본 연구에서는 세종 구문 코퍼스를 의존 구문 코퍼스로 변환할 때 사용되는 중심어 전파(Head-Percolation) 규칙에 대하여 논의한다. 한국어는 중심어-후위 언어이기 때문에 의존 구문 트리를 구축할 때 지배소를 의존소 뒤에 배치시키는 것을 원칙으로 하였다. 그러나 의존 관계에 있는 단어 사이에 지배소를 앞쪽으로 설정하는 것이 더 자연스러운 경우가 있다. 본 연구에서는 지배소를 앞쪽으로 배치시키는 것을 허용하는 중심어 전파 규칙을 채택하여 의존 구문 코퍼스를 구축해 보고 중심어 전파 규칙이 구문 분석기의 성능에 어떤 영향을 미치는지 살펴본다. 실험 결과 지배소를 앞쪽으로 설정하는 것을 허용한 경우, 0.43%의 성능 저하가 있었으나 학습 코퍼스의 일관성을 유지한다면 성능 저하의 차이를 좀 더 줄일 수 있을 것이다.
구문 분석은 문장의 구조를 이해하며 의미의 중의성을 해결하는 것이다. 일반적으로 한국어는 어순 배열의 자유도가 높고 문장 성분의 생략이 빈번한 특성이 있기 때문에 의존 구문 분석이 주된 연구 대상이 되어 왔다. 스택-포인터 네트워크 모델은 의존 구문 파서에 맞게 포인터 네트워크 모델을 확장한 것이다. 스택-포인터 네트워크는 각 단어에서 의존소를 찾는 하향식 방식의 모델로 기존 모델의 장점을 유지하면서 각 단계에서 파생된 트리 정보도 사용한다. 본 연구에서는 스택-포인터 네트워크 모델을 한국어에 적용해보고 이와 함께 어절 정보를 반영하는 방법을 제안한다. 모델의 실험 결과는 세종 구문 구조를 중심어 후위(head-final)를 엄격히 준수하여 의존 구문 구조로 변환한 것을 기준으로 UAS 92.65%의 정확도를 얻었다.
두 종류의 열방성 액정고분자와 세종류의 엔지니어링 고분자와의 블렌드들에 대해 유변학적/형구학적 연구를 한 결과 블렌드의 유동거동과 물성이현저히 다른 두 그룹으로 나 뉘어짐을 발견하였다. 즉 연속상의 조업온도가 분산상의 전이온도보다 높은 그룹A에 속하 는 블렌드의 전단점도/신장점도는 액정고분자를 첨가할수록 첨가할수록 감소하고 블렌드의 신장점도는 연속상의 그것처럼 신장변형률속도가 커질수록 증가하였다. 또한 분산상의 점도 가 연속상의 그것보다 작아서 분산상이 미세섬유구조의 형태로 존재하였다. 이와 대조적으 로 연속상의 조업온도가 액정고분자의 전이온도보다 낮은 그룹 B에 속하는 블렌드는 반대 의 거동을 보였고 분산상의 미세섬유구조가 존재하지 않았다. 그러나 연신변형이 주가 되는 방사공정을 거치면 그룹A와 B블렌드 공히 분산상이 비슷한 미세섬유구조의 형태로 존재하 고 기계적 성질도 크게 향상되는 결과를 보였다. 이는 블렌드내의 신장유동이 분산상의 섬 유구조형상에 결정적 역할을 하기 때문이라 판단된다.
(사)한국패키지디자인협회(회장 이숙자)는 지난해 12월 19일부터 28일까지 두성종이(주) 인더페이퍼갤러리에서 '2017 대한민국패키지디자인대전'의 수상작품을 전시했다. 대학생공모전(학생부문)과 팩스타어워드(일반부문) 등 2개 부문으로 진행된 이번 공모전에서 대학생공모전 대상인 산업통상자원부장관상은 세종대학교 김덕령 학생의 '익토미'가 수상했고, 일반부문 대상은 CJ제일제당의 '고메일품요리'가 수상을 했다. 이어서 일반부문 금상은 임실치즈농협의 '벨라유 포션치즈 시리즈', 은상은 GS리테일의 '편의점 Fast Food 패키지디자인', 동상은 (주)농심기획의 '농심 참치마요 비빔면' 등이 수상했다. 다음에 일반부문 팩스타 수상작들을 통해 패키지디자인의 최신 동향을 살펴보도록 한다.
서브토픽 마이닝(subtopic mining)이란 사용자 의도를 반영하는 서브토픽을 찾아내고 순위화하는 연구분야이다. 본 논문은 서브토픽 마이닝의 결과를 평가하는 기존 방법의 한계점을 제시하고, 이를 해결하기 위해 질의어의 종류를 고려하여 보다 명확한 의도 항목(intent)의 나열을 유도하고, 질의어와 의도 항목 사이에 'is-a' 및 'part-of' 관계를 적용하여 보다 일관성 있고 의도 항목의 의미적 중복을 최소화하는 평가 방법을 제안하였으며, 평가 대상을 3종류로 구분하여 평가 결과의 활용도를 높였다.
During the course of study on plant parasitic nematodes associated with medicinal herbs in Korea, high population of different stages of citrus nematode, Tylenchulus semipentrans was found in association with Pyrola japonia Klenze in Imsil, Chunbuk province. The second stage larvae and males were isolated from rhizosphere soil ; immature and mature females were detached from the roots of infested plants of Pyrola japonica. Besides citrus it has been reported to parasitize on roots of Syringa vulgaris, Diospyros lotus, olive, grapevine, and pear in different parts of the world. This is the first record of T. semipenetrans parasitized on a medicinal plant, Pyrola japonica.
한국어 처리에서 구문분석기에 대한 요구는 많은 반면 성능의 한계와 강건함의 부족으로 인해 채택되지 못하는 것이 현실이다. 본 연구는 구문분석을 레이블링 문제로 전환하여 성능, 속도, 강건함을 모두 실현한 시스템에 대해서 설명한다. 우리는 다단계 구 단위화(Cascaded Chunking)를 통해 한국어 구문분석을 시도한다. 각 단계에서는 어절별 품사 태그와 어절 구문표지를 자질로 사용하고 Conditional Random Fields(CRFs)를 이용하여 최적의 결과를 얻는다. 98,412문장 세종 구문 코퍼스로 학습하고 1,430문장(평균 14.59어절)으로 실험한 결과 87.30%의 구문 정확도를 보였다. 이 결과는 기존에 제안되었던 구문분석기와 대등하거나 우수한 성능이며 기존 구문분석기가 처리하지 못하는 장문도 처리 가능하다.
본 연구는 코퍼스 내 어휘들의 상하위 관계를 중심으로 패턴들을 추출하는 방법을 제안한다. 한국어 어순의 자유로움으로 인한 제약으로 주로 사전 뜻풀이말을 중심으로 하였던 패턴 추출 방식에서 벗어나 본 연구는 코퍼스를 이용하여 다양한 패턴들을 제시하고자 하였다. 연구 방법으로는 세종전자 사전을 이용하여 상하위어 쌍들의 목록을 선정한 후 코어넷으로 상하위어 목록을 추가한다. 그리고 이 두 상하위어 목록의 어휘 쌍들을 포함하는 문장들을 코퍼스에서 추출한 후 체계적으로 패턴화 할 수 있는 문장들을 추출하여 21가지 패턴으로 일반화하였다. 21가지 패턴들을 정규식으로 표현한 뒤 각각 동일한 패턴들을 가진 문장들을 코퍼스에서 다시 추출한 결과 57%의 정확률이 측정되었다.
'90년대는 페르시아만사태 등으로 인한 고유가시대의 도래, 대기오염 규제기준의 강화등 화석연료의 사용제한과 국민소득의 향상에 따른 전력소비의 급증으로 원전사업의 지속적인 추진은 불가피한 실정이나 지자제의 실시, 반핵전쳉 ㅣ 활동 등으로 원전사업 여건이 결코 순탄하지만은 않을 전망이다. 그러나 부존자원이 빈약한 우리나라는 에너지의 안정공합측면에서 원전사업을 지속해야하며 기술자립의 촉진, 핵주기의 확립, 방사성폐기물의 안전한 관리등 원전사업을 둘러싼 정책과제들을 하나씩 해결하여 더욱 안전하고 경제적인 전력을 공합함으로써 국민들에게 신뢰감을 쌓아가야만 한다. 이를 위해서 '90년대는 그 어느때보다도 원자력계에 종사하는 사람들이 뜻을 모아 각자 맡은바 역활에 충실해야겠고, 아울러 보다많은 대화와 설득으로 온 국민의 이해와 협조를 구함으로써 2000년댈르 향한 재도약 할 수 있는 기틀을 마련해야 할 것으로 생각한다.
Sequence-to-sequence 모델은 입력열을 길이가 다른 출력열로 변환하는 모델로, 단일 신경망 구조만을 사용하는 End-to-end 방식의 모델이다. 본 논문에서는 Sequence-to-sequence 모델을 한국어 구구조 구문 분석에 적용한다. 이를 위해 구구조 구문 트리를 괄호와 구문 태그 및 어절로 이루어진 출력열의 형태로 만들고 어절들을 단일 기호 'XX'로 치환하여 출력 단어 사전의 수를 줄였다. 그리고 최근 기계번역의 성능을 높이기 위해 연구된 Attention mechanism과 Input-feeding을 적용하였다. 실험 결과, 세종말뭉치의 구구조 구문 분석 데이터에 대해 기존의 연구보다 높은 F1 89.03%의 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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