이 논문은 형태통사적 특성이 유사한 한국어와 일본어의 다국어 범용 의존관계 주석체계(Universal Dependencies, 이하 UD) 적용 사례를 살펴보고 비교 분석을 통해서 한국어의 UD 적용 및 개선 방안을 고찰하는 것을 목적으로 한다. 한국어와 일본어는 교착어적 특성으로 인하여 어미와 조사가 매우 발달되어 있다. 그러므로 영어와 같은 굴절어를 중심으로 설계된 UD를 적용하는 데에 많은 어려움이 있다. 이에 본고에서는 UD를 구성하는 범용 품사 주석(Universal POS, 이하 UPOS)과 범용 의존관계 주석(Universal Dependency Relations, 이하 DEPREL)의 적용과 그에 따른 논의들을 검토하였다. UPOS의 경우 AUX(조동사 표지), ADJ(형용사 표지), VERB(동사 표지)처럼 서술어와 관련된 주석 표지의 처리와 조사, 어미와 같은 기능어의 처리 방안을 살펴보았으며 접속사 및 이와 관련된 단위를 어떻게 처리하고 있는지 검토하였다. DEPREL과 관련해서는, 구문 표지를 주석하는 기본 단위의 문제에서 출발하여 통사적 문제를 어떻게 반영하고 있는지 살펴보았다. 지배소 설정 방식과 병렬 구조의 주석 방식, case(격 관계 표지)와 aux(조동사 관계 표지) 주석 방식을 검토하였다. 다양한 관계 주석 표지 중에서 특히 case와 aux에 집중하여 논의한 것은 한국어와의 주석 표지 적용 양상을 비교했을 때 분포 상 가장 두드러지는 차이를 나타내기 때문이다. case는 한국어와 일본어 모두 조사와 관련이 있고, aux는 한국어에서는 보조용언, 일본어에서는 조동사와 관련이 있는 표지이다. 구체적인 주석 양상을 살펴본 결과 일본어의 aux는 서법 조동사뿐만 아니라 동사에 문법적 의미를 더하는 요소, 한국어의 어미에 해당하는 형태에도 aux를 할당하기 때문에 주석이 차지하는 비율이 크게 차이가 나는 것으로 밝혀졌다. iobj(간접목적어 관계 표지)와 관련해서는 일본어에서 간접목적어를 인정하는 데에 반해 한국어에서는 간접목적어를 인정하지 않는 경우가 더 많았다. 일본어의 UD 주석에서 형태 분석 기본 단위인 '단단위'를 기본 구문 주석 단위로 하되 '장단위'와 문절 정보를 이용하는 것처럼, 한국어에서도 형태 분석 단위를 의존관계 주석의 정보로 활용하는 방안에 대해서 고려할 필요가 있다.
용언은 그 어간이 여러 문법소와 결합하면서 자동적 음운 변동을 제외한 형태 변동이 있는가, 없는가에 의해 규칙 용언/불규칙 용언으로 구분할 수 있다. 이러한 불규칙 용언은 심성 어휘집에 어떤 형태로 저장되어 있으며, 규칙 용언과는 어떠한 관계가 있는지, 나아가 실어증 환자의 경우에는 정상인에 비해 어떤 행동장애를 보이며, 장애가 있다면 어느 경로의 손상으로 인한 장애인지를 알아보는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위해 이해성 실어증 환자 한 명과 음어적 실행증 현상을 동반한 경미한 정도의 실어증 환자를 피험자로 하였다. 실험 과제는 단어 채워 넣기 과제(word completion task)를 사용하였다. 즉 주어진 기본형 용언을 검사 문장의 문맥에 맞게 활용하여 채워 넣는 것이다. 실험 결과에 의하면 환자들은 규칙용언의 활용(예. 먹다/먹는)과 불규칙 용언 중 형태를 유지한 채로 활용하는 경우(예. 줍다/줍고)에는 거의 오류가 없었으나, 불규칙 용언이 형태 변화를 겪어야 할 경우(예. 줍다/주워)에는 대부분 오류를 보였다. 또 이때는 기본형(basic form)을 그대로 유지하는 오류 방향성을 관찰할 수 있었다. 이는 그간 문법으로 구분되어 오던 규칙 용언/불규칙 용언의 정보 처리보다는 형태 유지/형태 변화 정보 처리의 영향이 크다는 것을 알 수 있다. 특히 이해성 실어증 환자는 전체적인 오류율이 매우 높았는데, 규칙 용언의 경우에도 오류를 보였다. 이때, 용언의 어간에 해당하는 부분에는 오류가 없고, 뒤에 따르는 내용과의 관계를 파악해야 하는 문법 기능소, 즉 연결 어미에서 오류를 보여 정보의 유지, 통합에 문제가 있다는 기존의 연구와도 일치하는 결과를 나타냈다.환자는 시제 선어말 어미를 선택하는데도 어려움을 보임이 확인되었다. 실험 3 역시 실험 1과 실험2에서와 동일하게 처리의 어려움을 보였다. 이러한 실험 결과들은 국어의 존칭과 시제 선어말 어미가 통사부에서 구(XP)와 결합하여 새로운 구를 형성하는 통사적 접사로 해석할 수 있으며 Grodzinsky의 가설을 지지하는 결과를 보여 줌으로서 국어에서도 AgrP, TP, CP 사이의 통사적 위계가 있음을 뒷받침하는 증거가 된다.전처리한 Group 3에서는 IL-2와 IL-4의 수준이 유의성있게 억제되어 발현되었다 (p < 0.05). 이러한 결과를 통하여 T. denticola에서 추출된 면역억제 단백질이 Th1과 Th2의 cytokine 분비 기능을 억제하는 것으로 확인 되었으며 이 기전이 감염 근관에서 발견되는 T. denticola의 치수 및 치근단 질환에 대한 병인기전과 관련이 있는 것으로 사료된다.을 보였다. 본 실험 결과, $Depulpin^{\circledR}은{\;}Tempcanal^{\circledR}와{\;}Vitapex^{\circledR}$에 비해 높은 세포 독성을 보여주공 있으나, 좀 더 많은 임상적 검증이 필요할 것으로 사료된다.중요한 역할을 하는 것으로 추론할 수 있다.근관벽을 처리하는 것이 필요하다고 사료된다.크기에 의존하며, 또한 이러한 영향은 $(Ti_{1-x}AI_{x})N$ 피막에 존재하는 AI의 함량이 높고, 초기에 증착된 막의 업자 크기가 작을 수록 클 것으로 여겨진다. 그리고 환경의 의미의 차이에 따라 경관의 미학적 평가가 달라진 것으로 나타났다.corner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인
한국어(韓國語) 일본어(日本語) 유구어(琉球語) 세 언어는 여러 면에서 비슷한 점이 있다. 본 논문은 한국어(韓國語) 일본어(日本語) 유구어(琉球語) 세 언어의 문법 범주인 격조사를 연구 대상으로 삼고주격조사와 목적격조사를 중심으로 하여 격조사의 형태와 기능을 분석하였다. 이를 바탕으로 하여 세 언어의 유사성과 차이점을 밝히고 앞으로 더 심층적인 연구에 기초 자료를 제공하고자 하였다. 이 연구를 통해 한국어(韓國語) 일본어(日本語) 유구어(琉球語)의 주격조사와 목적격조사는 중세국어시기부터 이미 상당한 형태상의 차이가 남을 밝혔다. 형태 차이에도 불구하고 세 언어의 주격조사와 목적격조사는 기능면에서 유사한 점이 많다. 주격조사와 목적격조사가 다른 조사로 나타나는 경우 세 언어는 각각 차이점을 보였다. 한국어의 주격조사와 목적격조사는 다 보조사로 쓰일 수 있으며, 일본어의 경우는 주격조사가 접속조사로 사용될 수 있고 목적격조사는 간투조사(間投助詞)로 사용될 수 있다. 유구어의 주격조사는 일본어의 주격조사와 유사한 용법으로 사용된다.
본 연구는 소수의 이주배경 청소년이 연구자와 함께 6개월간 10권의 만화책을 읽고 그에 관하여 토론하는 독서 프로그램을 진행하면서, 독서 프로그램의 참여가 이들의 한국어 능력과 문화 적응에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 학교도서관저널 도서추천위원회에서 엮은 <어린이와 청소년에게 권하는 주제별 좋은 만화책 365권> 중 이주배경 청소년의 삶과 연관 있는 주제를 다루거나 이주배경 청소년이 높은 흥미를 보이는 만화책 열 권이 독서 프로그램의 읽기 자료로 선정되었다. 독서 프로그램 전후로 실시한 독서 능력 평가 결과, 연구 참가자들의 한국어 능력은 대체로 향상되었으며, 특히 추론력과 어휘력 부문에서 큰 상승폭을 보였다. 쓰기 영역에서는 전반적으로 비문이 줄고 문장 내에서 문법적 오류가 줄었다. 연구 참가자들은 대체로 한국 문화에 안정적으로 적응하고 있었으나, 통합적 민족정체성을 획득하지 못한 참가자의 경우 작품 속 인물과 정서적 공감대를 형성하며 문화적응의 어려움을 털어놓을 수 있었다. 본 연구의 참가자들은 만화책을 통하여 독서의 즐거움을 상기하였으며, 독서 프로그램이 끝날 때 쯤에는 이미지 없이 텍스트만으로 구성된 소설 형태의 읽기자료에까지 관심을 확장하게 되었다.
본 논문은 언어습득 초기단계의 아동이 모국어의 주요분기방향(principal branching direction)에따라 종응사규칙을 습득한다는 최근의 연구결과에 의거한다(Lust,1986).이 연구에 의하면,가령 한국어는 좌행 분기어임을 한국아동은 죄행생략형을 선호할 것이라고 한다.이가설을 시험하기 위해 서울에 거주하는 4:1-9:7의 96명의 아동을 모방유도실험으로 개별연구하였다.문장유형으로는 중복형,우행생략형 및 좌행생략형 등이 이용되었다.실험결과,Lust의 예측과는 달리 좌행분기어인 한국어 습득아동도 우행분기어인 영어습득아동처럼 우행 생략형을 좌행생략형보다 용이하게 일찍 습득하고 있음을 발견하였다.이것은 인간에게 분기방향과 같은 문법적 요소에 상관없이 선행사가 공조응사보다 앞서 언급되는 형태(우행생략형) 를 선호하는 인지적기재가 있음을 시사한다고 사려된다.
본 논문에서는 한국어 의존 구문 분석을 위한 새로운 확률 모델을 제안한다. 한국어가 자유 어순 언어라 할지라도 지역적 어순은 존재하기 때문에 의존관계를 결정하기 위해 의존하는 두 어절인 의존소와 지배소 사이의 수식 거리가 유용하다는 것은 이미 많은 연구를 통해 밝혀졌다. 본 연구에서는 수식거리의 정확한 수식 거리의 추정을 위해 지배가능 경로 문맥을 이용한 수식 거리 확률 모델을 제안한다. 수식 거리를 위해 지배가능 경로를 고려함으로써, 긴 표층 문맥을 압축하는 효과를 가져다 준다. 이를 통해 구문 분석 정확률 향상과 원거리 의존 관계 향상을 보임을 설명한다. 실험 및 평가를 통해 제안하는 모델의 구문 분석 성능은 86.9%이며, 기존에 제안된 구문 분석 모델과 비교하여 높은 구문 분석 결과를 보이며, 특히 원거리 의존관계에 대하여 더욱 향상된 성능을 보인다.
일본어와 한국어는 문법적으로 많은 유사점을 가지고 있다. 이러한 유사점을 잘 이용한다면 일한 기계번역 시스템에서 구문해석이나 의미해석의 상당한 부분을 생략할 수 있다. 몇 년 전부터 우리는 유사성을 이용하여 번역율을 높이는 방법으로 번역테이블을 이용한 일한기계번역 시스템을 연구해왔다. 그러나 이 시스템은 활용어미의 번역, 다의성 단어의 처리 등 및 가지 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 번역데이블을 이용하는 시스템을 개선하여 이웃하는 단어들과의 관계 정보를 이용한 일한 기계번역 시스템을 제안한다. 현재 시스템의 문제점들을 해결하기 위하여 우선 조사, 조동사의 접속정보를 최대한 이용한다. 또한, 번역 테이블을 엔트리테이블과 접속정보 테이블로 나누어 설계하여 번역의 효율을 높인다. 즉, 하나의 역어만 가지는 단어인 경우, 우리는 일한 직접 대응 방법을 이용하여 바로 번역하고 2개 이상의 역어로 번역되어야 할 경우만 접속 정보 값을 평가하여 가장 가능성이 높은 번역어를 선택하도록 한다.
현재 구현되어 있는 한국어 철자 교정 시스템은 문장의 문법 정보나 연어 관계로부터 문장의 오류를 처리하는 방식을 쓰고 있다. 본 논문에서는. 홑문장에서 의미소 사이의 관계를 이용하여 오타 문자를 교정하고, 오타에 의한 의미적인 오류가 있을 때에는 적절한 의미를 가지는 단어로 대체하는 시스템을 제안한다. 상기의 제안된 시스템을 이용하여 의미소들 간의 의미가 통하는 여러 개의 문장들이 제공된다. 단어의 뜻에 따라 체언은 의미 트리를 형성하고, 서술어는 주어 및 목적어의 체언과 의미 관계를 정의한다. 오류가 포함된 문장에서, 의미 관계를 비교, 분석하여 주어 및 목적어의 체언이 틀렸을 경우에는 서술어로부터, 서술어가 틀렸을 경우에는 주어 및 목적어의 체언으로부터, 수식어가 틀렸을 경우에는 체언 또는 서술어로부터 정의된 상호 의미 관계를 이용하여 한 문자에 대한 오타를 교정하고 오타에 의한 의미적 오류가 발견될 때에는 상기와 같은 철자 교정 방법을 적용하였다.
본 연구는 한국어 대인관계 단어 도구를 제작하는 것으로, 그 첫 과정으로서 대인관계 단어 목록에 포함시킬 적절한 단어를 수집하는 것이 매우 중요하다. 먼저, 생소하지만 의미를 짐작해볼 수 있고 대인관계를 나타내는 것으로 판단되는 모든 어휘를 3종의 국어사전으로부터 수집하였다. 그 결과, 총 2,725개의 단어로 구성된 대인관계 단어 총집을 제작하였고, 중복되는 단어를 선별하여 총 910개의 단어를 선정하였다. 그 중에서도 문법적인 형태가 다를 뿐, 의미가 비슷하거나 동일한 단어가 발견되어 이를 반영한 재분류 작업이 요구되었다. 이러한 절차는 총 7회 반복하여 실시하였으며 그 결과, 총 249개의 단어를 선별하였다. 한편, 대표 단어 도구를 개발하는 본 연구의 특성 상, 단어의 의미가 보다 구체화되고 집약되어 전체적인 대인관계 양상을 하나로 잘 나타낼 수 있는 단어 구성이 필요하므로, 단어의 수를 축약시킬 필요가 있었다. 따라서 단어 선별의 마지막 단계로, 앞서 추출한 총 249개의 대인관계 단어에 대한 친숙성과 적절성 평가에 따라 재선별하는 절차를 수행한 후, 친숙성과 적절성의 평정치 결과가 서로 공통적으로 가장 높게 나타난 단어들을 최종적으로 선별하였다.
본 연구에서는 한국어 전자사전 DECO(Dictionnaire Electronique du COreen)와 다단어(Multi-Word Expressions: MWE) 개체명을 부분 패턴으로 기술하는 부분문법그래프(Local-Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반하여 반자동으로 개체명주석 코퍼스 DecoNAC을 구축한 후, 이를 개체명 분석에 활용하고 또한 기계학습에 필요한 도메인별 학습 데이터로 활용하는 DecoNERO 개체명인식 플랫폼을 소개하는 데에 목적을 두었다. 최근 들어 좋은 성과를 보이는 것으로 보고되고 있는 기계학습 방법론들은 다양한 도메인을 기반으로한 대규모의 학습데이터를 필요로 한다. 본 연구에서는 정교하게 설계된 개체명 사전과 다단어 개체명 시퀀스에 대한 언어자원을 바탕으로 하는 반자동으로 학습데이터를 생성하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 개체명주석 코퍼스 DecoNAC 기반 접근법의 성능을 실험하기 위해 온라인 뉴스 기사 텍스트를 바탕으로 실험을 진행하였다. 이 실험에서 DecoNAC을 적용한 경우, KoBERT 모델만으로 개체명을 인식한 결과에 비해 약 7.49%의 성능향상을 기대할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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