컴퓨터와 우리는 어떻게 대화를 나눌 수 있을까요? 컴퓨터와 소통하는 방식을 이해하기 전에, 우리가 어떻게 컴퓨터에게 우리의 의도를 전달하는지 살펴보도록 하겠습니다.

인간과 컴퓨터 사이의 의사소통은 크게 두 가지 방식으로 이루어집니다. 하나는 파이썬이나 자바와 같은 프로그래밍 언어를 사용하는 '인공 언어 소통' 방식이고, 다른 하나는 우리가 일상적으로 사용하는 말과 글을 통한 '자연 언어 소통' 방식입니다.

여기서 '자연어' 또는 '자연 언어'라는 용어는 우리가 일상생활에서 자연스럽게 사용하는 언어를 가리키는 말입니다. 컴퓨터에게 특별한 명령을 내리기 위해 만들어진 프로그래밍 언어와는 달리, 자연어는 한국어나 영어처럼 사람들이 서로 대화하고 소통하는 데 사용하는 우리의 생활 언어를 의미합니다. 이러한 자연어는 인공적으로 만들어진 언어와 구별되어 불리고 있죠.

자연어 처리(NLP), 인간의 언어를 컴퓨터의 언어로

우리가 매일 사용하는 말과 글은 컴퓨터에게 그저 의미 없는 기호일 뿐입니다. 컴퓨터는 우리의 언어를 직접적으로 이해하지 못하기 때문에, 우리의 언어를 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태로 바꾸는 특별한 기술이 필요합니다. 이것이 바로 '자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)'입니다.

자연어 처리는 마치 통역사처럼 두 가지 중요한 역할을 수행합니다. 첫째는 우리의 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 데이터로 변환하는 것이고, 둘째는 컴퓨터가 처리한 결과를 다시 우리가 이해할 수 있는 자연스러운 언어로 되돌리는 것입니다.

이러한 자연어 처리는 크게 두 가지 핵심 기술로 나뉩니다.

• 자연어 이해(NLU): 인간의 언어를 분석하고 그 의미를 파악하는 과정

• 자연어 생성(NLG): 컴퓨터의 처리 결과를 자연스러운 인간의 언어로 표현하는 과정

이 두 기술이 서로 조화롭게 작동할 때, 우리는 컴퓨터와 마치 사람과 대화하듯 자연스럽게 소통할 수 있게 됩니다.

자연어 처리의 숨겨진 도전 과제들

인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리하는 일은 생각보다 훨씬 복잡합니다. 우리에게는 너무나 자연스러운 언어 사용이 컴퓨터에게는 난해한 수수께끼와 같은데요. 그 이유를 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

1. 언어의 모호성(Ambiguity) 문제

표현의 중의성

재미있는 예문을 하나 살펴볼까요?

"차를 마시러 공원에 가는 차 안에서 나는 그녀에게 차였다."

이 한 문장 속에서 '차'라는 단어는 세 가지 전혀 다른 의미로 사용되었습니다. 첫 번째는 마시는 음료, 두 번째는 탈 것, 세 번째는 거절당함을 의미하죠. 우리는 이런 중의적 표현을 자연스럽게 이해하지만, 컴퓨터는 이런 맥락 파악에 큰 어려움을 겪습니다.

숨겨진 정보의 퍼즐

"나는 철수를 안 때렸다"라는 간단한 문장을 보세요. 얼핏 단순해 보이지만, 이 문장은 여러 의미를 내포할 수 있습니다.

• "다른 사람이 아닌 내가 때리지 않았다"

• "철수가 아닌 다른 사람을 때렸다"

• "때리는 대신 다른 행동을 했다"

이처럼 우리는 효율성을 위해 많은 정보를 생략하지만, 컴퓨터는 이런 숨겨진 맥락을 파악하는 데 어려움을 겪습니다.

2. 표현의 다양성(Paraphrase)

하나의 상황을 얼마나 다양하게 표현할 수 있는지 살펴볼까요? 예를 들어 한 여성이 남성에게 김치를 던지는 상황을 다음과 같이 여러 방식으로 표현할 수 있습니다.

• "여자가 김치를 어떤 남자에게 집어 던지고 있다"

• "여자가 어떤 남자에게 김치로 때리고 있다"

• "여자가 김치로 싸대기를 날리고 있다"

• "여자가 배추 김치 한 포기로 남자를 때리고 있다"

이처럼 같은 상황을 다양한 어휘와 문장 구조로 표현할 수 있다는 점이 자연어 처리를 더욱 복잡하게 만듭니다.

언어의 진화와 컴퓨터의 한계

인간의 언어는 마치 살아있는 생명체처럼 끊임없이 진화합니다. 우리는 더 효율적인 의사소통을 위해 문장을 압축하고, 불필요한 정보는 과감히 생략합니다. 이런 언어의 유연성은 인간의 의사소통을 더욱 효율적으로 만들지만, 컴퓨터에게는 큰 도전 과제가 됩니다. 컴퓨터는 우리처럼 직관적으로 생략된 맥락을 이해하거나, 다양한 표현 방식을 동일한 의미로 해석하는 데 여전히 한계를 보이고 있기 때문입니다.

딥러닝이 가져온 자연어 처리의 혁신

자연어 처리 기술은 왜 딥러닝과 만나게 되었을까요? 이는 기존 자연어 처리 방식의 한계를 극복하기 위한 필연적인 진화였다고 할 수 있습니다. 전통적인 방식으로는 인간 언어가 가진 복잡한 특성들, 특히 모호성과 중의성 같은 미묘한 차이를 제대로 다루기 어려웠기 때문입니다.

색깔로 보는 자연어 처리의 진화

재미있는 예시를 통해 살펴보겠습니다. '빨강', '분홍', '파랑' 이 세 가지 색상 단어가 있다고 생각해볼까요?

전통적인 접근 방식의 한계

기존의 자연어 처리 시스템에서는 이 세 단어를 그저 서로 다른 개별적인 정보로만 인식했습니다. 마치 서로 관련 없는 세 개의 점처럼 말이죠. 하지만 우리는 직관적으로 '빨강'과 '분홍'이 '파랑'보다 더 가까운 색상이라는 것을 알고 있습니다.

전통적 방식과 딥러닝 방식의 특징 비교

전통적인 자연어 처리

• 기호(Symbol) 중심의 이산적 접근

• 처리 과정이 명확하여 사람이 이해하기 쉬움

• 문제 발생 시 원인 파악이 용이함

• 단어의 미묘한 차이나 문맥 파악에 취약함

딥러닝 기반 자연어 처리

• 연속적인 값(Continuous Value)으로 언어를 표현

• 복잡한 내부 처리 과정으로 인한 낮은 직관성

• 문제 해결 과정 추적이 어려움

• 언어의 맥락과 뉘앙스 파악에 뛰어남

딥러닝이 가져온 혁신적 변화

딥러닝 기술은 인간의 언어 이해 방식에 한걸음 더 가까워졌습니다. 예를 들어, '빨강'과 '분홍'이라는 단어를 처리할 때, 이들이 색상 스펙트럼 상에서 서로 가까운 위치에 있다는 것을 이해할 수 있게 되었습니다. 이는 마치 우리가 자연스럽게 이 두 색상의 유사성을 인지하는 것과 비슷한 방식입니다.

이러한 발전은 단순히 단어의 의미를 개별적으로 처리하는 것을 넘어, 언어가 가진 연속적이고 미묘한 차이를 이해하고 처리할 수 있게 만들었습니다. 결과적으로 더욱 자연스럽고 정확한 언어 처리가 가능해졌으며, 이는 인공지능이 인간의 언어를 이해하는 방식을 한층 더 발전시키는 계기가 되었습니다.

한국어 자연어 처리의 특별한 도전 과제들

자연어 처리는 그 자체로도 복잡한 기술이지만, 한국어를 다룰 때는 더욱 특별한 어려움이 있습니다. 우리말이 가진 독특한 특성들이 컴퓨터의 언어 처리를 한층 더 까다롭게 만드는데요, 그 이유를 자세히 살펴보도록 하겠습니다.

세계 언어의 세 가지 유형

먼저 세계의 언어들은 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

1. 교착어: 한국어, 일본어, 몽골어

• 단어 어간에 접사를 붙여 의미와 문법적 기능이 결정됨

2. 굴절어: 라틴어, 독일어, 러시아어

• 단어 자체의 형태 변화로 문법적 기능이 표현됨

3. 고립어: 영어, 중국어

• 단어 순서로 문법적 의미가 결정됨

한국어만의 네 가지 특별한 도전 과제

1. 접사 체계의 복잡성

한국어의 가장 큰 특징은 접사 시스템입니다. '사과'라는 단어 하나를 예로 들어볼까요?

• "사과가" → 주어로 사용

• "사과를" → 목적어로 사용

• "사과의" → 소유격으로 사용

이처럼 하나의 단어가 접사에 따라 전혀 다른 문법적 역할을 수행하게 됩니다.

2. 자유로운 어순의 매력과 함정

다음 문장들을 보시죠

나는 밥을 먹으러 간다

밥을 먹으러 나는 간다

나는 간다, 밥을 먹으러

이 문장들은 모두 같은 의미를 전달하지만, 단어 순서가 제각각입니다. 우리는 이런 자유로운 어순을 자연스럽게 이해하지만, 컴퓨터는 이런 가변성을 처리하는 데 큰 어려움을 겪습니다.

3. 띄어쓰기의 불확실성

한국어의 띄어쓰기는 비교적 최근에 도입된 개념입니다. 서양 언어가 중세부터 띄어쓰기를 사용한 것과는 대조적이죠. 더구나 한국어는 띄어쓰기를 지키지 않아도 의미 전달이 가능한 특징이 있습니다. 이는 컴퓨터가 텍스트를 정확하게 분석하는 데 큰 장애물이 됩니다.

4. 문장 구조의 유연성

영어와 한국어의 차이를 비교해볼까요?

영어: "I had lunch" → "Did you have lunch?"

한국어: "점심 먹었어" → "점심 먹었어?"

한국어

• 주어 생략이 자유로움

• 문장 종류가 마지막 부호로만 결정됨

• 맥락에 따라 많은 정보가 생략 가능

이러한 특성들은 한국어를 더욱 유연하고 효율적인 의사소통 도구로 만들지만, 컴퓨터가 정확한 의미를 파악하는 데는 큰 어려움을 줍니다.

결론

한국어의 이러한 특성들은 우리의 의사소통을 더욱 풍부하고 효율적으로 만들어주지만, 컴퓨터가 이를 정확히 이해하고 처리하는 것을 어렵게 만듭니다. 이러한 도전과제들을 해결하기 위해서는 더욱 발전된 자연어 처리 기술이 필요할 것입니다.