Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.9
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pp.3311-3317
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2010
This study compared South and North Korean broadcasting languages to measure the language differences due to the long segregation. This study would provide fundamental database on the language uses between South and North Korea. The KLIWC analyzed the text that was selected from news clips of South and North Korean broadcasting agencies. The results showed that North Korean languages were significantly different from South in terms of affective, cognitive, and social words. In addition, North Korean broadcasting used more person pronoun and a part of speech than South Korean broadcasting. Psychological interpretations were provided based on the language differences.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2023.10a
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pp.25-30
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2023
초거대 언어모델은 과연 수수께끼 문제에 재치있는 답변을 할 수 있을까? 최근 초거대 언어모델(Large language model, LLM)은 강력한 성능 및 유저 만족도를 보이며 세계의 이목을 집중시키고 있다. 여러 태스크들에 대한 정량 평가를 넘어서 최근에는 LLM의 창의력 및 고도화된 언어능력을 평가하는 연구들이 등장하고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구 흐름에 따라 LLM의 재치에 관해 고찰해본다. 이때 재치를 평가하기 위한 태스크로 이를 요구하는 말놀이인 수수께끼를 활용한다. 본 논문은 LLM이 수수께끼를 잘 수행하는지를 모델 추론을 통해 평가하며, 모델 추론 시 활용되는 프롬프트들의 성격에 따른 성능 변화를 관찰한다. 또한 수수께끼의 종류에 따른 모델의 능력을 비교 분석하며 LLM의 추론 결과에 대한 오류 분석을 수행한다. 본 논문은 실험을 통해 GPT-4가 가장 높은 성능을 보이며, 설명글이나 데이터 예시를 추가할 시 성능을 한층 더 향상시킬 수 있음을 확인한다. 또한 단어 기반보다는 특성 기반의 수수께끼에 더욱 강력한 성능을 보이며, 오류 유형 분석을 통해 LLM이 환각(hallucination) 문제와 창의력을 동시에 가지고 있다고 분석한다.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.36
no.2
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pp.49-68
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2005
The purpose of this study is to examine the research trends and their experiment results on the applications of the language models for information retrieval. We reviewed the previous studies with the following categories: (1) the first generation of language modeling information retrieval (LMIR) experiments which are mainly focused on comparing the language modeling information retrieval with the traditional retrieval models in their retrieval performance, and (2) the second generation of LMIR experiments which are focused on comparing the expanded language modeling information retrieval with the basic language models in their retrieval performance. Through the analysis of the previous experiments results, we found that (1) language models are outperformed the probabilistic model or vector space model approaches, and (2) the expended language models demonstrated better results than the basic language models in their retrieval performance.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.35
no.5
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pp.1-15
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2007
본 연구는 커뮤니티 시설 상세 설계의 대상물에 대한 질적 특성을 파악하기 위하여 그 대상물의 이미지를 상징화하는 단계적 발전 과정을 거쳐 그 시설의 상세 설계적 언어를 형상화하는 방법을 제시하였다. 사례로 역사적, 문화적, 전이적 특성을 지닌 세 커뮤니티를 조사하여 디자인 언어와 상징화되는 이미지를 구명해 보면서 디자인 언어의 구성과 설계요소와의 관계 커뮤니티의 목표 등과 연관시켜 커뮤니티의 본질성을 추구하는 수단을 평가 분석하는 방법을 강구하고 커뮤니티 시설의 상세 설계 언어의 형상을 검토하는 방법을 통섭적으로 제시하였다. 설계 언어의 형상 분석의 수단을 구체화 하는 데는 시각적 형태, 설계 주제의 상황, 설계요소의 관계성, 설계요소의 위치와 구성 등과 연관된 문제이다. 본 연구는 상세설계 언어의 형상을 개발하는 시도로 네 가지 기본 전제를 세우고 그를 설명해 보았다. 본 연구는 커뮤니티 시설 특성의 상징화를 위한 설계언어연구 대상의 사례로 미국의 전통성이 강한 메사츄세츠주에서 역사적, 문화적, 전이적 특성을 각기 다르게 지니고 있는 콩코드(Concord), 렉싱톤(Lexington), 알링톤(Arlington) 등의 세 커뮤니티를 택하였다. 사례 커뮤니티 시설 특성의 상세 설계 언어의 형상을 도출하는 과정을 설명하고 시각적 노트와 디자인 의미와 그 상징성을 바탕으로 상징과 시각적 언어를 찾으면서 상세 요소의 디자인 언어를 비교하였다. 그를 바탕으로 디자인 언어와 의미 및 그에 대한 평가를 위하여 편익을 기초로 사회, 건강, 환경, 경제 등 네 가지로 세부 분류된 커뮤니티 시설을 검토하였다. 커뮤니티 시설 특성을 파악하는 기법 발굴 과정에서 시작된 시각적 형상으로부터 상징과 그 의미 등을 구명하면서 그를 정성화하기 위한 기준으로서 설계 언어, 상징적 언어, 커뮤니티, 자연적 심미성 등의 네 가지로 대표되는 평가 요소에 의하여 분석 평가 검토에 이르기까지 일련의 과정이 그 상세설계언어의 형상에 관하여 통섭적 접근이 이루어 졌다.
목적: 이중언어자에 있어서 각각의 언어가 대뇌에 어떻게 표상 되어 있는가에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 한국어/중국어 이중언어화자를 대상으로 사용한 언어와 과제에 따라 활성화된 부위에 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 대상 및 방법: 이중언어자(화교) 자원자 8명을 대상으로 하였고, 모두 오른손잡이였다. 한국어와 중국어로 구성된 어휘판단과제(lexical decision task)와 의미판단과제 (semantic decision task)를 이용하여 언어 영역의 활성화를 유도하였다. 어휘판단과제는 화면에 제시되는 두 자극이 모두 단어인지 아닌지 판단하여 신호하도록 하였고(예:원개 · 교화, 토끼, 지욱), 의미판단과제는 화면에 제시되는 두 자극의 의미가 관련 있는지 없는지 판단하여 신호하도록 하였다. (예:가가 ·제제, 아침·저녁). 대조과제는 아랍어(예:equation omitted) 글자의 크기를 판단하여 신호하도록 하였다. 1.5T 초전도 자기공명영상장치에서 EPI BOLD 기법을 이용하여 기능적 영상을 얻었으며 8명에서 얻은 영상을 정상화(normalize)한 후 SPM 프로그램을 이용하여 통계분석을 하였다. p<0.000001을 기준으로 얻어진 활성화 영상에서 각 언어와 과제별로 나타난 활성화 신호의 차이를 육안적으로 분석하였다.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.23
no.3
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pp.71-79
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2020
This study investigates the rising issue of verbal violence at non-facing channels. Focus Group Interview(FGI) was conducted to examine verbal violence occurred during emotional labors in real-life cases. In addition, the distribution of verbal violence in the conversation was confirmed through a new big data technology called Speech Analysis(SA). The result findings highlighted the two perspectives as below. First, verbal violence occurred through calls, is classified into personal insult, swearing/verbal abuse, unreasonable demand, (sexual) harassment and intimidation/threat. Second, Speech Analysis result exhibited the most frequently appeared verbal violence were personal insult and swearing/verbal abuse. Informal language use and speaking in disrespectable manner was the highest rate in personal insult category. Moreover general cursing was the highest rate in swearing/verbal abuse category. In particular, the rate of using curse language was the highest in overall cases of verbal violence. This study summarizes the types of verbal violence that occur in non-facing channels and suggests a need for further investigation on how verbal stress affects working environment for emotional labor.
L2 learners deal with communication problems encountered during the course of their oral communication by employing what are known as communication strategies(CSs). As CSs play a significant role in communication and language learning, identifying CSs that facilitate communication has become important in L2 research. However, there have been some controversies about how to identify CSs, especially about data sources: conversation data, retrospective interview data, or combining two types of data. Drawing on the advantages of converged data, this study aimed to identify CSs that L2 learners use in their English communication through a convergence analysis of data. In this qualitative case study, the data were collected from Korean L2 learners' conversations and retrospective verbal reports in stimulated recall interviews. Using a data convergence approach, various CSs were identified: definition replacement CSs, message change CSs, time-gaining CSs, and comprehension CSs. This study suggests the effectiveness of CSs in handling L2 communication problems and the usefulness of data convergence in L2 CS research.
Cognitive reserve(CR) is the ability to optimize or maximize performance through complementary brain networks. CR is relevant to normal aging in cognitive-linguistic abilities. There are few domestic systematic reviews or meta-analyses that analyze the relationships between multiple CR and cognitive-linguistic domains in healthy older people. This meta-analysis included 32 studies published since 2000. In result, education level topped the list, followed by the occupation, cognitively stimulating activities, and the multilingualism. Most studies were related to memory, global cognition, and language. CR had a modest positive association with cognitive-linguistic performance. Multiple domains including memory and language also showed the significant correlations across most measures of CR. This study provides evidence-based information to support cognitive-linguistic ability in normal aging.
In this study, we studied methods of communication among audiences, artwork and artist and analyzed interactive media art using the nonverbal communication methods. We analyzed the 4 types of nonverbal communication based on sign and meaning[1] and reclassified suitably for analysis of interactive media art. According to the analysis result, we draw typical characters by analyzing interactive media artwork which were corresponding to the each types. Also we analyzed overlap area and classify. Through these processes, we found communication methods in interactive media artwork connect audiences and artwork by organic combination of several nonverbal communication. In this paper, we suggest a new approach about the communication among audiences, artwork and artist through analyzing interactive media art using nonverbal communication.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.397-402
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2022
익명 네트워크 기술에 기반한 다크웹은 일반 표면웹보다 더 강화된 익명성을 제공한다. 최근 이 익명성을 악용하여 다수의 다크웹 사용자들이 다크웹 내에서 범죄 행위를 모의하는 행위가 꾸준히 발생하고 있다. 특히, 국내 다크웹 사용자들은 마약 유포를 위한 방법을 공유하거나 성착취물 유포 행위 등에 직간접적으로 가담하고 있다. 이와 같은 범죄 행위들은 수사 기관의 눈을 피해 현재까지도 계속해서 발생하고 있어 국내 다크웹 범죄 동향 파악의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 다크웹 특성상 범죄 행위를 논의하는 게시글을 수집하기가 어렵고, 다크웹 내에서의 언어 사용 특성에 대한 이해 부족으로 그동안 다크웹 사용자들이 어떤 내용의 범죄를 모의하는지 파악하기가 어려웠다. 본 논문에서는 국내 사용자들이 활동하는 다크웹 포럼들을 중심으로 사용자들의 언어 사용 특성을 연구하고, 이를 통해 다크웹에서 다뤄지는 범죄 유형들을 분석한다. 이를 위해, 자연어처리 기반의 분석 방법론을 적용하여 다크웹에서 공유되는 게시글을 수집하고 다크웹 사용자들의 은어와 특정 범죄군에서 선호되는 언어 특성을 파악한다. 특히 현재 다크웹 내에서 사용자들 사이에 관측되는 어휘들에 대한 기술통계 분석과 유의어 관계 분석을 수행하였고, 실제 다크웹 내에서 사용자들이 어떠한 범죄에 관심이 많은지를 분석하였으며, 더 나아가 수사의 효율성을 증대시키기 위한 소셜미디어, URL 인용 빈도에 대한 연구를 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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