점진적 파싱 알고리즘은 사용자 중심의 시스템 구현을 위한 핵심적인 기술의 하나이다. 오늘날 속성문법에서 사용되는 트리에는 노드에 파스서 상태와 심볼외에 평가된 속성 정보가 포함되므로 이 정보를 재사용하는 것이 바람직하다. 따라서 효율적인 점진적 파서는 파스트리상에서 생성된 노드를 효율적으로 재사용 할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이전의 파싱과정에서 생성된 노드를 효율적으로 재사용할 수 있는 쓰레드 트리를 기반으로 한 점진적 파싱 알고리즘을 제안하였다. 이전에 생성된 파스결과를 쓰레드 트리로 보관하고 이를 이용하여 효율적으로 노드를 재사용할 수 있도록 하였다. 제안된 알고리즘은 LR 기반의 파싱 방법에서 확장형 파싱표와 쓰레드 트리를 이용해 생성된 트리의 노드를 효율적으로 유지할 수 있다. 본 연구에서 제시된 알고리즘은 구문분석이 필요한 대화식 환경에서 효율적으로 사용될 수 있다.
기존 온톨로지 정렬 기법은 두가지 문제점을 가지고 있다. 먼저 자질을 해당 분야 전문가가 정의하기 때문에 중요한 자질들이 자질셋에 포함되지 않을 수 있다는 것이다. 다음으로는 온톨로지의 의미 정보와 구조 정보를 이용하여 유사도를 따로 계산한 후, 각각의 실험에 의해 정의된 가중치를 이용하여 전체 유사도를 계산한다. 하지만 온톨로지 상에 나타나는 의미 정보와 구조정보의 상대적인 가중치가 실험적인 방법 혹은 사용자에 의해 결정되기 때문에 시스템이 특정 온톨로지에 한정되거나 성능이 떨어질 수 있어 문제이다. 본 논문에서는 온톨로지 정렬을 위한 파스 트리 커널을 제안한다. 온톨로지 상의 개체에 대한 유사도를 계산하기 위해 먼저 온톨로지를 트리 구조로 변환한다 그 후, 변환된 트리 간의 유사도는 온톨로지 정렬을 위해 수정된 파스트리 커널을 이용하여 계산한다. 이때 자질은 명시적으로 나열하지 않는다. 유사도 계산시, 파스 트리 커널에 근사 스트링 매칭 기법을 적용하여 의미 정보를 반영한다. 검증 위한 실험에서 제안한 방법은 기존의 온톨로지 정렬 기법보다 나은 성능을 보였다.
프로그래머는 프로그램 작성 중 문법적으로 올바르지 않은 문장을 입력할 수 있다. 문법적으로 불완전한 문장 입력은 사용자의 계속적인 편집 상태를 종료하고, 정상적인 파싱을 보장하지 않는 원인이 된다. 따라서, 사용자는 편집기가 제공하는 적절한 오류 처리 루틴을 통해 문법적으로 잘못된 문장에 대해 수정 작업을 실행해야 한다. 에디터 환경에서의 사용자 입력은 입력 부분의 왼쪽, 오른쪽에서 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 따라서, 에디터가 문법적으로 빠져있는 부분의 심볼이 무엇인지 정확히 인식 가능하고, 주어진 문법에 따라 부분적인 파스트리를 완성한다면, 사용자의 프로그래밍 편집 상태를 종료하지 않고 계속적인 편집과 성공적인 파싱을 보장할 수 있을 것이다. 본 논문은 파서가 문법적으로 올바르지 않은 문장의 입력에 대해 해당 문법에 따라 빠진 부분을 올바로 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스 트리를 완성함으로써 성공적인 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안하고 실험한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있으며, 불완전 입력에 대해 계속적인 파싱을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.
본 논문은 복합 단위 정보를 이용하여 모호성을 감소시키고 자연스러운 대역어 정보를 제공할 수 있는 차트파서를 기술한다. 복합 단위 정보를 사용하는 파싱은 태깅과 구문 분석 과정 사이에서 여러 단어들을 하나의 단위로 만들어서 형태론적/구문적 모호성과 파스 트리의 수를 감소시킨다. 우리는 Bottom-up 차트 파싱을 사용하는데, 이는 모호성 있는 태깅 결과가 많을수록 파스 트리의 생성 시간과 수의 증가를 초래하므로 복합 단위를 사용하여 파서에 대한 입력 단어의 수 및 모호성을 감소시켜 안정적인 파싱 결과를 얻을 수 있게 한다. 실험 결과는 복합 단위 정보를 사용한 차트 파싱이 차트들의 크기와 파스 트리의 수를 50%까지 감소시킴을 보여준다.
스레드 트리란 LR 파싱표를 사용하여 파스 트리인 동시에 파스 스택을 표현 할 수 있는 자료구조이다. $Larchev\^{e}que$는 스택을 사용하여 스레드 트리들 구성하고 점진적 파싱을 한다. 본 논문에서는 재 파싱 노드와 파싱속도를 줄이기 위해 스택을 사용하지 않는 변화된 스레드 트리를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 또한 노드의 재 파싱 과정을 없애기 위해 변화된 스레드 트리와 LR 파싱표를 사용하는 점진적 파싱 알고리즘을 제안한다.
편집 환경에서 입력되는 구문은 완전한 문장으로 입력되기보다는 문장의 일부가 부분적으로 입력되면서 점진적으로 프로그램을 완성하게 된다. 본 논문에서는 부분적인 문장의 입력을 분석하여 문장의 부족한 부분을 예측하여 서브 스트링에 대한 파스트리를 완성할 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문은 ATM(Abstract Time Machine)으로 명세된 실시간 시스템에 대한 재/역공학 측면에서의 검증을 위한 Ada 코드로의 변환 과정에서 요구되는 DoME/ATM 파스트리 생성과정과 이를 통해 추출되는 정보를 이용하여 ATM을 SRL/ATM으로의 변환방법을 설계 구현한다. 임무 위급 시스템 같은 실시간 시스템을 명세, 분석, 검증하기 위한 정형기법인 ATM은 순환공학에서의 실시간 시스템 속성은 물론 특정 환경과 동적 정보 등을 명세하기 위한 정형기법이다. 본 논문에서는 DoME을 이용하여 실시간 시스템에서의 특정 요구사항에 대한 DoME/ATM을 생성하고, DoME의 기능을 이용하여 ATM을 스크립트 코드로 저장한 후, DoME/ATM 파스트리 생성기를 통해 명세 정보를 추출하여 SRL/ATM으로의 변환기를 설계 구현한다. 변환기에 의해 생성된 매개언어인 SRL은 명시적인 정의와 효율적 분석 정보를 제공함으로써 Ada, COBOL, C 등과 같은 실행코드를 생성할 수 있도록 하는 기반을 제공한다.
본 논문에서는 구조 정보를 활용하기 위한 결합 커널 기반의 의미 있는 웹 테이블과 장식 웹 테이블을 구분하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 테이블의 구조 정보는 두 가지 형태의 구문 분석 트리로부터 추출된다. 컨텍스트 트리는 테이블 주변에 나타난 구조를 반영하고 있으며, 테이블 트리는 테이블 내의 구조를 담고 있다. 두 트리로 표현되는 테이블의 구조 정보를 효과적으로 다루기 위해 파스 트리 커널 기반의 결합 커널을 제안한다. 제안한 결합 커널을 적용한 support vector machines은 풍부한 구조 정보를 활용하여 의미 있는 테이블과 장식 테이블을 분류한다.
XML이 인터넷에서 정보전송을 위한 메타언어의 표현방법으로 급속하게 이용되고 있다. 아울러 XML 스키마는 XML 데이터의 다양한 유형을 표현하는데 사용하는 빈도수가 늘고 있다. 본 논문에서는 UML을 이용한 XML 스키마의 simpleType형 메타모델에 대한 설계를 하였다. 그러나 XML 스키마의 구조가 복잡하고 다양한 데이터의 유형을 지원하기 때문에 UML에서 나타내고 있는 모델의 속성에 대한 사용자의 이해와 적용에 어려운 부분이 많이 발생하는 것을 알 수 있다. 이를 해결하는 방법으로 본 연구에서는 OCL의 기능을 적용하여 XML 스키마 메타모델에서 구조적인 표현을 명확하게 명시할 수 있도록 하였으며, 아울러 이를 바탕으로 컴파일단계에서 어휘분석과 구문분석을 위한 파스트리와 토큰생성에 대한 구체적인 설계방법을 제시하였다.
본 논문에서는 진화 연산 기법을 이용한 자연어 구운 분석 기법을 제시한다 기존의 확률 문맥 무관문법(PCFG)에 관한 연구는 차트 파싱 방법을 구문 분석을 위한 기법으로 가정하고 있다. 하지만, 차트 파싱은 문장의 길이가 늘어날수록 복잡도가 크게 증가하는 문제를 안고 있다. 따라서, 차트 파서의 대안으로서 진화 연산 기법을 사용하여 이 문제를 해결하였다. 진화 연산의 적합도 함수로는 생성된 파스트리의 확률을 사용하였다. 작은 규모의 자연어 문제에 적용한 결과, 진화 연산이 파싱 문제를 성공적으로 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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