신경망 기반의 다국어 및 교차 언어 정보 검색 모델은 타겟 언어로 된 학습 데이터가 필요하지만, 이는 고자원 언어에 치중되어있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 영어 학습 데이터와 한국어-영어 병렬 말뭉치만을 이용한 효과적인 다국어 정보 검색 모델 학습 방법을 제안한다. 언어 예측 태스크와 경사 반전 계층을 활용하여 인코더가 언어에 구애 받지 않는 벡터 표현을 생성하도록 학습 방법을 고안하였고, 이를 한국어가 포함된 다국어 정보 검색 벤치마크에 대해 실험하였다. 본 실험 결과 제안 방법이 다국어 사전학습 모델과 영어 데이터만을 이용한 베이스라인보다 높은 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다. 또한 교차 언어 정보 검색 실험을 통해 현재 검색 모델이 언어 편향성을 가지고 있으며, 성능에 직접적인 영향을 미치는 것을 보였다.
스마트폰(Smartphone)은 휴대 전화(Mobilephone) 기반에 개인용 정보 단말기(PDA: Personal Digital Assistance)의 장점을 합친 고기능, 다기능의 신개념 휴대 정보통신기기이며, 현재 계속하여 데이터 통신 기능은 물론 카메라, MP3 플레이어 기능 등 기존 휴대폰의 영역을 훨씬 넘어 PC의 영역에 범접하는 다양한 디지털 컨버전스가 이루어지고 있다. 이런 이유로 스마트폰 제조사예서는 기존 휴대 전화기에 비해 훨씬 많아진 정보의 양에 비해 상대적으로 좁은 크기의 액정 화면에 다양한 기능을 표시할 수밖에 없게 되었고, 그 결과 최종 사용자들은 화면 구성이 복잡한 스마트폰을 경험하게 되었다. 본 연구의 목적은 기존 스마트폰의 복잡한 기능중심 화면 표시 중에서 특히 아이콘(Icon)의 형태를 사용자 중심(User Oriented)의 아이콘으로 개선하는 방안을 제안하고, 이의 정략적 개선 효과를 검증하는데 있다. 본 연구는 2 단계의 실험 과정을 거쳐 수행되었으며, 첫 번째 실험에서는 스마트폰의 최종 사용자들 대상으로 평면적인 아이콘과 입체적인 아이콘의 정보 전달 효율성을 비교 측정하고, 두 번째 실험에서는 아이콘과 텍스트의 결합 유무에 따른 정보 전달 효율성을 측정하여, 2 단계의 실험 과정을 통해 분석한 아이콘의 최적 형태를 도출하였다. 본 연구에서는 측정한 실험 결과를 통하여 텍스트와 그래픽의 형식이 결합된 입체적인 아이콘의 형태가 최종 사용자를 위한 정보 전달에 있어 가장 효율적인 아이콘 형태임을 알 수 있었다.
본 논문은 원격 공동 실험 시스템인 PCS(Platform for Collaborative System) 개발에 관한 연구이다. PCS는 특정 응용 분야를 목적으로 하지 않고, 모든 분야의 공동 실험 시스템을 개발할 수 있는 공동 실험 환경이다. PCS는 공동 실험에 필요한 객체인 통신, 세션, 사용자, 어플리케이션, 미디어, 메시지 객체와 이들에 대한 관리 매커니즘 함수를 가진 관리 객체로 구성된다. 관리 객체는 공동 실험 객체와 이들을 관리하는 오퍼레이션으로 구성되며, 관리 객체 사이의 상호작용을 통하여 제어 정보 및 데이터를 처리한다. 또한, PCS는 공동 실험을 위한 어플리케이션 공유 기술을 통하여 단일 사용자 어플리케이션을 다중 사용자 어플리케이션으로 활용할 수 있도록 하고, 공유 어플리케이션을 통한 원격 기기 제어 기능을 제공한다. PCS 플랫폼은 원격 공동 실험을 위한 환경을 제공하며, 여러 공동 실험 시스템의 하부 구조로 사용될 수 있다.
웹 기반의 사이버 실험이 탐구적 실험이 되기 위해서는 실제 실험에서 나타나는 상호작용을 반영할 수 있어야 한다. 그 결과 사이버 실험은 탐구적 실험이 될 수 있다. 기존 대부분의 사이버 실험들은 완성되어 있는 실험 장치를 제공하고, 버튼의 클릭으로 실험 진행과 실험 결과를 보여주는 단순한 애니메이션 유형으로, 실제 실험에서 나타나는 실험자와 실험 환경간의 상호작용을 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 웹 기반 사이버 실험에서 실험 기구의 설치에서부터 실험 과정 및 실험 종료에 이르기까지 학습자와 실험 환경간에 상호작용이 이루어질 수 있는 사이버 실험을 설계 및 구현한다. 또한 구현한 사이버 실험을 교육 현장에 적용하여 학습 효과에 미치는 영향을 평가한다.
본 연구에서는 사전의 뜻말이에서 의미 정보를 추출하고, 이 의미 정보를 확률 통계적 방법에 적용하여 의미 중의성을 해결하는 모델을 제안한다. 사전의 뜻풀이말에 동형이의어를 포함하고 있는 표제어와 뜻풀이말을 구성하는 보통 명사, 형용사와 동사를 의미 정보로 추출한다. 비교적 중의성이 자주 발생하는 9개의 동형이의어 명사를 대상으로 실험하였다. 학습에 이용된 데이터로 정확률을 실험하는 내부 실험의 결과, 체언류(보통 명사)와 용언류(동사, 형용사)의 가중치를 0.9/0.1로 주는 것이 가장 정확률이 높았다. 외부 실험은 국어 정보베이스와 ETRI 코퍼스를 이용하여 1,796문장을 실험하였는데, 평균 79.73%의 정확률을 보였다.
본 실험은 한국어 심성어휘집의 표상 정보가 음운정보로 이루어져 있는지, 철자정보로 이루어져 있는지 알아보기 위해 실시되었다. 실험자극은 한국어의 2음절 단어 중 음운변화(자음동화)를 겪는 단어(예: 국민)를 사용하였으며, 각 조건은 철자이웃이 크며 음운 이웃이 큰 단어 조건(O+P+), 철자이웃이 크고 음운이웃은 작은 단어 조건(O+P-), 철자이웃은 작고 음운이웃이 큰 단어 조건(O-P+), 철자이웃과 음운이웃 모두가 작은 조건(O-P-)이었다 실험 1에서 어휘판단 과제를 실시한 결과, 음운이웃 크기와 철자이웃 크기간의 상호작용이 나타났다. 실험2는 동일한 실험자극을 사용한 fMRI 연구를 수행하였다. 실험2 결과 음운처리에 관련된 뇌영역의 활성화가 나타났다. 본 연구결과는 한국어의 경우 심성어휘집이 음운정보로 이루어져 있음을 시사한다.
과학과 정보통신 관련 기술 교육은 그 교육적 잠재력이 무한하고 이에 따른 열의 또한 높아지고 있다. 그러나 기초과학 교육의 산실이라 할 수 있는 초등학교 과학 실험 환경은 매우 열악하여 학생들은 각종 위험 상황에 노출되어 있고 교사들은 학생들을 각종 안전사고에서 보호하기 위해 실험 환경을 과도하게 통제하게 되어 학생들은 기본적인 활동에 상당한 제약을 받아 과학에 대한 의욕과 흥미가 저하되는 문제가 발생하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 최근 유비쿼터스(Ubiquitous)컴퓨팅 기술로 주목을 받고 있는 RFID(Radio Frequency IDentification) 기술을 이용하여 실험 약품에 고유의 전자태그를 부여하고 Mobile RFID 리더기가 장착된 PDA를 이용하여 약품의 개별 정보와 관련 과학실험 방법을 비롯하여 실시간으로 안전교육을 받을 수 있는 시스템을 통해 안전 조건이 미비한 실험실의 물리적 환경 개선을 통해 보다 능률적이고 심도 있는 과학 실험 환경을 구축할 수 있는 시스템을 설계하였다.
본 논문은 문맥에서 추출한 가중치 정보를 이용한 한국어 동사의 의미 중의성 해소 모델을 제안한다. 중의성이 있는 단어가 쓰인 문장에서 그 단어의 의미 결정에 영향을 주는 단어들로 의미 결정자 벡터를 구성하고, 사전에서 그 단어의 의미 항목에 쓰인 단어들로 의미 항목 벡터를 구성한다. 목적 단어의 의미는 두 벡터간의 유사도 계산에 의해 결정된다. 벡터간의 유사도 계산은 사전에서 추출된 공기 관계와 목적 단어가 속한 문장에서 추출한 거리와 품사정보에 기반한 가중치 정보를 이용하여 이루어진다. 4개의 한국어 동사에 대해 내부실험과 외부실험을 하였다. 내부 실험은 84%의 정확률과 baseline을 기준으로 50%의 성능향상, 외부 실험은 75%의 정확률과 baseline을 기준으로 40 %의 성능향상을 보인다.
네트워크가 보편화되면서 어떠한 정보의 교환도 시간과 장소에 상관없이 가능하게 되었다. 자체 실험실에서 실험한 값을 포함하여 분산된 다양한 소스로부터 많은 실험 값의 정보를 통합하는 즉, 멀티 소스 데이터에 대한 통합 규칙을 만들 수 있다면 다양하고 유용한 정보를 얻을 수 있을 것이다. 또한 통합된 규칙을 통해서 새로운 안목으로 실험을 진행할 수도 있으며, 미처 생각하지 못했던 관련 지식을 습득할 수도 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 분산된 데이터를 통합하여 멀티 소스 데이터들 간의 통합 규칙을 만들고 이의 분석 기반이 되도록 하는 방법에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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