현재 국내·외적으로 VoIP 관련 시장의 지속적인 성장으로 인해 VoIP 표준 프로토콜에 대한 국제 표준화 작업과 병행하여 프로토콜 스택과 같은 소프트웨어 개발이 절실한 상황이다. 본 논문에서는 IETF RFC2705에서 제시한 MGCP 문법을 기반으로 문법 지식적 변환 기법으로 Media Gateway가 전달하는 MGCP 요청 메시지를 구조체 형태로 변화하는 엔코더와 Media Gateway Controller로부터 전달되는 구조체 형태의 응답 메시지를 텍스트 형태로 변화하는 디코더를 구현하였다. 이를 위해 BNF 형식의 MGCP 문법을 기술하여 구문 분석 동작 후 구문 트리 및 MGCP 문법으로부터 생성 가능한 모든 정보를 저장할 수 있는 구조체 형태의 헤더 파일을 자동 생성하였다.
본 연구의 목적은 연역적 형태 초점 교수법과 귀납적 형태 초점 교수법이 제2 언어학습자의 문법 성취도에 미치는 영향을 분석하고, 문법 학습에 대한 반응의 변화를 파악하는 것이다. 연구 참여자들은 84명의 대학생으로 연역적 방법을 적용한 집단 29명, 귀납적 방법의 집단 28명과 전통적 방법의 집단 27명이었다. 이들을 대상으로 사전평가 및 사전설문조사 실시하였고, 수업 처치 후 사후평가와 사후설문조사를 진행하였으며 9주 후에 지연 사후평가를 수행하였다. 모든 양적 자료의 통계 처리를 위해 일원배치 분산분석, 대응표본 T-검정, 반복측정 분산분석을 실시하였다. 연구 결과, 두 가지 형태 초점 교수법은 학습자의 문법 성취도 향상에 영향을 미쳤으며 이들의 장기적 지속 효과도 있었던 것으로 나타났다. 한편, 연역적 방법이 성취도에 더 효과적이었던 반면 문법 학습에 대한 반응에 있어서는 귀납적 방법이 더 긍정적인 변화를 보였다. 본 연구 결과는 형태 초점 교수법이 한국의 EFL 상황에서도 충분히 활용할 가치가 있음을 함의한다. 따라서 형태 초점 교수법의 지속 효과에 대해 더 장기적인 변화과정을 관찰하는 후속 연구가 이루어져야 할 것이다.
컴퓨터에 의한 종래의 자연언어처리에서는 보통 생성과 인식과정에서 서로 다른 지식 표현과 프로그램을 쓰고, 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리로 분리되어 있는 것이 통례이다. 이것을 분할접근법(devide and conguer approach)이라 부른다. 분할접근법은 인간의 언어처리에 있어서의 생성, 인식간의 체계적 관계를 포착하지 못할 뿐 아니라 공학적으로도 갖가지의 문제를 안고 있다. 이 논문은 인간의 언어 생성과 인식과정의 관계를 설명하기 위하여 동일 심적 프로그램이 생성과정과 인식과정을 동시에 제어하고 있다는 가설에 선다. 이 가설을 취하는 것은 생성과 인식의 프로그램과 문법을 각각 통합하고 음운처리, 형태처리, 통어처리, 의미처리를 동시에 행해야 한다는 것을 의미한다. 이것을 통합접근법(unifying approach)이라 부른다. 통합 접근법은 예를 들어 구 구조문법 (Pharase Structure Grammar)과 단일화 (unification)에 의해서 실현할 수 있다. 구 구조 문법을 이용하여 음운정보, 형태정보, 구문정보, 의미정보를 동일의 구조중에 표현할 수 있고 그 위에 이들의 정보표현을 모두 단일화에 의해 동시에 처리할 수 있다. 단일화는 입출력의 방향을 제한하지 않으므로 생성.인식 양쪽의 문법을 얻을 수 있다. 또 단일화되는 패턴에 충족 가능한 조건을 부여함에 따라 패턴에 다양한 정보를 갖게 할 수 있으므로 처리상의 일반성을 파악할 수 있으며 처리 효율을 확보할 수 있다. 이 논문에서는 통합접근법을 도입한 한글기술문법 : KPSG(Korean Phrase Structure Grammer)의 선진성에 대해서 논의하고 있다.
최근, 구어체 데이터에 대한 자연어처리 응용 기술이 늘어나고 있다. 구어체 문장은 소통 방식 등의 형태로 인해 정제되지 않은 형태로써, 필연적으로 띄어쓰기, 문장 왜곡 등의 다양한 문법적 오류를 포함한다. 자동 문법 교정기는 이러한 구어체 데이터의 전처리 및 일차적 정제 도구로써 활용된다. 사전학습된 트랜스포머 기반 문장 생성 연구가 활발해지며, 이를 활용한 자동 문법 교정기 역시 연구되고 있다. 트랜스포머 기반 문장 교정 시, 교정의 필요 유무를 잘못 판단하여, 오류가 생기게 된다. 이러한 오류는 대체로 문맥에 혼동을 주는 단어의 등장으로 인해 발생한다. 본 논문은 트랜스포머 기반 문법 교정기의 오류를 보강하기 위한 방식으로써, 필요하지 않은 형태소인 고유명사를 마스킹한 입력 및 출력 문장틀 형태를 제안하며, 이러한 문장틀에 대해 고유명사를 복원한 경우 성능이 증강됨을 보인다.
본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 의존문법 생성을 위해 구성성분의 기능어들 간의 의존관계를 학습했던 기존 연구와는 달리. 한국어 구성성분은 내용어와 기능어의 결함 형태로 구성되고 임의 구성성룬 기능어와 임의 구성성분 내용어간의 의존관계가 의미가 있다는 사실을 반영한 의존문법 학습방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 31,086문장에서 추출한 30,600문장의 Tagged Corpus을 가지고 학습한 결과 초기문법을 64%까지 줄인 1.101 개의 의존문법을 획득했고. 실험문장 486문장을 Parsing한 결과 73.81%의 Parsing 정확도를 보였다.
부분 자유어순 특성을 가지는 한국어를 CFG형태의 문법으로 기술했을 때 문법이 방대해지고 CFG형태의 문법을 파서가 이용할 때는 자연발화문의 특징인 간투어, 중복발화 등 때문에 불필요 성분을 따로 처리해야 하므로 파서의 부담이 커진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 발화문에서 중요한 의미를 가지는 요소를 '핵심개념'이라 정의하고 핵심개념만을 문법에 기술하여 문법이 방대해지는 것을 막고 문법에 기술된 핵심개념을 파싱요소로 선택함으로써 불필요 성분처리에 대한 파서의 부담을 줄였으며 이렇게 단순화된 문법만으로도 정확한 파싱결과를 내줄 수 있음으로 보인다. 실험결과 '여행안내'영역 자연발화문에 대해서 평균 98%이상의 올바른 파싱결과를 얻어낼 수 있었다.
프로그래머는 프로그램 작성 중 문법적으로 올바르지 않은 문장을 입력할 수 있다. 문법적으로 불완전한 문장 입력은 사용자의 계속적인 편집 상태를 종료하고, 정상적인 파싱을 보장하지 않는 원인이 된다. 따라서, 사용자는 편집기가 제공하는 적절한 오류 처리 루틴을 통해 문법적으로 잘못된 문장에 대해 수정 작업을 실행해야 한다. 에디터 환경에서의 사용자 입력은 입력 부분의 왼쪽, 오른쪽에서 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 따라서, 에디터가 문법적으로 빠져있는 부분의 심볼이 무엇인지 정확히 인식 가능하고, 주어진 문법에 따라 부분적인 파스트리를 완성한다면, 사용자의 프로그래밍 편집 상태를 종료하지 않고 계속적인 편집과 성공적인 파싱을 보장할 수 있을 것이다. 본 논문은 파서가 문법적으로 올바르지 않은 문장의 입력에 대해 해당 문법에 따라 빠진 부분을 올바로 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스 트리를 완성함으로써 성공적인 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안하고 실험한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있으며, 불완전 입력에 대해 계속적인 파싱을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.
본 연구의 목적은 한국대학생의 통합과 분리 형태초점 교수법에 대한 견해를 조사하고, 이러한 견해가 집중도와 문법학습의 믿음과 어떠한 상관관계가 있는 지, 추가적으로 수준별 성별 차이점을 조사하는 것이다. 본 연구의 목적을 위해서 서울소재 대학생 157명을 대상으로 실시한 설문지 조사 결과를 상관관계분석과 T 검정을 사용하여 분석하였다. 참여 학생들은 통합 형태초점교수법을 선호하는 것으로 나타났으며, 통합 형태초점교수법의 선호도는 학습자의 영어 수업시간의 집중도와 영어 수준과 유의미하게 연관성이 있다는 것을 보여준다. 다른 한편으로 분리 형태초점 교수법의 선호도는 학습자의 문법에 대한 믿음과 유의미한 상관관계를 보여주었고 수준별 성별로 모든 학생들이 공통적인 결과로 나타났다. 결론적으로 통합 형태초점 교수법은 학습자의 집중도와 영어 수준에, 분리 형태초점 교수법은 학습자의 문법 학습에 대한 믿음에 영향을 받는다는 것을 알 수 있다. 결론적으로 교실현장에서 통합 형태초점교수법을 사용할 필요하며, 이러한 접근도 학습자의 수준과 집중도를 고려할 필요가 있다는 것을 보여준다.
RNA는 세포내에서 유전자 발현에 직, 간접적으로 중요한 역할을 하며, RNA 구조는 세포 내에서의 기능과 깊은 연관이 있기 때문에 RNA 구조를 예측하는 것은 중요한 의미를 갖는다, 본 논문에서는 진화연산의 한가지인 유전자 프로그래밍(genetic programming) 방법을 사용하여 염기서열 정보를 참고하는 RNA 구조 문법의 학습 방법을 보여 준다. 이 RNA 구조를 의미하는 문법을 트리(tree)형태의 함수로 코드화(encoding) 한 후 이것을 유전자 프로그래밍 방법으로 진화시킨다. 진화를 통해 최적의 적합도를 갖는 트리의 문법을 테스트 데이터를 통해 평가한 결과 0.893의 특이도(speicificity)와 0.752의 민감도(sensitivity)를 보였다.
본 논문에서 다루는 SGML 문서편집기는 파서를 내포하는 구조로서, 문서편집을 위하여 DTD 가 입력되고, 입력된 DTD 는 DTD 파서에 의해 적합성을 점검하게 된다. DTD 파서는 표준규칙에 따라 DTD를 파싱하고, 결과를 편집처리에 적합한 BNF-스타일 형태로 변환된 문법 테이블을 생성한다. SGML 문서 편집은 문법테이블 정보에 따라 처리된다. 문법 테이블의 크기는 엘리먼트 선언내용 중 컨텐트 모델의 표현에 따라 결정된다. 그 중 and(&) 접속자는 엘리먼트 개수에 따라 문법수가 기하급수적으로 증가하므로 DTD 파서에 의해 처리된다면 속도나 비용면에서 비효율적이다. 이에 본 논문에서는 고정된 문법테이블을 이용하는 SGML 편집기에 and 접속자로 표현된 엘리먼트 문법을 동적으로 확정 처리할 수 있는 기능이 추가 향상된 구문지향적 SGML 문서편집기를 제시한다. 그러므로 향상된 구문지향 SGML 문서편집기는 고정된 문법을 이용한 문서편집 뿐 아니라 편집처리에 따른 변환에 능동적으로 처리할 수 있다는 특징을 갖게된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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