통계적 언어 모델은 자연어 처리의 다양한 분야에서 시스템의 정확도를 높이고 수행 시간을 줄여줄 수 있는 중요한 지식원이므로 언어 모델의 성능은 자연어 처리 시스템, 특히 음성 인식 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문에서는 한국어를 위한 통계적 언어 모델을 구축하기 위한 다양한 언어 모델 실험을 제시하고 각 언어 모델들 간의 성능 비교를 통하여 통계적 언어 모델의 표준을 제시한다. 또한 형태소 및 어절 단위의 고 빈도 어휘만을 범용 언어 모델에 적용할 때의 적용률을 통하여 언어 모델 구축시 어휘 사전 크기 결정을 위한 기초적 자료를 제시한다. 본 연구는 음성 인식용 통계적 언어 모델의 성능을 판단하는 데 앞으로 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.
이중언어 사전은 자연어처리 분야에서 매우 유용한 자원으로 사용되고 있다. 그러나 초기사전이나 병렬말뭉치 등 자원이 부족한 언어 쌍에 대해서 이중언어 사전을 추출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 중간 언어 기반으로 Word2Vec와 CCA를 이용하여 이중언어 사전을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해서 중간언어로 영어를 사용하여 스페인어-한국어에 대한 이중언어 사전을 추출하는 실험을 하였다. 무작위로 뽑은 200개의 단어에 대한 번역 정확도를 구하였다. 그 결과 최상위에서 37.5%, 상위 10위에서 63%, 그리고 상위 20위에서는 69.5%의 정확도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 블록 프로그래밍 언어를 선행조직자로 하여 텍스트 프로그래밍 언어를 학습하는 도구 활용 전략을 연구하였다. 텍스트 프로그래밍 언어는 파이썬이며, 블록 프로그래밍 언어는 엔트리, 활용하는 도구는 주피터 노트북으로 선정하였다. 주피터 노트북을 활용한 블록 프로그래밍 언어 선행조직자 학습 전략은 code cell에 IPython.display.IFrame 클래스를 활용하여 결과 창에 엔트리 작업환경을 불러와 선행조직자로 제시하여 엔트리를 학습 후 code cell에서 파이썬으로 학습한다. 주피터 노트북을 통해 블록 프로그래밍 언어를 선행조직자로 제시 후 텍스트 프로그래밍 언어를 제시함으로써 텍스트 프로그래밍 언어를 학습할 때 인지적 부담을 줄어들고 긍정적 전이가 일어나 효과적인 학습이 될 것으로 기대된다.
지금까지 서비스 제공자의 커뮤니케이션에 대한 연구는 활발히 진행되어왔다. 하지만 각 커뮤니케이션 요인 간의 밀접한 상호 영향 관계에 대한 좀 더 명확한 규명을 위해서는 구두적 커뮤니케이션과 함께 비구두적 커뮤니케이션에 대한 연구가 보다 활발하게 이루어져야 한다. 본 연구는 서비스 회복단계에서 서비스 제공자의 비구두적 요인(Nonverbal attributes)들이 고객평가에 어떻게 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 연구 결과를 살펴보면, 첫째, 만족에 대한 분석 결과, 신체 언어가 높고 외모적 언어가 낮은 집단이 신체 언어가 낮고 외모적 언어가 높은 집단보다 더 만족에 영향을 미친다고 확인 되었다. 즉, 서비스 회복단계에서 접점 서비스 제공자의 신체 언어가 외모적 언어보다 만족에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 재이용 의도에 대한 분석 결과, 신체 언어가 낮고 외모적 언어가 높은 집단이 신체언어가 높고 외모적 언어가 낮은 집단보다 재이용 의도에 영향을 미친다고 확인 되었다. 즉, 서비스 회복단계에서 접점 서비스 제공자의 외모적 언어가 신체 언어보다 재이용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 추천 의도에 대한 분석 결과, 신체 언어가 높고 외모적 언어가 낮은 집단이 신체 언어가 낮고 외모적 언어가 높은 집단 간의 차이가 나지 않는 것으로 나타났다. 즉, 서비스 회복 단계에서 접점 서비스 제공자의 외모적 언어와 신체 언어는 추천 의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 서비스 제공자의 비구두적 요인의 중요성을 살펴보았다.
본 연구에서는 기능적 자기공명 영상법(functional magnetic resonance imaging)을 이용하여, 한국어, 일어, 프랑스어, 영어 등 여러 언어를 구사할 수 있는 다중언어화자들을 대상으로 각 언어에 따른 대뇌 언어처리 과정을 알아보고, 그 처리과정이 해당언어의 유창성, 습득시기에 따라 어떻게 달라지는지를 알아보았다. 실험 결과, 언어처리에 있어 핵심적인 역할을 하는 것으로 보고되는 Broca 영역은 언어의 이해와 산출 과정에 모두 관계된 것으로 보이며, 언어의 산출과정에는 언어의 이해과정에 관계되는 영역외에 조음과정에 따른 영역의 활성화가 보고되었다. 또한 언어습득시기와 유창성에 따른 각 언어의 활성화를 살펴보면, 유창성이 높을수록 대뇌 활성화는 줄어들며, 유창성이 낮은 언어조건에서는 언어처리 영역의 활성화 수준이 높아지며 또한 우반구 및 전전두회(prefrontal gyrus)의 활성화가 높아지는 것이 보인다.
언어 연구에 관한 방법론은 단위구조적(modular) 접근방법과 총체론적(holistic) 접근방법으로 대별될 수 있다. 전자는 인지체계가 독자적 인지단위로 나뉘어져 있으며 그 중 하나가 언어기능임을 가정하고 있다. 즉 언어는 언어기능과 여타 인지단위로 상호작용함으로써 성립된다고 가정하는 것이다. 이에 비해 후자는 언어가 총체로서의 인지체계의 소산임을 가정하며, 따라서 언어기능이란 존재를 부정한다. 이러한 총체론적 언어이론에서는 신체의 구조가 보이는 단위구 조성과 심적 수조의 총체성 사이의 "불균형"을 어떻게 설명할 것인가의 의문이 제기된다. 이 글에서는 단위 구조설의 내용이 간략히 소개된다. 언어기능을 이루고 있는 보편문법 및 개별문법의 개념이 논의되는 가운데, 과거에도 그랬고 현재에도 계속 논란의 대상이 되고 있는 이른바 "문법성"의 개념이 중점적으로 다루어진다. 문법성과 허용성이 별개의 개념일진대, 문법적이면서도 허용되지 않은 문장이 있을 수 있고, 비문법적이면서도 허용되는 문장도 있을 수 있어야 한다. 이 후자의 경우도 실제로 존재함이 보여질 것이다.
한국어와 중국어는 상이한 언어적 특성을 보이는 언어쌍으로, 기계번역 시스템을 개발하기 위한 접근 방식으로 중간언어 방식이 타당하다. 본 논문에서는 한-중 기계번역 시스템의 개발과 관련하여, 의미표현 구조로서의 중간언어에 대하여 논한다. 기존의 중간언어들을 비교, 분석하여 문제점을 파악하고 개선하며, 한국어의 특성을 반영함으로써 한-중 기계번역 시스템을 위한 중간언어를 제안한다. 본 논문을 통하여 국내적으로 미진한 중간언어 연구를 활성화하며, 더욱 효율적인 중간언어를 설계하기 위한 원형을 마련한다. 앞으로 의미 체계의 보완, 개선 등을 통하여, 본 논문에서 제안된 원형은 다언어 기계번역 시스템을 위한 중간언어로 확장, 개선될 것이다.
외국어 습득 시 우리는 모국어와 배우려는 언어 사이에 존재하는 언어적 차이 때문에 많은 실수를 한다. 한국어와 독일어 사이에는 물론이고 언어사적으로 친밀한 관계에 있는 언어들 사이에도 이런 어려움은 있다. 본 논문에서 필자는 Erika Diehl(1991)의 연구를 바탕으로 외국어 학습자들이 독일어 명사변화 습득 시 이러한 어려움을 극복하기 위해 특정한 전략을 사용하는가 하는 문제를 다루었다. Diehl은 2차 언어 습득은 언어적 과도체계를 형성하며 이루어진다는 견해이다. 즉 학습자는 특정하고 동일한 학습자 언어를 형성하며 외국어를 습득한다고 한다. 그녀는 연구대상 언어로 독일어와 불어를 선택하여 불어 모국어 사용자의 독어 명사변화 습득을 관찰하여 이러한 실수의 원인으로 대비가정, 동일가정, 중간언어 가정을 든다. 그러나 불어 모국어 화자들이 2차 언어로서의 독일어 명사변화 학습 시행하는 실수의 정확한 원인이 간언어적 원인인지 언어내적 이유인지 정확히 규명할 수는 없었다. 필자는 본 논문을 토대로 한국어 모국어 화자들의 독일어 명사변화 습득과정을 살펴보는 논문을 계획한다.
컴퓨터를 이용하여 자연언어를 처리하려는 연구가 진행되고 있다. 언어가 사고와 밀접한 관계에 있다는 점에서 이러한 연구가 성공한다면 인공지능의 발전과 더불어 인간의 마음에 대한 이해의 폭을 넓히게 될 것이다. 이글은 이러한 연구와 관련하여 컴퓨터에 의한 자연언어 이해의 가능성을 다루고 있다. 먼저 그러한 이해가 불가능하다는 써얼의 비판을 시발로 해서, 써얼에 대한 라파포트의 재반박을 검토할 것이다. 라파포트는 자신의 인공지능 프로그램과 사고실험 등을 통해서 가능성을 인정한다. 그의 주장의 핵심은 컴퓨터가 자연언어를 이해하는데 있어 구문론적 이해만으로도 충분하다는 것이다. 이러한 주장은 기호학적 관점에서 볼 때 성립될 수 없다고 비판된다. 인간이나 컴퓨터가 자연언어를 이해하기 위해서는 언어와 그 지시 대상, 그리고 언어의 사용자간의 관계를 고려하는 기호학적 관점이 요구된다. 그결과 컴퓨터에 의한 자연언어 이해의 가능성에는 한계가 있다는 결론에 이르게 된다.
탑재소프트웨어는 위성의 자세, 전력, 열 제어를 담당하는 소프트웨어로서 위성의 탑재컴퓨터 상에서 실행된다. 탑재소프트웨어는 추력기, 배터리, 온도조절장치와 같은 위성의 하드웨어 장치를 자치적으로 관리한다. 지상에서 위성을 운영할 수 있도록 탑재소프트웨어는 지상으로부터 명령을 받아서 처리하고, 위성의 텔레메트리 데이터를 지상으로 전송한다. 위성의 탑재소프트웨어를 프로그래밍하기 위하여 C 언어와 ADA 언어가 주로 사용된다. 이 논문에서는 소프트웨어 디자인과 하위레벨 프로그래밍 관점에서 C 언어와 ADA 언어를 비교 분석한다. 프로그래밍언어는 소프트웨어 디자인과 불가분의 관계에 있다. 이 논문은 프로그래밍언어와 함께 다목적실용위성과 통신해양기상위성의 소프트웨어 디자인을 소개한다. 다목적실용위성의 탑재소프트웨어는 절차 지향언어인 C로 작성되었으며, 함수 호출을 기반으로 설계되었다. 통신해양기상위성의 경우, 객체지향언어인 ADA로 작성되었으며, HOOD(Hierarchical Object-Oriented Design) 기법에 따라 모델링되었다. 탑재소프트웨어 프로그래밍언어는 위성의 탑재 하드웨어와 직접적으로 상호작용하도록 요구된다. 이 논문은 C와 ADA 언어가 메모리주소 및 로우 스토리지를 다루는 방법을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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