• 비교문화연구
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• 제50권
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• pp.313-346
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• 2018

가능의 의미를 나타내는 양태 표현은 본래 사태의 실현이나 비실현을 나타내는 것이 주 임무가 아니다. 그러나 '-을 수 있-' 같은 가능 표현이 사태의 실현을 나타내는 현상, '-을 수 없-' 같은 불가능 표현이 사태의 비실현을 나타내는 일이 종종 있다. [참여자 내부 양태]로부터 [참여자 내부 요인에 의한 실현], [참여자 외부 양태]로부터 [참여자 외부 요인에 의한 실현]으로 의미의 확장이 일어난 것이다. 가능 표현이 실현을 나타낼 때에는 [바람직한 사태]라는 평가 양태적 의미를 나타내고, 불가능 표현이 비실현을 나타낼 때는 [아쉬움, 바람직하지 않음]이라는 평가 양태적 의미를 나타낸다. 이런 현상은 한국어뿐 아니라 일본어, 중국어에서도 보인다. 현대 일본어에는 [가능]을 나타내는 표현이 다양하게 존재한다. 크게 '가능동사', '-れる/られる(-reru/rareru)', '-できる(-dekiru)', '-得る(-eru)'로 나뉜다. 이들은 공통적으로 참여자 내부 가능성과 참여자 외부 비당위 가능성을 나타낼 수 있지만 참여자 외부 당위 가능성에는 '-eru'가 쓰일 수 없고, 인식적 가능성에는 이와 반대로 '-eru'만이 쓰인다. 또한 한국어와 마찬가지로 실현 비실현용법으로 쓰이기도 한다. 한편 형용사+가능표현의 조합은 불가능하므로 한국어에서 '형용사+-지 못하다'가 나타내는 '아쉬움'은 문맥에 기대어 나타낼 수밖에 없다. 현대 중국어에서 [가능]의 의미는 주로 조동사 '능(能)', '회(会)', '가이(可以)', '가능(可能)'을 통해 나타낸다. '능(能)', '회(会)', '가이(可以)'는 공통적으로 참여자 내부 가능성을 나타낸다. '능(能)'과 '가이(可以)'는 참여자 외부 가능성을 나타낼 수도 있다. '회(会)'와 '가능(可能)'만 인식적 가능성을 나타낼 수 있다. 네 조동사 중 '능(能)'만이 실현 용법으로 확장되어 쓰인다. 네 조동사에 대한 부정형 중 '몰능(沒能)'만 비실현으로 확장되어 쓰이고 다른 부정형은 모두 가능성 자체에 대한 부정을 나타낸다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.63-77
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• 2011

월드와이드웹(World Wide Web)은 인터넷에 연결된 컴퓨터를 통해 사람들이 정보를 공유할 수 있는 매우 큰 분산된 정보 공간이다. 웹은 1991년에 시작되어 개인 홈페이지, 온라인 도서관, 가상 박물관 등 다양한 정보 자원들을 웹으로 표현하면서 성장하였다. 이러한 웹은 현재 5천억 페이지 이상 존재할 것이라고 추정한다. 대용량 정보에서 정보를 효과적이며 효율적으로 검색하는 기술을 적용할 수 있다. 현재 존재하는 몇몇 검색 도구들은 초 단위로 gigabyte 크기의 웹을 검사하여 사용자에게 검색 정보를 제공한다. 그러나 검색의 효율성은 검색 시간과는 다른 문제이다. 현재 검색 도구들은 사용자의 질의에 적합한 정보가 적음에도 불구하고 많은 문서들을 사용자에게 검색해준다. 그러므로 대부분의 적합한 문서들은 검색 상위에 존재하지 않는다. 또한 현재 검색 도구들은 사용자가 찾은 문서와 관련된 문서를 찾을 수 없다. 현재 많은 검색 시스템들의 가장 중요한 문제는 검색의 질을 증가 시키는 것이다. 그것은 검색된 결과로 관련 있는 문서를 증가시키고, 관련 없는 문서를 감소시켜 사용자에게 제공하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CiteSeer는 월드와이드웹에 존재하는 논문에 대해 한정하여 ACI(Autonomous Citation Indexing)기법을 제안하였다. "Citaion Index"는 연구자가 자신의 논문에 다른 논문을 인용한 정보를 기술하는데 이렇게 기술된 논문과 자신의 논문을 연결하여 색인한다. "Citation Index"는 논문 검색이나 논문 분석 등에 매우 유용하다. 그러나 "Citation Index"는 논문의 저자가 다른 논문을 인용한 논문에 대해서만 자신의 논문을 연결하여 색인했기 때문에 논문의 저자가 다른 논문을 인용하지 않은 논문에 대해서는 관련 있는 논문이라 할지 라도 저자의 논문과 연결하여 색인할 수 없다. 또한 인용되지 않은 다른 논문과 연결하여 색인할 수 없기 때문에 확장성이 용이하지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색된 문서에서 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 고려하여 하나의 문서를 formal context 형태로 변환한다. 이 표를 이용하여 문서의 계층적 그래프를 구성하고, 문서의 그래프를 이용하여 문서 간 그래프를 통합한다. 이렇게 만들어진 문서의 그래프들은 그래프의 구조를 보고 각각의 문서의 영역을 구하고 그 영역에 포함관계를 계산하여 문서와 문서간의 관계를 표시할 수 있다. 또한 검색된 문서를 트리 형식으로 보여주어 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있는 문서의 구조적 통합 방법에 대해 제안한다. 제안한 방법은 루씬 검색엔진이 가지고 있는 순위 계산 공식을 이용하여 문서가 가지는 중요한 단어를 문서의 참조 관계에 적용하여 비교하였다. 제안한 방법이 루씬 검색엔진보다15% 정도 높은 성능을 나타내었다.