지시 표현 '것'은 한국어 대화에서 자주 등장하는 표현이지만, 그 자체로서 대명사나 한정 명사구와 같은 지시 표현이 아니고, 비지시적인 표현으로 쓰이는 '것'과 구별되지 못했기 때문에 지시 해석(reference resolution)에 관한 기존 연구에서 제대로 다루어지지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 '것'이 가지고 있는 언어학적 속성과 담화 상의 속성을 기반으로 하여 자질 집합을 설정하고, 결정트리를 이용하여 '것'을 구별하는 방법을 제안한다. 이 방법에 의한 시스템은 비지시 표현의 것에 대해 92%, 지시표현의 것에 대해 82%의 F-measure를 보였으며, 전체적인 분류 성능은 89%였다. 이는 패턴에 따른 규칙을 적용한 분류 성능에 비해 약 15% 가량 향상된 결과이다.
본 논문에서는 신경망을 재귀적으로 사용하여 문장에서 지시 표현을 추출하고 분석하는 방법에 대해서 제안한다. 임의의 문장이 들어올 때, 문장을 구성하는 각 단어들은 통사론적 자질 벡터와 의미론적 자질 벡터로 나눌 수 있다. 이들 벡터들의 쌍을 인자로써 입력받는 신경망 구조를 제시할 수 있으며, 신경망의 출력 결과는 다시 재귀적으로 쌍인자 신경망에 입력으로써 주입된다. 신경망을 재귀적으로 학습시킴으로써, 문장 내의 지시 표현을 추출할 수 있다. 쌍인자 신경망 파싱 모델의 성능을 측정했고, 제안한 모델의 문제점과 가능성에 대해서 관찰하였다.
언어표현에 대한 해석은 그 구성요소들의 통사적-어휘적 구조에 덧붙여 대명사의 동일지시를 살펴야 할 필요가 있다. 조응의 분석과 조응적 선행사를 찾기 위한 효과적인 방법을 발견하는 것이 컴퓨터 언어학(computational linguistics), 특히 자연언어 이해체계(Natural Language understanding system)에 관한 연구의 중심적인 문제라고 할 수 있다. 이 논문의 목적은 영어 조응표현을 개념구조 이론(Conceptual Structure Theory)의 개념도식(conceptual graph)에 의하여 기술함으로써 단문에서뿐만 아니라 복문, 양화구문, 그리고 담화에 이르기까지 언어 전반에 걸쳐 나타나는 동일지시성(coreferenciality)을 간단하고 일관성 있게 설명하는 것이다. 이러한 조응현상을 설명하기 위하여 필자는 개념도식상의 개념을 중심개념, 직접개념, 간접개념으로 구분하고 이들이 문맥깊이 등과 더불어 동일지시성을 설명하는데 중심적 역할을 함을 보이고자 한다.
본 연구는 다양한 관계에서 위축되고 의사소통이나 표현의 어려움을 갖고 있는 해체 다문화가족 아동들을 대상으로, 이들의 자아존중감 향상을 위한 지시적 개별모래상자놀이 프로그램을 개발하고, 그 효과성을 살펴보는 데 목적이 있다. 양적분석 데이터 수집을 위해 지시적 개별모래상자놀이를 통한 프로그램 사전 사후에 점수를 비교하였고, 수집된 자료의 통계처리로 SPSS 18.0 Package 프로그램을 사용하였다. 질적 분석을 위해 회기 내 B아동의 언어적 변화를 자기표현척도에 위해 수집하고 분석하였다. 연구기간은 2017년 2월부터 5월까지 약 3개월간 총 12회기 개별 활동과 1회의 집단 활동, 1박2일의 가족캠프 활동으로 총 6명의 아동을 대상으로 단일집단 사전사후 설계의 방법을 활용하였으며, 본 연구의 주요결과는 양적으로 지시적 개별모래상자놀이 프로그램을 통해 사회적 자아존중감 능력에서 z=-2,200으로서 p<.05보다 수준에서 유의미한 차이를 보였고, 질적으로 아동 B의 회기별 언어적 표현이 회기가 진행될수록 긍정적 표현이 증가하고, 부정적 표현은 감소하는 것으로 나타났다. 이는 무엇보다도 주제를 제시하는 지시적 개별 모래 상자의 접근방법과 더불어 가장 안정적 환경인 아동의 집으로 방문하는 과정이 해체 다문화가족 아동의 자아존중감 향상을 증가시키는 효과성을 보이는 것을 의미한다. 본 프로그램을 바탕으로 하여 다양한 내담자 특성에 따라 지시적 접근방법을 통한 이동형 개별적 모래상자 프로그램으로 가는 전초적인 기본 틀이 마련 될 것이다.
의미 수행 코드를 이용한 문법-지시적 변환 방법은 컴파일러 설계자가 원시 언어의 구문 구조에 따라 직접 컴파일러의 후단부를 표현할 수 있는 효과적인 방법으로 텍스트 프로그래밍 언어에서는 컴파일러 구축 방법으로 널리 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 시각언어의 경우에는 통합된 파스 트리 노드 표현 방법의 부족과 구문 구조의 모델링 방법의 결여로 인하여, 의미 수행 코드를 이용한 문법 지시적 변환 방법에 기반을 둔 컴파일러 구축에 어려움이 있다. 본 연구에서 는 Pictorial Class Grammar의 시각언어 구문 정의를 캡슐화 하는 방법과 And-Or-Waiting Graph를 이용한 구문 분석 방법을 기반으로 하여, 구문 요소를 하나의 클래스형태로 구성함으로써, 구문 요소의 표현에 사용되는 의미와 구문의 미 (syntax-semantics)를 분리 할 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법에 기초하여 기존 연구들의 문법-지시적 시각언어 컴파일러 구축의 문제점을 극복하고, 구문 명세와 분리된 의미 수행 코드 명세 방법을 제시하여, 유지보수성을 보다 향상시킨 문법-지시적 변환 방법을 이용한 시각언어 컴파일러 자동 생성 방법을 제공한다.
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.
언어사용 목적이 효율적인 정보교환에 있다. 정보교환에 필요한 의미는 하나의 문에서보다는 담화에서 전달되기 때문에 담화분석을 토대로 의미, 형식, 기능의 관계를 검토하여 언어의 한 현상을 기술하는 것이 보다 중요하다. 본 연구는 자료분석을 토대로 한국 설화문에서 주제표현의 방식과 연속성의 정도를 살펴보았다. 측정된 구문들은 영조응, 인칭대명사, 지시대명사, 지시사 뒤에 오는 명사, 소유격을 따르는 명사, 한정적 명사. 비한정적 명사, 조건절, 모두 8개 구조들이다. 이들은 주제표현의 연속성 정도의 차이를 보여 준다. 이는 이들의 통사적 특징이외에 다른 화용상의 요인들이 작용함으로 생기는 현상이다.
본 연구에서는 개인용 정보단말기에 사용되는 아이콘을 기능, 상징화 유형, 운영체제, 컬러사용유무에 따라 분류한 후, 분류된 아이콘 사이에 직관적 의미전달능력에 차이가 있을 것으로 보고 이를 실증적으로 검증해보고자 실험연구를 실시하였다. 연구결과, 개인용 정보단말기에 사용되는 아이콘은 기능, 상징화 유형, 운영체제, 컬러사용유무에 따라 직관적 의미전달능력에 차이가 있는 것으로 나타났다. \circled1 기능에 따라 분류 된 아이콘 중, 데스크톱 컴퓨터 등에서 사용하는 것과 동일한 지시대상을 사용하는 아이콘과, 지시대상에 대한 표현이 정확하면서 단순한 아이콘의 직관적 의미전달능력이 높은 것으로 나타났다. \circled2 상징화 유형 별로 분류된 아이콘 중, 기능과 관련된 동작을 표현하고 있는 아이콘은 인식정확도가 가장 높게 나타났고, 인식지체시간은 다소 길게 나타났다. \circled3 운영체제에 따라 분류된 아이콘 중, 지시대상에 대한 표현이 구체적이고 표현요소가 많은 아이콘은 인식정확도는 높고 인식지체시간은 긴 것으로 나타났다. \circled4 컬러사용유무에 따라 분류된 아이콘 중, 컬러를 사용하고 있는 아이콘은 색상 수가 제한된 개인용 정보단말기에서도 컬러가 주는 자극이 영향을 미쳐 직관적 의미전달능력이 뛰어난 것으로 나타났다.
추론엔진과 지식베이스를 기반으로 하는 전문가 시스템은 사용목적에 맞게 구성되며,인간의 사고 방식을 모방한 컴퓨터가 올바른 해를 도출시키도록 하는데 궁극적인 목표가 있다. 즉, 추론의 효율성이 전문가 시스템의 효율성을 좌우한다. 시스템이 어떠한 목적을 갖는가에 따라서, 추론 방법과 지식표현 방법등이 결정된다. 최근 추론의 효율성을 극대화하기 위해 이용되고 있는 지식표현 및 추론 방법으로는 Rete, TREAT 등의 트리 표현을 사용하는 전향추론, 관계리스트를 사용하는 직접추론 등이 있다. 전문가 시스템의 성능은 추론을 얼마나 효율적이고 정확하게 하는지에 따라 좌우된다. 본 논문에서는 이러한 추론의 효율성이 지식베이스의 구축형태와 밀접한 관련을 이용하여 효율적인 추론 엔진을 구성하였다. 지식의 표준화가 모듈화가 쉬운 생성규칙을 사용하여 지식을 표현하였으며 , 사용자의 요구에 의해 전향추론, 후향추론이 수행되도록 하였다. 본 논문에서는 추론을 효율적으로 하기위한 기본 방법중, 지식표현을 보다 더 효과적으로 구축하는 방법을 택하였다. 기존의 지식표현방법을 살펴보고, 이를 기반으로 새로운 지시표현 방법인 ECBM(extedned clause bit matrix)과 ERCBM(extended clause bit matrix)을 제안하고 이를 이용하여 전향추론, 후향추혼이 가능한 추론엔진을 구축하였으며 이 두 지식표현을 이용하여 구축되어진 추론엔진을 비교하였다. 이 추론엔진은 기존에 시스템과는 달리 전향, 후향이 모두 효율적으로 수행되어지며, 모든 지식에 대해 적용이 가능한 강력한 범용성을 갖고 있다.
본 논문은 이차원 영상으로부터 시각적으로 효과적인 정보를 제공할 수 있는 라인 드로잉 영상을 생성하는 방법을 제시한다. 본 방법은 기존의 단순한 에지 추출 방법과 달리 사람의 라인 드로잉 과정을 적용하여 직관적이면서 효과적인 결과를 생성하며, 크게 라인 추출, 라인 렌더링, 사용자 지시의 세단계로 구성된다. 라인 추출 단계에서는 우도 함수를 이용하여 물체의 중요한 경계 부분을 효과적으로 예측함으로써 라인을 추출한다. 추출된 라인을 실제 렌더링하는 라인 렌더링 단계에서는, 중요한 라인과 세부 라인의 구분 및 초점의 정확도를 표현하기 위하여 라인의 특징 크기와 번짐 정도를 고려하고, 이를 다양한 스타일로 표현하기 위해 텍스쳐 형태의 라인 영상을 적용한다. 마지막으로 사용자 지시 단계에서는 자동으로 생성된 라인의 모양이나 위치를 사용자 상호작용으로 수정할 수 있다. 이 때 사용자 입력에 대한 즉각적인 반응을 위해 라인 추출의 대부분의 과정이 GPU 상에서 구현된다. 제시된 방법의 결과로 사용자는 이차원 영상으로부터 중요한 부분과 초점이 맞는 부분의 표현 및 스타일을 원하는 대로 조절한 라인 드로잉을 얻을 수 있고, 또한 이를 자유롭게 수정할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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