학교 과학 수업은 그 실행 과정에서 이루어지는 수업 주체 상호간의 의사소통의 내용, 구조, 기능의 차이가 존재하기 때문에 과학 수업에 대한 이해를 위해서는 교수법적 실천 양태의 차이를 명료화하고, 수업의 사회적 상황을 구조적으로 기술하는 것이 필요하다. 과학 수업의 이러한 특징은 과학 수업의 언어에 대한 심층적인 분석을 통해 이해할 수 있다. 이를 위한 대안으로 이 연구에서는 Bernstein의 코드 이론을 도입하여 광물 단원에 대한 중학교 과학 수업 사례에 대하여 수업 담화 언어 코드를 분석하였다. 연구 사례의 수업 담화 장면 별로 담화의 맥락 및 담화 참여자에 대한 권력 관계를 나타내는 범주구분의 정도와, 담화 주체간의 위계적 관계 및 담화 주도에 대한 통제 수준에 다른 범주구성의 정도를 파악하여 담화 언어 코드를 규명하였다. 연구 결과, 광물 단원의 수업 담화 사례는 6가지 유형의 담화 언어 코드가 형성되어, 수업 담화의 측면에서 학생 중심 수업과 교사 중심 수업 사이에서 다양한 양상을 부이고 있었다. 담화 언어 코드이 변화 경향에 따라 과학수업 양태의 변화 양상은 '통제된 학생 중심성 유도 수업'에서 '지위적인 학생 중심성 허용 수업'으로, 그리고 '통제된 학생 참여 허용 수업'을 거쳐, '통제된 학생 중심성 촉진 수업'과 '학생 중심성 강화 수업'으로 다양하고 역동적인 과정을 보여주었다. 이를 통해 학생 중심성이 강화된 과학 수업을 위해서는 학생의 담화 주도가 보장되는 약한 담화적 통제와 담화 주체간의 약한 위계적 관계가 필요함을 알 수 있었다. 또한, 담화 언어 코드에 대한 교사의 자각이 구성주의 수업, 학생 중심 수업에 대한 교사의 지향과 맞물려 강화될 수 있다면, 학생 중심성이 강화된 수업의 실행이 가능해질 수 있음을 밝혔다.
이 연구의 목적은 과학 탐구활동에서 모둠 리더의 리더십 유형에 따른 언어적 상호작용의 특징과 리더가 지니고 있는 리더십 요소가 모둠의 언어적 상호작용에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 알아보는 것이다. 비전과 추진, 과제책임, 의사결정 세 가지 리더십 요소별로 모둠의 리더를 선정하여 과학탐구능력, 학업성취도평가의 항목으로 모둠원을 구성하여 과학탐구활동을 실시하면서 언어적 상호 작용을 분석하였다. 비전과 추진 모둠이 상대적으로 가장 많은 언어적 상호작용의 빈도수를 보였는데, 이는 리더 속에 내재되어있는 비전과 추진 리더십의 '비전'과 '자신감'의 요소가 영향을 주었기 때문이다. 세 모둠 모두 과제해결과 관련하여 인지적 측면이 정의적 측면 언어적 상호작용보다 많았다. 인지적 측면의 언어적 상호작용에서는 실험 현상과 관련하여 낮은 수준의 언어적 상호작용이 대다수였고, 상위수준의 언어적 상호작용은 적은 빈도수로 일어났다. 정의적 측면에서는 행동참여가 분위기조절보다 더 많은 빈도수를 보였다. 이는 모둠에서 분위기 조절보다는 과제 해결을 위한 모둠원의 행동 제어와 관련된 상호작용이 많았기 때문이다.
본 연구는 거시적 빅데이터 인문학과 미시적 언어 텍스트 검색 시스템을 구축하고, 이를 통해서 언어를 통한 문화의 역동적 변화를 시간적 순서에 따라 살펴보고자 한다. 연구의 최종적인 목표는 문화도 생물체처럼 변화하는 존재라 여기고 그 구성요소들을 연구한다는 뜻인 '문화체학(文化體學; Culturomics)'과 같은 '인문학 + 정보과학 + 사회과학' 등등의 다학문간의 융합적 연구에 있다. 이 시스템을 통해서 인류 역사의 기록인 텍스트 빅데이터를 통한 인문학적 성찰을 시각화하고 있다. 이러한 구글의 업적은 인문학과 정보기술의 융합을 통해서 인문학 자체의 지평을 넓히고, 사회과학을 변형시키고, 산업과 상아탑 사이의 관계를 재조정하는데 있다.
신경망 기계 번역(Neural Machine Translation)은 주로 지도 학습(Supervised learning)을 이용한 End-to-end 방식의 연구가 이루어지고 있다. 그러나 지도 학습 방법은 데이터가 부족한 경우에는 낮은 성능을 보이기 때문에 BERT와 같은 대량의 단일 언어 데이터로 사전학습(Pre-training)을 한 후에 미세조정(Finetuning)을 하는 Transfer learning 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 최근에 발표된 MASS 모델은 언어 생성 작업을 위한 사전학습 방법을 통해 기계 번역과 문서 요약에서 높은 성능을 보였다. 본 논문에서는 영어-한국어 기계 번역 성능 향상을 위해 MASS 모델을 신경망 기계 번역에 적용하였다. 실험 결과 MASS 모델을 이용한 영어-한국어 기계 번역 모델의 성능이 기존 모델들보다 좋은 성능을 보였다.
상호참조해결은 자연언어 문서 내에서 같은 개체를 나타내는 언급들을 연결하는 문제다. 대명사, 지시 관형사, 축약어, 동음이의어와 같은 언급들의 상호참조를 해결함으로써, 다양한 자연언어 처리 문제의 성능 향상에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 현재 영어권 상호참조해결에서 좋은 성능을 내고 있는 BERT 기반 상호참조해결 모델에 한국어 데이터 셋를 적용시키고 표층형을 이용한 규칙을 추가했다. 본 논문의 모델과 기존의 모델들을 실험하여 성능을 비교하였다. 기존의 연구들과는 다르게 적은 특질로 정밀도 73.59%, 재현율 71.1%, CoNLL F1-score 72.31%의 성능을 보였다. 모델들의 결과를 분석하여 BERT 기반의 모델이 다양한 특질을 사용한 기존 딥러닝 모델에 비해 문맥적 요소를 잘 파악하는 것을 확인했다.
현대적인 소프트웨어들은 모듈성과 확장성을 강조하고 있으며, 프로그래밍 언어와 컴파일러에서도 확장성에 관한 연구들이 수행되고 있다. 본 논문에서 소개하는 Argos 언어는 플러그인 언어라는 개념을 이용해서 언어와 컴파일러를 확장할 수 있는 방법을 제공한다. Argos에서 플러그인 언어는 클래스의 메소드를 정의하기 위해서 사용되며, 플러그인 언어 처리기는 동적으로 추가 및 교체될 수 있는 특징을 가지고 있다. Argos에서 플러그인 언어는 멀티패러다임 프로그래밍과 도메인 특정 언어를 지원하기 위해서 사용될 수 있다.
과학교육과정에서 과학의 본성은 교육의 중심에 있었으며, 특히 과학영재교육에서의 중요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 과학영재들의 과학의 본성에 대한 개념구조가 어떻게 형성되어있는지의 연구는 많지 않다. 이 연구에서는 언어 네트워크 분석법을 통해 중학교 과학영재의 사실, 가설, 이론, 법칙 그리고 과학적인 것의 의미에 대한 이들의 인식을 탐색하는 것을 목표로 하였다. 연구 목적 달성을 위해 개방형 검사지에서 얻은 응답들을 언어 네트워크 분석법을 통해 분석하였다. 연구 참여자들의 총 110명의 대학부설 과학영재교육원 소속 중학교 과학영재들이 연구에 참여하였으며 이들의 응답에 의해 5가지의 언어 네트워크를 얻었다. 네트워크 분석결과 이들이 인식하고 있는 사실은 증명여부와 실제성 문제, 가설은 잠정성과 불확실성, 이론은 실험에 의해 증명된 가설이라는 통념, 법칙은 절대성과 권위를 상징하는 언어들, 과학적인 것은 사실근거, 증명 가능여부, 정확하고 논리적인 이론체계 동반을 가장 중요한 인식의 핵으로 하고 있었다. 통합네트워크 분석결과, 연구에 참여한 중학교 과학영재들은 절대주의적이고 논리-실증주의적인 과학관을 형성하고 있는 것을 알 수 있었다. 이 연구에 활용된 언어 네트워크 분석법은 학습자의 보이지 않는 특정 내용을 어떤 방식으로 인식하여 개념구조를 형성하고 있는지 시각화하고, 학습자 개개인 및 지식별 통합적 정신모형을 구축하는데 유용할 것으로 기대된다.
본 연구는 과학적 소양은 과학적 지식의 획득과 과학적 담화에 참여할 수 있는 언어적 능력을 통하여 길러진다는 전제하에 대기 중의 물의 상태변화에 관한 학생 글에서 나타나는 의미관계와 과학 언어적 특징을 알아보았다. 중학교 3학년 학생 67명이 참여하여 일상생활에서 흔히 경험할 수 있는 현상과 학교과학교육에서 체계적으로 배우는 현상 에 관한 두 개의 서술형 문항에 대한 글을 작성하였다. 연구의 결과 학생들은 '이슬점' 같은 생소한 용어뿐만 아니라 '수증기', '김' 등과 같은 친숙한 용어에 대해서도 잘못된 의미관계를 형성하고 있었고, 학교과학 교육보다 일상의 경험에서 형성된 지식에서 옳은 의미관계와 잘못된 의미관계 모두 더 많이 나타났다. 일상의 과학적 현상에 대해서는 행위와 절차를 중심으로 한 서술 양상이, 학교 교육에 의해 접하게 된 현상에 대해서는 전문용어와 명사구의 사용 양상이 보였다. 본 연구를 통하여 경험에 기초한 자발적 과정은 풍부한 의미관계 형성에, 형식적이고 이론적인 과정은 명사화를 중심으로 한 전문적이고 추상적인 서술의 측면에서 과학적 언어 능력 발달에 기여함을 알 수 있었다.
탑재소프트웨어는 위성의 자세, 전력, 열 제어를 담당하는 소프트웨어로서 위성의 탑재컴퓨터 상에서 실행된다. 탑재소프트웨어는 추력기, 배터리, 온도조절장치와 같은 위성의 하드웨어 장치를 자치적으로 관리한다. 지상에서 위성을 운영할 수 있도록 탑재소프트웨어는 지상으로부터 명령을 받아서 처리하고, 위성의 텔레메트리 데이터를 지상으로 전송한다. 위성의 탑재소프트웨어를 프로그래밍하기 위하여 C 언어와 ADA 언어가 주로 사용된다. 이 논문에서는 소프트웨어 디자인과 하위레벨 프로그래밍 관점에서 C 언어와 ADA 언어를 비교 분석한다. 프로그래밍언어는 소프트웨어 디자인과 불가분의 관계에 있다. 이 논문은 프로그래밍언어와 함께 다목적실용위성과 통신해양기상위성의 소프트웨어 디자인을 소개한다. 다목적실용위성의 탑재소프트웨어는 절차 지향언어인 C로 작성되었으며, 함수 호출을 기반으로 설계되었다. 통신해양기상위성의 경우, 객체지향언어인 ADA로 작성되었으며, HOOD(Hierarchical Object-Oriented Design) 기법에 따라 모델링되었다. 탑재소프트웨어 프로그래밍언어는 위성의 탑재 하드웨어와 직접적으로 상호작용하도록 요구된다. 이 논문은 C와 ADA 언어가 메모리주소 및 로우 스토리지를 다루는 방법을 보여준다.
본 연구는 언어재활실습 여부에 따른 예비언어재활사 역량에 대해 알아보고 예비언어재활사 지도에 있어 기초자료로 활용하는 데 목적이 있다. 예비언어재활사 역량은 직무, 지식, 기술, 언어 영역으로 구성하였으며 언어 영역은 의미, 형태, 화용으로 하위영역을 구분하여 총 36문항의 설문지를 구성하였다. 설문지는 언어치료전공 학생으로 총105부의 설문지를 회수하였다. 실습 여부에 따른 예비언어재활사 역량을 분석하기 위해 t-검정, Pearson 상관분석, 단순회귀분석을 실시하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 역량 영역의 지식, 직무, 기술, 그리고 언어의 모든 영역에서 집단 간 유의한 차이가 나타났다. 둘째, 역량과 언어 하위영역 간 매우 강한 상관관계를 보였다. 셋째, 역량 하위영역과 언어 영역에 유의한 설명력을 보이며 예비언어재활사 역량에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 예비언어재활사의 역량을 높이기 위해 언어 요소에 대한 이론적인 지식이 기반이 되어야 하며, 이론이 예비언어재활사 역량에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 예비언어재활사의 역량 향상과 전문적인 언어재활사 양성 및 이론을 기반으로 한 효율적인 교수법의 근거 자료로 의미 있게 사용될 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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