기계번역에서 자연어 생성의 목적은 입력언어의 어구 분석을 이용하여 그 문장의 의미를 변환해주는 목적 언어를 생성하는 것이다. 그것은 언어적 구조 낱말 전사. 대화체 언어, 어휘적 정보 등을 포함해야 한다. 본 연구에서는 대화체 자동 기계번역 시스템 구현계획의 일부인 음성, 음운 분야에서 담당하게 될 음성인식과 음성합성 알고리듬을 확립하기 위한 한국어 특질에 대한 기초조사를 하고자 한다. 또한 기계번역의 단계를 분석하여 형태소 분석 단계와 구문 분석 단계, 의미 분석 단계로 구분한다. 형태소 분석은 입력 문장을 받아 분리된 형태소를 사전 내에서 검색하여·품사 정보를 얻고 이웃하는 단어와의 접속 관계가 문법적으로 올바르게 되었는지를 점검한다. 본 연구의 결과가 대화체 기계번역 시스템 구현계획의 종합적 입장에서는 단순한 기초조사일 수 있지만, 한국어의 교육 및 기계번역 이해의 측면에서는 그 자체로 가치를 지닌다고 할 수 있겠다. 따라서 교육적 측면에서의 직접적 활용을 여러 측면에서 고려할 수 있을 것이다.
The aim of this study is to investigate the prosodic aspects of structural ambiguous sentences in Korean produced by Japanese Korean learners and the influence of their first language prosody. Previous studies reported that structural ambiguous sentences in Korean are different especially in prosodic phrasing. So we examined whether Japanese Korean leaners can also distinguish, in production, between two types of structural ambiguous sentences on the basis of prosodic features. For this purpose 4 Korean native speakers and 8 Japanese Korean learners participated in the production test. Analysis materials are 6 sentences where a relative clause modify either NP1 or NP1+NP2. The results show that Korean native speakers produced ambiguous sentences by different prosodic structure depending on their semantic and syntactic structure (left branching or right branching sentence). Japanese speakers also show distinct prosodic structure for two types of ambiguous sentences in most cases, but they have more errors in producing left branching sentences than right branching sentences. In addition to that, interference of Japanese pitch accent in the production of Korean ambiguous sentences was observed.
효과적인 전장상황 인식 및 지휘결심을 위해서는 체계 간의 솔기없는 정보교환이 핵심적이다. 그러나 각 체계는 각자의 목적에 맞게 독립적으로 개발되었기 때문에, 효과적으로 정보를 교환하기 위해서는 체계 간 상호운용성을 보장하여야 한다. 우리 군의 경우 데이터 교환을 위한 공통 메시지 포맷을 활용함으로써 문법적 상호운용성(Syntactic interoperability)을 보장하고 있다. 그러나 단순히 교환되는 데이터의 형식을 표준화하는 것으로는 체계 간 상호운용성을 충분히 보장할 수 없다. 현재 미국과 NATO에서는 데이터 교환 형식을 보장하는 데에서 더 나아가 의미적 상호운용성(Semantic interoperability)을 달성하기 위해 정보교환모델을 개발·활용하고 있다. 정보교환모델은 공통 어휘(Common vocabulary) 또는 참조 모델(Reference model)로, 체계 간에 정보 교환을 내용적·의미적인 수준에서 보장하기 위해 활용된다. 미국에서 개발·활용하는 정보교환모델은 초기에는 전장상황과 직접 관련된 정보를 교환하는 데에 초점을 맞추었으나, 이후 각 정부 부처 및 민간 기관이 함께 활용할 수 있는 범용적인 형태로 발전되었다. 반면 NATO의 경우 이에 속한 각 국가의 군 간 연합 작전을 수행하는 데에 필요한 개념을 엄격히 표현하는 데에 초점을 맞추었으며, 모델의 범위 역시 지휘통제에 관련된 개념으로 한정되었다. 본 논문에서는 미국과 NATO에서 개발·활용하였던 정보교환모델의 개발 배경, 목적 및 특성을 식별하였고, 이들의 비교분석을 수행하였다. 이를 통해 추후 한국형 정보교환모델 개발 시 시사점을 제시하고자 한다.
웹 접근성 평가 도구는 웹 사이트가 웹 접근성 지침을 잘 지키고 있는지 검사하는 도구이다. 국내외 법과 제도가 마련된 이후 지침 준수여부를 검사하는 도구가 많이 나왔지만, 대부분 동적으로 페이지를 수집해서 분석하는 방법을 사용한다. 특히 자동화된 도구들은 페이지를 수집한 후에 분석하는데, 실행환경이나 접근권한의 문제로 수집하지 못해서 분석결과에서 빠지는 경우가 발생할 수 있다. 본 연구는 기존 방법과 달리 정적으로 분석하여 웹 접근성을 평가하는 방법을 제안한다. 정적인 분석방법은 실행 가능한 모든 경로를 고려하기 때문에 놓치는 페이지 없이 분석할 수 있다. 요약해석기법에 파싱이론을 접목한 요약파싱 기술을 사용해서 동적으로 생성될 웹 페이지의 웹 접근성을 정적으로 분석하는 도구를 개발하였다. 실험 대상 PHP 프로그램을 제안하는 연구방법으로 개발한 도구와 비교 대상 도구에서 분석한 결과를 비교해서 비교 대상 도구에서는 접근권한이나 실행경로 등의 문제로 분석하지 못하고 놓치는 웹 페이지가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 정확한 해답 추출을 위해 키워드보다 중요한 역할을 하는 개념을 분석하는 개념 기반 질의 분석에 대해 기술한다 해답 유형이 같은 질의들에서 나타나는 개념은 유사하기 때문에 이러한 개념들을 잘 정의하여 이용할 경우, 해답을 포함하는 다양한 형태의 구문으로부터 보다 정확한 해답을 추출할 수 있다는 것이 본 논문의 주요 아이디어이다. 즉, 해답을 포함하는 문서와 그 문서 내에 있는 해답을 좀더 정확하게 추출하기 위해 질문에 있는 각 단어나 구절들의 구문 및 의미 역할을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해, 정답 유형별로 그 유형의 질문에서 공통으로 나타나는 주요 개념들로 구성된 개념 프레임을 정의하고, 사용자 질의를 분석하여 개념 프레임을 채우는 과정으로 질의 분석을 수행한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개념 기반 방식이 기존의 질의분석 기법에 비해 높은 정답 추출 성능을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 개념 기반 접근 방법은 언어에 관계없이 적용 가능한 모델이며, 또한 기존 방식과 함께 사용할 수 있는 장점도 있다.
본 논문에서는 효율적인 정보검색을 위한 의미 기반의 질의 분석 및 확장을 제안한다. 기존의 정보검색 시스템들은 사용자 질의로 자연언어 질의를 허용하고 있지만 단순히 명사 단어의 색인어를 사용자 질의로부터 추출하여 정보검색에 활용하기 때문에 사용자의 질의 의도를 반영한 정보검색을 하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 의미 기반 질의 분석 및 확장은 사용자의 질의를 의미적으로 분석하여, 질의유형을 결정하고 의미 자질들을 추출한다. 추출된 의미 자질들과 정답을 표현하기 위해 사용되는 구문구조를 이용하여 사용자 질의를 확장한다. 또한 확장된 질의를 이용하여 정답을 포함하는 관련문서들을 정보검색 결과의 상위에 랭크시킬 수 있는 방법을 제시한다. 비교적 짧지만 사용자의 질의 의도를 충분히 표현하고 있는 자연언어 질의에 대한 의미 기반의 질의 분석 및 확장을 통해 정보검색의 정확률을 향상시킬 수 있음을 보였다.
그 동안 우리나라 수학과교육과정에 대하여 간헐적으로 이루어져 왔던 수량적, 외형적 분석에서 나아가 의미론적 파악을 위하여 우리나라 초등학교 수학과교육과정의 변화 경향을 수학교육철학적 견지에서 재고해 보았다. 일반적으로 수학과교육과정은 해당 시기 학교수학의 내용이 되는 수학에 대한 철학적 입장과 교육과정 실천의 장인 수학 수업 현장이 내포해야되는 사회학적 입장을 동시에 반영하게 된다. 본 연구에서는 수학교육에 대한 수리철학적 분석과 사회학적 분석을 조화롭게 다룬 Paul Ernest의 사회적 구성주의 중심의 수학교육철학적 관점을 도구로 우리나라 20세기 중반이후의 초등학교 수학과교육과정의 변화 경향을 재음미해 보았다. 그 결과 대체로 진보주의(1차)에서 과학기술적 실용주의(2차)로, 그리고 구인본주의(3, 4차)에서 진보주의 경향(5, 6차)으로, 그리고 사회적 구성주의(7차)로 변화하는 경향을 갖고 있음을 알 수 있었다.
한국어는 문장 구성소의 생략과 수식 범위가 자유롭기 때문에 파싱보다는 형태소 분석 단계에서 처리하면 좋은 경우가 있다. 본 논문에서는 파싱의 부담을 덜어 줄 수 있는 형태소 분석기의 기능 확장 방안을 제안한다. 이 방법은 미지어의 추정, 복합 명사 및 복합동사의 처리, 숫자 및 심볼의 처리에 의해 여러 형태소 열이 하나의 구문 범주를 가질 때 이것을 최장일치 방법으로 결합하고 의미 자질을 부여하여 하나의 구문 단위로 처리하는 것이다. 제안한 형태소 분석 방법은 불필요한 형태론적 모호성이 제거되고 형태소 분석 결과가 줄어들어 태거 및 파서의 정확률이 향상되었다. 또한, 실험을 통해 파싱트리는 평균 73.4%, 파싱 시간은 평균 52.9%로 줄었음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2866-2879
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2012
Among the various security threats in online games, the use of game bots is the most serious problem. Previous studies on game bot detection have proposed many methods to find out discriminable behaviors of bots from humans based on the fact that a bot's playing pattern is different from that of a human. In this paper, we look at the chatting data that reflects gamers' communication patterns and propose a communication pattern analysis framework for online game bot detection. In massive multi-user online role playing games (MMORPGs), game bots use chatting message in a different way from normal users. We derive four features; a network feature, a descriptive feature, a diversity feature and a text feature. To measure the diversity of communication patterns, we propose lightly summarized indices, which are computationally inexpensive and intuitive. For text features, we derive lexical, syntactic and semantic features from chatting contents using text mining techniques. To build the learning model for game bot detection, we test and compare three classification models: the random forest, logistic regression and lazy learning. We apply the proposed framework to AION operated by NCsoft, a leading online game company in Korea. As a result of our experiments, we found that the random forest outperforms the logistic regression and lazy learning. The model that employs the entire feature sets gives the highest performance with a precision value of 0.893 and a recall value of 0.965.
본 논문에서는 정의형 질의응답 시스템을 위한 정답 패턴에 대하여 기술한다. 정의형 질의응답 시스템은 정의형 질의에 대한 정답으로 단답형 정답이 아닌 서술형 정답을 제공하기 때문에, 정답 추출 방법이 일반적인 단답형 정답 추출 방법과 다르다. 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 의미 분석없이 정확한 정의형 정답을 추출할 수 있다. 정의형 정답 패턴은 정확한 정답 추출을 위해 정답 패턴과 패턴별 제약 규칙, 우선순위로 구성된다. 정의형 정답 학습 코퍼스로부터 정답 패턴을 추출하고, 각각의 정답 패턴에 대한F-measure에 따라 최적화하여 패턴별 제약 규칙을 구성한다. 마지막으로 정확률과 정답 패턴 구문 구조를 이용하여 우선순위를 결정한다. 제안한 정의형 정답 패턴을 이용한 정의형 정답 추출은 실험 코퍼스에 대해 정확률 0.8207, 재현율 0.9268, F-measure 0.8705를 보였다. 이것은 제안한 방법이 정의형 질의응답 시스템에 효율적으로 사용될 수 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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