• Title/Summary/Keyword: 자연어

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Germanische Resonantengemination und Laryngaltheorie (게르만어의 공명음 중복현상과 후두음이론)

  • Jeon Soon-Hwan
    • Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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    • v.5
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    • pp.1-22
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    • 2002
  • 본 논문의 목적은 게르만제어(예를들어 고트어, 고대북구어, 고고지독일어, 고대영어 등)에 나타나는 공명음중복 현상이 원-인도유럽어시기의 후두음에 기인함을 보이는 것이다. 고트어의 ddj/ggw, 고대북구어의 ggi/ggr, 고고지독일어 ij/uw (이상 소위 '예음화현상'으로 불림)와 그 외 게르만제어에 공통적으로 나타나는 공명음들의 중복, -rr-, -ll-, -nn-, -mm- 등은 원-게르만어시기에 각각 $\ast-ii-,\;\ast-uu-,\;\ast-rr-,\;\ast-ll-,\;\ast-nn-,\;\ast-mm-$ 등으로 소급된다. 그러나 이러한 자음군이 게르만어 이외의 다른 인도유럽어들( 대표적으로 고대인도이란어, 고전희랍어, 라전어 등)과 비교되어 원-인도유럽어시기로 소급되는 경우, 각각 $\ast-iH-,\;\ast-uH-,\;\ast-rH-,\;\ast-lH-,\;\ast-nH-,\;\ast-mH-$ 등으로 재구된다. 따라서 원-게르만어의 자음중복 현상이 후두음의 영향으로 나타난 것으로 해석되는데, 아마도 후두음이 선행하는 공명음에 동화되어 일어난 것으로 보인다. 소쉬르(1987)이래 발전해 온 후두음이론은 현재 그 이론적 틀을 확립한 상태이다. 이 이론은 고전 인도유럽어학에서 설명하지 못했던 여러 언어현상들을 설명하였고, 현대 인도유럽어 역사비교언어학에서 언어변화에 대한 필수적인 설명기재로서 사용되고 있다. 원-인도유럽어의 많은 특징들을 계승한 전형적인 다른 고대 인도유럽어들과는 달리, 시기적으로 늦은 고대 게르만어에서 음운론적 층위에서 공명음중복 현상이 후두음에 기인함은 인도유럽어 역사비교언어학에서 뿐만 아니라 게르만어학에서도 큰 의미를 갖는다고 볼 수 있다.간접으로 본동사 앞에 놓여 있어야 되는 모든 문장성분과 부문장 때문에, 즉 한국어의 전면적인 전위수식 현상으로 흔히 큰 부담/복잡함을 야기한다는 데에 그 원인이 있다. 이러한 상황에서 동사는 가능한 한 그의 문장성분을 줄이려 한다. 통사적으로 보장되어 이미 있으니 말이다. 그래서 한국어 동사의 부정성은 일종의 부담해소 대책으로 간주될 수 있을 것이다. $\ast$ 두 비교 대상에서의 핵 및 최소문장 가능성은 역시 원자가에 대한 비구속성에서 비롯된다. $\ast$ 우리 한국인이 빨리 말할 때 흔히 범하는 부정성으로 인한 인칭변화에서의 오류는 무엇보다도 정형성/제한성을 지닌 독일어 정동사가 인칭 변화하는 데 반해 한국어에서는 부정성/비구속성을 지닌 동사가 그것과는 무관한 페 기인한다. 동사의 속성을 철저히 분석함으로써 이런 과오를 극복해야 할 것이다. 한국어 동사의 부정성은 지금까지 거의 연구되지 않았다. 이 문제는 또한 지속적으로 수많은 다른 자연어들과의 비교분석을 통해 관찰돼야 할 것이다. 이 논문이 이런 연구와 언어습득을 위한 작업에 도움이 되기를 바란다.적 성분구조가 다르다는 것을 알 수 있다. 우리는 이 글이 외국어로서의 독일어를 배우는 이들에게 독일어의 관용구를 보다 올바르게 이해할 수 있는 방법론적인 토대를 제공함은 물론, (관용어) 사전에서 외국인 학습자를 고려하여 관용구를 알기 쉽게 기술하는 데 도움을 줄 수 있기를 바란다.되기 시작하면서 남황해 분지는 구조역전의 현상이 일어났으며, 동시에 발해 분지는 인리형 분지로 발달하게 되었다. 따라서, 올리고세 동안 발해 분지에서는 퇴적작용이, 남황해 분지에서는 심한 구조역전에 의한 분지변형이 동시에 일어났다 올리고세 이후 현재까지, 남황해

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A Formal Modeling of Managed Object Behaviour with Dynamic Temporal Properties (동적 시간지원 특성을 지원하는 망관리 객체의 정형적 모델링)

  • Choi, Eun-Bok;Lee, Hyung-Hyo;Noh, Bong-Nam
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.7 no.1
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    • pp.166-180
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    • 2000
  • Recommendations of ITU-T and ISO stipulate the managerial abstraction of static and dynamic characteristics of network elements, management functions as well as management communication protocol. The current recommendations provide the formal mechanism for the structural parts of managed objects such as managed object class and attributes. But the current description method does not provide the formal mechanism for the behavioral characteristics of managed objects in clear manner but in natural language form, the complete specification of managed objects is not fully described. Also, the behaviour of managed objects is affected by their temporal and active properties. While the temporal properties representing periodic or repetitive internals are to describe managed objects behaviour in rather strict way, it will be more powerful if more dynamic temporal properties determined by external conditions are added to managed objects. In this paper, we added dynamic features to scheduling managed objects, and described, in GDMO, scheduling managed objects that support dynamic features. We also described behaviour of managed objects in newly defined BDL that has dynamic temporal properties. This paper showed that dynamic temporal managed objects provide a systematic and formal method in agent management function model.

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Verarbeitungsprozess der Bedeutungen von sprachlichen $Ausdr\"{u}cken$ (언어표현에 나타난 의미의 처리과정)

  • OH Young Hun
    • Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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    • v.3
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    • pp.277-301
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    • 2001
  • 우리가 간단히 사용하는 언어는 실제적으로 아주 복잡한 진행과정을 가지고 있다. 사전상의 각 어휘는 대화상황에서 상호 작용하는 초기단계의 역할을 하며, 표현은 과거나 현재에 행해지는 대화상황 및 대화참여자의 발화 과정에서 생기는 일종의 일체감을 표시한다. 의사 소통을 한다는 것은 단어나 문장에 대한 다양한 의미와 각각의 개념에서 지시되는 표현을 수단으로 발생하는 대화상의 연관성을 의미한다. 이러한 모든 것은 의사소통에 있어 의미의 다양성과 관련을 맺고있다. 우리는 표현을 통하여 매우 복잡하고 다양한 양상들을 볼 수 있다. 대화내용에 따라 똑같은 표현들이 서로 다르게 이해될 수 있기 때문이다. 언어는 단지 사람이 행하는 언어처리의 일부만을 보여줄 뿐이다 언어를 처리하는데 있어서 문제가 되는 것은 매우 복잡하고 구성적인 진행과정이다. 청자는 의사소통이 진행되는 과정에서 활자와 함께 주어진 정보를 처리함으로써 상황을 내적 형상화하게 된다. 따라서 청자는 표현의 의미를 이해하려고 노력하며, 다양한 방법을 동원한 지식을 사용한다. 의사소통에 있어서 통사적$\cdot$의미적인 지식, 문맥에 맞는 대화지식 혹은 일반 지식을 대화상황에 맞게 적용하는 것이 그 예라 할 수 있다. 지시적 언어의 표현은 사전적으로 고정된 단어의 의미를 규정하거나 또는 이와 같은 단어의 의미에 정확하고 적절한 지시사를 규정하는 근거가 된다. 인칭$\cdot$장소$\cdot$시간을 지시하는 언어 Personal-, Lokal-, Temporaldeixis는 언어 시스템을 형성하게 되는데, 활자와 청자는 이러한 표현을 인칭$\cdot$장소$\cdot$시간으로 형상화하면서 의사소통을 한다. 따라서 자연어의 처리과정에 나타나는 다양한 표현들에 대한 심리학 및 언어학의 강력한 연구가 요구된다.에 기대어 텍스트, 문장, 어휘영역 등이 투입되어 적용되었으며, 이에 상응되게 구체적인 몇몇 방안들이 제시되었다. 학습자들이 텍스트를 읽고 중심내용을 찾아내며, 단락을 구획하고 또한 체계를 파악하는데 있어서 어휘연습은 외국어 교수법 측면에서도 매우 관여적이며 시의적절한 과제라 생각된다. Sd 2) PL - Sn - pS: (1) PL[VPL - Sa] - Sn - pS (2) PL[VPL - pS] - Sn - pS (3) PL(VPL - Sa - pS) - Sn - pS 3) PL[VPL - pS) - Sn -Sa $\cdot$ 3가 동사 관용구: (1) PL[VPL - pS] - Sn - Sd - Sa (2) PL[VPL - pS] - Sn - Sa - pS (3) PL[VPL - Sa] - Sn - Sd - pS 이러한 분류가 보여주듯이, 독일어에는 1가, 2가, 3가의 관용구가 있으며, 구조 외적으로 동일한 통사적 결합가를 갖는다 하더라도 구조 내적 성분구조가 다르다는 것을 알 수 있다. 우리는 이 글이 외국어로서의 독일어를 배우는 이들에게 독일어의 관용구를 보다 올바르게 이해할 수 있는 방법론적인 토대를 제공함은 물론, (관용어) 사전에서 외국인 학습자를 고려하여 관용구를 알기 쉽게 기술하는 데 도움을 줄 수 있기를 바란다.되기 시작하면서 남황해 분지는 구조역전의 현상이 일어났으며, 동시에 발해 분지는 인리형 분지로 발달하게 되었다. 따라서, 올리고세 동안 발해 분지에서는 퇴적작용이, 남황해 분지에서는 심한 구조역전에 의한 분지변형이 동시에 일어났다 올리고세 이후 현재까지, 남황해 분지와 발해 분지들은 간헐적인 해침과 함께 광역적 침강을 유지하면서 안정된 대륙 및 대륙붕 지역으로 전이되었다.

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A Method for Spelling Error Correction in Korean Using a Hangul Edit Distance Algorithm (한글 편집거리 알고리즘을 이용한 한국어 철자오류 교정방법)

  • Bak, Seung Hyeon;Lee, Eun Ji;Kim, Pan Koo
    • Smart Media Journal
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    • v.6 no.1
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    • pp.16-21
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    • 2017
  • Long time has passed since computers which used to be a means of research were commercialized and available for the general public. People used writing instruments to write before computer was commercialized. However, today a growing number of them are using computers to write instead. Computerized word processing helps write faster and reduces fatigue of hands than writing instruments, making it better fit to making long texts. However, word processing programs are more likely to cause spelling errors by the mistake of users. Spelling errors distort the shape of words, making it easy for the writer to find and correct directly, but those caused due to users' lack of knowledge or those hard to find may make it almost impossible to produce a document free of spelling errors. However, spelling errors in important documents such as theses or business proposals may lead to falling reliability. Consequently, it is necessary to conduct research on high-level spelling error correction programs for the general public. This study was designed to produce a system to correct sentence-level spelling errors to normal words with Korean alphabet similarity algorithm. On the basis of findings reported in related literatures that corrected words are significantly similar to misspelled words in form, spelling errors were extracted from a corpus. Extracted corrected words were replaced with misspelled ones to correct spelling errors with spelling error detection algorithm.

Automated Scoring System for Korean Short-Answer Questions Using Predictability and Unanimity (기계학습 분류기의 예측확률과 만장일치를 이용한 한국어 서답형 문항 자동채점 시스템)

  • Cheon, Min-Ah;Kim, Chang-Hyun;Kim, Jae-Hoon;Noh, Eun-Hee;Sung, Kyung-Hee;Song, Mi-Young
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.5 no.11
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    • pp.527-534
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    • 2016
  • The emergent information society requires the talent for creative thinking based on problem-solving skills and comprehensive thinking rather than simple memorization. Therefore, the Korean curriculum has also changed into the direction of the creative thinking through increasing short-answer questions that can determine the overall thinking of the students. However, their scoring results are a little bit inconsistency because scoring short-answer questions depends on the subjective scoring of human raters. In order to alleviate this point, an automated scoring system using a machine learning has been used as a scoring tool in overseas. Linguistically, Korean and English is totally different in the structure of the sentences. Thus, the automated scoring system used in English cannot be applied to Korean. In this paper, we introduce an automated scoring system for Korean short-answer questions using predictability and unanimity. We also verify the practicality of the automatic scoring system through the correlation coefficient between the results of the automated scoring system and those of human raters. In the experiment of this paper, the proposed system is evaluated for constructed-response items of Korean language, social studies, and science in the National Assessment of Educational Achievement. The analysis was used Pearson correlation coefficients and Kappa coefficient. Results of the experiment had showed a strong positive correlation with all the correlation coefficients at 0.7 or higher. Thus, the scoring results of the proposed scoring system are similar to those of human raters. Therefore, the automated scoring system should be found to be useful as a scoring tool.

A Study on Building Knowledge Base for Intelligent Battlefield Awareness Service

  • Jo, Se-Hyeon;Kim, Hack-Jun;Jin, So-Yeon;Lee, Woo-Sin
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.25 no.4
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    • pp.11-17
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    • 2020
  • In this paper, we propose a method to build a knowledge base based on natural language processing for intelligent battlefield awareness service. The current command and control system manages and utilizes the collected battlefield information and tactical data at a basic level such as registration, storage, and sharing, and information fusion and situation analysis by an analyst is performed. This is an analyst's temporal constraints and cognitive limitations, and generally only one interpretation is drawn, and biased thinking can be reflected. Therefore, it is essential to aware the battlefield situation of the command and control system and to establish the intellignet decision support system. To do this, it is necessary to build a knowledge base specialized in the command and control system and develop intelligent battlefield awareness services based on it. In this paper, among the entity names suggested in the exobrain corpus, which is the private data, the top 250 types of meaningful names were applied and the weapon system entity type was additionally identified to properly represent battlefield information. Based on this, we proposed a way to build a battlefield-aware knowledge base through mention extraction, cross-reference resolution, and relationship extraction.

A Study of the Definition and Components of Data Literacy for K-12 AI Education (초·중등 AI 교육을 위한 데이터 리터러시 정의 및 구성 요소 연구)

  • Kim, Seulki;Kim, Taeyoung
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.25 no.5
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    • pp.691-704
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    • 2021
  • The development of AI technology has brought about a big change in our lives. The importance of AI and data education is also growing as AI's influence from life to society to the economy grows. In response, the OECD Education Research Report and various domestic information and curriculum studies deal with data literacy and present it as an essential competency. However, the definition of data literacy and the content and scope of the components vary among researchers. Thus, we analyze the semantic similarity of words through Word2Vec deep learning natural language processing methods along with the definitions of key data literacy studies and analysis of word frequency utilized in components, to present objective and comprehensive definition and components. It was revised and supplemented by expert review, and we defined data literacy as the 'basic ability of knowledge construction and communication to collect, analyze, and use data and process it as information for problem solving'. Furthermore we propose the components of each category of knowledge, skills, values and attitudes. We hope that the definition and components of data literacy derived from this study will serve as a good foundation for the systematization and education research of AI education related to students' future competency.

A Comparative study on the Effectiveness of Segmentation Strategies for Korean Word and Sentence Classification tasks (한국어 단어 및 문장 분류 태스크를 위한 분절 전략의 효과성 연구)

  • Kim, Jin-Sung;Kim, Gyeong-min;Son, Jun-young;Park, Jeongbae;Lim, Heui-seok
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.12 no.12
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    • pp.39-47
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    • 2021
  • The construction of high-quality input features through effective segmentation is essential for increasing the sentence comprehension of a language model. Improving the quality of them directly affects the performance of the downstream task. This paper comparatively studies the segmentation that effectively reflects the linguistic characteristics of Korean regarding word and sentence classification. The segmentation types are defined in four categories: eojeol, morpheme, syllable and subchar, and pre-training is carried out using the RoBERTa model structure. By dividing tasks into a sentence group and a word group, we analyze the tendency within a group and the difference between the groups. By the model with subchar-level segmentation showing higher performance than other strategies by maximal NSMC: +0.62%, KorNLI: +2.38%, KorSTS: +2.41% in sentence classification, and the model with syllable-level showing higher performance at maximum NER: +0.7%, SRL: +0.61% in word classification, the experimental results confirm the effectiveness of those schemes.

Semi-automatic Construction of Learning Set and Integration of Automatic Classification for Academic Literature in Technical Sciences (기술과학 분야 학술문헌에 대한 학습집합 반자동 구축 및 자동 분류 통합 연구)

  • Kim, Seon-Wu;Ko, Gun-Woo;Choi, Won-Jun;Jeong, Hee-Seok;Yoon, Hwa-Mook;Choi, Sung-Pil
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.35 no.4
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    • pp.141-164
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    • 2018
  • Recently, as the amount of academic literature has increased rapidly and complex researches have been actively conducted, researchers have difficulty in analyzing trends in previous research. In order to solve this problem, it is necessary to classify information in units of academic papers. However, in Korea, there is no academic database in which such information is provided. In this paper, we propose an automatic classification system that can classify domestic academic literature into multiple classes. To this end, first, academic documents in the technical science field described in Korean were collected and mapped according to class 600 of the DDC by using K-Means clustering technique to construct a learning set capable of multiple classification. As a result of the construction of the training set, 63,915 documents in the Korean technical science field were established except for the values in which metadata does not exist. Using this training set, we implemented and learned the automatic classification engine of academic documents based on deep learning. Experimental results obtained by hand-built experimental set-up showed 78.32% accuracy and 72.45% F1 performance for multiple classification.

Object Tracking Method using Deep Learning and Kalman Filter (딥 러닝 및 칼만 필터를 이용한 객체 추적 방법)

  • Kim, Gicheol;Son, Sohee;Kim, Minseop;Jeon, Jinwoo;Lee, Injae;Cha, Jihun;Choi, Haechul
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.24 no.3
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    • pp.495-505
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    • 2019
  • Typical algorithms of deep learning include CNN(Convolutional Neural Networks), which are mainly used for image recognition, and RNN(Recurrent Neural Networks), which are used mainly for speech recognition and natural language processing. Among them, CNN is able to learn from filters that generate feature maps with algorithms that automatically learn features from data, making it mainstream with excellent performance in image recognition. Since then, various algorithms such as R-CNN and others have appeared in object detection to improve performance of CNN, and algorithms such as YOLO(You Only Look Once) and SSD(Single Shot Multi-box Detector) have been proposed recently. However, since these deep learning-based detection algorithms determine the success of the detection in the still images, stable object tracking and detection in the video requires separate tracking capabilities. Therefore, this paper proposes a method of combining Kalman filters into deep learning-based detection networks for improved object tracking and detection performance in the video. The detection network used YOLO v2, which is capable of real-time processing, and the proposed method resulted in 7.7% IoU performance improvement over the existing YOLO v2 network and 20 fps processing speed in FHD images.