음성정보처리 기술은 사람의 말을 음향, 언어, 심리학 및 공학적인 측면에서 연구하여 사람과 기계사이의 인터페이스를 자연스럽게 하는 것을 목표로 하고 있으며, 음성인식, 음성합성 및 언어처리 기술로 이루어져 있다. 음성인식기술이란 사람의 말을 이해하는 것뿐만 아니라 화자를 식별하고 인증하는 기술도 포함하고 있으며, 음성합성 기술이란 문자로부터 음성을 생성하는 기술을 의미한다. 그리고 언어처리 기술은 음성인식, 음성합성기술 속에 포함될 수 있으나 최근 마크업 언어를 활용하여 음성인식, 합성 등을 제어하는 경향이 도래함에 따라 언어처리 기술을 따로 분류하기도 한다[1][2].(중략)
통합정보사전은 각종 자연언어처리 시스템에 있어서 고도의 언어처리 및 성능향상을 위한 필수 요소이며, 아무리 좋은 언어 처리 도구와 처리 알고리즘이라도 계산언어학에 근거한 양질의 체계적인 전자사전이 없는 한 이의 실용화는 불가능하다. 기존에 출판되어 있는 사전은 자연언어처리 및 이해의 관점에서 개발된 사전이 아니며, 자연언어처리 도구 및 응용시스템에 사용되는 사전은 목적에 따라 각기 다른 체계에 의해 구축되어 있어 이용하는데 있어서 비효율적이다. 따라서, 고도의 언어처리 및 이해를 목적으로 한 체계적이며 과학적인 방법론을 이용하여 형태소, 구문, 의미정보 등 각종 정보가 통합된 통합정보사전의 개발이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 다국어 통합정보사전 구축을 위한 한국어 용언의 통합정보사전을 설계한다. 이를 위해 사전구축 방법론을 정립하고, 정립된 방법론을 바탕으로 하여 통합 정보사전의 개발을 위한 통합정보사전 개발 시스템을 설계하고 구현하였다.
점차 언어정보 처리가 컴퓨터 응용에서 차지하는 비중이 커지고 컴퓨터 응용 확대 위해서는 효과적인 언어처리가 필수적 과제로 부각되고 있다. 한국어는 영어문화권 언어와는 다른 독특한 특성을 가지고 있기 때문에 이률 처리하기 독창적인 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 언어정보 처리의 개념과 모델을 소개하고, 보다 근원적으로 한국어 정보를 처리하기 위해 연구되어야 할 분야를 살펴보았다. 또한 한국어 정보처리를 위해서 선행되어야 하고 가장 기본적인 한국어 정보처리인 한글처리 방식에 대하여 논하였다. 본 논문에 포함된 한글, 한자코드, 한글, 한자 처리방식, O.S 한글화 지침은 언어정보처리의 시스템 요소와 입출력에 관한 연구과제이다.
산업분야에서 자동화 시스템은 제품의 설계, 생산 공정의 제어, 장애 처리, 품질검사 등과 관련된 처리 과정을 자동으로 수행할 수 있도록 하여 생산성을 향상시킨다. 이러한 자동화 시스템에서 감시 및 제어에 대한 처리 과정을 기술하는 언어를 흐름 제어 언어라 한다. 현재 사용되고 있는 흐름 제어 언어는 문자 기반의 IL, ST와 그래픽 기반의 FBD, SFC, LD가 있다. 일반적으로 감시 제어 시스템에서 사용되는 소프트웨어는 사용할 수 있는 흐름 제어 언어를 2종류 이하로 제한하고 있고, 동일한 시스템 환경에서는 언어의 혼용을 통한 통합 시뮬레이션이 불가능하다. 본 논문에서는 흐름 제어 언어의 특성을 분석하고 기존 시스템 환경에서 언어 작성 및 처리 과정에 대하여 분석하고, 언어의 통합 처리를 위하여 고급언어 형태의 ST를 확장한 EST 언어를 제안하였다. 이러한 연구를 기초로 그래픽 언어인 FBD, LD, SFC를 통합 처리하여 EST로 변환하는 그래픽 언어 편집기와 EST를 저급언어인 교로 변환하는 EST-IL변환기를 구현하였다. 이러한 편집기 및 변환기를 통한 교 기반의 시스템 구현 및 실험 결과는 흐름 제어 언어의 통합 처리 방안을 제시한 것이다.
한국어-영어 이중언어자와 비이중언어자인 한국 대학생들을 대상으로 두 언어 처리의 독립성과 영어 처리의 사고 억제 과정을 알아보기 위해서 두 개의 산출실험을 실시하였다. 실험 1에서는 한국어와 영어로 산출 과제를 준 후에 한국어, 영어 단어에 대한 어휘 판단 과제를 하였다. 이중언어자는 한국어-영어 처리 체계가 분리되어 있어서 산출 언어와 목표 단어의 언어가 바뀐 경우에 단어 판단시간이 더 길 것으로 예상하였으나 유의미한 결과는 나오지 않았다. 비이중언어자는 영어 산출 후에 한국어, 영어 단어에 대한 판단 시간이 모두 느려졌으며 이것은 영어 산출에 많은 심적 자원을 소모하였기 때문이라고 해석하였다. 실험2에서는 영어로만 1분간 산출 과제를 주고 20초씩 나눈 세 구간에서 발화된 단어 수를 측정하였다. 이중언어자는 세 번째 구간에서 유의미하게 발화된 단어수가 감소하였지만 비이중언어자는 세 구간에서 발화된 단어수가 비슷하였다. 이것을 영어 산출시의 처리 부담과 관련하여 논하였다.
본 논문에서는 한국어 대화 처리를 위한 통계기반 음성언어이해 시스템에 대해 기술한다. 음성언어이해시스템은 대화처리에서 음성 인식된 문장으로부터 사용자의 의도를 인식하여 의미표현으로 표현하는 기능을 담당한다. 한국어의 특성을 반영한 실용적인 음성언어이해 시스템을 위해서 강건성과 적용성, 확장성 등이 요구된다. 이를 위해 본 시스템은 음성언어의 특성상 구조분석을 하지 않고, 마이닝 기법을 이용하여 사용자 의도 표현을 생성하는 방식을 취하고 있다. 또한 한국어에서 나타나는 특징들에 대한 처리를 위해 자질 추가 및 점규화 처리 등을 수행하였다. 정보서비스용 대화처리 시스템을 대상으로 개발되고 있고, 차량 정보서비스용 학습 코퍼스를 대상으로 실험을 하여 문장단위 정확률로 약 89%의 성능을 보이고 있다.
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.
시소러스 의미망, 온톨로지 등과 같은 지식베이스는 자연언어처리와 관련된 여러 분야에서 중요한 언어자원의 역할을 담당하고 있다. 하지만 정보검색, 기계번역과 같은 특정 분야마다 다르게 구축되어 이러한 지식베이스는 실질적인 한국어 처리에는 크게 효과를 보지 못하고 있는 실정이다. 본 논문은 한국어를 대상으로 한 시소러스, 의미망의 등의 구축 방법론적 문제를 지적하고 말뭉치를 중심으로 한 텍스트 언어처리에 필요한 의미망의 구축 방법과 포괄적인 활용방안을 모색한다. 의미망 구축의 기반이 되는 지식은 각종 사전(dictionary)를 이용했으며, 구축하고 있는 의미망의 활용 가능성을 평가하기 위하여 ETRI의 의미기반 정보검색과 언어처리의 큰 문제 중 하나인 단어 중의성 해소(WSD)에서 어떻게 활용되는지를 살핀다. 그리하여 언어자인의 처리 방안 중의 하나인 의미망을 구축함으로써 언어를 효과적으로 처리하기 위한 기본적이면서 중요한 어휘 데이터베이스 마련과 동시에 언어자원 구축의 한 방향을 제시하고자 한다.
지금까지의 한국어 자연언어 처리에 기반이 되는 사전 품사 체계에 대한 연구는 형태소 분석, 구문 구조 분석, 그리고 의미 분석 등의 다양한 분야에서 이루어져 왔다. 한국어 자연언어 처리 각 분야는 자체의 고유한 독립성을 가지는데, 이러한 특성은 사전 품사 체계의 다양화를 초래하였으며, 연계성있는 자연언어 처리를 위한 통합 환경 조성을 저해시켜 왔다. 본 논문에서는 한국어 자연언어 처리 전반에 걸친 통합 환경 조성을 위한 범용적인 사전 품사체계의 필요성에 따라 한국어 자연언어 분석의 각 분야에 적합한 사전 품사체계에 대하여 살펴 본 후, 한국어 자연 언어 처리 전반에 사용될 범용적이고 통합적인 기본 사전 품사체계 구축을 위한 방안을 제시한다.
본 연구는 문자 규칙 심층성이 다른 문자체계인 한국어와 중국어의 차이가 이중언어화자의 모국어 처리와 외국어 처리에서 각각 어떤 대뇌 활성화의 차이를 가져오는지 fMRI (functional Magnetic Resonance Imaging)를 이용하여 살펴보았다. 중국어 (Ll)-한국어(L2) 이중언어화자 및 한국어(Ll)-중국어(L2) 이중언어화자를 제 2언어 습득시기에 따라 초기 및 후기 이중언어화자로 구분하여 모국어 차이와 습득시기에 따른 영향을 알아보았다. 실험 1에서는 어휘 판단 과제(lexical decision task)를 실시하였고, 실험 2에서는 의미 판단 과제(semantic decision task)를 각각 실시하였다. 어휘판단과제를 사용한 실험 1의 결과는 음운처리와 관련된 좌반구 SMG(supramarginal gyrus), 하두정소엽(inferior parietal lobule, BA 39, 40)에서 중국어-한국어 초기 및 후기이중언어화자의 경우, 한국어 조건에서 보다 많은 활성화를 보였으나, 한국어-중국어 화자의 경우 활성화가 나타나지 않았다. 철자처리에 관련된 방추상회(fusiform gyrus, BA 37, 19) 영역에서는 중국어-한국어 화자뿐만 아니라, 한국어-중국어 인중언어화자의 경우도 중국어 조건에서 보다 많은 활성화를 보였다. 실험 2에서 사용한 의미판단과제의 경우, 중국어-한국어 이중언어화자의 경우 어휘판단과제를 사용한 실험 1의 결과에서 보고된 한국어 특정적인 반응, 즉 SMG영역에서의 활성화의 증가가 실험 2에서는 나타나지 않았다. 그러나 한국어-중국어 이중언어화자의 경우, 실험 1에서 나타난 것과 같이 철자처리 혹은 의미처리와도 관련된다고 보고되는 방추상회(fusiform gyrus)등의 영역 유의미한 차이를 나타났다. 이는 어휘 판단과제와 의미판단과제가 유도하는 뇌 활성화 양상이 다름을 시사한다. 종합해 볼 때, 이중언어화자의 뇌 영상 연구에서 어휘수준에서는 거의 공통적인 활성화를 보인다는 개략적 수준의 연구 결과를 넘어, 음운처리 및 철자처리와 같은 어휘접근 수준에서는 이중언어화자들의 뇌 활성화가 다르게 일어남을 보여주고 있다. 따라서 이중언어 화자의 뇌 기전을 밝히기 위해서도 보다 개략적 수준을 넘어 언어처리의 세부적인 수준에 따른 접근이 필요함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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