An upgraded algorithm that in proves the performance of existing interfacing software for parsing HL7 messages is introduced. It incorporates stack operations on objects to guarantee segment order while parsing messages. This object-oriented design greatly facilitates the complicated process of validating, parsing, and creating HL7 messages in the clinical setting. The new interface engine can manage all HL7 messages corresponding to admission and registration, discharge and transfer, laboratory results, clinical images, and clinical reports. The international version of this engine, currently under development, will be tested in Asian countries using standard character code such as Unicode (ISO 10646).
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.
다양한 웹 서비스들은 서비스의 제공을 위해서 구조화된 표준문서인 XML(eXtensible Markup Language)을 널리 사용하고 있으며, 모바일 환경에서의 전자문서 및 전자서명 그리고 메일시스템에서도 XML이 사용되고 있다. XML을 사용하기 위해서는 문서의 파싱이 요구되며, 이는 XML 처리에서 가장 계산 집중적 작업이다. 따라서, XML 파싱 성능을 높이기 위해 하드웨어 기반의 파서들이 제안되어 성능 향상에 초점을 맞추고 있지만 실제 파싱 기법들에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 파서의 종류와 상관없이 사용될 수 있는 고성능 XML 파싱 기법을 제안하고 FPGA를 이용하여 파서를 설계하여 검증하였다. 제안된 파싱 기법은 상태머신 대신에 엘리먼트 분석기들을 사용하며 다중바이트 단위 엘리먼트 매칭을 수행한다. 제안된 파싱 기법은 CPB 항목에서 약 2~4배의 소비 클록을 감소시켰으며 파싱 이전에 전처리작업을 요구하지 않는다. 다른 파서들과 비교하여 제안된 파서는 약 1.33~1.82배 속도를 향상시켰다. 따라서, 제안된 파싱 기법은 실시간 XML 파싱이 가능하며 일반적인 XML 파서들에서도 적용할 수 있는 적합한 구조를 갖는다.
영어 구문 분석기는 영한 기계번역 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 부분이다. 본 논문에서의 영어 구문 분석기는 규칙 기반 영한 기계번역 시스템의 한 부분으로서, 많은 구문 규칙을 구축하고 차트 파싱 기법으로 구문 분석을 수행한다. 구문 규칙의 수가 많기 때문에 구문 분석 과정에서 많은 구조가 생성되는데, 이로 인해 구문 분석 속도가 저하되고 많은 메모리를 필요로 하여 번역의 실용성이 떨어진다. 또한 쉼표를 포함하는 긴 문장들은 구문 분석 복잡도가 매우 높아 구문 분석 시간/공간 효율이 떨어지고 정확한 번역을 생성하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 실제 생활에서 나타나는 긴 문장들을 효율적으로 번역하기 위해 문장 분할 방법을 적용한 3단계 구문 분석 방법을 제안한다. 구문 분석의 각 단계는 독립된 구문 규칙들을 적용하여 구문 분석을 수행함으로써 구문 분석의 복잡도를 줄이려 하였다. 이를 위해 구문 규칙을 3가지 부류로 분류하고 이를 이용한 3단계 구문 분석 알고리즘을 고안하였다. 특히 세 번째 부류의 구문 규칙은 쉼표로 구성되는 문장 구조에 대한 규칙으로 구성되는데, 이들 규칙들을 말뭉치의 분석을 통해 획득하는 방법을 제안하여 구문 분석의 적용률을 지속적으로 개선하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 문장 분할만을 적용한 기존 2단계 구문 분석 방법에 비해 유사한 번역 품질을 유지하면서도 시간/공간 효율 면에서 우수함을 확인하였다.
부분 의미 분석 시스템은 문장의 구성 요소들이 술어와 갖는 관계를 분석하는 것으로 문장에서 술어의 주체, 객체, 도구 등을 나타내는 의미 논항을 확인하게 된다. 본 논문에서 개발한 부분 의미 분석 시스템은 두 단계로 구성되어 있는데, 먼저 부분 구문 분석 결과로부터 의미 논항의 경계를 찾는 의미 논항 확인 단계를 수행하고 다음으로 확인된 의미 논항에 적절한 의미역을 부착하는 의미역 할당 단계를 수행한다. 순차적인 두 단계 방법을 적용하는 것에 의해서, 학습 성능 저하의 주요한 원인인 클래스 분포의 불균형 문제를 완화할 수 있고, 각 단계에 적합한 자질을 선별하여 사용할 수 있다. 본 논문에서는 PropBank 말뭉치에 기반한 CoNLL-2004 shared task의 데이터 집합 및 평가 프로그램을 사용하여 각 단계가 시스템의 전체 성능에 기여하는 정도를 보인다.
컴파일러의 구성 방법론은 파싱 기법의 정립과 자동화 도구의 개발을 통해 많은 발전을 이루었으며, 이를 통해 다양한 컴파일러를 효과적으로 제작할 수 있는 환경이 마련되었다. 특히, 최근에는 임베디드/모바일 기기의 사용과 콘텐츠 산업이 활성화되고 있으며, 이에 따라 각 시스템과 콘텐츠에 적합한 컴파일러 개발 요구가 늘어나고 있다. 컴파일러의 모듈화와 자동적인 구성을 통해 이러한 수적인 요구는 해결되고 있지만, 개발도구로서의 컴파일러를 최적화하기 위해서는 경험적인 방법론의 사용과 이에 따른 매우 큰 비용이 필요하다. 본 논문에서는 LR 파서의 특징을 분석하여, 불필요한 reduce 행동을 경감할 수 있는 파싱기법을 제시한다. 개선된 파싱 기법은 파싱과정에서 lookahead/상태 정보와 도달 가능한 리덕션 골의 정보를 이용하여 연속적인 reduce를 하나의 reduce로 변환하여 효율성을 높인다. 또한, 임베디드 ANSI C컴파일러의 전단부에 적용하여 실제 모바일 콘텐츠 대한 파싱 성능을 분석하였다.
본 논문은 한국어에 대해서 구묶음을 수행한 후에 의존구조를 분석하는 방법을 제안한다. 의존구조 분석은 단어의 지배어를 결정하는 과정이다. 지배어를 정할 때, 문법적인 지배어를 정할 것인지 의미적인 지배어를 정할 것인지가 고질적인 문제이다. 일반적으로는 문법적인 지배어를 정하고 있다. 예를 들면 문장 "밥을 먹고 싶다"에서 어절 "먹고"의 지배어로 "싶다"를 정한다. 그러나 "싶다"는 보조용언으로 의미적으로 지배어가 될 수 없다. 이와 같은 방법으로 구문을 분석하면 의미분석을 위해서 또 다른 변환이 있어야 한다. 본 논문에서는 이런 문제를 다소 완화하기 위해서 구묶음을 수행한 후에 구문을 분석하는 방법을 제안한다. 구묶음은 문장을 구성성분 단위로 분할하는 과정이며 구성성분은 내용어 말덩이와 기능어 말덩이로 구성된다. 구묶음을 수행하면 구문 분석의 입력이 되는 문장 성분의 수가 줄어들므로 구문 분석 속도가 개선될 수 있으며, 문장에서 중심어를 중심으로 하나의 말덩이로 묶이므로 말덩이에 대해서만 그 의존 관계를 파악할 수 있어 구문 분석의 효율성을 높일 수 있다. 본 논문은 세종의존말뭉치를 사용해서 성능을 분석했으며 UAS와 LAS가 각각 86.48%와 84.56%였으며 입력의 노드 수도 약 22% 정도 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 한국어 문장의 구조를 파악하는 데에 결정적인 역할을 하는 조사에 대한 정보를 보다 적극적으로 이용하는 파싱 방법을 기술한다. 이러한 방법을 실현하기 위하여 용언을 세밀하게 분류하였으며, 이를 바탕으로 문장의 형태를 분류하고 이 문장 형태에 필수적으로 나타나는 명사구의 문법적 역할을 파악하는 방법을 이용한 파싱을 시도하였다. 또한, 내부적으로는 언어학적인 틀에서 크게 벗어나지 않는 범위 내에서 약간의 경험지식을 동원하였다. 이를 구현함에 있어서 문법의 수준에서 파싱을 직접 제어하기 위하여 조건단일화 파싱을 사용하였다. 본 논문에서 제시한 파싱 방법은 분석의 초기에 불필요한 가지를 전지함으로써 결과 트리가 간략해져 복잡한 문장의 모호성을 상당두분 제거할 수 있게 해준다.
일반 오토마톤은 다중 입력 전이를 허용하기에 과거 전이 경로가 필요한 경우에는 별도 작업이 필요하다. LR 오토마톤의 경우는 스택을 이용하여 과거 전이 경로를 저장한 후에 파싱 시에 이를 이용한다. 한편 과거 경로의 정보를 포함하도록 상태 구성이 가능한 경우에는 과거 정보 추적을 위한 오버헤드를 피할 수가 있다. 본 논문에서는 과거 전이에 의존하지 않는 단일 상태 파싱 오토마톤을 제안한다. 적용 가능한 문법 클래스는 LR 문법보다 작으나, 오토마톤의 상태가 과거 경로의 정보를 포함하기에 LR 오토마톤과 달리 파싱시에 과거 정보의 추적이 불필요하다.
시맨틱 웹에서 핵심 연구는 온톨로지 파싱의 효율성이다. 온톨로지의 효율적 파싱과 추론은 시맨틱 웹의 궁극적인 목적인 의미적인 정보검색의 기반이 된다. 그러나 기존의 온톨로지 저작도구들은 온톨로지 파싱속도에 있어 효율적이지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 온톨로지가 기술하는 모든 사실을 빠르게 추출하기 위해 2단계에 걸친 온톨로지 파서를 설계 하였다. 정확하고 빠른 파서의 설계를 위해 토큰 추출기에서 온톨로지의 구문의 토큰을 1단계로 추출하고, 이를 바탕으로 트리플 추출기에서 Statement를 추출한다. 이에 본 연구에서 설계한 파서의 속도는 기존의 도구들의 파서보다 빠른 처리가 이루어 짐을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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