• Koreanishche Zeitschrift fur Deutsche Sprachwissenschaft
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• v.7
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• pp.1-24
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• 2003

우리는 지금까지 독일어와 한국어 두 언어간의 오류분석을 논의해 왔다. 특히 언어유형학적인 측면에서 몇 가지 오류유형과 분석을 시도했다. 그 결과는 대체로 다음과 같이 요약될 수 있다. 독일어와 한국어가 서로 근본적으로 상반되는 언어현상과 더불어 약간의 공통성을 나타내며 일정한 유형을 나타낸다. 이는 두로 인간의 언어습득장치에 기인된 언어습득의 결정주의(Determinismus)에서 비롯될 것이다. 언어특성/문제의 체계성/규칙성 또는 일관성은 이를 반영한다. 거대한 언어자료 중에 극히 미미한 일부, 즉 언어최소량를 정복함으로써 그 효용성을 극대화할 수 있는 것은 매우 중요한 의미를 지닌다. 이를 연구 이용하는 경우에는 엄청난 효과와 가능성을 기대할 수 있을 것이다. (1) 독일어와 한국어의 학습 및 오류분석에서 가장 핵심적인 것은 언어유형학적으로 드러난 언어특성, 즉 전치성(독일어/영어)과 후치성(한국어)이다. 이를 토대로 형성된 대립적인 면과 공통적인 문제를 체계화하는 것이 역시 오류분석 문제의 관건이다. 또한 독일어가 아직 후치성 언어(한국어(TXV))에서 출발해서 전치성 언어(영어(SVX))로 발전/변화해 가는 과정, 즉 중간단계인 TVX에 머물고 있다는 사실이 중요한 의미를 지닌다. 즉 그들의 대극성과 유사성을 연결하는 실마리로 볼 수 있기 때문이다. (2) 일치(Kongruenz)/상관(Korrelation) 및 반복(Wiederholung) 현상, 그리고 격변화와 인칭변화 현상은 어순문제와 더불어 형태론적 문제를 통해 문법적인 확인수단으로 작용한다. 이들은 대부분 체계적/구조적으로 나타나기 때문에 학습자는 흔히 같은 유형에서 반복적으로 오류를 범하기 마련이다. 이를 극복하기 위해서 언어 유형학적 오류분석을 이해하고 또한 이를 통해 오류를 줄이거나 예방하는 학습이 필요하다. (3) 명사가 한정사구 안에서 성/수/격에 따라 변화하는 것과 동사가 동사구에서 주어의 인칭/수에 따라 인칭변화 하는 것은 우리 한국인에게는 아주 이색적인 현상이다. 이는 양면적인 수식구조에 대한 확인수단 및 원자가에 의한 강력한 형식위주 언어인 독일어와 전위적인 단일 수식구조와 부정형 동사를 특성으로 형성된 핵/최소문 언어간의 필연적인 적응관계 및 결과라고 볼 수 있다. 이 두 가지 유형 역시 언어특성에 따라 도식화/공식화 할 수 있다. (4) 괄호현상, 즉 으뜸머리(Hauptkopf)가 버금머리(Nebenkopf)와 분리하는 것은 우리 한국인에게는 아주 이색적인 언어현상이다. 한국어에는 머리의 이동이 없기 때문이다. 긴 구문에서 버금머리를 잊어버리거나 실수하는 것은 모든 괄호구문에서 예견되는 결과이다. 그러나 이는 정치성과 후치성 언어간의 전이 과정으로 이해될 수 있다. 으뜸머리가 원래의 자리를 박차고 소속 구/문의 앞자리로 도약한 것처럼 느껴지기 때문이다. (5) 전치 및 후치 수식이 유동적으로 작용하는 독일어는 전치 수식만으로 고정된 한국어보다 복잡하지만 균형적인 언어구조이다. 이러한 수식구조에서 한국인은 흔히 형태 및 어순에서, 그리고 번역에서 오류를 범하고 만다. (6) 그러나 가장 중요한 것은 아는 것을 제대로 이용하는 문제이다. 모국어/L2를 자유로이 말하고 쓸 때까지, 즉 언어습득에는 일체이 문법이나 도표/도식을 이용할 필요가 없다는 사실이다. 이는 17세기 서구의 이성주의 철학자들의 한결같은 경고이다. 오늘날 초고속 과학문명에서 더욱 빛을 발하는 것은 당연한 결과이다. 한 언어 속에 들어있는 문법체계를 익혀 가는 것이 곧 언어습득 과정이지만, 이를 달성하는 가능성 내지 첩경은 실제적인 언어자료와 체험이지 결코 문법이나 추상적인 개념적 접근이 아님을 웅변하고 있기 때문이다. 핵심적인 문제는 모국어교육에서도 최대 장점인 대화를 통한 언어연습/대화 기회를 최대한 보장하는 데 있다. 또한 언어간섭 현상을 조장하는 분위기를 막아야 할 것이다. 이러한 의미에서 교수법 개발이 외국어/L2 성공의 관건일 것이다. (7) 언어학습에서 오류를 극복하는 데는 일차적인 실제 상황에 부합하는 대화적인 연습, 그리고 효과적인 언어자료 접촉, 즉 독서와 모방이 중요하다. 이차적이고 직접적인 것은 통사(Syntax) 및 형태론(Morphologie)를 익힐 수 있는 말/문을 끊임없이 익히는 일이다. 이것이 또한 언어최소량을 충족시켜 언어습득에 이르는 첩경이다. 자연 생태적인 모국어 학습 또는 조정 및 제도적인 언어학습에서도 실제상황에 어긋나는 문법적인 체계에 얽매이는 도식 및 도표 위주의 텟스트는 일시적인 기대일 뿐이다. 인간의 언어습득장치를 이해하지 못한 결과이기 때문이다. 문법적인 개념위주 접근은 상당한 설명이 필요해서 절박한 자료와 체험까지 앗아가기 마련이다. 더구나 이를 위해 수준을 무시하고 모국어로 일관하여 벙어리와 문맹을 자초하는 것은 참으로 어리석은 일이다. 지식 정보화 시대 및 세계화 시대에는 무엇보다도 교육 및 언어정책이 국가 발전의 원동력이다. 특히 영어를 비롯한 외국어 학습능력과 학습방법은 매우 중요하다. 학습자에게 말하고 쓰는 기본 능력을 보장하는 것이 급선무이다. 이를 위한 작업의 하나가 바로 언어간의 오류분석일 것이다. 언어의 습득과 활용이 체계적이듯이 오류분석 역시 상당히 체계적이다. 그래서 인간의 언어습득과 언어습득장치를 두고 결정론(Determinismus)이 지배적이다. 이러한 의미에서 언어습득의 3대 요소, 즉 언어습득장치를 구비한 인간으로 태어나고, 해당 언어를 통한 일관된 언어체험/학습으로 언어최소량을 충족해야 한 언어를 정복할 수 있다는 것은 결정적인 사실이다. 학생고객에게 다가서는 책임교육으로 교육개방에 대비하는 일 역시 시대적인 상황이요 또한 결정적인 단계임엔 틀림이 없을 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.6
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• pp.504-512
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• 2019

This study aims to investigate language society cultural aspects in a community, examining and comparing linguistic errors of English signboards (ES) at home and abroad. The data comprised the ES in 5 cities, Korea and in Paris, France. The findings showed that the errors of the ES in Korea reached to 39.2%, whereas those in Paris contained 24.7%. In Korea, ES and errors were the most in Myeong-dong area. In Paris, the most ES were in the area of Eiffel Tower, but the most linguistic errors appeared at the 3, 4 districts of Marais. Those errors belonged to most in the business of drink, food, and clothes in turn in Korea, while this was the case in the field of clothes, food, and culture in Paris. The frequent errors were classified into semantic, morphologic, and syntactic aspects in turn. The regulations on signboards of foreign languages existed but were not abided by in the both countries. Thus, more practical and reasonable devices and policies are required to establish a more harmonious atmosphere of the ES.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.80-85
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• 2023

기계 번역에서 품질 검증은 정답 문장 없이 기계 번역 시스템에서 생성된 번역의 품질을 자동으로 추정하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 이 작업은 상용화된 기계 번역 시스템에서 후처리 모듈 역할을 하여 사용자에게 잠재적인 번역 오류를 경고한다. 품질 검증의 하위 작업인 치명적인 오류 탐지는 번역의 오류 중에서도 정치, 경제, 사회적으로 문제를 일으킬 수 있을 만큼 심각한 오류를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 치명적인 오류의 유무를 분류하는 것을 넘어 문장에서 치명적인 오류가 존재하는 부분을 제시하기 위한 새로운 데이터셋과 모델을 제안한다. 이 데이터셋은 거대 언어 모델을 활용하는 구축 방식을 채택하여 오류의 구체적인 범위를 표시한다. 또한, 우리는 우리의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 다중 작업 학습 모델을 제시하여 오류 범위 탐지에서 뛰어난 성능을 입증한다. 추가적으로 언어 모델을 활용하여 번역 오류를 삽입하는 데이터 증강 방법을 통해 보다 향상된 성능을 제시한다. 우리의 연구는 기계 번역의 품질을 향상시키고 치명적인 오류를 줄이는 실질적인 해결책을 제공할 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.113-117
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• 2008

본 논문에서는 패턴기반 자동번역시스템의 효율적인 번역 성능 향상을 위해 병렬 코퍼스(parallel corpus)를 이용한 오류 자동 탐지 방법을 제안하고자 한다. 번역시스템에 존재하는 대부분 오류는 크게 지식 오류와 엔진 오류로 나눌 수 있는데 통상 이런 오류는 이중 언어가 가능한 훈련된 언어학자가 대량의 자동번역 된 결과 문장을 읽음으로써 오류를 탐지하고 분석하여 번역 지식을 수정/확장하거나 또는 엔진을 개선하게 된다. 하지만, 이런 작업은 많은 시간과 노력을 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문에서는 병렬 코퍼스 중의 목적 언어(Target Language) 문장 즉, 정답 문장과 자동번역 된 결과 문장을 다양한 방법으로 비교하면서 번역시스템에 존재하고 있는 지식 및 엔진 오류를 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 한-중 자동번역시스템에 적용하여 그 정확률과 재현률을 측정하였으며, 자동적으로 오류를 탐지하여 추출 할 수 있음을 증명하였다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.5
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• pp.304-309
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• 2017

Programmers use multiple languages to reuse legacy code best suited to their problems. However, it is quite challenging to develop error-free multilingual programs because new types of bugs occur since misunderstanding about language interfaces such as Java Native Interface (JNI) and Python/C. There is a considerable amount of research to overcome multilingual program bugs and errors but these researches have less consideration about substantiality of programming languages, language interfaces, and bugs to evaluate their analyses and tools. In this paper, we have identified and establish substantiality of multilingual programming research with empirical study about diversity and interoperability of programming languages in Ubuntu software ecosystem based on real-world statistical data.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.3-8
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• 2010

본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.133-136
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• 2015

문서 교정기에서 문맥의존 철자오류를 교정하는 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보를 이용한 방법으로 나뉜다. 한국어와 달리 영어는 오래전부터 통계 모형에 기반을 둔 문맥의존 철자오류 교정 연구가 활발히 이루어졌다. 그러나 대부분 연구가 문맥의존 철자오류 교정 문제를 특정 어휘 쌍을 이용한 분류 문제로 간주하기 때문에 실제 응용에는 한계가 있다. 또한, 대규모 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용하지만, 통계 정보 자체에 오류가 있을 경우를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 텍스트에 포함된 모든 단어에 대하여 문맥의존 철자오류 여부를 판단하고, 해당 단어가 오류일 경우 대치어를 제시하는 영어 문맥의존 철자오류 교정 기법을 제안한다. 또한, 통계 정보의 오류가 문맥의존 철자오류 교정에 미치는 영향과 오류 발생률의 변화가 철자오류 검색과 교정의 정확도와 재현율에 미치는 영향을 분석한다. 구글 웹데이터에서 추출한 통계 정보를 바탕으로 통계 모형을 구성하고 평가를 위해 브라운 말뭉치에서 무작위로 2,000문장을 추출하여 무작위로 문맥의존 철자오류를 생성하였다. 실험결과, 문맥의존 철자오류 검색의 정확도와 재현율은 각각 98.72%, 95.79%였으며, 문맥의존 철자오류 교정의 정확도와 재현률은 각각 71.94%, 69.81%였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.22 no.2
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• pp.205-212
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• 2018

As a way to improve the software education ability of the pre - service teachers, we conducted programming learning using two types of programming tools (Python and Scratch) at the regular course time. In programming learning, various types of errors, which are factors that continuously hinder interest, achievement and creativity, were collected and analyzed by type. By using the analyzed data, it is possible to improve the ability of pre-service teachers to cope with the errors that can occur in the software education to be taught in the elementary school, and to improve the learning effect. In this study, logic error (37.63%) was the most frequent type that caused the most errors in programming in both conventional language that input text and language that assembles block. In addition, the detailed errors that show a lot of differences in the two languages are the errors of Python (14.3%) and scratch (3.5%) due to insufficient use of grammar and other errors.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.103-107
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• 2020

의존구조 말뭉치는 자연언어처리 분야에서 문장의 의존관계를 파악하는데 널리 사용된다. 이러한 말뭉치는 일반적으로 오류가 없다고 가정하지만, 현실적으로는 다양한 오류를 포함하고 있다. 이러한 오류들은 성능 저하의 요인이 된다. 이러한 문제를 완화하려고 본 논문에서는 XGBoost와 교차검증을 이용하여 이미 구축된 구문분석 말뭉치로부터 오류를 탐지하는 방법을 제안한다. 그러나 오류가 부착된 학습말뭉치가 존재하지 않으므로, 일반적인 분류기로서 오류를 검출할 수 없다. 본 논문에서는 분류기의 결과를 분석하여 오류를 검출하는 방법을 제안한다. 성능을 분석하려고 표본집단과 모집단의 오류 분포의 차이를 분석하였고 표본집단과 모집단의 오류 분포의 차이가 거의 없는 것으로 보아 제안된 방법이 타당함을 알 수 있었다. 앞으로 의미역 부착 말뭉치에 적용할 계획이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.61-65
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• 2023

최근, 대부분의 태스크가 초거대 언어 모델로 통합되고 있을 정도로 많은 관심 및 연구되고 있다. 초거대 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위해서는 모델의 능력에 대한 분석이 선행되어야 하나, 한국어에 대한 분석 및 탐색은 상대적으로 부족하다. 본 논문에서는 한국어 맞춤법 교정 태스크를 통해 초거대 언어 모델의 능력을 탐색한다. 맞춤법 교정 태스크는 문장의 구조 및 문법을 이해하는 능력이 필요하며, 사용자의 만족도에 영향을 미칠 수 있는 중요한 태스크이다. 우리는 맞춤법 세부 유형에 따른 ChatGPT의 제로샷 및 퓨샷성능을 평가하여 초거대 언어 모델의 성능 분석을 수행한다. 실험 결과 제로샷의 경우 문장부호 오류의 성능이 가장 우수했으며, 수사 오류의 성능이 가장 낮았다. 또한, 예제를 더 많이 제공할수록 전체적인 모델의 성능이 향상되었으나, 제로샷의 경우보다 오류 유형 간의 성능 차이가 커지는 것을 관찰할 수 있었다.