코퍼스 속의 언어적 규칙을 직접적으로 사용하여 한국어 의존 구조를 분석하기 위해, 본 한국어 의존 구조 분석기는 의존 구조가 나타나 있는 코퍼스로부터 변환 규칙 학습기로 규칙을 자동적으로 학습하고 그 규칙을 적용함으로써 한국어 의존 구조를 분석한다. 이를 위해 기존의 연구된 구구조 문법의 규칙 틀과는 다른 한국어 의존 구조에 맞는 규칙 틀을 연구하였고 또 의존 구조에서 발생할 수 있는 교차구조(Crossing structure)를 방지하는 연산을 고안하였다.
본 논문에서는 의존구조 분석 결과로부터 구문 레이블을 생성하는 방법을 제안한다. 제안 시스템은 의존 구조 분석 결과의 의존소-지배소 쌍에 대해 자질을 생성하고, 문장 단위로 CRFs를 이용하여 구문 레이블을 부착한다. 실험을 통해 90.8%의 정확도를 보였고, 구문 레이블이 없는 의존구조 시스템의 후처리로 사용 가능하다.
의존 구조 분석의 중요성이 커지면서 의존 구문 분석에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 이와 함께 기존의 의존 구조 분석기를 통합하려는 연구도 다양하게 시도되고 있다. 본 논문에서는 여러 개의 구문 분석 결과들로부터 새로운 구문 분석 결과를 만들어 내는 기존 연구들과는 다르게, 입력문장의 특성을 사용해서 사용할 의존 구조 분석기를 미리 선택하는 새로운 의존 구조 분석기 통합 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기계학습과 규칙을 함께 사용하는 하이브리드 형태로 의존 구조 분석기를 선택하는 방법을 설명하고, 이 방법을 두 쌍의 의존 구조 분석기 통합에 적용하고 성능 향상이 있었음을 보인다.
2000년대 중반 세종 구구조 구문분석 말뭉치가 배포된 이후 의존 구문분석이 구문분석 연구의 주요 흐름으로 자리 잡으면서 많은 연구자들이 구구조 구문분석 말뭉치를 개별적으로 의존구조로 변환하여 구문분석 연구를 수행하였다. 하지만 한국어 문장의 의존구조 표현에 대한 논의가 부족하여 서로 다른 의존구조로 변환 후 구문분석을 연구함으로써 연구 효율성이 저하되는 문제가 발생하였다 본 연구에서는 이와 같은 문제에 접근하기 위하여 한국어 문장에 대한 의존관계 가이드라인을 제안한다. 그리고 제안하는 가이드라인을 기반으로 구축한 엑소브레인 언어분석 말뭉치(725 문장)에 대해 소개한다.
본 논문에서는 한국어 의존관계 파서의 정확성 및 효율성을 높이기 위해 구구조 내의 지역적 수식 특성을 반영할 수 있는 지역 의존관계의 사용을 제안한다. 의존문법은 자유어순 언어를 잘 설명할 수 있는 장점이 있지만, 전체 문장구조에 관한 의존제약이 너무 미약하기 때문에 단순히 어절간 구문 의존 제약만으로는 원하지 않는 분석 결과가 너무 많이 생성된다. 그러나 자유어순 언어라 하더라도 지역적인 구구조에는 일정한 어순 제약이 존재한다. 명사구, 용언구 등과 같은 구구조를 분석해 보면 수식어의 지배소는 반드시 그 구 안에 있다. 이러한 구조 정보에 기반을 둔 지역 의존관계 규칙을 이용하면 하나의 의존소에 대해서 지배소로 사용될 수 있는 어절의 범위를 제한하여, 원하지 않는 분석 결과를 줄일 수 있다. 한국어는 기본 문장 구조가 그대로 사용되기보다는 하나 이상의 수의 요소들이 첨가되어 보다 긴 문장 구조로 사용되는 경우가 많기 때문에, 본 논문에서 제안한 방법은 시스템 전체의 성능 및 효율을 크게 향상시킬 수 있다. 실험에서는 파싱의 첫 번째 단계에서 지역 의존관계 규칙을 사용하였을 경우 사용하지 않았을 때에 비해서 의존관계의 수가 평균 69% 정도로 줄어들었다.
본 논문은 의존 구조 분석기를 통합하기 위해 입력 문장의 단어 특성을 활용하는 단어 단위 분배기를 제안한다. 본 모델은 기존의 문장 수준 분배기와는 달리 입력 문장의 단어 특성에 따라 가장 적절한 의존 구조 분석기를 선택하고, 선택된 의존 구조 분석기의 결과를 최종 결과로 사용한다. 기존의 문장 단위 분배기보다 단어 수준의 풍부한 특질을 활용할 수 있다는 장점과 큰 크기의 코퍼스를 사용할 수 있다는 장점이 있다. 총 6개 언어의 LAS를 측정했는데, MALT 보다는 평균 1.98%, MST 보다는 0.54%의 성능 향상이 있었다.
효과적인 언어처리 시스템을 개발하기 위해서는 언어정보가 부착된 대량의 말뭉치가 필요하다. 그러나, 대량의 말뭉치를 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 필요하다. 이와 같은 시간과 노력을 절약하기 위해서 일반적으로 말뭉치 구축 도구를 사용한다. 본 논문에서는 한국어 의존구조 말뭉치를 구축하기 위한 도구를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 개발된 구축 도구는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 1) 특정 응용분야에 관계없이 두루 사용할 수 있다. 2) 분석 단계와 분석 오류를 연계하여 작업의 집중도를 높였다. 3) 가능한 한 오류는 축적되지 않도록 하여 구축된 말뭉치의 질을 크게 개선할 수 있었다. 4) 구축된 정보는 서로 공유할 수 있도록 하여 작업의 일관성을 극대화하였다. 5) 초보자로 사용자가 쉽게 도구를 사용할 수 있도록 인터페이스를 설계하였다. 본 논문에서 개발된 구축 도구를 이용하여 8 명의 연구원이 약 2 개월 (하루에 평균 4 시간)에 걸쳐서 10,000 문장의 의존구조 말뭉치를 구축할 수 있었다. 구축된 말뭉치에는 형태소 정보, 구묶음 정보, 의존구조 정보가 부착되어 있다.
본 논문은 초고층구조물의 해석방법으로 탄성변형과 아울러 시간의존성을 가진 크리프와 건조수축에 의한 비탄성변형을 고려한 비선형 시공단계 해석법을 제시한다. 기존의 초고층구조물 해석에서 주로 행하는 기둥 축소량 해석은 실무자의 경험과 프로그램을 통한 간략화에 맞추어져 있다. 이는 실제 시공 시 발생하는 구조해석 요소들을 충분히 반영하지 못하여 계산 값과 실제 값 사이에 오차가 발생된다. 비선형 시공단계 해석은 실제 시공 때 발생되는 해석변수들을 고려한 단계별 해석의 수행이 가능하며, 시간의 의존성을 가진 creep과 shrinkage의 효과를 함께 고려하여 일괄해석의 문제점을 구조해석 단계에서 실제상황에 가까운 해석을 가능하게 할 수 있다. 이를 위해 시공단계해석이 가능한 범용 프로그램을 이용한 50층 규모의 3차원 골조 프레임 모델 예제 해석을 통하여 기존 해석법들과의 비교, 분석으로 시간의 의존성을 고려한 시공단계해석의 필요성을 제시한다. 본 논문에는 범용프로그램인 SAP2000(ver.14)와 CEB-FIP모델 코드를 사용 하였다.
본 논문에서는 등기하 해석법을 이용하여 설계 의존형 하중조건을 갖는 구조물에 대한 형상 최적설계 를 수행하였다. 유한요소 기반 형상 최적설계는 설계영역 매개화에 어려움이 있으나 등기하 해석법은 NURBS 기저 함수와 조정점을 이용함으로써 기하학적 표현이 용이하다는 장점을 가지고 있다. 기하학적으로 정확한 모델은 응답 및 설계민감도 해석에 사용되며, 설계구배 기반의 최적화에 있어서 중요한 역할을 한다. 하중조건이 설계영역의 변화에 따라 변하는 최적설계 문제에서 경계에서 설계민감도가 부정확한 경우, 설계공간에서 최적설계가 균일한 수렴성을 갖기 어렵다. 즉 유한요소법을 이용한 형상 최적설계에서 설계 의존형 하중조건을 갖는 문제를 푸는 경우, 최적설계를 진행할 때 변하는 경계의 부정확성 때문에 정확한 설계민감도를 얻기가 어려운 점이 있다. 본 논문에서는, 엄밀한 기하형상을 표현하는 등기하 설계민감도를 활용한 형상 최적설계 기법이 설계 의존형 하중조건을 갖는 문제에서 좋은 결과를 제시함을 확인하였다.
설명 기반 학습은 시스템 성능향상에 필요한 탐색 제어 지식을 학습하는 방법으로 많이 이용되고 있다. EBL은 과거의 문제풀이 과정을 일반화하여 학습한 다음 이와 유사한 상황이 발생할 경우, 문제풀이를 거치지 않고 학습된 해답을 신속하게 제시하여 성능을 향상시킨다. 그러나 새로운 문제 해결이 과거 문제 풀이 해답에 의존할 경우, 그에 대한 해답을 신속히 구할 수는 있지만 해답의 질은 학습 결과에 의존하지 않을 때보다 오히려 못할 수 있다. 이러한 현상을masking효과라고 한다. 본 논문에서는 의존성 구조를 학습, 이용하여 이러한 masking 효과를 축소하고자 한다. 의존성 구조는 현 상태에서 선택된 연산자가 이후의 문제 풀이에 끼치는 영향을 포함하는 구조로서, 이후 유사한 상황에 대해 선택될 연산자의 적합성 및 효율성을 평가하는 기준으로 사용될 수 있다는 점에서 masking 효과를 축소할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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