동사 어간과는 달리 명사 어간은 그 자체로도 어형(word form)이 될 수 있다. 그러나 일반적으로는 명사 어간에 조사가 하나 또는 여러 개가 결합되어 어형이 형성된다. 이 논문은 이러한 명사 어형을 효율적으로 생성할 수 있는 규칙기반의 어형 생성 시스템 골몰(KORean MORphological system)이 어떻게 운용되는가를 시연하는 것이 그 목적이다. 이 시스템 변이형 포함한 기본 조사 108개를 기초로 하여 3,000여개의 복합형 조사를 생성한다. 그러나 국어의 명사 어간에 조사가 하나뿐 아니라 6개까지도 결합될 수 있으므로 명사 어형 생성과정에서 과잉 생성의 문제 발생한다. 생성 과정을 통제하기 위하여 골몰은 기본 조사에 결합 순서치(Order)를 할당하고 좌연접 요구(Requires) 조건을 명시하여 줌으로써 조사가 이미 도입된 좌측의 명사 어간과 적절히 결합될 수 있도록 장치되었다. 이 논문은 명사 어간과 조사의 이러한 결합 통제 조건을 논하고 골몰을 통해 명사 어형들이 어떻게 분석되고 생성되는가를 간단히 예를 보여 줌으로써 시스템의 충족성을 뒷받침한다.
텍스트 마이닝의 기반이 되는 자연어 처리는 언어의 종류에 따라 처리 방법이 다를 수 있다. 특히 타 언어에 비해 비교적 표현의 자유도가 높은 한글은 어미의 활용에 따라서 여러 가지 단어의 형태가 존재한다. 이처럼 다양한 형태로 굴절하는 단어에서 변화하지 않는 부분을 어간이라고 하며, 효과적인 텍스트 마이닝을 위해선 어간을 추출하여 다양한 형태의 단어들을 단일화하는 과정이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 한글문서의 효과적인 텍스트 마이닝을 위하여 한글 어간 추출 알고리즘을 제시한다.
한국어 명사 어절의 시간 경과에 따른 처리 양상을 확인해 보기 위하여 점화어절판단과제(primed eojeol decision task)를 이용한 실험을 실시하였다. 점화어 제시 방식은 차폐점화, SOA 100ms, SOA 300ms 조건으로 하였으며, 점화어-표적어의 관계는 어절일치, 어간일치, 통제조건으로 조작하였다. 그 결과 어절일치조건과 어간일치조건에서 촉진효과가 있었으며, SOA가 증가함에 따라 어절일치조건과 어간일치조건에서의 촉진효과도 함께 증가하는 양상을 확인하였다. 점화어의 제시 방식과 점화어-표적어의 관계간의 상호작용도 유의미하였다. 이러한 결과를 바탕으로 심성어휘집에서의 어절 표상의 실재성과 어절 속성과 어간 속성이 어절 처리 과정에 관여하는 방식에 관하여 논의하였다.
한국어 동사의 굴절은 (1) 접사의 누적 (2) 어간과 접사의 변이형 (allomorphy) (3) 원격한 접사의 꼴이 어간에 민감한 점 등의 이유로 단순한 접사 추출(affix-stripping)에 의한 형태소 분석이 감당하기 어려운 부분을 갖고 있다. 따라서 형태소에 바탕을 둔 형태이론보다 더 세련된, 낱말에 바탕을 둔 형태이론이 요구되는데, 이 논문에서는 "낱말 패러다임 형태이론 (Word and Paradigm Morphology)"에서 실현규칙(rules of realization)이 언급하는 요소 중의 하나인 굴곡 부류(inflectional classes)가 어떻게 설정되어야 할 것인가를 다룬다. 특정한 형태 통사적 속성들(morpho-syntactic properties)이 실현될 때 (1) 주요 어간(primary stem)이 요구되느냐 아니면 부차 어간 (secondary stem)이 요구되느냐, 그리고 (2) 접사의 어떤 꼴이 요구되느냐에 바탕을 두고 한국어의 동사를 열 다섯개의 굴절 부류로 분류한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 인프라는 센서, 미들웨어, 그리고 응용 프로그램으로 구성된다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 실현되기 위해서는 이 세 요소들은 상호 유기적으로 메시지를 전환해야 한다. 특히 센서와 미들웨어간의 통신은 이 점에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 센서와 미들웨어간의 통신 메커니즘을 지원하는 아키텍처를 제안한다. 기존의 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템에서 센서와 미들웨어 사이의 통신 기능을 당당하는 컴포넌트는 컴포넌트 내에서 데이터를 가지고 있고 더불어 이를 처리하는 기능도 함께 존재했다. 그렇기 때문에 데이터를 처리할 때 같은 메커니즘을 가지고 있을지라도 받아들이는 데이터가 다르다면 센서 수와 같은 컴포넌트가 존재해야 한다. 또한 센서와 미들웨어간의 통신 기능을 담당하는 컴포넌트를 만들기 위해서는 미들웨어와 센서에서 제공하는 API를 이용하여 개발자가 직접 코딩을 해야 한다. 이럴 경우 개발자의 시간과 노력이 많이 필요로 한다. 두 문제점을 해결하기 위하여 먼저 데이터와 이 데이터를 처리하는 부분을 분리시킨다. 이러한 메커니즘은 SNMP에서 도입하였다. SNMP를 구성하는 요소 중에서는 자료를 처리하는 부분은 에이전트가 담당하고, 자료를 저장하는 부분은 MIB이 담당한다. 결과적으로 해당 컴포넌트의 재사용이 가능하게 된다. 또한 MIB과 에이전트의 개발 시간을 단축하기 위해서 SNMP를 이용한 툴킷을 이용한다. 이렇게 함으로써 센서와 미들웨어 사이에 통신하는 컴포넌트를 개발하는 시간이 절약되며 개발자의 수고가 덜게 된다.
최근 입력 방식의 다양성이나 편리성 때문에 음성 게임 명령어에 대한 관심이 증가하고 있다. 음성 명령어의 인식률은 인식 엔진의 성능뿐만이 아니라, 명령어간의 거리에도 영향을 받는다. 명령어간 거리란 명령어 발음간의 음성적 차이를 말하는데, 이 거리가 클수록 인식률이 높아진다. 본 논문에서 우리는 명령별 명령어 후보들이 주어졌을 때 명령어간의 평균 거리를 최대화하는 명령어 조합을 선택하는 문제를 IP(Integer Programming)으로 모델링한다. 또한 명령어 선택 문제의 해를 구하는 SA(Simulated Annealing) 기반의 방법을 제안한다. 우리의 방법을 명령어 수, 허용되는 명령어 길이 등의 다양한 조건에 하에서 실험한 결과를 토대로 특징을 분석한다.
연속음성인식을 수행하기 위해서는 발음사전과 언어모델이 필요하다. 이 둘 사이에는 디코딩 단위가 일치하여야 하므로 발음사전 구축시 디코딩 단위로 표제어 단위를 선정하며 표제어 사이의 음운변화 현상을 반영한 발음사전을 구축하여야 한다. 한국어에 부합하는 음운변화현상을 분석하여 학습용 자동 발음열을 생성하고, 이를 통하여 발음사전을 구축한다. 전처리 단계로 기호, 단위, 숫자 등 전처리 과정 및 형태소 분석 과정을 수행하며, 디코딩 단위인 의사 형태소 단위를 생성하기 위해 규칙을 이용한 태깅 과정을 거친다. 이를 통해 나온 결과를 발음열 생성기 입력으로 하며, 결과는 학습용 발음열 또는 발음사전 구성을 위한 형태로 출력한다. 표제어간 음운변화 현상이 반영된 상태의 표제어 단위이므로 실제 음운변화가 반영되지 않은 상태의 표제어와는 그 형태가 상이하다. 이는 연속 발음시 생기는 현상으로 실제 인식에는 이 음운변화 현상이 반영된 사전이 필요하게 된다. 생성된 발음사전의 효용성을 확인하기 위해 다음과 같은 실험을 통해 성능을 평가하였다. 음향학습을 위하여 PBS(Phonetically Balanced Sentence) 낭독체 17200문장을 녹음하고 그 전사파일을 사용하여 학습을 수행하였고, 발음사전의 평가를 위하여 이 중 각각 3100문장을 사용하여 다음과 같은 실험을 수행하였다. 형태소 태그정보를 이용하여 표제어간 음운변화 현상을 반영한 최적의 발음사전과 다중 발음사전, 언어학적 기준에 의한 수작업으로 생성한 표준 발음사전, 그리고 표제어간의 음운변화 현상을 고려하지 않고 독립된 단어로 생성한 발음사전과의 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 표제어간 음운변화 현상을 반영하지 않은 경우 단어 인식률이 43.21%인 반면 표제어간 음운변화 현상을 반영한 1-Best 사전의 경우 48.99%, Multi 사전의 경우 50.19%로 인식률이 5~6%정도 향상되었음을 볼 수 있었고, 수작업에 의한 표준발음사전의 단어 인식률 45.90% 보다도 약 3~4% 좋은 성능을 보였다.
수산물가공잔사를 효율적으로 이용하기 위한 일련의 연구로서 가다랑어잔사를 이용한 어간장을 제조하기 위 한 기초실험을 하였으며, 코오지 첨가에 의한 풍미개선 및 솔비톨, 젖산, 알코올 등의 첨가에 의한 어간장의 저염화를 시도하였고 아울러 숙성중 어간장의 정미성분도 분석하였다. 초퍼로 마쇄한 가다랑어두부에 대하여 가다랑어내장 $6.6\%$, 코오지 $26.7\%$, $25\%$ 식염수 $71.7\%$, 식염 $13.3\%$, 포도당 $7.6\%$를 첨가하여 혼합한 후 상온에서 90일간 숙성시켜 코오지첨가어간장 K를 제조하였고, 어간장 K의 제조시 첨가한 식염대신 솔비톨 $7.6\%$, 젖산 $0.3\%$, 알코올 $9.8\%$를 첨가하여 식염농도 $9.12\%$인 저염어간장 L을 제조하였다. 숙성중 어간장 K 및 L의 총유리아미노산함량은 증가하여 숙성 90일째 각각 3,307.7mg/100m1, 3,637.1mg/100m1이었으며 함량이 많은 유리아미노산으로는 glutamic acid, Iysine, valine, phenylalsnine, alanine, leucine 및 isoleucine등이었고 이들은 전체의 $60\%$ 이상을 차지하였으며, 총불휘발성유기산은 숙성중 증가하여 숙성 90일째 어간장 K는 1,002.1mg/100ml, L은 1,312.9mg/100ml였으며, 함량이 많은 불휘발성유기산으로는 lactic acid, succinic acid 및 pyroglutamic acid 등이었고 이들은 전체의 $90\%$이상을 차지하였다. 숙성중 핵산관련물질은 ADP, AMP, IMP는 감소하였으며, inosine과 hypoxanthine은 상대적으로 증가하여 숙성 90일째 hypoxanthine이 대부분을 차지하였다. 숙성중 어간장 K 및 L에 있어서 betaine은 감소하였으며 총 creatinine은 거의 변화가 없었고, TMAO는 감소한 반면 TMA는 증가하는 경향을 나타내었다. 가다랑어잔사어간장의 제조시 코오지를 첨가함으로서 어간장의 풍미를 개선할 수 있었으며 총사입량에 대하여 솔비톨 $3.2\%$, 젖산 $0.3\%$, 에틸알코올을 $4\%$ 첨가함으로서 품질면에서 양호한 저염어간장을 제조할 수 있었다.
한국어 어미 중 '아/어'로 시작되는 어미는 용언의 어간과 결합할 때 '아/어'가 축약되거나 '아/어'의 'ㅇ' 이 탈락되기도 한다.특히'ㅎ'불규칙 용언과 결합할 때는 용언의 어간모음과 화합되어 '-ㅐ-','-ㅒ-'로 바뀌는 경우가 있고,'-하다-'로 끝나는 용언의 어간과 결합하면 '-여-'혹은'-ㅐ-'로 바뀌게 된다.본 논문에서는 한국어 형태소 분석기에서 '아/어'로 시작되는 어미의 변이체를 처리하기 위하여 문법형태소 사전을 어떻게 구성하여야하고, 문법형태소 사전이 주기억 장치에 적제될 때 2진트리를 어떻게 구성할 것인에 대한 방법론을 제시함으로써 '아/어' 로 시작되는 어미의 변이체를 형태소 분석할때 발생하기 쉬운 오류를 방지할수 있도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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