본 연구는 일반적인 영어교재에서 주어-동사 수 일치를 설명함에 있어서 예외적 규칙들과 다소간의 모호성이 존재하는 양화사 구조 구문에서 수 일치의 일관성을 설립하기 위함이다. 일관성의 부재는 문법성에 치명적 오류를 산출할 수 있다. 영어의 양화사 수 일치 구조에 있어서 일반적인 교재들에서 다루고 있는 예외적 규칙들은 불필요하다고 여겨지고 보편적인 주어-동사 수 일치 문법만으로 충분히 문제를 해결 할 수 있으며 예외적 규칙을 더하는 것은 영어의 문법성을 더욱 복잡하고 어렵게 만드는 것이다. 양화사들에 각기 내재되어 있는 양화사 고유특성들이 양화사가 대명사적으로 사용될 때에도 고유의 특성을 유지하게 되고 그 결과 양화사 구문의 주어-동사 수 일치와 연결되어 있다고 볼 수 있다. 본 연구를 통해서 양화사 구문에서의 주어-동사 수 일치와 명사-대명사의 수 일치 규칙을 접목하여 양화사 구문의 수 일치 규칙을 단순화하여 문법성을 체계화할 수 있다는 것을 확인할 수 있다.
본 연구는 한국인 학습자의 어휘복잡성 및 구문복잡성에 대해서 알아보았다. 이를 통해 이들의 한국어 실제 능력을 알아보며, 이를 토대로 이들에 대한 한국어 지도 방향을 설정하기 위해 실시하였다. 연구 결과 첫째, 국적에 따른 어휘복잡성 및 구문복잡성에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 둘째, 한국어 학습기간에 따른 어휘복잡성과 구문복잡성을 살펴본 결과 어휘복잡성의 하위 변인 중 다른 낱말 수에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났으나, 구문복잡성의 하위 변인에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 셋째, 한국거주기간, 한국어학습기간 및 언어 관련 변인들과의 상관을 살펴본 결과 한국어 학습기간과 TTR을 제외한 다른 변인들은 유의한 상관을 보였다. 연구결과에 따른 융합적 관점에서 한국어 학습자들을 위한 교육적 방향에 대하여 논의하였다.
문헌에 존재하는 핵심개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서 는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 합성곱 구문 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 동시에 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 합성곱 구문 트리 커널에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 다양한 테스트컬렉션 기반의 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험결과 구절 구조 정보를 이용하는 합성곱 구문 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 또한 기존의 시스템보다 우수한 성능을 보이는 것도 함께 확인할 수 있었다.
일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.
입력문장이 길어질수록 구문분석의 정확률은 크게 낮아진다. 따라서 긴 문장의 구문분석 정확률을 높이기 위해 장문분할 방법들이 많이 연구되었다. 중국어는 고립어로서 자연언어처리에 도움을 줄 수 있는 굴절이나 어미정보가 없는 대신 쉼표를 비교적 많이, 또 정확히 사용하고 있어서 이러한 쉼표사용이 장문분할에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 중국어 문장에서 쉼표 주변의 문맥을 파악하여 해당 쉼표위치에 문장분할이 가능한지 Support Vector Machine을 이용해 판단하고자 한다. 쉼표의 분류의 정확률이 87.1%에 이르고, 이 분할모델을 적용한 후 구문분석한 결과, 의존트리의 정확률이 5.6% 증가했다.
지하공간은 화재를 비롯한 재난이 발생했을 때 지상공간에 비해 더 큰 위험이 따르므로 비상유도등 설계시에 공간의 특징을 충분히 고려해야 한다. 공간구문론의 뎁쓰맵(Depthmap) 프로그램은 공간의 정량적인 분석을 가능하게 하는 프로그램으로, 이를 통해 개구부의 위치 등 평면 구성에 따른 공간의 정확한 분석을 할 수 있다. 본 연구에서는 공간구문론을 이용한 지하공간 비상유도등의 위치선정 방법론을 검토하기 위해 화재발생시 나타나는 인간 행동의 특징을 파악하고 복잡한 공간에서 생존자득의 피난경로를 선택하는 방법을 분석하였다. 그리고 공간구문론으로 분석된 특정 공간에 이상의 분석결과를 종합하여 천편일률적인 설치가 아닌, 공간의 구조를 고려한 비상유도등의 효율적인 위치선정 방법론을 검토하였다.
정보 통신의 확산으로 일반 사용자도 정보 제공 매체 등을 통해 데이터베이스의 정보를 주고 받는 일련의 행위가 일상화되도록 변화되었다. 이러한 환경 변화는 데이터베이스에 대한 사용이 증가되고 사용의 편리성에 상반된 보안의 취약성을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 패킷 분석을 통해 내부인 불법 질의를 탐지하는 방법을 제안한다. SQL 구문에 관련된 패킷을 분석 자료로 구축하기 위해서 네트워크 상의 패킷을 읽어 들여 각 프로토콜별로 헤더를 분석하였다. 패킷 중에서 TCP 세그먼트의 데이터부분에 SQL구문이 있는 경우 SQL 구문을 사용자 권한 정보와 사용자 하드웨어 정보를 이용하여 분석하므로 사용된 SQL 구문이 사용자의 접근 통제 범위내의 질의가 입력되었는지를 탐지할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
한국어 장문에서는 하나의 주어를 여러 용언이 공유하는 경우가 흔하고 주어의 생략 또한 빈번하다. 따라서 주어를 공유하는 용언들의 구간을 파악하는 것이 어렵고 의존문법을 이용한 구문분석시 주어의 의존관계를 찾는데 많은 오류가 생긴다. 이러한 주어의 의존관계의 애매성을 해소하기 위하여 우리는 S(ubject)-절이라는 개념을 제안한다. S-절은 한 개의 주어와 이 주어를 공유하는 단어그룹의 집합으로 정의되고, 본 논문에서는 결정트리를 이용하여 S-절을 자동적으로 분할하는 방법을 제안한다. S-절을 사용한 결과 의존문법에 기반한 구문분석 시스템의 성능이 $5\%$ 향상되었고 주어의 지배소를 찾는 정확률이 $32\%$ 증가했다.
본 연구에서는 다양한 HEVC 구문요소들을 적응적으로 파이프라인 및 병렬 처리할 수 있는 CABAC 복호화기 아키텍처를 설계 및 구현하였다. CABAC는 높은 압축률을 제공하지만, 구문요소 단위 순차적 복호화와 문맥간 강한 데이터 종속성, 빈 단위 복호화 과정 때문에 고성능 복호화 처리를 어렵게 한다. CABAC의 복호화 처리 성능을 높이기 위하여 연속된 flag 타입의 구문요소에 대해서는 다음에 복호될 구문요소들을 선행 연산하여 적응적으로 파이프라인 처리하였고, 멀티빈으로 구성된 구문요소는 최대 3개 빈까지 병렬 처리하는 고성능 구조를 설계하였다. 또한 이진산술복호기를 가속화하기 위해 문맥모델 업데이트와 재정규화를 선행 병렬 연산하고, 복호화 결과값에 따라 선택해서, 이진산술복호기의 임계 지연시간을 개선하였다. 제안하는 HEVC CABAC 아키텍처는 최대 1.01bins/cycle의 처리 성능으로 기존 구조대비 약 2배의 가속화 성능을 갖는다. 65nm ASIC 합성 결과 224M bins/sec.의 복호화 성능을 보이며, QFHD영상의 실시간 처리를 가능하게 하였다.
문법 검사기는 문장의 문법 오류를 찾고 이에 대한 적절한 대안을 제시하는 것이다. 문법 오류를 찾기 위해서 문법 검사기는 전체 문장을 분석해야 하며 이는 많은 자원이 소요되는 작업이다. 이러한 이유로 대부분의 한국어 문법 검사기는 중의성이 없는 작은 부분에 대해서만 구문 분석을 수행하는 부분구문 분석기를 이용하고 있다. 본 논문의 구문 분석기는 문법 오류를 검사하기 위해서 전체 구문 분석기를 사용하였다. 이 방식은 여러 단어를 사이에 두고 떨어져 있는 두 단어간에 문법적 오류가 있을 경우에도 이를 찾아서 고칠 수 있다. 결과적으로 이 방식은 수행 성능을 저하시키는 대신, 문법 오류를 수정하는 정확률의 향상을 기대할 수 있다. 본 논문의 문법 검사기는 문법 오류를 찾고 수정하기 위해서 65개의규칙을 사용한다. 전체 구문 분석기를 사용하는 한국어 문법 검사기는 약 7백만 어절로 구성된 실험 코퍼스에 대해서 약 96.49%의 교정 정확률을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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