본 연구는 자원의존이론에 근거해 방송사의 소유구조(공영/민영)와 재원구조(고광고 의존/저광고 의존)가 기자들이 느끼는 취재보도의 자유도와 언론자유를 제약하는 주된 요인, 직무의 자율성 만족도, 편집 편성 정책 만족도에 미치는 영향을 방송사 기자에 대한 인식조사를 통해 실증적으로 확인했다. 그 결과 방송사의 소유구조와 재원구조는 모두 기자들이 느끼는 취재 및 보도의 자유도 인식에 영향을 미치는 것으로 확인됐다. 반면 자율성에 대한 만족도는 재원구조만 영향을 미쳤고, 회사의 편집 편성 정책에 대한 만족도와 언론 자유를 제약하는 요인에 대한 인식은 소유구조가 영향을 미치는 것으로 확인됐다. 이같은 결과는 광고수익 의존도가 기자들의 취재보도에 영향을 미치며, 특히 공영방송은 정부나 정치권력과 광고수익 의존도가 동시에 영향을 미치고 있다는 사실이 확인됐다는 점에서 의의가 있다.
건축 및 토목 구조물의 진동 제어분야에서 중앙집중식 제어방식은 주어진 목표응답수준을 만족시키기 위해서 전력공급, 센서, 그리고 감쇠기 등을 포함하는 복잡한 제어시스템을 구축하고 유지하는 노력이 필요하고, 구조물 유한요소모델의 큰차수, 모델의 불확실성, 가력장치의 제한 등의 이유로 적용성의 한계가 있다. 본 논문에서는 센서 혹은 컴퓨터없이 준능동 MR 감쇠기가 설치된 층만의 정보에 의해 제어력이 생성되는 분산제어식 응답의존형 MR 감쇠기가 제안하였다. 제안된 분산제어식 응답의존형 MR 감쇠기는 구조물의 층전단력에 대한 가변마찰력 크기 비의 변화에 따라 지진하중을 받는 구조물의 제어성능이 수동인 경우와 비선형 시간이력해석을 통해 비교 평가되었다. 마지막으로 일반 제어이론에서 널리 이용되는 중앙집중식 LQR 알고리듬과 본 논문에서 제안된 분산제어식 응답의존형 MR감쇠기가 3층 전단형 구조물을 대상으로 수치해석을 통해 비교 평가됨으로써 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
자연어 추론은 두 문장 사이의 의미 관계를 분류하는 작업이다. 본 논문에서 제안하는 의미 추론 방법은 의존 구문 분석을 사용하여 동일한 구문 정보나 기능 정보를 가진 두 개의 (피지배소, 지배소) 어절 쌍에서 하나의 어절이 겹칠 때 두 피지배소를 하나의 청크로 만들어주고 청크 기준으로 만들어진 의존 구문 분석을 사용하여 자연어 추론 작업을 수행하는 방법을 의미한다. 이러한 의미 추론 방법을 통해 만들어진 청크와 구문 구조 정보를 Biaffine Attention을 사용하여 한 문장에 대한 청크 단위의 구문 구조 정보를 반영하고 구문 구조 정보가 반영된 두 문장을 Bilinear을 통해 관계를 예측하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 정확도 90.78%로 가장 높은 성능을 보였다.
백과사전에서 정답을 찾기 위한 정보 중의 하나로 구조분석 정보를 이용하기 위하여 의존 관계 분석을 통해 정확한 구조분석에 대한 연구를 하였다. 정답을 찾기 위한 대상이 되는 용언과 논항의 관계를 파악하기 위해 먼저 의존관계 분석의 모호성 정도를 줄이기 위해 문장을 구묶음으로 나누었고 나눠진 구묶음에서 중심어와 중심어에 해당하는 의미코드를 추출하였다. 이렇게 구분된 구묶음 간의 의존관계를 파악하기 위하여 주로 격틀과 의미코드에 의존하는 의미자질, 거리 자질, 격관계 자질, 절형태 자질을 이용하여 의존관계 모호성을 해소하였다. 백과사전의 특성상 생략되는 성분과 연속 동사 처리를 하여 보다 정확하게 백과사전 QA시스템에서 정답을 찾을 수 있는 정보를 제공하도록 하였다. 실험결과 동사구와 명사구의 의존관계는 89.43의 성능을 보였고 의존관계에 격을 부여한 경우는 78.40%의 정확율, 백과사전 후처리에 해당하는 복원은 68.23의 성능을 보인다.
클러스터링 기법은 다양한 분야에서 이용되어 왔으며, 통계 기반 기계번역에서도 익히 사용된 기법이다. 그러나 기존의 연구에서는 깊이 있는 문법적인 분석 없이 기계학습 기법을 사용하거나, 문장구조의 정보를 사용하더라도 정규식을 이용하여 판별하는 선에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문에서는 각 문장의 의존관계 문법에 따른 구조와 조사 등의 품사 정보를 사용하여 문장구조를 파악하고 유형별로 분류하여 각각에 특화된 언어모델을 획득하는 방법과, 이를 구 기반 통계기계번역에 추가적인 정보로 사용하여 번역성능을 향상하는 데 이용하는 방법을 제안한다.
관계에 대한 다양한 자연어 표현을 다루는 것은 구조 정보에 대한 자연어 질의 인터페이스 연구의 중요한 문제 중에 하나이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 기존의 연구들은 자연어 질의 인터페이스를 대상 분야에 적합하게 구축하기 위한 수작업에 의존하였다. 이러한 접근은 소규모 구조 정보에 대한 자연어 질의 인터페이스 구축 시 효율적으로 적용될 수 있다. 하지만 최근에는 RDF와 OWL과 같은 그래프 구조 정보가 다양한 분야에서 대량으로 생성되고 있다. 수작업에 의존하는 접근을 통해 이러한 대량의 그래프 구조 정보에 대한 자연어 인터페이스를 구축하기에는 어려움이 있다. 본 논문은 자연어 인터페이스에 대한 자연어 표현의 다양성 문제를 해결하기 위해 자동으로 관계에 대한 자연어 표현을 수집하는 방법을 제안한다. 그래프 구조 정보에서 관계는 두 객체를 연결하는 유일한 에지(edge)로 표현된다. 제안한 방법은 주어진 에지로 연결되는 서로 다른 객체 쌍을 말뭉치(corpus)에서 검색하고 검색된 객체 쌍 주변에서 빈번하게 등장하는 자연어 표현을 수집한다. 자동으로 수집한 자연어 질의 표현을 자연어 인터페이스에 적용한 결과 수작업에 의존하는 기존 연구들과 비교할 만한 실험 결과를 보였다.
본 논문은 의존 문법에 기반만 한국어의 구문 분석 시스템을 제안한다. 일반적으로 올바른 구둔 구조를 얻기 위해서 많은 가능한 구문 구조를 생성하고 이 중에서 가장 좋은 것을 선택하는 방법을 사용한다. 이를 위하여 가능한 모든 구문 분석 구조를 생성하는 기법을 제안하였다. 이것은 모든 가능한 구문 구조에 관한 정보를 응축한 자료 구조를 구축한 다음 여기에서 구문 트리를 하나씩 추출하도록 하였다. 이 과정에서 의존 문법이 만족하여야 하는 모든 기본적인 제약 조건을 만족하는 트리 만이 효과적으로 추출되는 기법을 제안하였다. 그 결과 생성되는 트리의 수를 줄이게 되어 효율적인 구문 분석을 달성할 수 있게 되었다. 추출된 많은 트리 중에서 하나를 선택하는 작업에서 상호 정보가 이용되었다. 본 논문에서는 이러한 상호 정보를 구문 분석 중의성 해소에 효과적으로 사용하는 기법을 제시하였다. 제안된 기법의 타당성을 입증하기 위하여 구문 분석 시스템을 개발하고 여러 문장에 대한 분석을 실험하였다.
의존구조 말뭉치는 자연언어처리 분야에서 문장의 의존관계를 파악하는데 널리 사용된다. 이러한 말뭉치는 일반적으로 오류가 없다고 가정하지만, 현실적으로는 다양한 오류를 포함하고 있다. 이러한 오류들은 성능 저하의 요인이 된다. 이러한 문제를 완화하려고 본 논문에서는 XGBoost와 교차검증을 이용하여 이미 구축된 구문분석 말뭉치로부터 오류를 탐지하는 방법을 제안한다. 그러나 오류가 부착된 학습말뭉치가 존재하지 않으므로, 일반적인 분류기로서 오류를 검출할 수 없다. 본 논문에서는 분류기의 결과를 분석하여 오류를 검출하는 방법을 제안한다. 성능을 분석하려고 표본집단과 모집단의 오류 분포의 차이를 분석하였고 표본집단과 모집단의 오류 분포의 차이가 거의 없는 것으로 보아 제안된 방법이 타당함을 알 수 있었다. 앞으로 의미역 부착 말뭉치에 적용할 계획이다.
의존 구문 분석은 자연어 문장에 포함된 단어들 간의 의존 관계를 분석하는 과제로 다양한 자연어 이해 과제에 요구되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 단어와 문자 자질을 적용한 기존 Stack-Pointer Network의 인코더의 입력 단어 표상을 확장하여, 한국어를 비롯한 형태적으로 복잡한 언어(morphologically rich language)에 적합하도록 음절-태그 단위, 형태소 단위, 형태소 품사 정보 자질을 보강한 의존 구문 분석 모델을 제안한다. 실험 결과 제안하는 모델은 의존 구조로 변환된 세종 구문 분석 말뭉치에서 UAS 90.58%, LAS 88.35%의 성능을, 2018 국어 정보 처리 시스템 경진 대회 평가 데이터에서 UAS 84.69%, LAS 82.02%의 성능을 보였다. 더불어 제안하는 모델은 포함된 문장의 전체 길이가 긴 의존 관계, 의존소와 지배소의 거리가 먼 의존 관계, 의존소를 구성하는 형태소의 개수가 많은 의존 관계에서 기존 Stack-Pointer Network보다 향상된 성능을 보였다.
단문분할은 한 문장에 용언이 복수개 있을 때 용언을 중심으로 문장을 나누는 방법이다. 기존의 방법은 정형화된 문장의 경우 비교적 효율적인 결과를 얻을 수 있으나, 구문적으로 복잡한 문장인 경우는 한계를 보였다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해서 구문 정보만이 아니라, 의미 정보를 활용하여 단문을 분할하는 방법을 제안한다. 정형화된 문장의 경우와 달리 일상적인 문장은 무장 구조의 모호성이나 조사의 생략 등이 빈번하므로 의미 수준에서의 단문분할이 필요하다. 의미 영역에서 단문분할을 하면 기존의 구문 의존적인 방법들에서 발생하는 모호성을 상당수 해소할 수 있게 된다. 논문에서는 먼저 하위범주와 사전과 시소러스의 의미 정보를 이용하여 용언과 보어성분 간의 의존구조를 우선적으로 파악하고, 구문적인 정보와 기타 문법적인 지식을 사용하여 기타 성분을 의존구조에 점진적으로 포함시켜가는 이단계 단문분할 알고리즘을 제안한다. 제안된 이단계 단문분할 방법의 유용성을 보이기 위해 ETRI-KONAN의 말뭉치 중 25,000문장을 수작업으로 술어와 보어성분 간의 의존구조를 태깅한 후 본 논문에서 제안한 방법과 비교하는 실험을 수행하였으며, 이때 단문분할의 결과는 91.8%의 정확성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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