본 논문은 사건/사타에 대한 공간적 인지가 수행되는 기본적인 방식을 규명하기 위해서는 그 사건/사태에 참여하는 참가자의 위치가 가장 주요한 요인임을 주장하고, 자연언어는 공간적 인지를 표현하기 위해 비교적 "단순한" 의미유형을 사용하고 있으며, 공간표현을 해석할 때 사건/사태 전체의 위치를 지정하는 것으로 해석하지 않고, 그 참가자로 표현된 논항(arguments)의 위치를 지정하는 것으로 해석한다는 것이다. 본 논문은 장소표현이 타동사의 두 논항의 위치를 지정하는 방식을 네 가지 유형의 노항지향성(argument orientations)으로 분류하여 기술하였고, 논항지향성을 통하여 영어를 포함한 자연언어의 장소표현이 관계(relations)의 집합에서 관계의 집합으로 사상하는 교차함수(intersecting functioins)로 해석되어야 한다는 의미해석상의 제약이 있음을 밝히고 있다.
인도네시아어 보어에 대한 일반적인 정의는 "서술어를 완전하게 만드는 절의 한 부분으로 서술어의 오른쪽에 위치한다."라고 서술되고 있으나 서술어를 완전하게 혹은 보충한다는 것이 어느 범위까지 서술어의 의미가 완벽하게 되는지 추상적인 설명이 된다. 통사적인 면에서 볼 때 "서술어를 완전하게 만드는 절의 한 부분으로 서술어의 오른쪽에 위치한다."라는 설명을 들 수 있다. 그러나 본 글에서 여러 학자의 설명을 분석해 볼 때 동사 서술어의 형태 및 기능, 그리고 의미 파악이 선행되어야 보어에 대한 문장구조를 파악할 수 있다. 즉 보어 개념을 분석하기 위하여는 형태-통사론적 측면 즉 서술어 구를 이루는 다양한 형태의 형용사와 동사의 기능 및 의미를 정확히 이해하고 뒤따르는 보어의 다양한 형태를 논할 수 있었다. 이 글의 서술 방법으로 최근 학자들의 다양한 견해를 소개하고 형태적으로 혹은 통사적으로 학자들의 의견 및 잘못된 편견에 대한 분석을 시도하였으며 아직 연구의 필요성이 있는 몇몇 형태의 보어 구문에 대한 문제점을 제시하였다.
기계 학습 기반의 많은 감정 분류 시스템들은 문장으로부터 언어적 자질을 추출하기 위하여 형태소 분석기를 사용한다. 그러나 온라인 상품평에는 많은 띄어쓰기 오류 및 철자 오류가 포함되어 있어서 일반적으로 형태소 분석기가 좋은 성능을 내기 어려우며, 기반 시스템의 낮은 성능은 감정 분류 시스템의 성능하락을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 어절 패턴과 음운 패턴의 최장 일치 매칭(matching)에 기반한 자질 추출 방법을 제안한다. 두 종류의 패턴은 대용량의 품사 부착 말뭉치로부터 자동으로 구축된다. 어절 패턴은 영사, 동사와 같은 내용어를 포함하는 어절들로 구성되며, 음운 패턴은 동사나 형용사와 같은 용언의 초성과 중성의 쌍으로 구성된다. 음운 패턴에 초성과 중성만을 사용한 이유는 철자 오류에 영향을 덜 받기 때문이다. 제안 방법을 평가하기 위하여 SVM(Support Vector Machine)을 기계 학습기로 사용하는 감정 분류 시스템을 구현하였다. 한국어 상품평에 대한 실험에서 제안 방법을 자질 추출 모듈로 사용하는 감정 분류 시스템이 형태소 분석기를 사용하는 것보다 우수한 성능을 보였다.
한국어 문장은 대부분 주절과 내포문을 가지는 복문으로 구성되어 있다. 따라서 복문에 나타나는 하나 이상의 용언으로 인해 구문 분석 과정에서 다양한 구문 애매성이 발생한다. 이들 중 대부분은 내포문의 수식 범위로부터 발생되는 구 부착의 문제 때문이다. 이런 구문 애매성은 내포문의 범위를 정해서 하나의 구문 범주의 기능을 가지도록 하면 해결할 수가 있다. 본 논문에서는 내포문의 범위를 정하기 위해서 문형과 한국어의 구문 특성을 이용한다. 먼저, 내포문에 있는 용언의 문형 정보가 가질 수 있는 필수격을 최대로 부착하여 내포문의 범위를 정하고 이를 이용해서 복문을 내포문과 주절로 분할한다. 그리고 한국어의 구문 특성을 이용해서 분할된 내포문의 기능을 하나의 구문 범주인 체언구나 부사구로 변환한다. 이렇게 함으로써 복합문의 구성 형태가 단문 구조로 변환되기 때문에 내포문의 범위에 의한 구 부착의 문제가 쉽게 해결된다. 이것을 본 논문에서는 내포문의 단문 분할이라고 한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 1000 문장을 실험한 결과 문형과 단문 분할을 이용하지 않은 방법보다 구문 애매성이 88.32% 감소되었다.
This study is based on the Korean-Chinese parallel corpus, utilizing the Korean connective morpheme '-myenseo' and contrasting with the Chinese expression. Korean learners often struggle with the use of Korean Connective Morpheme especially when there is a lexical gap between their mother language. '-myenseo' is of the most use Korean Connective Morpheme, it usually contrast to the Chinese coordinating conjunction. But according to the corpus, the contrastive Chinese expression to '-myenseo' is more than coordinating conjunction. So through this study, can help the Chinese Korean language learners learn easier while studying '-myenseo', because the variety Chinese expression are found from the parallel corpus that related to '-myenseo'. In this study, firstly discussed the semantic features and syntactic characteristics of '-myenseo'. The significant semantic features of '-myenseo' are 'simultaneous' and 'conflict'. So in this chapter the study use examples of usage to analyse the specific usage of '-myenseo'. And then this study analyse syntactic characteristics of '-myenseo' through the subject constraint, predicate constraints, temporal constraints, mood constraints, negatives constraints. then summarize them into a table. And the most important part of this study is Chapter 4. In this chapter, it contrasted the Korean connective morpheme '-myenseo' to the Chinese expression by analysing the Korean-Chinese parallel corpus. As a result of the analysis, the frequency of the Chinese expression that contrasted to '-myenseo' is summarized into
. It can see from the table that the most common Chinese expression comparative to '-myenseo' is non-marker patterns. That means the connection of sentence in Korean can use connective morpheme what is a clarifying linguistic marker, but in Chinese it often connect the sentence by their intrinsic logical relationships. So the conclusion of this chapter is that '-myenseo' can be comparative to Chinese conjunction, expression, non-marker patterns and liberal translation patterns, which are more than Chinese conjunction that discovered before. In the last Chapter, as the conclusion part of this study, it summarized and suggest the limitations and the future research direction.
문서 내에 존재하는 중요한 개체들 간의 관계를 자동으로 추출할 때 개체와 개체 사이의 상호작용 표현에 중요하게 관여하는 핵심자질을 잘 선택할수록 빠르고 정확하게 관계 추출을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 개체 쌍 사이에 존재하는 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 정규화해서 스트링 커널에 적용하는 관계 추출 방법을 제안한다. 제안된 시스템의 성능 평가를 위해서 과학기술문헌에 존재하는 중요한 개체들 간의 연관관계 추출 성능 평가를 수행하는 테스트컬렉션을 자체적으로 구축하였으며 실험을 통하여 제안된 방법의 성능을 측정하였다. 정확도 실험 결과, 스트링 커널의 입력으로 문장 전체를 사용한 경우에는 55.0693%, 개체 쌍 사이의 문자열을 사용한 경우에는 61.0331%, 그리고 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 사용한 경우에는 69.14%로, 술어-논항 구조의 어휘 패턴 문자열을 사용했을 때 성능이 가장 좋게 나타났다. 결론적으로 문장 내의 술어-논항 구조를 분석하여 정규화된 어휘 패턴을 생성하고 이렇게 생성된 문자열을 스트링 커널에 적용하는 방법이 관계 추출에 유용한 방법임을 알 수 있었다.
기존의 주제 관련 연구들은 문서에 자주 등장하는 용어를 주제로 간주하는 등 문서에서 다루는 주제에 대한 정의가 모호하다. 또한 문서를 구성하는 기본 단위인 문장의 주제가 문서 요약 및 정보 추출 등의 연구 분야에 중요하게 활용될 수 있음에도 불구하고, 이에 대한 고려 없이 문서 전체의 주제를 추출하고 할당하는 연구가 대부분이다. 따라서 본 논문에서는 문장 단위의 주제 처리에 대한 기본 연구로서, 백과사전 영역에서 효과적인 중심어주도패턴에 기반한 문장주제 할당 기법을 제안하였다. 두산동아 백과사전 인물분야 2,381문서를 대상으로 성능을 분석해본 결과, 제안된 기법이 비교기준보다 향상된 성능을 보였으며, 특히 제안된 네 가지 중심어주도 패턴 중 술어를 기반으로 구성된 중심어주도패턴 유형 4가 학습집합에 대하여 평균 $98.96\%$, 실험집합에 대하여 $88.57\%$의 성능(F-score)으로 주제할당에 가장 효과적임을 알 수 있었다.
불확실성이란 정보의 합의나 현존하는 지식 부족으로 인해 명제의 지식이 불완전한 상태를 의미한다. 과학적 지식의 불확실성을 연구하는 학술문헌의 양은 시간이 흐름에 따라 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 새로운 지식이 발견되고 연구가 발전하고 있다. 이처럼 시간의 흐름은 지식의 불확실성의 패턴을 발견하는데 중요한 요인이 될 수 있음에도 불구하고 기존의 연구들은 불확실성 단어의 단순 출현 빈도를 기반으로 특정 학문 영역에서 불확실성의 특성을 파악해왔다. 따라서, 본 연구에서는 구축한 불확실성 단어를 생의학 영역의 불확실성 연구에 적용하여 시간의 흐름에 따른 불확실성의 변화와 패턴을 파악하고자 한다. 시간의 흐름에 따른 생의학 지식의 패턴을 분석하기 위해 대표 개체 페어, 동사 유형, 대표 개체의 패턴을 살펴보았으며 선형회귀 분석을 통해 유의성 검증을 수행했다. 개체 페어 분석에서는 17건 중 7건의 개체 페어가 유의하게 감소하는 패턴을 보였다. 10개의 대표적인 동사 유형은 모두 시간이 흐름에 따라 유의하게 감소했다. 대표 개체의 연도별 상대적 중요도 분석에서는 유의하게 상승과 하강 패턴을 보이는 개체들의 불확실성 증감을 분석했다.
본 논문에서는 Mackey-Glass시계열의 예측에서 유전자알고리즘을 이용하는 구조적인 동정과 뉴로퍼지에 의한 파라미터 동정의 학습방법과 하이브리드 시스템을 제안하였다. 본 방법은 두 가지로 구성되었다. 하나는 입력공간에 대한 분할을 통하여 유전 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙베이스를 구축하고 다른 하나는 이 규칙베이스를 토대로 기울기 최하강법을 이용하여 제어규칙의 변수에 대한 파라미터 동정이다. 제안된 방법을 성능을 검증하기 위하여 입력의 패턴을 시간간격에 따라서 x(t-3), x(t-6)과 x(t-9)의 세 가지로 구성하였다. 많은 시뮬레이션을 통하여 유전알고리즘에 의한 구조적인 동정으로 인하여 학습초기에 오차가 작은 것을 알 수 있었다. 표2에서와 같이 성능을 확인 할 수 있었다.
무선 메쉬 네트워크는 최근 주목받는 연구 주제로 부상하고 있다. 무선 메쉬 네트워크는 대규모 무선 랜 장치와 AP들이 서로 연결된 무선 기반 구조로, 무선 메쉬 네트워크의 처리량(throughput)을 향상시키는 것을 목표로 한 수많은 연구가 이루어진 바 있다. 여기에서는 동시에 생겨나는 다수의 트래픽 흐름들을 전송하기 위한 적절한 라우팅 경로를 설정하는 작업이 매우 중요하다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 DCF하에서 전송되는 다수의 트래픽 흐름에 대해 신호 감지(Carrier Sensing), 간섭 등의 정보를 이용하여 양 말단간 (end-to-end) 처리량을 수학적으로 모델화하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 각 단말에 성공적으로 이루어지는 평균 서비스 시간을 비교하고, 한편으로는 트래픽 흐름 가운데 병목현상이 발생하는 부분을 찾아내어 그로부터 말단간 처리량의 최대치를 계산할 수 있다. 본 논문에서 제시된 모델을 사용하여 동시에 전송되는 다수의 트래픽 흐름을 전달하기 위한 전송 경로에 대한 후보 경로를 얻어낼 수 있으며, 얻어진 경로로부터 처리량을 최대로 높일 수 있는 효율적인 경로를 찾아낼 수 있다. 제시된 모델링 기법과 최적 경로 선택 메커니즘은 무선 메쉬 네트워크에서의 다양한 트래픽 흐름을 사용한 시뮬레이션을 통해 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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