본 연구에서는 공업계 고등학교 학생들의 프로그래밍 언어 수업에서 에니어그램 성격 유형 검사를 실시한 후 중심유형을 파악하여 진행하였다. 학습자들은 C언어를 직전 학년에서 학습하였다. 유형별로 분류한 다음 자바 프로그래밍 언어의 수업을 진행하였다. 개학하고 4주차까지는 C언어와 비슷한 내용의 반복문, 제어문 등의 내용을 학습한 후 사전검사를 실시하였고, 방학식하기 전에 사후검사를 실시하였다. 본 연구를 통하여 여러 가지 프로그래밍 언어를 학습하면서 겪는 어려움을 파악하고 이로운 점도 파악할 수 있었다.
인지 어휘 유형(cognitive dictionary)이란 단어 연상의 반응 어휘를 인지 유형에 따라 분류, 분석하는 것을 가리킨다. 인지 어휘 유형 개념을 McNeill의 언어 발달 연구에 준하여 논의하였다. 즉 아동의 어의(語義) 발달은 자작문(自作文) 형식(形式) 표현에서 시작되어 어휘 사용에 이른다는 것이다. 한편 Moran은 범세계적으로 유아들의 인지 어휘 유형은 단어의 동작적(動作的) 특성에 주로 의거한다는 것을 발견했는데 이는 언어의 효시에 관한 Piaget 나 Bruner의 이론과 일치하는 것이다. Moran의 인지 어휘 유형의 추가 개념은 Bruner의 심상(心象)(ikonic representation)에 의한 관계, 기능적 관계 (functional representation), 논리적(logical)관계를 포함한 단어의 연합 관계에 반영시켰다.
한국어 정보처리 시스템은 유형별로 다양한 형태의 형태소 분석 정보를 필요로 하는데 이를 위하여 한국어의 단어 유형을 분류하고 형태소 분석 결과를 효율적으로 저장하는 자료구조를 제안한다. 형태소 분석에 필요한 단어 유형은 일반적인 유형과 단순화된 유형으로 구분하여 비교하였으며, 이를 기반으로 형태소 분석을 위한 새로운 단어 구성 전이도를 제시하였다. 형태소 분석 결과를 저장하는 자료구조는 HAM에서 사용되고 있는 자료구조를 기반으로 응용시스템에서 필요로 하는 정보를 쉽게 사용할 수 있도록 보완하고 저장 공간의 효율성을 개선하였다.
본 연구는 건강관리조직에서 간호서비스의 생산성과 효율성을 높이고자 간호조직문화의 중요성이 강조되고 있는 현실에서 간호사를 대상으로 그들이 인지하는 조직문화유형과 언어폭력, 직무스트레스와의 관련성에 대해 살펴보고자 하였다. 이를 위해 서울시, 경기도, 충청도에 소재하는 4개 종합병원에서 근무하고 있는 간호사를 대상으로 설문지를 배포하였고 총 235부를 분석하였다. 수집된 자료는 SPSS 22.0으로 분석하였다. 연구 결과 병원별로 조직문화유형 간에 차이를 보였으며 이중 관계지향문화는 의사에 의한 언어폭력, 간호사에 의한 언어폭력과 정적상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 혁신지향문화는 의사에 의한 언어폭력과 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 직무스트레스는 조직문화 유형 중 위계지향적 조직문화를 제외하고 모두 유의한 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 직무스트레스에 영향을 미치는 주요변인은 관계지향적 조직문화, 간호사에 의한 언어폭력으로 나타났으며 이 변수들은 간호사들의 직무스트레스에 대해 14.9%의 설명력을 보이는 것으로 나타났다. 따라서 간호사들이 소속된 병원 또는 조직별 문화에 대한 다차원적인 연구와 문화유형 별 직무스트레스를 줄여주기 위한 프로그램 개발이 필요하다.
가상공간에서의 정보교류가 늘어나면서 컴퓨터 통신언어도 자연어처리의 새로운 연구 분야로 등장하였다. 가장 일상화된 컴퓨터 통신어이며 인터넷상의 실시간 대화어인 채팅언어는 신속한 정보 전달 매체의 기능과 문자언어로서 정보교류와 대화 상황을 함께 내포해야 하는 문어와 구어의 양면성을 동시에 가는 언어이다. 이러한 특수성으로 컴퓨터 통신언어의 경우 발화자의 개성에 따라한 의미의 단어도 표기법이 다양하여 어휘수가 매우 많다. 본 연구에서는 컴퓨터 통신에서 사용되는 다양한 어휘를 컴퓨터로 처리하기 위한 어휘의 유형을 체계화하는 방안을 제시한다.
번역을 지원하는 도구로 자동 번역 시스템을 효율적으로 활용하기 위해 중요한 것은 자동 번역에 적합하도록 원문을 작성하거나 이미 작성된 원문에 대한 전처리 작업을 하는 것이다. 본 연구의 궁극적인 목표는 제품 설명서 작성자가 통제언어 체커를 통해 통제언어 규칙들을 적용하여 원문을 작성하도록 하는 것이다. 본 논문은 그 중간 단계로써 제품 설명서에 나타나는 문제 사항이 번역 품질에 어떠한 영향을 미치는지 밝혀내는 것을 목적으로 한다. 연구 대상은 제품 설명서에서 자동 번역의 성능을 저해시키는 요소 중 중의적 명사 수식 구문이다. 이러한 명사 수식 구문들은 분석 단계에서 구조적인 모호성을 초래하여 한국어 분석의 정확도를 떨어뜨리기 때문에 결과적으로 번역 품질을 악화시킬 수 있다. 이를 검증하기 위해 우선 제품 설명서 데이터를 분석하여 자동 번역 결과에 부정적인 영향을 미치는 명사 수식 구문을 다음과 같이 4가지로 유형화 하였다. (유형 1) 관형격 명사구 + 명사 병렬 접속, (유형 2) 동사의 관형형이 수식하는 명사구 + 명사 병렬 접속, (유형 3) 관형격 조사 '의' 중복, (유형 4) 병렬 접속어를 잘못 쓴 경우, 각각의 유형에 대해서 한국어 분석 단계에서 발생할 수 있는 문제에 대해 설명하였으며, 문제 사항에 대해 통제언어 규칙을 제시하였다. 통제언어 규칙에 따라 중의적 명사 수식 구문을 수정한 결과, 한국어 원문의 번역결과보다 한국어 수정문의 번역결과가 작성자의 의도를 더 잘 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문은 비언어커뮤니케이션의 분류방법을 사용하여 인터랙티브 미디어아트를 분석하고 관객, 작품, 작가간의 커뮤니케이션 방법에 관하여 연구하였다. 비언어 커뮤니케이션 분류방법 중 기호 및 의미 분류방법[1]을 기반으로 4가지 유형을 분석하고 인터랙티브 미디어아트 작품 분석에 적합한 오감, 몸짓, 단서, 상호작용의 기준으로 재 분류를 시도하였다. 이를 통해 각 유형에 상응하는 인터랙티브 미디어아트 작품을 분석하여 유형별 특성을 도출해 내었다. 또한 작품들이 각 유형에 중첩되는 영역을 분석하고 상호작용하는 대상을 분류한 결과, 작품에 포함되는 커뮤니케이션 방법이 다양한 비언어 커뮤니케이션의 유기적 접목에 의해 관객과 작품을 연결하는 요인으로서 작용한다는 사실을 도출하였다. 본 연구는 비언어 커뮤니케이션의 분류방법을 사용하여 인터랙티브 미디어아트 분석을 통해 관객, 작품, 작가간의 커뮤니케이션 방법에 대한 새로운 접근 방법 제시한다.
소프트웨어 개발 초기 단계에서 소프트웨어 개발비용을 정확하게 예측하는 것은 프로젝트의 성패를 결정짓는 중요한 요소이다. 정확한 예측을 위해서는 빠르게 변화하는 개발 환경 및 기술 변화에 따른 변경 요인을 비용 산정 과정 시 반영시켜야 하며 이를 위해서는 비용 산정 과정 시 적절한 보정계수 선정과 보정계수 값 적용이 중요시된다. 이에 본 논문에서는 어플리케이션 유형 보정계수 개선을 위하여 어플리케이션 유형을 새로 분류한 후 AHP 기법을 적용하여 보정계수를 유도하였다. 또한 개발언어 보정계수 유도에서는 프로그래밍 언어 레벨을 이용하여 프로그래밍 언어별 보정계수를 새롭게 유도하여 보았다. 향후 연구 과제로는 새롭게 제안된 어플리케이션 유형 분류 및 보정계수와 프로그래밍 언어 레벨을 적용한 개발 언어 보정계수를 실제 데이터에 적용하여 비용 예측의 정확도가 얼마나 향상되었는지 검증하고자 한다.
최근 다양한 언어모델의 구축 및 발전으로 개체명 인식 시스템의 성능은 최고 수준에 도달했다. 하지만 이와 관련된 대부분의 연구는 데이터가 충분한 언어에 대해서만 다루기 때문에, 양질의 지도학습 데이터의 존재를 가정한다. 대부분의 언어에서는 개체 유형에 대한 언어의 잠재적 특성을 충분히 학습할 수 있는 지도학습 데이터가 부족하기 때문에, 종종 자원 부족의 어려움에 직면한다. 본 논문에서는 Masked language modeling 기반 언어 간 전이학습을 이용한 개체명 인식 방법론에 대한 분석을 수행한다. 이를 위해 전이를 수행하는 소스 언어는 고자원 언어로 가정하며, 전이를 받는 타겟 언어는 저자원 언어로 가정한다. 본 논문에서는 언어모델의 토큰 사전에 언어 독립적인 가상의 자질인 개체 유형에 대한 프롬프트 토큰을 추가하고 이를 소스 언어로 학습한 뒤, 타겟 언어로 전이하는 상황에서 제안하는 방법론에 대한 평가를 수행한다. 실험 결과, 제안하는 방법론은 일반적인 미세조정 방법론보다 높은 성능을 보였으며, 한국어에서 가장 큰 영향을 받은 타겟 언어는 네덜란드어, 한국어로 전이할 때 가장 큰 영향을 준 소스 언어는 중국어인 결과를 보였다.
본 논문은 범용의 한국어 패러프레이즈 문장 인식 모델 개발을 위한 연구를 다룬다. 범용의 목적을 위해서 가장 걸림돌이 되는 부분 중의 하나는 적대적 예제에 대한 강건성이다. 왜냐하면 패러프레이즈 문장 인식에 대한 적대적 예제는 일반 유형의 말뭉치로 학습시킨 인식 모델을 무력화 시킬 수 있기 때문이다. 또한 적대적 예제의 유형이 다양하기 때문에 다양한 유형에 대해서도 대응할 수 있어야 하는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 다양한 적대적 예제 유형과 일반 유형 모두에 대해서 패러프레이즈 문장 여부를 인식할 수 있는 딥 뉴럴 네트워크 모델을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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