고 있으나, 지금까지 개발되어온 음성이식시스템은 주로 독립단어의 인식수준에 머물고있기 때문에 운율을 이용하고자 하는 연구가 상대적으로 미흡한 수준에 있다. 본 연구에서？ 나국어의 중의성 문장에서 서술어 부분을 세그멘트하고 이 부분의 억양패턴을 자동인식하여 중의성 문장이 서술형, 의문형, 명령형, 권유형인지를 파악하므로써 인식시스템에서 억양패턴을 이용할 수 있는 가능성을 제시하였으며, 서술형 문장음서으이 서술어 부분의 억양변황에 의해 의문형, 명령형, 권유형 무장으로 변환시키므로써 서술어 부분의 억양패턴에 따라 문장의 형태가 구분될 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 추계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.31-34
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• 2003

현재 구현되어 있는 한국어 철자 교정 시스템은 문장의 문법 정보나 연어 관계로부터 문장의 오류를 처리하는 방식을 쓰고 있다. 본 논문에서는, 홑문장에서 의미소 사이의 관계를 이용하여 오타 문자를 수정하고 오타에 의한 의미적인 오류가 있을 때에는 의미에 해당하는 적절한 단어를 대체하여 제공하는 시스템을 제안한다. 단어의 뜻에 따라 체언은 의미 트리를 형성하고, 서술어는 주어 및 목적어의 체언과 의미 관계를 정의한다. 오류가 포함된 문장에서, 의미 관계를 비교, 분석하여 주어 및 목적어의 체언이 틀렸을 경우에는 서술어로부터, 서술어가 틀렸을 경우에는 주어 및 목적어의 체언으로부터, 수식어가 틀렸을 경우에는 체언 또는 서술어로부터 정의된 상호 의미 관계를 이용하여 한 문자에 대한 오타를 수정하고 오타에 의한 의미적 오류가 발견될 때에는 상기와 같은 철자 교정 방법을 적용하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권2호
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• pp.220-226
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• 2015

의미역 결정은 자연어 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제이다. 일반적으로 의미역 결정을 위해서는 서술어 인식(Predicate Identification, PI), 서술어 분류(Predicate Classification, PC), 논항 인식(Argument Identification, AI) 논항 분류(Argument Classification, AC) 단계가 수행된다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 문제를 위해 Korean Propbank를 의미역 결정 학습 말뭉치로 사용하고, 의미역 결정 문제를 Sequence Labeling 문제로 바꾸어 이 문제에서 좋은 성능을 보이는 Structural SVM을 이용하였다. 실험결과 서술어 인식/분류(Predicate Identification and Classification, PIC)에서는 97.13%(F1)의 성능을 보였고, 논항 인식/분류(Argument Identification and Classification, AIC)에서는 76.96%(F1)의 성능을 보였다.

• 인지과학
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• 제9권1호
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• pp.41-46
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• 1998

이 논문에서는 뇌졸중으로 인한 Broca 유형의 실어증 환자가 회복 초기와 회복이 진행됨에 따라 발화하는 서술어의 논항 구조적 속성이 정상 언어 집단의 서술어 분포와 어떻게 다르며, 또한 편으로는 전도 실어증 환자의 서술어 분포와는 어떻게 다른지 세 환자와, 조건이 비슷한 정상인의 자유 발화 산출 자료를 분석하여 비교한다. Broca 유형 실어증 환자가 발화하는 서술어 중에서 비대격 동사가 차지하는 비율을 언어간 비교해 본 결과, 영어 실어증 환자의 경우에는 계사가 아닌 비대격 동사에 심한 어려움을 겪어 거의 산출되어 못하는 것으로 나타난 반면(Kegl 1995), 한국어 실어증 환자의 경우에는 별다른 어려움을 겪지 않는 것으로 나타났다. 이에 대한 설명으로 영어의 비계사 비대격 구문에서는 d-구조와 s-구조 사이에서 동사에 상대적인 논항 이동이 일어나는 데 반해, 한국어에서는 격 부여라는 동기로 유발되는 그러한 논항 이동이 없거나, 설사 있더라도 공허하기(vacuous) 때문에 비문법적 실어증 환자들이 어려움을 느끼지 않으리라는 제안을 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.857-860
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• 2014

본 연구에서는 경제 뉴스로부터 서술어 중심의 감성 사전을 구축하고, 하루 동안에 배포된 뉴스를 이용해 전일 종가 대비 당일 종가의 등락을 예측하는 모델을 제안한다. 기존의 주식 도메인 관련 감성 사전을 구축하는 방식은 주가 등락에 관련된 명사를 중심으로 사전을 구축하는 방식이나 대부분의 명사는 극성 값이 중립인 경우가 많아 극성 값을 추정하기 힘들다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 극성 값이 잘 표현되는 서술어 중심의 감성사전을 구축하고 극성 값을 자동 추출하여 주가의 등락을 예측한다. 실험 결과 기존 감성 사전을 통한 주가 예측 방법에 비하여 본 연구에서 제안하는 서술어 중심의 감성 사전을 통한 주가 예측 정확도가 높게 나타났다.