의미 기반 표기법은 새로운 프로그래밍 언어를 명세하여 그 언어를 구현하기 위한 정적이고 동적인 의미를 명세하는데 필요한 것이다. 프로그래밍 언어에 대한 의미를 보다 실제적으로 정의하면 그 의미에 따라 언어를 구현함으로써 번역기를 쉽게 만들 수 있다. 본 논문에서는 번역기를 쉽게 만들 수 있는 정적이고 동적인 의미를 명세 하고자 한다. 객체 지향 언어를 위한 정적이고 동적인 의미를 적절하게 명세 할 수 있도록 속성 문법을 확장하고 변형하여 실제적인 의미 기반의 작용식을 제시하였고 기존의 연구 방법과 비교하여 제시된 작용식의 의미 명세가 우월함을 알 수 있었다.
온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.
본 논문에서는 워크플로우 관리 시스템의 빌드타임 기능에 속하는 모델링 시스템을 다중 에이전트 기반으로 구현하였다. 본 논문에서 제안된 다중 에이전트 기반 워크플로우 모델링 시스템은 클라이언트의 경량을 위하여 자바를 이용하였으며, 프로세스 정의에 필요한 세션, 조직, 관련데이터, 응용프로그램 속성들을 별도의 에이전트로 구성하였다 또한, 프로세스 정의를 위한 모델은 ICN(Information Control Net)을 이용하여 작성된 모델의 문법(syntax)를 검증하였으며, 타 워크플로우 엔진과의 연동을 위하여 WfMC에서 정의된 인터페이스 형태인 WPDL로 import/export할 수 있는 기능을 제공한다.
본연구에서는 덩이글 처리에 대형구조가 미치는 영향을 검증코자하였다. 선행연구들에서 주장되는 인과관계, 이야기 문법범주, 위계구조는 모두 대형구조 속성 내에서 상호작용하는 것으로 보았다. 위계구조와 계열구조, 비연결구조 이야기 구조들에 대한 읽기시간과 문장적합도 판단, 자유회상 과제 를 통해 대형구조 형성이 이해과정과 기억에 중요한 변인임을 밝히었다.
일반 숙어들의 구성요소들은 통사적 현상에 적용을 받지 않을 뿐만 아니라, 의미적 합성성원리를 지키지 않는다. 그러나 이러한 숙어들과는 달리 숙어의 구성 소들이 형태, 통사적 현상에 의해 영향을 받거나 의미적 합성 과정을 거치는 숙어들도 존재한다. 본 논문은 한국어에서 이러한 두 가지 유형의 숙어들을 파악하고, 이들의 속성을 살펴본다. 이러한 경험적 연구를 바탕으로, 이들 구문들을 처리할 수 있는 제약기반이론적 분석을 제공한다.
이 발표에서는 공시적 기술 위주의 대규모 언어사전으로서의 현대한국어 사전을 구상할 때 성찰이 요구되는 서술명사의 처리방안을 생각해 보고자 한다. 보통명사의 한 하류부류인 서술명사로 특징지어지는 명사 약속을 실례로, 그 통사 어휘적 기술을 시도하고, 그 결과를 활용하는, 언어학적으로 근거있는 명사의 사전항목 구성을 검토해 보는 것이다. 약속의 항목에 명시적으로 표시되어야 할 주요 어휘 통사적 속성을 제시하고 또 이들의 사전적 표상을 위한 몇 가지 실제적 제안을 소개하려고 한다.
이 논문은 지역적 동사구 분할에 바탕을 두고 서술어가 문말에 위치하는 언어에 특성에서 기인하는 속성을 반영하는 부분적 그러나 빠른 구문분석에 관해 논한다. 즉 완벽성 보다는 신속함 그리고 신뢰에 바탕을 둔 새로운 한국어 구문분석에 대해 논의한다. 기존의 문법이론 대신 한국어의 형태적 통사적 특성에 기인한, 성분들의 분할(partitions)에 의한 단위 (chunks) 분석방법을 제안한다. 근간은 동사구 장벽(VP-barrier) 알고리즘이며, 이 알고리즘은 한 문장안에서의 다양한 동사의 파생접사에 의해 형성되는 관형화, 명사화, 부사화 등의 파생구조와 내포된 동사구(인용문, 종속문 등)에 의해 형성되는 지역적 동사구내에서 그 성분들의 논리적인 분할을 구성하고 다시 그 다음 요소와 체계적으로 결합하는 관계로 확장하여 가능한 구조들을 생성한다. 다시 언어의존적인 발견적 규칙(heuristics)들을 점수화하여 가장 높은 점수의 단위구조를 적격한 구조로 선택한다. 이 방법은 하위범주화 및 의미정보를 사용하지 않는, 빠른 구문분석이 요구되는 시스템을 위해 고안되었으며, 집단적인 노력이 아닌 개인적인 노력 및 최소의 자원으로도 최대의 효과를 얻을 수 있다는데 그 의의가 있다.
온톨로지란 사물이나 개념의 속성이나 관계를 사람과 컴퓨터 모두 이해할 수 있는 형태로 표현한 모델로 정보검색, 인공지능, 소프트웨어 공학 등의 분야에서 많이 활용된다. 온톨로지에는 다양한 정보가 구조화되어 저장되어 있지만 일반적으로 온톨로지가 제공하는 그래프 형태의 데이터들은 사용자들이 직관적으로 이해하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 온톨로지의 정보를 문장화하여 한국어 문서를 생성하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 주제와 관련된 트리플을 추출하고 이를 문장정렬, 결합, 생성을 위한 정보가 담긴 템플릿을 생성한 뒤 한국어 문법에 맞게 문장을 생성한다. 또한 기존 연구에서 다루지 않았던 이벤트 온톨로지의 내용을 포함하여 문장을 생성한다. 두 온톨로지로부터 생성된 문장을 연결하여 주제어를 설명하는 하나의 문서를 작성한다.
본 논문에서는 의존문법을 이용해 한국어와 같이 비교적 어순이 자유롭고, 지배성분 후위의 특성을 갖는 언어를 효율적으로 분석할 수 있는 오른쪽 우선 분석 방법을 제안한다. 지배가능경로를 이용하면 생성되는 의존 트리의 수를 줄일 수 있음을 보이며, 의존 관계의 검사를 위해서는 지배가능경로 상의 문장 성분만을 조사하면 됨을 보인다. 한국어에 적용한 실험 결과를 보이며, 각 방식에 따른 비교 기준은 생성되는 외존 트리의 갯수와 분석 수행 시간으로 한다. 이때 한국어 문장성분간의 의존관계는 품사 분류에 의한 기본적인 의존 관계만을 이용하며, 격돌이나 의미 속성 등 추가적인 제약 사항은 이용하지 않는다. 오른쪽 우선 구문 분석은 지배가능경로를 이용함으로써 의존 관계의 빠른 검색을 할 수 있었으며, 문장 지배 성찰을 포함하지 않는 부분 의존 트리를 생성하지 않음으로써 생성되는 의존 트리의 수를 줄일 수 있었다.
실제 자원과 이에 대한 에이전트의 개발이 완료되기 전에는 망 관리시스템의 개발과 운용이 어려운 문제점을 해결하기 위한 방안으로 망 관리 시스템을 위한 테스트베드를 이용하는 방법이 있다. 이러한 테스트베드를 이용하기 위해선 사용자가 실제 자원의 동작을 반영하는 관리 객체의 속성과 통고에 대한 데이터를 조정할 수 있어야 하는데, 그중 하나의 방법이 기존의 관리 객체에 대한 기술을 지원하는 GDMO(Guidelines for Definition of Managed Objects)를 확장하여 이용하는 것이다. 본 논문에서는 망 관리 시스템의 개발과 운용을 돕는 테스트베드를 지원하기 위한 GDMO 문법의 확장 방안과 이를 위한 확장된 GDMO 컴파일러를 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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