• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
• /
• pp.119-121
• /
• 2011

본 논문에서는 한국사회에서 미래 100년 동안 사회 경제 분야의 가장 중요한 핵심 문제로 대두되어질 다문화가정과 관련하여 IT와 융합된 전자책 시스템을 기반으로 자녀교육에 대한 해결책을 제시하기 위하여 7개국의 유명한 전래동화책을 수집, 분석하고 번역하여 다국어 전자책으로 제작하고 서적, CD, 웹사이트, 스마트폰을 이용하여 세계 각국의 다문화가정 교육모델로 제시하고 서비스한다. 구현되어진 다국어 전자책 모델 시스템은 국내 다문화가정 어린이의 이중 언어 교육을 통하여 부모와 연계된 다문화 시대의 문화적 언어적 문제를 해결하며 다문화 어린이들의 글로벌 마인드 함양 및 다문화를 기반으로 한 사회적 통합을 추진하며 세계 최고수준의 유비쿼터스 인터넷 인프라 기반 서비스를 통하여 전자책 서비스의 글로벌 표준을 제시한다. 다국어 전자책 모델 시스템은 국가지원과제 신청을 통하여 지역사회를 통한 복지 분야 행정시스템을 기반으로 무료 보급하며 2011년 독일에서 개최되는 국제도서전에 출품하여 글로벌 보급 활성화와 교육성과에 대한 발표를 추진한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.529-534
• /
• 2020

인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation, NMT)이란 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 출발 언어의 문장을 도착 언어 문장으로 번역해주는 시스템을 일컫는다. NMT는 종단간 학습(end-to-end learning)을 이용하여 기존 기계번역 방법론의 성능을 앞지르며 기계번역의 주요 방법론으로 자리잡게 됐다. 이러한 발전에도 불구하고 여전히 개체(entity), 또는 전문 용어(terminological expressions)의 번역은 미해결 과제로 남아있다. 개체나 전문 용어는 대부분 명사로 구성되는데 문장 내 명사는 주체, 객체 등의 역할을 하는 중요한 요소이므로 이들의 정확한 번역이 문장 전체의 번역 성능 향상으로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지식그래프(Knowledge Graph)를 이용하여 심볼릭 지식을 NMT와 결합한 뉴럴심볼릭 방법론을 제안한다. 또한 지식그래프를 활용하여 NMT의 성능을 높인 선행 연구 방법론을 한영 기계번역에 이용할 수 있도록 구조를 설계한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.1-9
• /
• 2009

프로그래밍 학습은 현대사회가 요구하는 복잡한 문제해결력 향상에 도움이 되지만, 학습자에게 과도한 인지적 부담을 줄 수 있다. 따라서 인지적 부담을 감소시키기 위한 프로그래밍 도구의 선택 및 학습 효과를 최대화하기 교수 학습 전략이 요구된다. 본 연구에서는 중학생의 문제해결력 향상을 위한 과제 중심 스크래치 프로그래밍 학습 프로그램을 개발하고 해당 프로그램이 학습자의 문제해결력에 미치는 영향을 분석하였다. 연구결과, 과제 중심 스크래치 프로그래밍 학습을 수행한 집단이 일반적인 스크래치 프로그래밍 학습과 비주얼 베이식 프로그래밍 학습을 실시한 집단에 비해 문제해결력이 유의하게 향상되었다. 특히 오류를 발견하고 수정하는 능력인 문제점 해결 영역에서 유의한 차이를 더 크게 드러났다.

• 인지과학
• /
• 제27권2호
• /
• pp.247-273
• /
• 2016

기존 거짓말 연구들은 대면 상황에서 말이나 진술서 등 거짓말을 하는 사람들이 불안할 수 있는 상황에서 주로 행해졌다. 본 연구는 거짓이라는 사실이 밝혀질 우려가 없거나 밝혀지더라도 그로 인한 손해가 거의 발생하지 않는 비압박 상황에서 자기 태도에 반하는 거짓글을 쓸 경우에 나타나는 언어적 특징을 K-LIWC를 통해 분석하였으며 기존의 거짓말 연구결과와 비교를 하였다. 두 번의 글쓰기 과제에서 태도를 기만하는 거짓 글은 진실한 글에 비해 1인칭 단어의 사용 빈도가 떨어지는 것으로 나타났다. 인지적 복잡성을 나타내는 변인들은 첫 번째 글쓰기 과제에서는 더 낮게, 두 번째 글쓰기 과제에서 더 높게 결과가 나타났다. 특히, 거짓말에는 부적 정서 단어들이 많이 사용된다는 기존 연구 결과와는 달리, 비압박 상황에서는 긍정 정서의 단어들이 더 많이 사용되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 상황적 요인의 차이로 심리적 상태가 달라지면 사용하는 언어 또한 달라질 수 있다는 것을 시사한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제10권10호
• /
• pp.318-324
• /
• 2020

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.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제7권12호
• /
• pp.371-380
• /
• 2017

본 연구는 대학 교양영어 교육에서 영어학습 부진아 학생들을 대상으로 목표어의 유창성과 정확성을 모두 얻기 위해서 언어의 형식적인 특성을 체계적으로 지도해야 할 필요성을 느끼고 기능 중심의 교양영어 교육을 하면서 기본적인 언어 요소인 문법과 어휘를 강화시키는 방법인 'focus on form'(FnF)를 투입하여 그 효과성을 알아보고자 하였다. 동질성이 검증된 3개 집단을 선정하여 의미중심의 의사소통 수업의 비교반과 FnF의 입력 강화 과제 방식 수업의 실험 A반, FnF의 출력 강화 수업의 실험 B반으로 구성하여 13주 실험을 실시하였다. 그 결과, 입력 강화의 실험 A반은 비교반에 비해 문법 습득에 유의한 효과가 있었고, 출력 강화의 실험 B반은 비교반에 비해 어휘 습득에 유의한 효과가 있었다. 그러나 어휘와 문법 습득에서 FnF의 두 방식의 통계적 차이는 나타나지 않았다. 따라서 교양영어수업에서 부진아 학생들에게 문법 항목과 관련해서는 인지적 부담이 낮은 입력 강화를 적용한 수업을 하고, 어휘 항목은 출력 강화를 적용한 FnF수업을 섞어서 할 필요가 있다는 것을 본 연구의 결과가 시사한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2001년도 춘계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.743-746
• /
• 2001

자바는 객체지향 언어이고, 한번 작성된 프로그램은 자바 가상 기계가 있는 모든 곳에서 수정없이 실행될 수 있기 때문에 소프트웨어의 개발과 유지 보수에 많은 장점을 가진 언어이다. 이러한 특징으로 인하여 개발되는 제품들이 자바로 구현되는 경우가 많다. 그러나 아직 대다수 소프트웨어 개발자들은 주로 C 언어나 C++ 언어를 사용하고 있으며, 최근에는 C#이라는 언어를 사용하고 있다. 자바가 플랫폼에 독립적인 장점은 가지고 있지만, 다수의 개발자 및 사용자가 마이크로소프트 윈도우 운영체제를 사용하고 있다는 것을 감안한다면 그리 탁월한 장점만은 될 수 없다. 또한, 최근의 개발동향이 COM(Component Object Model)을 지향하고 있고, 이는 더 이상 개발자들에게 프로그래밍 언어에 구애를 받지 않고 오직 개발 제품에 대한 집중력을 가질 수 있는 환경을 제공할 수 있다면, 그 개발 효율에 있어서 상당한 이점을 가질 수 있다는 의미이다. 따라서, COL(Component Object Language)을 기반으로 하고 있는 C# (C sharp)언어를 사용하여 개발을 함에 있어서 자바의 언어를 C# 언어로 변환할 수 있다면, 신생 언어인 C#에 있어서 기존 자바로 되어 있는 유용한 개발 제품들을 보다 효율적으로 이용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 두 언어(자바, C#)를 하나로 잇는 교량(bridge)역할을 할 수 있도록 자바의 중간 언어인 Bytecode를 C#의 중간 언어인 MSIL(Microsoft Intermediate Language)로 바꿀 수 있는 중간 언어 번역기를 설계하고 구현하였다. 이를 위한 방법으로는 먼저, 자바 Bytecode 와 MSIL 의 어셈블리 형태에서의 명령어 매칭과정을 매핑 테이블을 이용하여 처리하였고, MSIL 에서 자바 Bytecode 의 함수와 같은 기능을 하는 메소드의 변환을 위하여 마크로 변환기법을 이용하여 해결하였다.I/O ratio 2.5). BTEX의 상대적 함량도 실내가 실외보다 높아 실내에도 발생원이 있음을 암시하고 있다. 자료 분석결과 유치원 실내의 벤젠은 실외로부터 유입되고 있었고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌은 실외뿐 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다. 답이 없는 문제, 문제 만들기, 일반화가 가능한 문제 등으로 보고, 수학적 창의성 중 특히 확산적 사고에 초점을 맞추어 개방형 문제가 확산적 사고의 요소인 유창성, 독창성, 유연성 등에 각각 어떤 영향을 미치는지 20주의 프로그램을 개발, 진행하여 그 효과를

• 인지과학
• /
• 제11권2호
• /
• pp.19-35
• /
• 2000

예제에 의한 학습은 프로그래밍 언어를 포함한 다양한 주제들을 숙지하는데 효과적인 방법으로 밝혀져 왔다. 그러나 어떤 예제를 어떻게 제공하는 것이 바람직한가에 대한 보다 심층적인 연구는 많지 않다. 본 연구는 예제가 제시되는 방식과 제시되는 예제의 형태가 예제에 의한 프로그래밍 언어의 학습 성과에 영향을 미치는 두 가지 중요한 차원이라는 가설을 세웠다. 이 가설들을 자바 프로그래밍 언어의 학습 과정을 통하여 검증하기 위하여 컴퓨터 상에서 실험을 실시하였다. 예제의 제시 방식에서는 두 종류의 예제들을 부가적 설명 없이 제공하는 것이 부가적 설명과 함께 하나의 예제를 제공하는 것보다 더 효과적이라는 결과를 얻었다. 예제의 형태에서는 두 종류의 예제를 제공받았더라고 두 예제가 주어진 과제와 기능적으로 유사한 경우가 기능적으로 상이한 경우보다 더 나은 수행 결과를 나타냈다. 이와 같은 수행 결과의 차이에 대한 이유를 밝히기 위해 개별 피험자들의 프로그래밍 행동의 유형을 시간과 빈도의 관점에서 분석하였으며 또한 피험자들의 행위에 대한 보다 체계적인 설명을 위하여 GOMS 모델을 제시하였다. 결론적으로, 본 연구의 결과들은 프로그래밍 언어를 효과적으로 지도할 수 있는 교육 시스템 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한화학회지
• /
• 제61권3호
• /
• pp.104-111
• /
• 2017

이 연구에서는 스마트 기기를 활용한 소집단 과학 학습 과정에서 사전 성취 수준에 따른 언어적 상호작용을 분석하였다. 서울시의 한 남녀 공학 고등학교에서 사전 성취 수준 측면에서 이질적으로 구성된 4개의 소집단이 참여하였다. 스마트 기기를 활용한 소집단 과학 학습 과정에서 일어나는 언어적 상호작용을 녹음 및 녹화하고 기록 원고를 작성한 뒤 분석하였다. 학생들 사이의 언어적 상호작용은 개별 진술과 상호작용 단위 수준에서 분석하였다. 연구 결과, 스마트 기기를 활용한 소집단 학습에서 학생 사이의 언어적 상호작용은 과제 관련 진술의 빈도가 높았는데, 특히 정보 설명, 정보 질문, 기준 반성의 빈도가 높았다. 방향 설명, 기준 반성, 진행에서는 사전 성취 수준 상위 학생들의 진술 빈도가 높게 나타났고, 방향 질문, 정보 설명에서는 하위 수준 학생들의 진술 빈도가 높게 나타났다. 상호작용 단위에서는 지식 구성 상호작용 중 대칭적 정교화 상호작용의 빈도가 높았는데, 특히 누적형과 평가형이 높게 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.213-218
• /
• 2019

기계독해는 자연어로 표현된 질문과 단락이 주어졌을 때, 해당 단락 내에 표현된 정답을 찾는 태스크이다. 최근 기계독해 태스크도 다른 자연어처리 태스크와 유사하게 BERT, XLNet, RoBERTa와 같이 사전에 학습한 언어모델을 이용하고 질문과 단락이 입력되었을 경우 정답의 경계를 추가 학습(fine-tuning)하는 방법이 우수한 성능을 보이고 있으며, 특히 KorQuAD v1.0 데이터셋에서 학습 및 평가하였을 경우 94% F1 이상의 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 현재 최고 수준의 기계독해 기술이 학습셋과 유사한 평가셋이 아닌 일반적인 질문과 단락 쌍에 대해서 가지는 일반화 능력을 평가하고자 한다. 이를 위하여 첫번째로 한국어에 대해서 공개된 KorQuAD v1.0 데이터셋과 NIA v2017 데이터셋, 그리고 엑소브레인 과제에서 구축한 엑소브레인 v2018 데이터셋을 이용하여 데이터셋 간의 교차 평가를 수행하였다. 교차 평가결과, 각 데이터셋의 정답의 길이, 질문과 단락 사이의 오버랩 비율과 같은 데이터셋 통계와 일반화 성능이 서로 관련이 있음을 확인하였다. 다음으로 KorBERT 사전 학습 언어모델과 학습 가능한 기계독해 데이터 셋 21만 건 전체를 이용하여 학습한 기계독해 모델에 대해 블라인드 평가셋 평가를 수행하였다. 블라인드 평가로 일반분야에서 학습한 기계독해 모델의 법률분야 평가셋에서의 일반화 성능을 평가하고, 정답 단락을 읽고 질문을 생성하지 않고 질문을 먼저 생성한 후 정답 단락을 검색한 평가셋에서의 기계독해 성능을 평가하였다. 블라인드 평가 결과, 사전 학습 언어 모델을 사용하지 않은 기계독해 모델 대비 사전 학습 언어 모델을 사용하는 모델이 큰 폭의 일반화 성능을 보였으나, 정답의 길이가 길고 질문과 단락 사이 어휘 오버랩 비율이 낮은 평가셋에서는 아직 80%이하의 성능을 보임을 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 기계 독해 태스크는 특성 상 질문과 정답 사이의 어휘 오버랩 및 정답의 길이에 따라 난이도 및 일반화 성능 차이가 발생함을 확인하였고, 일반적인 질문과 단락을 대상으로 하는 기계독해 모델 개발을 위해서는 다양한 유형의 평가셋에서 일반화 평가가 필요함을 확인하였다.