• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권2호
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• pp.105-134
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• 2023

본 연구는 우리나라 수학과 교육과정 성취기준에 포함된 수행 동사를 추출하여 그 실태를 파악하고 개선 방안을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 먼저 현행 수학과 교육과정인 2015 개정 수학과 교육과정 성취기준에 포함된 수행 동사가 학교급별로 차이가 있는지를 분석하였다. 또 우리나라 수학과 교육과정 성취기준에 포함된 수행 동사가 다른 국가의 수학과 교육과정 성취기준에 포함된 수행 동사와 차이가 있는지도 살펴보았다. 분석 결과 우리나라 2015 개정 수학과 교육과정 성취기준에 포함된 수행 동사는 학교급이 올라갈수록 빈도와 종수가 모두 적어지는 것을 볼 수 있었다. 외국의 수학과 교육과정에서도 유사한 경향성은 보였으나 우리나라에서는 '이해하다', '알다'가 지나치게 많이 사용되어 개선이 필요하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.89-94
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• 2003

본 논문에서는 질의문 내에 포함된 동사를 중심으로 한 질의어 확장 및 정답 추출 기법을 이용한 질의 응답 시스템에 대해 기술한다. 질의 응답시스템 전체의 과정에서 동사는 하나의 정보를 표현하는 중요한 요소로 활용하며, 동사에 대한 활용은 구축된 동사구문 사전의 정보를 이용한다. 동사구문 사전은 동사의 일반적인 표층형태와, 각 문장 성분들의 의미속성, 유의동사 등의 정보를 담고 있다. 또한 동사 구문사전의 활용에서의 동사 모호성을 배제하고, 효율을 높이기 위해 약 3만 어휘의 명사 의미 사전을 사용한다. 명사 의미사전은 구문사전 내에 사용된 의미분류로 나누어져 있으며, 유의명사 및 국어사전 상의 뜻 풀이말을 포함하고 있다. 질의문 및 각 후보 문장에 대한 구문분석은 구문사전 내에 나타난 품사 별 의미속성과, 문법 형태소의 격 정보를 이용한 격 구조를 활용하였다. 논문 중에는 일반적인 질의 응답 시스템의 3단계에 맞추어 구문사전 활용 및 구문분석의 수행 단계를 보이고 마지막에 각 기법의 정확도를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.177-179
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• 1998

본 논문은 의미론적 어휘개념에 기반한 한국어 동사 Isa 계층구조 시스템을 이용한 Semantic Network을 구축하며, 이를 활용하여 부사와 동사 간의 공기제약관계 설정에 유효한 개념 분류를 수행한다. 일반적으로 많이 쓰이는 한국어 동사 658개를 대상으로 semantic network을 구축한 결과, SENKOV는 44개의 top node를 가지고 있으며 depth 는 약 2.35이었다. 한국어 동사의 semantic network은 영어에서와 마찬가지로 명사보다 top node의 개수가 많고 depth가 훨씬 더 얕았다. 그리고 성상부사의 selectional restriction에 유효한 개념분류를 하는데 SENKOV를 활용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.619-622
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• 2002

동사패턴은 원시 언어 분석을 위해 동사와 동사의 격성분 및 의미제약을 기술하고, 목적언어 생성을 위해 동사의 대역어 및 격성분들의 생성 위치정보를 기술한다. 이러한 동사패턴의 구축은 시간적, 경제적 부담이 큰 작업이며, 동사패턴 구축의 자동화 혹은 반자동화에 대한 요구는 크다. 본 논문에서는 서술성 명사와 결합하여 동사를 생성하는 접사들인 '-하-, -되-, -받-, -당하-, -드리-'에 대해, 이들 간의 상호 변환 규칙을 이용하여 수동으로 구축된 동사패턴으로부터 새로운 동사패턴을 자동으로 생성한다. 변환 규칙에서는 명사 어휘별 접사 분포 정보와 함께, 접사와 결합된 파생동사의 구문정보가 요구된다. 그러나, 기존의 사전에는 서술성 명사들의 '-하다, -되다' 분포 및 구문정보만이 기술되어 있고, '-받다, -당하다, -드리다'에 대해서는 기술되어 있지 않다. 본 논문에서는 서술성 명사들의 접사 분포 정보 및 구문정보를 파악하고, 이들 간의 상호 변환 규칙을 도출하여 새로운 동사패턴을 생성화는 2단계 작업을 수행한다.

• 재활복지
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• 제18권4호
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• pp.279-293
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• 2014

동사 이름대기 수행력은 논항 수에 따라 차이가 나타나지만, 동사 논항 별 제시 방법에 따른 차이를 비교한 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 동사 이름대기에서 문제가 나타나기 시작하는 노년층을 대상으로 자극 제시 유형(애니메이션 vs. 그림)을 다르게 하였을 때, 동사 논항 수(1항, 2항, 3항)에 따라 동사 이름대기능력에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 대상자는 만 60세 이상의 노년층 42명(남 : 13, 여 : 29)으로 제시 유형이 애니메이션인 집단은 성지은 곽은정(2012)의 연구에 참여한 21명과 그림 집단은 새로 모집된 21명이다. 연구 결과, 집단에 대한 주효과 및 논항 수에 관한 주효과는 통계적으로 유의하지 않았으나, 1항과 3항에서 논항 수와 집단 간 이차상호작용이 통계적으로 유의하였다. 즉, 1항 동사는 그림에 비해, 동작의 주체만을 뚜렷하게 나타내는 애니메이션에서 더 높은 수행력을 보였으나, 동작과 관련된 논항 수가 많은 3항 동사는 정지된 그림 자극에서 이름대기 수행력이 향상되었다. 이는 정상 노년층의 경우에는, 논항의 수가 증가할수록, 애니메이션보다 그림 자극이 동사 이름대기에 도움을 줄 수 있다는 것을 의미한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.203-208
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• 1999

한국어는 잉여성과 중의성의 범 언어적인 특징과 함께 다른 언어에 비해 주어의 생략이 두드러지며 어순이 자유롭기 때문에 구문 형식의 지배를 덜 받는다는 개별적인 특성을 지닌다. 이러한 특성으로 인해 기계번역의 패턴을 추출할 때 서로 유사 가능성이 있는 패턴에 대한 고려가 없이는 같은 의미의 서로 다른 여러 개의 패턴을 모두 하나의 패턴으로 처리하는 오류를 범할 위험이 있다. 본 연구에서 사용되는 구 단위 패턴은 동사구, 명사구, 형용사구 그리고 부사구를 중심으로 한국어 패턴, 패턴 대표 카테고리, 한국어 패턴의 중심어 및 제약조건 대역영어패턴 의미코드로 나뉜다. 범 언어적인 특성의 한국어와 영어간 격차를 해소하기 위해 각각의 명사에 의미코드를 사용하여 다중 언어기반 체계를 구축하였으며. 한국어의 개별적인 특성으로 인해 발생하는 문제를 해소하기 위해 중심어 부과 자질을 사용하였다. 중심어 부과 자질에 있어서, 특히 술어기능명사를 중심어로 하는 기능동사 '하-' 구문은 다른 동사 구문의 형식과는 달리 논항의 수와 형태를 동사가 아닌 명사가 수행하게 된다. 이러한 특징에 대한 변별적인 자질 부여는 구문의 형태-통사적 특징 뿐만이 아니라 의미적인 고유의 특성까지도 잘 뒷받침하면서 패턴 추출에 월등한 효율성을 제시할 수 있다. 향후 이에 대한 연구는 전반적인 기능동사 구문뿐만이 아니라 개별적인 특징을 보이는 모든 구문에 대한 연구로 확대되어 패턴 기반 기계번역의 패턴 추출에 기본적인 정보의 역할을 담당해야 할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.101-105
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• 2018

이 논문은 가장 잘 알려진 어휘부중 하나인 워드넷의 활용 범위 확장을 위해 워드넷 신셋에 "사건구조 프레임(Event Structure Frame)"을 주석하는 연구에 관한 것이다. 워드넷을 비롯하여 현재 사용되고 있는 어휘부는 풍부한 어휘의미정보가 구조화되어 있지만, 사건구조에 관한 정보를 포함하고 있지는 않다. 이 연구의 가장 큰 기여는 워드넷에 사건구조 프레임을 추가함으로써 워드넷과의 연결만으로 핵심적인 어휘의미정보를 모두 추출할 수 있도록 해준다는 점이다. 예를 들어 텍스트 추론, 자연어처리, 멀티 모달 태스크 등은 어휘의미정보와 배경지식(상식)을 이용하여 태스크를 수행한다. 워드넷에 대한 사건구조 주석은 자동사건구조 주석 시스템인 GESL을 이용하여 워드넷 신셋에 있는 예문에 먼저 자동 주석을 하고, 오류에 대해 수동 수정을 하는 반자동 방식이다. 사전 정의된 23개의 사건구조 프레임에 따라 예문에 출현하는 타겟 동사를 분류하고, 해당 프레임과 매핑한다. 현재 이 연구는 시작 단계이며, 이 논문에서는 빈도 순위가 가장 높은 100개의 동사와 각 사건구조 프레임별 대표 동사를 포함하여 총 106개의 동사 레마에 대해 실험을 진행하였다. 그 동사들에 대한 전체 워드넷 신셋의 수는 1337개이다. 예문이 없어서 GESL이 적용될 수 없는 신셋을 제외하면 1112개 신셋이다. 이 신셋들에 대해 GESL을 적용한 결과 F-Measure는 73.5%이다. 향후 연구에서는 워드넷-사건구조 링크를 계속 업데이트하면서 딥러닝을 이용해 GESL 성능을 향상 할 수 있는 방법을 모색할 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2003년도 제15회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.287-292
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• 2003

동사와 기본구 사이의 문법관계 분석은 품사부착과 기본구 인식이 수행된 상태에서, 동사와 의존관계를 갖는 기본구를 찾고 각 구의 구문적, 의미적 역할을 나타내는 기능태그를 인식하는 작업이다. 본 논문에서는 바이오 문서에서 단백질과 단백질, 유전자와 유전자 사이의 상호작용관계를 자동으로 추출하기 위해서 제안한 문법관계 분석 방법을 적용하고 따라서 동사와 명사고, 전치사고, 종속 접속사의 관계만을 분석하며 기능태그도 정보추출에 유용한 주어, 목적어를 나타내는 태그들로 제한하였다. 기능태그 부착과 의존관계 분석을 통합해 수행하였으며, 지도학습 방법 중 분류문제에서 좋은 성능을 보이는 지지 벡터 기계를 분류기로 사용하였고, 메모리 기반 학습을 사용하여 자질을 추출하였으며, 자료부족문제를 완화하기 위해서 저빈도 단어는 품사 타입 또는 워드넷의 최상위 클래스의 개념을 이용해서 대체하였다. 시험 결과지지 벡터 기계를 이용한 문법관계 분석은 실제 적용시 빠른 수행시간과 적은 메모리 사용으로 상호작용관계 추출에서 효율적으로 사용될 수 있음을 보였다.

• 인지과학
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• 제27권4호
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• pp.573-597
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• 2016

최근 행위 개념의 신경적 표상에 대한 fMRI나 EEG 연구들은 행위 개념의 처리가 감각-운동 정보의 모사(simulation)를 불러일으킨다고 주장한다. 이와 아울러 행위동사나 행위 문장 이해가 현재 수행해야 하는 행위를 간섭하거나 촉진시킨다는 행동연구들도 존재한다. 그러나 행위 개념 처리와 현재 행동 수행간의 실시간 상호작용이 감각-운동정보의 모사를 매개로 하는지, 또 다른 기전에 바탕을 두는지 아직까지 분명하지 않다. 본 연구에서는 행위 언어 지각이 어떻게 현재 행위 수행에 영향을 주는지 그 기저에 있는 신경 메커니즘을 시공간적으로 탐색하고자 시간해상도가 높은 뇌파 측정과 다중전류원분석이라는 뇌파분석 기법을 사용하였다. 이를 위하여 실험참가자에게 단서 자극 색상에 따라 손으로 버튼 누르기 행동과 발로 페달 밟기 행동을 해야 하는 단서-운동반응 과제를 수행하도록 하였고, 단서가 제시되기 직전에 반응 행위자체를 기술하는 행위동사(즉, 눌러라, 밟아라, 멈춰라)를 청각적으로 제시하여 행위동사와 반응 행동 간의 의미 일치성에 따른 상호작용을 관찰하였다. 반응시간 분석 결과, 손으로 버튼을 누르는 반응행위와 발을 이용하여 페달을 밟는 반응행위 모두에서 행위동사와 반응행위가 일치하는 경우 촉진효과가 관찰되었고, 불일치에 따른 간섭효과는 손 행위에서 나타났다. 전류원 파형 분석결과, 행위동사와 반응행위간의 의미일치성 효과는 행위 동사 처리 기간에는 베르니케 영역, 운동단서 제시 시점에선 전대상회와 보조운동영역, 운동수행 시점에서는 보조운동영역과 일차운동피질에서 통계적으로 유의한 차이가 관찰되었다. 현재 결과로는 행위동사가 특정 운동피질을 활성화시켜 이를 매개로 현재 행위에 영향을 준다고 하기보다, 뒤따르는 행위를 예측하고 이를 준비하는 과정에 영향을 미쳐, 촉진/간섭효과를 가져오는 것으로 보인다. 마지막으로 본 연구가 가지는 행위 개념의 신경학적 표상에 대한 함의와 연구 방법론상 한계에 대해 논의하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.681-687
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• 1998

본 논문에서는 기계번역에서 동사 번역의 모호성 해결을 위한 하이브리드 기법을 제안한다. 제안된 기법은 동사 번역을 위해 개념기반의 기법과 통계기반의 기법을 수행하는 알고리즘이다. 이를 위해 연어사전, WordNet과 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용한다. 동사 번역의 모호성을 해결하기 위하여 이 알고리즘은 기계번역의 트랜스퍼 단게에서 번역할 동사의 번역어를 찾는다. 그러나 만일 적절한 번역어를 찾지 못하게 되면, Wordnet을 참조하여 번역 문장에서 동사의 논리적 제약어와 연어사전의 논리적 제약어들 사이의 단어간 유사도를 측정하여 번역어를 찾는다. 그리고 이와 동시에 이 알고리즘은 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 참조하여 공기 유사도를 측정하여 번역어를 찾는다. 실험 결과, 이 알고리즘은 번역 정확성에서 기존의 다른 알고리즘보다 우수하며, 특히 연어기반의 기법과 비교할 때 약 24.8% 정도의 번역 정확성이 향상된 것으로 나타나고 있다.