최근 정보 제공에 도움을 주는 대화형 에이전트의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 대화형 에이전트는 사용자의 요구에 미리 준비된 정적인 답변을 제공하므로 친밀감을 주는 다양한 대화를 유지하지 못한다. 본 논문에서는 BNF(Backus Naur Form)를 이용하여 한국어 문법 구조를 정의하고. 이를 기반으로 가능한 파스트리를 하나의 염색체로 표현한 후, 유전자 프로그래밍을 적용하여 다양한 문법 구조를 생성하는 방법을 제시한다 생성된 문법 구조에 답변 스크립트의 핵심 키워드들을 매칭 시킴으로써 여러 답변 문장을 구성한다. 실제 의류 정보를 소개하는 간단한 웹 사이트에 적응하여 그 가능성을 확인할 수 있었다.
딥러닝을 이용한 한국어 의존 파싱은 전이 기반 방식과 그래프 기반 방식으로 나뉘어 연구되어 왔다. 전이 기반 방식은 입력 버퍼와 스택으로부터 자질을 추출하여 모델을 통해 액션을 결정하고 액션에 따라 파스트리를 생성해 나가는 상향식(Botton-Up)의 지역적 모델이고 그래프 기반 방식은 문장 내의 모든 단어에 대해 지배소, 의존소가 될 수 있는 점수를 딥러닝 모델을 통해 점수화하여 트리를 생성하는 전역적 모델이다. 본 논문에서는 Dual Decomposition을 이용하여 하이브리드 방식으로 전이 기반 파서와 그래프 기반 파서를 결합하는 방법을 제안하고 BERT 언어 모델을 반영하여 세종 데이터 셋에서 UAS 94.47%, LAS 92.58% 그리고 SPMRL '14 데이터 셋에서 UAS 94.74%, UAS 94.20%의 성능을 보여 기존 그래프 기반 파서의 성능을 더욱 개선하였다.
기존의 한국어 형태소 해석은 한국어의 교착어 특성상 다양한 형태론적 모호성을 가진다. 이러한 형태론적 모호성은 많은 구문 모호성을 만들어 내어 올바른 의미를 가지는 파스트리의 선택을 어렵게 한다. 한국어에서 이런 형태론적 모호성의 대부분이 보조용언이나 의존 명사와 관련이 있다. 보조용언이나 의존명사는 주위의 형태소들과 강한 결합 관계를 가지고 있으며, 대부분 자립성이 없는 기능형태소이다. 결합된 형태소들은 문장 내에서 하나의 기능적 역할이나 구문적 역할을 수행한다. 우리는 품사 태깅된 20 만 어절 크기의 말뭉치로부터 이 형태소열을 찾아 이를 3가지 유형으로 분류하였다. 그리고, 이를 구문 형태소로 정의하고 구문 형태소를 구문 분석의 기본 입력 단위로 간주하였다. 본 논문에서는 구문 형태소가 아래와 같은 문제의 해결에 있어서 효율적인 방법임을 제안한다: 1) 형태소 해석의 축소, 2) 구문 해석 도중 불필요한 부분 파스트리의 배제, 3) 구문 모호성의 축소. 마지막으로, 실험 결과를 통해 구문단위 형태소가 형태소 및 구문 모호성을 축소하기 위해 반드시 필요함을 보인다.
표절을 검사하는 방법으로는 문서 내의 특정 정보들을 추출하여 비교하는 지문법(fingerprint)과 파스트리(parse tree)와 같이 프로그램의 특정한 구조를 이용하여 문서의 구조적 유사성을 검사하는 구조적(structure metrics) 검사방법들이 있다. 본 논문에서는 표절검사를 위한 프로그램 추적 기법을 제안한다. 프로그램 추적 기법은 프로그램을 구문단계에서 정적으로 수행을 하여 그 수행되는 함수들의 순서에 따라 주요 키워드를 추출하여 새롭게 정렬하는 방법이다. 실험결과 사용하지 않는 코드 삽입, 함수 위치 변경 및 합성 등과 같은 표절 스펙트럼에서 정의한 표절 방법에 대하여 효과적으로 검출할 수 있었다.
대표적인 웹 문서의 표준인 XML은 문서의 구조와 내용을 기술하기 위해 태그로 이루어진 문법 구조를 갖는다. XML 문서 작성자는 XML 문서 작성 중 해당 XML DTD(Document Type Definition)에 문법적으로 올바르지 않은 문장을 입력할 수 있다. 즉, 일반적인 텍스트 에디터 환경에서 XML 문서에 입력되는 내용과 태그의 쌍은 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 문법적으로 불완전한 문장 입력은 사용자의 계속적인 편집 상태를 종료하고, 정상적인 파싱을 보장하지 않는 원인이 된다. XML 문서를 작성하는 과정에서 문법적으로 불완전한 문장 입력은 정상적인 파싱을 보장하지 않는다. 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 XML 문서 편집기에 사용될 수 있는 XML 파서가 문법적으로 불충분한 문장의 입력에 대해 문법에 따라 빠진 부분을 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스트리를 완성함으로써 사용자에게 성공적인 XML 문서 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있다. 또한, 사용자는 불완전 입력에 대해 일반적인 에러 처리에 따른 편집 중단 없이 계속적인 문서 파싱 을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.
형태소 해석 결과 생성되는 형태소 옅은 구문 분석을 수행하기에는 적절하지 않은 구문 단위로 구성되어 있는 경우가 많으며 이로 인해 구문 분석기가 불필요한 연산을 수행하여 과도한 구문 트리를 생성하는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 한영 자동 번역의 한국어 구문 분석기 성능 향상 및 자연스러운 대역문 생성을 위하여 시간 부사구와 명사구에 대한 구묶음을 위한 구문 분석 전처리 방법을 제안하며 이를 위한 각 구 단위의 대역 패턴을 정의한다. 방송자막 및 매뉴얼 문장을 대상으로 실험한 결과, 각 문장 구문 단위를 평균적으로 26% 정도 감소시킴으로써 불필요한 파스 트리의 생성을 배제하여 구문 분석기의 성능을 향상시킬 수 있었다.
속성문법은 각 구문규칙에 의미론을 추가한 문법체계이다. 그러나 이 속성문법은 그 추가적인 규칙들 때문에 구성과 이해의 어려움이 있다. 대부분 속성 문법에서 그 규모가 크고 복잡하기 때문에 규모의 수가 작고 단순하면 좋을 것이다. 그래서 본 논문에서는 LR 파싱을 할 때 수식을 위한 속성문법의 규모를 줄일 수 있는 방법을 연구하였다. 이것은 수식의 종류를 고려한 방식이다. 즉 수식의 종류들 사이의 의미적 포함관계를 성립시키면 보다 단순하고 작은 규모의 속성 문법으로 구성될 수 있음을 보여준다.
본 논문은 순환공학 환경에서 실시간 시스템 개발 및 검증을 위한 실행코드 생성기 구현과정에서 ATM(Abstract Timed Machine)으로 명세된 실시간 시스템에 대한 정형명세와 명세분석을 통해 생성된 SRL(Software Representation Language) 코드로부터 실행코드로의 변환을 위해 필요한 정보들을 명세하고 이들의 추출 방법을 제시한다. ATM정형기법을 적용하여 실시간 시스템 개발 및 검증을 위해서는 시스템 명세도구나 명세분석을 위한 분석기, 코드 생성기, 검증기 등과 같은 자동화 도구의 개발이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 순환공학 환경에서의 실시간 시스템의 효율적 개발 및 검증을 위하여 사용될 실행코드 생성기 구현을 위하여, 특정 물리적 환경에서의 실시간 시스템을 명세한 DoME/ATM 스크립트 코드에 대한 SRL 코드로의 변환 시 필요한 정보들을 추출하고, 이를 기반으로 SRL 분석기와 SRL 파스트리 생성기를 이용한 Ada 실행코드로의 변환 시 필요한 실행코드 모듈구조 및 실행구문, 코드 실행 우선순위 결정 둥과 같은 관련된 정보들의 추출 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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