본 연구는 공간능력이 영재학생들을 판별하는데 중요한 요소로 작용한다는 전제하에 한국의 중학교 영재학생들과 일반학생의 공간능력을 비교하는 것을 주 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 한국의 중학생들에게 '퍼듀 공간 시각화 검사: 회전의 시각화(Revised PSVT:R)'를 실시하였다. Revised PSVT:R의 타당도 검증을 위하여 확인적 요인분석을 실시하였으며, 이를 바탕으로 영재 학생들과 일반 학생들의 공간 능력 차이를 비교하였다. 연구 결과, 영재학생들은 일반학생들보다 공간능력에 있어서 훨씬 우수하였다. 공간 능력에 대한 검사 결과를 확장하여 공간능력과 수학, 과학, 언어 분야와의 관계를 살펴보았다. 공간능력은 수학, 과학, 언어분야와 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 이상의 연구 결과를 종합하여 볼 때, 공간능력이 우수한 학생과 영재교육에 참여하고 있는 영재학생은 같은 특성이 있는 것으로 판단된다. 따라서 공간능력은 영재학생을 판별하는 중요한 검사도구로 포함되어야 할 것이다.
중요한 시각적 요소로서 애니메이션영화의 색은 현실을 묘사할 수 있을 뿐만 아니라, 영화 공간을 형성하는 데 중요한 역할을 하는 감정과 의미를 전달할 수 있다. 가장 성공적인 애니메이션영화 중 하나로 <코코>는 영화 공간을 형성하기 위해 대담하고 독특한 색 언어를 사용한다. 민족 색상은 이야기 공간을 만들어 이야기 배경을 멕시코 지역 및 문화 풍습으로 가득 채우며, 색상 대조로 물리적 공간을 만들고 공간 모델링 및 차원 감을 뚜렷이 표현하며, 색상 연상 형식으로 심리적 공간을 만들어 관중들은 영화 정신세계에 인도하게 한다. <코코>의 공간 색상 분석을 통해, 애니메이션영화 공간 모델링은 색상의 특성 및 기능을 충분히 활용하고, 공간의 특성에 따라, 다른 색상 언어를 사용해야 하며 영화 공간의 표현 형식을 확장하고 영화 공간의 의미를 깊게 한다.
최근에 ISO/TC 37/SC 4 산하의 Working Group 2 Semantic annotation에서 자연언어의 의미주석에 관한 4 개의 국제표준을 완성하여 출판하였다. 그 중에서 2 개의 국제표준 ISO 24617-1 SemAF-Time(ISO-TimeML)[1]과 24617-7 ISOspace[2]를 간략히 소개하는 것이 이 발표의 목적이다. 자연언어 텍스트에서 전자는 사건과 관련된 시간 정보를 주석처리하고, 후자는 사건(event), 특히 운동(motion)과 관련된 공간 정보를 주석 처리하는 주석체계(annotation scheme)들을 구축, 기술하는 명세언어(specification language)이다. 이 표준들은 또한 ISO 24612:2012 LAF (Linguistic annotation framework)[3]의 제약조건들을 준수하며 언어 주석체계를 구축하였다. 오늘의 발표는 이들 두 개의 국제표준에 준한 주석체계들 ASisoTime과 ASisoSpace가 LAF를 따라 어떻게 구축되었는지 그 추상통사구조(abstract syntax)를 명시하고, 의미주석체계로서의 이들 주석체계의 타당성을 보이기 위하여 주석기반의 의미형식(semantic form)들을 체계적으로 도출하는 과정을 또한 보이도록 한다.
이 논문에서는 20,000 단어급의 대어휘를 대상으로 실시간 연속음성 인식을 수행할 수 있는 탐색 방법을 제안한다. 기본적인 탐색 방법은 토큰 전파 방식의 비터비 (Viterbi) 디코딩 알고리듬을 이용한 1 패스로 구성된다. 언어 모델 네트워크를 도입하여 다양한 언어 모델들을 일관된 탐색 공간으로 구성하도록 하였으며, 프루닝(pruning) 단계에서 살아남은 토큰들로부터 동적으로 탐색 공간을 재구성하였다. 용이한 후처리를 위해 워드그래프 및 N개의 최적 문장을 출력할 수 있도록 비터비 알고리듬을 수정하였다. 이렇게 구성된 디코더는 20,000 단어급 데이터 베이스에 대해 테스트하였으며 인식률 및 RTF측면에서 평가되었다.
문장 임베딩은 문장의 의미를 고려하여 모델이 적절하게 의미적인 벡터 공간에 표상하는 것이다. 문장 임베딩을 위해 다양한 방법들이 제안되었지만, 최근 가장 높은 성능을 보이는 방법은 대조적 학습 방법이다. 대조적 학습을 이용한 문장 임베딩은 문장의 의미가 의미적으로 유사하면 가까운 공간에 배치하고, 그렇지 않으면 멀게 배치하도록 학습하는 방법이다. 이러한 대조적 학습은 비지도와 지도 학습 방법이 존재하는데, 본 논문에서는 효과적인 비지도 학습방법을 제안한다. 기존의 비지도 학습 방법은 문장 표현을 학습하는 언어모델이 자체적인 정보를 활용하여 문장의 의미를 구별한다. 그러나, 하나의 모델이 판단하는 정보로만 문장 표현을 학습하는 것은 편향적으로 학습될 수 있기 때문에 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Cross-Encoder의 Re-Ranker를 통한 의미 검색으로부터 추천된 문장 쌍을 학습하여 기존 모델의 성능을 개선한다. 결과적으로, STS 테스크에서 베이스라인보다 2% 정도 더 높은 성능을 보여준다.
본 논문에서는 통계적 방법을 이용한 후처리기를 설계하고, 구현하여 평가하였다. 통계적인 방법은 처리 속도보다는 공간 효율을 높임으로써 후처리의 성능을 높일 수 있다는 가정에서, 후처리의 성능을 향상시키기 위해서 다음의 3가지 방법을 제안한다. 첫째, 전이 확률에서 중복 표현되는 정보를 정의하고, 제거할 수 있는 방법을 제안한다. 둘째, 정수인 순위값으로부터 실수인 전이 확률의 근사값을 추정해 냄으로써 공간 효율을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 셋째, 위의 두가지 방법을 복합적으로 적용하여 공간 효율을 높은 오류 탐지와 오류 교정 방법을 제안한다.
본 논문은 한글 정보원을 Markov source로 구현하였을 때 요구되는 terra byte 이상의 방대한 기억 공간의 점유를 해결하기 위해, 이에 대한 통계자료를 조사하고 이를 기초로 기억 공간을 줄일 수 있는 방안을 제안하였다. 제안된 방식에 의해 한글 정보원을 천이확률에 따라서 구현시 paged list 구조로 7차 이상의 Markov 한국어 정보원을 수백 Kbyte의 기억 공간으로 구현 할 수 있었다. 그리고, Markov 한국어 정보원의 활용도를 넓히기 위하여 backward Markov 정보원을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 한글 문장에서 손실된 단어의 수정뿐만이 아니라 기타 Markov source를 한글에 적용하는 모든 분야에 기초적인 자료로 활용될 것으로 기대된다.
자연어 문서에 출현하는 단어에는 중의적 단어가 있으며, 이 단어에서 발생되는 의미 모호성은 대개 그 문맥에 따라 해소된다. 의미 모호성 해소 연구 중, 한국어 단어 공간 모델 방법은 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 단어의 문맥 정보를 구축하고 이를 이용하여 모호성을 해결하는 연구로서 비교적 좋은 성능을 보였다. 본 연구에서는 Word2Vec를 이용하여 기존 연구인 한국어 단어 공간 모델의 단어 벡터를 효과적으로 축소할 수 있는 방법을 제안한다. 세종 형태 의미 분석 말뭉치로 실험한 결과, 제안한 방법이 기존 성능인 93.99%와 유사한 93.32%의 정확률을 보이면서도 약 7.6배의 속도 향상이 있었다.
본 연구에서는 공간 및 언어 과제를 수행하게 하면서 뇌 기능 영상을 획득하여, 각 인지 과제 수행에 따른 소뇌 활성화 영역을 알아보고, 소뇌 편측화의 차이를 규명하고자 한다. 8명의 오른손잡이 남자 대학생(평균 $21.5{\pm}2.3$세)과 8명의 오른손잡이 남자 대학생(평균 $23.3{\pm}0.5$세)이 각각 공간 및 언어 과제 실험에 참여하였다. 3T MRI 에서 single-shot EPI 기법을 이용하여 뇌 기능 영상을 획득하였다. 뇌 기능 영상 데이터는 SPM-99 S/W 를 사용하여 분석하였다. 실험은 네 개의 블록으로 구성되며, 각 블록은 통제과제(1분), 인지 과제(1분)을 포함하며, 한 실험당 소요시간은 블록당 2분씩, 총 8분이었다. 감산법을 이용하여 공간 및 언어 과제에 대한 소뇌 활성화 영역을 알아보았고, 소뇌의 활성화 voxel 수를 이용하여 소뇌의 편측화 지수를 계산하였다. 두 인지 과제 수행 시 활성화된 소뇌 영역은 선행 연구와 비교하여 유사한 영역이었다. 두 인지 과제 모두 좌, 우소뇌 반구의 활성화 voxel 수가 비슷하여 소뇌 기능의 편측화가 나타나지 않았다.
본 연구는 소음 조건에 따른 롬바르드 효과가 성인과 아동의 발화에 미치는 영향을 음성음향학적 측면에서 살펴보고자 하였다. 본 연구의 대상자는 5-9세 남자 아동 12명과 24-35세 남자 성인 12명이다. 대상자는 무소음과 55 dB, 70 dB의 다화자잡음을 청취하는 조건에서, 발화 과제를 수행하였다. 이때, 대상자의 음성을 디지털레코더로 녹음하였으며, Praat 프로그램을 사용하여 음성의 기본주파수, 강도, 발화길이, 모음공간면적을 분석하였다. 성인과 아동 간에 음도, 발화길이에서 유의한 차이가 있었으나, 두 집단 간에 강도와 모음공간면적에서는 유의한 차이가 없었다. 듣기 조건에 따라 대상자의 음성 강도, 발화길이에 유의한 차이가 있어서, 무소음 조건에 비해 소음 조건에서 대상자의 음성 강도와 발화길이가 유의하게 증가하였다. 본 연구 결과를 통해, 성인과 아동은 소음이 제시되는 상황에서 본인의 음성 강도와 발화길이를 증가시키는 것을 확인하였다. 본 연구는 어린 아동도 성인과 동일하게 소음으로 인한 말명료도 저하를 개선하기 위한 음성적 노력을 기울이고 있다는 것을 확인하였다는 데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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