• 인지과학
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• 제18권4호
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• pp.457-483
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• 2007

데이터베이스 의미론(Database Semantics, DBS)은 인간의 의사소통 방식에 대한 종합적인 이론 틀과 분석을 제공하고, 또한 이를 구체적인 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 것을 목적으로 하고 있다. DBS의 두 가지 주요 특징으로는 문장 처리 알고리즘으로 좌연접 방식을 취한다는 점과 문장의 의미 내용을 표상하는 데이터베이스로 '어휘은행 (Word bank)를 취한다는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 DBS에 입각하여 한국어의 기본 현상에 대한 분석 및 구현을 시도한다. 우선 간단한 한국어 예를 통해 듣고, 추론하고, 말하는 단계가 어떻게 진행될 수 있는지를 보이고, 이어서 한국어의 특징적 현상중의 하나인 수사-분류사(classifier) 구조가 어떻게 분석되는지를 보임으로써, 영어와 독일어를 소재로 개발중인 DBS가 언어적 특성이 많이 다른 한국어 분석에도 활용될 가능성이 있음을 보인다. 또한 기존 연구에서 제시된 바 있는 좌연접 알고리즘에 대한 한국어 적용상의 문제점을 검토하면서 그에 대한 대안의 방향을 살펴보기로 한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2013년도 제20회 학술대회 논문집
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• pp.113-117
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• 2013

팀 버너스 리에 의해 '시멘틱 웹'은 1998년 제안되었으나 현재 새롭게 생성되고 있는 데이터 혹은 자연어 형식의 데이터를 시멘틱 검색을 위해 활용하기에는 아직까지 온톨로지 데이터베이스가 따라가지 못하고 있다. 이를 위해 온톨로지 구축의 구성요소인 공리(axiom)를 공공을 위한 데이터로 개발하여 시멘틱 검색에 활용하는 개념적 모델을 제안한다. 공리 데이터베이스는 단일 도메인에서 벗어난 시멘틱 검색을 위한 데이터베이스로서 도메인 온톨로지 구축에 기본적인 요소들을 제공하고, 이용자들이 시멘틱 검색을 통해 보다 만족한 정보검색을 할 수 있도록 한다. 또한 온톨로지 데이터를 확보하기 위해 정보생산자로부터 사전어휘에 대한 온톨로지 트리플을 생성하는 실험을 하였다. 온톨로지 자동구축에 대한 연구와 개발이 활발하지만 보편적 시멘틱 검색을 위해 정보생산자와 정보관리자가 많은 부분 데이터를 생성하고 검증해야할 필요가 있다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2001년도 학술대회 논문집
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• pp.113-139
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• 2001

중간언어 (interlingua, IL) 구축을 지향하는 시각에서 단어의 다의성 (polysemy) 문제를 각종 워드넷의 기술 방식과 용례를 대비하여 논의하고, 센스(어의) 번호를 부착한 세계 워드넷 (Would Wordnet) 데이터베이스를 구상하고, 이 연장 선상에서 (Pustejvsky 식) 생성 어휘 부와 TMR(텍스트의미표상)이론을 가미한 제약기반 통합문법(CUG)으로 IL구축에 다리를 놓고, 이로부터 개별언어 기술로 변환한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.341-347
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• 2001

세종전자사전이 궁극적으로 범용전자사전을 지향한다는 점에 비추어 볼 때, 텍스트 자동 분석과 생성, 정보 검색 및 자동 번역 등에 활용될 데이터베이스로서의 전자사전은 자연 언어 어휘의 내적 구조와 기능방식에 관한 정보들, 가령 음운 통사 의미 화용적 가치와 실현 조건 등에 관한 정보들을 체계적이고도 정교하게 담고 있어야만 한다. 의존명사, 대명사, 수사 범주에 속하는 언어 단위들은 단일 명사와 구별되는 어휘 통사적 속성들을 지니며, 사전의 기술 구조에는 그 정보 값들을 체계적으로 명시화할 수 있는 정보 항목과 표상 구조가 설정되어야 한다. 가령 의존명사처럼 통사 의미적 자율성을 지니지 않는 언어 요소의 경우, 어휘 관계 정보보다는 인접하는 여타 언어 단위들과의 호응관계나 결합제약 조건들이 더 중요한 정보일 수 있다. 본 사전이 체언사전의 하위사전으로 별도로 구축되는 것은 단일어 사전에서 그러한 정보들을 효과적으로 표상하기 어렵기 때문이다. 그러나 본 사전은 실제적으로는 체언사전에 통합되어 운영된다는 점에서 이중적 지위를 누린다고 하겠다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.267-272
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• 2001

구(phrase) 단위 또는 문장(sentence) 단위의 연어(collocation) 정보는 자연언어 처리를 위한 단일어 또는 이중어 데이터베이스를 구축할 수 있는 중요한 기초 자료가 될 뿐 아니라, 외국어 학습에서도 어휘 단계를 넘어선 학습 자료를 제공할 수 있다. 불어는 굴절 언어(inflectional language)로서 기본형 대 굴절형의 비율이 약 1:9 정도로 비교적 굴절 비율이 높은 언어다. 또한 불어 표제어 중 95% 이상을 차지하는 불어의 동사, 명사, 형용사 중 상당한 비율이 암기해야 할 목록(list)이라는 특성을 갖기 때문에 검색과 학습에 있어 오류가 지속적으로 일어나는 부분이다. 표제어의 검색의 경우 불어 굴절 현상을 지원하는 전자 사전이 개발되어 있지만 아직까지 연어 정보에서 굴절형을 지원할 수 사전 또는 데이터베이스는 개발되어 있지 않다. 본 연구의 목적은 전자 사전과 형태소 분석기를 이용하여 굴절형 처리를 지원할 수 있는 불-한 연어 데이터베이스를 구축하는데 있다. 이를 위해 부산대학교 언어정보 연구실에서 개발한 불어 형태소 분석기 Infection와 불-한 전자 사전 Franco를 사용하였으며, 지금까지 구축된 불-한 연어 정보는 94,965 개이다. 본 고에서는 두 정보를 이용하여 불어 굴절형 정보를 분석 및 생성하는 방식 및 불-한 연어 데이터베이스 구조를 살펴 본다.

• 한국음향학회지
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• 제17권2호
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• pp.84-89
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• 1998

본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.117-126
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• 2000

지리정보는 시간이 흐름에 따라 변하는 정보를 계속 저장 유지 및 관리하여야 하기 때문에 데이터의 양이 계속 증가하고 용어간의 관계도 더욱 복잡해진다. 이러한 지리정보의 특성은 네트웍을 통한 정보의 공유 및 재사용을 위해 필요한 데이터 검색을 어렵게 한다. 지리정보의 관리, 해석, 그리고 검색의 효과를 향상시키기 위하여 지리정보분야의 어휘 정의와 분류 그리고 다른 어휘와의 관계를 포함하는 온톨로지를 활용할 수 있다. 본 논분에서는 지리정보 데이터 중 하천 관련 용어간의 온톨로지를 구축하여 지리정보 데이터의 관계에 의한 구조적인 검객이 가능하도록 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.106-111
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• 2004

사람의 언어를 이해하는 자연언어처리 시스템을 개발하기 위해서는 의미처리를 위한 지식 베이스(knowledge base)가 필요하다. 지금까지 사람이 가진 지식 베이스를 컴퓨터에 도입하려는 많은 노력을 기울이고 있고 그 결과물로 온톨로지(ontology)와 시소러스(thesaurus)가 만들어지고 있다. 외국에서는 지식 베이스의 중요성을 알고 많은 연구를 수행하고 있으며 그 대표적인 사례들에는 Roget's Thesaurus, WordNet, EDR 개념사전, CYC, Euro WordNet 등이 있다. 이 중에서 가장 대표적이며 많은 활용을 보이는 것이 Princeton 대학의 WordNet이다. WordNet은 인간의 어휘지식에 대한 심리 언어학적인 연구의 결과물로써 심리학자와 언어학자들에 의해 10여 년 동안 구축되고 있는 영어에 대한 어휘데이터베이스이다. 본 논문에서는 WordNet을 기반으로 명사에 대해서 영한사전과 국어사전을 이용하여 구축한 한국어 워드넷을 소개하구 구축시 고려한 기본지침을 소개하도록 하겠다.

• 인지과학
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• 제24권3호
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• pp.203-235
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• 2013

본 연구의 목적은 선행 연구에서 보고된 영어 모국어 아동의 굴절형태소 습득 과정을 대규모 언어습득 데이터베이스를 활용하여 검증하는 것이다. 이를 위해, 우리는 CHILDES(Child Language Data Exchange System) 데이터베이스에 등장하는 1-7세 영국 및 미국 아동 1,630명이 발화한 470만 어절 말뭉치를 대상으로 굴절형태소의 발달 과정을 분석하였다. 본 논문에서는 동사의 현재분사 -ing, 과거형 -(e)d, 형용사의 비교/최상급 -er/est 등의 형태소에 대해 어휘 유형(Type)과 사례(Token) 빈도, 전체 사례(Token)에 대한 유형(Type) 비율인 TTR(Type per Token Ratio), 어휘 다양성 척도인 Lexical Diversity(D) 값을 구하여 이를 국가 및 연령별로 비교, 분석하였다. 그 결과, 굴절형태소별로 연령과 D 값의 상관관계가 다르게 나타났다. 특히, 현재분사 -ing와 D 값 사이에는 주목할 만한 상관관계가 나타나지 않은 반면, 과거형 -(e)d의 경우 양의 상관관계 경향성이 보였고, 비교/최상급 -er/-est는 유의미한 상관관계를 보였다. 이는 현재진행형이 과거형보다 먼저 습득된다고 보고한 Brown(1973)의 견해를 지지한다. 다음으로, 과잉일반화에 따른 오류 표현이 2-3세 사이에 많이 나타나면서 U자형 발달 양상을 보였다. 과잉일반화도 현재분사보다 과거형에서 많이 나타났는데, 이것 또한 현재분사가 과거형보다 일찍 습득된다는 주장을 지지한다. 영국과 미국 아동의 연령별 굴절형태소 사용 양상을 비교한 결과, 미국 아동의 D 값이 영국 아동보다 높았다. 이는 미국 아동이 영국 아동보다 더 많은 어휘 유형에 대해 굴절형태소를 사용했음을 의미한다. 본 연구는 소수의 아동을 대상으로 수행된 선행 연구의 다양한 논점을 대규모 데이터베이스로 검증하고, CHILDES 코퍼스를 효율적으로 분석하는 연구 방법론을 제안했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.53-56
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• 2000

무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.