본 논문의 목적은 ‘다중 동사성 명사 구문’(Multiple Verbal Noun Construe-tions)의 논항실현 양상을 이론 중립적으로 고찰해 보고, 이 분석을 제약기반 문법 이론인 최근의 핵 심어주도 구구조문법 (Head-driven Phrase Structure Grammar)틀 안에서, 특히 다중계승위 계를 가정하는 제약기반 어휘부를 기반으로 형식화해 논항의 실현과정을 기술하고 설명하는 것이다. 우선 일본어의 유사한 현상을 분석한 Grimshaw & Mester (1988)의 격실현 양상에 관한 일반화를 기반으로 한국어 동사성명사구문의 논항실현 양상을 ‘논항전이’ (argument transfer)라는 이론적 장치를 이용해 형식화할 수 있음을 보이고, 동사성 합성명사의 논항구조를 만들기 위해 ‘논항합성’(argument composition)이라는 이론적 장치를 제안한다. 나아가서 다중 동사성 명사구문의 논항실현 과정에서 보이는 겹격표지 현상을 ‘격 복사’(case copying)를 제안해 동사성 명사의 격표지가 합성 명사에서 분리되어 문장단위에서 실현될 때 동일한 격을 복사해 실현한다는 점을 주장하고자 한다. 이 주장을 뒷받침하기 위해 수동과 능동 등 문법기능의 변화현상에서 하위범주화된 요소들의 격변화가 자의적이 아님을 실례를 들어 보여 주고자 한다. 일본어의 경동사 (light verbs)에 관한 분석 인 Grimshaw Meste, (1988) 이래 한국어에서도 이와 유사한 구문에 대한 재조명이 활발하게 이루어져 왔다 (Ryu (1993b), 채희락 (1996), Chae (1997) 등 참조). 한국어에서 ‘하다’와 동사성명사(verbal nouns)가 결합하여 이루어진 ‘동사성명사구문’ (Verbal Noun Constructions)에 대한 기존의 논의는 대부분 하나의 동사성 명사가 ‘하다’나 ‘되다등 소위 문법기능을 바꾸는 ‘경동사’들과 결합하여 복합술어가 되는 문법적 현상에 초점이 맞춰져 있었다. 그와 비교해서 동사성 명사의 어근이 두 개 이상 결합하여 동사성명사들끼리 합성명사(compound nouns)를 이루고 그 동사성 합성명사가 문법기능의 변화를 바꾸는 ‘경동사’와 결합하여 이루어진 복합술어에 대해서는 논의가 거의 없는 형편이다. 특히 이 지적은 핵심어주도 구절구조문법틀 내에서는 논란의 여지가 없다. 본 논문의 대상은 바로 이러한 합성 동사성명사의 논항구조와 동사성명사에 의해 하위범주화된 논항들의 문법적 실현양상이다.
우리의 기억에 표상되어 있는 개념의 본질과 근원 그리고 이들의 관계에 대한 연구는 연상과 기억구조의 관계에 집중되어 왔다 따라서, 어떤 한 개념과 다른 한 개념이 관계되어 있다는 의미적 혹은 연상적 점화의 양상은 의미기억 구조를 적절히 예시할 수 있을 것이다. 본 연구는 어휘수준에서 보여지는 연상의 양상이 문장수준에서도 유사한 예측을 해낼 수 있는지를 살펴보고자 한다. 즉, 어휘수준에서 연상적 관계에 있는 두 개념이 선행사와 연상 조응사라는 문법성을 띠면서 문장에서 예상되는 역할을 수행할 때는, 의미기억의 또 다른 양상을 보여줄 것이라 예측되며, 이것은 문장의 의미·화용적 추론의 기제로 유인되고 있음을 제안하려고 한다. 또한, 의미·연상적 점화와 추론의 기제간의 적절한 상호작용은 문장의 응집성과 처리속도 간에도 유의미한 예측을 할 수 있음을 제안한다.
본 연구에서는 인간의 제품에 대한 이미지 연상과 관련된 인지 반응 특성을 파악하고, 제품 선호도 및 경험과의 상관관계 분석을 목적으로 하였다. 이를 위하여, 휴대폰과 제안형 제품사진을 실험자극으로 선정하여, 연상되는 감성어휘를 표현하는 실험과 각 제품사진의 선호도를 평가하는 실험을 진행하였다. 실험 결과로부터 두 가지 결론이 도출되었다. 먼저, 사용 경험이 있는 제품에 대한 언어적 지각 반응에서는 비유 언어와 정서적 이미지의 표현을 혼용하며 선호도 수준이 높아짐에 따라 정서적 표현의 적용이 많아진다. 두 번째는, 제품의 비사용 경험은 선호도와 관계없이 인지 대상을 단지 지각적으로 이해하고 자신의 일반적 경험 정보와 유사성을 고려하여 대응시키는 반응을 유발한다.
감성 디자인의 중요성은 정정 강조되는 반면, 제품의 전반적인 디자인 아이덴티티로부터 실질적인 오감만족을 제공하기 위해 사용자 요소들을 적절하게 통합하는 작업은 그리 체계적으로 이루어지지 않았다. 본 연구는 트렌드 분석에 따른 감성 어휘를 추출하고, 사용자 경험 요소를 매핑하여, 사용자 경험 요소를 통일성 있게 제품 디자인에 활용할 수 있도록 하기 위해 실시되었다. 본 연구에서 사용자 경험 요소는 칼라, 소재&마감, 사운드로 국한하였다. 이를 위해 각종 문헌 조사와 트렌드 분석 업체 및 사용자 경험 전문가들이 '08~'09 트렌드를 분석하고, 이를 가장 잘 반영할 수 있는 감성 형용사 31 개를 최종 추출하였다. 추출된 31 개의 어휘간 유사성 평정을 실시한 후, 다차원척도 분석을 통하여 2 차원의 감성축을 구성할 수 있었다. 트렌드 감성 어휘는 'human-centered' vs. 'techno-centered' 및 'warm vs. cool' 의 2 차원 공간에서 표현될 수 있었다. 다음으로 각 어휘에 따른 칼라, 소재&마감, 사운드 자극을 각각 제작한 후, 참가자들로 하여금 2 차원 감성 평면 위에서 직접 매핑시키는 실험을 통하여 이들간의 부합 정도를 검증해 보았다. 실험 결과를 토대로 가장 근접한 위치의 감성 어휘와 감성 요소들을 연결시키고, 디자이너들이 활용할 수 있도록 시스템화하였다. 추후 더욱 견고한 차원 구축 및 시스템화를 통해 실질적인 감성 디자인을 가이드 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.
최근 인터넷 기술의 비약적인 발전으로 웹상에 많은 양의 정보가 존재하고, 많은 사람들이 이를 검색하고 활용하게 되었다. 그러나 기존의 검색방식은 단순히 텍스트 매칭(Text matching) 방법을 사용하고 있어 많은 자료들 사이에서 자신이 원하는 자료를 찾는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 검색할 자료의 정보를 바탕으로 그와 유사한 자료를 검색해주는 웹 문서 검색 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해 울산대학교 어휘 지능망인 U-WIN을 기반으로 개념적 밀도와 단어 간의 유사성 측정을 이용하여 의미적인 검색이 되도록 하였다.
본 연구는 이용자 협력에 의한 소셜 태깅(social tagging)이 웹 자원을 위한 디지털 지식 생성에 활용될 수 있으며, 태깅의 양질성(quality)과 효율성이 실증적으로 증명될 수 있는가를 다루었다. 이 논고는 특별히 소셜 태깅의 색인 일관성(indexing consistency)을 평가하고 전문가들의 색인 일관성과 비교하여 분석하였다. 많은 수의 색인자들 간의 색인 일관성을 측정하기 위해 벡터 공간 모델(Vector Space Model)에 기반한 두 가지의 유사성 측정 공식을 사용하였다. 본 연구는 웹자원 관리에 있어서 소셜 태깅의 활용성 증진에 공헌하며, 디지털 도서관 환경에서 새롭게 생성되는 자료들에 대한 보다 적합한 어휘를 개발하는 데에 있어 소셜 지식을 적극적으로 수용할 필요가 있다고 주장한다. 또한 두 가지 공식에 의한 비교분석은 두 공식에서의 비슷한 색인 경향을 보여주면서 보다 신뢰적인 결과를 제공하였다.
본 연구에서는 시각적으로 제시되는 단어 자극의 의미 관련성의 차이에 따라 좌우반구의 처리가 어떻게 이루어지는지 알아보고자 하였다. 이를 위해서 명칭성 실어증 환자와 정상인 대학생 피험자를 대상으로 점화 어휘판단 과제를 수행하였다. 이 연구의 기본 논리는 명칭성 실어증 환자의 왼쪽 뇌가 손상되어 있기 때문에 어떤 정보처리가 왼쪽 뇌에서 일어나는 것이라면 정상인과 명칭성 실어증환자간의 수행에서 어떤 차이가 나타날 것을 기대되는 반면, 만일에 우뇌에서 처리되는 것이라면 정상인의 과제 수행 형태와 명칭성 실어증 환자의 것이 일치하는 형태를 보일 것이라는 것이다. 실험 1에서는 수직적 범주관련성이 어느 반구에서 정보처리 되는지를 조사하였다. 그 결과 정상인은 좌반구에서 유의미한 점화효과가 있고 우반구에서는 점화효과가 없었던 반면에, 명칭성 실어증 환자는 정상인과 정반대의 점화 효과를 보이고 있다. 이러한 결과는 좌반구가 일차적으로 수직적 범주 관련성 정보처리와 관련이 있음을 시사해 준다. 또한 수평적 범주 관련성에 따른 실험 은 정상인과 환자 두 집단 모두 수평적 범주관련성이 우반구에서 처리되는 유사한 패턴을 보여주었다. 실험2에서는 연합적 범주관련성에 따른 두 집단간의 점화 효과를 비교하였다. 정상인 집단과 환자 모두 좌우반구에 점화효과를 보여주고 있지만, 정상인 집단의 경우에는 우반구에서, 환자는 좌반구에서 점화량이 더 컸다. 연합관련 정보처리는 좌우반구 모두에서 일어난다고 하는 기존의 견해와 관련하여 볼 때 연합관련 정보처리는 좌우반구에서 일어난다고 해석할 수 있을 것이다. 명칭 실어증 환자의 정보처리는 정상인과 다르게 이루어지므로 이러한 좌우반구에서의 차이가 난 것으로 볼 수 있다. 이상의 실험1과 2의 결과를 종합해 보면, 시각적으로 제시되는 단어의 범주적 관련성이 주는 어휘정보 처리는 반구에 따라 처리하는 기능이 다르다고 결론 내릴 수 있다. 즉, 좌반구는 수직적 범주 관련성을 담당하고 우반구는 수평적 관련성을 담당하며, 연합적 관련성은 좌우반구 모두에서 정보처리 된다는 것이다.
본 연구는 중의성을 가진 어휘가 심성 어휘집에 표상된 방식과 감각 양상에 따른 처리 과정을 알아보기 위하여 한국어 동음동철이의 어절의 시·청각 재인 과정을 조사하였다. 청각 어절 판단 과제(실험 1)와 시각 어절 판단 과제(실험 2)를 이용한 두 실험에서 두 가지 이상의 의미를 가진 동음동철이의 어절(예: '물었다')과 단일한 의미만을 가진 통제 어절(예: '고통을')이 사용되었다. 어절 자극들의 누적 빈도는 조작하는 한편, 각 동음동철이의 어절의 다양한 의미가 가지는 상대적 빈도는 통제하였다. 어절 판단 과제를 사용한 두 실험 모두에서 유의한 빈도의 주효과와 함께 의미 수에 따른 어절 유형과 빈도 간의 상호작용이 발견되었다. 실험 1에서 청각적으로 제시된 동음동철이의 어절은 저빈도 조건에서 단의 어절에 비해 반응시간이 빠른 중의성 이득 효과가 나타난 반면, 고빈도 조건에서는 이와 반대로 비이득 효과가 나타났다. 마찬가지로 시각적으로 제시된 실험 2의 자극에서도 유사한 상호작용 패턴이 발견되었다. 본 연구 결과는 시각 및 청각 양상 모두에서 어휘-의미 처리가 상호의존적으로 이루어짐을 보여주며, 이는 의미 처리가 감각 의존적 단계보다는 일반적 어휘 지식 처리 단계에서 이루어질 가능성을 시사한다. 이와 더불어 의미 선택 과정에서 동음동철이의 어절이 가지는 다양한 의미의 후보군은 어절의 빈도가 상대적으로 낮을 때에만 촉진적 피드백을 제공함을 보여준다.
영한 자동번역 시스템에서 대역어 선택 모듈은 어휘 변환을 수행한다. 일반적으로 영어 단어는 다양한 한국어 단어로 번역될 수 있는 의미적 모호성을 지니고 있으며, 고품질의 영한 자동번역 결과를 제공하기 위해서는, 해당 문맥에 가장 적합한 한국어 단어가 선택되어야 한다. 본 논문에서는 영어의 명사 어휘에 대하여, 벡터를 사용하는 2 단계 영한 대역어 선택 기법을 제안한다. 벡터를 사용하는 2 단계 대역어 선택 방식은 첫 번째 단계에서, 원문에서 사용된 영어 명사의 의미를 결정하고, 두 번째 단계에서, 해당 의미를 지니는 유사 한국어 대역어 가운데, 생성될 한국어 문맥에 맞는 적합한 한국어 대역어를 선택한다. 또한 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 현재 우리가 개발중인 Tellus-EK 영한 자동번역 시스템에 적용한 결과를 논한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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