This paper categorizes currently available theories of focus into two major types a 'discourse structure approach'(DSA) and a 'sentence structure approach'(SSA) The former DSA is intended to refer to a type of approach that analyzes focus only in terms of the discourse structure in which a focused sentence occurs. The alternative semantics approach which is the most widely available theory of focus belongs to this The latter SSA is meant to refer to a type of theory that analyzes focus in terms of sentence-internal structure, This study supports the SSA be revealing some empirical problems of the DSA that arise is analyzing two different kinds of focus, the A-accented focus and the B-accented focus (contrastive topic), and provides a brief sketch of a comprehensive analysis of focus and contrastive topic.
This paper deals with an analyzing method of the Korean syntax to implement a natural language understanding system. A matrix of the syntactic structure is derived by the structural features of the Korean language. The modificatoty and conceptual structures are extracted from the matrix and the predicate logic form is expressed by extracting the phrase, clause and conceptual structure in the analyzing process. This logic form constructs an knowledge base of the sentence and proposes the possibility of the inference.
본 연구는 연구논문의 논리적 의미 구조 메타데이터 항목에 해당하는 데이터에 담겨 있는 문장의 구성에 따라 시스템에서 적절한 항목으로 자동 식별 처리될 수 있도록 하는, 문장의미론(Sentence Semantics)적 분석 방법을 제안하고자 하는 목적으로 수행되었으며, 의미 구조 메타데이터 항목 중 'Research Objectives'와 'Research Outcomes'에 해당하는 연구 논문 문장의 구조를 어절 수, 접속어 종류, 다수 출현한 단어들의 문장 내 역할, 문장에서 다수 출현한 어미 형태 등을 기준으로 분석해 정리하였다. 연구 결과, 문장들의 어절 수는 'Research Objectives'는 평균 38개, 'Research Outcomes'는 평균 212개로 나타났으며, 접속어의 경우 'Research Objectives'는 인과-순접-대등-환언/요약 관계를 나타내는 접속어 순으로, 'Research Outcomes'는 인과-대등-순접-환언/요약 관계를 나타내는 접속어 순으로 많이 출현한 것으로 파악되었다. 출현빈도가 높은 분석 대상 단어들은 각각 문장 내에서 주어, 목적어, 서술어 역할 등으로 사용되고 있었으며, '역할'이나 '요인', '관계'는 목적이나 결과 부분 모두에서 비슷한 역할을 담당하고 있었지만 '연구'는 같은 단어라도 연구의 목적 부분과 결과 부분에서 사용되는 역할에 차이를 보였다. 마지막으로 문장 내 동사의 어미는 'Research Objectives'에서 '~고자'와 '~였다', 'Research Outcomes'에서 '~었다', '~있다', '~였다'가 많이 출현하였다. 본 연구는 연구자의 학술적 이해형성을 지원하기 위해 연구논문이 담고 있는 공통된 논리적 의미를 반영한 메타데이터 요소의 자동 식별과 입력 방안을 제시하는 데 활용할 수 있는 기초 연구로서 의의가 있다.
In natural language, it is common that repetitive constituents in an expression are to be left out and it is necessary to figure out the constituents omitted at analyzing the meaning of the sentence. This paper is on recognition of boundaries of parallel noun phrases by figuring out constituents omitted. Recognition of parallel noun phrases can greatly reduce complexity at the phase of sentence parsing. Moreover, in natural language information retrieval, recognition of noun with modifiers can play an important role in making indexes. We propose an unsupervised probabilistic model that identifies parallel cores as well as boundaries of parallel noun phrases conjoined by a conjunctive particle. It is based on the idea of swapping constituents, utilizing symmetry (two or more identical constituents are repeated) and reversibility (the order of constituents is changeable) in parallel structure. Semantic features of the modifiers around parallel noun phrase, are also used the probabilistic swapping model. The model is language-independent and in this paper presented on parallel noun phrases in Korean language. Experiment shows that our probabilistic model outperforms symmetry-based model and supervised machine learning based approaches.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.58-64
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2018
The Extraposition phenomenon in English has been analyzed mainly through two approaches: a derivational approach under the Principles & Parameters framework (P&P) and a representational approach under the early Minimalist framework (MP). The first one tries to understand the phenomenon as a result of the movement of a Big Subject first to the end of a sentence which is then followed by the insertion of an expletive 'it' to the empty Subject position. On the other hand, the second one tries to understand it by way of assuming a Big Subject originally base-generated at the end of a sentence which is followed by the insertion of an expletive 'it' to the empty Subject position. The two approaches, however, are not free from theoretical defects at all: the full derivational approach was under controversy in terms of (1) the failure of the Binding Theory and (2) its inability to suggest anything about the marginal reading issue. On the while, the representational approach has been argued (1) to violate the thematic hierarchy that should be kept in D-structure, and (2) to be also unable to suggest the slightest difference in marginal reading issue as the first one. In this paper I focus mainly on analyzing the 'It'-Extraposition phenomenon in the Optimality Theory. I will show that by way of (i) some newly developed constraints such as Subj., and AHSubj. and (ii) a constraint hierarchy of Subj.>>AHSubj., the controversies of 'It-Extraposition' such as (1) the analysis of construction and (2) the very closely related issue of 'marginal reading issue' can be explained properly.
조합(combinatorics)은 확률적 사고의 기초가 되며 정보, 과학 등 타교과와 연계성이 높은 중요한 영역이지만, 학교 수학에서 학생들이 가장 어려워하는 단원 중 하나이다. 본 연구는 순열 조합 문제의 구조를 나타낼 수 있는 표현식을 도입하여, 문제를 표현식으로 변환하는 대학원생의 안구 운동을 분석함으로써 순열 조합 문장제의 이해 과정과 의미 구조에 따른 난이도 차이를 조사하였다. 연구 결과, 연구참여자들의 순열 조합 문장제 이해 전략은 문제에 대한 수학적 모델을 내적으로 직접 표상하는 전략과 보기에 주어진 표현식과 문제를 비교하여 답을 찾는 전략으로 분류할 수 있었다. 전문가 집단인 연구참여자들은 대상들의 구별성, 중복가능성, 의미 구조에 관한 단어나 수치 정보 등 문제의 핵심정보를 빠르게 파악하고 주의를 기울였다. 의미 구조의 변환이 필요한 문제를 풀 때 학생들은 문제의 핵심정보를 더 많이 보고, 보기의 표현식을 더 오래 응시하며, 문제와 보기 사이의 비교를 더 많이 하는 등 복잡한 인지 처리와 연관된 안구운동 지표가 나타났다. 안구 운동 데이터는 문제 이해 과정에서 연구참여자의 수학적 인지를 분석하는데 유의미한 정보를 제공하였다.
During adolescence the mutational period is characterized by the changes in the laryngeal structure, the length of the vocal cords, and a tone of voice. Usually, adolescents at 15 or 16 reach the voice of adults but the mutational period is sometimes delayed. Therefore, studies on the voice of adolescents between 16 ~ 18 right after the mutational period are required. Accordingly, this paper attempted to provide basic data about the normal standard for patients with voice disorders during this period by evaluating the vocal characteristics of males and females between 16 ~ 18 with an objective device bycomparing and analyzing them by sex and age. The study was conducted on a total of 60 subjects composed of each 10 subjects of each age. The vocal analysis was conducted by MPT (Maximum Phonation Time) measurement, sustained vowels and sentence reading. As for /a/ sustained vowels, fundamental frequency, hereinafter referred to as $F_0$, jitter, shimmer, noise-to-harmonic ratio, hereinafter referred to as NHR were measured by using the Multi-dimensional voice program (MDVP) among the Multi-Speech program of Computerized Speech Lab (Kay Elemetrics). The sentence reading, mean $F_0$, maximum $F_0$ and minimum $F_0$ were measured using the Real-Time Pitch (RTP) Model 5121 among the Multi-Speech program of Computerized Speech Lab (Kay Elemetrics). As a result, according to sex, there were statistically significant differences in $F_0$, jitter, shimmer, mean $F_0$, maximum $F_0$, and minimum $F_0$; and according to age, there were statistically significant differences in MPT. In conclusion, the voice of the adolescents between 16 ~ 18 reached the maturity levels of adults but the voice quality which can be considered on the scale of voice disorders showed transition to the voice of an adult during the mutational period.
본 연구의 목적은 기계번역을 활용한 대학교 영어쓰기 수업에서 한-영 기계번역 결과물에 나타난 형태적 및 구문적 오류 유형과 그에 대한 원인을 분석하기 위한 것이다. 한국의 EFL 대학생 7명이 연구에 참여하였으며, 그들은 한 학기동안 총 3회의 영어쓰기 과제를 수행하였다. 본 연구에서는 학생들이 제출한 영어쓰기 결과물 중 기계번역 결과물에 나타난 형태적 및 구문적 오류의 유형을 분석하였으며, 우리말 초고와 비교 분석을 통하여 그 원인을 찾아보고자 하였다. 분석결과, 기계번역 결과물에서 가장 많이 발생한 오류는 문장구조와 표기법 관련 오류였으며, 기계번역 결과물에서 발생한 대부분의 오류는 한국어 원문의 오류로 인하여 발생한 것으로 파악되었다.
본 연구에서는 국내 교육학 연구에서 거의 사용되지 않던 머신 러닝 기술을 과학 교육 연구에 접목하여, 학생들의 과학 논변 활동에서 나타나는 논변의 구성 요소를 분석하는 과정을 자동화할 수 있는 가능성을 탐색해보았다. 학습 데이터로는 Toulmin이 제안하였던 틀에 따라 학생들의 과학 논변 구성 요소를 코딩한 국내 선행 문헌 18건을 수합하고 정리하여 990개의 문장을 추출하였으며, 테스트 데이터로는 실제 교실 환경에서 발화된 과학 논변 전사 데이터를 사용하여 483개의 문장을 추출하고 연구자들이 사전 코딩을 수행하였다. Python의 'KoNLPy' 패키지와 '꼬꼬마(Kkma)' 모듈을 사용한 한국어 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 통해 개별 논변을 구성하는 단어와 형태소를 분석하였으며, 연구자 2인과 국어교육 석사학위 소지자 1인의 검토 과정을 거쳤다. 총 1,473개의 문장에 대한 논변-형태소:품사 행렬을 만든 후에 다섯 가지 방법으로 머신 러닝을 수행하고 생성된 예측 모델과 연구자의 사전 코딩을 비교한 결과, 개별 문장의 형태소만을 고려하였을 때에는 k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 54%의 일치도(${\kappa}=0.22$)를 보임으로써 가장 우수하였다. 직전 문장이 어떻게 코딩되어 있는지에 관한 정보가 주어졌을 때, k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 55%의 일치도(${\kappa}=0.24$)를 보였으며 다른 머신 러닝 기법에서도 전반적으로 일치도가 상승하였다. 더 나아가, 본 연구의 결과는 과학 논변 활동의 분석에서 개별문장을 고려하는 단순한 방법이 어느 정도 유용함과 동시에, 담화의 맥락을 고려하는 것 또한 필요함을 데이터에 기반하여 보여주었다. 또한 머신 러닝을 통해 교실에서 한국어로 이루어진 과학 논변 활동을 분석하여 연구자와 교사들에게 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.
도서관 주간은 1964년에 설정된 이래 2020년까지 56년 동안 이어지면서 도서관 분야의 가장 크고 중요한 활동으로 자리 잡았다. 따라서 한국도서관협회는 도서관 주간 홍보에 활용하기 위한 표어를 공모 및 선정하여 포스터 제작 등에 활용하는데, 본 연구는 그 내용과 효과에 대해 분석하여 브랜딩 전략 차원에서 보다 효율적인 표어를 개발 및 활용할 수 있는 방안을 제안하는데 목적이 있다. 연구 목적 달성을 위해 도서관 주간 공식 표어로 선정된 116개의 내용을 박영준(2001)이 제안한 언어적 기법과 핵심 단어에 따라 분석했는데, 그 결과 '한글 문자'로만 이루어진 것이 103개(88.79%)였고, 문자 구조 유형은 '문장형'이 46개(39.66%)로 가장 높게 나타났다. 또한 표어에 포함된 핵심 단어를 분석한 결과 '도서관'이 포함된 것이 111개(96.52%)로 가장 많았다. 따라서 도서관 주간 표어는 '도서관'이라는 단어가 포함된 '한글 문자'로 이루어진 '문장형'이 대부분이라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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