• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1154-1157
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• 2008

오늘날은 실용성 있는 생활 영어교육이 절실히 필요한 시대로서 영어 교육은 무엇보다도 의사소통 능력 개발에 중점을 두고 있다. 영어 학습을 시작하는 초기 학습자 단계에서 가장 우선적으로 직면하게 되는 것이 바로 어휘 학습이다. 기존 영어 단어 학습 시스템은 학습자에게 지나치게 많은 단어들을 단순한 방법을 통해서 학습하게 함으로써 심리적 부담을 주고 있다. 심리언어학에서는 언어 이해의 과정이 단순히 제시된 것을 그대로 받아들이는 수용의 과정이 아니라 학습자가 이미 보유한 경험과 개념을 근거로 활성망의 확산을 통해 적절한 관계를 찾는 역동적·능동적 과정이라는 이론이 있다. 본 논문에서는 언어 학습 이론을 바탕으로 단어들 사이의 관계를 부각시킴으로써 추론과 기억에 도움을 주는 영어 단어 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 단어들 간의 관계를 정의한 단어 관계 망을 중심으로 단어 학습 순서를 결정할 수 있고, 이미지 및 게임 기능을 지원하여 단어학습의 흥미를 유발하는 특징이 있다. 본 학습시스템을 실제 단어 학습에 적용해 본 결과 학습자들의 만족도가 높았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.966-968
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• 2015

온라인 교육이 지속적으로 발전하면서 학습자 수도 빠르게 증가하고 있다. 동영상 콘텐츠기반의 단방향적인 지직전달 방식인 온라인 학습에서는 학습자의 주의집중 여부가 학습 효과 및 학습 전략에 있어서 중요한 요인이다. 하지만 이에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문은 온라인 교육에서 학습자의 주의집중을 판단할 수 있는 시스템의 주의집중 판단 단어 자동생성 모델을 설계하고 제안하였다. 학습자가 동영상 콘텐츠를 시청하면 시청중인 콘텐츠의 단어와 기존에 학습했던 모든 콘텐츠의 단어를 호출하여 단어별 가중치 값을 계산하고 상위 단어들을 주의집중 판단 단어 셋으로 자동 생성한다. 생성된 주의집중 판단 단어 셋은 주의집중 판단 시스템에서 적용되어 학습자들이 동영상 콘텐츠에 단어가 노출되었는지 아닌지를 판단함으로써 학습자의 주의집중 여부를 빠르게 판단할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.19-21
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• 2010

컴퓨터 성능의 급속한 발전으로 언어 학습에 컴퓨터를 이용하려는 시도는 이제 새로운 언어 교수법 차원으로 발전하는 실정이다. 이에 따라 컴퓨터를 이용한 학습이 더욱 강조되면서, 많은 학습 프로그램이 개발되고 있다. 그러나, 기존 영어 단어 학습 시스템은 학습자에게 지나치게 많은 단어들을 단순한 방법을 통해서 학습하게 함으로써 심리적 부담을 주고 있다. 심리언어학에서는 언어 이해의 과정이 단순히 제시된 것을 그대로 받아들이는 수용의 과정이 아니라 학습자가 이미 보유한 경험과 개념을 근거로 활성망의 확산을 통해 적절한 관계를 찾는 역동적 능동적 과정이라는 이론이 있다. 본 논문에서는 언어 학습 이론을 바탕으로 단어들 사이의 관계를 부각시킴으로써 추론과 기억에 도움을 주는 영어 단어 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 단어들 간의 관계를 정의한 단어 관계 망을 중심으로 단어 학습 순서를 결정할 수 있고, 이미지 및 게임 기능을 지원하여 단어학습의 흥미를 유발하는 특징이 있다.

• 인지과학
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• 제27권3호
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• pp.421-439
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• 2016

새로운 한자합성어의 학습에서 의미 투명성의 효과를 행동 실험과 ERP 실험을 통해 조사하였다. 참가자들은 구성형태소와 단어 의미의 관계가 투명한 조건(=투명 신단어)과 불투명한 조건(=불투명 신단어)에서 3회기에 걸쳐 새로운 단어-의미쌍을 학습하였다. 학습 단계에서는 자기 조절 의미 학습 시간과 ERP를 측정하고, 검사 단계에서는 학습한 단어에 대한 어휘판단시간과 의미 회상 점수를 측정하였다. 의미 학습 시간, 어휘판단, 의미 회상 검사 모두에서 의미 투명성의 효과가 유의하게 나타났다. 투명 신단어의 경우, 불투명 신단어에 비해 의미 학습 시간이 더 짧았음에도 불구하고, 어휘판단이 더 정확하고 빨랐으며, 의미 회상 검사 수행이 더 좋았다. 의미 투명성 효과는 ERP의 N400 성분의 진폭에서도 나타났다. 단어 의미가 투명한 조건에 비해 불투명한 조건에서의 N400 진폭이 더 컸다. 본 연구의 결과는 단어 재인 연구에서 발견된 의미 투명성 효과가 단어 학습에서도 나타남을 보여주며, 이는 단어 학습에서 형태소 정보가 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.247-250
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• 2009

본 실험에서는 단어회상이 영어어휘 학습에 미치는 영향을 살펴보기 위해 160개 단어 쌍에 대해 어휘학습을 실시하였다. 세 종류의 어휘 학습 방법(교대학습, 반복검사, 반복학습)을 채택하여 학습을 실시하였으며 학습 1주일 후 160개 단어 쌍에 대해 지연회상검사를 실행하였다. 그 결과 세 종류의 어휘 학습 방법 중 단어회상을 강조한 두 개의 어휘 학습 방법에서 그렇지 않은 조건에 비해 유의미하게 좋은 지연회상률을 보였다. 또한 실험 참가자를 대상으로 선호하는 학습 방법에 대해 설문조사를 실시한 결과 63.5%의 설문 응답자가 한 번 학습한 것에 대해 스스로 시행하는 회상 검사를 선호하였다. 그러나 자가검증을 통한 회상 검사 자체가 효과적인 학습 방법이라고는 생각하지 않는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.391-394
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• 2021

최근 딥러닝(Deep Learning)을 활용하여 텍스트로 표현된 단어나 문장의 의미를 파악하기 위한 다양한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 하지만, 딥러닝을 통해 특정 도메인에서 사용되는 언어를 이해하기 위해서는 해당 도메인의 충분한 데이터에 대해 오랜 시간 학습이 수행되어야 한다는 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하고자, 최근에는 방대한 양의 데이터에 대한 학습 결과인 사전 학습 언어 모델(Pre-trained Language Model)을 다른 도메인의 학습에 적용하는 방법이 딥러닝 연구에서 많이 사용되고 있다. 이들 접근법은 사전 학습을 통해 단어의 일반적인 의미를 학습하고, 이후에 단어가 특정 도메인에서 갖는 의미를 파악하기 위해 추가적인 학습을 진행한다. 추가 학습에는 일반적으로 대표적인 사전 학습 언어 모델인 BERT의 MLM(Masked Language Model)이 다시 사용되며, 마스크(Mask) 되지 않은 단어들의 의미로부터 마스크 된 단어의 의미를 추론하는 형태로 학습이 이루어진다. 따라서 사전 학습을 통해 의미가 파악되어 있는 단어들이 마스크 되지 않고, 신조어와 같이 의미가 알려져 있지 않은 단어들이 마스크 되는 비율이 높을수록 단어 의미의 학습이 정확하게 이루어지게 된다. 하지만 기존의 MLM은 무작위로 마스크 대상 단어를 선정하므로, 사전 학습을 통해 의미가 파악된 단어와 사전 학습에 포함되지 않아 의미 파악이 이루어지지 않은 신조어가 별도의 구분 없이 마스크에 포함된다. 따라서 본 연구에서는 사전 학습에 포함되지 않았던 신조어에 대해서만 집중적으로 마스킹(Masking)을 수행하는 방안을 제시한다. 이를 통해 신조어의 의미 학습이 더욱 정확하게 이루어질 수 있고, 궁극적으로 이러한 학습 결과를 활용한 후속 분석의 품질도 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다. 영화 정보 제공 사이트인 N사로부터 영화 댓글 12만 건을 수집하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 신조어 표적 마스킹(NTM: Newly Coined Words Target Masking)이 기존의 무작위 마스킹에 비해 감성 분석의 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.457-464
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• 2014

외국어 단어를 학습하는 학습자는 새롭게 외운 단어를 가능한 오래 기억하기 원한다. 영어를 외국어로 학습하는 수요가 늘면서, 효과적인 영단어 암기 방안에 대한 관심 또한 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 요구에 힘입어, 영단어 학습자의 단어 암기 효율을 높이기 위한 방안 및 학습 기기가 다수 제시되어 왔다. 본 연구에서는 특히 고급 영어 어휘를 암기하고자 하는 한국인 학습자를 대상으로 한 새로운 영어 단어 학습 기법을 소개하고 그 효과를 기존 사례와의 성능비교를 통해 성공적으로 검증하였다. 실험 결과로부터 본 방법을 통해 암기 과제를 수행한 학습자가 새로 암기한 단어들의 시간 지연에 따른 망각 정도가, 기존 방법을 따랐을 때보다 적음을 알 수 있었다. 본 연구가 영단어 학습자들이 보다 효과적으로 영단어를 학습할 수 있도록 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.137-142
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• 2017

원격 지도 학습은 자동으로 매우 큰 코퍼스와 지식베이스 간의 주석 데이터를 생성하여 기계 학습에 필요한 학습 데이터를 사람의 손을 빌리지 않고 저렴한 비용으로 만들 수 있어, 많은 연구들이 관계 추출 문제를 해결하기 위해 원격 지도 학습 방법을 적용하고 있다. 그러나 기존 연구들에서는 모델 학습의 입력으로 사용되는 단어 임베딩에서 단어의 동형이의어 성질을 반영하지 못한다는 단점이 있다. 때문에 서로 다른 의미를 가진 동형이의어가 하나의 임베딩 값을 가지다 보니, 단어의 의미를 정확히 파악하지 못한 채 관계 추출 모델을 학습한다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 원격 지도 학습 기반 관계 추출 모델에 다중-어의 단어 임베딩을 적용한 모델을 제안한다. 다중-어의 단어 임베딩 학습을 위해 어의 중의성 해소 모듈을 활용하였으며, 관계 추출 모델은 문장 내 주요 특징을 효율적으로 파악하는 모델인 CNN과 PCNN을 활용하였다. 본 논문에서 제안하는 다중-어의 단어 임베딩 적용 관계추출 모델의 성능을 평가하기 위해 추가적으로 2가지 방식의 단어 임베딩을 학습하여 비교 평가를 수행하였고, 그 결과 어의 중의성 해소 모듈을 활용한 단어 임베딩을 활용하였을 때 관계추출 모델의 성능이 향상된 결과를 보였다.

• ETRI Journal
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• 제10권3호
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• pp.113-124
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• 1988

본 논문에서는 한글 단어를 발음 기호로 변환시키는 인공신경망의 설계와 이를 시뮬레이션한 결과에 대하여 논한다. 이 인공신경망은 multi-layer perceptron 구조를 가지며 error back-propagation 학습 알고리즘을 사용하였다. 이 인공신경망에 한글 발음 사전의 일부를 반복적으로 제시하여 학습시킨 결과, 학습한 단어에 대하여 최고 97%의 정확도로 변환 작업을 수행하였고 학습하지 않은 단어에 대해서는 91%의 정확도를 보였다. 이는 설계된 인공신경망이 발음 사전 내에 포괄적으로 내재되어 있는 발음규칙을 스스로 학습하였음을 나타낸다. 아울러 신경망의 학습 성취도와 입력 코드와의 관계도 연구하였는데, 한글단어를 발음기호로 변환하는 데에 있어서 compact 코드 보다 local 코드일 때 학습 성취도가 높은 것이 실험을 통해 밝혀졌다.