끊임없는 경쟁과 발전을 요구하는 현대사회에는 다양한 스트레스가 존재하고 그 스트레스는 많은 경우 인물의 표정과 언어로 표현된다. 따라서 스트레스는 표정과 언어 분석을 통하여 측정할 수 있으며, 이를 효율적으로 관리하기 위한 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 표정과 언어 감성 분석을 통하여 스트레스를 측정할 수 있는 시스템을 제안한다. 인물의 표정과 언어 감성을 분석하여 주요 감성값 기준으로 스트레스 지수를 도출하고 표정과 언어의 일치성을 기준으로 통합 스트레스 지수를 도출하는 스트레스 측정 방법을 제안한다. 스트레스 측정기법을 통한 정량화, 일반화는 다수의 연구자가 객관적인 기준으로 스트레스 지수를 평가할 수 있도록 할 수 있다.
본 연구에서는 인간언어공학에서의 활용을 위해 세종전자사전의 의미부류와 KorLexNoun 1.5의 상위노드 간의 사상을 목표로 전문가의 수작업에 의한 세밀한 사상 방법론(fine-grained mapping method)을 제안한다. 또한 이질적인 두 이종 자원 간의 사상에 있어 각 의미체계의 이질성으로 인해 발생하는 여러 가지 문제점을 살펴보고, 그 해결방안을 제안한다. 본 연구는 세종의미부류체계가 밝히고자 했던 한국어의 의미구조와, Prinston WordNet을 참조로 하여 KorLexNoun에 여전히 영향을 미치고 있는 영어 의미구조를 비교함으로써 공통점과 차이점을 파악할 수 있고, 이를 바탕으로 언어 독립적인 개념체계를 구축하는 데 기여할 수 있다. 또한 향후 KorLex의 용언에 기술되어 있는 문형정보와 세종 전자사전의 용언의 격틀 정보를 통합 구축하여 구문분석에서 이용할 때, 세종 의미부류와 KorLexNoun의 상위노드를 통합 구축함으로써 논항의 일반화된 선택제약규칙의 기술에서 이용될 수 있다. 본 연구에서 제안된 사상방법론은 향후 이종 자원의 자동 사상 연구에서도 크게 기여할 것이다. 아울러 두 이종 자원의 사상을 통해 두 의미체계가 지닌 장점을 극대화하고, 동시에 단점을 상호 보완하여 보다 완전한 언어자원으로써 구문분석이나 의미분석에서 이용될 수 있다.
본 연구의 목적은 2021년 메신저 언어 200만 어절을 대상으로 수행된 맞춤법 교정 병렬 말뭉치의 설계와 구축의 쟁점을 소개하고, 교정 말뭉치의 주요 교정 및 주석 내용을 기술함으로써 맞춤법 교정 병렬 말뭉치의 특성을 분석하는 것이다. 2021년 맞춤법 교정 병렬 말뭉치의 주요 목표는 메신저 언어의 특수성을 살림과 동시에 형태소 분석이나 기계 번역 등 한국어 처리 도구가 분석할 수 있는 수준으로 교정하는 다소 상충되는 목적을 구현하는 것이었는데, 이는 교정의 수준과 병렬의 단위 설정 등 상당한 쟁점을 내포한다. 본 연구에서는 말뭉치 구축 시점에서 미처 논의하지 못한 교정 수준의 쟁점과 교정 전후의 통계적 특성을 함께 논의하고자 하며, 다음과 같은 몇 가지 하위 내용을 중심으로 논의하고자 한다.첫째, 맞춤법 교정 병렬 말뭉치의 구조 설계와 구축 절차에 대한 논의로, 2022년 초 국내 최초로 공개된 한국어 맞춤법 교정 병렬 말뭉치('모두의 말뭉치'의 일부)의 구축 과정에서 논의되어 온 말뭉치 구조 설계와 구축 절차를 논의한다. 둘째, 문장 단위로 정렬된 맞춤법 교정 말뭉치에서 관찰 가능한 띄어쓰기, 미등재어, 부호형 이모티콘 등의 메신저 언어의 몇 가지 특성을 살펴본다. 마지막으로, 2021년 메신저 맞춤법 교정 말뭉치의 구축 단계에서 미처 논의되지 못한 남은 문제들을 각각 데이터 구조 설계와 구축 차원의 주요 쟁점을 중심으로 논의한다. 특히 메신저 맞춤법 병렬 말뭉치의 주요 목표인 사전학습 언어모델의 학습데이터로서의 가치와 메신저 언어 연구의 기반 자료 구축의 관점에서 맞춤법 교정 병렬 말뭉치 구축의 의의와 향후 과제를 논의하고자 한다.
초거대 언어모델은 모델의 학습 없이 학습 예시만을 입력에 추가함으로써 목표하는 작업을 수행한다. 이런 방식은 상황 내 학습 (In-Context Learning, ICL)이라 불리며, 초거대 언어모델 활용의 사실상의 표준으로 사용되고 있다. 하지만 이러한 모델은, 환각현상 등 사용상의 한계가 발생하는 상황이 다수 발생한다는 연구 결과가 나오고 있다. 본 연구에서는 초거대언어모델을 한국어 작업에서 사용하는 경우, 매우 간단한 수준의 종결어미 변환만으로도 성능 편차가 매우 크게 발생함을 확인하였다. 우리는 이에 대한 분석을 통해, 학습 예시의 어체와 추론 대상의 어체의 변환에 따라 초거대언어모델의 효용성이 크게 변함을 발견하고 이에 대해 분석한다. 나아가 우리는 본 실험 결과를 바탕으로, 어체에 대한 일관성이 유지된 형태의 한국어 데이터 구축이 이루어져야 함을 제안한다.
음성 처리부와 기계번역부를 통합하는 음성언어 번역 시스템에서는 각 모듈들이 다루는 자료나 처리단위 등이 서로 달라 통합이 어렵다. 따라서, 전체 시스템의 효율을 제고하면서 각 모듈에서 공통으로 사용할 수 있는 새로운 입출력 단위가 필요하다. 본 논문에서는 음성언어 번역 시스템에서 음성 처리 모듈들과 언어번역 모듈과의 인터페이스 단위로서 의사 형태소를 제안하고, 입력되는 문장을 의사 형태소 단위로 분석하는 형태소 분석기를 구현하였다. 의사형태소를 이용한 음성인식/합성은 어절이나 형태소단위의 음성인식/합성에서 보다 개선된 결과를 얻을 수 있게 해주며, 전체적인 음성언어 번역시스템의 성능도 높일 수 있다. 본 논문에서 구현한 의사 형태소 분석기의 분석율은 약98.9%로 일반 형태소 분석기와 동일한 수준의 성능을 보였다.
한국 수화는 한국어에 대한 기본적인 유사성을 가지고 있지만, 교착어이자 청각-음성 체계 언어인 한국어와는 달리 고립어이자 시각-운동 체계 언어로서의 특성을 동시에 나타내고 있다. 그러므로 텍스트 형태의 한국어 문장으로부터 수화를 자동 생성하기 위해서는 한국어를 위해 미리 정의된 문법에 수화 표현을 무리하게 연계시키려고 하기 보다, 수화 고유의 의미 전달 체계를 분석하고 활용하여야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 수화 표현상의 언어학적 특징을 재현 생략 변형 이동의 네 가지로 구분하여 분석하고 결합범주문법을 이용한 이 같은 형상의 처리 방법 및 구현 방안에 대하여 논의한다.
언어를 구사하는 능력은 연령별, 개인별로 차이가 있다. 이 능력은 평가 분류에 따라 수치적으로 평가될 수 있다. 그러나 수치로 평가하는 것 보다 비슷한 연령의 평균적인 능력과 비교를 통하여 능력을 평가하는 것이 일반적이다. 언어 병리학에서 평가를 하는 보편적인 방법은 언어 병리 전문가가 하는 것이다. 그러나 사람을 통한 평가 방법은 시간과 비용이 많이 소요될 뿐만 아니라 객관적이지 못한 평가라 할 수 있다. 따라서 이번 연구에서는 한국어 발화에 대한 분석을 자동화 하는 시스템을 제안한다.
자동 프로그램이란 인간이 프로그램 언어를 습득하는데 드는 노력과 시간을 감소시키고 프로그램하는 과정의 일부나 전부를 컴퓨터가 대신하도록 하여 프로그램 환경을 개선하고 유지, 보수의 비용을 줄이는데 그 목적이 있으며, 자동 프로그램 4대 구성 요소중 프로그램 명세서를 초고급언어나 예제에 의한 방법 또는 트레이스(Trace)로 기술하는 것이 일반적이다. 그러나 이 방법은 전문가가 아니면 이해하기 어렵고, 불량이 많은 작성하기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 개선하기 위해서 일반 사용자가 접하기 쉽고, 이해하기 용이한 자연어 문장으로 명세서를 작성한다. 그러나 자연어에는 많은 애매성이 존재하는데 이것을 방지하기 위해 사용자에게 미리 자연어 프로그램 틀을 제시한다. 자연어 문장으로 작성된 명세서는 형태소 분석과 구문 분석에 의해 처리되며, 구문 분석시 복합문과 내포문은 단문으로 분리한 다음, 동사를 중심으로한 격 프레임(case frame)를 만들며, 이것을 바탕으로 중간언어를 생성하는 방법을 제안한다.
음성인식 결과는 다수의 후보를 생성할 수 있다. 해당 후보들은 각각 음향모델 값과 언어모델 값을 결합한 형태의 통합 정보를 갖고 있다. 여기서 언어모델 값을 다시 계산하여 성능을 향상하는 접근 방법이 일반적인 음성인식 성능개선 방법 중 하나이며 n-gram 기반 리스코링 접근 방법이 사용되어 왔다. 본 논문은 적절한 성능 개선을 위하여, 대용량 n-gram 모델의 활용 문제점을 고려한 문장 구성 어휘의 의존 관계 분석 접근 방법 및 일정 거리 어휘쌍들의 상호정보량 값을 이용한 접근 방법을 검토한다.
EVM(Embedded Virtual Machine)은 임베디드 시스템을 위한 가상기계로서 플랫폼에 독립적이며, 모바일 디바이스와 디지털 TV등에 탑재할 수 있는 핵심 기술로 다운로드 솔루션에서는 꼭 필요한 기술이다. SIL(Standard Intermediate Language)은 임베디드 시스템을 위한 가상기계의 표준 중간 언어로 객체지향 프로그래밍 언어와 순차 적인 프로그래밍언어를 모두 수용할 수 있다. SIL로 기술된 프로그램이 EVM 에서 실행되기 위해서는 EFF(Executable File Format)형태로 변환되어야 한다. 임베디드 시스템을 위한 실행 파일 포맷인 EFF 는 구조가 간결하며 확장이 용이한 특징을 지닌다. 또한 메타데이터와 표준 중간 언어가 서로 독립적으로 구성되어 분석이 쉽고 타입 체크가 편리한 구조이다. 본 논문에서는 가상기계를 위한 표준 중간 언어인 SIL 을 EVM 에서 실행 가능한 형태로 변환시켜주는 실행 파일 포맷 생성기(EFF Generator)를 설계하고 구현한다. 먼저, SIL 구조를 위한 SIL 문법을 설계하고 파서 생성기(PGS)를 사용하여 SIL 프로그램을 위한 어휘분석기와 구문분석기를 구현한다. 그리고 AST를 생성한 후. 포맷 생성기를 통하여 AST를 운행하며 EFF를 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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