최근 한국어를 배우는 외국인의 증가로 '외국어로서의 한국어 학습(KFL)'에 대한 관심이 늘고 있다. 본 논문에서는 외국인을 위한 한국어 교재에서 사용된 회화 문장으로부터 문장 패턴을 분석하고 이를 기반으로 한국어 부분 언어 문법을 정의한다. 대개 부분 언어 문법은 간단하고 배우기 쉬우므로 외국어로서의 한국어 학습자들이 쉽게 한국어로 의사소통을 할 수 있을 것이다. 특히, 본 논문에서는 이 부분 문법이 컴퓨터로 해석될 수 있도록 문법을 정의하였고, 이를 자동 어휘분석기 생성기(flex)와 자동 파서 생성기(bison)을 이용해 기본적인 검증을 하였다.
본 논문은 한국어 의미역을 정의하고, 기계학습에 기반하여 한국어 의미역 인식 기술을 개발할 때 필요한 학습 말뭉치를 구축할 때 지켜야할 가이드라인을 제시하고자 한다. 한국어 의미역 정의는 전세계적으로 널리 쓰이고 있는 Proposition Bank를 따르면서, 한국어의 특성을 반영하였다. 또한 정의된 의미역 및 태깅 가이드라인에 따라 반자동 태깅 툴을 이용하여 말뭉치를 구축하였다.
본 논문에서는 IEV의 영어 기술 용어의 정의를 한국어로 번역하는 시스템의 개발 및 한국어 일렉트로피디아인 웹 시스템의 구현을 소개하고 있다. 작업 과정은 3부분으로 구성되었다. 첫 번째 작업은 IEV의 영어 정의를 한국어로 번역하기 위한 데이터베이스를 구축하는 것이다. 두 번째 작업은 한국 TC 1 멤버들이 개발된 컴퓨터 프로그램과 작업 데이터베이스를 사용하여 영어 용어의 정의를 한국어로 번역하고 한국어의 정의를 유의미한 수준으로 수정하는 것이다. 마지막 작업은 프로젝트 보고서를 위한 문서를 만들고 한국어 일렉트로피디아인 웹 시스템을 구현하는 것이다. 그 결과, 전자 용어의 영어 정의 20,996개가 한국어로 번역되었고, 이를 기반으로 프로토타입의 한국어 일렉트로피디아 웹 시스템이 구현되었다. 향후, 한국의 정규 일렉트로피디아를 개설하고 IEC의 일렉트로피디아와 연계할 필요가 있다.
본 논문에서는 한국어 각 품사별로 형태소 해석 규칙에 대응하는 수화 형태소 생성규칙을 제안한다. 한국어 자연수화는 한국어 자연언어에 비하여 극히 한정된 어휘를 가지며, 문법 요소의 수도 매우 한정적으로 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 자연스러운 한국어 문장을 대응하는 수화로 변환시키기 위해서 한국어 문법에 대응하는 자연수화 문법을 정의한다. 각 phrase는 한국어 해석 문법과는 별도의 수화 형태소 생성문법을 정의 해야 하며, 이 문법은 형태소 해석/결합 규칙 및 구구조 해석규칙에 적용되고, 이 규칙의 정의로 가장 자연스러운 자연수화를 생성할 수 있게 된다.
본 논문에서는 사전자원에 기반한 한국어 워드넷(Open Korean WordNet: KWN)의 반자동 구축 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 각 전문분야별로 분류된 영어-한국어 대역사전, 일본어-한국어 대역사전을 이용하여 영어 워드넷(Princeton WordNet 3.0)과 일본어 워드넷(Japanese WordNet 1.1)의 어휘를 번역하였다. 그리고 번역 결과의 애매성을 해소하기 위하여, (1)영어와 일본어에 대한 한국어 대역어의 중복 여부, (2)사전의 분야 정보와 워드넷의 계층구조를 고려하였다. 제안한 방법으로 117,659 개의 워드넷 synset 중 63,221 개(약 54 %)의 synset에 대한 자동번역을 수행하여 한국어 워드넷을 구축하였다. 그리고 워드넷 synset의 정의문은 한국어 사전의 정의문을 참조하여 한글화 할 수 있도록 하고, 이 과정을 지원하기 위한 정의문 추천 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에 기반하여 전문가들이 상호 협력하여 한국어 워드넷을 구축할 수 있는 시스템을 개발한다.
본 논문은 표현 패턴(expression patterns)을 이용한 한국어-영어 기계 번역 방법에 대하여 논의한다. 표현 패턴은 한국어-영어 기계 번역을 위하여 의미적이고 표현적인 관점에서 한국어 표현에 적합한 영어 표현을 대응하여 정의하였다. 그리고 새로운 한국어 파싱 방법을 개발할 것을 제안하였다. 한국어 파싱 방법은 한국어의 교착어로서의 특징, 표현 패턴 개념, 문장 분할 개념, 그리고 파싱 과정에 의미 구조를 포함하는 개념 등을 포함하여 개발할 것을 주장하였다. 논문의 마지막 부분에는 간단한 한국어 문법을 정의하여 새로운 한국어 구문 분석 방법의 가능성을 제시하였다.
인터넷 쇼핑몰 분야에서 한국어 인터페이스에 대한 필요성이 대두되면서 이와 관련한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 기존 연구들의 문제점은 다른 응용 분야에 대한 확장성이 떨어지고, 대화식 질의 문장을 처리하기 위해 필요한 상황 지식을 사용할 수 없다는 것이다. 확장성을 위해 한국어 인터페이스는 내부 구현의 변경 없이 도메인 지식의 교체만으로 다른 분야에 대한 적용이 쉬워야 한다. 아울러, 한국어 질의 문장을 SQL이나 ACL과 같은 여러 응용 분야의 인공 언어에 쉽게 변환할 수 있으려면 모호성이 전혀 없는 의미 구조로 표현되어야 한다. 이렇게 표현된 의미 구조는 상황 지식의 표현과 적용을 용이하게 한다. 본 논문은을 Sowa의 개념 구조를 이용하여 의사 의미 구조를 유형 정의, 관계형 정의, 액터와 같은 도메인 지식베이스를 이용하여 표준 의미 구조로 변환하는 시스템을 제안한다. 본 논문은 먼저 필요한 도메인 지식베이스의 종류와 역할 등을 설명하고, 상황 지식을 이용하여 불완전한 의미 구조를 완전한 의미 구조로 변환하는 방법을 보인다. 아울러, 같은 의미를 갖는 여러 형태의 의사 의미 구조가 하나의 표준 의미 구조로 변환됨으로서 시스템의 일관성을 유지하는데 용이함을 보일 것이다. 본 시스템에서 생성한 의미구조는 중간 언어의 역할을 하므로, 제안하는 한국어 인터페이스 시스템은 데이터베이스 분야뿐만 아니라 에이전트 분야, 시맨틱 웹 분야 등에서도 손쉽게 적용할 수 있다는 장점을 가진다.
이 연구는 국내에 거주하는 유학생들의 한국어 수준이 안전의식에 미치는 영향 간에 인과관계를 밝히는 데 그 목적이 있다. 한국어 표현과 이해능력이 안전의식에 미치는 영향에 대해서 분석할 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국어 표현능력은 생활안전의식에 정(+)의 영향을 미치나 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 이해능력은 생활안전의식에 부(-)의 영향을 미치나 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 한국어 표현능력은 소방안전의식에 유의미한 영향을 미치고, 정(+)의 영향 관계가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로, 한국어 표현능력은 재난안전의식에 유의미한 영향을 미치고, 정(+)의 영향 관계가 있는 것으로 나타났다. 유학생들이 한국에 체류하여 생활하면서 한국 생활에 맞는 안전의식을 준수하도록 강화할 필요가 있으며, 한국어 교육 시 생활 한국어뿐만 아니라 안전과 관련된 주제로 한 한국어 이해 교육도 반드시 강화되어야 할 것이다.
영한 기계변역에서의 전치사구 처리는 자연어 처리의 중요한 연구과제 중 하나이다. 특히 전치사구의 격의미는 그에 대한 한국어 표현에 중요한 실마리가 된다. 본 논문은 영어의 전치사구에 대한 한국어 표현을 선택하기 위한 격의미 체계를 정의하고 그 격의미 체계를 실험한다. 이 격의미 체계는 전치사구에 대한 한국어의 격의미를 분별함으로 보다 좋은 한국어 격조사를 선택하게 해준다. 본 논문에서는 각 격의미의 구분을 위한 의미속성 집합도 정의한다. 이 의미속성 집합은 WordNet의 시소러스에서 제공한 상하위 관계와 변환표를 근거로 자동적으로 추출된다. 의미속성 집합의 자동획득은 격의미 체계의 표현과 기계변역의 성능 평가에 일반성을 부여한다. 격의미 체계와 의미속성 집합의 자동 획득은 영한 기계변역은 물론 한국어 생성과 자연어 처리에 중요한 기여를 할 것으로 보인다.
본 연구진은 모든 형태소 분석 후보에 적절한 의존관계를 부여하여 구문분석 트리 후보를 순위화하여 제시하는 한국어 구문 분석 시스템 BCD-KL-Parser를 개발하고 있다. 이 시스템의 최종목표는 형태소 분석후보와 구문분석 트리 후보를 줄여나감으로써, 구문분석의 정확도와 실행 속도를 높이는 것이다. 본 논문에서 소개하는 BCD-KL-Parser에서는 형태적 중의성 해소규칙을 정의하여 형태소 분석후보의 수를 줄이고, 용언의 하위범주화 정보와 선택제약 정보 그리고 의존관계 제약규칙을 정의하여 구문분석 트리 후보의 수를 최소화할 수 있었다. 그 결과 '21세기 세종계획 구문분석 말뭉치'에서 무작위로 추출한 2,167문장에 대하여 UAS 92.27%를 달성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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