본 연구의 목적은 모바일 애플리케이션을 활용하여 공손 영어 표현 학습의 가능성을 고찰하고자 하는 것이다. 의사소통 능력의 향상을 도모하기 위해서는 문법적, 담화 능력 외에도 사회 언어적 능력이 필요하다. 상대방이 누구인지, 어떠한 대화 상황에 직면했는지, 대화의 주제나 목적 등에 따라 사회적 가치에 맞는 적합한 표현을 구사할 줄 알아야 한다. 상대방의 지위나 나이가 화자보다 높거나 상대방과의 친밀도가 낮을 경우 한국인 화자는 공손한 표현을 구사하게 된다. 한국어는 언어 자체적으로 경어 체계를 지니고 있지만 영어는 이와 다르기 때문에 학습자들은 영어의 공손 표현을 학습할 필요가 있다. 이를 위해 공손 언어 학습에 학습자들이 교실에서 누구나 쉽게 사용할 수 있는 모바일을 접목시키고자 한다. 학습 교재로는 영국의 시대극 "다운튼 애비"(Downton Abbey)를 이용하였는데 이 드라마는 귀족들의 삶을 중심으로 다루었기 때문에 공손 표현을 학습하기에는 매우 적합하다. 모바일 활용을 통한 공손 영어 학습의 효율성과 모바일 애플리케이션의 활용 가능성을 고찰하기 위해 네이버 밴드를 활용한 실험반과 일반적인 팀별 활동을 중심으로 한 통제반을 설정하였다. 두 반의 공손 언어 학습 효과를 확인하기 위해 두 번의 평가가 시행되었고 개방형 설문조사가 실시되었다. 평가 결과 모바일 애플리케이션의 사용은 공손 영어 표현 학습에 긍정적인 효과가 있었으며 모바일이 수업 후 활동으로 사용하기에 효율적인 학습 도구인 것으로 나타났다. 개방형 설문 조사에서 학습자들은 공손 표현을 우아하거나 고급스러운 언어 형식으로 인지하거나 실용적 표현과 구분하는 경향이 있었다. 시대극을 이용하여 공손 언어를 교수할 경우 교수자들은 현대 영어와의 접목을 고려할 필요가 있겠다.
음성언어 처리 분야는 인간의 자연어 발화를 컴퓨터가 자동으로 이해하고 처리하는 알고리즘을 연구하는 분야로, 자동 통번역, Siri와 같은 음성 대화 시스템, 차세대 인터페이스, 질의 응답 시스템 등 다양한 응용군을 포함한다. 특히, 음성언어 처리 기술은, 최근 빅데이터(big data) 시대를 맞이하여, 방대한 음성/텍스트 정보를 처리하기 위한 필수 기술로 각광받고 있다. 한편, 빅데이터는 그 자체가 거대한 말뭉치 데이터로서 음성언어 처리 기술의 성능을 향상시키는 주된 리소스가 된다. 이에 따라, 최근 빅데이터를 이용하여 음성언어 처리 기술의 성능을 개선시키고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있는데, 본고에서는 이들 연구의 배경 및 연구 동향들을 소개하기로 한다.
컴퓨터와 인터넷 사용의 대중화 시대가 열리면서 소프트웨어의 구조도 점차 복잡해짐은 물론 크기도 방대해지고 있으나 S/W 개발 기술 발전 속도는 매우 더디어 소프트웨어 개발과 유지보수 비용의 증가로 인해 소프트웨어 위기 문제가 발생하게 되었다. 이에 대한 대안으로 소프트웨어 생산성, 품질, 효율성을 높이기 위해서 부품화와 조립의 특성을 지닌 컴포넌트 기반 개발 방법이 제시되었다. 컴포넌트 명세에 있어 기존에 이미 많은 명세 언어가 사용되고 있으며, 이들은 나름대로의 장점을 가지고 있으나, 이들은 대부분 구현에 있어 특정 언어에 의존성이 강하며, 표현 능력에 한계를 가지고 있다. 이러한 한계를 해결하기 위해 문제 요구사항에 대한 설명, 컴포넌트의 기능, 그리고 컴포넌트 구조에 대한 명확한 정의를 제공하는 정형화된 명세 언어에 대한 연구가 현재 이루어지고 있으나, 대부분이 컴포넌트 명세 기법에 대한 표준이 없고, 명세서에 대한 데이터 모델링 방법 및 표현언어에 대한 기준이 없이 컴포넌트의 구문적 측면만을 고려한 개발을 하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 컴포넌트 명세서를 규격화하고 규격화된 명세서를 표준 메타 언어인 XML 기반으로 모델링 하고자 한다.
인터넷 사용자의 확대와 기반 시설의 확충, 무선인터넷 기술의 발달은 무선인터넷을 통한 데이터 서비스의 시대를 확장시키고, 무선인터넷 서비스 업체의 증가를 가져 왔다. 그러나 무선인터넷의 컨텐츠 서비슬 위한 문서는 표준화되어 있지 않다. 무선인터넷에 접속사는 단말기는 하나의 형식만을 지원하는데 비해서, 무선인터넷 컨텐츠를 작성하는데 사용되는 기술언어는 WML, HDML, mHTML, sHTML, cHTML 등 다양한 마크업 언어가 존재하고 있다. 그래서 서비스를 제공하는 업체에서는 동일한 서비스를 각각의 마크업 언어로 개발해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 서비스 업체의 개발 부담을 줄이고, 기존의 무선 인터넷을 위한 마크업 언어를 완전하게 재구성할 수 있을 뿐 아니라 새로이 개발되는 마크업 언어에 적응력을 가질 수 있는 XML기반의 응용(WIML)을 제안하고, 이것을 기반으로 하는 시스템(IWIS)을 설계 및 구현한다.
모아쓰기 원리에 의한 한글은 조합 가능한 글자수가 총 11,172자에 달한다. 오늘날 정보산업화 시대의 다양한 요구로 인해 과거와 달리 이제는 한 벌의 한글 활자체도 조합 가능한 글자를 모두 갖추어야 하는 시대가 되었다. 활자체 설계 방식에서 과거처럼 글자 한 자 한 자를 다듬어 내던 설계 방식인 완성형 설계방식으로는 글자수를 모두 수용하면서도 다양한 활자체를 신속하게 만들어 내기는 매우 힘들게 되었다. 이를 해결 할 수 있는 설계 방식은 한글의 모아쓰기 원리를 활용해서 자소를 조합하여 설계하는 조합형 설계 방식이다. 이러한 조합형 설계의 성공적인 결과를 위해서는, 활자체 설계 전문가의 합리적 조합 규칙 설정 및 자소설계와 함께 효율적 전산 프로그램이 뒷받침되어야만 한다.
1987년 정보교환용 부호가 완성음절형 부호계로 개정되면서 한글 음절 표현은 극히 제한되어 컴퓨터상에서 한글의 표현은 제약을 받게 되었다. 1446년 훈민정음이 공포된 후로 목판, 활자시대를 지나서 타자기를 만나면서 한자와 다른 길을 걸어왔다. 특히 컴퓨터시대가 되면서 한글은 타자 이상의 적합성을 가지고 있지만 훈민정음 창제원리에 대한 이해부족으로 음절문자로 분류하여 완성음절형 부호를 지원하게 됨에 따라서 많은 문제를 야기하고 있다. 국제표준인 유니코드에는 세가지 종류의 부호가 반영되어 있는데 음절문자 중심의 부호화이므로 훈민정음의 특성을 해치는 일이며 또한 한글의 과학성을 부정하는 일이기도 하다. 본 논문은 훈민정음 창제원리에 입각하지 않음으로 생긴 문제에 대한 근본적인 해결책으로 훈민정음을 표현하는 최적 폰트 설계 방안을 검토하고 현행의 한글부코드표준의 개선 방향을 제시하고자 한다.
우리는 이 연구에서 다언어주의 맥락에서의 지속가능한 언어교육정책을 고찰하고자 한다. 인구의 다수가 다언어적이므로 다언어구사자들이 기준이 되는 다언어정책이 교육에서 우리가 채택할 수 있는 최선의 방법이다. 전통적으로 다언어사회였던 미국의 언어교육정책을 분석하여 한국사회의 언어교육정책에 관한 시사점을 모색하고자 한다. 다언어교육정책의 채택 동기와 정당성을 지속가능성, 정체성, 공정성, 세계영어, 기계번역, 그리고 보편문법이라는 6 가지 다른 관점에서 분석한다. 언어정책의 모델로 미국에서는 영어플러스(영어+n) 정책을 제안하며, 유사하게 한국에서는 한국어플러스(한국어+n) 정책을 언어교육현장에서의 최선의 언어정책모델로 제안한다. 이러한 플러스(+n)정책은 모국어와 해당국가의 다언어주의를 형성하는 다른 외래어 둘 다의 유창성을 목표로 하며 이때 다언어정책은 이중언어정책도 포함한다. 특히 4차 산업혁명시대의 맥락인 다양성과 융합의 시대에 언어다양성과 다언어정책은 해결해야할 문제가 아니라 보호되고 유지되어야할 권리이며 자산으로 간주되어야하고 언어교육정책 또한 다언어주의의 관점에서 다루어져야 한다.
본 연구는 대형 언어 모델 (LLM) 시대에 공감적 대화 생성을 위한 감정 인식의 필요성을 확인하고 소형 언어 모델 (SLM)을 통한 미세 조정 학습이 고비용 LLM, 특히 ChatGPT의 대안이 될 수 있는지를 탐구한다. 이를 위해 KoBERT 미세 조정 모델과 ChatGPT를 사용하여 사용자 감정을 인식하고, Polyglot-Ko 미세 조정 모델 및 ChatGPT를 활용하여 공감적 응답을 생성하는 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과, KoBERT 기반의 감정 분류기는 ChatGPT의 zero-shot 접근 방식보다 뛰어난 성능을 보였으며, 정확한 감정 분류가 공감적 대화의 질을 개선하는 데 기여함을 확인하였다. 이는 공감적 대화 생성을 위해 감정 인식이 여전히 필요하며, SLM의 미세 조정이 고비용 LLM의 실용적 대체 수단이 될 수 있음을 시사한다.
본 연구는 디자인 제작 및 평가과정에 언어(기호체계)적인 접근이 요청됨을 증명하고자 하는 여러 노력중의 하나로서, 특히 ‘환유’개념을 디자인에 도입할 것에 대한 제안이라 할 수 있다. 이를 위해 본 연구는 먼저 1)디자인에 있어 시각언어라는 용어설정이 가지는 의의를 밝힌다. 다음으로 2)후기구조주의 사유방식 안에서 새롭게 거론되는 ‘환유’개념의 존재방식 및 탈 근대주의라는 시대적 요청에 부응하는 본 개념의 긍정적 의미를 설명한다. 이는 ‘환유’라는 개념이 탈 근대주의 시대의 문화사적 특성을 충실하게 구현하는 것으로서, 한마디로 ‘환유’를 통해서 모더니즘시대가 신봉했던 보편성 지향주의가 스쳐지나갔던 특수성, 개별성에 대한 관심이 표현될 수 있기 때문이다. 마지막으로 이러한 이론적 고찰을 토대로 3)‘환유’개념이 탈 근대주의 디자인에 도입되었을 때의 의의를 사례분석을 통해 드러내고자 하였다.
본 연구의 목적은 ChatGPT와 같은 생성형 AI 시대를 맞아 이와 같은 언어모델에 대해 소개하고, 이를 활용한 도서관의 데이터 리터러시 교육 구성요소를 고민하고 방향을 제시하고자 하는 연구이다. 이를 위해 다음과 같은 세 가지 연구 문제를 제시하였다. 먼저 ChatGPT 유사 언어모델의 기술적 특징을 살펴보고, 이후 생성형 인공지능 기술 기반 서비스 플랫폼을 활용하여 적합한, 정확한 정보를 유용하게 활용하기 위한 이용자의 데이터 리터러시 역량 교육의 필요성을 주창하였다. 마지막으로 ChatGPT 시대 도서관 데이터 리터러시 교육을 위해 데이터에 대한 이해, 데이터 생성, 데이터 수집, 데이터 검증, 데이터 관리, 데이터 이용 및 공유, 데이터 윤리와 같은 7개 구성항목을 포함한 데이터 리터러시 교육 구성안을 제안하였다. 결론적으로 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능 기술이 이용자의 정보 활용에 많은 영향을 미치게 될 것이라 예상되는 만큼 도서관은 이러한 기술의 장단점, 문제점 등에 대해 한발 먼저 고민하고 이를 통해 도서관의 정보서비스를 한층 개선할 수 있는 토대로 삼아야 할 것을 강조하며 마무리했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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