본 논문에서는 컴퓨터를 이용한 형태소 분석에서 수사의 고유한 특성을 고려한 수사 처리에 관하여 연구하였다. 명사나 관형사와는 다른 수사 고유 특성 중 하나인 합성수사를 만드는 어순규칙을 경험정보(heuristic information)로 이용하기 위해 유한 상태 오토마타로 표현하였으며, 어절의 어순을 이용하여 수사 처리를 여러 어절까지 가능하게 하였다. 수사에 의해 영향을 받는 단위명사도 수사와 함께 처리할 수 없게 하였다. 제시된 수사 처리 방법은 중의성을 줄이고 보다 정확한 분석을 가능하게 했다.
데이터베이스 의미론(Database Semantics, DBS)은 인간의 의사소통 방식에 대한 종합적인 이론 틀과 분석을 제공하고, 또한 이를 구체적인 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 것을 목적으로 하고 있다. DBS의 두 가지 주요 특징으로는 문장 처리 알고리즘으로 좌연접 방식을 취한다는 점과 문장의 의미 내용을 표상하는 데이터베이스로 '어휘은행 (Word bank)를 취한다는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 DBS에 입각하여 한국어의 기본 현상에 대한 분석 및 구현을 시도한다. 우선 간단한 한국어 예를 통해 듣고, 추론하고, 말하는 단계가 어떻게 진행될 수 있는지를 보이고, 이어서 한국어의 특징적 현상중의 하나인 수사-분류사(classifier) 구조가 어떻게 분석되는지를 보임으로써, 영어와 독일어를 소재로 개발중인 DBS가 언어적 특성이 많이 다른 한국어 분석에도 활용될 가능성이 있음을 보인다. 또한 기존 연구에서 제시된 바 있는 좌연접 알고리즘에 대한 한국어 적용상의 문제점을 검토하면서 그에 대한 대안의 방향을 살펴보기로 한다.
기계번역은 대상 언어를 해석하고 변환하여 목적언어의 대역어를 선정한 후, 목적언어를 생성하는 과정을 거친다. 이때, 대상언어의 분석 단위에 따라 대역어의 생성 단위 또는 깊이가 다르다. 그러므로, 특정한 시스템을 위한 생성기는 그 시스템의 해석 또는 변환단계에서 추출되는 대역어에 의존하게 되어 시스템 호환성을 상실한다. 따라서, 중복된 생성기의 개발을 피하기 위하여 번역시스템 특성에 국한되지 않고 독립적으로 이용될 수 있는 한국어 형태소생성기 개발이 필요하다. 본 논문에서는 한국어 해석에 사용되는 한국어 형태소 좌우인접정보를 이용하여 한국어형태소를 생성하는 시스템인 DaMaN을 소개한다. 세분류된 형태소의 활용과 접속, 조사의 변동, 띄어쓰기를 고려한 형태소 좌우접속 정보를 임의 조합 가능한 복합형태 (합성어)에도 적용할 수 있도록 확장하였다. 따라서, 대상언어의 분석단위에 제한 받지 않으므로 시스템 호환성이 있다.
한국어는 용언이 의미적 제약을 통해 문장을 지배하며 대부분의 한국어 문장은 주절과 내포문을 가지는 복문으로 구성되어 있다. 따라서 한국어에 맞는 구문 문법이나 구문 제약을 기술하는 것은 매우 어렵고 한국어를 파싱 하면 다양한 구문 모호성이 발생한다. 본 논문에서는 구문 제약으로 문형(sentence patterns)을 사용하는 CFG기반의 문법을 기술하여 구문 모호성을 해결하는 방법을 제안한다. 이를 위해 내포문을 포함하는 복문도 문형으로 분류하였으며 44개의 문형을 사용한다. 그러나 한국어 특성상 문형 정보만으로는 모든 구문 모호성을 해결할 수가 없기 때문에 문형에 의미 제약(semantic constraint)을 가한 의미 지표(semantic marker)를 사용하여 파싱을 수행한다. 의미 지표는 보조사의 처리나 공동격 조사에 의해 발생되는 구문 모호성을 해결하는데 이용될 수 있다.
채팅 시스템은 사람이 사용하는 자연어를 이용해 컴퓨터와 대화를 하는 시스템이다. 한국어 특성상 대화체에서 동일한 의미를 가졌지만 다른 형태를 가진 경우가 많다. 본 논문에서는 Attention mechanism Encoder-Decoder Model을 사용해 한국어 특성에 맞는 효과적인 생성 모델을 만들 수 있는 입력, 출력 단위를 제안한다. 실험에서 정성 평가와 ROUSE, BLEU 평가를 진행한 결과 형태소 단위의 입력 보다 본 논문에서 제안한 색인어 입력 단위의 성능이 높고, 의사 형태소 단위 출력 보다 음절 단위 출력을 사용한 시스템이 더 문법적 오류가 적고 적합한 응답을 생성하는 것을 보였다.
한국어의 사동문과 피동문은 주로 사동사와 피동사에 의하여 실현된다. 한국어 통사론에서 특이한 점은 피동문과 사동문이 동일한 형태를 취함으로써 중의성이 있는 문장이 등장한다는 점이다. 피동사와 사동사는 형용사 및 동사 어간에 피동접미사가 불어 파생된다. 이러한 사동사와 피동사의 파생에서 특이한 사항은 형용사에 사동접미사가 불어서 사동사가 구성된다는 점과 자동사에 피동접미사가 불어 피동사가 구성된다는 점이다. 사동사와 피동사가 갖는 이러한 통사적 형태적 특성이 경상도 말에서 어떠한 운율적 특징을 가지고 나타나는지를 살펴보는 것이 이 논문의 목적이다. 부산에서 태어나고 자란 20대 중반의 학생 5명에게 5쌍의 피사동문을 읽게 하여 그 결과를 살펴보았다. 경상도말의 사동사는 H+H(M)+L의 성조를 보이고 피동사는 M+H+L의 성조를 보인다. 이러한 특성과 아울러 정상도 말의 피동접미사는 사동접미사에 비하여 상대적으로 길이가 길다. 이 같은 특징은 피동사는 사동사에 피동접미가 붙은 것이라고 하여 피동과 사동을 하나로 묶어 설명하는 주장을 뒷받침한다. 그리고 동일한 형태를 보이는 문장의 중의성이 운율에 의해 해소된다는 점이 흥미롭다. 통시적으로는 중세국어에서 현대국어로의 성조변화, 공시적으로는 서울말과 경상도 말의 피사동이 보이는 체계적 대응을 보이는지는 앞으로의 연구과제다.
본 논문에서는 대화체 번역을 위한 논항 구조에 기반한 한국어 분석에 대하여 기술한다. 논항구조 기반 문법은 순서에 관계없이 기술된다. 따라서 한국어 부분 자유 어순 특성으로 문법이 방대해지는 문제점을 해결할 수 있다. 또한, 서술어가 지배하는 논항이 문법으로부터 선택됨으로서 대화체가 갖는 특성인 간투어나 중복 발화 현상 등을 효과적으로 해결할 수 있다. 실험을 위하여 사용된 데이터는 ‘여행 안내’ 영역 중에서 1,335개의 훈련된 발화문과 420개의 훈련되지 않은 발화문이다. 실험 결과 훈련된 발화문에서는 99.7%, 훈련되지 않은 발화문에서는 93.3%의 분석 성공률을 보였다.
본 논문에서는 고품질 한국어 합성을 위한 합성단위에 대해서 연구한다. 합성단위는 합성음의 음질을 좌우할 뿐만 아니라 전체 시스템의 크기에도 영향을 미친다. 음소와 같이 단위의 수가 적은 경우 적은 메모리로 시스템의 구성이 가능하지만 음운천이구간의 처리가 어려우며, 복합음소단위의 경우 많은 메모리를 요구하지만 음운천이특성을 잘 표현할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 합성단위가 한국어 합성음질에 미치는 영향을 분석하기 위하여 반음절, CVC형, VCV형 복합음소를 대상으로 음성을 합성하였다. 실험에 사용된 합성시스템은 최근 제안된 코퍼스에 기반한 합성시스템이다. 실험 전에 파악된 각 단위들의 통계적인 특성과 합성음의 음질을 비교한 결과 CVC형 복합음소가 제안된 시스템에 가장 적합한 합성단위로 판정되었다.
말뭉치 기반 언어 연구에서 균형성은 매우 중요하게 대두되는 문제이다. 말뭉치의 균형성을 맞추려면 여러 유형의 말뭉치가 갖는 언어적 특성을 고려하여야 한다. 그러나 계량언어학적방법으로 접근한 한국어 말뭉치의 유형별 언어 연구는 아직 미미하다. 본 연구는 언론 매체의 주요 부분인 신문의 사설을 말뭉치로 구성하여 그 언어적 특성을 살펴보고자 한다. 계량언어학의 전형적 방법에 따라 계량화 작업을 먼저 다루고, 이어 신중한 계량화 작업으로 얻어진 자료를 조사 분석하였다.
한국어 Propbank를 구축하기 위해서는 유사 동사를 군집화하고 군집에 포함되는 동사들의 구문 및 의미 특성을 모아놓은 정보가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 군집화의 초기 단계로써 개별 동사들의 격틀 구조에 기반하여 동사간의 유사도를 추정하여 유사 동사를 추출하고자 하였다. 본 연구는 개별 동사의 격틀 정보를 추출하기 위하여 세종 계획의 용언 사전과 KAIST 언어자원의 동사 격틀 사전을 활용하였다. 또한 격틀을 세분화하여 보다 상세한 격틀 정보를 생성하기 위하여 격틀이 가지고 있는 논항의 특성을 활용하였다. 동사의 유사도를 측정하기 위하여 개별 동사들은 벡터로 표현하였고, 벡터의 원소는 해당 동사가 다른 동사와 세분화된 격틀을 공유하는 정도로 하였다. 실험에서는 두 용언 사전에서 개별적으로 위의 과정을 진행하여 각 동사와 유사한 동사들을 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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