• Proceedings of the Korean Society for Language and Information Conference
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• 2001.06a
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• pp.59-73
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• 2001

이 논문은 영어와 한국어에서 논 항구조의 교체를 허용하는 처소격 동사들의 통사구조와 의미를 비교 분석해 보려고 한다. 지금까지 연구가 논항구조의 교체를 허용하는 이런 동사들이 통사적 유사성에만 국한되어 연구가 되었을 뿐 여러 다른 통사적 형식에서 보여지는 차이점이나 논항 교체 동사들의 의미적 차이점과 같은 중요한 현상들에 대한 많은 연구가 되어지지 않았다. 따라서 첫 번째로 이 논문에서는 Pinker (1989)에 제시한 논항 교체 동사들의 의미적 분석을 구체적으로 소개하고, 이런 교체 동사들의 의미적 유사성과 차이점으로 구분한 Pinker의 의미분류들을 자세히 알아본다. 또한 Pinker가 교체동사들의 의미적 분류를 위해 사용한 통사적 기준인 논항 생략 (PP-omission test)을 소개한다. 두 번째로 영어의 논항 교체 동사들에 해당하는 한국어 동사들의 통사적 형태를 알아봄으로써 영어와 한국어에서의 통사적 유사성과 차이점을 알아본다. 세 번째로 영어와 한국어에서 나타나는 통사적 차이점의 설명을 위해 Pinker가제시한 의미 분류들을 수정한 새로운 분류를 제시한다 마지막으로 Jackendoff (1996)에서 제시된 의미적 설명이 영어의 논항 교체 동사에 해당하는 한국어 동사들의 통사적 형태들의 다양성을 설명할 수 있음을 보여준다

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.348-355
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• 2001

세종전자사전은 한국어 어휘의 정보를 총체적으로 표상하는 전산어휘자료체이다. 세종전자사전은 궁극적으로 다양한 유형과 기능의 한국어 자동처리에의 활용을 목표로 한다. 세종체언전자사전은 최종적으로 5만여 항목을 대상으로 구축될 것이다. 세종명사전자사전은 전산적 효율성을 고려하여 명사 어휘의 정보를 8개의 하위정보구획과 50여개의 세부정보항목으로 구분하여 표상한다. 특히, 명사의 어휘 통사적인 결합에 관한 정보는 한국어 명사구와 문장의 자동생성에 직접 활용될 수 있는 정보이다. 명사는 수식어 요소 또는 조사와 결합하여 명사구를 형성하고, 동사 및 형용사와 결합하여 문장의 생성에 참여한다. 개별 명사들은 이 과정에서 다양한 제약적인 양상들을 보여주고 있으며, 세종명사전자사전은 이 정보들을 명시적으로 표상한다. 또한 명사는 기능동사와 결합하는 술어명사와 그렇지 않은 비술어명사로 구분이 된다. 술어 명사가 기능동사와 결합하여 문장을 형성할 때, 명사와 그 논항들은 다양한 통사적 기능을 담당한다. 또한 술어명사는 논항과 결합하여 명사구를 형성한다. 그러나, 술어명사의 명사구 형성과 기능동사의 결합은 불규칙적이고, 명사와 기능동사의 의미적 특성에 따라 다양한 제약이 발견된다. 이 정보들의 정밀한 표상은 개별 술어명사로부터 생성될 수 있는 가능한 명사구와 문장의 형태를 구체적으로 밝혀주게 된다. 세종명사전자사전의 어휘 통사적인 결합에 관한 정보들은 명사구 또는 문장의 자동생성의 정확성과 효율성을 높여줄 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.391-395
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• 1997

한국어 문법 연구에서 뿐만 아니라, 현대 언어학에서는 일반적으로 대명사들은 재귀적 대명사와 비재귀적 대명사라는 두 개의 구분된 통사 범주로 분류된다는 대명사의 이분법적 통사 분류 가설이 지배적이다. 그러나 최근 [Hertz 92ab]가 제시한 조응성의 등급(anaphoric scale)이라는 개념에 의거한 본 연구에서는 한국어 대명사들을 두 개의 구분된 통사 범주로 이분하지 않으며 오직 서로 다른 조응도(anaphoric degree)에 의해서만 구분하는 스칼라식 관점을 제안하였다. 한국어 대명사들의 조응도를 기술하기 위해 본 연구에서는 몇 가지 통사 의미적 준거 항목들을 제시하였다. 본 연구의 접근 방법은 그간 많은 연구들에 의해 밝혀진 바와 같은 대명사들의 다양하고도 이질적인 통사 의미 특성들을 자연스럽게 설명하여 줄 수 있다는 장점이 있다. 반면, 이와 같은 대명사들의 통사 의미적 다양성은 전통적인 이분법적 분류의 관점에서는 풀기 어려운 숙제로 남게 된다.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.13 no.4
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• pp.55-66
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• 2021

Proper prosody in reading allows the reader to naturally convey the meaning, which manifests as changes in pitch, loudness, and speech rate. Children with reading disability face difficulty in delivering information due to poor prosody. This study identified the difference in prosodic features between children with reading disabilities and nondisabled children through means of reading tasks. Reading tasks, according to sentence types (short sentences, assumptions/conditions, intentions, relative-clause), were recorded by 15 children studying in the 3rd to 6th grade in elementary school. Children with reading disability had a statistically significant wider range of pitch, slower speech rate, more frequent usage of pauses, longer total pause duration, and steeper pitch slope than nondisabled one in sentence-final and -medial words. Children with reading disability, therefore, exhibited a less natural and expressive reading than nondisabled children. Through this study, the characteristics of prosody observed in children with reading disability were identified and the need for an approach for effective intervention was also suggested.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.247-251
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• 2001

명사 의미 부류 체계는 언어 처리의 다양한 분야에서 그 필요성이 부각되고 있다. 예를 들어, 기계 번역에 있어서의 단어 의미의 중의성 해소(word sense disambiguation), 정보검색 시스템에서도 재현율과 정확률의 향상, 추론 시스템 등을 위하여 명사 의미 부류는 중요한 역할을 한다. 명사 의미 부류 체계의 이러한 중요성 때문에 여러 온톨로지(ontology)가 기존에 구축되어 있다. 그런데 이러한 온톨로지들은 대개 순수한 개념적 기준에 입각한 것이며 단어의 통사적 특성을 별로 고려하고 있지 않다. 정보검색 시스템이나 추론 시스템의 경우에는 통사적 고려가 별로 중요하지 않을 수 있으나 기계번역의 경우 통사적 특성에 대한 고려가 매우 중요하다. 이러한 점에 주목하여 21세기 세종계획 전자사전 분과에서는 개념적 기준과 통사적 기준을 모두 고려하여 명사 의미 부류 체계를 구축하고 있다. 즉, 해당 부류에 속하는 명사들이 결합할 수 있는 술어(적정 술어) 등의 통사적 요인을 중요시하여 명사들을 분류하고 있는 것이다. 이에 따라 세종 체언 사전의 모든 명사들에 대해 의미부류 정보가 주어지고, 용언 사전의 용언의 각 논항에 대한 선택제약 정보도 이 명사 의미부류 체계를 이용하여 제시되고 있다. 이러한 정보들은 한국어 처리에 중요한 자료로 이용될 것이다.

• Cross-Cultural Studies
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• v.52
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• pp.393-416
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• 2018

Negative Stripping Construction in English involves the disjunction but, the adverb not, and a constituent NP. This construction is an incomplete sentence although it delivers a complete sentential meaning. Interpretation of this construction may be ambiguous in that the constituent NP can either be construed as the subject, or as the complements including the object. To generate such sentences and resolve the issue of ambiguity, we propose a construction-based analysis under direct interpretation approach, rejecting previous analyses based on deletion approaches. In so doing, we suggest a negative stripping construction rule that can account for ambiguous meaning. This rule further can enable us to explain syntactic structures and readings of Negative Stripping Construction.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.121-127
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• 2000

지금까지 상호 표현(reciprocal expressions)이나 상호성(reciprocity)의 개념에 대한 연구는 영어의 'each other'를 중심으로 이뤄졌다. 그런데 한국어의 상호 대명사 '서로'는 'each other'와 달리, 그 자체로 배분성(distributivity)을 갖지 않는다. 오히려 다양한 배분 표현들과 공기함으로써 상호성을 구체화한다. 특히, 배분적 양화사는 상호 표현이 쓰인 문장에 강한 상호성(strong reciprocity)을 부여한다. 이외에도 한국어의 상호성 실현에는 함께 쓰인 술어가 중요한 역할을 한다. 우선, 술어가 대칭적(symmetric)이거나, 상호 대명사(reciprocal)'서로'를 논항으로 취하면, 문장은 일차적으로 상호성을 갖게된다. 또한, 술어가 반가법(anti-additive)함수로서의 의미 특성을 갖는 경우는, 논항이 복수 연접 명사구로 구성되었을 때, 논항을 그룹(group)으로 해석하는 것을 선호한다. 본고는 상호성 술어(reciprocated predicates)와 배분적 양화사의 의미 기여를 중심으로, 한국어 상호 표현의 다양한 의미·통사적 특징을 밝히는 것을 목표로 하며, 이를 통해 상호성의 개념이 고정적이거나 문맥에 따라, 임의로 정해지는 무질서한 것이 아니라, 함께 쓰인 배분적 양화사나 술어의 의미 특성에 따라 합성적으로(compositionally) 실현되는 것임을 보이고자 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.260-266
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• 2001

본 논문은 불어 명사의 의미 통사적 분류와 관련된 '대상부류(classes d'objets)' 이론을 바탕으로 한국어의 "크기" 명사 부류에 대한 의미적, 형식적 기준을 설정함으로써 자연언어 처리에의 활용 방안을 모색하고자 한다. 한국어의 일부 명사들은 어떤 대상 혹은 현상의 다양한 속성이 특정 차원에서 갖는 규모의 의미를 표현한다 예를 들어, '길이', '깊이', '넓이', '높이', '키', '무게', '온도', '기온' 등이 이에 해당하는데, 이들은 측정의 개념과도 밀접한 연관을 가지며, 통사적으로도 일정한 속성을 공유한다. 즉 '측정하다', '재다' 등 측정의 개념을 나타내는 동사 및 수량 표현과 더불어 일정한 통사 형식으로 실현된다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 조건을 만족시키는 한국어 명사들을 "크기" 명사라 명명하며, "크기" 명사와 특징적으로 결합하는 '측정하다', '재다' 등의 동사를 "크기" 명사 부류에 대한 적정술어라 부른다. 또한 "크기" 명사는 결합 가능한 단위명사의 종류 및 호응 가능한 정도 형용사의 종류 등에 따라 세부 하위유형으로 분류할 수도 있다. 따라서 주로 술어와의 통사적 결합관계를 기준으로 "크기" 명사 부류를 외형적으로 한정하고, 이 부류에 속하는 개개 명사들의 통사적 세부 속성을 전자사전의 체계로 구축한다면 한국어 "크기" 명사에 대한 전반적이고 총체적인 의미적 통사적 분류와 기술이 가능해질 것이다. 한편 "크기" 명사에 대한 연구는 반드시 이들 명사를 특징지어주는 단위명사 부류의 연구와 병행되어야 한다. 본 연구는 한국어 "크기" 명사를 한정하고 분류하는 보다 엄밀하고 형식적인 기준과 그 의미 통사 정보를 체계적으로 제시해 줄 것이다. 이러한 정보들은 한국어 자동처리에 활용되어 "크기" 명사를 포함하는 구문의 자동분석 및 산출 과정에 즉각적으로 활용될 수 있을 것이다. 또한, 이러한 정보들은 현재 구축중인 세종 전자사전에도 직접 반영되고 있다.teness)은 언화행위가 성공적이라는 것이다.[J. Searle] (7) 수로 쓰인 것(상수)(象數)과 시로 쓰인 것(의리)(義理)이 하나인 것은 그 나타난 것과 나타나지 않은 것들 사이에 어떠한 들도 없음을 말한다. [(성중영)(成中英)] (8) 공통의 규범의 공통성 속에 규범적인 측면이 벌써 있다. 공통성에서 개인적이 아닌 공적인 규범으로의 전이는 규범, 가치, 규칙, 과정, 제도로의 전이라고 본다. [C. Morrison] (9) 우리의 언어사용에 신비적인 요소를 부인할 수가 없다. 넓은 의미의 발화의미(utterance meaning) 속에 신비적인 요소나 애정표시도 수용된다. 의미분석은 지금 한글을 연구하고, 그 결과에 의존하여서 우리의 실제의 생활에 사용하는 $\ulcorner$한국어사전$\lrcorner$ 등을 만드는 과정에서, 어떤 의미에서 실험되었다고 말할 수가 있는 언어과학의 연구의 결과에 의존하여서 수행되는 철학적인 작업이다. 여기에서는 하나의 철학적인 연구의 시작으로 받아들여지는 이 의미분석의 문제를 반성하여 본다.반인과 다르다는 것이 밝혀졌다. 이 결과가 옳다면 한국의 심성 어휘집은 어절 문맥에 따라서 어간이나 어근 또는 활용형 그 자체로 이루어져 있을 것이다.으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 단백질(蛋白質) 함량(含量)도 증가(增加)하였다. 7. CHS-13 균주(菌株)의 RNA 함량(含量)은 $4.92{\times}10^{-2 }\;mg/m{\ell}$이었으며 yeast extract 농도(濃度)가 증가(增加)함에 따라 증가(增加)하다가 농도(濃度) 0.2%에서 최대함량(最大含量)을 나타내고 그후는 감소(減少)하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.105-117
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• 1992

교착어(agglutinating language)에서는 다양한 통사정보가 독자적인 형태소에 내재되어 있다. 국어의 경우 형태소의 분석이 통사구조 분석에 선행되어 이루어져야 하는 이유가 바로 국어의 교착어적인 속성에 기인한다. 이 논문의 전반부에서 국어의 교착성을 명확히 보여주는 등위 접속구문을 핵심어 주도 구구조문법(HPSG)에 의하여 분석한다. 후반부에서는 PROLOG로 구현된 국어의 형태소 분석기와 통사구조 분석기(PARSER)를 소개한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.10
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• pp.576-593
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• 2021

In this study, in order to investigate the factors that affect the percentage of correct answers and the degree of discrimination of the TOEIC test, a regression analysis was performed using corpus indicators that influence correct answer rate and the degree of discrimination for each part derived from the item analysis. The basic calculation word_length, consistency index LSA_overlap_adjacent_sentences, lexical diversity MTLD_VOCD, conjunction All_logical_causal_connectives_incidence, situational model casual_particles_causal_verbs_Ratio, syntactic complexity Left_embeddedness, and syntactic pattern density Infinitive_density were found to have negative effects. These factors that lower the correct answer rate can be utilized when setting learning goals. Vocabulary diversity index MTLD_VOCD, conjunction Additive_connectives_incidence, syntactic pattern density Infinitive_density, and lexical information person1_2_pronoun_incidence were found to have a positive effect. Factors influencing the increase in discrimination may provide important information for developing a learning program.