본 연구는 미국의 '쉬운 언어 정책'을 대상으로 정책의 제도화 과정에서의 법령과 추진체계를 분석하고 결론을 도출하여 한국의 쉬운 공공언어 프로젝트에 유의미한 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 미국의 쉬운 언어 정책이 제도로 정착되기까지 행정부의 수반인 대통령의 지속적인 관심과 연방기관들의 솔선수범이 중요한 역할을 하였다. 둘째, 미국의 쉬운 언어 정책집행에 있어서 시대별로 마련된 법령들은 연방기관들의 의무적 준수를 끌어낼 수 있도록 기여했다. 셋째, 쉬운 언어 정책의 추진주체는 PLAIN(Plain Language Action and Information Network, 쉬운 언어 활동 정보 네트워크)이라는 행정부처가 아닌 연방공무원과 전문가로 이뤄진 커뮤니티이다. 넷째, 쉬운 언어정책은 공교롭게도 개혁성향의 민주당 출신 대통령들과 행정부로부터 전폭적인 지지와 지원을 받았다. 다섯째, 2000년대 이후 대부분의 연방부처와 기관들은 쉬운 언어 웹사이트를 운영하고 자체적으로 쉬운 언어 프로그램을 보유하고 있다. 결론적으로 현행 미국의 쉬운 언어 정책은 국민과 정부 간 명실상부한 의사소통을 향상시키는 메커니즘이자 신뢰사다리로서의 역할을 수행한다.
본 논문은 크리스토퍼 알렉산더의 패턴 랭귀지를 이용하여 공공공간의 공간적 특성 분석을 실시하였다. 도시는 인간의 다양한 경험을 제공하는 장소이다. 도시의 공공공간은 역사를 통해 공공생활 번영에 중요한 역할을 하고 있다. 그것은 한 도시 속 사람들과의 관계 속에서 소통, 문화행사, 상업 등을 위한 장소로 이루어졌다. 그러나 오늘날, 공공장소 및 공공생활의 다양한 활동은 감소되었다. 그 이유 중 하나는 도시의 장소가 계획되고 관리될 때 사용자의 요구를 무시했기 때문이다. 따라서 본 논문은 문헌 조사를 통해 공공공간의 역할과 유형을 정리하고 패턴 언어의 특징을 살펴보았다. 또한 공공공간의 공간적 특성을 제시하고 전문가그룹인터뷰(FGI : Focus Group Interview)를 통하여 적정한 패턴 언어를 분류하였다. 이를 통하여 서울 도심의 공공공간의 공간적 패턴을 알아보기 위하여 사례대상지를 종로구 기본계획에 기초하여 선정 후 분석하였다. 본 논문은 공공공간의 적합한 공간 구조의 특성 및 방향성을 제시하고 패턴 언어의 적용가능성을 살펴 보다 풍부한 도시공간을 조성하고자 한다.
본 연구는 공공디자인 정책 결정에 있어 거대 언어 및 정보 모델인 ChatGPT가 기여할 가능성이 있는지에 대해 공공디자인 가진 특징을 중심으로 연구했다. 공공디자인은 디자인의 원리와 접근법을 사용하여 사회문제를 해결하고, 공공서비스 개선을 목표로 한다. 공공디자인 정책과 계획을 수립하기 위해서는 지역의 일반 현황, 인구 현황, 인프라 현황, 자원 현황, 안전 현황, 정책 현황, 법규 현황, 경관 현황, 공간 현황, 공공디자인 현황, 지역 이슈 등 방대한 자료를 기반으로 한다. 따라서 공공디자인은 방대한 자료와 더불어 방대한 언어를 수록하는 디자인 연구 분야다. 인공지능 기술의 급속한 발전과 공공디자인의 중요성을 고려해 ChatGPT와 같은 거대 언어 및 정보 모델이 공공디자인 정책에 어떻게 기여할 수 있는지 알아보고자 한다. 이와 함께, 공공디자인의 개념 및 원칙, 그리고 정책 개발과 실행에 대한 역할을 검토하고, ChatGPT의 개요 및 특징, 적용 사례나 ChatGPT의 선행 연구를 살펴 공공디자인 정책 결정에 활용할 수 있는지 연구했다. 연구 결과, ChatGPT는 공공디자인 정책 수립과정에서 방대한 언어 정보를 제공하고, 의사결정의 지원 역할이 가능하다는 사실을 밝혔다. 특히, ChatGPT는 정책 수립과정에서 다양한 관점을 제공하고, 정책 결정에 필요한 정보를 신속하게 제공하는 데 유용함이 있었다. 이와 함께 정부 정책 개발에 인공지능을 활용하는 추세라는 것이 여러 논문을 통해 확인되었다. 하지만, ChatGPT의 활용에는 윤리적, 법적, 개인 프라이버시 등의 문제 또한 발견되었다. 무엇보다 윤리적인 문제가 제기되었으며, 편향성과 공정성 관련 문제 또한 나타났다. ChatGPT를 공공디자인의 정책 결정에 실질적으로 활용하려면, 첫째, 정책 개발자와 공공디자인 전문가의 역량을 일정부분 키워 활용해야 한다. 둘째, 가칭 '인공지능 정책 활용에 관한 조례'라는 법령(法令)을 마련해 법률(法律)적 정비가 이뤄지기 전까지 지속해서 보완해가면서 활용하는 것이다. 현재로서는 이 두 가지 방안을 적용해 활용하는 것이 필요하다. 따라서 공공디자인 정책 결정에 있어 ChatGPT와 같은 거대 언어 및 정보 모델의 활용은 방대한 언어를 수록하는 디자인 분야에서는 활용할 가치가 충분하다는 것이다.
본 연구는 언어네트워크 분석방법을 통해 광역도시 대표 트위터의 정보 내용을 연도별 도시별로 심층 분석하고 정보제공 매체로서 트위터 활용에 대해 조사하였다. 언어네트워크 분석을 위한 분석도구는 KrKwic, Ucinet6, Netdraw 프로그램을 이용하였다. 연구 결과, 2014년도에는 시정 관련 정보(시민, 운영, 개최, 참여)와 시민생활 관련 정보(문화, 공원, 출근길)를 중심으로 하는 네트워크가 형성되었다. 반면 2015년에는 시정홍보에 관련 정보(시민, 문의, 개최, 시정, 행사)가 네트워크의 핵심적 역할을 차지하고 있었다. 도시별 네트워크 분석에서 연도별 도시별로 각기 다른 키워드들이 도출되었다.
본 논문은 가로 활성화를 위한 가로환경디자인 분석으로 인사동길의 패턴 언어를 분석한 것이다. 보행자 가로, 공원, 광장과 같은 도시 공공공간은 급속한 도시화와 산업화로 인하여 증가하고 있다. 그러나 실제로 사용자의 행동 패턴을 만족하는 공간은 많지 않다. 이는 사람과 공공공간의 공간적 질에 대한 충분한 고려없이 형식적인 공급과 관리 방향에만 치중했기 때문이다. 본 연구의 목적은 크리스토퍼 알렉산더의 패턴 언어를 적용하여 인사동길의 분석을 통하여 활력이 넘치고 다양한 거리를 만들고, 지역의 특성을 부여하는 요소들을 찾는 것이다. 그러므로 시대별로 변화되어온 도시 가로환경의 가치인식 변화를 통하여 공공공간의 공간적 특성을 선별하고, 각각의 공간적 특성에 적합한 패턴 언어를 선별하여 가로환경디자인 분석을 위한 기준을 마련한다. 연구결과, 인사동길을 중심으로 패턴 언어와의 관계를 살펴보면 거리 활성화에 영향을 미치는 패턴 언어는 보행자 거리(100), 건물의 정면(122), 활동의 결절점(30) 등 16개로 분석되었다. 따라서 본 논문은 패턴 언어를 통하여 인사동길의 가로환경디자인 분석에 초점을 맞추고 가로활성화에 도움이 되는 가이드라인과 평가 기준을 제안하고자 한다.
다양한 언어로 소통하고 있는 우리는 다른 언어와 교류하기 위해 번역, 통역의 존재가 필수가 되기도 한다. 하지만 음성언어를 사용하지 않는 즉, 손으로 언어를 표현하는 수어를 번역하는 통역의 존재는 아직 실현되지 않았다. 이에 본 논문에서는 MediaPipe와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 손의 형태를 인식하고 CNN 알고리즘을 통한 텍스트 데이터화 하여 수어 동작을 학습시켜 이를 번역시켜주는 시스템을 연구한다. 이를 통해 공공기관을 이용함에 불편함을 줄이고, 농인의 의사를 보다 빠르게 파악할 수 있도록 도와주는 번역 시스템 제작하는 것에 목적이 있다.
본 연구는 청각장애인에게 보다 유용한 수화언어통역서비스를 발전시키기 위한 방안을 모색하는데 목적을 두고, Q방법을 활용하여 청각장애인의 수화언어통역에 대한 다양한 주관적 인식 유형을 파악하고자 하였다. 이를 위해 선행 연구들과 심층 인터뷰를 바탕으로 39개의 진술문을 추출하고, 청각장애인 20명에 대한 Q분류를 시행하였다. 연구결과, 청각장애인이 많이 이용하는 기관에 수화통역사를 배치하는데 대한 공통 인식 분석과 함께, '수화언어통역의 전문화 추구형', '전통적인 수화언어통역서비스 추구형', '수화언어통역서비스 확대 및 개선 추구형' 등 차별화된 3가지 인식 유형을 도출하였다. 이에 근거하여 주요 공공시설에 수화통역사 상주화 방안, 수화통역사 자격제도 및 교육훈련과정의 개선 방안, 영역별 전문화와 수화언어통역서비스 형태의 개선 방안, 고령층에 차별화된 서비스 제공, 수화언어통역 이용자의 욕구를 반영한 수화통역사 배치 등의 개선 방향을 제안하였다.
휴대전화 메시지로는 결제, 인증번호, 택배, 광고 등의 다양한 문자들이 수신된다. 이 문자들은 서로 섞여 있어 이용자가 찾고자 하는 문자를 찾는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 기계학습과 단어 임베딩을 통해 메시지들을 카테고리로 분류하는 방법을 제안하고, 이를 구현한 안드로이드 앱을 소개한다. 앱에서는 택배, 카드, 인증, 공공기관, 통신사, 대화, 기타의 7개의 분류로 메시지를 분류하며, 자동 분류에서는 수동 태깅한 5802건의 문자메시지를 사용한다. 앱에서는 저장된 문자메시지간 유사도에 기반한 오프라인에 서의 자동 분류를 지원하여 개인정보 노출에 대한 거부감이 있는 사용자의 요구를 반영한다.
대화형 독해 튜터링 시스템을 위한 학생주도 대화 데이터셋 생성 및 확장에 ChatGPT 의 활용 가능성을 평가하였다. 단순히 수동으로만 구축한 기존의 데이터셋과 ChatGPT 에 의해 반자동으로 확장된 데이터셋을 비교한 결과, 구축량, 소요 시간, 비용 및 반복 작업 측면에서 ChatGPT 가 가진 유용성을 알 수 있었다. 그러나, 유형별 배분의 편중과, 부적절한 데이터 생성 등의 한계도 나타났다. Chat GPT 의 빠른 발전이 예상됨에 따라 대화형 튜터링 분야에 ChatGPT 에 의한 반자동 데이터 확장 방법이 널리 활용될 것으로 기대된다.
국제적인 환경변화와 함께, 지난 수 십 년 동안 이민자, 피난자, 유학생, 단순 방문자 등을 포함하여 다양한 사람들이 미국에 정착하고 있다. 미국에 정착하는 외국인들의 증가는 미국내의 지역사회에 있어서 문화적 다양성의 기회를 제공하고 있다. 한편 이와 같은 소수민의 증가에 따른 문화적 다양성은 지역사회에 대한 문화 및 공공서비스를 제공하고 있는 공공도서관에게 있어서 많은 분야에 있어서 다양한 영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 미국내의 공공도서관을 둘러싼 환경적인 변화에 따라 인종적, 문화적 및 언어적 측면에서 다양성을 포함하고 있는 지역 주민들을 위하여 공공도서관에서 제공하고 있는 서비스 프로그램의 활성화 및 발전방안에 대하여 논의하고 있다. 특히, 본 연구에서는 미국에 새로이 정착하는 사람들을 위한 도서관 환경 조성, 지역사회에서 요구되는 요구사항, 도서관 서비스와 프로그램, 다문화 자료의 확보, 다양한 인종을 고려한 도서관 직원 고용, 다른 기관과의 협력, 정보기술, 그리고 공공도서관이 직면할 수 있는 문제점에 대하여 포괄적으로 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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