본 논문에서는 한국어 각 품사별로 형태소 해석 규칙에 대응하는 수화 형태소 생성규칙을 제안한다. 한국어 자연수화는 한국어 자연언어에 비하여 극히 한정된 어휘를 가지며, 문법 요소의 수도 매우 한정적으로 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 자연스러운 한국어 문장을 대응하는 수화로 변환시키기 위해서 한국어 문법에 대응하는 자연수화 문법을 정의한다. 각 phrase는 한국어 해석 문법과는 별도의 수화 형태소 생성문법을 정의 해야 하며, 이 문법은 형태소 해석/결합 규칙 및 구구조 해석규칙에 적용되고, 이 규칙의 정의로 가장 자연스러운 자연수화를 생성할 수 있게 된다.
본 논문에서는 스키마를 구성하는 단말 노드 간의 일대일 매칭으로부터 XML 문서의 빠른 변환을 지원하는 XSLT 스크립트를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 XML 스키마를 구성하는 빈도 지시자 간의 대응관계 생성과 XSLT 스크립트 생성의 두 단계로 이루어진다. 어휘 및 구조 유사도를 이용하여 빈도 지시자 간의 대응관계를 생성하며 이를 바탕으로 적은 수의 템플릿을 포함하는 XSLT 스크립트를 생성한다. 성능을 평가하기 위하여 다양한 크기의 문서와 다수의 XSLT 처리기에 대해 실험한 결과, 제안된 방법은 기존 연구보다 XML 문서를 보다 빠르게 변환하는 XSLT 스크립트를 생성하였다.
그 동안의 인터넷을 이용한 실용영문독해 수업은 단순히 영어로 된 인터넷 홈 페이지를 찾아 독해하는 방식으로 이루어졌다. 이러한 교육 방법은 인터넷 자료의 방대함, 수업의 수준에 적합하지 않은 어휘사용, 인터넷 자료를 찾기까지의 컴퓨터 활용능력의 요구, 또한 독해 후 토론 및 발표의 방안 부족 등의 여러 가지 문제점을 갖고 있어 효과적인 수업을 진행하기 어려운 것인 현실이었다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 체계적으로 파악하고 이를 해결할 수 있는 시스템을 설계 구현하였다.
표절과 관련된 이슈가 주목받고 있는 상황에서 표절을 검출하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 표절구간 검출을 위해 복잡한 자연어처리와 같은 의미론적 접근방법이 아닌 비교적 단순한 어휘기반의 문자열 처리 방법을 사용한다. 대표적인 방법으로는 지문법 (Fingerprinting)과 서열정렬 (Sequence alignment) 등이 있다. 하지만 이 방법들을 이용하여 대용량 문서에 대한 표절검사를 수행하기에는 시공간적 복잡도의 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 NGS (Next Generation Sequencing)에서 사용하는 BWT (Burrows-Wheeler Transform)[1]를 이용한 탐색방법을 응용한다. 또한 부분표절구간을 검출하고 정확도를 향상시키기 위해 질의문서를 분할하여 작은 조각으로 만든 뒤, 조각들에 대한 질의탐색을 수행한다. 본 논문에서는 질의문서를 분할하는 두 가지 방법을 소개한다. 두 가지 방법은 k-mer analysis를 이용한 방법과 random-split analysis를 이용한 방법으로, 각 방법의 장단점을 실험을 통해 분석하고 실제 부분표절구간의 검출 정확도를 측정하였다.
재해 유형별로 관련된 재해 지명어를 도출하여 지도 및 문헌, 지명정보서비스 등 전체 6종의 자료에 나타난 재해 관련 지명을 확인하고 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 이를 토대로 지명을 통해 나타나는 재해 유형별 지명의 지역별 분포 특성을 분석하여 현재 급증하고 있는 재난에 대비한 방재대책 수립 및 방재영향평가에 활용될 수 있는 가능성을 탐색하고자 하였다. 자연재해와 방재 관련 지명을 대상으로 총 128개의 재해 유형별 재해 지명어를 먼저 추출하였고, 이후 이 검색어를 중심으로 해동지도, 1872군현도, 오만분지일지형도, 지명총람, 신구대조 조선전도부군면리동명칭일람, 지명정보서비스 등 총 6종의 자료를 대상으로 재해 지명을 검색하여 DB화하였으며, 각 자료별로 지역별·재해 유형별 특성을 분석하였고, 활용방안을 제시하였다.
웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
소리나 음악을 '감정, 감성의 언어'라고 표현한다. 이것은 소리라는 물리적 속성들이 인간의 감성 정보를 효과적이고 풍부하게 전달하는 좋은 수단일 수 있기 때문이다. 하지만 정보의 청각적 제시에 대한 효과적 방안을 연구하는 청각 디스플레이(auditory displays) 분야의 연구자들은 주로 특정 시스템 사용자의 과제수행 결과의 효율성 증진에만 초점을 맞추어 왔었다. 이러한 한계점을 극복하고 청각적 정보 제시의 적용 영역을 확장하고자 최근 많은 연구자들이 과제수행 결과뿐 아니라 개인의 선호와 감성적 만족이 더 중요한 요인이 될 수 있음을 지적하고 있다. 이런 배경으로 본 연구에서는 소리에 대한 감성어휘 수집과 분석을 통해 소리의 감성공간을 '즐거움(Pleasure)', '복잡성(Complexity)', '활동성(Activity)'의 세 개 차원으로 구축하고, 그 차원에서 음고(pitch), 음량(loudness), 음색(timbre), 그리고 지속시간(duration)과 같은 소리의 다양한 속성에 따른 감성의 이동을 체계적으로 살펴보았다. 그 결과, 각 차원들에서 소리의 여러 속성들에 따른 감성적 차이와 그 상호관계를 확인하였다. 결론적으로 이러한 결과들은 청각 사용자 인터페이스(Auditory User Interface)와 같이 청각 디스플레이(auditory displays) 분야에 적용되어 소리의 속성에 따라 감성 정보를 응용하여 사용자의 특성과 요구에 맞춰 정보를 제시하는 데 기여할 것이다.
음성 합성기의 합성음의 자연감을 높이기 위해 자연음에 내재하는 정확한 운율 법칙을 구하여 음성합성 시스템에서 이를 구현해 주어야 한다 무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기에서 필요한 운율 법칙은 언어학적 정보를 이용해 구하거나, 자연음에서 추출하고 있다 그러나 추출한 운율 법칙이 자연음에 내재하는 모든 운율 법칙을 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 본 논문에서는 한국어 자연음을 분석하여 추출한 운율 정보를 인공 신경망이 학습하도록 하고 훈련을 마친 인공 신경망에 문장을 입력하고, 출력으로 나오는 운율 정보와 자연음의 운율 정보를 비교한 결과 제안한 인공 신경망이 자연음에 내재하고 있는 운율을 학습할 수 있음을 알 수 있었다. 운율의 3대 요소는 피치 , 지속시간, 크기의 변화이다. 제안한 인공 신경망이 한국어 문장의 음소 열을 입력으로 받아들이고, 각 음소의 지속시간에 따른 피치변화와 크기 변화를 출력으로 내보내면 자연음을 분석해 구한 각 음소의 운율 정보인 목표 패턴과 출력 패턴 의 오차를 최소화하도록 인공 신경망의 가중치를 조절할 수 있도록 설계하였다. 지속시간에 따른 각 음소의 피치와 크기 변화를 학습시키기 위해 피치 및 크기 인공 신경망을 구성하였다. 이들 인공 신경망을 훈련시키기 위해 먼저 음소 균형 문장 군을 구축하여야 하고, 이들 언어 자료를 특정 화자가 일정 환경에서 읽고 이를 녹음하여 , 분석하여 구한운율 정보를 운율 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속 시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기 값을 구해 운율 데이터베이스를 구축한다. 이 운율 데이터베이스의 일부는 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지로 인공 신경망의 성능을 평가하여 인공 신경망이 운율 법칙을 학습할 수 있었다. 언어 자료의 문장 수를 늘리고 발음 횟수를 늘려 운율 데이터베이스를 확장하면 인공 신경망의 성능을 높일 수 있고, 문장 내의 음소의 수를 감안하여 인공 신경망의 입력 단자의 수는 계산량과 초분절 요인을 감안하여 결정해야 할 것이다
자연언어처리에 있어서 병렬구문은 분석의 복잡성, 단어의 애매성, 서술어 생략 등에 따른 처리의 어려움을 내포하고 있다. 본 논문에서는 한국어에서 발생하는 병렬문의 통사적 특징을 능력문법 (competence grammar)의 입장에서 접근하고 분석된 결과를 기반으로 하여 한국어 병렬문 해석을 위한 결합범주문법 (Combinatory Categorial Grammar)을 제안한다. 제안된 결합범주문법을 사용해서 병렬문에 대한 각각 다른 수준의 통사적, 의미적, 문맥적 정보들이 사전에 어휘적으로 통합될 수 있고 통합된 정보를 이용하여 통사적, 의미적, 문맥적 분석들이 각각 다른 수준의 처리를 거치지 않고 동시에 점진적으로 유도될 수 있음을 보인다. 유도된 정보들을 통해 일반적으로 한국어 병렬문의 주된 기능이라고 생각되는 두 문장이 가지는 정보를 대조, 비교하는 기능이 표현될 수 있음을 보인다. 말뭉치를 분석하여 병렬문이 한국어 처리에서 차지하는 비중과 제시한 문법으로 처리할 수 없는 문형들에 대한 논의를 제공한다.
분야연상어는 어휘자체가 분야정보를 가지므로 인간이 분야를 인지할 때와 유사하게 문서의 분야를 판단한다. 한국어의 경우 180분야로 분류된 약 IS,000개의 문서뱅크를 수집하여 구축 $\cdot$실험한 결과 88,782개의 단일 분야연상어가 8,405개로 전체의 약 9$\%$로 압축되며, 재현율 0.77 이상(평균 0.85), 정확률 0.90 이상(평균 0.94)의 높은 추출 정밀도를 얻었다. 구축한 분야연상어를 문서분류의 초기결정에 적용하여 인간에 의한 분야결정과 비교한 결과 약 90$\%$이상의 정답률을 얻었다. 연구결과를 문서분류의 초기단계에 관한 기초연구로 이용하고, 다언어(multilingual) 간의 문서검색에 적용하여 다국어 정보검색에 대한 기초 연구로 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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