본 연구의 목적은 인문학 분야 연구데이터와 연구논문을 연계할 수 있는 '인문학 분야 연구데이터를 위한 연구논문 의미구조 기반 메타데이터'를 개발하는 것이다. 인문학 분야 연구자의 관심 정보를 파악하기 위해 키워드 유형화를 진행하고 이를 일반적인 연구논문의 의미구조를 기준으로 분석함으로써 인문학 분야의 특성을 반영하기 위해 추가될 요소를 확인하였다. 이를 기반으로 인문학 분야 연구논문의 의미구조 기반 메타데이터를 구성하였으며 해당 메타데이터가 인문학 분야 연구데이터의 메타데이터로서 적합한지를 평가하기 위하여 인문학 분야 연구자를 대상으로 설문을 진행하였다. 인문학 분야 연구논문의 의미구조를 기반으로 도출된 17개의 메타데이터 요소 중 인문학 분야 연구데이터 메타데이터로 활용하기에 적합하다고 판단된 요소는 7개이며, 그 외 10개 요소는 사용 가능한 요소로 확인되었다. 평가 결과를 바탕으로 인문학 분야 연구데이터를 위한 연구논문 의미구조기반 메타데이터를 구성하였다.
과거 실세계 정보를 처리하기 위한 방법으로는 관계형데이타베이스, 객체지향데이타베이스. 지식베이스시스템 등이 연구되었다. 이들 방법은 제한된 정보표현 및 정보의 운영 및 접근방법 등의 문제점을 갖는다. 정보의 구조화는 정보의 의미를 분석하고 정보의 특성에 적합한 융통성 있는 정보모델을 필요로 한다. 본 논문에서는 방대한 양의 정보처리 및 다양한 형태의 표현, 동적 변환 등의 정보특성을 효율적으로 처리하기 위한 정보모델로 의미구조그래프를 사용하여 기존 시스템의 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 의미구조그래프를 사용한 정보구조화는 정보의미를 분석할 수 있으며, 정보의 표현의 융통성을 제공한다. 의미구조그래프는 노드와 링크를 갖는 확장된 하이퍼그래프를 사용하였으며, 정보구조화를 위한 대상데이타로 문화예술 분야의 관련 정보를 실험하였다.
게임에서의 텍스트를 추출하고 이를 분석하고자 하였다. 기본적으로 그레마스의 구조생성기호학을 활용하여 텍스트를 분석하고자 하였는데, 연구방법론에서는 현상학, 해석에서는 정신분석학의 이론에서도 도움을 받았다. 구체적인 분석대상으로는 온라인게임인 스타크래프트, 리니지, 스페셜포스를 선택하였다. 연구문제는 이들 세 게임의 의미생성방식에 대한 탐구로 구성되었다. 각 게임의 의미생성방식은 구조생성기호학의 세 가지 층위에서 구분되어 연구되었다. 즉, 심층구조, 기호-설화구조, 담화구조의 세층위로 전환, 발화되면서 점진적으로 의미가 풍성해지는 과정이 탐구되었다. 각 게임의 차이, 나아가 게임 장르간의 차이는 주로 심층 수준의 차이에서 기인한다고 보인다. 이들 게임의 주요 공통점이자, 다른 매체와의 차이점은 행동자 모델에서 두드러지는데, 바로 이용자가 스스로 주체의 위치를 점하게 되는 것이다. 상호작용성으로 대변되는 게임의 특성은 이용자의 텍스트로의 적극적인 개입을 할 수 있게끔 한다. 이러한 적극적인 개입은 이용자가 스스로 텍스트의 주체가 되도록 허용하는데, 주체가 된다고 함은 곧 스스로의 욕망을 직접 대상에 투사하면서 텍스트를 창출함을 의미한다. 바로 이러한 점이 게임의 의미생성방식의 큰 특징이며 다른 매체들과의 주요한 차이점이기도 하다. 더불어 게임이 우리 문화와 사회에 커다란 영향을 미칠 수 있는 기제임이 입증되는 것이기도 하다.
본 연구팀에서는 기존의 기호주의 전문가 시스템의 경우 지식표현 체계가 의미구조를 반영하지 못함으로써 발생하는 경직성문제를 해결하기 위해 CSN(Connectionist Semantic Network) 모델을 제안하였다. 그러나 CSN모델은 상위개념간의 관계를 표현하기 위해 단순한 전향 신경망을 사용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현 및 추론에 어려움이 있었다. CSN 모델의 이런 문제점을 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현과 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에 효과적으로 의미구조를 반영할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 하이브리드 구조를 제안하고, 실험을 통하여 제안된 하이브리드 구조의 타당성을 보인다.
본 연구는 연구문헌의 지식구조를 반영하는 의미기반 지식조직체계의 실험적 모형을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국연구재단의 기초학문자료센터에 대한 사례분석을 하였다. 기초학문자료센터 연구성과물 DB와 학술용어 DR의 개념클래스 및 인스턴스를 대상으로 연구문헌의 지식구조를 파악하였으며, 기초학문자료센터 시스템의 학술적 이해형성 기능을 분석하였다. 또한 연구문헌의 지식구조와 색인어의 관계를 분석하였다. 이러한 분석을 통해 지식구조와 색인어의 관계구조, 26개의 연구문헌 지식구조 공리 및 11개의 의미관계 추론규칙으로 구성되는 온톨로지 모형, 즉 연구문헌의 지식구조와 그 의미관계에 의한 실험적 지식조직체계 모형을 제시하였다.
문장을 이루는 문장 구성성분 사이에는 다른 정도의 운율적 친밀성 (운율적 구성성분관계)와 상대적이며 계층적인 운율적 강도관계가 존재하며, 이를 바탕으로 문장의 운율구조를 세울 수 있으며, 운율구조는 나무그림으로 나타내는 것이 가장 효과적이다. 운율구조는 대응하는 통사구조가 보여주는 통사적 구성성분 관계 (constituency)와 계층적 지배관계와 대부분 일치하지 않지만, 문장의 운율구조는 먼저 구단위로 운율구조를 부과하고, 그 다음 단계에서 각 구들의 운율구조를 연결하여 완성해야 하며, 통사구조가 같은 구(phrase)도 구성요소들 사이에 존재하는 의미구조의 차이에 의해서 다른 운율구조를 가질 수도 있다. 그리고 문장의 일부만이 초점을 받으면, 초점받은 부분이 가장 강한 운율강도를 갖게되어 전체초점을 받을 때의 운율적 구성성분 관계와 계층적인 운율적 강도관계가 변할 수 있다.
프로그래밍 언어의 형식적인 의미를 적절하게 표현하면 언어를 표준화하고 최적화하여 번역하는 과정에서 중요한 역할을 수행한다. 파이썬은 주목받는 강력한 언어이고, 파이썬에 대한 형식적인 의미 구조를 정의하고 표현하는 것은 향후 유사한 언어를 설계할 때 참고할 수 있고 표준화하는 과정이나 최적화된 번역기를 구현하는 과정에서도 필요하다. 본 연구에서는 파이썬에 대한 의미 구조를 표현하기 위해 기존의 작용식을 수정하고 업그레이드해서 파이썬의 정적이고 동적인 의미 구조를 표현하는 작용식 2.0을 새롭게 제시한다. 작용식 2.0에 명세된 의미구조를 자바로 구현해 파이썬 프로그램들에 대한 실행시간을 측정하고 시뮬레이션을 통해 작용식 2.0이 구현 가능한 실제적인 의미 구조임을 입증하고, 판독성(Readability), 모듈성(Modularity), 확장성(Extensibility), 융통성(Flexibility)의 네 영역에서 명세된 작용식 2.0을 기존의 대표적인 의미 표현법과 비교하여 본 작용식 2.0의 우월성을 확인하고자 한다.
본 연구는 효과적인 정보공유를 위한 방안으로서 생성의미종속성을 소개하고, 데이터의 생성의미에 대한 이해가 정보공유에 미치는 영향을 측정하는 정보공유비용모형을 제시한다. 정보공유비용모형은 복수의 사용자집단 또는 부서들 사이에서 데이터의 생성의미 차이로 인한 정보공유 오류비용을 측정한다. 정보공유 오류비용은 정보공유오류의 발생확률과 비용에 의하여 결정되는데, 오류 발생확률은 사용자집단들 사이의 생성의미 차이를 나타내는 정보공유 거리로 측정된다. 본 연구는 대표적인 정보공유아키텍처인 부서별 데이터관리구조, 허브형 구조, 계층형 구조, 독립형 구조를 대상으로 정보공유비용을 측정함으로써 정보공유구조가 정보공유에 미치는 영향을 분석하였다. 정보공유비용의 관점에서 허브형이 가장 우수한 것으로 분석되었다. 그러나 데이터의 생성의미에 대한 표준화가 이루어지지 않을 경우, 허브형 정보공유구조는 부서별 데이터관리구조와 같은 특성을 보였다. 그리고 모든 정보공유구조가 독립형 구조보다 낮은 정보공유비용을 보임으로써 비록 표준화가 이루어지지 않아도 데이터를 공유하는 것이 공유하지 않는 경우보다 우수한 것으로 분석되었다.
의미역 결정은 서술어와 논항들 사이의 의미 관계를 결정하는 문제이다. 의미역 결정을 위해 구구조 정보와 의존 구조 정보 등의 다양한 자질에 대한 실험이 있었다. 논항은 구문 구조에서 얻을 수 있는 서술어와 논항 관계에 많은 영향을 받지만 구문 구조가 변경되어도 변하지 않는 논항의 의미로 인해 의미역 결정에 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 문제를 위해 Korean Propbank 말뭉치와 직접 구축한 의미역 말뭉치를 학습 말뭉치로 사용하였다. 본 논문에서는 이전에 연구된 구문 정보와 그 외의 자질들에 대한 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 자질들의 성능을 검증하기 위해 CRF를 사용하였고, 제시된 새로운 자질을 사용하여 논항의 인식 및 분류에서 76.25%(F1)의 성능을 보였다.
한국어 명사들을 의미별로 분류하여 계층화시킨 '한국어 명사 의미 계층 구조'는, 한국어 문장을 처리할 때 한국어의 의미 정보를 제공할 수 있는 매우 중요한 정보들 중의 하나이다. 본 논문에서는, 국어 사전의 명사에 대한 뜻풀이말을 이용하여 bottom-up 방식으로 '한국어 명사 의미 계층 구조'를 구축하였다. 본 논문에서 구축한 '한국어 명사 의미 계층 구조'는, tree가 43개, node가 12,833개, terminal node가 10,347 개이며, 깊이가 17인 하나의 forest이다. 이것의 제 1, 2 계층(level 1,2)에서의 분류 형태는 top-down 방식에 의한 기존의 분류들과 매우 다른 모습인 반면에, 제 3 계층 이하에서의 분류 형태는 의미소성(意味素性)에 의한 기존의 분류와 거의 일치하는 모습을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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