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.
본 논문에서는 영어의 은유적효현을 분석하여 한국어로 번역하는 과정을 제안한다.기존의 영어 분석기나 번역기들은 주어진 범위나 상황내에서의 분석,번역을 시도하였고,은우적 표현에 대한 시도는 기피해 왔다. 제안된 과정은 복합어나 숙어를 처리하는 과정과는 다르게 다루어진다.(Lee(1985)[5],Yoon & Kim(1993)[8]참조). 숙어나 복합어는 그 구(phrase)전체를 하나의 단위(unit)로 처리하는 반면에,은유적표현의 처리과정은 주어진 술어나 논항의 기존범의를 확장(extension of smantic property)시켜 '은유사전'(metaphor dictionary)에서 별개로 처리된다.은유적 표현으로 사용된 어휘는 은유사전에'M'로 표시된다.
이 글은 그 동안 '숙어' 또는 '관용어'라는 이름 하에 별 다른 구별 없이 일괄적으로 다루어져 왔던 현대 국어 관용구를 그의 형태적 통사적 의미론적 결합 관계의 특성에 따라 재분류하여 그들의 특성과 하위 분류 등을 밝혀 보았다. 즉, 관용구를 그 내적구조의 특성, 구성요소들 사이의 의미상의 관련성의 긴밀도, 어휘와의 정도에 따라, 어휘화된 정도가 가장 높고 긴밀도에 있어서도 가장 높고 내적구성에 있어서도 여러 가지 특성을 보이는 것을 '숙어'라 하고, 그 이외의 것을 '연어'라 했다. '연어'가 생겨난 요인에 따라 '형태적 연어'와 '통사적 연어', '의미적 연어'로 나누었다. 이러한 분류는 국어 관용구의 특성을 밝혀 줄 수 있을 뿐만 아니라, 이에 더 나아가 각 관용구의 특성에 따른 올바른 기술을 통해 국어의 특수한 어휘 결합에 대한 보다 나은 이해를 꾀할 수 있다고 본다.
최근 스마트 디바이스의 발전이 급격하게 이루어지면서 관련 애플리케이션 연구와 개발도 활발하게 진행되고 있으며, 거의 모든 시간을 휴대하는 기기로 자리 잡게 되었다. 본 논문은 안드로이드를 기반으로 한 애플리케이션으로 사람의 망각주기인 1일,7일,30일마다 반복학습을 통해 가장 많이 사용하는 동사에서 파생되는 숙어들을 빠르고 효율적으로 학습하는 프로그램을 구현하였다.
기계번역은 자연어 처리 및 인공지능 분야에서 가장 어려 운 태스크 중의 하나로 인식되어 왔다. 이는 정확한 번역이란 텍스트에 대한 이해 없이는 불가능하기 때문이다. 그러한 이유로 연구자들은 한때 기계번역에 대한 부정적인 결론에 도달하기도 하였다. 지금까지 기계번역을 위해 다양한 방법이 연구되어 왔으며 이들 연구에서는 주로 두 언어에 대한어휘나 구의 대역사전, 숙어사전, 개별 언어의 문법, 혹은 변환규칙 및 변환사전, 문장생성에 관련된 지식, 의미나 실세계 지식, 도메인에 적합한 지식 등 번역의 방식과 목적에 따라 다양한 형태의 지식과 알고리즘이 적용되었으며 그 대부분은 방대한 양의 수작업에 의존적이었다.(중략)
인공어초 시설사업은 수산자원을 조성하고, 조성된 자원을 효율적으로 이용하는데 있다. 지금까지 어업인들은 어초의 구조적 특성과 어구 운용의 편리성 때문에 삼중자망으로 인공어초 어장에서 조업이 이루어지고 있다. 삼중자망어구는 미성숙어를 비롯한 다양한 어류가 어획되기 때문에 수산자원보호 측면에서 한국의 일부해역을 제외하고는 수산업법상 불법어구로 규정하고 있다. (중략)
복합어는 여러개의 단어가 하나의 의미론 나타내는 단어를 말한다. 이 논문에서는 번역시 구성단어들의 의미의 합이 아닌 다른 또 하나의 의미를 나타내는 단어를 대상으로 한다. 이러한 복합어는 구문해석 단계에서 많은 애매성의 원인이 되며, 유형에 따라 숙어 처럼 새로운 의미로 항상 같이 쓰이는 복합어와 복합어의 형성이 복잡하여 규칙으로서 단어를 이해할 필요가 있는 단어로 구분할 수 있다. 첫번째 유형은 단어의 형성이 단순하여 하나의 사전 엔트리로 등록될 수 있다. 이때 이들 복합어가 가지는 개별 어휘 규칙을 같이 사전에 등록하여 사전을 효과적 이용할 수 있다. 두번째 유형은 규칙에 의한 처리를 하여야 한다. 이러한 복합어에 대한 인식을 구문분석이전에 행함으로서 적은 노력으로 복합어로 인한 전체 문장의 애매성을 감소시키고, 문장내 단어의 수를 감소시킴으로서 전채 번역시스템의 효율을 증대하며, 복합어의 처리는 번역문을 자연스럽게 생성하는 데 큰 효과를 나타낸다.
선택어획의 궁극적인 목적은 미성숙어의 남획과 혼획을 방지하여 일정크기의 체장이 되었을 때 계속적으로 생산을 유지하기 위한 것이다. 그러나 일찍부터 Huxley의 Doctrin 같은 논리에서부터 시작하여 수산자원의 특성과 관련한 제문제와 어로기술의 급진적 발전으로 인한 어획량의 증가에 따라 어족자원의 감소는 심각한 수산현안의 문제로 되고 있지만, 우리나라는 아직 자원관리를 위한 어업기술의 방향이 모색되고 있지 못하는 것 같다. 이러한 점에서 균형적인 어업분야의 발전을 위해서는 하드에 적합한 소프트의 개발과 선택은 물론이고 소프트를 현실에 맞게 적용할 수 있는 하드의 개발이 필요한 것 같다. 어업기술면만 보더라도 생역화를 위한 어로기기의 개발, 자원관리형 어구, 어법의 개발 등의 소프트와 어업학이라는 하드의 조화가 최근 수산분야의 중요한 일면임에 틀림이 없을 것이다.(이 논문의 결론부분임)
영한기계번역은 영어와 한국어 사이에 많은 언어적인 차이가 존재하며 이를 효과적으로 해결해야 한다. 규칙기반의 영한기계번역에서는 언어간의 차이를 어휘, 구문, 변환 등의 규칙을 이용하고 숙어 등의 사전정보를 활용하는 방법이 적용되고 있으나 한계가 있다. 본 논문에서는 두 언어간의 차이를 해소하는 방안으로 전처리를 적용하였으며 규칙기반의 영한기계번역에서 요구되는 전처리작업에 대해서 연구하였다. 전처리작업은 전처리문제와 해결방안으로 구성되는데, 언어간의 차이해소에 필요한 전처리문제를 조사하여 전처리문제가 영한기계번역의 어떤 단계에서 다루어져야 할지에 의해 문제들을 구분하였으며 이를 해결하기 위한 방안을 고안하여 본 논문에서 제시하였다.
인터넷을 이용한 사람들의 사회 참여가 확대되면서 다양한 의견(Opinion)들이 급속도로 증가하고 있으며 이러한 의견을 분석하여 유용한 정보로 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중에서도 상품리뷰는 기업에서 연구, 개발, 마케팅의 주요 자료로 사용되고 있으며 사용자가 상품의 구매를 결정하는 중요한 요인 중 하나로 작용하고 있다. 본 논문에서는 한국어로 이루어진 상품 리뷰를 분석하여 의견 자질(Feature)을 추출하고 분류(Classification)하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 한글 의견 자질 추출을 위하여 먼저 한글 상품 리뷰를 분석하여 의견 사전을 구축하였다. 의견 사전으로는 의견 자질과 의견 어휘, 독립의견어휘, 의견 숙어, 부정어 등의 각기 다른 세부 사전을 구축하여 리뷰 분석 시 단계적으로 적용하여 정확도를 높일 수 있도록 설계하였다. 이렇게 구현된 시스템을 평가하기 위하여 각기 다른 3개의 도메인에서 실제 한국어 리뷰를 수집하여 실험을 수행하였으며 자질 추출에서는 평균 78.86% 정확률, 61.41% 재현율을, 극성 분류에서는 평균 69.46% 정확률, 42.26% 재현율을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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