• The Mathematical Education
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• v.61 no.4
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• pp.559-579
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• 2022

Research on lexicon and language provides insights into the interests, values and practices of a community where individuals use the language. The International Classroom Lexicon Project, in which ten countries participated, identified own country's mathematics teaching and learning lexicons by investigating mathematics classroom instruction from teachers' perspectives in a speaking-oriented community. This study, as an extension of the International Classroom Lexicon Project research, investigated pedagogical lexicons used in 「Mathematics and Education」 journals specialized for Korean professional mathematics teachers published by the Korean Society of Teachers of Mathematics. Using the text mining approach, we also traced how these pedegogical lexicons have changed quantitatively over the past 10 years with a diachronic perspective. As a results, several novel terms were found in the writing-oriented community, which were not identified in the speaking-oriented community. In addition, we could discover some pedagogical lexicons have increased statistically significantly and some lexicons appeared(increased) rapidly across years. This implies the teacher community's values and zeitgeist by reflecting these changes in the sociocultural, incidental and social changing (i.e., periodical change) contexts. This study has value as a first step in understanding zeitgeist for mathematics education in Korean mathematics teacher community according to changes of times over the past 10 years. Also, this study contributes to the methodological insights: the text mining technique provides a methodological contribution to researching changes in interests, values and zeitgeist according to these changes in the times.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.13 no.1
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• pp.65-73
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• 2010

This study offered lexical knowledge acquisition model of unsupervised learning method in order to overcome limitation of lexical knowledge hand building manual of supervised learning method for research of natural language processing. The offered model obtains the lexical knowledge from the lexical entry which was given by inputting through the process of vectorization, clustering, lexical knowledge acquisition automatically. In the process of obtaining the lexical knowledge acquisition of model, some parts of lexical knowledge dictionary which changes in the number of lexical knowledge and characteristics of lexical knowledge appeared by parameter changes were shown. The experimental results show that is possibility of automatic building of Machine-readable dictionary, because observed to the number of lexical class information cluster collected constant. also building of lexical ditionary including left-morphosyntactic information and right-morphosyntactic information is reflected korean characteristic.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2009.05a
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• pp.73-74
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• 2009

본 연구에서는 선행연구를 통해 추출한 사용자가 제품을 사용하는 도중에 유발될 수 있는 인간의 감성 변화를 나타낼 수 있는 감성어휘 88 개 중에서 웹(Web)을 사용하는 상황에서 유발될 수 있는 사용자의 감성을 표현하기에 적합한 감성어휘를 추출하였다. 웹 사용빈도가 높은 남녀 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하여 최종적으로 웹을 사용하는 도중에 유발될 수 있는 사용자의 감성을 파악하기 위한 감성어휘를 추출하였다. 본 연구를 통해 추출된 감성어휘는 웹을 사용하면서 표출되는 사용자의 감성을 측정하는 데에 필요한 평가자료로 활용할 수 있을 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.4
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• pp.331-341
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• 2017

This paper aims to analyze English vocabulary of the North Korean textbooks diachronically using the constructed English textbook corpus. The North Korea English textbooks attained from Information Center on North Korea of the Ministry of Unification are divided into before and after Kim Jong-Il era for the year of 1996 in which the curriculum revision has been conducted. They are stored as text files to analyse vocabularies using WordSmith Tools 7.0. The vocabulary size of the revised textbooks increased after the curriculum reorganization, but the number of vocabulary types and vocabulary diversity decreased. After the curriculum revision, it was found that lots of vocabulary related to the establishment of the Kim Jong-Il system appeared as the keyword. It was also found that some vocabularies reflected the economic and social life of North Korea. In addition, through comparison of the 100 high-frequency word list and keywords, it can be concluded that the vocabulary of the English textbooks of North Korea is gradually changing into communicative contents from contents related with written language.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.2
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• pp.1-7
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• 2018

The current study investigates whether artificially intelligent chatbots influence Korean EFL students' vocabulary learning. For eight weeks, 47 college students in Korea participated in this study. They were divided into two groups: one experimental group and one control group. Participants in the experimental group engaged in chat with a chatbot during the eight-week experimental period. Before and after the experiment, pre- and post-tests were administered to see if their English vocabulary improved. Pre- and post- surveys were also performed to understand how the participants perceived chatbot-assisted vocabulary learning. Results show that the experimental group improved their vocabulary skills as a result of engaging in chat with the chatbot. Also, their perceptions of vocabulary learning positively changed, increasing their motivation, interest, and confidence in English. Given that there have been few empirical studies to investigate the effects of chatbots on vocabulary development, the present study can provide insights on the effectiveness of chatbots.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.13-16
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• 2022

LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용해 언어모델을 얻는 과정에서 일종의 부산물로 학습 대상인 말뭉치를 구성하는 어휘의 단어벡터를 얻을 수 있다. 단어벡터의 차원을 2차원으로 감소시킨 후 이를 평면에 도시하면 대상 문장/문서의 핵심 어휘 사이의 상대적인 거리와 각도 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기형도의 시(詩)을 중심으로 특정 작품을 선정한 후 시를 구성하는 핵심 어휘들의 차원 감소된 단어벡터를 2D 평면에 도시하여, 단어벡터를 얻기 위한 텍스트 전처리 방식에 따라 그 거리/각도가 달라지는 양상을 분석해 보았다. 어휘 사이의 거리에 의해 군집/분류의 결과가 달라질 수 있고, 각도에 의해 유사도/유추 연산의 결과가 달라질 수 있으므로, 평면상에서 핵심 어휘들의 상대적인 거리/각도의 직관적 확인을 통해 군집/분류작업과 유사도 추천/유추 등의 작업 결과의 양상 변화를 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 통해, 영화 추천/리뷰나 문학작품과 같이 단어 하나하나의 배치에 따라 그 분위기와 정동이 달라지는 분야의 경우 텍스트 전처리에 따른 거리/각도 변화를 미리 직관적으로 확인한다면 분류/유사도 추천과 같은 작업을 좀 더 정밀하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.255-258
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• 2014

본 논문에서는 semantic parsing과 사전 정의된 어휘-의미 패턴 질의 템플릿 방법론을 결합하여 자연어 질의로부터 RDF 지식베이스에 질의하기 위한 SPARQL 쿼리를 생성하는 방법을 제안한다. semantic parsing 접근법은 문장의 표현과 분리된 형식적 의미표현만을 포착해내므로, paraphrase 혹은 의미 변화와 무관한 어순의 변화에 강인하지만, 일부 자연어 질의문장에는 단순한 의미 및 구조를 갖는 문장도 적합한 형식적 의미표현을 생성하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이 연구에서는 이러한 단순한 문장에 있어서는 사전 정의된 질의 템플릿을 사용하여 적합한 쿼리를 생성하되, 적합한 템플릿을 선택하는데 있어 해당 질의문장의 어휘-의미적 유형을 포착하고 해당 정보를 이용하는 방법을 이용하였으며 이를 통해 주 방법론의 약점을 보완하는 제한적인 효과를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.76-78
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• 2006

인간의 주관적이고 애매한 감성은 차세대 컴퓨팅의 다양한 분야에서 연구되며. 인간의 감성을 이해하고 감성의 변화에 능동적으로 반응하는 사용자 중심의 정보 처리에 대한 요구가 급격히 증가하고 있다. 우리는 감성기반 이미지 검색을 위해 저차원 시각정보에 대한 강성처리를 연구하고 있다. 기존의 저차원 시각정보 특징을 고려한 내용기반 이미지 검색 방법은 사용자의 취향이나 감성 요구에 적합한 결과를 검색하기에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간의 감성을 이해, 검색, 인식하기 위한 시각정보와 감성간의 관계 연구 중 우리의 기존 연구인 시각적 형태 정보의 감성어휘 공간에서 형태와 어휘간의 감성거리를 이용한 분류방법을 제안한다. 그리고 분류된 각 영역에서의 대표 어휘를 추출하여 시각적 형태에 따른 감성어휘간의 구체적 계층 관계를 정의한다. 이는 감성기반 이미지 검색 분야에 활용 가능한 연구이며, 우리가 사용하는 언어에 내재된 감성정보를 해석하고 그 어휘들의 체계적인 시각적 감성관계를 정의하는 의의를 갖는다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.265-271
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• 2019

본 논문은 어휘가 비슷한 문장들을 효과적으로 분류하는 BERT 기반 유사 문장 분류기의 학습 자료 구성 방법을 제안한다. 기존의 유사 문장 분류기는 문장의 의미와 상관 없이 각 문장에서 출현한 어휘의 유사도를 기준으로 분류하였다. 이는 학습 자료 내의 유사 문장 쌍들이 유사하지 않은 문장 쌍들보다 어휘 유사도가 높기 때문이다. 따라서, 본 논문은 어휘 유사도가 높은 유사 의미 문장 쌍들과 어휘 유사도가 높지 않은 의미 문장 쌍들을 학습 자료에 추가하여 BERT 유사 문장 분류기를 학습하여 전체 분류 성능을 크게 향상시켰다. 이는 문장의 의미를 결정짓는 단어들과 그렇지 않은 단어들을 유사 문장 분류기가 학습하였기 때문이다. 제안하는 학습 데이터 구축 방법을 기반으로 학습된 BERT 유사 문장 분류기들의 학습된 self-attention weight들을 비교 분석하여 BERT 내부에서 어떤 변화가 발생하였는지 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.06a
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• pp.233-237
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• 2000

본 논문은 단락의 자동 구분을 통한 중요 문장 추출 시스템을 제안한다. 먼저 어휘의 재출현 여부와 어휘의 일치도, 어휘의 역할 변화를 파악하여 재출현 어휘에 대한 양상을 분석하고 이를 통하여 문장 간의 긴밀도를 정량적으로 계산한다. 다음으로 측정된 문장 간 긴밀도를 이용하여 사용자의 추출 범위에 따라 단락을 구분하고, 각 단락의 대표 문장을 선정하여 최종 요약문을 생성한다. 제안한 방법은 문서 제목, 문장의 위치, 수사 구조 등의 정보를 이용하지 않으며, 단순히 어휘의 출현 빈도만을 이용하던 기존의 통계적인 방법보다 질높은 요약문을 생성할 수 있다. 또한 제안한 방법론은 본 논문이 대상으로 삼고 있는 신문기사의 영역뿐만 아니라 다른 영역으로의 적용이 가능하다.