세계인구 60억중 17억이 영어를 사용하고 있으며 유럽연합시민은 절반 이상이 영어를 구사할 수 있다고 한다. 새 천년 세계화시대에는 영어를 자유롭게 구사하지 못하면 세계인들과의 경쟁에서 패배할 것은 불보듯 뻔한 일이다. 그래서 우리 KAIST는 학생들의 영어실력 향상과 세계적 수준의 대학으로 발돋움하기 위해 99학년부터 전체강좌의 15%를 영어로 진행하고 외국인 학생을 적극 유치하고 있다. 영어에서 해방되면 국제인으로서의 능력을 발휘하여 우리나라 과학기술의 발전에도 큰 밑거름이 될 것이기 때문이다.
과학기술이 현격하게 변화한 것만큼 웹 공간에서의 과학기술 정보시스템 및 과학기술 연구자들의 정보이용 행태도 빠르게 변화하여 왔다. LG상남도서관의 LG ELIT(http://www.lg.or.kr)는 과학기술분야 연구자들을 위한 과학기술 정보서비스를 제공하면서 과학기술 연구자가 원하는 차별화된 서비스를 제공하고자 노력해왔다. 이 사례 소개에서는 영어논문 튜토리얼 및 영어논문 감수 서비스에 대한 설명과 더불어 서비스 준비 과정을 공유함으로써 새로운 서비스를 준비하는 분들에게 도움을 주고자 한다.
본(本) 연구(硏究)는 한글 과학기술용어(科學技術用語)의 표준화(標準化)를 위한 기초자료를 마련하여 국내(國內) 과학기술(科學技術) 데이터베이스의 제작을 촉진하고, 또한 한글 전문용어(專門用語)와 이에 대응하는 영어(英語) 용어(用語) 및 일어(日語) 용어(用語)를 안내해 줌으로써 해외(海外) 데이터베이스 검색시(檢索時)에 편리한 검색(檢索) 툴로서 활용하는 데 목적(目的)이 있다. 과학기술분야(科學技術分野)에서 사용되고 있는 전문용어(專門用語)의 한글 용어, 영어(英語) 용어, 일어(日語) 용어 시소러스에 대한 대역(對譯) 데이터베이스를 구축한 것이다. 시소러스의 이론적인 배경을 고찰하였으며, 과학기술분야(科學技術分野) 전문용어(專門用語)의 수집은 일본과학기술정보(日本科學技術情報)센터가 1987년에 발행한 $\ulcorner$과학기술용어(科學技術用語) 시소러스 영일(英日) 리스트$\lrcorner$와 $\ulcorner$과학기술용어(科學技術用語) 시소러스 일영(日英) 리스트$\lrcorner$를 근거자료로 하여 일어(日語) 용어(用語) 및 영어(英語) 용어(用語)에 1 대(對) 1로 대응하는 한글 용어로 번역(飜譯)하였다. 과학기술용어(科學技術用語) 시소러스 대역(對譯) 데이터베이스에 수록된 한글 디스크립터는 38,318 용어, 한글 비디스크립터는 2,870용어, 영어(英語) 디스크립터는 38,318 용어, 영어(英語) 비디스크립터는 11,910 용어, 일어(日語) 디스크립터는 38,318 용어, 일어(日語) 디스크립터는 9,789 용어이다.
본 논문은 의미역 주석(Semantic Role Labeling) 자원인 FrameNet을 준구어 말뭉치인 드라마 대본에 주석하는 과정과 주석 결과에 대해 서술한다. 본 논문에서는 프레임 - 프레임 논항 구조의 주석 범위를 한 문장에서 여러 발화로 이루어진 장면 (Scene) 단위의 대본으로 확장하여 문장 내에서 생략된 프레임 논항(Null-Instantiated Frame Elements)을 장면 단위 대본 내의 다른 발화에서 복원하였다. 본 논문은 프레임 자동 분석기를 통해 동일한 드라마의 한국어, 영어 대본에 FrameNet 주석을 한 드라마 대본을 선발된 주석자에 의해 대상 어휘 적합성 평가, 프레임 적합성 평가, 생략된 프레임 논항 복원을 실시하고, 자동 주석된 대본과 주석자 작업 후의 대본 결과를 비교한 결과와 예시를 제시한다. 주석자가 자동 주석된 대본 중 총 2,641개 주석 (한국어 1,200개, 영어 1,461개)에 대하여 대상 어휘 적합성 평가를 실시하여 한국어 190개 (15.83%), 영어 226개 (15.47%)의 부적합 대상 어휘를 삭제하였다. 프레임 적합성 평가에서는 대상 어휘에 자동 주석된 프레임의 적합성을 평가하여 한국어 622개 (61.68%), 영어 473개 (38.22%)의 어휘에 대하여 새로운 프레임을 부여하였다. 생략된 프레임 논항을 복원한 결과 작업된 평균 프레임 논항 개수가 한국어 0.780개에서 2.519개, 영어 1.290개에서 2.253개로 증가하였다.
최근 딥러닝 기술이 발전하면서 이미지를 설명하는 캡션을 생성하는 모델 또한 발전하였다. 하지만 기존 이미지 캡션 모델은 대다수 영어로 구현되어있어 영어로 캡션을 생성하게 된다. 따라서 한국어 캡션을 생성하기 위해서는 영어 이미지 캡션 결과를 한국어로 번역하는 과정이 필요하다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 이미지 캡션 모델을 이용하여 한국어 캡션을 직접 생성하는 모델을 만들고자 한다. 이를 위해 이미지 캡션 모델 중 잘 알려진 Show, Attend and Tell 모델을 이용하였다. 학습에는 MS-COCO 데이터의 한국어 캡션 데이터셋을 이용하였다. 한국어 형태소 분석기를 이용하여 토큰을 만들고 캡션 모델을 재학습하여 한국어 캡션을 생성할 수 있었다. 만들어진 한국어 이미지 캡션 모델은 BLEU 스코어를 사용하여 평가하였다. 이때 BLEU 스코어를 사용하여 생성된 한국어 캡션과 영어 캡션의 성능을 평가함에 있어서 언어의 차이에 인한 결과 차이가 발생할 수 있으므로, 영어 이미지 캡션 생성 모델의 출력을 한국어로 번역하여 같은 언어로 모델을 평가한 후 최종 성능을 비교하였다. 평가 결과 한국어 이미지 캡션 생성 모델이 영어 이미지 캡션 생성 모델을 한국어로 번역한 결과보다 좋은 BLEU 스코어를 갖는 것을 확인할 수 있었다.
지난 호에서도 언급한 바와 같이 컴퓨터용어는 아직 순화단계에 있어 남한에서도 통일된 것이 없고, 같은 영어 낱말을 여러 가지로 사용하는 경우가 많다. 예로 「interrupt」를 정익사판 컴퓨터용어사전에는 「인터럽트」로 영어발음을 그대로 우리말로 표기한 반면, 다른 용어사전에서는 「가로채기」, 「개입중단」등으로 되어 있다. 현재 남한에서 발간 된 컴퓨터용어 관련자료로는 크라운사, 교학사, 대은사 및 정익사 발행의 컴퓨터용어사전과 하이텔 이용자 모임순화안, 서울대 뉴미디어통신공동연구소 HDTV용어사전, 한국과학기술원 인공지능연구센터안, 교육부 편수자료 등이 있고 1993년 1월에 발간된 문화체육부의 전산기 기본용어 순화시안이 최신 것이라 하겠다. 이곳에서는 주로 1990년 정익사에서 출판한 한국정보과학회편 「컴퓨터용어사전」과 1986년 북한의 과학, 백과사전 출판사에서 발간한 전웅편저「전자계산기프로그람용어사전」을 참조하여 비교하였고, 참고로 문화체육부에서 내어놓은 순화시안도 함께 병기하였다. 지면상 모든 용어를 비교한다는 것은 불가능하여 남한과 북한에서 서로 다르게 부르는 용어 중 일부분만을 다음 표에 나열한다.
본 연구는 질적 연구방법을 통해 한국 어머니들의 영어조기교육에 관한 신념을 분석하며, EFL 환경과 ESL 환경에 있는 어머니들의 영어조기교육에 관한 신념이 어떻게 다른지 분석함으로써 영어조기교육에 관한 어머니의 신념이 환경에 따라 어떠한 차이를 보이는지 비교하고자 한다. 영어를 제2언어로 사용하는 영어권 나라에 거주하는 한국 어머니와 한국에 거주하는 어머니의 신념을 비교하기 위해 미국과 한국에서 인구학적 배경이 비슷한 16명의 어머니를 선정하여 인터뷰하였다. 이들과의 인터뷰를 통해 각기 다른 환경에 거주하고 있는 두 그룹의 어머니들이 가지고 있는 영어조기교육에 관한 신념을 영어교육에 대한 동기, 교육방법, 제2외국어 습득을 중심으로 비교 분석하였다. 대체로 본 연구에 참여한 어머니들은 거주 지역에 상관없이 영어조기교육에 대해 긍정적 신념을 가지고 있었지만 교육시기에 대해서는 각기 다른 의견을 보였고, 영어교육의 목적은 학업적인 성취보다는 세계화된 시대를 살기위한 기본적이 의사소통 기술의 습득이라는 신념을 보였다. 반면, 한국에 거주하는 어머니들은 미국에 거주하는 어머니들에 비해서 가정에서 직접 자녀에게 영어를 가르치고자 하는 의지가 강했고, 미국에 거주하는 어머니들은 한국 거주 어머니들에 비해 문해 교육에 대한 관심도가 높고 실제적인 지도를 많이 행하고 있었다.
본 연구의 목적은 영어로 작성된 원자력과학공학 학술 논문에 나타나는 어휘다발을 담화기능에 따라 분류한 후, 분류된 어휘다발이 일반 학술 논문에 나타나는 어휘뭉치와 비교하여 어떤 특징을 나타내는지 분석하는데 있다. 이를 위해 원자력과학공학 논문의 텍스트를 수집하여 제작한 약 1백만 단어의 코퍼스에서 기능적 어휘 다발을 추출한 후 이를 75만 단어 크기의 일반 학술 논문 코퍼스에 나타난 어휘다발 분포와 빈도를 카이제곱 검정과 표준화 잔차를 사용하여 비교하였다. 그 결과 원자력과학공학 분야에서는 일반 학술 논문과 비교했을 때 저자태도와 관련한 어휘다발이 주로 사용되었고, 어휘다발 사용에 있어서는 다양성이 결여된 어휘다발 사용이 나타나 동일한 타입의 어휘다발을 '재사용'하는 모습을 보여주었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 원자력과학공학 학술목적영어 교육에 대한 교육적 함의와 후속연구의 방향에 관하여 제언하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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