[논문]언어생활을 반영한 지능적 끝말잇기 프로그램 구현

임희석

doi:10.5762/kais.2008.9.1.122

[국내논문] 언어생활을 반영한 지능적 끝말잇기 프로그램 구현
An Implementation of Intelligent Word Relay Game Considering Characteristics of Real World Langunge 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.9 no.1, 2008년, pp.122 - 128

임희석 (한신대학교 컴퓨터공학부)

초록
AI-Helper

본 논문은 한국어의 사용 패턴을 고려한 지능적 끝말잇기 프로그램을 구현하였다. 끝말잇기 프로그램은 뇌손상등을 통한 실어증 환자나 언어 능력 발달이 상대적으로 낮은 아동들의 언어 능력을 진단하고, 재미있게 재활치료를 하는데 기여할 수 있다. 하지만 컴퓨터는 사람과 비교하여 대용량의 단어 목록을 기억하기에 유리하므로 끝말잇기 프로그램에서 컴퓨터는 훨씬 유리한 조건이다. 따라서 컴퓨터의 보유 단어 목록에서 임의의 끝말을 생성하는 끝말잇기 프로그램은 지능적인 게임의 상대자로 부적합하며 게임자의 의욕을 저하시킬 수 있다. 게임자의 단어 사용 수준에 따라 컴퓨터의 대답의 난이도를 조절하고, 실제 언어생활의 사용 패턴을 반영한 끝말잇기 프로그램은 게임자로 하여금 컴퓨터 상대방이 사람인 것처럼 느끼게 할 수 있으며, 이를 통하여 끝말잇기 프로그램을 지속시킬 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

An word relay game contributes to rehabilitation and treatment of language disorders such as aphasia. As a computer is better than human in memorizing very large vocabularies, the computer has much advantage over people in word relay game. Such the game result in decrease the motivation of players and patients in treatment of language disorders. To make people to continue word relay and to be effective to remedy language disorders, the game need to be intelligent and familar with a person. This paper proposes an implementation of intelligent Korean word relay game, which considers characteristics of Korean word usage patterns. The gaem is intelligent in constructing vocabulary database and choosing an answer considering the level of player.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문은 실제 사람들의 언어 생활을 반영할 수 있는대용량 한국어 코퍼스와 전자 사전을 이용하여 끝말을생성하고, 코퍼스의 통계 정보를 이용하여 끝말의 난이도를 조절할 수 있는 지능적인 끝말잇기 프로그램을 제안하였다. 제안한 끝말잇기 프로그램은 끝말인식을 위하여총 182, 478개의 단어를 사용하며, 끝말 생성을 위하여 86, 542개의 단어를 사용한다.
인터넷 게임의 발전과 닌텐도 DS 와 같은 휴대용 단말기가 발전했음에도 불구하고 게임의기능과 교육적인 효과, 언어 능력 진단 및 평가 기능이있는 한국어 끝말잇기 게임은 거의 개발된 적이 없다. 본 논문은 실제 사람이 생성한 것과 같은 끝말 생성과 인간 친화적 게임이기 위한 요소를 갖춘 끝말잇기 프로그램을 제안한다. 제안하는 끝말잇기 프로그램은 대용량 코퍼스에서 추출한 통계정보를 이용하여 컴퓨터가 생성할단어의 난이도를 조절하며, 확률적으로 컴퓨터 대답을 만들 수 있는 기법을 사용한다.

가설 설정

“교장”, “교리” 등이 있을 수 있다. 사”의 이웃단어크기는 50, "자”의 이웃단어 크기는 100, 그리고 "리”의이웃단어 크기는 2라고 가정하자. 게임자가, 园교”라는단어를 입력한 경우 “교사", "교육자”, "교리” 등 로시작되는 단어를 컴퓨터가 응답으로 출력할 수 있다.

제안 방법

나타낸 것이다. 제안하는 게임은 크게 사용자 인터페이스, 사전 시스템, 그리고 끝말 인식/생성 시스템으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 음성 인식 모듈과 음성 합성 모듈로 구성된다.
제안하는 끝말잇기 게임 인간의 실제 언어생활을 반영한 지능적 난이도 조절과 look-ahead 알고리즘을 이용한 끝말 선택 알고리즘을 사용하는 지능적인 끝말잇기 게임이다.
제안하는 끝말잇기 프로그램에서는 끝말 인식용 사전과 끝말 생성용 사전이 사용된다. 끝말 인식용 사전은 게임자가 입력한 단어가 올바른 단어인지를 확인하기 위하여 사용되는 사전이며, 끝말 생성용 사전은 컴퓨터가 끝말을 생성하기 위하여 사용되는 사전이다.
전자사전에서 직접 획득할 수 없는 단어라도 게임자에 의하여 단어로 입력될 가능성이 있다. 제안하는 끝말잇기 프로그램에서는 대용량 한국어 코퍼스와 언어처리 도구를 이용하여 끝말잇기 단어를 추출하여 추가하였다. 한국어 코퍼스에서 추출한 단어는 사람들이 실제 사용하는 언어에서 단어를 추출한 것이므로 지능적인 게임을 위해서도 반드시 필요한 것이다.
본 논문은 실제 사람이 생성한 것과 같은 끝말 생성과 인간 친화적 게임이기 위한 요소를 갖춘 끝말잇기 프로그램을 제안한다. 제안하는 끝말잇기 프로그램은 대용량 코퍼스에서 추출한 통계정보를 이용하여 컴퓨터가 생성할단어의 난이도를 조절하며, 확률적으로 컴퓨터 대답을 만들 수 있는 기법을 사용한다.
제안하는 프로그램은 끝말 생성을 위한 단어 난이도계산을 위하여 [식 1]과 같은 난이도 계산식을 사용한다. a, 0, 7, 그리고 方는 각 요소의 가중치를 결정하는 상수로서 현재 0=0.

대상 데이터

대용량 한국어 코퍼스로는 1천만 어절 크기의 세종코퍼스가 사용되었다. 전처리기는 문장 기호, 한자 분리 등을 통한 어절 분리기 역할을 수행하며 한국어 형태소 분석기는 어절의 가능한 모든 한국어 형태소 결합열을 생성하는 역할을 수행한다[4, 5], 한국어 품사 태거는 한국어 형태소 분석 결과 중 문장내에서 올바른 형태소 결합열을 생성하는 역할을 수행하다.
제안한 끝말잇기 프로그램은 끝말인식을 위하여총 182, 478개의 단어를 사용하며, 끝말 생성을 위하여 86, 542개의 단어를 사용한다. 끝말 생성을 위하여 사용되는 단어 목록은 사람이 끝말잇기 게임을 하는 것처럼 모사하기 위하여 대용량의 코퍼스에서 사람들의 언어 생활을 반영하여 추출하였으며, 컴퓨터의 끝말생성을 위해서는 Min-Max 알고리즘을 사용하였다.
한국어 코퍼스로부터 추출된 끝말 인식용 단어의 개수는 86, 542개였으며 전자사전에서 추출한 단어의 수는 142, 036이다. 코퍼스에서 추출된 단어와 전자사전에서 추출된 단어 중중복된 것을 제외하여 통합한 단어 수는 총 182, 478개이다. 끝말 생성용 사전은 컴퓨터가 끝말을 생성하기 위하여사용되는 사전으로 끝말 인식용 사전과는 달리 (단어, 빈도)의 형태와 같은 레코드로 구성되어 있다.
전처리기는 문장 기호, 한자 분리 등을 통한 어절 분리기 역할을 수행하며 한국어 형태소 분석기는 어절의 가능한 모든 한국어 형태소 결합열을 생성하는 역할을 수행한다[4, 5], 한국어 품사 태거는 한국어 형태소 분석 결과 중 문장내에서 올바른 형태소 결합열을 생성하는 역할을 수행하다. 한국어 형태소 분석기와한국어 품사 태거로는 [5]의 시스템을 사용하였다. 체언수집기는 한국어 품사 태깅 결과에서 명사와 고유명사, 그리고 복합명사를 추출하는 기능을 수행한다.
난이도 조절에대한 자세한 사항은 끝말생성 알고리즘에서 설명하도록한다. 현재 끝말 생성용 사전의 단어 리스트로는 한국어코퍼스에서 추출한 86, 542개의 단어가 사용된다.

이론/모형

제안한 끝말잇기 프로그램은 끝말인식을 위하여총 182, 478개의 단어를 사용하며, 끝말 생성을 위하여 86, 542개의 단어를 사용한다. 끝말 생성을 위하여 사용되는 단어 목록은 사람이 끝말잇기 게임을 하는 것처럼 모사하기 위하여 대용량의 코퍼스에서 사람들의 언어 생활을 반영하여 추출하였으며, 컴퓨터의 끝말생성을 위해서는 Min-Max 알고리즘을 사용하였다. Min_Max 알고리즘은 끝말을 생성할 때 컴퓨터가 생성한 끝말의 끝음절을이용한 사용자의 답변과 그 이후 다시 컴퓨터의 답변 등을 고려하여 난이도를 결정하는 지능적인 알고리즘이다.
제안하는 프로그램에서는 코퍼스에서 추출한 단어만을 컴퓨터가 생성할 수 있는 끝말단어로 사용하며, 컴퓨터의 대답을 사람 게임자의 난이도를 반영하여 계산할후 있는 Min-Max 알고리즘을 이용한다. 난이도 조절을위하여 코퍼스에 반영된 단어들의 실제 사용 빈도를 사용한다.

후속연구

하게 된다. 또한 제안하는 프로그램을 이용한 언어 수준에 맞는 어휘 학습 훈련과 평가를 위해서는 게임자의 수준에 적합한 끝말이 생성될 수 있도록 하여야 한다.
수 있다. 이러한 언어 능력에 대한 분석은 정상 집단의 통계적인 평균값 구축과 사례 연구가 이루어져야 하는 것으로 향후 연구 과제로 진행하고자 한다.
Min_Max 알고리즘은 끝말을 생성할 때 컴퓨터가 생성한 끝말의 끝음절을이용한 사용자의 답변과 그 이후 다시 컴퓨터의 답변 등을 고려하여 난이도를 결정하는 지능적인 알고리즘이다. 제안된 끝말잇기 게임은 게임의 목적뿐만 아니라 언어능력 진단 및 평가를 위해서도 사용될 수 있는 도구로 정상인 집단의 수행 능력 측정 및 실어증 환자나 언어 발달장애 환자와의 사례 연구가 뒤따를 예정이다.

참고문헌 (8)

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상세보기
Zahn, R., Drews, E., Specht, K., Kemeny, S., Reith, W., Willmes, K., Schwarz, M., & Huber W. (2004). Recovery of semantic word processing in global aphasia: a functional MRI study. Cognitive Brain Research, Vol. 18, No. 3, p. 322-336.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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