• 인지과학
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• 제2권1호
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• pp.143-165
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• 1990

I will discuss some aspects of the meaning of prodiscoure maker 'kulay'in Korea.This marker has been studied few scholars,since Korean lingusts did not have any interest about this category of linguistic form.Also,they did not realized the importance of discourse and discourse markers.So,we have only shallow information about prodiscourse phenomena and prodiscourse markers,too. Morphologically,kulay(그래)'could be analyzed into 'ku(그)'and 'lay(래)'and 'lay(래)'could be divided into'l(ㄹ)'and 'ay(ㅐ)' again.But I will discuss 'kulay'as one linguistic unit without divison. It will be claimed in this paper that both [prodiscoures]feature and [discourse continuity]feature can satisfactorily account for the core meaning of'kulay'.And,it will be mentioned that the marker has many kinds of specfic meaning depends on paricular discourse.Also, I would like to examine the semantic feature([prodiscourse+discourse continuity]) in many kinds of korean discourse.And I will show that some factors re;ated tp the marker's specific meaning are the meaning of preceding and following discourse and the participant's psychological attitude.The conclusion must be that the meaning of 'kulay'can help us understand certain phenomena about prodiscourse and prodiscourse markers in the korean language.Also the various meanings of 'kulay'can give more information to Applied-Korean linguistics.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권3호
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• pp.321-336
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• 2020

본 연구는 실제 교실에서 이루어진 학생의 과학 논증과정을 기계학습을 활용한 자동 채점에 적용함으로써, 논증 자동 채점의 가능성 및 개선 방향을 탐색한다. 분자 구조에 대한 고등학생의 과학 논증수업 중 발생한 2,605개의 모든 발화를 대상으로 연구를 진행하였다. 지도 학습을 위해 5가지의 논증 요소로 발화를 분류하였고, 분류된 발화를 대상으로 텍스트 전처리를 수행하였다. 전처리된 학생 발화를 활용하여 서포트 벡터 머신, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 인공신경망의 기계 학습 방법으로 자동 채점 모델을 구성하였다. 불용어 처리가 되지 않은 학생 발화를 활용한 자동 채점의 결과 랜덤 포레스트의 정확도는 65.96%, kappa는 0.5298의 유미한 결과를 얻었다. 불용어 처리를 수행한 학생 발화를 활용한 새로운 채점 모델의 결과 채점의 정확도가 크게 변화하지 않음에도 논증 발화 중 과학 용어 및 논증 요소의 담화표지가 채점 모델의 분류 기준이 되는 결과를 얻었다. 또한 인간 전문가의 논증 채점 과정을 분석하여 얻어진 전문가 형태소를 자동 채점 모델에 생성 규칙 알고리즘으로 적용하였다. 그 결과 의사결정나무에서 반박에 대한 재현율(recall)이 21.74% 증가하였다. 이에 본 연구 결과는 과학 교육 연구에서 기계 학습 및 논증에 대한 자동 채점의 활용 가능성과 연구 방향성을 제안하였다.