• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.201-204
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• 2011

소프트웨어의 비중이 커짐에 따라 소프트웨어가 안전하게 실행되는 것이 보장되어야 한다. 이를 위해 다양한 검증 도구를 통해 검증이 수행된다. 하지만 소스 코드와 명세를 입력으로 받는 검증도구는 검증조건 생성이 어렵기 때문에 검증 조건 생성에 용이하도록 입력 값을 중간 표현 언어로 변환해 주는 것이 필요하다. 본 논문에서는 검증의 정확성을 위해 다양하게 존재하는 중간 표현 언어의 특성을 분석하고 예제를 통해 비교한다. 중간 표현 언어의 비교 분석 결과를 통해 검증을 수행할 때 검증의 목적과 환경에 적합한 중간 표현 언어 선택으로 검증의 효율성과 정확성을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.684-686
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• 2023

최근 대규모 언어모델 (large language models) 을 활용하여 다양한 자연어처리 문제를 추가학습 없이 풀어내기 위한 zero-shot 학습에 대한 연구가 활발히 수행되고 있다. 특히 프롬프트 튜닝(prompt tuning)을 활용하여 적은 학습만으로도 효과적으로 다양한 태스크에 적응하도록 돕는 방법이 최근 대규모 언어모델의 성능을 향상시키고 있다. 본 논문은 명령어 튜닝 (instruction tuning) 이 언어모델에 끼치는 영향을 분석하였다. 명령어 튜닝된 모델이 기존 언어모델과 비교하여 변화된 문장 생성 특징, 생성된 문장의 품질 등에 대한 분석을 수행하고 결과를 제시한다.

• Cross-Cultural Studies
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• v.48
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• pp.391-417
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• 2017

Southeast Asian languages are famous for having a large number of vowel sounds with an average of more than 20 vowel sounds in this certain language family. In addition, there are approximately 1,500 languages in this area, which accounts for approximately 20% of total languages in the world. For this reason, vowel systems of Southeast Asian languages should be explored to determine the nature of vowel structures of human natural languages. In this study, we analyze vowel systems of three languages, Tagalog, Malay and Thai, that have only primary or normal vowels and thus are relatively simple structures based on descriptive and analytic universals. We would also like to confirm if the six criteria of the tentative evaluation model taken from several previous literature is appropriate in applying analysis of vowel system universals under the method of the Greenbergian Universals or statistic universals. What we have found from this research are (i) the three languages have high level of universals with some exceptional cases such as three-vowel system of Tagalog, and (ii) some of the six criteria, together with some cases of analytic universals, are not quite suitable for understanding language-specific universals that are different from other languages.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.175-181
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• 2001

본 연구의 목적은 사람들이 언어과제와 공간지각과제을 수행하는 동안 활성화되는 뇌 영역의 차이를 규명하는 것이다. 428명의 대학생을 대상으로 집단 심리실험을 수행하여, fMRI 연구를 위한 실험참여자로 17명의 오른손잡이 여대생을 선정하였다. 17명 중 8명은 언어능력은 뛰어나지만 공간지각능력이 떨어지고, 나머지 9명은 언어능력은 빈약하지만, 공간지각능력이 우수한 사람들이었다. fMRI 실험에 사용된 패러다임에는 언어과제와 공간지각과제가 각각 8block으로 구성되었으며, 각 block은 동일한 과제 3문항을 포함하였다. fMRI 이미징은 1.5T Siemens Vision Scanner로 수집되었으며, Single-shot EPI 기법으로 (TR/TE : 3840/40ms, flip angle : 90, FOV : 220, 64x64 matrix) 이미지를 스캔하였다. 자료분석은 SPM-99 소프트웨어를 사용하였다. 감산(subtraction)분석결과, 언어능력이 뛰어난 집단에서는 양측 대상회(bilateral cingulate gyri)와 좌측 상두정엽 (left superior parietal lobe)이 더 많이 활성화되었고, 언어능력이 떨어지는 집단에서는 양측 전두엽 (both frontal lobes)이 더 많이 활성화되었다. 공간지각능력이 떨어지는 집단에서는 우측 시상 (right thalamus)과 좌측 측-후두엽 (left temporooccipital)이 더 많이 활성화되었다. 언어능력이나 공간지각능력이 우수한 집단에서는 공통적으로 대상회 (cingulate gyri)가 활성화되었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.295-299
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• 2022

자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 존재한다. 본 논문은 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 적용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. 적은 양의 한국어 코퍼스인 400K와 4M만을 사용하여 다양한 한국어 사전학습 모델 (KLUE-BERT, KLUE-RoBERTa, Albert-kor)과 mBERT와 전반적인 성능 비교 및 분석 연구를 진행한다. 한국어의 대표적인 벤치마크 데이터셋인 KLUE 벤치마크를 사용하여 한국어 하위태스크에 대한 성능평가를 진행하며, 총 7가지의 태스크 중에서 5가지의 태스크에서 XPT-4M 모델이 기존 한국어 언어모델과의 비교에서 가장 우수한 혹은 두번째로 우수한 성능을 보인다. 이를 통해 XPT가 훨씬 더 많은 데이터로 훈련된 한국어 언어모델과 유사한 성능을 보일 뿐 아니라 학습과정이 매우 효율적임을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1996.10a
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• pp.128-141
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• 1996

한국어-영어 이중언어자와 비이중언어자인 한국 대학생들을 대상으로 두 언어 처리의 독립성과 영어 처리의 사고 억제 과정을 알아보기 위해서 두 개의 산출실험을 실시하였다. 실험 1에서는 한국어와 영어로 산출 과제를 준 후에 한국어, 영어 단어에 대한 어휘 판단 과제를 하였다. 이중언어자는 한국어-영어 처리 체계가 분리되어 있어서 산출 언어와 목표 단어의 언어가 바뀐 경우에 단어 판단시간이 더 길 것으로 예상하였으나 유의미한 결과는 나오지 않았다. 비이중언어자는 영어 산출 후에 한국어, 영어 단어에 대한 판단 시간이 모두 느려졌으며 이것은 영어 산출에 많은 심적 자원을 소모하였기 때문이라고 해석하였다. 실험2에서는 영어로만 1분간 산출 과제를 주고 20초씩 나눈 세 구간에서 발화된 단어 수를 측정하였다. 이중언어자는 세 번째 구간에서 유의미하게 발화된 단어수가 감소하였지만 비이중언어자는 세 구간에서 발화된 단어수가 비슷하였다. 이것을 영어 산출시의 처리 부담과 관련하여 논하였다.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.12 no.1
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• pp.51-63
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• 2020

Phonological awareness is a metalinguistic awareness ability of phonology and is known to predict language skills, such as reading and vocabulary skills. The purpose of this study was to investigate the relationship between phonological awareness, phonological processing, and language skills in 4- to 6-years-old typically developing (TD) children and children with language delay (LD). A total of 32 children (TD=18, LD=15) participated in this study. They performed a phonological awareness task consisting of counting, deletion, and discrimination at syllable level. Nonword Repetition, Digit Backward, Receptive & Expressive Vocabulary Test, and Grammaticality Judgment Task were performed to analyze the correlation between phonological awareness, phonological processing, and language ability. A multiple stepwise regression analysis was performed to examine the phonological awareness subtasks that predict language ability. In the TD group, the syllable categorization task significantly predicted the receptive vocabulary and the performance of the Grammaticality Judgment Task. The LD group showed that the syllable counting task significantly predicted the receptive vocabulary, the expressive vocabulary, and the performance of the Grammaticality Judgment Task. The results showed that the phonological awareness performance was significantly different between the two groups. Further, correlation analysis and regression analysis showed different results for each group. The result of the phonological awareness performance predicted the language ability of each group significantly, suggesting the importance of the meta-linguistic awareness ability of phonology.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.242-248
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• 1999

이 논문은 지역적 동사구 분할에 바탕을 두고 서술어가 문말에 위치하는 언어에 특성에서 기인하는 속성을 반영하는 부분적 그러나 빠른 구문분석에 관해 논한다. 즉 완벽성 보다는 신속함 그리고 신뢰에 바탕을 둔 새로운 한국어 구문분석에 대해 논의한다. 기존의 문법이론 대신 한국어의 형태적 통사적 특성에 기인한, 성분들의 분할(partitions)에 의한 단위 (chunks) 분석방법을 제안한다. 근간은 동사구 장벽(VP-barrier) 알고리즘이며, 이 알고리즘은 한 문장안에서의 다양한 동사의 파생접사에 의해 형성되는 관형화, 명사화, 부사화 등의 파생구조와 내포된 동사구(인용문, 종속문 등)에 의해 형성되는 지역적 동사구내에서 그 성분들의 논리적인 분할을 구성하고 다시 그 다음 요소와 체계적으로 결합하는 관계로 확장하여 가능한 구조들을 생성한다. 다시 언어의존적인 발견적 규칙(heuristics)들을 점수화하여 가장 높은 점수의 단위구조를 적격한 구조로 선택한다. 이 방법은 하위범주화 및 의미정보를 사용하지 않는, 빠른 구문분석이 요구되는 시스템을 위해 고안되었으며, 집단적인 노력이 아닌 개인적인 노력 및 최소의 자원으로도 최대의 효과를 얻을 수 있다는데 그 의의가 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.355-357
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• 2020

언어 학습 음원 분석 방법 및 언어 학습 음원을 재생하는 전자 디바이스 연구로, 음원을 문장 단위로 분할하여 스크립트화하는 것을 주요 목표로 한다. 분석과정은 크게 세단계로 나눌 수 있다. 무음 구간 분석, 음원 분할 및 STT 구간, 스크립트 재구성이다. 이런 분석 과정을 통해 나온 결과물의 정확도는 90%로서 본 연구의 목표를 달성한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.481-484
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• 2019

최근 한국어 정보처리를 위한 대용량 언어분석 표준 말뭉치(GS:Gold Standard Set)를 구축하고 이를 공유·확산하기 위한 국가차원의 지원이 이뤄지고 있다. 본 연구는 이러한 사업의 일환으로, 현재 국내에서 개발된 다양한 한국어 언어분석 모듈을 활용하여 공통 정답셋을 구축하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 특히, 대량의 학습셋을 구축하기 위해 다수의 모듈(N-modules)로부터 제시된 후보 정답을 참조, 오류 형태를 분류하여 주요 유형을 반자동으로 보정함으로써 수작업을 최소화하였다. 본 연구에서는 우선 첫 단계인 형태소 분석 모듈 적용 결과를 토대로 표준 말뭉치를 구축한 결과에 대해 논하고자 한다.