• 한국신경인지재활치료학회지
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• 제10권2호
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• pp.35-44
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• 2018

목적: 본 연구는 반 구조화된 $DIRFloortime^{(R)}$ 치료가 고기능 자폐스펙트럼장애 아동의 언어이해 지표 및 정보처리 지표 기능향상에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 방법: 연구대상자의 일반적인 특성인 자폐정도, 전체지능, 언어이해지표 와 정보처리 지표를 측정하였다. 중재 방법으로 사용한 것은 전문가 내용타당도를 확보한 후, 수정 보완하여 보드게임을 활용한 반 구조화된 $DIRFloortime^{(R)}$ 치료 중재 프로그램을 사용하였다. 유사 실험 설계로 한 집단 사전 사후 검사 실험 설계를 하였으며 유의수준 .05에서 t 검증을 통해서 사전 및 사후 검사를 하였다. 결과: 프로그램 실시 후, 언어이해 지표는 사후검사 시, 통계적으로 유의한 수준 (p<.001) 유의미한 차이가 잇는 것으로 나타났으며, 정보처리 지표에서도 통계적으로 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다(p<.001). 결론: 보드게임을 활용한 반 구조화된 $DIRFloortime^{(R)}$ 치료 고기능 자폐스펙트럼 장애 아동들의 언어이해 및 정보처리 지표 기능 향상에 효과가 있었다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제13권2호
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• pp.123-141
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• 2003

본 연구는 Freudenthal의 언어 수준을 토대로 중학생들의 수학적 언어의 이해 수준과 사용수준을 조사하였다. 본 연구에서 개발한 기하 개념에 대한 언어 이해 검사는 신뢰도와 타당도를 가진 것이었으며, 이 검사를 통해 학생들이 수학적 언어를 이해하는 것에 수준의 위계가 있음이 밝혀졌다. 학생들이 수학 개념을 설명하면서 사용하는 언어의 수준은 수학적 언어를 이해하는 수준과 상관이 없었으며. 과제에 따라 정답에 기여하는 언어 사용 수준이 달랐다. 마지막으로 중학생들이 이해하기에 쉬운 언어는 수학적 대상에 이름을 붙인 지표를 일상언어의 관계로 설명되는 3 수준이었으며 이것은 언어 이해 수준, 언어 사용 수준과 상관이 없었다. 본 구의 결과를 토대로 교사는 학생들의 이해 수준과 사용 수준이 다르다는 점을 염두에 두고 그에 맞게 수학 학습 지도를 해야 할 것이며, 수학적 언어를 자신 있게 사용 할 수 있는 의사소통의 과제를 제시해야 할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.333-335
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• 2000

컴퓨터는 자연언어로 된 문장을 올바르게 이해하기 위해 의미지식을 필요로 하며 이러한 의미지식을 정확하게 구축하기 위해서는 수작업을 필요로 한다. 그러나 수작업에 의한 의미지식 구축은 많은 비용과 시간을 필요로 하고, 작성자의 주관이 개입되며, 응용 도메인에 따라 의미지표 테이블이 수정되면 의미지표 사전의 재구축이 불가피하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 영어 WordNet과 한영 사전을 이용한 한국어 명사 의미지표 사전의 자동 구축 방법을 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.251-257
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• 2019

본 연구의 목적은 가정환경의 자극 특성과 연령에 따른 웩슬러 아동용지능검사의 소검사별 수행을 알아보는데 있었다. 이를 위하여 만 6-16세 아동 청소년 128명을 대상으로 훈련받은 검사자가 K-WISC-IV를 실시하였으며 아동의 어머니에게 가정의 물리적, 정서적 특성에 대한 HOME를 실시하였다. 연령에 따라 만 6-10세와 11-16세 집단별로 분석한 결과 두 연령집단 모두 전체 지능 및 언어이해 지표와 가정환경자극 간 유의미한 정적 상관이 발견되었다. 6-10세 집단의 경우 가정환경자극의 하위영역 중 언어적 자극 및 학습자료가 언어이해, 작업기억, 지각추론, 전체 지능과 유의미한 관련성이 있었으며, 11-16세 집단의 경우, 자기조력 장려 및 학습자료가 전체지능, 언어이해, 작업기억 지표와 유의미한 정적 상관이 있었다. 본 연구의 주요 결과가 논의되었으며, 향후 지능검사의 개정을 반영한 새로운 소검사의 수행과 가정환경자극 간 관련성이 연구되어야 할 필요성이 제시되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.259-263
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• 2004

본 연구는 머리어-후행언어(head-final language)로 분류되는 한국어의 통사 및 의미 처리 과정의 언어간(cross linguistic) 일반성과 언어내(intra-language) 특이성을 ERP(event- related potentials) 실험결과를 통해 알아보고자 하였다. 한국어 문장처리 과정에서의 통사 및 의미 처리특성은, 우선 이들을 지표하는 각각의 오류문을 통해 P600과 N400 이라는 언어일반의 처리과정을 보이면서도 각 성분의 영역분포는 오류가 출현된 위치에 따라 분기하고 있음을 관찰할 수 있었다. 곧, 문미위치의 술어오류에서 중심-두정 부위의 활성화 우세로 각 오류간 영역분화를 보이는 패턴을 새롭게 확인하였다. 이로써 오류의 유형별 재분류과정으로 드러난 오류출현 위치가 오류의 유형 내에 영향을 끼치는 한 변수가 될 수 있으며. 이는 이들 보어 및 술어를 구성하는 고유의 범주 특성으로 해석할 수 있는 근거가 될 수 있음도 아울러 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.331-333
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• 2012

객체지향 텍스트 프로그래밍 및 시각 프로그래밍 교육에 대한 연구는 학생들이 프로그램 개발을 진행하는 과정 혹은 프로그래밍을 교수하는 방법론과 프로그램 개발을 위한 적합한 분석 및 설계 방법론을 찾는 것이다. 이 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍 교육에서 객체지향 텍스트/시각 프로그래밍 교육을 적용하고 평가하기 위한 평가 지표를 개발한다. 이 지표는 시각적 혹은 텍스트 기반 프로그래밍 언어/도구를 사용할 때 학생들의 프로그래밍 교육에 대한 적합성을 측정하고 분석하여 학생들의 이해력, 추상화 능력, 프로그램 구현 능력과 학생들의 수준별 적합성을 측정하고 분석하며, 또한, 측정/분석 방법론을 개발하고 적용하는데 활용할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.698-703
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• 2023

최근 ChatGPT와 같은 사전학습 생성모델은 자연어 이해 (natural language understanding)에서 좋은 성능을 보이고 있다. 또한 코드 작업을 도와주고 대학수학능력시험, 중고등학교 수준의 문제를 풀거나 도와주는 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 사전학습 생성모델을 이용하여 영어 교육을 위해 말뭉치를 확장하는 프레임 워크를 제시한다. 이를 위해 ChatGPT를 사용해 말뭉치를 확장 한 후 의미 유사도, 상황 유사도, 문장 교육 난이도를 사용해 생성된 문장의 교육적 효과를 검증한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.203-208
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• 2023

본 논문에서는 대규모 언어 모델의 인컨텍스트 러닝과 프롬프팅을 활용하여 수치 추론 태스크 데이터셋을 효과적으로 증강시킬 수 있는 방법론을 제안한다. 또한 모델로 하여금 수치 추론 데이터의 이해를 도울 수 있는 전처리와 요구사항을 만족하지 못하는 결과물을 필터링 하는 검증 단계를 추가하여 생성되는 데이터의 퀄리티를 보장하고자 하였다. 이렇게 얻어진 증강 절차를 거쳐 증강을 진행한 뒤 추론용 모델 학습을 통해 다른 증강 방법론보다 우리의 방법론으로 증강된 데이터셋으로 학습된 모델이 더 높은 성능을 낼 수 있음을 보였다. 실험 결과 우리의 증강 데이터로 학습된 모델은 원본 데이터로 학습된 모델보다 모든 지표에서 2%p 이상의 성능 향상을 보였으며 다양한 케이스를 통해 우리의 모델이 수치 추론 학습 데이터의 다양성을 크게 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.23-26
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• 2023

본 논문에서는 서술형 수학 문제 풀이 모델의 숫자 대소관계 파악을 위한 명시적 자질추출방식 Explicit Feature Extraction(EFE) Reasoner 모델을 제안한다. 서술형 수학 문제는 자연현상이나 일상에서 벌어지는 사건을 수학적으로 기술한 문제이다. 서술형 수학 문제 풀이를 위해서는 인공지능 모델이 문장에 함축된 논리를 파악하여 수식 또는 답을 도출해야 한다. 때문에 서술형 수학 문제 데이터셋은 인공지능 모델의 언어 이해 및 추론 능력을 평가하는 지표로 활용되고 있다. 기존 연구에서는 문제를 이해할 때 숫자의 대소관계를 파악하지 않고 문제에 등장하는 변수의 논리적인 관계만을 사용하여 수식을 도출한다는 한계점이 존재했다. 본 논문에서는 자연어 이해계열 모델 중 SVAMP 데이터셋에서 가장 높은 성능을 내고 있는 Deductive-Reasoner 모델에 숫자의 대소관계를 파악할 수 있는 방법론인 EFE 를 적용했을 때 RoBERTa-base 에서 1.1%, RoBERTa-large 에서 2.8%의 성능 향상을 얻었다. 이 결과를 통해 자연어 이해 모델이 숫자의 대소관계를 이해하는 것이 정답률 향상에 기여할 수 있음을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.343-346
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• 2012

학생들이 프로그래밍 교육에서 학습에 어려움을 겪고 있는 객체지향 프로그램 개발 능력을 향상시킬 수 있는 교육방법으로서 이 논문에서는 시각 프로그래밍 교육 방법론과 교과과정을 도입한다. 3D 프로그래밍 환경을 제공하여 게임 형태의 프로그램을 객체지향 프로그래밍 방식으로 쉽게 작성할 수 있는 Alice 언어를 정규 교과과정에 도입하여 학생들의 프로그래밍 언어에 대한 이해도의 향상과 프로그래밍에 대한 학습 의욕을 고취하여 능력 있는 프로그래머의 양성에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 시각 프로그래밍 교육 방법의 도입에 대한 성과를 분석하기 위하여 프로그래밍 교육의 유용성을 분석할 수 있는 평가 지표를 제시하고 학생들의 프로그래밍 학습 효과를 분석한다.