• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.06a
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• pp.69-74
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• 2020

본 연구는 국내 앙트러프러너십 교육 연구의 역사와 흐름을 파악하고 국내 앙트러프러너십 교육의 문헌분석을 통해 교육의 성과를 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 국내의 앙트러프러너십 교육은 일반적으로 '기업가정신 교육'이나 '창업교육'과 같은 의미로 사용되고 있으며, 본 연구에서는 보다 정확한 의미전달을 위해 앙트러프러너십 교육으로 표기하였다. 국내 앙트러프러너십 교육에 대한 메타분석을 위해 2010년부터 가장 최근 논문인 2020년 5월까지의 논문을 수집하여 선별하고 분석하였으며, 한국학술지인용색인(KCI)에 공식적으로 등재된 학술지 1,662편중에서 최종적으로 27편을 선정하여 분석하였다. 국내 학술지 논문을 수집하기 위해 KCI(한국학술지인용색인), DBpia(누리미디어), KISTI(NDSL), eArticle(학술교육원), KISS(한국학술정보), 교보문고(스콜라), RISS(한국교육학술정보원), 코리아스콜라의 데이터베이스를 활용하였다. 주요 검색어로는 앙트러프러너십 교육, 창업교육, 창업의지, 커리큘럼, 창업교육 성과, 기업가정신, 메타분석, entrepreneurship education, entrepreneurship intention, entrepreneurship curriculum, meta 등의 키워드를 혼합하여 사용하였다. 본 연구는 메타분석을 사용하여 앙트러프러너십 교육의 성과를 어떠한 조건에서 관계가 더 효과적이거나 덜 효과적인지에 대해 증거기반으로 다양한 변인을 체계적으로 분석하였다. 본 연구는 국내 앙트러프러너십 교육과 관련된 실증연구들을 종합적으로 분석하여 앙트러프러너십 교육의 성과에 대하여 유일하게 진행하는 연구로서 의의를 가진다. 최근 들어 더 증가하고 있는 국내 앙트러프러너십 교육의 필요성을 재고하고 더 실제적인 효과와 교육 프로그램 개선에 기여할 수 있기를 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.576-581
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• 2021

패러프레이즈란 어떤 문장을 같은 의미를 가지는 다른 단어들을 사용하여 표현한 것들을 의미한다. 이는 정보 검색, 다중 문서 요약, 질의응답 등 여러 자연어 처리 분야에서 중요한 역할을 한다. 특히, 양질의 패러프레이즈 코퍼스를 얻는 것은 많은 시간 및 비용이 소요된다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 본 논문에서는 문장 유사도를 이용한 패러프레이즈 쌍을 구축하고, 또 구축한 패러프레이즈 쌍을 이용하여 기계 학습을 통해 새로운 패러프레이즈을 생성한다. 제안 방식으로 생성된 패러프레이즈 쌍은 기존의 구축되어 있는 코퍼스 내 나타나는 표현들로만 구성된 페러프레이즈 쌍이라는 단점이 존재한다. 이러한 단점을 해소하기 위해 기계 학습을 이용한 실험을 진행하여 새로운 표현에 대한 후보군을 추출하는 방법을 적용하여 새로운 표현이라고 볼 수 있는 후보군들을 추출하여 기존의 코퍼스 내 새로운 표현들이 생성된 것을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.20 no.7
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• pp.3-12
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• 2001

It is known that the roughness is one of the most important metrics in assessing the sound quality. In this study, a new roughness model is suggested by combing the previous auditory filter model and several signal processing methods for the enhancement of calculation efficiency and accuracy. For testing the usefulness of the present model, the predicted responses are compared with the experimental data and it is observed that they are in good agreements. Also, it is found that the previous models have limitations to search frequency components mainly contributed to overall roughness. By modifying the correlation criteria of the present model, the revised model for the proper estimation of roughness-contributed components is embedded.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.357-362
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• 2020

자연어 처리 응용 시스템이 패러프레이즈 표현을 얼마나 정확하게 포착하는가에 따라 응용 시스템의 성능 측면에서 차이가 난다. 따라서 자연어 처리의 응용 분야 전반에서 패러프레이즈 표현에 대한 중요성이 커지고 있다. 시스템의 성능 향상을 위해서는 모델을 학습시킬 충분한 말뭉치가 필요하다. 특히 이러한 패러프레이즈 말뭉치를 구축하기 위해서는 정확한 패러프레이즈 추출이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 패러프레이즈를 추출을 위한 언어 자원으로 키프레이즈 데이터셋을 제안하고 이를 기반으로 유사한 의미를 전달하는 패러프레이즈 관계의 문장을 추출하였다. 구축한 키프레이즈 데이터셋을 패러프레이즈 추출에 활용한다면 본 연구에서 수행한 것과 같은 간단한 방법으로 패러프레이즈 관계에 있는 문장을 찾을 수 있다는 것을 보였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2017.11a
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• pp.27-30
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• 2017

2010년 이후 대학을 중심으로 앙트러프러너십 교육의 중요성이 강조되면서, 그동안 창업과 기업가정신 관련 프로그램이 양적으로 급격하게 증가하여 왔다. 또한, 부처들이 모여 '대학창업교육 5개년 계획'을 수립하고 추진하며 그 확산은 더욱 빠르게 진행되었다. 하지만 현실은, 앙트러프러너십 전문교수자의 부족, 창업인프라 편중현상으로 인한 교육혜택의 지역편차 심화, 천편일률적이고 파편적인 교육커리큘럼, 그리고 빠른 변화의 스타트업 환경과 속도를 따라잡지 못하는 대학 내부체계 등 앙트러프러너십 교육의 전반적인 문제점이 심각하게 거론되고 있는 상황이다. 이러한 문제들의 해결을 위한 하나의 방편으로 온라인플랫폼을 바탕으로 하는 앙트러프러너십 교육의 질적향상과 양적확산을 통해 문제를 해결하려는 움직임이 일어나고 있다. 이미 해외에서는 대중을 대상으로 온라인플랫폼을 통한 대규모공개수업 MOOC(이하 '무크')가 확산되고 활발히 연구되고 있다. 온라인플랫폼 기반의 앙트러프러너십 교육 또한 비즈니스 범주에서 주요한 위치에 자리를 잡고 있으며, 효과성에도 좋은 결과를 내며 진행되고 있다. 본 논문의 목적은 대규모 개방 온라인교육 수업과정인 무크에 대한 정확한 개념과 구조적 배경의 이해를 통해, 무크 현상의 본질적 가치와 의미를 발견하고 앙트러프러너십 교육에의 적용방법과 기대효과에 대한 고찰을 하였다. 목적한 연구의 진행을 위해 질적연구방법론을 사용하여 최신문헌 검토 및 참여관찰, 심층면담, 이해당사자 인터뷰를 진행하였고, 근거이론을 기반으로 핵심키워드를 도출하여 연구의 전체적인 맥락을 구성하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.04a
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• pp.43-47
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• 2018

최근 앙트러프러너십을 독자적인 학문의 영역으로 정의하고자하는 노력들이 진행되고 있다. Shane & Venkataraman 등의 학자들은 앙트러프러너십의 연구가 창업자가 되기 위한 사람들에 대한 관심에서 창업가 기질이 있는 개인과 가치있는 기회의 결합을 이해하는 것 쪽으로 옮겨져 가고 있다고 하였다. 한국은 대학을 기반으로 기업가정신교육 또는 창업교육이라는 이름하에 교육이 확산되고 있는 실정이며, 2010년 국내 최초로 숙명여자대학교에서 앙트프러너십 전공학과가 생성되기도 하였다. 기존의 연구를 통해 창업교육이 창업의지에 긍정적인 영향을 미친다는 다수의 연구 결과가 발표되었으나, 창업학의 학문적 차별성이라 주장하는 'opportunity'에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 또한, 국내 유일의 앙트러프러너십 전공생들을 대상으로 앙트러프러너십 교육의 품질요인이 전공생들의 기회인식에 어떠한 영향을 주는지, 또한 창업자기효능감 및 교육의 몰입도에 따라 어떠한 영향을 미치는지에 밝혀진 바는 없다. 본 연구를 통해 앙트러프러너십 전공교육의 만족도가 창업기회인식에 어떠한 영향을 미치는지 검증하고, 교육의 몰입도에 따라 창업기회인식의 매개효과에 대해 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.761-764
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• 2014

본 연구는 지능형 QA시스템과 관련한 연구에서, 자동 패러프레이즈 생성 시스템을 평가하는 새로운 방법을 제시한다. 기존의 패러프레이즈 생성 시스템의 자동 평가 방법은 참조할 수 있는 패러프레이즈 정보의 양이 크게 제한되어 있었으며, 원 문장의 콘텍스트(context)와 이에 의존하는 통사적 구조(syntactic structure) 및 의미적 구조의 유사성을 고려하지 않고, 단순 구/단어 수준의 의미 유사성을 기반으로 생성된 패러프레이즈를 평가하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 시맨틱 프레임(semantic frame)을 이용한 패러프레이즈 문장 평가 방법을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 방법론은 문장의 콘텍스트를 표현하는 프레임과 이러한 프레임이 발생시키는 통사적, 의미적 구조의 유사성을 바탕으로 원 문장과 패러프레이즈 문장의 '의미 유사성', '어휘 형태 비 유사성'을 평가하는 방식이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.544-546
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• 2022

언어학적 다양성을 가지는 고품질의 한국어 패러프레이즈 생성을 위해 패러프레이즈의 생성을 제어할 수 있는 제약이 필요하다. 원문을 패러프레이즈로 변경하기 위한 생성용 제약으로 6 개의 제약을 제시한다: 키워드 치환, 키워드 확장, 품사 변경, 패턴 변경, 구조 변경, 키워드 리스트, 생성 길이. 원문으로부터 패러프레이즈를 생성할 때 제약이 적용되는 정도를 시물레이션해 보았다. 10 어절 이하의 원문은 평균 2.05 번의 제약이 적용되면 패러프레이즈가 생성되었으며 키워드 치환, 마스킹에 의한 키워드 확장과 패턴 변경에 관한 제약이 가장 많이 적용되는 것을 확인하였다.

• Korean Journal of Logic
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• v.17 no.2
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• pp.349-358
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• 2014

Human being has attempted to solve the problem of imperfect knowledge for a long time. In 1982 Pawlak proposed the rough set theory to manipulate the problem in the area of artificial intelligence. The rough set theory has two interesting properties: one is that a rough set is considered as distinct sets according to distinct knowledge bases, and the other is that distinct rough sets are considered as one same set in a certain knowledge base. This leads to a significant philosophical interpretation: a concept (or an event) may be understood as different ones from different perspectives, while different concepts (or events) may be understood as a same one in a certain perspective. This paper claims that such properties of rough set theory produce a mathematical model to support critical realism and theory ladenness of observation in the philosophy of science.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.31-36
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• 2010

이중 언어 병렬 말뭉치를 이용하는 패러프레이즈 추출 과정에서는 일반적으로 다른 언어를 피봇 언어로 하여 단어 및 구 정렬 과정을 두 번 거친다. 따라서 단어 정렬의 오류 전파 문제가 큰 단점이 된다. 특히 한국어와 영어와 같이 언어의 구조적인 차이가 큰 경우, 단어 정렬 오류가 더 많고 이로 인해 잘못된 피봇 프레이즈가 선정되는 문제가 더욱 심각하다. 이런 문제를 보완하기 위해, 본 논문에서는 패러프레이즈 추출 과정에서 피봇 프레이즈를 차별화하는 방안으로서, 올바른 피봇 프레이즈에 더 높은 가중치를 부여 하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 기존의 패러프레이즈 추출 방법에 제안하는 피봇 가중치 부여 방법을 추가적으로 적용했을 때, 패러프레이즈 추출 정확률과 재현율이 모두 향상됨을 확인할 수 있었다.