• 한국게임학회지
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• 제6권1호
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• pp.41-43
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• 2009

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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.43-49
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• 1995

대부분 자연 언어 이해 시스템이나 중간 언어 방식을 이용한 기계 번역 시스템에서 자연 언어 문장을 이해하고 번역하기 위해서는 대량의 지식을 이용한 의미 구조의 생성이 요구된다. 따라서 개념 그래프를 이용하여 한국어 문장의 내부 의미 구조를 생성하기 위해서는 각 단어에 해당하는 개념과 개념들 사이의 개념적 관계를 나타내는 지식들이 요구된다. 그러나 이를 위한 의미 구조 생성 방법과 요구되는 지식 베이스를 정확하게 구축하는 것은 어렵고 응용 도메인에 종속한다는 문제가 있다. 본 논문에서 우리는 문형 이론을 도입하여 문형을 중심으로 의미 구조 생성을 위한 변환 규칙을 설계하고 이를 이용하여 방대한 지식 베이스의 구축없이 의미 구조를 생성할 수 있는 방법에 논의한다. 또한 본 논문에서 문형을 이용하면 몇 가지 모호성 문제를 해결할 수 있음을 보이고 문형의 한계에 대해서도 살펴본다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.21-29
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• 2007

그레마스의 기호 사각형과 구조생성기호학은 언어는 물론 비언어 텍스트 분석에도 유용하기에, 이를 활용하여 스타크래프트를 분석해보고자 하였다. 가장 1차적으로 필요한 작업이 게임 텍스트에 대한 분절이었는데, 본고에서는 크리스티앙 메츠의 거대 통합체 이론과 원칙을 차용하여 게임 텍스트 분절의 기준을 삼았다. 스타크래프트의 기호 사각형을 도출한 결과 스타크래프트는 전쟁이라는 의미축을 중심으로 하여 생산과 파괴라는 기본적인 의미범주를 통하여 의미를 생성하는 것으로 파악되었다. 이러한 의미작용체계에 대한 분석은 향후의 설화수준, 담화수준에서의 의미작용체계분석과 맞물려 총체적인 스타크래프트의 의미생성과정을 파악하는데 디딤돌이 될 것으로 기대된다.

• 인지과학
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• 제11권1호
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• pp.25-32
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• 2000

한국어에서 피동동사는 대응하는 능동동사로부터 접미사를 첨가하여 파생되거나 대응하는 능동동사의 어간에 어미와 조동사로 이루어진 형태를 붙여 형성된다. 따라서 피동동사는 그 능동동사와 공유하는 어휘정보를 갖는다고 가정할 수 있다. 이 논문은 피동동사의 논항 실현 양상을 격교체현상을 중심으로 살펴보고 Pustejovsky(1995)의 생성어휘부 이론에 근거하여 그 의미구조를 설정하는 것을 그 목적으로 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1649-1659
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• 2004

텍스트 생성(text generation)은 언어가 아닌 다양한 지식원으로부터 텍스트를 생성해 내는 언어 처리의 한 분야로, 여러 가지 복합적이고 단계적인 과정을 통해 이루어진다. 본 논문에서는 자연스러운 텍스트 생성을 위한 여러 과정 중, 한번 언급된 대상(entity)을 자연스럽게 지시(refer)하기 위한 지시어 생성(referring expression generation), 특히 한국어에 두드러진 영형(zero pronoun)에 의한 대용화(pronominalization) 과정에 초점을 맞춘다. 이를 위해, 구문 정보와 비용기반 중심화 이론(cost-based centering model)을 바탕으로, 한국어에 적합한 지시어 특히 영형의 생성에 영향을 미치는 다양한 자질(feature)들온 규명하고, 기계 학습을 통해 지시어 생성 모델을 구축하였다. 세 개의 장르 - 묘사문(설명문), 뉴스, 짧은 우화 - 에서 총 95개의 텍스트로부터 학습이 이루어 졌으며 이론 대상으로, 제안된 자질들이 지시어의 생성, 특히 영형의 생성에 효율적으로 적용될 수 있음을 보였다. 또한, 지시어 생성과 관련된 기존의 방법론들과 본 논문에서 제안한 모델을 비교하여 성능이 크게 향상되었음을 보이고, T-test를 통해 99.9%의 신뢰 구간에서 그 성능 향상이 통계적으로 의미가 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.27-38
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• 1992

본 연구는 한글 문헌을 컴퓨터를 이용하여 축약하는 시스템 구축에 관한 연구로서, 기존의 '완전 자동축약'에 따른 축약문 생성의 편협성을 해결하기 위하여 '자동축약 + 후통제 처리'라는 절충형 시스템 관리 형태로 실제 실현 가능한 시스템을 설계한다는데 그 큰 목적이 있다. 대상 문헌에 대한 구체적 적응 문법은 언어학적 문법 이론인 '격문법 이론'과 '성분 이론'을 그 핵심으로 이용하여 문장을 '의미 있는 어절' 단위로 추출, 해당 문헌을 축약하는 방법을 택하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.153-153
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• 2020

우리나라에선 크고 작은 가뭄 피해가 자주 일어나고 있으며 최근엔 유래 없는 다년가뭄이 발생하면서 가뭄에 대한 경각심이 커지고 있다. 가뭄에 적절하게 대응하여 피해를 경감시키기 위해서는 신뢰도 높은 가뭄 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 앙상블 예측과 베이즈이론(Bayes' theorem)을 수문학적 가뭄지수 중 하나인 SRI(Standardized Runoff Index)에 적용해 가뭄 확률 전망을 실시했으며 이를 EDP(Ensemble Drought Prediction)라고 칭하였다. 국내 8개 댐유역에서 EDP를 생성하고 개선하는 과정은 다음과 같이 진행된다. 우선 TANK모형을 활용한 1개월 선행 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP)의 결과를 SRI로 변환하여 EDP 확률분포를 생성한다. 그런 다음, EDP를 개선하기 위해 그 기초인 ESP에서 미흡한 토양수분 초기조건을 보완하고자 베이즈이론을 활용했다. APCC(APEC Climate Center)의 위성 관측 SMI(Soil Moisture Index) 자료로 SRI와의 회귀식을 구축, 이를 우도함수로 정의해 사전 EDP 분포를 업데이트한 EDP+ 확률분포를 생성했다. 그 결과, EDP와 EDP+ 모두 심도가 깊은 가뭄을 전망할수록 예측력이 기후학적 예측보다 좋지 않았다. 그럼에도 우도함수로 사용한 회귀식의 정확도가 높을수록 EDP+의 정확도도 향상되는 경향이 나타났으며, 이는 베이즈이론을 사용한다면 가뭄 확률 전망을 개선할 수 있다는 것을 의미하고 있다. 하지만, 확정 전망 정확도는 확률 전망 정확도와는 관계가 없었는데 이는 확정 전망과 확률 전망이 본질적으로 다르기 때문인 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.338-343
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• 2020

언어의 통사, 의미, 형태 등 여러 다른 영역들을 동시에 그리고 독립적으로 생성되는 모듈로 보는 자율어휘문법을 기반으로 이중주격에 대한 의미론적 분석을 제시하는 것이 본 논문의 목적이다. 과거의 통사중심주의적 이론에서는 이중주격에 대한 분석방식으로 소유자인상, 예외적 격부여, 병합 등이 제시되었다. 통사중심주의적 이론과 달리 본 논문에서는 내적소유와 외적소유에 대한 기능-논항구조를 밝혀 이중주격에 대한 의미론적 분석을 제시한다. 이중주격에 사용되는 소유대상은 관계명사로 기능-논항구조에서 소유자를 논항으로 취하는 것으로 본다. 소유자에 해당되는 이 논항이 바로 관계명사와 결합하면 내적소유구문이 생성된다. 반면에 소유자가 공백상태인 경우 소유자와 공지시관계인 논항이 최종적으로 술어와 결합하여 그 결과 소유자가 주격으로 표현되는 외적소유구문이 생성된다. 외적소유의 기능-논항구조는 해당 문장이 내적소유와 달리 주격으로 표현된 소유자에 대해 서술하고 있음을 구조적으로 보여준다.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2001년도 학술대회 논문집
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• pp.113-139
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• 2001

중간언어 (interlingua, IL) 구축을 지향하는 시각에서 단어의 다의성 (polysemy) 문제를 각종 워드넷의 기술 방식과 용례를 대비하여 논의하고, 센스(어의) 번호를 부착한 세계 워드넷 (Would Wordnet) 데이터베이스를 구상하고, 이 연장 선상에서 (Pustejvsky 식) 생성 어휘 부와 TMR(텍스트의미표상)이론을 가미한 제약기반 통합문법(CUG)으로 IL구축에 다리를 놓고, 이로부터 개별언어 기술로 변환한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.1-8
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• 2007

본 논문은 연관규칙 마이닝을 이용하여 성취도 평가 결과인 문항 응답 데이터를 대상으로 의미있는 문항간 관련성을 찾아낼 수 있는 도구를 개발하는데 연구의 목적이 있다. 제안된 도구는 의미없는 데이터들을 제거하여 보다 더 흥미(interestingness)있는 연관규칙을 생성하도록 하며, 이러한 결과는 교수-학습 방법이나 문제은행의 질을 향상시키는데 필요한 많은 정보를 제공할 수 있을 것이다. 이를 위하여 임의의 문항 응답 실험 데이터 집합을 생성하고 정보이론(Information Theory) 기반의 surprisal 이라는 도구를 개발하여 의미 없는 데이트를 제거한 후, 연관규칙을 추출하였다. 실험 데이터는 특정 문항간 관계가 의도적으로 빈발 생성되도록 만들어지며, 추출된 연관규칙이 그러한 문항간 관계를 적절히 반영하고 있는지의 여부를 평가하고, 원본 데이터와 지지도(support) 기반으로 추출된 연관규칙과 비교함으로써 surprisal 도구의 타당성을 증명하였다.