이 논문에서는 뇌졸중으로 인한 Broca 유형의 실어증 환자가 회복 초기와 회복이 진행됨에 따라 발화하는 서술어의 논항 구조적 속성이 정상 언어 집단의 서술어 분포와 어떻게 다르며, 또한 편으로는 전도 실어증 환자의 서술어 분포와는 어떻게 다른지 세 환자와, 조건이 비슷한 정상인의 자유 발화 산출 자료를 분석하여 비교한다. Broca 유형 실어증 환자가 발화하는 서술어 중에서 비대격 동사가 차지하는 비율을 언어간 비교해 본 결과, 영어 실어증 환자의 경우에는 계사가 아닌 비대격 동사에 심한 어려움을 겪어 거의 산출되어 못하는 것으로 나타난 반면(Kegl 1995), 한국어 실어증 환자의 경우에는 별다른 어려움을 겪지 않는 것으로 나타났다. 이에 대한 설명으로 영어의 비계사 비대격 구문에서는 d-구조와 s-구조 사이에서 동사에 상대적인 논항 이동이 일어나는 데 반해, 한국어에서는 격 부여라는 동기로 유발되는 그러한 논항 이동이 없거나, 설사 있더라도 공허하기(vacuous) 때문에 비문법적 실어증 환자들이 어려움을 느끼지 않으리라는 제안을 한다.
문서 저작권에 대한 관심과 중요성이 높아짐에 따라 문서 복제나 표절의 검출에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 이유로 많은 연구가 이루어지고 있으나 자연어 처리기술의 한계가 있어 문서의 심층적 표절 검출에 어려움이 있다. 본 논문은 자연어 분석의 기술을 적용한 유사문서 판별기를 설계, 구현한다. 이 시스템은 형태소 분석의 기술과 함께 구문의미 분석의 기술, 저빈도 및 관용표현 가중치을 이용하여 유사문서를 판별한다. 본 시스템의 성능을 실험하기 위하여 휴먼 판별과 기존 시스템, 그리고 휴먼 판별과 제안한 시스템의 판별과의 상관계수를 분석하였다. 실험결과, 구문의미 분석을 활용한 시스템의 개선점을 발견할 수 있었다. 앞으로 문서 유형을 정의하고 각 유형에 맞는 판별 기법을 개발할 필요가 있다.
This paper describes a multi-step method of intonation modeling for corpus-based Korean speech synthesizer. We selected 1833 sentences considering various syntactic structures and built a corresponding speech corpus uttered by a female announcer. We detected the pitch using laryngograph signals and manually marked the prosodic boundaries on recorded speech, and carried out the tagging of part-of-speech and syntactic analysis on the text. The detected pitch was separated into 3 frequency bands of low, mid, high frequency components which correspond to the baseline, the word tone, and the syllable tone. We predicted them using the CART method and the Viterbi search algorithm with a word-tone-dictionary. In the collected spoken sentences, 1500 sentences were trained and 333 sentences were tested. In the layer of word tone modeling, we compared two methods. One is to predict the word tone corresponding to the mid-frequency components directly and the other is to predict it by multiplying the ratio of the word tone to the baseline by the baseline. The former method resulted in a mean error of 12.37 Hz and the latter in one of 12.41 Hz, similar to each other. In the layer of syllable tone modeling, it resulted in a mean error rate less than 8.3% comparing with the mean pitch, 193.56 Hz of the announcer, so its performance was relatively good.
본 논문은 구운 분석의 검색 영역 축소를 통한 구문 분석기의 성능 향상을 목적으로 connectionism을 이용한 부분 구문 인식기의 설계와 구현을 기술한다. 본 부분 구문 인식기는 형태소 분석된 문장으로부터 명사-주어부와 술어부를 인식함으로써 전체 검색 영역을 여러 부분으로 나누어 구문 분석문제를 축소시키는 것을 목적으로 하고 있다. Connectionist 모델은 입력층과 출력층으로 구성된 개선된 퍼셉트론 구조이며, 입/출력층 사이의 노드들을, 입력층 사이의 노드들을 연결하는 연결 강도(weight)가 존재한다. 명사-주어부 및 술어부 구문 태그를 connectionist 모델에 적용하며, 학습 알고리즘으로는 개선된 백프로퍼게이션 학습 알고리즘을 사용한다. 부분 구문 인식 실험은 112개 문장의 학습 코퍼스와 46개 문장의 실험 코퍼스에 대하여 85.7%와 80.4%의 정확한 명사-주어부 및 술어부 인식을, 94.6%와 95.7%의 명사-주어부와 술어부 사이의 올바른 경계 인식을 보여준다.
The new paradigm of the 21st century demand an openly different world of formative ideologies in respect to art and design. The purpose of this study is focused on trying to comprehend aesthetic essence of clothing as an, with the investigation of artistic theories manifested by art philosophers. Art to Wear was categorized into style to understand its artistic meaning as well as to analyze its character. Upon the foundation of semiotics theory, the feature of Art to Wear and its analysis category were argued in the context of Charles Morris three dimension of semiotics analysis. The conclusion to the research is like so. The feature and analysis category of Art to Wear upon a semiotics perspective was divided into syntactic dimension, semantic dimension and pragmatic dimension. The analytical categorization upon the perspective of syntactic dimension fell into the category of topology, shape and color. The semantic dimension of Art to Wear was divided into categories of denotation and connotation. In addition, the pragmatic dimension of Art to Wear analytical categorization was divided into a delivering function and common function.
Strong compression effects in a stressed vowel due to the addition of syllables have been adopted as evidence for stress-timing. In relation to this, Yun (2002) investigated the compression effects of number of syllables on Korean vowel. The results generally revealed that Korean had neither significant nor consistent anticipatory or backwards compression effects, especially when it came to the sentence level. This led us to claim that Korean would not be a stress-timed language. But the language investigated in the study was only Korean, and further cross-linguistic research was needed to confirm the claim. In this study, Yun's (2002) sentence level data are compared with Fowler's (1981) English data. The comparison reveals that Korean seems to be similar to English in the backwards compression effect, whereas the two languages are markedly different in the anticipatory compression effect. Thus, if English is a stress-timed language and the strong anticipatory compression effect is evidence in favour of stress-timing as is claimed, the present cross-linguistic study confirms Yun's (2002) suggestion-Korean is unlikely to be stress-timed. On the other hand, compression effects are revisited: the differences in vowel compression between English and Korean are discussed from the syntactic and phonological points of view.
시간 지원 데이타베이스 관리 시험대는 유효시간과 수록 시간을 지원한다. 본 논문 에서는 시간 지원 데이타베이스 관리 시스템 시험대의 설계와 구현을 연구한다. 시험대는 구문 분석기, 의미 분석기, 코드 생성기 및 실행기로서 구성된다. 구문 분 석기는 시간 지원 질의어로부터 파스 트리를 생성한다. 그리고 의미 분석기는 시스템 카탈로그를 이용하여 시간 지원 질의어의 의미와 정당성을 점검한다. 코드 생성기는 Updata network와 같은 실행 트리를 생성하는데 실행 트리를 위하여 뷰 증진 형성 방 법을 사용하였다. 마지막으로 인덱싱 구조와 동시성 제어에 대하여 토의하였다.
본 논문은 문맥-자유 문법 (context-free grammar)를 이용하여, 차선변경 상황에서의 운전자의 행동패턴 인식을 하는 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 문맥-자유-문법은 기존 패턴인식 방식과는 대조적으로 유한적 기호로는 쉽게 표현될 수 없는 특징들을 비교적 손쉽게 표현할 수 있다. 이 방식을 적용하여, 동시에 여러 특징을 각각 고려해야 하는 좌표기반 데이터 처리 대신 심볼 시퀀스 방식 (symbolic sequence)을 패턴화하기 위해 구문론적 방식을 적용한다. 이 방법은 운전자와 안전 운전 분야 연구자들에게 효율적이고 보다 직관적인 방법으로 보다 더 효과적인 수행에 도움이 된다. 본 연구의 향후과제로 보다 안정적인 인식률을 획득하기 위해 확률적 구문분석 방법을 적용할 계획이다.
The paper is to argue against the asymmetric CP-V2 analysis of Old English, according to which finite verbs invariably undergo movement into a clause-final T within subordinate clauses and reach the functional head C within main clauses. The asymmetric CP-V2 analysis, first of all, faces difficulty in explaining a wide range of post-verbal elements within subordinate clauses. To resolve the problem, the analysis has to abandon the obligatoriness of V-to-T movement or introduce various types of extraposition whose status is dubious as a legitimate syntactic operation. Obligatory V-to-T movement in Old English lacks conceptual justification as well. Crosslinguistic evidence reveals that morphological richness in verbal inflection cannot entail overt verb movement. Moreover, the operation is always string-vacuous under the asymmetric CP- V2 analysis and has no effect at the interfaces, in violation of the principle of economy. The distribution of Old English finite verbs in main clauses also undermines the asymmetric CP-V2 analysis. Conceptually speaking, a proper syntactic trigger cannot be confirmed to motivate obligatory verb movement to C. The operation not only gets little support from nominative Case marking, the distribution of expletives, or complementizer agreement but also requires the unconvincing stipulation that expletives as well as sentence-initial subjects result from string-vacuous topicalization. Finally, textual evidence testifies that Old English sometimes permits non-V2 ordering patterns, many of which remain unexplained under the asymmetric CP-V2 analysis.
본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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