• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.216-227
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• 2007

본고는 서로 다른 용어와 기준들로 일관성 없이 나열되어 있던 이전의 '-이나'의 의미 해석을 통합적으로 설명해 보고자 한다. 즉 특정한 양상 척도(개연성, 희구성, ${\ldots}$ 등)을 이용하여 '-이나'가 쓰인 맥락에 따라 척도 함축을 해석해 내고자 한다. 따라서 본고는 교착어의 특성을 가진 한국어의 특수조사(혹은 한정사) '-이나'의 함축 해석에서 척도의 유형을 분류함으로써 의미 해석과 형식화의 초석을 다지는 연구가 될 것이라고 기대한다. 먼저 '-(이)나'의 함축 해석에서 나타나는 척도의 유형에 대하여 논의하고자 한다. 따라서 '-(이)나'의 함축이 드러내는 척도들을 형식적으로'선형과 비선형'척도를 나누고 이러한 문장들이 들어내는 양상을 분류할 것이다. 둘째, 정대호 외(2002)에서 논의하고 있는 '~이나/도'가 분류사구와 결합한 문장이 화용론적인 개연성의 척도상에서 하한 값을 유발한다고 제안함에 따라, 본고는 양상을, 이러한 개연성의 척도를 포함한, '인식(진리, 원인, 지식, 평가), 의무(의지), 희구(기원)'의 3가지 양상으로 분류하고, 이에서 '-(이)나'가 유발하는 각각의 척도상의 함축을 기술할 것이다.

• 한국지구과학회지
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• 제30권3호
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• pp.366-380
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• 2009

본 연구는 수업의 3가지 맥락(자료, 과제, 역할)에서 학습자의 특성과 그룹의 상호작용에 따른 그룹과 개인의 반성적 탐구는 어떤 차이가 있는지를 알아보고 이를 통해 효율적인 반성적 탐구활동을 위한 소그룹 구성과 교사의 지도에 시사점을 얻고자 하였다. 이를 위해 고등학교 1학년 1개 학급을 선정해서 반성적 탐구활동수업을 실시하고 수업을 녹화 전사해서 언어행동분석틀과 수업상황의 3가지 맥락으로 분석하였다. 본 연구의 결과로부터 학생개인과 그룹의 반성적 탐구는 학생들의 개별특성 그 자체보다는 다튼 학생과 학급에서 어떤 관계를 가지느냐에 더 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.

• 과학교육연구지
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• 제45권3호
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• pp.292-303
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• 2021

본 연구에서는 일상생활에서 에너지 용어가 사용되는 맥락을 알아보기 위하여 온라인 과학 기사를 수집하여 언어 네트워크, 토픽 모델링 분석 기법을 활용해 에너지 관련 기사에 사용된 용어의 빈도, 용어 네트워크, 기사의 주제를 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2018.3.1.부터 1년간의 온라인 과학 분야의 기사 중 에너지를 검색어로 하여 10개의 국내 중앙지에서 검색 및 선정된 2,171편이다. 이 기사들을 자연어 처리하여 51,224개의 문장과 507,901개의 단어로 데이터를 구성하였다. R 프로그램을 활용하여 용어 빈도수 분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였고, 에너지 용어 사용의 맥락 탐색을 위해 구조적 토픽 모델링 분석을 적용해 기사의 주제를 도출하였다. 기사에 사용된 용어 중 빈도수가 유난히 높은 용어는 기술, 연구, 개발로 새로운 소식을 알리는 기사의 특성을 반영한 것으로 나타났다. 한편, 기사 2편당 한 번 이상의 빈도로 사용되는 용어에는 산업 관련 용어(산업, 제품, 시스템, 생산, 시장)와 '전기', '환경'과 같이 에너지 관련 용어로 충분히 기대되는 용어들이 있었다. 한편, 에너지 관련 과학 수업에서 자주 사용되는 '태양', '열', '온도', '발전'도 빈도수 상위에 속하는 용어로 드러났다. 용어 네트워크 분석에서는 산업 및 기술과 관련된 용어와 기초과학 및 연구 관련 용어들이 약한 강도이지만 서로 군집을 이루는 것을 확인하였다. 한편, 에너지와 쌍을 이루는 용어의 분석에서는 '에너지 효율'을 비롯해 '에너지 절감', '에너지 소비' 등과 같이 에너지의 사용에 관한 용어들이 다수를 이루고 그 사용 빈도가 가장 높았다. 에너지 용어가 사용되는 맥락은 16개의 주제를 분류한 4가지 영역으로 '첨단산업', '산업', '기초과학', '환경 및 건강'으로 나타났다. 에너지 사용 관련 용어가 상당히 많이 사용된다는 결과는 에너지 수업의 시작점으로 에너지 저급화 개념의 도입이 효과적일 수 있음을 시사한다. 또한, 첨단산업이나 환경 및 건강의 맥락을 에너지 학습에 도입할 필요성도 보여준다. 본 연구에서 드러난 16개 주제에서 보이는 다양한 에너지 용어가 사용되는 맥락을 재구성해 에너지 관련 수업에 활용한다면 학생들이 학교에서의 에너지 학습과 일상적 상황을 통합적으로 인식하는 데 도움이 될 것이다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권2호
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• pp.418-431
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• 2022

이 연구에서는 2015 개정 교육과정에 따른 초등학교 과학 디지털교과서의 물질 영역에 제시된 외적 표상의 양식과 제시 방법, 상호작용성을 분석하였다. 선행연구의 분석틀을 본 연구의 맥락에 맞게 수정·보완하여 사용하였으며, 3~6학년 디지털 과학교과서에서 물질 영역을 다루는 단원을 '본문'과 '탐구'로 구분하여 분석하였다. 분석 결과, 외적 표상의 양식은 시각언어 표상과 시각비언어 표상이 가장 많이 제시되었으며, 청각비언어 표상은 본문에만 높은 빈도로 제시되고 청각언어 표상은 본문과 탐구 전체에서 낮은 빈도로 제시되었다. 제시 방법 측면에서 언어적 표상과 시각비언어 표상이 함께 나타난 경우에는 대부분 시각언어 표상과 시각비언어 표상이 함께 제시되었다. 시각언어 표상, 청각언어 표상, 시각비언어 표상이 함께 제시된 경우 중 일부에서 시각언어 표상과 청각언어 표상의 정보가 중복적으로 제시되었다. 그리고 내용과 관계없는 청각비언어 표상이 다른 외적 표상들과 함께 제시되었으며, 그 빈도는 특히 본문에서 높았다. 근접성 측면에서 시각언어 표상과 시각비언어 표상이 다른 페이지에 배치되는 경우는 없었고, 청각언어 표상을 시각비언어 표상과 다른 시점에 제시하는 경우도 없었다. 상호작용성 측면에서는 설명적 피드백과 낮은 수준의 조작이 주로 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 다중 표상 학습의 관점에서 디지털교과서를 개선하기 위한 방안을 논의하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.177-178
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• 2019

논문은 국내 모바일 과학기술 영상 콘텐츠의 활성화를 위해 과학기술 관련 유튜브 채널의 글로벌 선도그룹의 유형과 스토리텔링 전략을 분석하였다. 구독자 순위를 기준으로 상위 22개의 채널을 맥락과 활동에 따라 3개 유형으로 분류하고, 이 중 언어사용이 적고 역동적 볼거리를 제공하는 활동 중심의 채널들을 다시 4개의 세부 유형으로 나누었다. 4개 유형을 중점으로 스토리텔링 전략을 분석하여 킬러콘텐츠 제작 시 고려할 시사점을 도출하였다.

• 인지과학
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• 제35권1호
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• pp.23-48
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• 2024

대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1992년도 제4회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.423-433
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• 1992

낱자 또는 음절들을 매우 짧게 제시하고 차폐로 지운 후 두 낱자 중하나를 선택하는 과제 (Reicher, 1969)를 사용하여 음절 맥락에서 낱자 지각에 영향을 주는 변수들과 그 배후 지각과정들을 검토하였다. 자모 조합유형이 음절 내 낱자의 정체 파악에 체계적으로 영향을 주고 있었고, 예상과는 달리 음절 내의 낱자들이 단독으로 제시되는 낱자 보다 잘 파악되지 않는 음절열등효과가 일관되게 관찰되었다. 본 연구의 세 실험 결과들을 상호작용활성화 모형과 초보지각자-기억자 모형에 비추어 논의하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.22-25
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• 2022

본 연구는 대화형 인공지능이 비윤리적 표현을 학습하거나 생성하는 것을 방지하기 위한 기초적 연구로, 메신저 대화에 나타나는 단어 단위, 구 단위 이상의 비윤리적 표현을 수집하고 그 특성을 분석하였다. 비윤리적 표현은 '욕설, 혐오 및 차별 표현, 공격적 표현, 성적 표현'이 해당된다. 메신저 대화에 나타난 비윤리적 표현은 욕설이 가장 많은 비중을 차지했는데, 욕설에서는 비표준형뿐만 아니라 '존-', '미치다' 등과 같이 맥락을 고려하여 판단해야 하는 경우가 있다. 가장 높은 빈도로 나타난 욕설 '존나류, 씨발류, 새끼류'의 타입-토큰 비율(TTR)을 확인한 결과 '새끼류'의 TTR이 가장 높게 나타났다. 다음으로 메신저 대화에서는 공격적 표현이나 성적인 표현에 비해 혐오 및 차별 표현의 비중이 높았는데, '국적/인종'과 '젠더' 관련된 혐오 및 차별 표현이 특히 높게 나타났다. 혐오 및 차별 표현은 단어 단위보다는 구 단위 이상의 표현의 비중이 높았고 문장 단위로 떨어지기 보다는 대화 전체에 걸쳐 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 혐오 및 차별 표현을 탐지하기 위해서는 단어 단위보다는 구 단위 이상 표현의 탐지에 대한 필요성이 있음을 학인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.211-214
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• 2021

다수의 태스크를 처리 가능하면서 일반화된 성능을 제공할 수 있는 모델을 구축하는 자연어 이해 분야의 연구에서는 멀티태스크 학습 기법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 또한, 자연어 문장으로 작성된 문서들에는 대체적으로 시간에 관련된 정보가 포함되어 있을 뿐만 아니라, 문서의 전체 내용과 문맥을 이해하기 위해서 이러한 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요하다. NLU 분야의 태스크를 더욱 정확하게 수행하려면 모델 내부적으로 시간정보를 반영할 필요가 있으며, 멀티태스크 학습 과정에서 추가적인 태스크로 시간적 관계정보를 추출하여 활용 가능하다. 본 논문에서는, 한국어 입력문장의 시간적 맥락정보를 활용할 수 있도록 NLU 태스크들의 학습 과정에서 시간관계 추출 태스크를 추가한 멀티태스크 학습 기법을 제안한다. 멀티태스크 학습의 특징을 활용하기 위해서 시간적 관계정보를 추출하는 태스크를 설계하고 기존의 NLU 태스크와 조합하여 학습하도록 모델을 구성한다. 실험에서는 학습 태스크들을 다양하게 조합하여 성능 차이를 분석하며, 기존의 NLU 태스크만 사용했을 경우에 비해 추가된 시간적 관계정보가 어떤 영향을 미치는지 확인한다. 실험결과를 통하여 전반적으로 멀티태스크 조합의 성능이 개별 태스크의 성능보다 높은 경향을 확인하며, 특히 개체명 인식에서 시간관계가 반영될 경우에 크게 성능이 향상되는 결과를 볼 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.47-54
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• 2020

발달장애는 영유아 기부터 시작하는 뇌 신경계 발달장애들의 집합으로 언어 및 의사소통, 인지력, 사회성 등의 측면에서 이루어져야 할 발달이 심하게 지체되거나 성취되지 않은 장애를 의미한다. 이러한 발달장애 진단에는 아동의 얼굴 표정과 같은 감정표현의 의미와 맥락 등 비언어적 반응에 대한 관찰로 이루어진다. 이를 사람이 측정기에는 상당히 주관적인 판단이 개입하게 되어 객관적인 기술이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 영유아/아동의 언어, 비언어적 행동 반응을 관찰하는 ADOS(Autism Diagnostic Observation Schedule)와 BeDevel(Behavior Development Screening for Toddler) 검사에서 검사자와 피검사자간의 상호작용이 녹화된 영상을 리빙랩 환경에서 획득하여 인공지능 기반의 비정상적/상동적 행동 인지 기술 개발에 필요한 영상 및 음성 데이터 확보를 목표로 한다.