• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.12 no.2
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• pp.195-202
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• 2008

The programming learning by using a robot may be one of the most appropriate learning methods for enabling students to experience the creative learning of future society by avoiding the existing stereotyped style educational environment, and understand and improve algorithm which is the basic fundamental of mathematics and science. This study proposed four types of items of errors which may occur during robot programming by elementary school students, and made elementary school students in the fifth and sixth grades learn robot programming after developing the curriculum for the robot programming. Then, the study collected and classified errors that had occurred during the process of learning, and conducted a comparative analysis of computer-based programming language which had been previously studied. This study identified that robot programming in elementary school was shown superior to existing computer-based programming language as a creative learning method and tool through the field experience.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2001.10d
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• pp.130-137
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• 2001

최대 엔트로피 모델(maximum entropy model)은 여러 가지 자연언어 문제를 학습하는데 성공적으로 적용되어 왔지만, 두 가지의 주요한 문제점을 가지고 있다. 그 첫번째 문제는 해당 언어에 대한 많은 사전 지식(prior knowledge)이 필요하다는 것이고, 두번째 문제는 계산량이 너무 많다는 것이다. 본 논문에서는 텍스트 단위화(text chunking)에 최대 엔트로피 모델을 적용하는 데 나타나는 이 문제점들을 해소하기 위해 새로운 방법을 제시한다. 사전 지식으로, 간단한 언어 모델로부터 쉽게 생성된 결정트리(decision tree)에서 자동적으로 만들어진 규칙을 사용한다. 따라서, 제시된 방법에서의 최대 엔트로피 모델은 결정트리를 보강하는 방법으로 간주될 수 있다. 계산론적 복잡도를 줄이기 위해서, 최대 엔트로피 모델을 학습할 때 일종의 능동 학습(active learning) 방법을 사용한다. 전체 학습 데이터가 아닌 일부분만을 사용함으로써 계산 비용은 크게 줄어 들 수 있다. 실험 결과, 제시된 방법으로 결정트리의 오류의 수가 반으로 줄었다. 대부분의 자연언어 데이터가 매우 불균형을 이루므로, 학습된 모델을 부스팅(boosting)으로 강화할 수 있다. 부스팅을 한 후 제시된 방법은 전문가에 의해 선택된 자질로 학습된 최대 엔트로피 모델보다 졸은 성능을 보이며 지금까지 보고된 기계 학습 알고리즘 중 가장 성능이 좋은 방법과 비슷한 성능을 보인다 텍스트 단위화가 일반적으로 전체 구문분석의 전 단계이고 이 단계에서의 오류가 다음 단계에서 복구될 수 없으므로 이 성능은 텍스트 단위화에서 매우 의미가 길다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.553-558
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• 2022

최근, 구어체 데이터에 대한 자연어처리 응용 기술이 늘어나고 있다. 구어체 문장은 소통 방식 등의 형태로 인해 정제되지 않은 형태로써, 필연적으로 띄어쓰기, 문장 왜곡 등의 다양한 문법적 오류를 포함한다. 자동 문법 교정기는 이러한 구어체 데이터의 전처리 및 일차적 정제 도구로써 활용된다. 사전학습된 트랜스포머 기반 문장 생성 연구가 활발해지며, 이를 활용한 자동 문법 교정기 역시 연구되고 있다. 트랜스포머 기반 문장 교정 시, 교정의 필요 유무를 잘못 판단하여, 오류가 생기게 된다. 이러한 오류는 대체로 문맥에 혼동을 주는 단어의 등장으로 인해 발생한다. 본 논문은 트랜스포머 기반 문법 교정기의 오류를 보강하기 위한 방식으로써, 필요하지 않은 형태소인 고유명사를 마스킹한 입력 및 출력 문장틀 형태를 제안하며, 이러한 문장틀에 대해 고유명사를 복원한 경우 성능이 증강됨을 보인다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.2
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• pp.207-215
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• 2004

The PLC programming by IEC1131-3 is hard to handle to ordinary users as well as professionals. Also it has not a generality, so that it couldn't be debugging some logic errors easily. In order to be adapted for such environment, In this paper, I have developed the ISPLC(Intelligent Agent System based Software Programmable Logic Controller). In ISPLC system, LD programmed by a user is converted to the C code which can be used in a commercial editor such as Visual C++. The detection of logical errors in C code is more effective than PLC programming itself. ISPLC provides the GUI-based interface in web environment and an easy programming platform to such beginners as well as professionals. The study of code conversion of LD to IL as well as IL to C is firstly tried in the world as well as KOREA. To show the effectiveness of the developed system, I applied it to a practical case, a real time traffic control system. ISPLC is minimized the error debugging and programming time owing to be supported by windows application programs.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.251-254
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• 2009

띄어쓰기는 한글 맞춤법에 명시되어 있는 규정에 따르면 되지만, 근본적으로 명확한 정의가 내려있지 않으며 복잡하고 애매모호한 기준들이 얽혀 사용자들이 혼란을 겪는 등 많은 오류를 일으키고 있다. 이에 맞춤법 오류에 대한 원인을 찾아 체계적인 교육이 이루어지거나, 맞춤법을 수정 및 보완할 필요성이 있다 하겠다. 본 연구는 사용자들의 편의성을 우선시하여 맞춤법에 있어 논리적 근거를 마련하고 한국어 정보처리의 양상을 살펴보는 것에 의의가 있다. 이에 비교적 띄어쓰기 기준이 명확한 관형어절에 초점을 두어 띄어쓰기가 읽기에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 실시하였다. '관형사 + 명사' 구조와 '~적 + 명사' 구조의 관형어절이 포함된 104개의 문장을 가지고 2개의 목록을 만들었다. 목록 간에는 띄어쓰기 여부가 반대이며 피험자는 목록 중 하나를 경험하였다. 하나의 문장을 끊어서 제시하여 피험자는 읽는 데로 space bar key를 누르는 자기 읽기 조절 과제를 시행하였고, 이어서 문장에 대한 질문을 통해 이해도 검사를 실시하였다. 관형어절을 읽는 평균 속도를 분석한 결과 미세한 차이가 있었으나, 유의미하지는 않았다. 이는 관형어절에 있어서 띄어쓰기의 영향이 크지 않음을 의미한다고 볼 수 있겠다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.255-260
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• 1997

일반적으로 한국어는 띄어쓰기 단위인 어절이 형태소 분석의 입력 단위로 쓰이고 있다. 그러나 실제 영역(real domain)에서 사용되는 텍스트에서는 띄어쓰기 오류와 같은 비문법적인 형태도 빈번히 쓰이고 있다. 따라서 형태소 분석 과정에 선행하여 적합한 형태소 분석의 단위를 인식하는 과정이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 한국어의 음절 특성을 이용한 형태소분석을 위한 어절 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사전에 기반하지 않고 원형코퍼스(raw corpus)로부터의 필요한 음절 정보 및 어휘정보를 추출하는 방법을 취하므로 오류가 포함된 문장에 대하여 견고한 분석이 가능하고 많은 시간과 노력이 요구되는 사전구축 및 관리 작업을 필요로 하지 않는다는 장점이 있다. 한국어 어절 인식을 위하여 본 논문에서는 세가지 확률 모텔과 동적 프로그래밍에 기반한 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 모델들을 띄어쓰기 오류문제와 한국어 복합명사 분석 문제에 적용하여 실험한 결과 82-85%정도의 인식 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.315-319
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• 1998

대어휘 연속음성인식을 위한 확률 발음사전 모델에 대해서 제안하였다. 제안된 확률 발음 사전은 연속음성과 같은 자연스런 발성에서 자주 발생되는 단어의 변이를 확률적인 subword-state로 이루어진 HMM으로 모델화 함으로써 단어의 발음 변이를 효과적으로 표현할 수 있으며, 단위 인식 시스템의 성능을 보다 높일 수 있도록 구성되었다. 확률 발음사전의 생성은 음성 자료와 음소 모델을 이용하여 단어 단위의 분할과 학습을 통해서 자동으로 생성되게 됨 음소와 같은 언어학적인 단위뿐만 아니라 PLU 이나 비언어학적인 인식 모델을 이용한 연속음성인식기에도 적용이 가능하다.연속음성인식실험결과 확률 발음사전을 사용함으로써 표준 발음 표기를 사용하는 인식 시스템에 비해 단어 오류율은 39.8%, 문장 오류율은 24.4%의 큰 폭으로 오류율을 감소시킬 수 있었다.

• Archives of design research
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• v.16 no.2
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• pp.219-232
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• 2003

Frank O. Gehry is hewn to be an architect whose design 1anguage is so arbitrary and so unexpectedly changing that it seems to be almost impossible to trace any common language or my coherence over his entire career and works. To provide a counter-argument to this conception, this study explores the transformation pattern of the design language commanded by Gehry through his works. To pursue this study, Gehry's career was divided into four periods according to the design characteristics, and thorough analysis was conducted on the transformation pattern of the language both synchronically and diachronically. Based on the analysis, it was found that Gehry had been always trying to metaphorically embody the synchronic context of any given Period into his works, and the vehicles of this embodiment were materiality and morphology. Finally the argument of this study is that the changing process of Gehry's design language is not any "revolutionary change," as it was known to be, but 〃evolutionary transformation. "on."

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.14 no.3
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• pp.267-281
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• 2004

Many students feel the word problems are very difficult. This study analyzes the linguistic and cognitive factors that affect word problem solving so that we help students bring through the difficulty. There are a text base, a situation model, and a real world in the linguistic aspects. Students have a difficulty at the transition from text base to situation model(equation), and make lots of errors at the situation model. In the cognitive aspects, I investigated problem solving schemes, strategies, and complexity level. Students are likely to choose strategy by the contents which teacher instructed, but not by low complexity level, and mix up the amount of sugar and sugar water, and concentration. We can recognize how complex the types of word problems are to solve, which strategies students choose largely, and what errors that students make in the problem solving are.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.167-171
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• 2008

본 연구에서는 열차 예약 영역에 통계적 대화형 인터페이스를 도입하여 보다 자연스럽고 오류에 강인한 서비스 제공의 가능성을 검토하였다. 훈련용 코퍼스를 기반으로 사용자 및 시스템 행동 유형, 상태 변이 확률을 추출하여 정책을 도출하고, 성능분석용 코퍼스 기반 사용자 모델로 그 성능을 실험하였다. 방대한 시나리오의 반영을 위해 대량의 코퍼스 수집이 필요한 예제 기반 대화 정책, 혹은 인식기에 의한 오류나 노이즈를 고려하지 않음으로써 현실의 불확실성을 자연스럽게 반영하지 못하는 MDP 대화 정책에 비해 POMDP 정책은 효율적이고 빠른 훈련 알고리즘을 지속적으로 개선시켜 나간다면 적은 노력과 비용으로 효율적이고 강인한 대화 서비스의 제공이 가능할 것으로 기대된다.