개념망은 상당히 도메인에 의존적인 언어자원에 해당한다. 따라서, 도메인이 다른 분야에 적용하고자 한다면, 많은 수정이 요구된다. 그러나 개념망의 편집은 언어 이해 능력이 뛰어난 언어학자들 조차도 상당히 많은 시간이 요구되는 작업이다. 대부분의 시간소요는 개념망의 전체적인 계층구조를 스캐닝하는 작업과 특정 노드를 검색하는 작업에 의한 것이다. 기 구축된 개념망을 분석하면 계층관계에 있는 어휘들간의 일관된 규칙을 발견할 수 있다. 이 논문에서는 어휘들의 뜻풀이와 상위어간의 관계성, 복합명사와 상위어간의 관계성을 통계적으로 분석하였다 분석된 결과를 기반으로 확률모델을 이용하여 상위어 추천 기능을 구현하였다. 상위어 추천 기능의 시간 절감 효과를 실험하기 위해 실험자 2인을 대상으로 개념망 구축에 소요되는 시간을 측정하였다. 상위어 추천 기능이 있는 지능형 워크벤치를 이용할 경우 개념망 작업 시간은 약 $65\%$정도로 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 본 지능형 워크벤치는 다양한 도메인에서 요구되는 개념망 구축의 시간 비용 절감에 크게 기절할 것으로 기대된다.
이 논문은 다문화 가정의 구성원인 결혼이주여성들이 사회통합을 하는데 필요한 교육정책에 관한 논의인데, 그 중에서 한국사회를 구성하는 기존 구성원들과의 정보리터러시 격차해소를 위한 교육정책에 주목하였다. 지금까지 다문화 가정의 결혼이주여성들을 대상으로 한 교육과정들은 대부분 언어격차의 해소를 위한 것이었다. 기본적으로 그들에게 의사소통을 위한 언어격차의 해소도 매우 중요하다. 그러나 정보화 사회에서 정보의 활용능력과 정보의 습득이 곧 여러 가지 삶의 질이나 다양한 기회의 획득에 중요하게 작용하므로 결혼이주여성들이 빠른 사회통합을 할 수 있도록 하기 위해서는 언어교육뿐만 아니라 정보리터러시 격차해소를 위한 교육정책이 필요하다. 이 논문에서는 결혼이주여성들의 정보격차 해소를 위한 정보교육의 현황을 일부지역을 중심으로 파악하였다. 그리고 정보리터러시 기준에 기초하여 정보교육의 커리큘럼 개발을 위한 구성요소 및 세부항목을 추출하여 정보교육 커리큘럼 개발을 위한 기초자료를 제시하고 정보교육의 활성화 방안에 대해 제언하였다.
프로그래밍 교육은 프로그래밍 언어 습득과 원리 이해, 활용뿐만 아니라 학생들의 고등사고 능력 향상 측면에서 정보 교육의 중요한 영역이라 할 수 있다. 하지만 일반적인 텍스트 형태의 프로그래밍 언어는 초 중등학교 학생들이 익히기 쉽지 않은 문법과 구조를 가지고 있어, 학생들이 보다 쉽고 재미있게 프로그래밍 언어를 학습할 수 있는 도구와 방안이 필요하다. e-textile은 프로그래밍 가능한 마이크로 컨트롤러 보드와 센서 등을 직물에 연결하여 다양한 작품을 만드는 것으로 프로그래밍 학습에 대한 학생들의 호기심과 관심을 불러일으킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 e-textile을 활용하여 학생들의 프로그래밍 학습에 대한 동기 유발 방안을 모색하고자 하였으며, 이를 위해 Keller의 ARCS 모델의 동기 유발 전략을 바탕으로 프로그래밍 수업을 위한 교수 설계를 하였다.
VRML은 상호 작용을 하는 3D 객체와 세계를 기술하는 파일 형식이다. OO-VRML은 VRML을 객체 지향 언어로 확장하여 정보 은닉, 상속 그리고 동적 바인딩 등을 가능하게 한 언어이다. OO-VRML의 이런 특징들은 더 동적인 가상 세계를 섬세하게 조정할 수 있도록 해준다. 이 논문에서는 OO-VRML의 표현 능력을 잘 활용하기 위해 OO-VRML 언어를 사용하는 전용 브라우저를 설계하고 구현한다. 부라우저는 파싱 및 인스턴스화 모듈, 실행 모듈, 브라우저 모듈의 세 부분으로 나누어진다. 파싱 및 인스턴스화 모듈은 OO-VRML 형식의 가상 세계를 읽어들여서 객체로 바꾸어주고 그객체들을 인스턴스화하여 OO-VRML장면 그래프로 바꾸어준다. 장면 그래프는 실행 모듈은 발생한 이벤트들을 처리하여 인스턴스의 필드 값을 바꾸어준다. 브라우저 모듈은 가상 세계를 화면에 나타내 주고 사용자 입력과 네비게이션을 처리한다.
기계 독해 기술은 기계가 주어진 비정형 문서 내에서 사용자의 질문을 이해하여 답변을 하는 기술로써, 챗봇이나 스마트 스피커 등, 사용자 질의응답 분야에서 핵심이 되는 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 이용한 기학습 언어모델과 전이학습을 통해 사람의 기계 독해 능력을 뛰어넘는 방법론들이 제시되었다. 하지만 이러한 방식은 사람이 인식하는 질의응답 방법과 달리, 개체가 가지는 의미론(Semantic) 관점보다는 토큰 단위로 분리된 개체의 형태(Syntactic)와 등장하는 문맥(Context)에 의존해 기계 독해를 수행하였다. 본 논문에서는 기존의 높은 성능을 나타내던 기학습 언어모델에 대규모 지식그래프에 등장하는 개체 정보를 함께 학습함으로써, 의미학적 정보를 반영하는 방법을 제시한다. 본 논문이 제시하는 방법을 통해 기존 방법보다 기계 독해 분야에서 높은 성능향상 결과를 얻을 수 있었다.
개체명 인식은 주어진 문장 안의 고유한 의미가 있는 단어들을 인명, 지명, 단체명 등의 미리 정의된 개체의 범주로 분류하는 문제이다. 최근 연구에서는 딥 러닝, 대용량 언어 모델을 사용한 연구들이 활발하게 연구되어 높은 성능을 보이고 있다. 하지만 이러한 방법은 대용량 학습 말뭉치와 이를 처리할 수 있는 높은 연산 능력을 필요로 하며 모델의 실행 속도가 느려서 실용적으로 사용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 얕은 기계 학습 기법을 적용한 ManiFL을 사용한 개체명 인식 시스템을 제안한다. 형태소의 음절, 품사 정보, 직전 형태소의 라벨만을 자질로 사용하여 실험하였다. 실험 결과 F1 score 기준 90.6%의 성능과 초당 974 문장을 처리하는 속도를 보였다.
현재 선천적인 청각장애인이나 언어 장애가 있는 사람은 다른 사람과의 대화에 많은 불편을 겪고 있다. 매장을 이용하기 어려움은 물론 언어전달 능력이 떨어지기 때문에 간단한 의사소통을 통한 서로 간의 교류 또한 불편함을 감수해야 한다. 현재는 따로 디스플레이가 내장된 장치를 이용하여 지정된 장소에서 수화를 번역해야 하는 불편함을 해당 문제 해결을 위해 본 연구에서는 딥러닝을 적용하여 수화를 인식하고 번역하여 디스플레이에 텍스트를 출력해주는 시스템을 개발하였다. AI 프레임워크 MediaPipe와 SVM 알고리즘을 라즈베리파이에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 제스처에 대한 번역 결과를 제공한다. 기존의 지정된 장소가 아닌 대화가 필요한 모든 장소에서 번역이 가능하도록 개선하여 청각장애인과 언어장애가 있는 사람들과 소통의 불편함을 줄일 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
자연어처리는 인공지능 발전과 함께 주목받는 분야로 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하게 하는 기술이다. 그러나 많은 인공지능 모델은 블랙박스처럼 동작하여 그 원리를 해석하거나 이해하기 힘들다는 문제점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 인공지능의 중요성이 강조되고 있으며, 활발히 연구되고 있다. 연구 초기에는 모델의 예측에 큰 영향을 끼치는 단어나 절을 근거로 추출했지만 문제 해결을 위한 단서 수준에 그쳤으며, 이후 문장 단위의 근거로 확장된 연구가 수행되었다. 하지만 문서 내에 서로 떨어져 있는 근거 문장 사이에 누락된 문맥 정보로 인하여 이해에 어려움을 줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사람에게 보다 이해하기 쉬운 근거를 제공하기 위한 생성형 기반의 근거 추론 연구를 수행하고자 한다. 높은 수준의 자연어 이해 능력이 필요한 문서 요약 데이터셋을 활용하여 근거를 생성하고자 하며, 실험을 통해 일부 기계독해 데이터 샘플에서 예측에 대한 적절한 근거를 제공하는 것을 확인했다.
초대규모 언어모델의 뛰어난 생성 기술이 실질적인 부분에서 많은 도움을 주고 있음에도 불구하고 사람들의 마음을 움직일 수 있는 매력적인 광고 카피를 생성하기에는 아쉬운 점이 많다. 이 연구는 효과적인 광고 카피 자동생성을 위한 데이터 구축 방법론 연구로, 데이터에 일관적으로 학습시킬 수 있는 감성적 카피의 문체적 특징을 프레임워크로 정의하고 이를 모델에 적용한 결과를 보여 데이터 설계 방법론의 유효성을 검증하고자 하였다. 실험 결과 문체 적합성 측면에서 성공적인 결과를 확인한 것에 비해, 한국어 보조사와 같이 미세한 어감 차이를 발생시키는 요소나 의미적 중의성 해석 등의 고차원적인 한국어 구사능력을 필요로 하는 부분에서 생성모델의 개선 여지를 발견할 수 있었다. 본 연구에서 보인 감성형 카피 생성을 위한 프레임워크는 마케팅 실무에서도 유용하게 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 고객 세그멘테이션 분석이 이루어진다면 타깃 고객의 취향을 고려한 효과적이고 맞춤화된 광고 카피를 생성에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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