그림자극의 명명에 있어서 이름의 의미유사성, 음운유사성, 그리고 처리부담(말속도, 기억 부담)이 말 실수 오류수와 명명 시간에 주는 영향을 알기 위해 2개의 실험이 실시되었다. 의미(유사/상이), 음운(유사/상이) 변인에 추가하여 실험 1에서는 말속도(330ms, 385ms, 770ms)의 변인이, 실험 2에서는 인지적 부담(높음/낮음)의 변인이 조작되었다. 두 실험의 결과, 의미유사성과 음운유사성, 그리고 인지적 처리 부담이 말 실수의 양과 그림자극 명명 시간이 증가시킴이 드러났다. '의미유사' 조건 및 '음운유사 조건'과 '의미-음운 모두 유사' 조건간의 말실수의 양의 차이는 말 산출 과정에서의 어휘 인출 과정에 대한 '독립적 2단계 모형'과 '활성화 상호작용 모형' 중 전자에 의해 더 잘 설명될 수 있음이 논의되었다.
영한 기계변역에서의 전치사구 처리는 자연어 처리의 중요한 연구과제 중 하나이다. 특히 전치사구의 격의미는 그에 대한 한국어 표현에 중요한 실마리가 된다. 본 논문은 영어의 전치사구에 대한 한국어 표현을 선택하기 위한 격의미 체계를 정의하고 그 격의미 체계를 실험한다. 이 격의미 체계는 전치사구에 대한 한국어의 격의미를 분별함으로 보다 좋은 한국어 격조사를 선택하게 해준다. 본 논문에서는 각 격의미의 구분을 위한 의미속성 집합도 정의한다. 이 의미속성 집합은 WordNet의 시소러스에서 제공한 상하위 관계와 변환표를 근거로 자동적으로 추출된다. 의미속성 집합의 자동획득은 격의미 체계의 표현과 기계변역의 성능 평가에 일반성을 부여한다. 격의미 체계와 의미속성 집합의 자동 획득은 영한 기계변역은 물론 한국어 생성과 자연어 처리에 중요한 기여를 할 것으로 보인다.
프로그램을 실행하는 동안 다양한 오류가 발생할 수 있고 이러한 예외사항은 체계적으로 검사하고 처리해야한다. 예외사항의 의미구조를 잘 표현하면 프로그래밍언어의 신뢰성을 증진할 수 있고, 설계와 표준화, 최적화 및 번역 과정에 중요한 역할을 수행한다. 본 연구에서는 기존에 제시된 작용식을 사용하여 예외사항을 처리하는 방법을 자바 프로그램의 예제를 통하여 제시한다. 다른 의미구조들과 제시된 작용식을 판독성(Readability), 지능성(Intelligibility), 모듈성(Modularity), 확장성(Extensibility), 융통성(Flexibility)의 다섯 영역에서 비교하여 본 작용식의 우수성을 확인하고자 한다.
프로그래밍언어에 대한 형식 의미를 적절하게 표현하면 설계와 표준화, 최적화 및 번역 과정에 중요한 역할을 수행한다. 기존의 자바에 대한 형식 의미 연구는 번역을 위해 정확하고 실제적인 의미 구조를 표현하는데 미흡한 점이 있다. 자바 번역 과정의 효율성을 향상시키기 위해 정적이고 동적인 의미 구조를 정확하게 표현하는 의미 표현법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기존의 작용식(Action Equations)을 사용해 명세한 연구를 확장하여 자바 언어에 대한 형식 의미를 명세하는 개선된 작용식(Action Equations)을 제시한다. 객체를 다루는 기능은 물론 예외를 처리하는 형식 의미론을 보다 실제적이고 정확하게 명세하게 된다. 판독성(Readability), 모듈성(Modularity), 확장성(Extensibility), 융통성(Flexibility)의 네 영역에서 명세된 작용식을 기존의 의미 표현법과 비교하여 본 작용식의 우수성을 확인하고자 한다.
컴퓨터에 의한 종래의 자연언어처리에서는 보통 생성과 인식과정에서 서로 다른 지식 표현과 프로그램을 쓰고, 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리로 분리되어 있는 것이 통례이다. 이것을 분할접근법(devide and conguer approach)이라 부른다. 분할접근법은 인간의 언어처리에 있어서의 생성, 인식간의 체계적 관계를 포착하지 못할 뿐 아니라 공학적으로도 갖가지의 문제를 안고 있다. 이 논문은 인간의 언어 생성과 인식과정의 관계를 설명하기 위하여 동일 심적 프로그램이 생성과정과 인식과정을 동시에 제어하고 있다는 가설에 선다. 이 가설을 취하는 것은 생성과 인식의 프로그램과 문법을 각각 통합하고 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리를 동시에 행해야 한다는 것을 의미한다. 이것을 통합접근법(unifying approach)이라 부른다. 통합 접근법은 예를 들어 구 구조문법 (Pharase Structure Grammar)과 단일화 (unification)에 의해서 실현할 수 있다. 구 구조 문법을 이용하여 음운정보, 형태정보, 구문정보, 의미정보를 동일의 구조중에 표현할 수 있고 그 위에 이들의 정보표현을 모두 단일화에 의해 동시에 처리할 수 있다. 단일화는 입출력의 방향을 제한하지 않으므로 생성.인식 양쪽의 문법을 얻을 수 있다. 또 단일화되는 패턴에 충족 가능한 조건을 부여함에 따라 패턴에 다양한 정보를 갖게 할 수 있으므로 처리상의 일반성을 파악할 수 있으며 처리 효율을 확보할 수 있다. 이 논문에서는 통합접근법을 도입한 한글기술문법 : KPSG(Korean Phrase Structure Grammer)의 선진성에 대해서 논의하고 있다.
의미기반 멀티미디어 검색을 하기 위해서는 멀티미디어 대한 의미정보가 필요하며, 이러한 의미정보에는 멀티미디어 데이터 자체보다는 멀티미디어 데이터에 대한 의미 해석이 중요하다. XML은 내용정보나 의미정보의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 멀티미디어 정보를 구조화하여 표현하기 위한 방법으로 XML을 사용한다. 또한, 멀티미디어 정보에 따른 의미성을 부여하여 나타내기 위해 퍼지데이터 사전 적용 기술을 사용한다. 의미성을 부여하기 위해 표현되는 데이터는 거의 애매한 표현법을 많이 사용하므로, 퍼지 집합관계를 적용하여 의미 판단의 기준으로 적용한다 따라서, 인간에게 좀 더 친숙하고 편리한 검색을 가능하게 하며, 의미성을 함축한 의미기반 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 XML을 활용하여 다양한 멀티미디어 정보를 표현하기 위한 스키마 구조와 의미성을 반영한 XQL에 의한 검색기법을 제안한다. 인터넷에서 가장 많이 사용하고 있는 웹 상품 카탈로그 이미지나 광고 이미지에 대하여 의미기반 검색을 지원할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 방법은 애매모호한 표현의 질의에 대하여 검색을 가능하게 할 뿐만 아니라, 의미성을 고려하기 때문에 검색에 대한 만족도를 증대시킬 수 있다.
본 논문은 한국어 문장의 서술어와 공기관계에 있는 논항들의 의미관계를 결정하는 데에 목적이 있다. 본 논문에서는 의미역을 결정하기 위해 기존에 구축된 세종구구조말뭉치를 모단위로 하여 표준국어대사전의 문형을 적용하였다. 또한 의미역을 결정하기 위해 기존 언어학 이론에서의 의미역을 정리하여 광범위한 의미역 판별기준을 세우고 이를 실제 말뭉치에 적용함으로써 자연언어적 처리가 가능하도록 정리하였다.
이 논문은 국어 부정문의 의미분석을 위하여 바람직한 의미이론을 제안하려는 것이 목적이다. 특히, 이 논문에서는, 국어의 내부부정 (internal negation)은 물론 외부부정 (external negation)에 상응하는 문장부정의 통사구조가 있다는 것을 논의를 통하여 입증한다. 그러고, 이러한 부정문의 의미를 표상하기 위하여, 부정문 대한 기존의 이론을 수정, 보완할 것을 구체적으로 제안한다. 특히, 아리스토텔레스 (Aristotle)의 부정논리에 입각한 전통에 일치하는 몬테그 (Montague)의 부정문 규칙이 국어의 부정문 처리에는 만족스럽지 못한 점을 지적한다. 그러고, 이러한 문제를 해결하기 위하여 수정된 규칙을 제안한다. 이어서 최근에 발전된 상황의미론(situation semantics) 에서 국어의 문장부정을 다루는데 야기될 수 있는 문제를 지적하고, 이러한 문제를 처리 할 수 있는 이론적 대안을 마련한다. 특히 국어의 외부부정이 야기시키는 중의성의 문제를 잘 다룰 수 있는 바람직한 의미론을 세운다. 그리고 나아가서는 부정문에 대한 보편적 통사-의미론의 기틀을 마련하려는 것이다.
어의 중의성 해소는 자연어처리에서 중요한 역할을 한다. 감독 중의성 해소 방법은 비감독 중의성 해소 방법보다 높은 성능을 나타내지만, 구축비용이 큰 대규모 의미부착 말뭉치가 필요하다. 본 논문에서는 중국어 어휘의미망(HowNet)과 의미 미부착 말뭉치를 이용한 중국어 비감독 어의 중의성 해소 방법을 제안한다. 의미 미부착 말뭉치에서 통계정보를 추출하고, 중국어 어휘 의미망에서 중의성 어휘의 의미별 형제어를 추출하여 중의성 어휘의 주변 문맥에 나타나는 어휘와 카이제곱검정(${\chi}^2$-test)에 의한 독립성 검정을 통해 어휘 간 연관성을 판단하고 중의성 해소를 한다. 본 논문에서 제안한 중의성 해소방법의 성능을 SemEval-2007 평가데이터에서 측정한 결과 명사와 동사에서 각각 64.7%, 49.4%를 나타냈다. 이는 SemEval-2007 중국어 비감독 중의성 해소에서 가장 높은 성능을 나타낸 시스템보다 13.1%, 13.9% 높은 성능이다.
본 논문은 한국어의 통사적 중의성이 언어정보처리에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위하여 어휘판단과제(lexical decision task)를 실시하였다. 명사의 의미와 동사의 의미로 중의적인 어절을 사용하여 각각의 빈도가 영향을 미치는지를 살펴보고자 하였다. 개별 품사 정보가 모두 영향을 미친다면 각각의 빈도가 영향을 미치게 되고 누적빈도 효과가 발생하여 개별 품사의 빈도와 동일한 비교조건에서의 반응시간보다 빠를 것이다. 실험 결과, 중의어절에서의 반응시간이 가장 빠르게 발생하였고 이를 통해 하나의 중의어절이 의미하는 개별적인 품사 의미가 모두 언어정보처리에 영향을 미친다는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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