Rib 형태의 전송구조로 구성된 편광 무의존성 방향성 결합기(DC)와 다중모드 간섭결합기(MMI)의 설계특성을 종방향 모드 전송선로 해석법(L-MTLT)을 이용하여 정확하게 비교 분석하였다. 두 전송모드들의 결합특성에 의존하는 편향 무의존성 DC 소자를 이용하여 다중모드들의 결합과 간섭특성을 나타내는 MMI 결합기가 설계될 수 있음을 보였다. 또한, 편향 무의존성 DC와 MMI 소자들의 결합효율을 결합길이와 파장의 변화에 따라 자세하게 비교 분석하였다. 그 결과를 기반으로 광통신용 소자에서 필터로 널리 사용 가능한 Bragg 격자구조가 집적된 편향 무의존성 DC와 MMI를 설계하고 그 필터특성을 처음으로 비교 분석하였다. 분석결과, TE와 TM 모드들 사이의 결합길이가 같도록 설계한 DC는 MMI보다 편광 무의존성 필터링 특성에 있어서 더욱 좋은 성능을 나타냈다. 그러나, 편광무의존성 결합길이가 현저하게 작은 MMI가 DC보다 집적소자 소형화를 위하여 더욱 좋은 소자임을 보였다.
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 분석이란 문장을 단어, 어절, 구 등의 구성 성분으로 분해하고 각각의 구조적 정보를 분석하여 문장의 구조를 알아내는 작업을 말한다. 최근 의존 구문 분석은 심층 신경망을 이용하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 특히 포인터 네트워크를 사용하는 방법은 다른 심층 신경망보다 높은 성능을 보이고 있다. 그러나 포인터 네트워크의 사용만으로 의존 관계와 의존 관계명을 예측하는 것은 한계가 존재한다. 본 논문에서는 최근 사용하는 단어 표상 방법 별로 비교 실험을 진행하고 의존 구문 분석에서 GloVe의 성능이 가장 좋음을 보인다. 또한 언어 모델을 통한 단어 표상 방법인 ELMo와 멀티헤드 어텐션을 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 보였다.
한국어 의존 파싱은 문장 내 단어의 지배소를 찾음으로써 문장의 구조적 중의성을 해소하는 작업이다. 지배소 후위 원칙은 단어의 지배소는 자기 자신보다 뒤에 위치한다는 원리로, 한국어 구문분석을 위하여 널리 사용되는 원리이다. 본 연구에서는 한국어 지배소 후위 원리를 의존 파싱을 위한 트랜지션 시스템의 제약 조건으로 적용하여 2가지 트랜지션 시스템을 제안한다. 제안 모델은 기존 트랜지션 시스템 중 널리 사용되는 arc-standard와 arc-eager 알고리즘에 지배소 후위 제약을 적용한 포워드(forward) 기반 트랜지션 시스템과, 트랜지션 시스템의 단점인 에러 전파(error propagation)를 완화시키기 위하여 arc-eager 알고리즘의 lazy-reduce 방식을 적용한 백워드(backward) 기반 트랜지션 시스템이다. 실험은 세종 구구조 말뭉치를 의존구조로 변환하여 실험하였고, 실험 결과 백워드 기반 트랜지션 시스템이 포워드 방식보다 우수한 성능을 보였다. 기존 연구와의 비교를 위하여 기존 연구를 조사하였지만 세부 실험 환경이 서로 달라서 직접적인 비교는 어려웠다. 제안하는 시스템의 최고 성능은 UAS 92.85%, LAS 90.82% 이다.
본 논문에서는 구묶음과 구간분할에 기반하여 한국어 문장에서 명백한 의존관계를 파악 추출하는 기법에 대해 다룬다. 구묶음 기법은 문장에 나타나는 복합 명사, 본용언/보조용언. 의존명사 등을 묶어서 문장의 구조를 단순하게 만든다. 특히 문장에 다양한 형태로 나타나는 의존명사의 처리를 강화하여 구묶음을 효과적으로 할 수 있도록 하였다. 구간분할 기법은 긴 문장을 여러 개의 구간으로 나누어 각 구간을 구문분석 한다. 각 구간은 분할 이전보다는 단순화된 형태이기 때문에 긴 문장보다는 중의성이 줄어들어 견고한 구문분석을 할 수 있게 된다. 본 논문에서는 한국어 구문분석 시스템 개발의 1 단계 과정으로써 일단 중의성이 있는 상황이 아닌 명백한 의존관계를 수집하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 실험을 통하여 구묶음과 구간분할 기법이 문장의 구조 중의성을 줄여 줌으로써 보다 많은 명백한 의존관계를 정확하게 추출할 수 있음을 보였다.
데이터로서 XML 역할에 대한 중요성이 증대되어감에 따라, 구조 정보를 내포하고 있는 데이터로서의 XML 문서를 효과적으로 관리하는 구조설계 및 질의어 처리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. XML 저장구조는 XML 스키마에 의존하지 안고, 반구조적 데이터에 대한 저장과 질의처리 설계방법과 DTD와 같은 XML 스키마를 기반으로 저장구조를 설계하는 방법이 있다. DTD는 XML 문서의 논리적인 구조정보를 표현하는 역할을 가지고 있으며, 그러한 역할은 이 기종간의 문서교환시 더욱 중요해진다. DTD 기반의 XML문서를 관계형 테이블로 사상하고자 할 때, 사상과정이 자동적으로 이루어지는 경우와 사용자가 관리자가 직접 테이블 생성에 관여하는 수동적인 사상방법이 있다. 수동적인 사상과정은 질의처리가 구현시 데이터베이스 설계 방법에 크게 의존하게 되는 단점이 있지만, 사용자가 주어진 DTD 구조에 따라서 특정 응용에 알맞은 저장구조를 직접 설계하기 때문에 더 효율적인 저장구조를 설계할 수 있다. 본 논문에서는 관계형 DB를 질의처리 하기 위한 하부 저장소로 사용하고, DTD 기반의 XML 문서를 관계형 DB 테이블간의 수동적인 사상과정을 통하여 효율적인 XML 문서 저장구조를 설계하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 자질(feature)의 가중치를 학습하여 이용하는 기계학습 기반 한국어 의존 파싱 기법을 소개한다. 이를 위하여 모든 가능한 의존관계에 대하여 각 의존관계마다 일정한 수의 자질을 생성한다. 자질마다 가중치에 의하여 그 중요도를 나타낸다. 자질의 가중치 값은 의존관계가 태깅된 구문구조 학습 말뭉치를 이용하여 학습한다. 이를 위해 본 논문에서는 간단한 가중치 기계학습 기법을 제시한다. 실험을 위한 언어 자원으로는 구구조부착 세종말뭉치를 변환하여 구한 의존관계 부착 말뭉치를 사용하였다. 실험 결과 약 86.5%의 정확률을 가지는 의존파싱이 가능함을 관찰하였다.
구문 분석은 문장을 구성하는 어절들 사이의 관계를 파악하여 문장의 구조를 이해하는 기술이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어진다. 한국어처럼 어순이 자유로운 언어에는 의존 구문 분석이 더 적합하다. 의존 구문 분석은 문장을 구성하고 있는 어절 간의 의존 관계를 분석하는 작업으로, 각 어절의 지배소를 찾아내어 의존 관계를 분석한다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션과 포인터 네트워크를 이용한 음절 단위 의존 구문 분석기를 제안하며 UAS 92.16%, LAS 89.71%의 성능을 보였다.
본 연구에서는 겔캐스팅법의 제조공정 확립을 위하여 분산제의 분자구조가 질화규소 슬립의 점성특성 및 성형체의 상대밀도와 기계적 특성에 미치는 영향을 조사하였다. 슬립과 겔캐스팅 성형체의 제조방법은 기보고된 방법과 동일하게 하였다. 그 결과, 겔캐스팅 슬립의 점성은 분산제의 분자구조와 모노머와 분산제의 구성비율에 크게 의존하였다. PMAA 분산제를 사용한 슬립의 점성은 PAA 및 PAAm 분산제 보다 높은 점도를 나타내었다. 성형체의 상대밀도는 슬립의 농도에 크게 의존하였으며, 분산제양과 모노머의 양변화에는 그다지 변화가 없었다. 그리고, 겔캐스팅 성형체의 기계적 특성은 크게 모노머의 농도에 의존하였으며, 분산제양과 슬립의 농도에는 큰 변화가 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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