• 한국도서관정보학회지
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• 제51권2호
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• pp.1-21
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• 2020

본 연구는 언어 네트워크 분석을 통해 IFLA의 학교도서관 가이드라인의 언어적 의미를 파악하는데 목적이 있다. IFLA의 학교도서관 가이드라인은 2002년 초판과 2015년에 개정한 제2판이 있다. 본 연구는 학교도서관 가이드라인의 2002년판과 2015년판을 언어 네트워크의 관점에서 분석하고, 상호 비교하였다. 대상 테스트로부터 키워드들을 추출하고 동시출현관계를 바탕으로 언어 네트워크를 구성하였다. 동시출현 네트워크로부터 중심성(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 분석하였다. 또한, 본 연구는 넷마이너4.0의 LDA 기능을 사용하여 토픽모델링 분석을 수행하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 중심성 차원에서 비교해 보면, 2015년판에서 'Program, Teaching, Reading, Inquiry, Literacy, Media' 등의 키워드가 2002년판에 비해 높게 나타나고 있다. 둘째, 2002년판의 중심성 상위 리스트에서 보이지 않던 'Inquiry'와 'Achievement' 키워드가 2015년판의 연결정도 중심성과 근접중심성에 새롭게 출현하고 있다. 셋째, 토픽 모델링의 분석 결과, 2002년판에 비해 2015년판은 학교도서관 서비스, 사서교사의 교수학습 활동, 미디어 및 정보활용교육, 교육과정 참여 등에 관한 토픽의 비중이 높아지고 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제32권5호
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• pp.823-840
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• 2012

과학교육과정에서 과학의 본성은 교육의 중심에 있었으며, 특히 과학영재교육에서의 중요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 과학영재들의 과학의 본성에 대한 개념구조가 어떻게 형성되어있는지의 연구는 많지 않다. 이 연구에서는 언어 네트워크 분석법을 통해 중학교 과학영재의 사실, 가설, 이론, 법칙 그리고 과학적인 것의 의미에 대한 이들의 인식을 탐색하는 것을 목표로 하였다. 연구 목적 달성을 위해 개방형 검사지에서 얻은 응답들을 언어 네트워크 분석법을 통해 분석하였다. 연구 참여자들의 총 110명의 대학부설 과학영재교육원 소속 중학교 과학영재들이 연구에 참여하였으며 이들의 응답에 의해 5가지의 언어 네트워크를 얻었다. 네트워크 분석결과 이들이 인식하고 있는 사실은 증명여부와 실제성 문제, 가설은 잠정성과 불확실성, 이론은 실험에 의해 증명된 가설이라는 통념, 법칙은 절대성과 권위를 상징하는 언어들, 과학적인 것은 사실근거, 증명 가능여부, 정확하고 논리적인 이론체계 동반을 가장 중요한 인식의 핵으로 하고 있었다. 통합네트워크 분석결과, 연구에 참여한 중학교 과학영재들은 절대주의적이고 논리-실증주의적인 과학관을 형성하고 있는 것을 알 수 있었다. 이 연구에 활용된 언어 네트워크 분석법은 학습자의 보이지 않는 특정 내용을 어떤 방식으로 인식하여 개념구조를 형성하고 있는지 시각화하고, 학습자 개개인 및 지식별 통합적 정신모형을 구축하는데 유용할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.55-57
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• 2001

자바언어는 이질적인 네트워크 환경에서 프로그램 개발이 적합하도록 설계된 언어이다. 자바언어의 특징은 소프트웨어를 쉽게 개발하는데 유용한 것은 사실이지만, 성능상 제약이 따르게 된다. 즉 자바는 클래스 파일이 이동하여 JVM 환경에서 인터프리팅 되는 시스템이므로, 클래스 파일이 이동하며 실행되는 동안의 성능의 저하 없이 자바의 특징을 이용하려면 복잡한 최적화와 실행 시스템이 요구된다. 본 논문은 네트워크 상에서 동적으로 다운로드 되는 클래스 파일의 최적화에 있다. 클래스 파일이 인터프리팅 되는 시스템이 보다 적은 네트워크 로드를 가지고 실행할 수 있도록 하며, 효율적인 실행 속도를 보이도록 하는 것이다. 여기서는 Class Field Optimizer는 내부적으로 Bytecode Optimizer와 ClassGen을 이용하여 실행시간을 개선하고 전체 클래스 파일의 크기를 줄이게 된다. Bytecode Optimizer는 peephole 최적화를 수행하고, bytecode 의존적 최적화, 그리고 전역최적화를 행하게 된다. ClassGen은 클래스 파일의 포맷에 따라 bytecode를 분석하고 본래의 클래스 파일보다 작은 크기의 클래스 파일을 생성하게 된다. 최적화된 클래스 파일은 부분적으로 클래스 파일의 최적화를 가져와 전체 클래스 파일의 크기를 줄이고, 인터프리터를 통하여 실행될 때 수행 속도면에서 좀더 빠른 실행 속도를 가지게 된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.546-548
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• 2019

구문 분석은 문장을 구성하는 어절들 사이의 관계를 파악하여 문장의 구조를 이해하는 기술이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어진다. 한국어처럼 어순이 자유로운 언어에는 의존 구문 분석이 더 적합하다. 의존 구문 분석은 문장을 구성하고 있는 어절 간의 의존 관계를 분석하는 작업으로, 각 어절의 지배소를 찾아내어 의존 관계를 분석한다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션과 포인터 네트워크를 이용한 음절 단위 의존 구문 분석기를 제안하며 UAS 92.16%, LAS 89.71%의 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.268-275
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• 2008

학습자간의 협력 작업은 교육용 저작 시스템의 효율성을 결정짓는 중요한 요소 중의 하나이다. 기존의 저작 시스템에서도 다양한 저작 기능이 채용되고 있지만 초보자들이 동료 학습자로부터 도움을 받거나 저작과 학습을 병행하는 것에는 관심이 부족하다. 이에 따라 본 연구에서는 수학적 언어와 학습자간 협력 작업을 이용한 수학교과용 언어기반 저작도구를 설계 및 개발하고, 그 타당성을 검증하였다. 본 연구는 언어기반 저작을 통한 자료 제작의 편리성, 수학적 언어 적용에 따른 저작과 학습의 병행, 네트워크 협력 작업을 통한 학습자간 공조를 주된 내용으로 하고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.13-18
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• 2018

구문 분석은 문장의 구조를 이해하며 의미의 중의성을 해결하는 것이다. 일반적으로 한국어는 어순 배열의 자유도가 높고 문장 성분의 생략이 빈번한 특성이 있기 때문에 의존 구문 분석이 주된 연구 대상이 되어 왔다. 스택-포인터 네트워크 모델은 의존 구문 파서에 맞게 포인터 네트워크 모델을 확장한 것이다. 스택-포인터 네트워크는 각 단어에서 의존소를 찾는 하향식 방식의 모델로 기존 모델의 장점을 유지하면서 각 단계에서 파생된 트리 정보도 사용한다. 본 연구에서는 스택-포인터 네트워크 모델을 한국어에 적용해보고 이와 함께 어절 정보를 반영하는 방법을 제안한다. 모델의 실험 결과는 세종 구문 구조를 중심어 후위(head-final)를 엄격히 준수하여 의존 구문 구조로 변환한 것을 기준으로 UAS 92.65%의 정확도를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.226-228
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• 2000

유무선 고속 네트워크 기술을 통합한 새로운 컴퓨팅 환경을 이동 컴퓨팅이라 한다. 이동 사용자는 고속 네트워크 상에서 다양한 종류의 서비스를 액세스할 수 있을 것이다. 고속 네트워크에서 그러한 서비스들의 품질은 다수의 QoS 매개변수로 상세될 수 있다. 이동 환경에서 가장 중요한 QoS 매개변수는 이동 사용자에게 단절 자유 서비스를 제공하는 무단절 통신의 보장이다. 서비스 단절은 활동적인 핸드오프에 의해 발생된다. 본 논문에서는 단절 자유 서비스에 대한 언어 OoS 보장을 제공하는 퍼지 무단절 통신 방법을 제안한다. 이 방법에서는 이동 호스트의 이동 방향을 예측하고, 퍼지 소속 함수를 사용해서 모든 이웃 셀이 아닌 제한된 이웃 셀에게 지연 멀티캐스트를 수행한다. 제안하는 퍼지 무단절 통신 방법을 통해 언어 QoS 보장이 가능할 뿐만 아니라 정적 네트워크 대역폭을 많이 절약할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.152-156
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• 2016

멘션(mention)은 명사 또는 명사구를 중심어로 가지며, 수식어를 포함하여 어떤 의미를 정의하는 구(chunk)를 구성한다. 문장 내에서 멘션을 추출하는 것을 멘션탐지라 한다. 멘션들 중에서 서로 같은 의미의 멘션들을 찾아내는 것을 상호참조해결이라 한다. 포인터 네트워크는 RNN encoder-decoder 모델을 기반으로, 주어진 입력 열에 대응되는 위치를 출력 결과로 갖는 모델이다. 본 논문에서는 멘션탐지에 포인터 네트워크를 이용할 것을 제안한다. 멘션탐지에 포인터 네트워크를 적용하면 기존의 sequence labeling 문제로는 해결할 수 없었던 중첩된 멘션탐지 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 멘션탐지의 성능이 규칙기반 보다 8%이상 높은 F1 80.75%를 보였으며, 이를 이용한 상호참조해결 성능이 CoNLL F1 52.69%로 규칙기반 멘션탐지를 이용한 상호참조해결에 비하여 2.29% 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.274-277
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• 2021

의존 구문 분석은 문장 내 의존소와 지배소 사이의 관계를 예측하여 문장 구조를 분석하는 자연어처리 태스크이다. 최근의 딥러닝 기반 의존 구문 분석 연구는 주로 포인터 네트워크를 사용하는 방법으로 연구되고 있다. 포인터 네트워크는 내부적으로 사용하는 attention 기법에 따라 성능이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 포인터 네트워크 모델에 적용되는 attention 기법들을 비교 분석하고, 한국어 의존 구문 분석 모델에 가장 효과적인 attention 기법을 선별한다. KLUE 데이터 셋을 사용한 실험 결과, UAS는 biaffine attention을 사용할 때 95.14%로 가장 높은 성능을 보였으며, LAS는 multi-head attention을 사용했을 때 92.85%로 가장 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.424-426
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• 2019

정답 후보군 탐지 모델은 최근 활발히 진행되고 있는 질의-응답 데이터 수집 연구의 선행이 되는 연구로 특정 질문에 대한 정답을 주어진 단락에서 추출하는 작업을 말한다. 제안 모델은 포인터 네트워크 디코더를 통하여 기존의 순차 레이블링 모델에서 처리할 수 없었던 정답이 겹치는 문제에 대해서 해결할 수 있게 되었다. 그리고 독립된 두 개의 포인터 네트워크 디코더를 사용함으로써, 단일 포인터 네트워크로 처리할 수 없었던 정답의 탐지가 가능하게 되었다.