• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.142-146
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• 2015

본 논문은 뜻풀이를 통해 한글단어를 맞추는 앱 어플리케이션인 '떴다 한글'의 구현에 대하여 논한다. 학습적인 요소와 게임적인 요소를 기반으로 만들어진 이 앱을 통하여 누구나 쉽게 이용하고 한글 단어를 학습할 수 있는 안드로이드 앱 어플리케이션이다. '떴다 한글'은 4가지 특징을 가진다. 첫 번째는 한글의 사전적인 의미를 제공하여 게임이 진행되기 때문에 사용자가 자신이 사용하는 언어의 정확한 뜻을 알 수 있게 하였다. 두 번째는 난이도를 선택할 수 있어 모든 연령대 사람들과 한글에 관심이 많은 외국인 사용자들이 쉽게 이용할 수 있다. 세 번째는 게임적 요소로 중요한 동적인 움직임과 함께 문제를 풀게 하여 사용자가 오랜 시간동안 지루하지 않게 하였다. 네 번째는 순위를 볼 수 있게 하여 자신의 점수를 등록하면 다른 사람들과 경쟁을 할 수 있도록 하여 더욱 이 앱에 관심을 갖도록 하였다. 이러한 특징들은 교육적 측면으로서 좋은 특징을 가지고 있다. 그 외에도 떴다 한글은 데이터베이스 파일을 중심으로 작동하기 때문에 파일의 구조와 입력 정보를 변경하여 여러 버전(헷갈리기 쉬운 단어, 순수우리말, 사자성어 등)의 게임으로 응용이 가능하다는 산업 및 기술적 측면의 모습도 볼 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.265-271
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• 2019

본 논문은 어휘가 비슷한 문장들을 효과적으로 분류하는 BERT 기반 유사 문장 분류기의 학습 자료 구성 방법을 제안한다. 기존의 유사 문장 분류기는 문장의 의미와 상관 없이 각 문장에서 출현한 어휘의 유사도를 기준으로 분류하였다. 이는 학습 자료 내의 유사 문장 쌍들이 유사하지 않은 문장 쌍들보다 어휘 유사도가 높기 때문이다. 따라서, 본 논문은 어휘 유사도가 높은 유사 의미 문장 쌍들과 어휘 유사도가 높지 않은 의미 문장 쌍들을 학습 자료에 추가하여 BERT 유사 문장 분류기를 학습하여 전체 분류 성능을 크게 향상시켰다. 이는 문장의 의미를 결정짓는 단어들과 그렇지 않은 단어들을 유사 문장 분류기가 학습하였기 때문이다. 제안하는 학습 데이터 구축 방법을 기반으로 학습된 BERT 유사 문장 분류기들의 학습된 self-attention weight들을 비교 분석하여 BERT 내부에서 어떤 변화가 발생하였는지 확인하였다.

• 인지과학
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• 제7권3호
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• pp.115-134
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• 1996

외현기억은 의도적 인출을 의미하고 암묵기억은 비의도적 인출을 의미하며 다양한 변인하에서 외현기억과 암묵기억이 상이한 인출형태가 보이는 것을 기억해리현상이라 한다.본 연구에서는 기억해리현상을 설명하는 처리이론중 이중처리이론의 기본 가정을 수용하여 실험을 실시하였다.처리깊이에 따른 학습을 실시하면,지각 처리과제의 경우는 단어표상의 활성화가 이루어지며 이는 접속가능성의 증가로 나타나고,의미처리과제의 경우는 목표단어표상 및 관련단어의 표상이 활성화되고 이는 인출가능성의 증가로 나타난다.학습단계에서는 의미처리과제와 지각처리과제를 반복해서 제시하여 접속가능성과 인출가능성의 증가를 조작하였고,검사단계에서는 인출 지시문 종류에 따른 암묵 기억검사와 외현기억검사를 실시하였다.실험결과는 다음과같다. 지각처리과제의 반복은 암묵기억검사와 파지수준에는 영향을 주지만 외현기억검사의 파지수준에는 효과를 미치지 못했고,의미처리 과제의 반복은 암묵기억검사와 외현기억검사 파지 수준 모두에 영향을 미쳤다.실험결과를 종합하여 보면,처리깊이에 다른 학습 단어 반복제시의 기억 해리효과는 이중처리이론의 설명틀이 적절하다고 결론지울수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.521-524
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• 2009

인터넷 환경의 급속하게 발전하면서 웹을 통하여 많은 학습 매체를 경험할 수 있다. 특히 영어 교육의 중요성이 강조되면서, 많은 영어 학습 관련 소프트웨어가 출시되었다. 그러나 기존 영어단어 교육용 시스템은 대부분 1명의 사용자가 게임을 진행하는 방식이며, 또한 'WIKIPEDIA'와 같은 신조어를 전혀 고려하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 사용자에게 흥미와 즐거움을 유도하여 학습이 가능하도록 '스크레블'이라는 보드게임을 온라인으로 구현하였다. 제안하는 영어단어 교육용 게임시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 제안하는 시스템은 인공지능을 바탕으로 한 가상의 사용자와 함께 단일 사용자 모드와 다중 사용자 모드를 모두 지원한다. 둘째, 제안하는 시스템은 NEVER 오픈 API사전을 이용하여 'WIKIPEDIA'와 같은 신조어에도 인식할 수 있다. 셋째, 매뉴얼 없이도 쉽게 게임을 즐길 수 있도록 사용자에게 익숙한 UI를 제공한다. 따라서 제안하는 시스템은 사용자에게 영어단어학습에 대한 흥미와 즐거움을 고취할 수 있다고 기대한다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.135-137
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• 2017

비디오 강의를 활용한 온라인 학습은 교육 효과를 높이는 무한한 가능성을 가지고 있지만 온라인에서 학습자 주도로 이루어지기 때문에 학습 동기를 높이고 온라인 강의에 집중시킬 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 또한 교수자는 온라인 환경 안에서 학습자가 실제로 학습을 수행했는지에 대한 여부를 쉽게 파악할 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 본 논문은 학습자와 교수자의 요구를 만족 시킬 수 있는 단어게임 기반의 온라인 비디오 학습 자동 판단 시스템을 개발하였고, 시스템 검증을 위해 343명의 학습자를 대상으로 사용자 만족도 설문조사를 수행하였다. 설문 결과, 83%의 시스템 용이성, 73%의 시스템 만족도로 긍정적인 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.19-20
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• 2023

영어 교육 시장 확대로 다양한 영어 학습 시스템이 개발되고 있다. 그러나 어휘의 문맥적 이해와 효과적인 학습 방법을 결합한 지능형 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 한 그룹으로 제시되고, 이들을 모두 포함한 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 개발한다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 주어졌을 때 문맥에 맞는 영어 예문을 자동으로 생성하는 모델을 개발하였다. 어휘 평가를 바탕으로 자동으로 취약 어휘를 선정하며 학습자들이 해당 어휘를 학습 할 수 있도록 진행한다. 본 연구에서 개발한 지능형 영어 어휘 학습 시스템의 사용성 평가를 위해 설문 검사를 실시하였다. 설문 결과는 문맥 및 어휘 그룹 기반의 지능형 영어 학습 시스템은 사용자들이 사용하기 편리하고 어휘 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있음을 보여준다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.317-320
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• 2016

기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.317-320
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• 2016

기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.43-44
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• 2022

기존 자연어 처리 모델은 문맥 단위 단어 임베딩을 처리하지 못하는 한계점을 가지고 있는 한편 최근 BERT 기반 사전학습 모델들은 문장 단위 임베딩이 가능하고 사전학습을 통해 학습 효율이 비약적으로 개선되었다는 특징이 있다. 본 논문에서는 사전학습 언어 모델들을 이용하여 음식점, 배달전문점 등 음식 업종에서 발생한 고객 발화 의도를 분류하고 모델별 성능을 비교하여 최적의 모델을 제안하고자 한다. 연구결과, 사전학습 모델의 한국어 코퍼스와 Vocab 사이즈가 클수록 고객의 발화 의도를 잘 예측하였다. 한편, 본 연구에서 발화자의 의도를 크게 문의와 요청으로 구분하여 진행하였는데, 문의와 요청의 큰 차이점인 '물음표'를 제거한 후 성능을 비교해본 결과, 물음표가 존재할 때 발화자 의도 예측에 좋은 성능을 보였다. 이를 통해 음식 업종에서 발화자의 의도를 예측하는 시스템을 개발하고 챗봇 시스템 등에 활용한다면, 발화자의 의도에 적합한 서비스를 정확하게 적시에 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.47-51
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• 2003

인터넷을 통해 제공되는 맡은 양의 뉴스 정보 중에서 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것이 필요하다. 먼저, 인터넷에 접속된 뉴스서버들의 뉴스 문서를 각 그룹별로 수집한다. 수집된 뉴스 문서를 대상으로 퍼지추론을 통하여 문서를 대표하는 키워드를 추출하여 데이터베이스에 저장한다. 각 뉴스그룹의 문서에서 단어들을 분석하여 입력된 단어들의 개수를 이용하여 정규화 시켜서 대표적인 비지도학습 신경망인 코호넨 신경망을 사용하여 학습시킨다. 코호넨 신경망으로 추출된 단어들의 연관성을 활용하여 뉴스그룹을 클러스터링한다. 최종적으로 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면, 학습된 신경망이 유사한 뉴스그룹들을 사용자에게 제시해준다.