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

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제26권5호
• /
• pp.647-656
• /
• 1999

본 논문에서는 오프라인 무제약 필기 한글 단어를 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 단어 인식 시스템은 크게 다석가지 모듈-문자 분리,조합행렬생성, 특징 추출, 문자인식, 사전 후처리 -로 구성되어 있다. 문자 분리 모듈은 입력된 단어 영상을 하나의 문자보다 더 작은 이미지 조각으로 과다 분리하며 , 조합 행렬 생성모듈에서는 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 분리된 이미지 조각들로부터 사전상의 모든 단어들과 대응되는 가능한 모든 조합을 생성한다. 문자인식모듈은 각 그룹에 대하여 일괄적으로 얻어진 특징과 유니그램을 이용하여 문자인식을 수행한다. 마지막으로 사전 후처리 모듈에서는 각 그룹에 대한 문자인식 결과와 단어 사전을 사용하여 입력단어에 대한 최종 인식 결과를 도출한다. 본 문에서 제안한 방법은 문자 분리, 문자 인식 및 후처리를 상호 보완적으로 결합함으로써 한글이 포함된 무제약 필기 문자열을 효과적으로 인식할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실제 우편 봉투 상에 쓰여진 필기 한글 단어 200개를 대상으로 실험을 하였다. 실험 결과 200개의 단어중 172개의 단어를 정인식하여 86%의 정확도를 얻을 수 있었으며 나머지 28개의 오인식된 단어들을 분석한 결과 대부분의 오류는 문자 인식기의 낮은 신뢰도 때문임을 알 수 있었다. 또한, 하나의 단어를 인식하기 위하여 약 2초가 소요되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.17-24
• /
• 2014

본 논문에서는 단어 군집 정보를 활용하여 모바일 애플리케이션의 범주를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모바일 애플리케이션 설명이 짧을 수 있다는 점을 고려하여, 모바일 애플리케이션 설명에 포함된 단어 정보 뿐만 아니라 각 단어의 단어 군집 대표 정보를 범주화 자질로 활용한다. 그리고, 모바일 애플리케이션의 카테고리가 세분화되어 있으므로, 제안하는 방법은 범주별 단어 발생 빈도를 K 평균 군집화 알고리즘에 적용하여 단어 군집을 생성한다. 모바일 애플리케이션 설명이 설치사양과 같이 범주와 관련없는 내용이 있을 수 있다는 점을 반영하여, 제안하는 방법은 단어 군집 중에서 범주화에 유용한 일부 단어 군집만을 선별하여 활용한다. 실험결과 제안하는 방법은 단어 군집 정보를 활용하여 모바일 애플리케이션 범주화 재현율을 5.65% 개선시켰다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
• /
• pp.225-228
• /
• 2004

영어단어 중에는 글자 열에 소리가 나지 않는 묵음자를 가진 단어들이 있다(예 : $\underline{k}nowledge$). 이러한 단어들은 같은 위치의 글자 열에 소리가 나는 글자를 가진 단어들(예 :available)과 수행을 비교하여 다음절 단어 재인에 있어서 음운 정보의 역할을 검증할 수 있는 기회를 제공한다. 파일럿 연구의 성격을 가진 본 연구의 결과, 어휘판단 과제에서 묵음자가 삭제된 단어 (예 : _nowledge)의 수행이 소리음이 삭제된 단어 (예 :_vailable)의 수행보다 빨랐다. 어휘접근을 반영하는 어휘판단과제에서의 이러한 결과는 다음절 단어재인에 있어서 음운 재부호화가 일어날 수 있는 개연성을 보여주는 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권11호
• /
• pp.7718-7728
• /
• 2015

단어 사이의 의미적 유사성은 많은 분야에 적용 될 수 있다. 예를 들면 컴퓨터 언어학, 인공지능, 정보처리 분야이다. 본 논문에서 우리는 단어 사이의 의미적 유사성을 측정하는 문서 내의 단어 가중치 적용 방법을 제시한다. 이 방법은 워드넷의 간선의 거리와 깊이를 고려한다. 그리고 문서 내의 정보를 기반으로 단어 사이의 의미적 유사성을 구한다. 문서 내의 정보는 단어의 빈도수와 단어의 의미 빈도수를 사용한다. 문서 내에서 단어 마다 단어 빈도수와 의미 빈도수를 통해 각 단어의 가중치를 구한다. 본 방법은 단어 사이의 거리, 깊이, 그리고 문서 내의 단어 가중치 3가지를 혼합한 유사도 측정 방법이다. 실험을 통하여 기존의 다른 방법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 방법에 대비하여 성능의 향상을 가져왔다. 이를 통해 문서 내에서 단어의 가중치를 문서 마다 구할 수 있다. 단순한 최단거리 기반의 방법들과 깊이를 고려한 기존의 방법들은, 정보에 대한 특성을 제대로 표현하지 못했거나 다른 정보를 제대로 융합하지 못했다. 본 논문에서는 최단거리와 깊이 그리고 문서 내에서 단어의 정보량까지 고려하였고, 성능의 개선을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제30권4호
• /
• pp.351-361
• /
• 2003

단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존의 방법은 주기적으로 프로파일을 갱신해야하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 색인어에 대한 화률을 계산해야 하는 문제점 등을 포함한다. 본 논문에서는 연관 단어 마이닝을 사용하여 문서의 특징을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 백터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 벡터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서로부터 추출된 연관 단어는 이를 구성하는 수와 신뢰도와 지지도에 따라 차이를 보인다. 따라서 본 논문에서는 문서 분류의 성능을 향상 시키기 위허ㅐ 연관 단어를 구성하는 단어의 수와 지지도를 결정하는 효율적인 방법을 제안한다. 연관 단어 마이닝을 이용한 특징 추출 방법은 프로파일을 사용하지 않으므로 프로파일 갱신의 필요성이 없으며, 색인어에 대한 확률을 계산하지 않고도, Apriori 알고리즘의 신뢰도와 지지도에 따라 자동으로 명사구를 생성하므로 단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존 방법에 대한 문제점을 해결한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 Naive Bayes 분류자를 이용한 문서 분류에 적용하여 정보이득, 역문헌빈도의 방법과 비교하며, 또한 색인어의 연관성과 확률 모델을 기반으로 단어의 연관성을 이용하여 문서 분류를 하는 기존의 방법과 각각 비교한다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제7권3호
• /
• pp.591-598
• /
• 2021

전후방 단어들의 인접 여부 혹은 후방 단어들의 순서를 학습할 수 있는 통계 기법인 SVD, 딥러닝 기법인 CBOW, LSTM으로 단어벡터를 구할 수 있다. 이렇게 학습된 단어벡터를 기형도의 시에 적용하여 핵심 이미지를 대표하는 단어들과 유사도 높은 단어를 구해서 분석해 보았다. 시적 이미지와 어울리지 않는 단어들이 연산되기도 하지만 그 단어가 사용된 시적 맥락에서는 기준 단어와 유사한 이미지를 표현하고 있음을 알 수 있었다. 이러한 단어벡터를 활용하면 핵심 이미지를 대표하는 단어들의 관계와 유사한 관계의 다른 단어들도 유추할 수 있다. 따라서 통계 기법인 SVD 및 딥러닝 기법인 CBOW와 LSTM으로 구한 단어벡터의 유사도 및 유추 연산을 통해 대상 시를 다양하고 심도 깊게 분석할 수 있다.

• 인지과학
• /
• 제24권4호
• /
• pp.339-363
• /
• 2013

습득연령효과는 연령 초기에 습득된 단어가 후기에 습득된 단어에 비해 효율적으로 처리되는 현상이다. 습득연령은 단어빈도와 함께 단어처리과정의 주요한 변인으로 간주되고 있다. 본 연구는 한국어/한글 단어재인에서 습득연령효과를 검토하였다. 실험 1에서는 단어명명과제와 어휘판단과제에서 습득연령효과를 검토하였다. 그 결과, 과제유형과 습득연령 간의 상호작용을 관찰하였다. 습득연령효과는 단어명명과제에서는 나타나지 않았고 어휘판단과제에서만 유의하게 나타났다. 실험 2에서는 어휘판단과제를 사용하여 습득연령과 단어빈도의 관계를 검토하였다. 그 결과, 습득연령과 단어빈도는 각각 유의한 변인으로 드러났다. 후기습득 단어에 비해 초기습득 단어의 어휘 판단 수행이 우수했으며, 저빈도 단어에 비해 고빈도 단어의 어휘 판단 수행이 우수했다. 두 변인의 독립적 효과는 확인했으나, 둘 간의 상호작용은 없었다. 실험 3에서는 음 변화가 일어나는 단어 조건과 음 변화가 일어나지 않는 단어 조건에서 습득연령효과를 검토하였다. 그 결과, 습득연령효과는 두 조건에서 유사하게 나타났으며 두 조건 간 차이는 없었다. 본 연구 결과에 대해 여러 가설들을 비교 논의하였다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.405-412
• /
• 2019

SOLAS에서는 국제 항해에 종사하는 총톤수 500톤 이상의 선박에 대하여 2018년 7월 1일 이후 도래하는 최초 검사까지 ECDIS를 설치해야 한다고 규정하고 있다. 새로운 주요 항해 장비로 ECDIS가 탑재되면서 ECDIS 사용에 관련한 다양한 사고가 발생하고 있다. MAIB, BSU, BEAmer, DMAIB, DSB에서 발행한 12가지의 사고보고서에는 항해사의 운용 미숙과 ECDS 시스템의 사고 원인으로 분석하였고, 사고 원인과 관련된 단어들을 정량적으로 분석하기 위해 R-프로그램을 사용하여 텍스트를 분석하였다. 도출 빈도에 따른 단어의 중요도를 나타내기 위해 텍스트 마이닝 기법인 단어 구름, 단어 연관성, 단어 가중치의 방법을 사용하였다. 단어 구름은 사용된 단어들의 빈도수를 구름 형태로 나타내는 방법으로써 N-gram 모델을 적용하였다. N-gram 모델 중 Uni-gram 분석 결과 ECDIS 단어, Bi-gram 분석 결과는 Safety Contour 단어의 사용 빈도가 가장 많았다. Bi-gram 분석을 기반으로 사고 원인 단어를 항해사와 ECDIS 시스템으로 구분하고, 연관된 단어들을 단어 연관성으로 나타내었다. 마지막으로 항해사와 ECDIS 시스템에 연관된 단어들을 단어 말뭉치로 구성한 후 단어 가중치를 적용하여 연도별 말뭉치 빈도 변화를 분석하였다. 추세선 그래프로 말뭉치 변화 경향을 분석한 결과, 항해사 말뭉치는 최근으로 올수록 감소하였으며 반대로 ECDIS 시스템 말뭉치는 점점 증가함을 나타내었다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제3권5호
• /
• pp.1273-1280
• /
• 1996

본 논문에서는 문자 인식 과정을 거치고 난 후에 발생하게 되는 오인식된 문자들 을 언어적 지식을 이용하여 교정하는 문자 인식 후처리에 관하여 논한다. 문자 인식의 오인식 교정시스템의 경우 후보 단어가 많을 때 많은 후보 단어중에서 가장 적당한 단어를 후보 단어로 올려주기 위해서는 여러 가지 정보가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정보로 이용할 수 있는 것으로 단어들의 특성과, 문자 인식에 발생하는 오인식 형태, 단어 학습에 관하여 논한다. 이를 위한 실험으로 15 만여의 단어가 수록된 국어 사전을 이비력하고 초중고 국어교과서에 나타난 단어 들의 사용빈도를 조사하여 국어 사전에 등록된 단어 중에서 10.7%정도가 실제 초중고 국어교과서에 사용되고 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 실제 문자 인식 시스템들을 가지고 여러 문서를 입력하고 인식하여 오인식이 자주 일어나는 글자들 의 형태를 분류하여 보았다. 그리고 한국어 처리 관련 서적이나 논문을 처리하고자 한국어에 관련된 책의 찾아보기에 나타난 단어 를 학습시켜 후보 단어들의 다른 인하여 정확한 단어를 예측하기 힘들던 문제를 해결 하고자 하였다.