1. 외국어로서의 영어 교육에 있어서 발음 지도는 어느 정도의 영어 수준에 도달하기를 기다릴 필요없이 가능한 한 저학년에서부터 직접 지도되어야 한다. 즉 영어 교육은 영어 발음 교육부터 시작되는 것이 가장 바람직하다. 어느 정도의 수준 높은 문법 이론을 알고 있는 (대)학생들이라도 발음에 관한 한 많은 연습이 요구되는 경우가 흔히 있다. 바꿔 말하면 이러한 학생들은 그들이 갖고 있는 문법 지식만큼 발음에 대한 적극적인 구사력도 당연히 발휘할 수 있어야할 것이다. 영어 교육을 강조할 때 문장 구조와 어휘 교육이 중요시된다면 발음 또한 조기 교육 단계부터 영어 교육 프로그램의 필수불가결한 요소로 인식되어야 한다. 그렇다면 제일 처음 무엇을 어떻게 시작 해야할 것인가\ulcorner 흔히 음소(phoneme)라는 말의 최소 단위부터 시작하여 자음군(consonant cluster)과 같은 음 결합체를 가르친 다음 단어 강세(word stress)를 다루며, 마지막으로 문장 강세(sentence stress), 리듬(rhythm), 억양(intonation) 등을 포함함 이음말(connected speech)을 가르치는 순서가 될 수 있을 것이다. 그러나 이러한 방법이 이론상 논리적이긴 하지만 실제로 영어를 외국어로 배우는 우리 학생들에게는 얼마나 효과를 거둘 수 있는지 매우 의심스렵다. 오히려 가장 유익한 순서는 기본 억양 과 같은 적절한 표현과 함께 주어진 화맥 속에서의 의미 있는 문장 강세를 가르치고 그 다음에 그에 수반되는 중요한 소리의 발음을 지적해 주는 것이다. 예를 들면 Give it to him과 같은 구조를 교사가 구두로 제시할 때 단어 하나 하나를 강조한 나머지 너무 천천히 말하게 되면 전체 문장의 발음을 오히려 어렵게 만들어버린다. 중요한 것 은 기본 의사소통에 필요한 부분에 초점을 맞추는 일이다. 개별 단어에 부수되는 문제점은 '보충 지도'(remedial teaching)로 교정이 가능하다. 2. 우리의 초등학교 영어 교육의 현황을 고려할 때 비록 발음 지도가 쉬운 일은 아니지만 미래 지향적 결과를 기대할 때 우선 두 가지를 생각할 수 있다. 첫째로 현재의 교육대학교의 교사양성에 있어서 영어교육의 교과과정을 염두에 두지 않을 수 없다. 1981년도부터 교육대학교가 4년제가 명실공히 영어과로 운영되기는 수년밖에 되지 않는 실정이다. 현재의 교과과정도 현장에서 영어교육을 담당하기에는 불충분할 뿐만 아니라 영어발음에 관한 뚜렷한 과정이 없는 실정이다. 혼히 외국인 강사가 담당하는 이른바 영어회화 시간이 곧 발음 시간도 될 수 있다고 생각하기 쉬우나 이것은 전적으로 별개의 문제이다. 따라서 체계적인 발음 교육을 할 수 있는 교과과정이 되기를 바란다. 3. 앞에서 언급했듯이 4년제 이전에 졸업한 현직 교사들은 재학 중 영어 발음에 관한 지도를 받아본 적이 없다. 여기서 중요한 것은 이들 교사들에게 적절하고도 충분한 발음 교육을 시켜야 하는 연수 과정이다. 소리로 듣고 말해야 하는 초둥 영어 교육에 서 교사의 발음에 관한 지식은 그 중요성을 아무리 과대평가해도 지나치지 않을 것이다. 문제는 연수 내용이다. 적어도 현재까지 실시되어 온 초둥영어교육 담당자 연수 교과목 내용은 핵심을 찾기 힘들 정도로 교파목이 다양하고 산만하다. 따라서 예를 들면 영어발음 지도에 관한 과목도 마지못해 끼워 넣는 식의 과목 배정이다. 여기에 고작 할당된 시간은 많아야 4시간 정도이다. 대학에서 한 학기에도 부족한 영어 발음을 아 무런 배경 지식도 없는 초등 교사들에게 4시간 동안 무엇을 어떻게 가르칠 것인가\ulcorner
자연언어 처리에 있어 문장의 성분 구조를 파악하는 통사적 해석에서는 애매성 있는 결과가 많이 생성된다. 한국어의 경우 어순 등의 통사적 특성뿐 아니라 상황과 의미, 문맥이 문장의 분석에 더 중요한 역할을 하기 때문에 문맥 자유 문법에 의한 접근 방법만으로는 중의적 구조의 해결이 어렵다. 이는 또한 의미 분석시 애매성을 증가시키는 원인이 된다. 이러한 통사적, 의미적 중의성 해결을 위해 용언 중심의 하위범주화 사전을 구축하였다. 본 논문에서는 용언에 따라 제한될 수 있는 하위범주 패턴을 정의하고 패턴에 따라 하위범주 사전을 구축하였다. 하위범주화 사전에는 명사의 시소러스와 정합하여 보어를 선택 제한(Selectional Restriction)할 수 있도록 용언과 명사와의 의미적 연어 관계에 따라 의미마커를 부여했다. 말뭉치를 통해 수집된 용언 12,000여개를 대상으로 25,000여개의 하위범주 패턴을 구축하였고 이렇게 구축한 하위범주화 사전이 120,000여 명사에 대한 의미를 갖고 있는 계층 시소러스 의미 사전과 연동하도록 하였다. 또한 논문에서 구현된 하위범주화 사전이 구문과 어휘의 중의성을 어느 정도 해소하는지 확인하기 위해 반자동적으로 의미 태깅(Sense Tagging)된 2만여 문장의 말뭉치를 통해 검증 작업을 수행하고, 의존관계와 어휘의 의미를 포함하고 있는 말뭉치에 하위범주 패턴이 어느정도 정합되는지를 분석하여, 하위범주 패턴과 말뭉치의 의존관계만 일치하는 경우와 어휘의 의미까지 일치하는 경우에 대해 평가한다. 이 과정에서 하위범주 패턴에 대한 빈도 정보나, 연어 정보를 수집하여 데이터베이스에 포함시키고, 각 의미역과 용언의 통계적 공기 정보 등을 추출하는 방법도 제시하고자 한다.을 입증하였다.적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract
정보 검색 시스템에서 문서의 내용을 대표하는 용어를 추출하거나 정보 추출 및 텍스트 마이닝에서 특정 정보만을 추출하려면 고유명사에 대한 대용어 문제가 해결되어야 한다. 대용어 해소 문제는 인칭 명사에 대한 대명사의 선행사 결정 문제가 대표적이다. 본 논문에서는 한국어에서 문서의 내용을 보다 정확히 분석하기 위해 3인칭 대명사 “그/그녀/그들/그녀들”의 선행사를 결정하는 방법을 제안한다. 일반적으로 3인칭 대명사의 선행사는 현재 문장 또는 이전 문장의 주어인 경우가 많고, 또한 3인칭 대명사가 2회 이상 반복되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 특성을 이용하여 현재 문장과 이전 문장에 출현한 인칭 명사들 중에서 선행사로 사용되는 경우를 조사하여 선행사 결정 규칙을 발견하였다. 이 경험 규칙은 3인칭 대명사의 격에 따라 조금씩 달라지기 때문에 대명사의 격에 따라 주격, 목적격, 소유격으로 구분하여 기술하였다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 신문 기사의 정치 관련 문서에서 대명사의 격에 따라 100개씩 총 300개의 실험 대상을 선정하였으며, 실험 결과로 3인칭 대명사의 선행사 결정 정확도는 재현율이 79.0%, 정확률이 86.8%로 나타났다.
대표적인 웹 문서의 표준인 XML은 문서의 구조와 내용을 기술하기 위해 태그로 이루어진 문법 구조를 갖는다. XML 문서 작성자는 XML 문서 작성 중 해당 XML DTD(Document Type Definition)에 문법적으로 올바르지 않은 문장을 입력할 수 있다. 즉, 일반적인 텍스트 에디터 환경에서 XML 문서에 입력되는 내용과 태그의 쌍은 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 문법적으로 불완전한 문장 입력은 사용자의 계속적인 편집 상태를 종료하고, 정상적인 파싱을 보장하지 않는 원인이 된다. XML 문서를 작성하는 과정에서 문법적으로 불완전한 문장 입력은 정상적인 파싱을 보장하지 않는다. 따라서, 에디터가 문법적으로 빠져있는 부분의 심볼이 무엇인지 정확히 인식 가능하고, 주어진 문법에 따라 부분적인 파스트리를 완성한다면, 사용자의 프로그래밍 편집 상태를 종료하지 않고 계속적인 편집과 성공적인 파싱을 보장할 수 있을 것이다. 본 논문은 XML 문서 편집기에 사용될 수 있는 XML 파서가 문법적으로 불충분한 문장의 입력에 대해 문법에 따라 빠진 부분을 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스트리를 완성함으로써 사용자에게 성공적인 XML 문서 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있다. 또한, 사용자는 불완전 입력에 대해 일반적인 에러 처리에 따른 편집 중단 없이 계속적인 문서 파싱 을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.
최근 의료 현장은 전자의무기록, 전자건강기록 등의 의료 기록을 전산화하여 저장하고 관리하는 시스템이 의무적으로 적용되거나 전체 의료 현장에 보급되어 환자 개개인의 과거 의료 기록을 추가적인 의료 행위에 활용하고 있다. 그러나 일반적인 의료 문진 및 상담 간 발생하는 의료진과 환자 간의 대화는 별도로 기록되거나 저장되지 않고 있어 추가적인 환자의 주요 정보는 효율적으로 활용되지 못하고 있다. 이에 따라, 의료 문진 현장에서 발생하는 의료진과 환자와의 대화를 저장하고 이를 텍스트 데이터로 변환하여 주요한 문진 내용만 자동으로 추출, 요약하여 정보화하는 음성인식과 자연어 처리 딥러닝을 통한 의료상담 요약문을 자동으로 생성하는 전자의무기록 시스템을 제안한다. 본 시스템은 의료 종사자와 환자의 의료 상담 내용의 인식과정을 거쳐서 텍스트 정보를 획득한다. 이렇게 획득된 텍스트를 복수의 문장으로 구분하고, 생성된 문장에 포함된 복수 키워드의 중요도를 산출한다. 산출된 중요도를 기반으로 복수의 문장에 순위를 매기고, 순위를 기반으로 문장들을 요약하여 최종 전자의무기록 데이터를 생성한다. 제안하는 시스템 성능은 정량적 분석을 통하여 우수함을 확인한다.
나는 이 글에서 비트겐슈타인이 프레게의 의미 이론을 어떻게 비판했는지를 살펴보고자 한다. 프레게의 의미 이론은 뜻-지시체 이론으로 요약된다. 프레게는 모든 언어적 표현에 대해 뜻과 지시체를 구분한다. 특히 그는 문장도 뜻과 지시체를 지닌다고 간주한다. 그런데 이러한 구분은 소위 동일성 문장 문제로부터 제기된 것이다. "논고"의 "근본 사상"은 프레게의 뜻-지시체 이론에 대한 직접적인 비판의 단초이다. 즉 한 문장의 지시체는 진리치이며 진리치는 (프레게의 의미에서) "대상 자체"라는 생각에 대한 공격이다. 비트겐슈타인에 따르면 그러한 대상은 실재하는 것이 아니며, 그림 이론에 따르면 이름과 명제의 기능은 근원적으로 상이하다. 그런데 프레게의 입장에서는 이러한 비판이 불충분하다고 정당하게 응수할 수 있다. 요컨대 프레게의 "뜻", "지시체" 등은 모두 전문 용어인 것이다. 그리하여 비트겐슈타인의 결정적인 비판은 프레게의 이론 체계의 논리적 허점을 추궁하는 것으로 이루어진다. 프레게가 한 문장의 뜻과 지시체를 도입하는 또 다른 경로가 있다. 그는 "개념 표기법"에서는 판단선과 내용선에 대한 논의에서, 그리고 "함수와 개념" 이후에는 판 단선과 수평선에 대한 논의에서 한 문장의 뜻과 지시체를 다룬다. 비트겐슈타인은 바로 이러한 프레게의 규정에 의해서는 복합 문장의 뜻은 결코 해명될 수 없다고 비판한다.
본 연구는 문장제를 표상하는 능력의 신장을 목적으로, 문장제를 시각적 스키마의 형태로 유형화하여 학생들에게 제시하는 스키마 기반 프로그램을 구성하고 그 효과성을 검증하고자 하였다. 초등학교 2학년 60명 학생들을 실험조건과 비교조건에 무선배치하고 초등학교 2학년 수학-가 두 개 단원의 내용을 정하여 실험조건에는 시각적 스키마 기반 프로그램(Visual Schema Based Program)을 제시하고 비교조건에는 현교육현장에서 활용되는 교사용 지도서에 근거하여 다이어그램이나 그래프와 같은 문제해결 전략을 제시하는 수업을 실시하였다. 프로그램 효과를 검증하기 위해 사전 검사를 공변인으로 하는 일원 공변량분석(Oneway ANCOVA)을 실시한 결과 스키마 조건의 학생들이 유의미하게 높은 문제해결력을 보여주었으며 이와 같은 결과는 사전 및 사후검사에서 사용된 문장제의 난이도를 고려했을 때 더욱 두드러지는 차이를 보여주었다. 더 나아가서 실험조건에 있는 학생들이 스키마를 사용하는 빈도와 문제에서 요구되는 스키마를 얼마나 정확하게 활용했는지에 따라 문제해결능력에 관계가 있는 지 분석한 결과 도구의 사용빈도와는 .50, 그리고 도구 사용의 정확성과 는 .58의 높은 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 문제의 표상과 문장제 해결이 서로 높은 관계가 있으며 스키마 기반 프로그램이 문제의 표상능력을 높이며 문제해결력 향상에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 보여준다.
인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 전쟁 (AI-enabled warfare)가 미래전의 핵심이 될 것으로 예상한다. 자연어 처리 기술은 이러한 AI 기술의 핵심 기술로 지휘관 및 참모들이 자연어로 작성된 보고서, 정보 및 첩보를 일일이 열어확인하는 부담을 줄이는데 획기적으로 기여할 수 있다. 본 논문에서는 지휘관 및 참모의 정보 처리 부담을 줄이고 신속한 지휘결심을 지원하기 위해 언어 모델 기반의 다출처 정보 통합 (Language model-based Multi-source Information Integration, LAMII) 프레임워크를 제안한다. 제안된 LAMII 프레임워크는 자기지도 학습법을 활용한 언어 모델에 기반한 표현학습과 오토인코더를 활용한 문서 통합의 핵심 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 자기지도 학습 기법을 활용하여 구조적으로 이질적인 두 문장간의 유사 관계를 식별할 수 있는 표현학습을 수행한다. 두 번째 단계에서는, 앞서 학습된 모델을 활용하여 다출처로부터 비슷한 내용 혹은 토픽을 함양하는 문서들을 발견하고 이들을 통합한다. 이 때, 중복되는 문장을 제거하기 위해 오토인코더를 활용하여 문장의 중복성을 측정한다. 본 논문의 우수성을 입증하기 위해, 우리는 언어모델들과 이의 성능을 평가할 때 활용되는 대표적인 벤치마크 셋들을 함께 활용하여 이질적인 문장간의 유사 관계를 예측의 비교 실험하였다. 실험 결과, 제안된 LAMII 프레임워크가 다른 언어 모델에 비하여 이질적인 문장 구조간의 유사 관계를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.
본 연구는 기능어인 관사 및 1음절 내용어 명사로 구성된 명사구 내 두 단어의 모음 길이 비율과 영어 능숙도 사이의 상관관계를 밝히는 데 목적이 있다. 영어와 한국어 발음에 있어서 대표적 차이 중 하나는 발음상의 리듬이라는 특정적인 요소가 규칙적으로 나타나는지 여부이다. 특히 영어 발화시 내용어는 기능어 대비 상대적으로 더 두드러진(prominent) 소리를 가지게 되는데 이는 영어에서 내용어의 경우 강세를 갖게 되나 기능어의 경우 그 강세가 미비하거나 강세를 갖지 않기 때문이다. 따라서 영어의 내용어 단어 내 모음은 기능어 단어의 모음보다 길게 발음되며, 더 큰 소리로 발화되며, 더 높은 소리를 가지고 리듬을 만들어 내게 된다. 이를 근거로 본 연구에서는 내용어 내 강세를 갖는 모음과 기능어 내 강세를 갖지 않는 모음의 길이 차이에 초점을 두고 유창성이 평가된 L2 영어 음성 코퍼스(Rated K-SEC) 중 한국인 초등학생이 발화한 879(원어민 발화 20개 포함)개의 문장 내 명사구 음성 파일을 연구자료로 사용하였다. 이 879개의 문장은 영어 유창성 평가에 따라 4개의 등급으로 각각 재분류되었으며 이들 문장안에 들어 있는 명사구 내의 관사의 모음 길이와 명사의 모음 길이를 확인하고 그 비율을 측정하였다. 분석 결과 관사 모음 대비 명사 모음 길이 비율은 영어 능숙도와 양의 상관관계를 갖는 것을 확인하였다[Advanced(2.453)>Intermediate High(1.26)>Intermediate Low(1.034)>Novice(0.857)]. 또한 각 능숙도 그룹 간 내용어-기능어 간 모음 길이의 차이 및 그 비율의 차이가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(p< .001). 이는 한국인 화자의 경우 영어 유창성이 높아질수록 영어 단어 발화 시 명사구 내의 기능어인 관사 모음보다 내용어인 명사 모음을 통계적으로 유의하게 더 길게 발화한다는 것을 의미한다.
현재, 전자메일을 정보전달의 수단이나 광고등의 목적으로 많이 이용하게 되면서, 메일 수신자는 원치 않는 상업적 광고, 불필요한 정보등의 스팸메일을 여과 없이 수신하게 되는 경우가 많아졌다. 이로 인하여 업무효율성 감퇴, 시간 낭비, 자원 낭비 등의 많은 문제점을 야기시키고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 기존의 메일 필터링 시스템들은 송신자의 주소나 도메인, 제목 등의 메일 헤더정보만을 이용하거나, 사용자가 정의한 문장이 본문 내용에 나타날 때 필터링하는 방식들이 주류를 이루고 있다. 그러나 이러한 방식들은 메일의 내용에 대한 근본적인 필터링이 불가능하다. 본 논문에서는 메일의 내용을 파악하기 위해 메일의 내용을 대표할 수 있는 체언정보를 추출하여, 카이제곱 통계량 공식을 통해 단어 가중치를 부여하고, 이를 문서분류를 위한 로그단어 빈도 가중치 공식에 적용하여 스팸메일을 필터링하는 방식을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 실험한 결과, 스팸메일을 필터링하는데 84.61%의 재현율과 83.01%의 정확율을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.