본 발표문은 서두수의 Korean Literary Reader(1965)를 소개하고 영어를 중심으로 쓰인 한국문학 교과서로서의 면모를 파악하는 것을 목적으로 한다. '영어로 쓰인'이 아닌 '영어를 중심으로 쓰인'이라는 수식을 붙인 이유는 한국문학에 대한 개략적인 역사는 영어로 서술되었지만, 한글로 된 원문을 수록한 본문에서는 어렵거나 생소한 단어만 영어로 주석을 달았기 때문이다. 따라서 완전히 영어로만 서술된 한국문학 교과서라고는 할 수 없다. 하지만 Korean Literary Reader(1965)를 통해 초창기 미국-한국문학 교과서의 형태를 살필 수 있다는 점에서 의미가 있다고 하겠다. 또한 저자 서두수의 행적 안에서 미국에서 이 책을 발간한 목적 중 몇 가지를 유추하는 것으로 발표를 마친다.
현재까지 대부분의 한국어처리시스템에서는 가급적 많은 접미파생명사를 사전에 등재하여 처리하였다. 그러나 접미사는 생산성이 높기 때문에 모든 접미파생명사를 사전에 등재하는 것은 한계가 있다. 따라서 접미파생명사의 의미 분석을 통해서 미등재 접미파생명사를 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 접미파생명사의 의미 분석의 일환으로 한국어 어휘의미망(U-WIN)을 이용한 동형이의어 접미사의 중의성 해소 방법을 제시한다. 형태 의미 주석 세종 말뭉치에서 동형이의어 접미사를 포함한 33,104개의 접미파생명사를 대상으로 실험하였다. 실험을 위해 먼저 동형이의어 접미사를 의미 태깅하였으며, 접미사 앞의 어근을 추출하여 U-WIN의 노드에 매핑시켰다. 또한 동형이의어 접미사와 결합되는 U-WIN 상의 노드들에 대해 거리 가중치를 부여하여 이를 동형이의어 접미사 중의성 해소에 사용하였다. 동형이의어 접미사 49종 중 세종말뭉치에 나타난 35개의 동형이의어 접미사를 대상으로 실험한 결과 91.01%의 정확률을 보였다.
본 논문은 `시맨틱 검색`을 위해서 시맨틱 웹 기술을 사용하여 사용자가 원하는 콘텐츠 제공을 위한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 본 연구는 현재 웹의 단점인 사람 위주의 웹 구성, 단순 텍스트 매칭 기반의 검색, 사람의 필터링이 필요한 대량의 결과, 특정 지식 검색이 불가능한 구조의 웹을 시맨틱 검색이 가능하도록 하기 위해서 다음과 같은 단계로 연구한다. 첫째, 도메인에 따른 정확한 정보의 제공을 위해서 OWL 온톨로지를 이용하여 컨텍스트 모델링한다. 둘째, 도메인 관련 웹 문서를 수집하고 도메인 온톨로지를 기반으로 키워드의 의미를 분석하고 주석 처리(annotation)한다. 셋째, 사용자의 자연어 질의에 의미있는 컨텍스트를 추가하여 질의를 확장한다. 넷째, 확장된 질의를 규칙기반 추론엔진을 이용하여 결과를 추론한다. 마지막으로, 사용자 프로파일 분석을 이용하여 선호하는 문서를 우선으로 추천하는 방법을 연구한다. 따라서 본 연구는 질의어에 해당하는 결과문서가 존재하지 않더라도 사용자가 선호하는 문서의 추론이 가능하고, 특정 도메인의 전문가 지식을 추가한 메타 데이터 추론을 통해서 검색 패러다임을 변화시킨다.
"논어"의 시작이 되는 "학이"1:1은 학(學)을 통하여 군자에 도달하는 과정을 서술하였다면, 마무리가 되는 "요왈"20:3은 군자의 요건을 진술하는 것으로 상호 보완관계에 있는 구절이다. 이 글의 목표는 이 두 구절에 대해 다산의 주석이 지닌 의의를 고주(古注) 및 주자(朱子)의 주석과 대비를 통해 살펴보는 것이다. 이를 위해 우리는 먼저 "논어"를 시작하는 장과 마치는 장에 대한 고주 및 주자의 주석을 살펴보고, 이에 대한 다산의 비평과 주석을 검토하여, 다음과 같은 결론에 도달하였다. 먼저 "학이"1:1장에 대해 고주는 선왕의 경업을 평생 연중 일중에서 연령-시기별로 송독(誦讀) 수습(修習)하여, 사(師) 장(長) 군(君)으로 성장하는 과정에 대한 기술로 해석하였다. 그리고 주자는 여기서의 학(學)은 자기완성의 성학(聖學)으로서 천명(天命)으로 우리에게 주어진 본성의 선을 밝혀 그 처음을 회복하는 것이며, 이 장은 자기완성(成己)에서 시작하여 남에게 미치고(及人), 그런 다음 덕을 완성(成德)하는 구조로 되어 있다고 하였다. 이에 대해 다산은 전체적인 구조상에서는 주자의 해석에 동의하지만, 여기서 제시된 학(學)의 개념에 대해서는 비판적인 입장을 취하여, 주자가 미미한 것으로 간주한 어떤 대상에 관한 학(농학 등)에 대해서는 그것이 지닌 본래의 지위를 회복하려고 시도하였다. 마지막 장(부지명(不知命))의 해석에서 고주는 여기서의 명(命)을 궁곤(窮困) 현달(顯達)의 천분(天分)으로 해석하였고, 주자 또한 기(氣)의 측면으로 사생 요수 부귀 귀천의 운명(運命)이라고 해석하였다. 그런데 다산은 경전에 제시된 명(命)은 이러한 운명의 개념에만 제한되지 않는다는 점을 지적하면서, 하늘의 명령으로 인간에게 주어진 내재적인 명(命)(천명지위성(天命之謂性))의 의미를 우선적으로 제시하여 이 구절을 해석하였다. 다산은 이러한 명(命)개념 재정립은 군자를 주체적 자각적 인간으로 재정립하는 데에 기여하였다고 하겠다고 생각된다.
3D 가상공간이 협업을 지원하기 위해서는 관계자들 간에 직접적으로 의사를 표현할 수 있는 기술을 필요로 한다. 이때 의사표현으로 사용되는 Annotation은 내용표현이 쉽고, 빠를 뿐만 아니라 다양한 형태의 면에 대해서도 의미의 내용이 정확히 전달될 수 있도록 입력 가능해야 하고, 나아가 3차원의 의미를 지니는 내용에 대해서도 다양한 각도에서 이를 인식할 수 있도록 표현되어야 한다. 이 논문에서는 다양한 형태의 면에서도 입력이 가능한 Sketch-Box를 이용한 Sketch Annotation 기법을 제안하고 있으며, 이 Sketch-Box는 3D Annotation으로서 3차원의 의미를 지니는 내용도 효과적으로 전달할 수 있다.
본 연구에서는 과학교육에서 그 동안 주목받지 못했던 과학언어 및 과학용어에 대한 연구를 체계적으로 수행하기 위한 목적으로 지난 20년간의 과학교과서 텍스트를 한 자리에 모아 과학교과서 말뭉치를 구축함으로써 다각도로 분석 가능한 형태의 언어 자원을 생성하였다. 말뭉치 구축 대상 자료는 6차 교육과정, 7차 교육과정, 2009 개정교육과정의 초등학교에서부터 고등학교까지 모든 과학교과서를 수집하고 이 가운데 두 개의 출판사에 해당하는 132권에 대한 말뭉치를 구축하였다. 원시말뭉치, 형태주석 말뭉치, 용어주석 말뭉치의 총 3단계로 구축하였다. 최종적으로 구축된 과학교과서 말뭉치를 K-STeC(Korea - Science Textbook Corpus)이라 명명하였다. K-STeC은 과학용어에 대한 의미 구분과 분야가 표지된 의미 주석 말뭉치로서 교육과정, 과목, 학년, 출판사의 서지 정보와 대단원, 중단원, 소단원의 단원 정보, 페이지, 문장번호의 위치 정보와 함께 본문, 탐구활동, 참고자료, 제목 등의 텍스트 구조 정보를 메타정보로 마크업 하였다. 총 3년여에 걸친 연구 기간 동안 언어정보학, 컴퓨터공학, 과학교육학의 세 분야 전문가들의 노하우를 융합하여 새로운 연구 방법을 창출하였고, 다수의 전문 인력들이 투입되어 노동집약적 결과물을 내었다. 본 원고에서는 전체적인 연구 절차와 방법을 조망함으로써 새로운 연구 방법론 및 결과물을 소개하고 향후 과학언어 연구의 발전 가능성 및 결과물의 활용방안에 대해 논의하였다.
이 논문에서는 적합성 이론(Relevance Theory)에 의해서 현대 한국어 접속어미, 특히 담화표지(discourse marker) '-니까'가 담화의 이해에 어떻게 기여하는가를 고찰하고자 한다. '-니까'는 이제까지 '-(으)니-'와 별 의미나 기능의 차이가 없는 것으로 간주되어 왔는데, 이는 기존의 연구가 주로 통사 의미론적인 관점에서 수행되어 온 데 기인한다. 그러나 '-니까'는 엄연히 '-(으)니-'와 별개로 존재하고 있고, 더욱이 통시적으로 '-(으)니-' 보다는 '-니까'가 나중에 나타났다는 점을 고려한다면, '-니까'는 '-(으)니-'에 없는 특정한 기능을 반드시 수행하리라는 추측이 가능하다. 따라서 이 논문에서는 기존의 통사 의미적인 관점이 아닌 인지 화용론적 관점에서 '-(으)니-'와 '-니까'에 대한 새로운 분석을 시도하고자 한다. 아울러 '-니까'를 포함하는 '그러니까'도 함께 살펴보려고 한다. '그러니까'는 담화상에서 그에 선행하는 모든 정보를 맥락적 배경지식으로 놓고, 후속되는 발화를 그에 대한 맥락 함축(contextual implication)으로 나타내는 화용론적 기능을 담당하는 담화 연결표현이라고 주장하고자 한다. 영어의 'so'가 'therefore', 'thus', 'hence' 등과 구별되고, 그 기준이 적합성 원리에 의해 설명될 수 있듯이, 우리말의 '그러니까' 역시 '그래서', '그러므로' '그러니' 등과 구별되며, 그 차이점이 적합성 원리로 설명될 수 있다는 점을 보일 것이다. 더 나아가서, 현대 한국어의 여타 접속어미에도 본고에서와 같은 새로운 관점 또는 이론의 틀로써 잘 설명될 수 있는 현상이 존재하는지의 여부를 폭넓고 정밀하게 분석 연구하는 일이 요구된다는 점을 나타내고자 한다.편 어류에 함유된 유기주석화합물의 비율을 볼 때, BT 화합물의 경우 MBT 비율이 높게 나타난 반면 PT 화합물에서는 TPT 비율이 높게 나타났다. 전체적으로 볼 때 구룡포항에서 수획한 어패류의 유기주석화합물 농도는 국내 다른 항구의 어패류보다 높지 않은 것으로 나타났다.${\lrcorner}$ 내는 경우가 더 많았으며(75.4%), 남 여 대학생간 에는 고도로 통계적 유의성(p<0.001)이 인정되었다. 4. 음식선택 배경은 ${\ulcorner}$자신${\lrcorner}$이 결정하는 경우가 가장 많았고(52.1%), 선호하는 음식은 치킨, 햄버거, 피자 순이었으며, 남 여 대학생간에는 고도로 통계적 유의차(p<0.001)가 있었다. 즐기는 음료로는 ${\ulcorner}$콜라${\lrcorner}$가 가장 많았으며(46.8%), 그 다음은 사이다, 주스 등의 순으로 나타났으나, 남 여 대학생간에는 유의성있는 차이는 없었다. 음식의 먹는 시기는 점심과 저녁사이의 ${\ulcorner}$간식${\lrcorner}$이 가장 많았으며(42.2%), 남 여 대학생간에는 유의한 차이는 없었다. 패스트푸드는 많은 사람들이 ${\ulcorner}$맛${\lrcorner}$이 좋기 때문에 이용하며(62.8%), 남 여 대학생간에는 통계적 유의성(p<0.05)이 인정되었다. 5. ${\ulcorner}$입맛의 서구화(36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며, 남 여 대학생
원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.
TimeML is a markup language for events and temporal expressions in natural language, proposed in Pustejovsky et al. (2003) and latter standardized as ISO-TimeML (ISO 24617-1:2009). In this paper, we propose the further specification of ISO-TimeML for the Korean language with the concrete and thorough examination of real world texts. Since Korean differs significantly from English, which is the first and almost only extensively tested language with TimeML, one continuously run into theoretical and practical difficulties in the application of TimeML to Korean. We focus on the discussion for the consistent and efficient application of TimeML: how to consistently apply TimeML in accordance with Korean specificity and what to be annotated and what not to be, i.e. which information is meaningful in the temporal interpretation of Korean text, for efficient application of TimeML.
원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한 채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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