이 논문은 한국어 내포 머리어 관계절의 통사적인 특징을 살펴보고 이 구문이 한국어를 모국어로 사용하는 아동들에 의해 어떻게 습득되는가를 조사하는데 그 목적이 있다. 먼저, 한국어 내포 머리어 관계절 구문의 통사적인 특징을 살펴보기 위하여 내포 머리어 관계절을 생성문법에 비추어 분석을 하였다. 이 분석을 통해, 한국어의 내포 머리어 관계절은 일반적인 외포 머리어 관계절에 비해 통사적으로 사용이 더 제한되어 있다는 것을 알 수 있었다. 다시 말해, 내포 머리어 관계절은 여러 개의 절을 넘어 관계화가 일어날 수 있는 외포 머리어 관계절과 달리 하나 이상의 절을 넘어 관계화가 일어날 수 없다. 또한 내포 머리어 관계절은 주어, 직접목적어, 간접목적어, 전치사의 목적어 등이 관계화될 수 있는 외포 머리어 관계절과 달리 단지 주어와 직접목적어만이 관계화가 가능하다. 그리고, 내포 머리어 관계절의 습득 연구를 위해 관찰 방법을 이용한 내포 머리어 관계절의 자료뿐만 아니라 이해도 측정 실험과 산출 실험을 이용한 자료도 같이 분석하였다. 이들 자료의 분석을 통해, 내포 머리어 관계절은 외포 머리어 관계절에 비하여 아동들이 이해하고 말하기가 더 쉽고 따라서 외포 머리어 관계절에 비해 아동들에 의해 더 일찍 습득됨을 알 수 있었다. 보통 내포 머리어 관계절은 성인들에게는 잘 사용되지 않는다고 알려져 있는데 아동들에게 특히 언어 발달 과정의 이른 시기에 있는 아동들에게 외포 머리어 관계절의 습득에 앞서 많이 사용되어진다는 습득 연구에서의 결과는 언어발달의 이른 시기에 있는 아동들이 내포 머리어 관계절을 어떻게 이용하는지를 말해준다. 다시 말해, 아동들은 언어 발달의 이른 시기에는 이해하고 말하기 어려운외포 머리어 관계절 대신 쉬운 내포 머리어 관계절을 임시적으로 사용하는 것으로 볼 수 있겠다. 실제, 외포 머리어 관계절은 언어 발달 과정에서 늦게 습득이 되는 것으로 보고되고 있다.
관계절의 공백과 채움어의 의존관계(gap-filler dependencies)가 어떻게 해결되는지에 대한 가설은 '채움어촉발 처리전략(filler-driven parsing strategy)'과 '공백촉발 처리전략(gap-driven parsing strategy)'으로 요약할 수 있다. 두 가설의 언어보편적 타당성을 알아보기 위해, 본 연구는 안구이동추적법(eyetracking)을 이용하여, 한국어 화자들이 후핵언어(head-final language)인 한국어의 주격관계절과 여격관계절을 실시간으로 처리하는 과정을 살펴보았다. 그 결과, 피험자들이 관계절 내 공백의 위치에서 채움어에 상응하는 그림을 거의 응시하지 않았으나, 관계사와 결합한 관계절동사를 들은 시점부터는 채움어 그림을 응시하는 비율이 큰 폭으로 증가하기 시작하여 머리어를 들은 시점에서 가장 많이, 가장 오래 채움어 그림을 응시하였다. 이 결과는 공백이 관계절의 처리를 촉발하는 것이 아니라, 관계사와 결합한 관계절 동사에서 관계절의 통사처리가 시작되어 채움어가 인지된 시점에서 완성됨을 보여주는 것이다. 또한 주격관계절과 여격관계절 간의 상이한 안구이동 양상은 관계절 내의 논항과 결합한 격조사의 통사정보에 기인하는 것으로 보여서, 한국어의 관계절은 채움어촉발 처리전략을 따르기는 하지만 영어와 같은 선핵언어와는 다른 처리전략이 사용됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 관계절 문장의 마디별 읽기 시간을 측정한 세 실험 결과를 종합하여 한국어 문장 해독의 처리 전략 및 수행 구조를 제안하였다. 첫째로,읽기 시간의 증가가 주로 명사 마디에서 일어났다는 결과에 근거해,한국어 해독이 명사 중심으로 이루어질 가능성에 대하여 논의하였다. 둘째로 문장 구조의 특성과 작업 기억의 부담을 읽기 시간의 증감과 관련지어 세가지 처리를 구분하였으며,병행기능 효과를 설명하기 위한 처리 전략을 제안하였다.셋째로 인접한 마디간의 읽기 시간의 차이에 기초해 관계절 문장 이해의 수행 구조를 제안하였다.이들 전략과 수행 구조는 관계절문장에서 보이는 마디별 읽기 시간의 변화를 잘 설명할 뿐만 아니라,현재 실험 자료가 없는 관계절 문장 유형에서 마디별 읽기 시간이 어떻게 나타날 것인지를 예측할 수 있게 한다.마지막으로 앞으로의 실험을 위한 여러 생각들을 논의 하였다.
한국어에서 절들의 의존관계를 밝히는 작업은 구문 분석 작업에서 가장 어려운 작업들 중에 하나로 인식되고 있다. 절의 의존관계를 파악하는 일은 표면적으로 나타나는 정보만을 가지고 처리할 수 없고, 의미 정보 같은 추가적인 정보가 필요할 것으로 판단하고 처리해왔다. 본 논문에서는 추가적인 정보를 사용하지 않고, 문장에서 얻을 수 있는 표면적인 정보만을 사용하여 절들 간의 의존관계를 파악하는 방법을 제안한다. 문장에서 얻을 수 있는 표면적인 정보는 문장의 구문 정보(tree structure information)와 어휘 및 거리 정보를 가지고 있는 정적인 정보(static information)로 나누어 볼 수 있다. 본 논문에서는 절들 간의 의존 관계 파악을 위하여 구문 정보 및 어휘정보 등을 하나 이상의 커널의 결합해서 사용하는 복합 커널(composite kernel)을 제안하고, 이 커널에 맞는 다양한 인스턴스 공간의 설정을 제안한다. 실험 데이터는 구문 트리로 표현된 STEP 2000코퍼스를 사용하였다. 실험은 최적화된 인스턴스 공간을 절들 간의 의존관계 파악 및 문장 수준에서 성능을 검정하였다. 관계 인스턴스 공간은 절들 간의 연결을 기준으로 Path-enclosed Tree와 Flattened Path-enclosed Tree로, 하부절(관형절)의 표현 유무로 Complete Tree, Contex-sensitive Tree, Simple Tree로 나누어 각각의 조합으로 실험하여 결정하였다. 그리고 결정된 인스턴스 공간에서 복합커널을 사용한 방법이 좋은 성능을 발휘함을 보였다.
본 연구는, 한국어 학습자들의 주격과 목적격 관계절 프로세싱과 관련한 두 가지 가설인 선형거리가설(Linear distance hypothesis)과 구조거리가설(Structural distance hypothesis)을 통해 Keenan과 Comrie(1977)의 명사구 접근 위계(Noun Phrase Accessibility Hierarchy)를 검증한 O'Grady, Lee, 그리고 Choo의 2003년 연구를 바탕으로 설계된 conceptual replication 연구이다. 본 실험에서는 한국에서 공부하는 중국어 모어 학습자들을 대상으로 두 가설을 테스트 하였다. 더불어, 두 가설과 관련, 인지적인 능력(작동기억)의 개별차가 어떤 역할을 하는지에 대해서도 추가적으로 조사하였다. 실험 당시 지방의 모 대학 소재 한국어학당에서 공부하는 중국어 모어 학습자들이 실험집단으로 참여하였다. 각각의 실험 활동을 올바르게 인지하고 참여한 23명의 학습자 데이터에 한하여 통계 분석이 이루어졌다. 통제집단으로는 한국어 모어 대학생 15명이 참여하였다. 참가자들은 두 가지 실험 활동을 수행하였다: O'Grady외의 연구에서 사용된 동일한 관계절들이 포함된 그림 선택 활동과 작동기억 측정을 위해 디자인된 활동(Operation Span Task). 본 실험의 결과는 O'Grady외의 연구 결과와 다소 차이를 보였다. 즉, 주격보다는 목적격 관계절에 대한 학생들의 이해도가 상대적으로 현저하게 높게 나타났다. 세부적인 분석에 따르면, 이는 선형거리가설에 따른 현상이라기보다는, 상용절 전략을 사용한 프로세싱 결과로 해석하는 것이 더 적절해 보인다. 작동기억의 개별차와 관계절 프로세싱이 유의미한 상관관계가 없는 것으로 나타난 것도 이러한 과도한 상용절 전략의 결과로 볼 수 있다.
한국어 구문 분석에서 가장 어려운 작업들 중에 하나는 종속절의 의존관계 파악이다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 종속절의 의존관계를 걸을 구성하는 서술어부(동사와 어미)의 관련 정보의 유무에 따라 의존관계가 성립한다고 가정했다. 즉 각각의 절들의 서술부의 관련 정보의 유무로 보고, 이진 분류 문제로 이 문제를 해결하였다. 사용한 자질은 정적 자질(static feature)와 동적 자질(dynamic feature)를 구성되어 있다. 정적 자질은 동사와 어미에서 표면적인 어휘 정보이고 이는 단어, POS 테그 및 위치 정보들이다. 동적 자질은 문장에서 절이 가지는 문법적인 형태를 의미하고, 이를 추출하기 위해 간단한 규칙을 만들고 이를 바탕으로 CKY 차트 파서를 통하여 추출하였다. 기계학습 방법으로는 이진 분류 문제에서 널리 사용되는 SVM을 사용하였다. 실험 결과 어휘 정보들 중에서 어미의 정보만 사용하였을 경우는 64.4%의 정확도를 보였고 문법적인 정보인 동적 자질을 사용한 경우는 73.5%로 어휘 정보만을 사용한 경우 보다 9.1%의 성능 향상됨을 보였다
한영 자동번역 시스템에서 관형절의 처리는 시스템의 효율에 영향을 미치는 중요한 요소 중의 하나로 인식되어져 왔다. 본 논문의 목적은 기존의 선행 연구들에서는 주목을 받지 못해 왔던 명사보어관형 절을 제시함으로써 한국어 관형절의 종류를 재분류하고, 이들 관형절을 처리하는 알고리즘을 자동번역의 관점에서 제시하는 데 있다. 본 논문에서 다루게 될 명사보어관형절은 기존의 관계관형절이나 동격관형절과는 다른 언어학적 특성을 보이고 있으나, 자동번역에서는 그들과 비슷한 알고리즘으로 처리될 수 있음을 보이고자 한다.
최근 온라인 텍스트 자료를 이용하여 대중의 의견을 분석하는 작업이 활발히 이루어지고 있다. 이러한 작업에는 주관적 방향성을 갖는 텍스트의 논증 구조와 중요 내용을 파악하는 과정이 필요하며, 자료의 양과 다양성이 급격히 증가하면서 그 과정의 자동화가 불가피해지고 있다. 본 연구에서는 정책에 대한 찬반 의견으로 구성된 한국어 텍스트 자료를 직접 구축하고, 글을 구성하는 기본 단위들 사이의 담화 관계를 정의하였다. 각 단위들 사이의 관계는 기계학습과 규칙 기반 방식을 이용하여 예측되고, 그 결과는 합성되어 하나의 글에 대응되는 트리 구조를 이룬다. 또한 텍스트의 구조상에서 주제문을 직접적으로 뒷받침하는 문장 혹은 절을 추출하여 글의 중요 내용을 얻고자 하였다.
한국어 장문에서는 하나의 주어를 여러 용언이 공유하는 경우가 흔하고 주어의 생략 또한 빈번하다. 따라서 주어를 공유하는 용언들의 구간을 파악하는 것이 어렵고 의존문법을 이용한 구문분석시 주어의 의존관계를 찾는데 많은 오류가 생긴다. 이러한 주어의 의존관계의 애매성을 해소하기 위하여 우리는 S(ubject)-절이라는 개념을 제안한다. S-절은 한 개의 주어와 이 주어를 공유하는 단어그룹의 집합으로 정의되고, 본 논문에서는 결정트리를 이용하여 S-절을 자동적으로 분할하는 방법을 제안한다. S-절을 사용한 결과 의존문법에 기반한 구문분석 시스템의 성능이 $5\%$ 향상되었고 주어의 지배소를 찾는 정확률이 $32\%$ 증가했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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