• 비교문화연구
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• 제50권
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• pp.453-482
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• 2018

프랑스어의 de와 같은 전치사는 의미를 가지고 있지 않으며 문법적 기능만 가지고 있을 뿐이라는 기존 연구의 입장에 대한 의구심에서 시작된 이 연구는 전치사 de의 쓰임에 대한 일반적인 기술을 분류하여 정리하고, 그 쓰임들을 '출발점을 표현', '특성을 부여', '문법 기능을 수행'이라는 세 개의 부류로 나누어 인지언어학의 관점에서 분석하였다. 출발점을 표현하는 경우에는 공간의 영역과 시간의 영역에서 탄도체가 출발점을 떠나 도착점을 향하는 여정의 개념이 상정되어 있기 때문에 동태적 개념을 갖는다. 반면에, 특성을 부여하는 전치사 de의 보어는 어떤 특정 부류에 대하여 그 부류의 특징을 규정하는 속성을 부여함으로써 해당 특정 부류의 외연을 한정한다. 이 보어는 한정된 부류와 연결된 것으로 인식됨으로써 해당 부류와 공존하는 것으로 여겨지므로 전치사 de가 이 경우에는 정태적 개념을 갖는다. 이러한 동태적 개념과 정태적 개념이 모두 퇴색되고 극도로 문법화가 되어 내재적 관계의 개념만 있는 경우가 전치사 de에 의해 동사 원형이 보어로 도입되는 경우이다.

• 비교문화연구
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• 제49권
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• pp.1-32
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• 2017

본 논문은 보어로 사용된 사격 구문의 구조 및 의미적 특징을 논의하고, 비정형 V-ing 보어절 구문에 사용된 전치사 for와 from의 교체현상에서 드러난 문법적 특징을 고찰한다. 본 논문에서는 경험적 자료에 근거해 이 구문에서 사용되는 주절 동사를 기준으로 세 가지 유형의 통사적 패턴이 있다는 것을 제시하고, 이와 동시에 이 세 가지 통사 유형이 의미와 긴밀하게 연결되어 있다는 사실을 제시한다. 이런 유형분류는 수동태와 동사적 상에서 그 근거를 제시한다. 또한 비정형 V-ing절을 이끄는 전치사 for와 from의 기능을 고려해 본다면, 전치사로 취급하는 것이 타당하다는 견해를 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.670-672
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• 2002

Park과 Zhang은 최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)을 실제 자연언어 처리에 적용함에 있어서 나타날 수 있는 여러가지 문제를 해결하기 위한 최대 엔트로피 모델(maximum entropy boosting model)을 제시하여 문서 단위화(text chunking)에 성공적으로 적용하였다. 최대 엔트로피 부스팅 모델은 쉬운 모델링과 높은 성능을 보이는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 최대 엔트로피 부스팅 모델을 영어 전치사 접속 모호성 해소에 적용한다. Wall Street Journal 말뭉치에 대한 실험 결과, 아주 작은 노력을 들였음에도 84.3%의 성능을 보여 지금까지 알려진 최고의 성능과 비슷한 결과를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.310-316
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• 2001

이 논문은 '에서', '으로'와 같은 한국어의 부사격 조사들을 다국어 기계번역 시스템에서 다룰 때 올바른 역어 선택을 위한 3단계 변환 방식과 이를 위한 부사격 조사의 언어학적 모델링 방법을 제시한다. 3단계 변환 방식은 부사격 조사의 의미 모호성 해소, 의사 중간언어표상 (Quasi-Interlingua Representation)으로의 변환, 전치사 선택의 3단계로 구성되어 있다. 본 논문에서 중점적으로 다루게 될 세번째 단계, 즉 영어나 독일어에서 한국어의 부사격 조사에 대한 전치사 선택의 단계에서 올바른 대역어 선정 방법론의 핵심이 되는 부사격 조사에 대한 언어학적 모델링을 위해 Pustejovsky (1995)의 생성 어휘부 이론 (Generative Lexicon Theory)을 도입한다. 이 논문에서 제시한 방법론은 그 타당성의 수학적 검증을 위해 통합기반 기계번역 시스템인 CAT2에서 구현되었으나, 방법론 자체는 특정 시스템에 제한됨 없이 범용적으로 적용될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.527-539
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• 2018

노화로 인한 인지의 변화는 정상 노인들의 통사처리에 부정적 영향을 끼치는데 작업기억용량이 중요한 인지기능을 한다고 알려져 있다. 본 연구는 명사구 연결 전치사구의 이해에 도움이 되는 문맥을 제시할 때와 그렇지 않을 때 정상 노인과 젊은 성인이 어떻게 명사구 연결 전치사구를 처리하는지 단어별 자율조절읽기 방법을 통해 알아보았다. 또한, 이 때 어떤 인지기능이 문맥 이용을 통한 명사구 연결 전치사구의 처리능력과 관련이 있는지도 살펴보았다. 정상 노인은 읽기과제에서 문맥유무에 상관없이 젊은 성인보다 읽기속도가 느렸다. 그러나 두 그룹 모두 문맥이 존재할 때 명사구 연결 전치사구의 처리 속도가 빨랐다. 즉, 노인들의 노화로 인한 인지의 저하는 처리 속도만 느리게 했을 뿐 질적인 면에서 차이는 없었다. 문맥을 이용한 명사구 연결 전치사구 처리 시 관련된 인지기능은 교대주의력으로 나타났으며 본 연구에서는 작업기억용량의 역할은 발견되지 않았다. 이를 통해 노화가 통사처리에 끼치는 영향은 반드시 부정적인 것이 아니라 통사구조에 따라 다를 수 있으며, 통사 구문의 종류에 따라 관련된 인지기능이 다를 수 있음을 시사한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.53-61
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• 2022

본 연구의 목적은 인공지능 챗봇이 한국 대학생 영어학습자들에게 전치사와 관사 두 목표 문법을 습득하는데 효과적인지 실험하기 위한 것이었다. 필수 영어 과목을 수강한 46명의 1학년 학생들을 대상으로 하였다. 참여자들은 실험군과 통제군. 두 그룹으로 무작위로 선별되었다 (각 그룹 23명). 실험 그룹은 6주 동안 챗봇과 6번의 채팅 세션을 가졌다. 사전·사후 실험을 통해 영어 작문에서 목표 문법의 오류 빈도의 변화를 비교함으로써 효과를 검토했다. 실험결과는 챗봇과의 대화 후에 실험군이 전치사와 관사 모두에서 누락 오류의 평균을 유의하게 줄였다는 것을 보여줬다. 다른 오류 범주에서 큰 효과를 거두기 위해서는 학생들의 단답형 또는 부정확한 답변을 줄이고 챗봇과의 대화에 적극적으로 참여하도록 유도하는 챗봇 피드백이 개선되어야 한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.1792-1802
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• 1996

영한 기계번역에서 전치사구의 해석 부착의 문제(Attachment Problem)와 의미 해석의 문제, 그리고 해석에 필요한 정보 획득의 문제가 있다. 이 세 가지 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 전치사구 해석 시스템을 제시한다. 이 시스템은 규칙 제어기와 신경망의 하이브리드 구문해석 시스템, 격의미 해석 시스템, 그리고 신경망 의 입력 정보를 자동으로 생성하는 의미속성 생성기로 구성한다. 의미속성 생성기는 시스템의 입력이 되는 의미속성을 자동으로 생성하는 방법으로 인위적인 방법의 단점 을보완하여 객관성 있는 전치사구 해석을 하게 한다. 격의미 해석 시스템은 영한 기계 번역에 맞는 격의미를 찾아내어 자연스런 한국어 생성을 하게 하고 구문해석 시스템은 규칙 방법의 장점과 신경망 방법의 장점을 취한 하이브리드 방식의 시스템으로 전치사 구 부착의 문제를 해결한다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1995년도 제2회 학술대회 논문집
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• pp.111-114
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• 1995

전산환경에서 유용한 색인도구로서의 통제어휘집을 구성하는 원칙과 방법을 제시하고자 전조합색인용 통제어휘집인 LC주제명표목표의 표목구조와 후조합색인용 통제어휘집인 시소러스의 용어구조를 비교하였다. 주제명표목표에서 사용되는 도치표목, 전치사로 연결된 표목, 접속사로 연결된 표목, 세목을 가진 표목을 시소러스에서 사용되는 색인구조와 비교분석 하였다. 주제명표목표가 참조구조를 시소러스체제로 변환시켰을 때 나타나는 문제점도 파악하였다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제8권1호
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• pp.101-116
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• 2004

This paper proposes a statistical model for the translation of prepositions in English-Korean machine translation. In the proposed model, statistical information acquired from unlabeled Korean corpora is used to choose the best translation from several possible translations. Such information includes functional word-verb co-occurrence information, functional word-verb distance information, and noun-postposition co-occurrence information. The model was evaluated with 443 sentences, each of which has a prepositional phrase, and we attained 71.3% accuracy.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.219-224
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• 1989

본 연구는 한영 기계 번역을 위한 사전 중에서 한국어 조사 사전에 대한 모델을 제시하였다. 특히 정확한 역어 선택을 위한 제약정보를 수집하는데 중점을 두었다. 지금까지의 한국어 조사에 대한 역어 선택 방법은 체언의 속성 정보에 의한 역어 선택과 default 역어의 선택이었다. 그러나 한국어의 한 조사에 대응하는 영어의 전치사의 수가 너무 많음으로 인하여 이러한 기존의 방법을 사용할 경우 고질의 변역은 기대할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 정확한 역어의 선택을 위하여 조사의 격 분류와 체언의 속성 정보를 더욱 세분화 시키고, 이를 이용한 용언의 기본 구문 패턴을 재정립하였다. 또한 한 두개의 default 역어로 인한 번역의 부 정확성을 탈피하기 위하여 default 역어 및 체언의 속성 정보에 의한 역어를 용언의 의미적 분류에 의해 더욱 세분화시킴으로써 정확한 역어를 선택하는 방법을 제시하였다.