Hausser (1999)와 이기용 (1999a, 1999c)에서는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 이용하여 자연언어의 의미를 다루는 데이터베이스 의미론을 제안하였다. 특히 이기용 (1999c)에서는 수형도(tree), 논리 형태(logical fomulas), 자질 구조(feature structure)와 같은 다양한 언어 표상 형식들을 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 표상 형식인 테이블 형식으로 전환 가능함을 보임으로써 데이터베이스 의미론에 관계형 데이터 베이스 관리 시스템을 도입할 수 있음을 제시하였다. 한편, Lee (2000)에서 제시한 데이터베이스 의미론 모형에서는 데이터베이스 관리 시스템과 사용자(end-user)를 연결하는 언어 정보 처리 시스템(LIPS; Linguistic Information Processing System)을 제안하였다. 이 언어정보 처리 시스템은 사용자에 의해 입력된 언어 자료를 처리하여 그 분석 결과를 데이터베이스 관리 시스템에 전달하고, 이를 통해 구축된 데이터베이스에서 추출한 정보를 다시 사용자에게 전달하는 시스템이다. 이 논문은 한국어 '이, 히, 리, 기' 피동형을 전산처리를 할 수 있도록, 데이터베이스 의미론에서 핵심 요소인 언어정보 처리 시스템과 데이터베이스 관리 시스템을 구현하는 것 이 목적이다.
본 논문에서는 semantic parsing과 사전 정의된 어휘-의미 패턴 질의 템플릿 방법론을 결합하여 자연어 질의로부터 RDF 지식베이스에 질의하기 위한 SPARQL 쿼리를 생성하는 방법을 제안한다. semantic parsing 접근법은 문장의 표현과 분리된 형식적 의미표현만을 포착해내므로, paraphrase 혹은 의미 변화와 무관한 어순의 변화에 강인하지만, 일부 자연어 질의문장에는 단순한 의미 및 구조를 갖는 문장도 적합한 형식적 의미표현을 생성하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이 연구에서는 이러한 단순한 문장에 있어서는 사전 정의된 질의 템플릿을 사용하여 적합한 쿼리를 생성하되, 적합한 템플릿을 선택하는데 있어 해당 질의문장의 어휘-의미적 유형을 포착하고 해당 정보를 이용하는 방법을 이용하였으며 이를 통해 주 방법론의 약점을 보완하는 제한적인 효과를 얻을 수 있었다.
단어 벡터는 단어 사이의 관계를 벡터 연산으로 가능하게 할 뿐 아니라, 상위의 신경망 프로그램의 사전학습 데이터로 많이 활용되고 있다. 한국어 어절은 생산적인 조사나 어미 때문에 효율적인 단어 벡터 생성이 어려워 대개 실질형태소만을 사용하여 한국어 단어 벡터를 생성한다. 본 논문에서는 실질형태소와 형식형태소를 모두 사용하되, 형식형태소를 적절하게 분류하여 단어 벡터의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 자체 구축한 단어 관계 테스트 집합으로 추출 성능을 평가해 본 결과, 제안한 방법으로 형식형태소를 사용할 경우, 성능이 향상되었다.
본 논문에서는 한정된 영역을 대상으로 하는 질의응답 시스템에서 사용자의 질의를 해석하고 적당한 대답을 생성하기 위해 백과사전이나 일반사전 등과 같은 지식원에서 추출된 구조화된 지식을 사용하는 과정을 기술한다. 질의응답을 위하여 지식원은 그 단락의 의미에 따라 구조화되고 각 단락은 논리형식으로 변환되었으며, 논리형식 내 각 개체들은 사전 정의문에 따라 확장되었다. 이 구조화된 지식은 입력된 자연언어 질의문에서 질의의 의도를 추출하고, 질의에 포함되어 있는 지식에 의미속성을 부착하기 위해 사용된다. 지식원의 논리형식 변환을 위해 한국어의 논리형식이 도입되었으며, 사용된 지식원은 우리말 큰사전과 계몽백과사전의 30여개 질병정의문이다.
한국어는 잉여성과 중의성의 범 언어적인 특징과 함께 다른 언어에 비해 주어의 생략이 두드러지며 어순이 자유롭기 때문에 구문 형식의 지배를 덜 받는다는 개별적인 특성을 지닌다. 이러한 특성으로 인해 기계번역의 패턴을 추출할 때 서로 유사 가능성이 있는 패턴에 대한 고려가 없이는 같은 의미의 서로 다른 여러 개의 패턴을 모두 하나의 패턴으로 처리하는 오류를 범할 위험이 있다. 본 연구에서 사용되는 구 단위 패턴은 동사구, 명사구, 형용사구 그리고 부사구를 중심으로 한국어 패턴, 패턴 대표 카테고리, 한국어 패턴의 중심어 및 제약조건 대역영어패턴 의미코드로 나뉜다. 범 언어적인 특성의 한국어와 영어간 격차를 해소하기 위해 각각의 명사에 의미코드를 사용하여 다중 언어기반 체계를 구축하였으며. 한국어의 개별적인 특성으로 인해 발생하는 문제를 해소하기 위해 중심어 부과 자질을 사용하였다. 중심어 부과 자질에 있어서, 특히 술어기능명사를 중심어로 하는 기능동사 '하-' 구문은 다른 동사 구문의 형식과는 달리 논항의 수와 형태를 동사가 아닌 명사가 수행하게 된다. 이러한 특징에 대한 변별적인 자질 부여는 구문의 형태-통사적 특징 뿐만이 아니라 의미적인 고유의 특성까지도 잘 뒷받침하면서 패턴 추출에 월등한 효율성을 제시할 수 있다. 향후 이에 대한 연구는 전반적인 기능동사 구문뿐만이 아니라 개별적인 특징을 보이는 모든 구문에 대한 연구로 확대되어 패턴 기반 기계번역의 패턴 추출에 기본적인 정보의 역할을 담당해야 할 것이다.
시각 언어는 인간-컴퓨터 사이의 인터랙션 수단이다. 올바른 인터랙션을 위하여 저작된 컨텐츠와 재생되는 씬의 시맨틱이 인간과 컴퓨터는 물론 인간과 인간 사이에서 일관성과 신뢰성을 가져야 한다. 본 논문에서는 인터랙션의 일관성과 신뢰성을 위한 시각 언어의 시각문장 집합을 정의하고 형식화한다. 이러한 형식화는 시각 언어의 시각적 저작 내용의 모호성을 제거하여 공동 참여자의 신뢰성을 높인다. 또한 형식 정의에 대하여 저작 컨텐츠와 재생 씬의 동일성을 그래프로 증명한다. 이러한 형식 정의를 MPEG-4 컨텐츠 저작 도구에 적응한다. 즉. 각 객체 사이의 시간관계 정의에 따라 저작하며, 사용자 인터랙션에 따른 씬의 속성의 변화를 효율적으로 지원한다. 저작된 컨텐츠는 씬의 속성 정보에 따라 객체 사이의 동기화를 유지하면서 재생한다.
악성코드의 위협이 점차 증가하고 있다. 악성코드를 보다 잘 탐지하기 위해 의미 구조를 기반으로 탐지하는 안티바이러스 프로그램이 필요하게 되었다. 의미구조를 기반으로 악성코드를 검출하기 위해서는 프로그램의 어떤 행동이 나쁜 행동인지를 구체적으로 서술하는 것이 필요하다. 이 논문에서는 악성코드의 행동을 형식적으로 나타내는 기술 언어를 만들고 그것이 얼마나 표현가능한지를 악성코드의 행동을 직접 표현해 봄으로써 구체적으로 설명한다. 이 기술 언어를 사용하여 특정 프로그램과 기술 언어를 입력으로 받아 악성코드인지 여부를 알아내는 정적 분석기를 만들 수 있을 것이다. 여기서 제시하는 행동 기술 언어는 프로그램의 행동을 구체적으로 고차원으로 표현할 수 있고, 악성코드의 대표적인 행동들을 충분히 담을 수 있을 만큼 강력하다.
Acme와 같은 ADL(Architecture Description Language) 들은 컴포넌트 기반 시스템의 아키텍쳐를 정형적으로 명세할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 날로 다각화되는 개발 과정 상의 이해관계들을 다 포용하지 못하고, 아키텍쳐에 특화된 별도의 표기 형식을 익혀야 하는 부담이 있어 아키텍쳐를 명세하는 언어로서 정착되지 못하고 있다. 반면 UML(Unified Modeling Language)은 범용 모델링 언어이여 소프트웨어 개발의 전 과정에 일관된 표기형식과 폭넓은 지원도구들을 제공하고 있어 소프트웨어 개발을 위한 사실상의 표준 언어로 자리잡고 있다. 이에 따라 지금까지 UML을 이용하여 아키텍쳐를 모델링하기 위한 연구들이 많이 진행되어 왔다. 특히 UML에서 표현수단이 미흡한 아키텍쳐의 핵심 개념들을 명시적으로 표현할 수 있도록 UML의 확장 메커니즘을 사용하여 UML을 특화하는 연구 결과들이 많이 소개되고 있으나 특화된 영역의 아키텍쳐를 기술하기에는 부족하다. 본 논문에서는 최근에 활발히 개발되고 있는 모바일 애플리케이션의 특징중의 하나인 device의 제약사항을 QoS로 정의하고 UML 확장메커니즘을 이용하여 모바일을 위한 아키텍쳐 모델링 언어 프레임웍을 제시하고 있다.
자연 언어의 각 어휘는 서로 관계를 가지고 계층적 입체적 모델로 존재한다. 이러한 전제에서 출발한 연구 가운데 대표적인 것이 의미 계층이다. 본고에서는 한국어 형용사의 의미 계층을 추출하는 것을 목표로 하여, 형식적 객관적 방법론을 정립하고, 결과를 비교적 신속하고 정확하게 이끌어 낼 수 있는 전산적 처리 도입하였다. 우선 전체 구축에 필요한 절차를 세우고 각 단계에서 필요한 방법과 휴리스틱을 정리하였다. 이를 바탕으로 사전 뜻풀이말을 이용하여 반자동으로 작업하였으며, 일부 코퍼스를 활용하였다 최종 알고리즘으로는 Top-Down 방식을 택하였다. 이렇게 추출된 한국어 형용사 의미 계층은 226개의 최상위어에서 시작하여 총 3,792개의 표제어를 망라한다. 또한 수직적 계열 관계만을 명시했을 경우 나타날 수 있는 한계를 보완하기 위해, 동의어 반의어와 같은 수평적 의미 관계와 공기 명사와 같은 결합 관계 등을 함께 기술하였다. 한편 표제항을 뜻풀이말의 공기 명사를 이용하여 의미별로 분류하고 각 분류마다 별도의 의미 계층을 수립하였다.
자연어의 처리를 위해 반드시 필요한 형태소 분석에는 여러 가지 방법이 있으나 기본적으로 사전을 갖춘 상태에서 가장 가능성 있는 후보를 선택하는 방식을 선택한다. 이러한 방식으로는 사전이 없는 미지의 언어를 분석하기는 불가능하다. 기지의 언어라도 지속적으로 어휘가 변하는 경우나 매우 특별한 분야의 경우에는 필요로 하는 사전이 존재하지 않는다. 본 논문에서는 태그가 없는 단순 말뭉치만을 가지고 자율학습을 이용하여 한국어의 실질 형태소와 형식 형태소를 분리해내는 기법에 대하여 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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