• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.88-90
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• 2022

영어 교육 시장이 증대되면서 영어 학습을 효과적으로 지원하는 다양한 학습 시스템들이 개발되고 있다. 영어문장을 구성하는 기본적인 단위는 어휘로 문장 전체의 의미를 파악하기 위해서는 어휘의 의미를 이해하는 것이 필수적이다. 따라서 영어 어휘 능력 향상을 위한 다양한 영어 어휘 학습 시스템들이 개발되고 있으나, 어휘가 사용되는 문맥을 고려하거나 동시에 학습하면 효과적인 어휘 등 어휘 학습에 효과적인 교수학습 방법의 원리가 적용된 영어 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 n 개의 영어 단어가 하나의 그룹으로 동시에 제시되면서 그 n개의 영어 단어가 모두 포함된 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 설계한다. 임의로 n 개의 영어 어휘가 주어졌을 경우 문맥에 맞게 영어 예문을 자동으로 생성하는 지능형 영어 문장 생성 모델이 본 연구의 핵심이다. 또한, 어휘 능력 평가에서 기존 어휘 학습 시스템과 같이 단순히 어휘를 얼마나 암기하고 있는지에 대한 평과 결과만을 제시하는 것이 아니라, 그룹별 취약 어휘 분석을 통해 효과적인 그룹 어휘 선택 규칙을 파악할 수 있는 기반을 마련하고자 한다. 본 논문에서 제안한 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 통해 영어 어휘 학습자들의 학습 능력 향상에 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.19-20
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• 2023

영어 교육 시장 확대로 다양한 영어 학습 시스템이 개발되고 있다. 그러나 어휘의 문맥적 이해와 효과적인 학습 방법을 결합한 지능형 어휘 학습 시스템에 대한 연구는 미비하다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 한 그룹으로 제시되고, 이들을 모두 포함한 예문을 제공하는 지능형 영어 어휘 학습 시스템을 개발한다. 본 연구에서는 임의의 n 개 영어 단어가 주어졌을 때 문맥에 맞는 영어 예문을 자동으로 생성하는 모델을 개발하였다. 어휘 평가를 바탕으로 자동으로 취약 어휘를 선정하며 학습자들이 해당 어휘를 학습 할 수 있도록 진행한다. 본 연구에서 개발한 지능형 영어 어휘 학습 시스템의 사용성 평가를 위해 설문 검사를 실시하였다. 설문 결과는 문맥 및 어휘 그룹 기반의 지능형 영어 학습 시스템은 사용자들이 사용하기 편리하고 어휘 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있음을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.21-22
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• 2023

영어 공인 시험에서 영어 어휘는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 그러나 기존 영어 어휘 학습 시스템은 단순히 어휘 교재의 콘텐츠를 디지털화한 것에 그치고 있다. 영어 어휘 학습에서 동의어에 대한 학습은 언어 능력을 향상시키고 다양한 상황에서 효과적으로 의사소통할 수 있는 능력 향상에 도움이 된다. 본 연구에서는 학습자들이 영어 어휘 학습을 효과적으로 할 수 있도록 동의어 및 반의어를 활용할 수 있는 학습 시스템을 제안한다. 본 시스템은 동의어와 반의어에 대한 정보가 필요한 영어 어휘를 입력으로 받아 생성형 AI에서 동의어 및 반의어에 대한 정보를 생성한 후에 반환하는 기능을 수행한다. 본 시스템은 학습자들이 어휘 평가에서 오답으로 답한 어휘에 대해 동의어 및 반의어에 대한 추가적인 어휘와 예문을 제공하여 영어 어휘 학습의 효율성을 높일 수 있을 것이다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.17 no.4
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• pp.271-286
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• 2006

In this paper, we introduce automatic question generation technique using the language resources like User-Word Intelligent Network(U-WIN) and Korean dictionary including quite a for of information. And we present Korean word learning system with this technique. The item pool method which almost learning-system are using makes some problems. As a solution of the problems, we classified into 8 question type and implemented the Korean word learning system which is making the Korean question automatically by using the morphological and semantic information according to the automatic question generation pattern of each type.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.10A no.4
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• pp.375-380
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• 2003

Although vocabulary is one of the most important aspects in learning English, it is not dealt with as extensively as the grammar and reading comprehension in the classes due to time limitation. Furthermore, it is also dealt with in only a limited way at most of the English learning web sites compared to the other aspects such as grammar and reading comprehension. In this study. a web-based learning system for English vocabulary which allows a student to study the vocabulary before or after the classes by herself in order to supplement the English classes provided at school. Especially, it allows the students to learn the vocabulary within the context of sentences. It also provides an efficient structure for a repeated study of vocabulary that is new or difficult to the student.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.15-21
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• 2006

본 논문에서는 올바른 한국어 생활과 한국어 실력 향상을 위하여, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 한국어사전, 사용자 어휘지능망(User-Word Intelligent Network : U-WIN)등의 언어자원을 이용한 자동문제생성기술을 소개하고, 이를 이용한 한국어 어휘학습시스템을 제시한다. 대부분의 학습시스템에서 사용하는 문제 은행식 출제 방식의 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서, 기존의 한국어 어휘문제의 문항을 분석하여 8가지 문제 유형으로 재편성하고, 각 유형별 자동 문제 생성패턴에 따라 언어자원이 가지고 있는 한국어 어휘의 형태적 정보, 의미적 정보를 이용하여 한국어 어휘 문제를 자동 출제하는 한국어 어휘학습시스템을 구현하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.5 no.4
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• pp.43-51
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• 2004

The convergence of mobile communications and handheld computers offers the opportunity to develop technology that will assist individuals and groups to learn anytime, anywhere. In this thesis, we suggest a learning model for educational mobile contents, and implement a mobile contents for English vocabulary learning. The mobile contents consist of two parts: vocabulary learning and vocabulary evaluation. The vocabulary learning provides the mobile learner not only the display of English vocabulary but also the pronunciation of native speaker. The degree of learning achievement is evaluated by the quiz program of game style. Accordingly, the proposed prototype system for English vocabulary learning is designed and implemented, as an exemplar of personal mobile systems for edutainment mobile learning.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2006.06a
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• pp.9-14
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• 2006

본고는 한국어 교육방식의 하나라고 할 수 있는 한국어 어휘를 대상으로 한문제 출제 방식에서 문제 은행식 출제 방식이 갖고 있는 여러 가지 문제점을 해소할 수 있는 하나의 방법으로서 한국어 어휘 학습 시스템을 위한 자동문제 생성 기술을 제시한다. 먼저 기존 한국어 어휘 문제의 문항 분석 결과를 바탕으로 8가지 어휘력 평가 유형 및 각 유형별 자동 문제 생성 패턴을 구축하고, 한국어 어휘에 대한 풍부한 정보를 담고 있는 국어사전을 기반으로 한 자동 한국어 어휘 문제 생성 기술을 제시한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.10
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• pp.353-358
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• 2015

The Vocabulary Recognition System made by recognizing the standard vocabulary is seen as a decline of recognition when out of the standard or similar words. In this case, reconstructing the system in order to add or extend a range of vocabulary is a way to solve the problem. This paper propose configured Bhattacharyya algorithm standing by speech recognition learning model using the Bayesian methods which reflect parameter estimation upon the model configuration scalability. It is recognized corrected standard model based on a characteristic of the phoneme using the Bayesian methods for parameter estimation of the phoneme's data and Bhattacharyya algorithm for a similar model. By Bhattacharyya algorithm to configure recognition model evaluates a recognition performance. The result of applying the proposed method is showed a recognition rate of 97.3% and a learning curve of 1.2 seconds.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.337-338
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• 2009

블로그문서의 의견극성분류 연구는 주로 기계학습기법에 기반한 방법이었고, 이때 주로 활용된 자질은 명사, 동사 등의 품사정보와 의견어 어휘정보였다. 하지만 하나의 의견어 어휘만을 고려한다면 그 극성을 판별하는데 필요한 정보가 충분하지 않아 부정확한 결과를 도출하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 여러 어휘를 동시에 고려하였을 때 보다 정확한 의견분류를 수행할 수 있을 것이라는 가정을 세웠다. 본 논문에서는 효과적인 의견어휘자질의 추출을 위하여 의견이 내포될 가능성이 높은 의견어휘를 기반으로 의존구문분석을 통해 의존트리패턴을 추출하였고, 제안하는 PF-IDF가중치를 적용하여 지지벡터기계(SVM)와 다항시행접근 단순베이지안(MNNB)알고리즘으로 비교 실험을 수행하였다. 기준시스템인 TF-IDF가중치 기법에 비해 정확도(accuracy)가 지지벡터기계에서 5%, 다항시행접근 단순베이지안에서 8.9% 향상된 성능을 보였다.