본 연구의 목적은 어휘 학습의 측면에서 컴퓨터 보조 학습을 통한 컴퓨터 기술의 효과와 유용성을 알아보고자 하는데 있다. 컴퓨터 기술을 통한 멀티미디어 수업은 네 가지 (듣기, 말하기, 일기, 쓰기의) 언어기술과 관련하여 다양한 언어학습방법을 제공한다. 한국인 영어 언어 학습자는 주입식 교육에 익숙해져 왔으며, 단어를 습득하는데 있어 반복적인 어휘 암기방법을 활용한다. 이를 위해 본 연구에서는 세 가지 연령 그룹을 대상으로 설문 조사와 교육용 멀티미디어 학습실험이 이루어져있다. 본 연구는 오프라인에서의 어휘학습과 다르게 교사는 컴퓨터 멀티미디어프로그램을 응용하여 교실 수준에 적합한 어휘 학습 응용 프로그램을 어떻게 효과적으로 개선 할 수 있는지 밝히고자 한다.
본 논문은 인지신경과학의 연구 방법으로 주로 사용되는 어휘판단과제LDT:ILexical decision task) 시 보이는 언어현상을 모사할 수 있는 계산주의 모델(computational model)을 제안한다. 제안하는 모델은 LDT 시 언어와 독립적으로 관찰되는 언어현상인 빈도효과, 어휘성효과, 단어유사성효과, 시각적쇠퇴효과, 의미점화효과, 그리고 반복점화효과 등을 모사할 수 있도록 설계되었다. 실험결과, 제안한 모델은 통계적으로 유의미하게 빈도효과, 어휘성 효과, 단어유사성 효과, 시각적 쇠퇴효과 그리고 의미점화 효과를 모사할 수 있었으며, LDT 시 인간 피험자와 유사한 양상의 수행 양식을 보였다.
본 연구는 정상 및 불안 집단 대학생을 대상으로 하나 또는 그 이상의 부정적 어휘를 포함하는 서술어의 의미추론 과정에서 정서유형 및 부정어휘 출현의 정도가 과제처리 속도에 미치는 영향을 알아보고자 수행되었다. 정서 3유형, 자극 2유형 그리고 부정어휘 횟수 3유형을 피험자 내 변인으로, 벡(Beck) 불안척도로 구분된 불안수준을 피험자 간 변인으로 혼합반복측정 설계를 적용하여 피험자 반응시간에 대해 분석한 결과, 정서유형과 자극의 종류 그리고 부정어휘 횟수에 대한 주효과를 확인하였으며, 불안수준 x 부정어 횟수에서 상호작용이 발견되었다. 긍정적 정서에 비해 부정적 정서에서, 비언어 자극보다는 언어 자극 환경에서 과제처리에 더 효율적이었지만, 부정어휘 변인에서는 그 횟수의 증가가 정상집단의 신속한 반응과 불안집단의 지연된 반응으로 분기되면서 부정어휘처리 반응시간의 지체로 나타났다. 또한 유입 정서유형 및 자극의 종류와 상관없이 불안수준은 과제처리 속도를 지연시키는 요인으로 확인되었다. 아울러 추후 연구를 위한 함의와 한계를 논의하였다.
이 연구는 의미점화과제와 반복점화과제를 사용하여 사용빈도와 의미투명성이 복합명사의 분리처리 양상에 어떤 영향을 미치는지를 알아보았다. 실험 1에서는 사용빈도에 따라 복합명사의 분리처리 양상이 달라지는지를 검토하였다. 의미점화효과가 복합명사 연상어 조건에서 자극제시시차나 사용빈도와 무관하게 관찰되었으며, 반복점화효과는 부분조건과 전체조건에서 모두 관찰되었지만 부분조건에서 더 큰 반복점화효과를 보였다. 이 결과는 복합명사가 하위 형태소로 분리되어 처리되는 경로와 복합명사 전체로 처리되는 경로가 함께 존재할 가능성을 보여준다. 실험 2에서는 의미투명도에 따라 복합명사의 분리처리 양상이 달라지는지를 검토하였다. 의미점화효과가 복합명사 연상어 조건에서 자극제시시차나 의미투명도에 무관하게 관찰되었으며, 반복점화과제에서도 실험 1b와 유사한 결과를 보였다. 실험 1과 2의 결과는 어휘수준에서 분리처리경로와 전체처리경로를 통해 활성화된 의미가 개념 수준에서 이루어지는 상호작용과정을 통해 복합명사의 의미를 결정함을 시사한다.
1960년대 산업화 이후 기계화가 가속되어 산업발달에 많은 기여를 하였으나 고소음 작업장에서 발생하는 소음피해에 대한 대책은 거의 없는 실정이다. 특히 공장 및 작업장에서 발생하는 기계소음은 반복적으로 되풀이되어 충격적이며, 강한 소음으로 대부분의 현장 작업자들은 높은 불쾌감과 청력장애의 위험을 부담하고 있다. 이러한 관점에서 이 연구는 고소음 작업장에서 발생하는 작업기계 소음을 평가하기 위한 적정 평가어휘를 추출하고자 했으며, 이렇게 추출된 어휘는 작업 기계소음을 평가하기 위한 음향심리 실험 및 기계소음 규제기준 설정을 위한 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
문서 요약 문제는 최근 심층 신경망을 활용하여 활발히 연구되고 있는 문제 중 하나이다. 많은 기존 연구들이 주로 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용하여 요약을 수행하고 있으나, 아직 양질의 요약을 생성하기에는 많은 문제점이 있다. 시퀀스-투-시퀀스 모델을 활용한 요약에서 가장 빈번히 나타나는 문제 중 하나는 요약문의 생성과정에서 단어나 구, 문장이 불필요하게 반복적으로 생성되는 것이다. 이를 해결하기 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으며, 이들 대부분은 요약문의 생성 과정에서 정확한 정보를 주기 위해 모델에 여러 모듈을 추가하였다. 하지만 기존 연구들은 생성 단어가 정답 단어로 나올 확률을 최대화 하도록 학습되기 때문에, 생성하지 말아야 하는 단어에 대한 학습이 부족하여 반복 생성 문제를 해결하는 것에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 요약 모델의 복잡도를 높이지 않고, 단어 생성 이력을 직접적으로 이용하여 반복 생성을 제어하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 학습할 때 생성 단계에서 이전에 생성한 단어가 이후에 다시 생성될 확률을 최소화하여 실제 모델이 생성한 단어가 반복 생성될 확률을 직접적으로 제어한다. 한국어 데이터를 이용하여 제안한 방법을 통해 요약문을 생성한 결과, 비교모델보다 단어 반복이 크게 줄어들어 양질의 요약을 생성하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 한용운의 시조를 작품의 내면세계와 표현 미학으로 나누어 살펴 보았다. 현대 시인 한용운은 승려, 독립운동가, 시인, 소설가를 겸하는 그 생애는 물론 그가 남긴 문학 업적에서도 현대시를 비롯하여 한시, 시조, 산시, 동요 등 다양한 시가는 물론 현대 소설까지 남긴 비중 있는 작가이다. 그의 시조 문학은 현대 시인이 고전 시가의 한 갈래인 시조를 창작했다는 점, 그간 시조 작가층으로 승려가 없었는데 승려의 신분으로 시조를 지었다는 점, 또한 한시까지 창작했다는 점에서 그의 시조는 작가 개인은 물론 당대 문단에서도 중요한 의의를 가지는 것이라 판단하고 그 시조의 본질을 구명하기 위하여 그의 다른 갈래 작품과 부분적으로 연관하면서 논의를 진행했다. 그 시조의 내면 세계는 이념과 현실, 일상 등 크게 세 가지로 나타났다. 그가 시조에서 보여준 이념은 불교와 유교였는데 구체적으로 단순한 두 이념의 교조적 반복이나 선전이 아니라 각 이념의 완고한 관행의 틀을 극복하고 새로운 방향을 제시하는 것이었다. 불교 이념의 경우 수행을 통한 깨닫기라는 일반적 순서와 과정을 비판하고 선(禪)의 입장에서 본래성불의 정신을 일깨워 주었고, 유교의 경우에는 당대 사회가 요구하는 행동과 실천의 중요성을 강조하는 방식으로 이념이 표현되었다. 그리고 현실에서는 일반 민중의 구체적 삶의 현실은 물론 민족의 간고한 현실을 표현하였다. 또한 일상에서는 그가 접하는 대상이나 인물, 계절 등을 제재로 하여 객관물과 상관에서 유발된 정서를 표현하였는데 특히 님이라는 절대 존재와의 관계에서 유발되는 정서를 집중적으로 표현하였다. 한용운 시조의 이런 내면세계는 그의 현대시가 님과 관련한 내용에, 한시가 일상의 내용에 각기 치중해 있는 것과는 달리 폭넓은 주제성을 보여주는 것이었다. 다음 표현 미학을 보면 작품을 이루는 가장 저층의 어휘에서 시상의 전개, 수사 기법 등의 세 개 항으로 나누어서 살펴보았다. 어휘에서는 이념을 표현한 작품군의 경우 불교나 유교 이념의 핵심이 되는 체언과 서술어가 주로 사용되고 있었다. 예를 들어 불교 이념 작품의 경우 '소를 찾는다' 유교이념의 경우 나라를 걱정하는 입장에서 상징적으로 달, 무궁화를 가져와서 '달은 비친다. 무궁화는 심는다'는 서술어와 연관시켜 표현하는 것이 특징이다. 그리고 현실을 보여 주는 경우에는 현실에 당면한 인물, 예를 들면 '마누라, 공장, 아씨' 등 현실을 살아가는 인물과 그 주변을 나타내는 용어를 주로 가져 와서 거기에 이들이 하는 행위로서 '손을 젓다, (빨래를) 씻다' 등의 서술어를 호응시킴으로써 현실의 간고함을 드러냈다. 일상의 경우 그가 접하는 대상사물, 대상인물, 현상 등을 주체어로, 여기에 호응하는 서술어를 이어 붙였다. 어휘상의 이러한 특성은 그의 현대시가 님과 관련한 어휘에 치중하고 그의 한시가 일상의 삶을 드러내는 어휘에 치우쳐 있는 것과는 달랐다. 작품의 시상 전개의 미학에서는 이념을 표현한 경우 '부정->부정->주장'이나 '의문->의문->판단'으로 시상을 전개하여 이념에 대한 주장이나 정확한 판단에 이르는 과정을 내세우는 시상 전개 방법을 사용하고 있고, 현실의 경우는 '호칭->질문->대답행위'나 '질문->호칭->질문'의 순서로 시상을 전개하여 당면한 현실의 절박함을 시적 대상 인물과의 대화를 통하여 현장감과 생동감 있게 드러내는 방식을 취하고 있다. 그리고 일상을 표현한 작품군의 경우에는 '감탄적 제시->감탄적 제시->결과'나 '대상 인물-의문-감탄'의 순서로 시상을 전개하여 시적 화자가 일상에서 겪는 다양한 정서를 정감 있게 표현하는 데에 기여하는 시상 전개의 방법을 취하고 있다. 이러한 시상 전개의 방식은 한시의 도식적 기승전결의 방식이나 현대시에서 일방적으로 하소연하고 이를 나열해 나가는 것과는 다른 다양한 방식이었다. 작품의 수사 미학에서 보면 장면을 현재적 관점에서 상황을 생생하게 보이는데 필요한 돈호법을 포함하는 문답법을 가장 많이 구사했고, 시적 화자의 인식이나 주장을 강하게 드러낼 때 설의법, 그가 일으킨 정서를 강렬하게 표현할 때 영탄법을 주로 사용하고 있다. 반복법과 대구법을 많이 사용하여 같은 내용을 강조하거나 심각하게 드러내는 역할을 하게 하였다. 수사법상에서도 그의 현대시가 상징적 님과의 관계를 집중적으로 드러내면서 '---ㅂ니다'를 반복하는 반복법, 같은 문장을 마주 세우는 대구법, 문맥상 은유와 역설을 사용하는 경우나, 한시에서 대구법을 주로 구사한 경우와는 다른 것으로 나타났다.
본 연구는 고려말에 저자미상의 실용적인 목적으로 만들어진 외국어 교재 "노걸대"에 대하여 어떻게 고려말부터 조선 500년 동안 지속적으로 외국어 교재로 사용될 수 있었는지 외국어 교재로서 그 지속성의 가치는 어디에 있는지를 알아보고자 하는데 있다. 이를 위해서 "노걸대"에 있는 대화문 구성된 의사소통 상황별로 정광의 "노걸대" 역주본에 나와 있는 106편의 대화를 만남(12편), 숙박(17편), 대도행(21편), 대도 생활(34편), 귀국(11편)으로 구분하여 평균문장길이, 어휘길이, 타입-토큰 비율, 본동사 앞 단어 수, 명사구 평균 수식어수 항목 측정치를 활용하여 외국어 교재로서의 계열성을 파악하고자 한다. "노걸대"는 제시된각 의사소통기능에서 일부 명사구 내의 계열성이 무시된 경우를 제외하면 전체적으로 복잡도의 계열성을 확인할 수 있었다. 문장 길이, 문장의 복잡도 계열성은 전체적으로 확인되었다. 어휘의 다양성은 계열성이 제대로 구성되었다고 볼 수는 없으나 어휘의 반복율이 높은 것은 기본적인 어휘의 사용이 많이 이루어졌다는 것을 의미한다.
온톨로지 매핑은 서로 다른 온톨로지에 있는 클래스가 유사한 개념을 표현한 것인지 판단하는 문제이다. 클래스 유사도를 계산 하는 방법에는 클래스의 이름 어휘 유사도, 의미 유사도, 클래스 관계/속성 유사도 그리고 클래스 상하위 관계 유사도 등이 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 클래스 유사도를 계산하기 위한 반복적 유사도 계산 알고리즘을 제안한다. 매 반복 단계마다 모든 클래스 쌍의 유사도를 전부 갱신 하는 방법과 유사도가 최대인 쌍만 선택적으로 갱신 하는 방법을 비교 실험하였다. 실험 결과 유사도가 최대인 쌍만 업데이트하는 방법의 성능이 좋았고 소요시간도 적었다.
본 논문에서는 반복학습으로 음소모델을 강건하게 하여 음소기반 핵심어 검출 시스템의 성능을 개선하고자 하였다. 가변어휘 핵심어 검출 시스템은 인식 대상 핵심어의 추가와 변경이 용이하도록 모노폰 단위로 핵심어 모델과 필러 모델을 구성하였다. 핵심어 모델과 필러 모델은 동일한 음소모델을 이용하므로 각각의 음소 모델의 분별력 향상은 핵심어 검출 성능과 밀접한 관계에 있다. 따라서 본 논문에서는 음소 HMM(Hidden Markov Model)의 학습시에 반복 학습을 통하여 음소 모델을 강건하게 만든 후 핵심어 검출 실험을 수행하였다. 그 결과, 10회의 반복학습을 통하여 얻어진 음소 HMM을 이용한 핵심어 검출의 성능은 반복학습을 하지 않은 경우보다 핵심어 검출의 CA-CR 평균 성능이 $4\%$ 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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