인공지능 - 인공지능은 언어를 어떻게 이해할까?
🧠 인공지능은 언어를 어떻게 이해할까?
— 한국어와 영어의 구조를 중심으로 보는 언어 처리 이야기
우리가 일상에서 쓰는 언어는 사람에게는 익숙하지만,
AI에겐 복잡하고 풀기 어려운 퍼즐과도 같습니다.
✨ 인공지능이 언어를 이해하기 위해서는
먼저 언어의 구조(Language Structure)를 분석하고 학습해야 합니다.
오늘은 특히 한국어와 영어의 구조적 차이를
AI와 자연어 처리(NLP) 관점에서 함께 살펴보겠습니다.
📚 언어 구조란 무엇인가요?
언어 구조는 문장을 이루는 기본 단위인
형태소(morpheme), 단어(word), 구(phrase), 문장(sentence)의
형식과 순서, 의미 연결 방식을 말합니다.
즉, AI가 “문장을 이해”한다는 것은
이러한 구조를 분해하고, 관계를 파악하는 과정입니다.
🌍 영어 vs 한국어 — 구조 차이
| 요소 | 영어 | 한국어 |
|---|---|---|
| 어순 | 주어 + 동사 + 목적어 (SVO) | 주어 + 목적어 + 동사 (SOV) |
| 조사 | 없음 (위치와 어순으로 구분) | 조사 사용 (이/가, 을/를 등) |
| 시제, 수 | 동사 변화로 표현 | 보조 동사 또는 시제 표현 사용 |
| 단어 경계 | 공백(띄어쓰기)로 명확 | 의미 단위가 띄어쓰기 없이 붙기도 함 |
| 의미 전달 | 어순 의존도가 높음 | 조사가 핵심 정보 전달 도구 |
예시 비교
영어: I love you.
한국어: 나는 너를 사랑해.
- 영어는 어순으로 의미를 구분합니다.
- 한국어는 조사(는, 를)가 문장 구성 요소를 구분해줍니다.
- 한국어에서는 어순이 바뀌어도 의미가 비교적 유지됩니다:
“너를 나는 사랑해” → 여전히 의미 파악 가능
🤖 AI 입장에서 본 한국어 vs 영어
1. 형태소 분석(Morpheme Analysis)
- 영어는 보통 단어 단위 분석으로 충분합니다. (공백 기준)
- 한국어는 한 단어 안에 많은 정보가 들어 있어 형태소 분석이 필수입니다.
예시:
“먹었습니다” → [먹/Verb, 었/Past, 습니다/Formal ending]
➡️ 그래서 한국어 NLP에선 형태소 분석기(KoNLPy, Mecab 등) 가 꼭 필요합니다.
2. 토크나이징(Tokenization)
-
영어는 스페이스(공백) 기반 분리가 자연스럽습니다.
(e.g., “I went to school.” → [“I”, “went”, “to”, “school”]) -
한국어는 공백 단위로 분리하면 의미 단위가 무너지기 쉽습니다.
예: “학교에 갔다” → [“학교에”, “갔다”] → 의미 추적 어려움
➡️ 한국어는 서브워드 기반 토크나이징이나 형태소 기반 토큰화가 더 효과적입니다.
3. 어순 이해와 의존 관계(Dependency Parsing)
- 영어: 어순이 명확하므로, 어휘 위치 정보로 의미 분석 가능
- 한국어: 어순이 유연하므로, 조사나 의존 구조 분석이 중요
예:
“민수가 철수를 도와줬다”
→ 주어: 민수, 목적어: 철수, 동사: 도와주다
- 여기서 “민수”와 “철수”의 역할은 조사(가, 를) 로 구분됩니다.
➡️ AI는 이런 문장 간 관계망(graph) 을 그려서 구조를 파악합니다.
🧠 자연어 처리 모델(GPT 등)은 이 구조를 어떻게 이해할까?
현대 AI 언어 모델(GPT, BERT 등)은 다음과 같은 방식으로 작동합니다:
- 입력 문장을 토크나이징
- 각 토큰을 임베딩(숫자 벡터) 으로 변환
- 전체 문장의 문맥(Context) 을 파악
- 단어들 사이의 관계(attention) 를 학습
- 의미 기반 처리로 요약, 번역, 질문응답 수행
즉, GPT는 단어 하나하나를 보는 것이 아니라
언어 전체 구조 속에서의 상대적 위치와 의미 연결성을 학습하는 것입니다.
🎯 한국어처럼 구조가 복잡한 언어도 AI가 잘 이해할까?
✅ GPT-3.5, GPT-4 같은 모델은 다국어 데이터로 학습되어 있어
조사 기반 언어, 어순 자유도 높은 문장, 합성어 등도 비교적 잘 처리합니다.
하지만 한국어 특유의 표현 방식(높임말, 축약어 등)은 여전히 도전 과제입니다.
그래서 한국어 특화 모델(KoGPT, KorBERT 등)도 별도로 개발되고 있습니다.
📝 마무리
정리하면,
인공지능에서의 언어 처리란,
언어의 구조를 잘게 나누고, 관계를 파악해 의미를 이해하는 일입니다.
특히 한국어와 영어처럼 언어 구조가 다른 경우,
AI는 더 정교한 분석 기술(형태소 분석, 의존 구문 분석 등)이 필요합니다.
🚀 다음 글 예고
👉 형태소 분석과 WordPiece, SentencePiece 차이점은?
👉 한국어 자연어 처리를 위한 KoNLPy, KoGPT 실전 사용법
👉 GPT가 문장 구조를 이해하는 방식 - Transformer 시각화 해설
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