둘 이상의 프로그래밍 언어로 상호 작용하는 프로그램을 작성하고 사용하는 경우가 증가하고 있으나 그 무결점성을 확보하기는 어렵다. 프로그램 오류의 원인과 결과가 서로 다른 언어의 코드와 데이터에 존재할 경우 오류 제거의 난이도가 높아지고 Java Native Interface(JNI) 및 Python/C와 같은 프로그램 언어 인터페이스를 잘못 사용하여 새로운 종류의 프로그램 오류가 발생하기 때문이다. 프로그램 언어 상호 작용 오류를 해결하기 위한 프로그램 분석 기법과 도구가 활발히 연구 개발되었으나 이들을 평가하기 위한 프로그램 언어, 프로그램 언어 인터페이스 및 오류들의 실재성에 대한 고찰이 부족한 상황이다. 본 논문에서는 적지 않은 사용자를 가지는 우분투 소프트웨어 생태계 내에서 프로그래밍 언어의 다원성과 상호운영성을 실증적으로 조사하여 다중 언어 프로그래밍 연구의 실재성과 연구의 타당성을 실제 데이터 기반으로 확립하고자 한다.
ANSI C 언어는 UNIX 시스템에서 뿐만 아니라 DOS 환경에서 수행되는 C 컴파일러와 각종 지원 도구가 개발되어 보급됨으로써 오늘날 널리 사용되는 범용 프로그래밍 언어 중 하나이다. EVM(Embedded Virtual Machine)은 ANSI C 언어와 SUN사의 Java 언어 등을 모두 수용할 수 있는 임베디드 시스템을 위한 가상 기계이며, SIL(Standard Intermediate Language)은 EVM에서 실행되는 중간언어로 다양한 프로그래밍 언어를 수용하기 위해서 객체지향 언어와 순차적 언어를 모두 수용하기 위한 연산 코드 집합을 갖고 있다. EVM을 위한 ANSI C 컴파일러는 ANSI C 언어를 받아 들여 EVM의 중간 언어인 SIL 코드를 출력한다. ANSI C 컴파일러에서 어휘 분석과 구문 분석 과정에서 인식되는 명칭에 대해서 그 속성들을 수집하고 이용한다. 이 속성들은 명칭이 명시적으로 혹은 묵시적으로 정의되는 곳에서 심벌 테이블에 수집된다. 본 논문에서는 수집된 정보가 올바르게 되었는지 확인하기 위하여 심벌 테이블에 있는 정보를 다시 ANSI C 언어로 복원시키는 역변역기(detranslator)를 구현하였다.
아동의 언어습득 과정에서의 모방은 흔히 볼 수 있는 현상이지만 한편 인간의 독특하고 신기한 일면이기도 하다. 이 모방에 관하여 그동안 많은 연구들이 되어왔으나 그 중요성이나 역할에 대한 연구들의 결론이 모두 일치하는 것은 아니다. 본 논문에서는 이 모방현상에 대한 그 동안의 연구들을 이론별로 분류해 보고 각 이론들이 모방의 역할을 밝히기 위하여 사용해 온 연구방법, 절차들을 분석해 보았다. 행동주의와 사회학습이론에서는 언어습득에서의 모방의 역할을 특히 강조하고 있으며 이 모방의 효과를 입증하기 위하여 다른 어떤 이론보다도 훨씬 조직적인 실험연구를 해 왔다. 이와는 대조적으로, 언어 심리학적 접근에서는 언어습득에서의 생득성과 창의성을 강조하므로 모방의 역할은 중시하지 않으며, 모방의 정의를 엄격하게 규정하고 자연적인 관찰 중심의 연구를 주로 하여 언어습득에서의 모방의 역할이 미비하다는 결론을 내리고 있다. Piaget 중심의 인지발달적 접근에서는 모방을 인간의 전체 발달의 한 측면으로 보아 모방은 인지발달과 함께 점진적으로 발달되는 것으로 설명하고 있다. 특히 언어발달에서의 지연모방의 중요성을 강조하고 있으며, 대부분의 연구는 자연적인 관찰연구를 통하여 모방의 발달과정을 밝히고 있다. 언어발달에서의 모방의 역할에 대한 지금까지의 일치하지 않는 연구 결과들은 각각의 이론들이 나름대로 달리 모방을 정의하고, 언어의 다른 측면들을 다루어 왔기 때문으로 밝혀 졌다. 앞으로 언어발달이 아동의 발달 전체의 맥락 속에서 연구되어지고, 언어습득과정에서 보이는 아동들의 개인차까지도 고려되어지는 포괄적인 연구가 이루어지면 모방의 역할도 좀더 명백하고 일관성 있게 밝혀지리라 본다.
본 연구에서는 AI 어시스턴트의 음악청취 도메인 내 요청문을 인식 및 처리하기 위해 한국어와 중국어를 중심으로 도메인 사전 및 패턴문법 언어자원을 구축하고 그 결과를 비교분석 하였다. 이를 통해 향후 다국어 언어자원 구축의 접근 방법을 모색할 수 있으며, 궁극적으로 패턴 기반 문법으로 기술한 언어자원을 요청문 인식에 직접 활용하고 또한 주석코퍼스 생성을 통해 기계학습 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 우선 패턴문법의 구체적인 양상을 살펴보기에 앞서, 해당 도메인의 요청문 유형의 카테고리를 결정하는 과정을 거쳤다. 이를 기반으로 한국어와 중국어 요청문의 실현 양상과 패턴유형을 LGG 프레임으로 구조화한 후, 한국어와 중국어 패턴문법 간의 통사적, 형태적, 어휘적 차이점을 비교분석 하여 음악청취 도메인 요청문의 언어별 생성 구조 차이점을 관찰할 수 있었다. 구축한 패턴문법은 개체명을 변수(X)로 설정하는 경우, 한국어에서는 약 2,600,600개, 중국어에서는 약 11,195,600개의 표현을 인식할 수 있었다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 언어자원의 언어별 차이에 대한 통찰을 통해 다국어 차원의 요청문 인식 자원과 기계학습 데이터로서의 효용을 확인하였다.
성공적인 의사소통의 경우에 성(性)이, 이(理)와 명(命)으로 나타난 것이 같다. 진리(aletheia)가, 언어(logos)와 운명(moira)으로 나타난 것들이 일치하는 것이 성공적인 언화행위가 된다. 측정대상(melos)과 본체(ousia)가 구분되는 것은 언어와 운명의 괴리가 있을 수가 있기 때문이다. 체계적인 언어처리의 지식기반을 측정대상에 한정한다. (1) 철학의 시작은 더 옳은 언어표현의 정의(definition)로 이전의 잘못 사용된 언어처리를 대체시키는 것으로 소크라테스는 보았다. [R. Crossman] (2) 잘못을 지적하는 등에(Tabanidae)의 역할과 옮은 지식의 상기를 돕는 산파법(maieutics)이 소크라테스의 의미분석의 방법이다. [R. Crossman] (3) 언어를 통하여 진리를 추구한다는 입장(via language)애서 한 언어표현이 그 진리의 운명으로 나타남과 어긋날 때, 운명을 택하는 것은 조화 보다 더 안정의 우위를 인정하는 논리적인 입장으로 합리성 보다 실용(pragma)의 우위를 인정하는 것이다. [W. Quine] (4) 공동체의 공통규범의 추구는 그 언어 속의 공통의 형식 또는 법칙의 추구에 기초하는 것이 자연스럽다. 여기에서 그 언어사용은 그 기저의 법칙(underlying rule)에 개입한다는 입장에 기초한다. [J. Searle] (5) 진리의 언어표현과 운명적인 사태들 사이의 괴리를 처리하기 위하여 체계적인 언어표현의 대상(The Young Tableaux)과 실제(The continuum)의 구분을 수용한다. [AMS(2000)] 언어표현의 대상은 나타난 것(현)(顯)이고 실제에는 나타나지 않은 것도 있다. 이천(伊川), 명도(明道)] (6) 이 나타난 것과 나타나지 않은 것에 간격이 없다는 것(현미무간)(顯微無間)은 그 의사소통이 성공적인 것이라는 것을 말한다. 따라서 그 언어의 표현완전성(functional completeness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.
본 연구는 모래놀이 교육분석과 언어 교육분석의 전후에 상담자 발달에 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 모래놀이 교육분석 받은 집단, 언어 교육분석을 받은 집단, 교육분석을 받지 않은 세 집단으로 나누어 각 10명씩 선정하여 모래놀이 교육분석과 언어 교육분석을 받기 전과 후에 상담자발달수준 검사를 실시하였다. 집단 간 각 척도별 사전검사 결과 차이를 알아보기 위해 비모수 검정인 Kruskal-Wallis Test를 실시하였고, 사전-사후 검사 결과의 차이를 알아보기 위해 비모수 검정인 Wilcoxon signed rank Test를 실시하였다. 연구 결과 모래놀이 교육분석을 한 집단은 상담자발달전체, 사례이해, 인간적 윤리적 태도가 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났고, 언어교육분석을 받은 집단과 교육분석을 받지 않은 집단은 상담자발달수준에 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이 연구는 모래놀이 교육분석이 상담자 발달에 효과가 있음을 입증한 기초자료로서 의의가 있다.
동음이의어 간의 서로 다른 의미를 효율적으로 변별해 줄 수 있는 방법 중 하나로 어휘의미분석 말뭉치의 활용을 들 수 있다. 이는 품사 단위의 중의성을 해소해 줄 수 있는 형태소 분석 말뭉치를 기반으로, 이 단계에서 해결하지 못하는 어휘적인 중의성을 해결한 것으로, 보다 정밀한 언어학적 연구와 단어 의미의 중의성 해결(word sense disambiguation) 등 자연언어처리 기술 개발에 사용될 수 있는 중요한 언어 자원이다. 본 연구는 실제로 어휘의미분석 말뭉치를 구축하기 위한 기반 연구로서, 어휘의미분서 말뭉치의 설계와 구축 방법론상의 제반 사항을 살펴보고, 중의적 단어들의 분포적 특징과 단어의 중의성 해결 단계에서 발생할 수 있는 문제점을 지적하고, 아울러 그 해결 방법을 모색해 의는 것을 목적으로 한다.
정형적인 프로그래밍 언어에서는 언어를 기계적으로 해석하기 위해 입력의 구조적인 형태를 구축하는 파싱이 필수적인 과정으로 여겨진다. 기계에 기반 해서 개발된 프로그래밍 언어와 달리, 인간의 자유로운 의사소통을 위해 형성된 자연어는 특유의 다양성으로 인해 어휘, 구문, 의미 분석이 매우 어렵다. 반대로 자연어 구조 분석이 성공적으로 이루어지면 응용 시스템의 성능 향상에 상당한 기여를 할 것이라고 여겨지고, 이로 인해 끊임없이 자연어 처리, 특히 구문 분석에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 파싱에 사용되는 문법 전체를 말뭉치로부터 자동 구축하여 영역별 이식성 및 문법의 효율성을 도모했다. 또한 확률적 차트 파싱 기법과 immediate-head 파싱 모델을 적용하여 기존 파싱 시스템의 성능 향상을 시도했다. 세종 말뭉치를 이용한 파서의 성능은 각각 LP/LR 78.98%/79.55%로 나타났다.
본 논문에서는 미세 조정(fine-tuning) 및 비지도 학습 기법을 사용하여 경제 분야 텍스트인 금융 리포트에 대해 속성 기반 감성 분석(aspect-based sentiment analysis) 데이터셋을 반자동적으로 구축할 수 있는 방법론에 대한 연구를 수행하였다. 구축 시에는 속성기반 감성분석 주석 요소 중 극성, 속성 카테고리 정보를 부착하였으며, 미세조정과 비지도 학습 기법인 BERTopic을 통해 주석 요소를 자동적으로 부착하는 한편 이를 수동으로 검수하여 데이터셋의 완성도를 높이고자 하였다. 데이터셋에 대한 실험 결과, 극성 반자동 주석의 경우 기존에 구축된 데이터셋과 비슷한 수준의 성능을 보였다. 한편 정성적 분석을 통해 자동 구축을 동일하게 수행하였더라도 기술의 원리와 발달 정도에 따라 결과가 상이하게 달라짐을 관찰함으로써 경제 도메인의 ABSA 데이터셋 구축에 여전히 발전 여지가 있음을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 다단계 프로그램의 실행흐름을 타입을 기반으로 분석하는 방법을 제시하고 있다. 다단계 프로그램이란 실행 중 코드를 만들고 실행할 수 있는 언어를 말한다. 본 논문에서는 기존의 고차 함수형 언어의 실행흐름을 분석하는 방법을 다단계 언어를 위해서 확장한 방법을 제시하고 있다. 이 분석은 한 수식이 평가될 때 호출될 수 있는 함수들의 집합을 정적으로 분석하여 다단계 프로그램의 실행흐름 정보를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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