최근 빅 데이터의 중요성이 부각되면서 데이터 분석에 대한 수요가 증가하고 있다. R 언어는 데이터 분석을 목적으로 고안된 언어로서, 사용자들은 R언어의 다양한 통계, 머신러닝, 데이터 마이닝 패키지의 알고리즘을 활용하여 데이터를 효과적으로 분석 할 수 있다. 그러나 R 언어는 분석 결과를 어플리케이션으로 만들어 활용하기 어렵다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 PHP, Java등과 같은 다른 언어를 통해 R 스크립트를 호출하는 법이 제안되었다. 그러나 이러한 개발 방식은 R 이외에도 다른 언어를 혼용해서 작성해야 하는 번거로움이 있다. 본 연구에서는 R 언어의 Plumber 패키지를 활용하여 다른 언어를 사용하지 않고 오직 R 언어만을 이용하여 API를 작성하는 방법을 제안하였다. 또한 API를 구현할 때 고려해야할 보안 이슈와 해결 방안에 대해서도 제시하였다. 본 연구에서 제안한 기술을 이용하여 웹 응용 프로그램을 개발 한다면 높은 생산성과 개발의 편리성, 운영의 효율성을 기대할 수 있다.
최근 다언어모델(Cross-lingual language model)을 활용하여 한 번도 보지 못한 특정 언어의 하위 태스크를 수행하는 제로샷 교차언어 전이(Zero-shot cross-lingual transfer)에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)을 학습하기 위한 데이터 구축적 측면에서의 한계점을 지적하고, 데이터를 구축하기 어려운 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 제로샷 교차언어 전이를 수행한다. QE에서 제로샷을 다룬 연구는 드물며, 본 논문에서는 교차언어모델을 활용하여 영어-독일어 QE 데이터에 대해 미세조정을 실시한 후 다른 언어쌍으로의 제로샷 전이를 진행했고 이 과정에서 다양한 다언어모델을 활용하여 비교 연구를 수행했다. 또한 다양한 자원 크기로 구성된 언어쌍에 대해 제로샷 실험을 진행하고 실험 결과에 대해 언어별 언어학적 특성 관점으로의 분석을 수행하였다. 실험결과 multilingual BART와 multillingual BERT에서 가장 높은 성능을 보였으며, 특정 언어쌍에 대해 QE 학습을 전혀 진행하지 않은 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 유도하였다.
언어발달 장애를 가진 아동들은 일상생활 및 사회생활에서 많은 어려움을 겪으며 이는 생애 전반을 걸쳐 지속된다. 언어발달 장애 아동들은 의사소통 수단인 언어를 이해하거나 사용하는 데에 어려움을 겪기 때문에 종종 사회적 활동에 참여할 기회를 박탈당하곤 한다. 이와 관련해서 Augmentative and Alternative Communication(AAC, 보완대체 의사소통)는 언어장애를 앓는 이들에게 실직적인 의사소통 수단으로 사용될 수 있다. 본 논문은 픽토그램을 AAC의 수단으로써 최대한 활용하여 언어발달 장애 아동이 타인과 의사소통하고 언어 이해 능력을 향상시킬 수 있도록 돕는 딥러닝 기반 인공지능 서비스를 제안한다. 본 서비스를 통해 언어 문제를 겪고 있는 이들이 자신의 의도 혹은 욕구를 보다 수월하게 표현하여 삶의 질이 향상 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 스쿠버다이빙 참여자의 비언어적 커뮤니케이션과 지도자 신뢰 및 참여지속의도 간의 관계를 규명하는데 목적이 있다. 이 연구의 목적 달성을 위해 강원도에 소재한 스쿠버다이빙 리조트 3곳의 이용자와 경기도에 소재한 스쿠버다이빙 풀 2곳의 이용자를 대상으로 편의표본추출법을 통해 최종 유효 표본 총 267부를 선정하였다. 자료처리는 SPSS 18.0을 이용하여 단순회귀분석 및 중다회귀분석을 실시하였으며 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 비언어적 커뮤니케이션의 신체언어와 유사언어는 지도자 신뢰에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 공간행위와 신체외양은 유의미 하지 않았다. 둘째, 지도자 신뢰는 참여지속의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 비언어적 커뮤니케이션의 신체언어는 참여지속의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 공간행위, 유사언어, 신체외양은 참여지속의도에 유의미하지 않았다.
대학에서는 4차 산업혁명에 맞추어 디지털 융합시대를 이끌어갈 창의·융합 인재를 육성하기 위하여 프로그래밍 언어적 사고를 기반으로 SW교육을 비전공자 대상으로 운영하고 있다. 하지만 학습자들은 프로그래밍 언어의 문법과 생소한 프로그래밍 언어를 습득하는 과정에 난점을 겪고 있다. 본 연구에서는 SW 비전공자들에게 학습과정에서 고충을 해소하기 위해서 소프트웨어 교육 모형을 제안하는 데 목적을 두었다. 프로그래밍 언어사고를 기반으로 EZMKER kit 교구 교육모델 중심을 알고리즘 기술과 다이어그램 기술을 도입하여 프로그래밍 언어와 문법에 대한 학습부족을 극복하고 구조적 소프트웨어 교육모델을 Top-Down시스템 학습모델로 설계하여 구현하게 되었다.
본 연구는 융합제품의 범주화과정을 규칙 기반의 범주화 과정과 외형적 유사성 기반의 범주화과정으로 분류하였다. 그리고 이러한 범주화 과정이 융합 전 두 가지 원형(prototype)의 구성요소에 대한 정보제공방식(시각적 정보 vs. 시각적 정보+언어적 정보)과 소비자의 사고방식(종합적 사고 vs. 분석적 사고)에 따라 어떻게 달라지는 지를 확인하였다. 연구결과 (1) 원형의 구성요소에 대한 정보를 달리 제공하는 경우, 시각적 정보만 제공하는 경우보다 언어적 정보를 추가적으로 제공하는 경우에 규칙 기반의 범주화 과정을 거치는 것으로 나타났다. 즉, 융합제품의 범주화과정에서 외형적 유사성보다는 공통적인 특성을 기반으로 유사성 및 범주를 판단하는 것으로 나타났다. (2) 사고방식의 경우에는 종합적 사고자보다 분석적 사고자의 경우에 규칙 기반의 범주화 과정을 거치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 융합제품이 널리 확산되고 있는 현재의 시장상황에서 소비자의 범주화과정 및 고려상표군 판단에 있어 이론적 실무적 시사점을 제공할 것으로 판단된다.
어떤 언어도 다른 언어와 분리되어 독립적으로 존재할 수 없다. 언어는 외래문화와 접촉하게 되면 서로 끊임없는 영향을 미치고 변화를 불러일으킨다. 90년대 이후 세계 과학기술 및 정보화의 급속적인 발전으로 한국의 드라마, K-POP으로 파생된 한류 붐은 중국 언어에도 영향을 미쳐 중국 온오프라인에서 한국어 차용 신조어가 교류 상용어이자 사회 유행어가 되고 있다. 한국어 차용 신조어는 중국어와 한국어의 언어접촉의 영향과 결과를 반영한 것으로 우리는 한국어 차용 중국어 신조어의 발생 배경과 원인을 사회문화요인과 심리적 필요성을 근거로 살펴보고, 신조어를 음역, 의역, 한국한자어 차용, 기타 4가지 유형으로 나누어 설명하였다. 신조어는 조어 과정에서 발생하는 비규범적인 문제에도 불구하고 중국어 표현을 더욱 풍부하게 하며, 언어적인 면에서도 새로움과 변화, 혁신적이고 창조적인 것을 추구하는 중국 세대의 견해와 이해를 반영하는 사회문화의 거울이 된다. 우리는 한·중 양국 젊은이들이 상대언어와 문화를 이해하고 소통하여 서로 우호적인 감정을 가질 수 있는 인식 변화의 계기가 될 수 있기를 기대하며, 향후 중국어 교육 현장에서도 한·중 언어융합의 응용을 통한 교수 및 학습에 도움이 되길 기대한다.
본 논문에서는 Gabor 특징과 MDLC 특징, 그리고 co-occurrence 특징의 융합에 의한 질감 특징 기반언어 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 시험 영상에 Gabor 변환에 이은 크기 연산자를 적용하여 Gabor 크기 영상을 얻고 그 통계치를 계산하여 결과를 벡터화한다. 이어서 MDLC 연산자를 이용하여 MDLC 영상을 얻고 역시 그 통계치를 계산하여 벡터화한다. 다음으로 시험 영상으로부터 GLCM을 계산하고 이를 이용하여 co-occurrence 특징을 계산한 다음 벡터화한다. 이들 Gabor, MDLC, co-occurrence 특징에 의한 벡터들은 벡터 융합에 의하여 특징 벡터로 사용된다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 시험 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 제안된 방법의 성능은 15개국 언어의 문서를 스캔하여 얻은 시험 문서 영상 DB에 대한 평균 인식률을 조사하여 알아본다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 DB에 대하여 비교적 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 언어 인식 성능을 보여준다.
이 연구는 첫째, 경도인지장애(MCI)가 언어 기억 및 시공간 기억 등 특정 기억의 저하와 관련이 있는지를 파악하고, 둘째, 정상 노인으로부터 MCI를 감별하는 데 예측력이 우수한 지표를 탐색하였다. 표준화 된 기억검사를 수행한 189명(정상 노인 103 명, MCI 86 명)을 분석하였다. 언어 기억은 Seoul Verbal Learning Test를 이용하였고. 시공간 기억은 Rey Complex Figure Test를 이용해서 측정하였다. 다항 로지스틱 회귀모형을 이용하여 기억 검사의 예측력을 분석한 결과, 언어 기억과 시공간 기억은 정상 노인으로부터 MCI를 감별하는 데 예측 성능이 유의미하였다. 반면, 각 기억 검사의 수행결과를 포함하여 모든 혼란변수를 보정했을 때, 언어 기억의 즉시 회상만 정상 노인으로부터 MCI를 감별하는 데 예측력이 유의미하였으며, 시공간 기억의 즉시 회상은 예측력이 유의미하지 않았다. 이 결과는 MCI를 선별할 때 언어 기억과 시공간 기억의 지연 회상, 언어 기억의 즉시 회상이 MCI의 기억능력을 감별할 수 있는 최상의 조합임을 시사한다.
이 연구는 언어를 학습하는데 있어서의 학습자의 성격특성이 어떤 역할을 하여 어떤 관계를 가지고 있는지를 알아보는데 그 목적이 있다. 이를 위해서 기존의 연구를 분석하여 제시하였다. 즉, 최근의 연구들을 검토하기 위해서 언어학습과 성격특성에 관련된 연구들을 ProQuest, Google Scholar, 그리고 EBSCO 등의 데이터베이스를 통하여 추출하였다. 추출된 연구들을 검토하고 선정 및 정리하여 언어학습의 영역 즉 쓰기, 듣기, 말하기의 영역에서 성격특성이 어떤 역할을 하고 있는지를 문헌별로 정리하고 그 의미를 도출하였다. 문헌연구의 결과 외향성 및 개방성의 특성은 언어의 학습을 성공적으로 이끄는 데에 기여를 하고 있음을 확인하였다. 또한 외향성은 말하기에, 개방성은 듣기에 연관되어 있음을 연구들은 보고하고 있었다. 또한 학습자의 성격특성은 개인의 언어학습의 전략에도 관계되어 있고 전략수립에 영향을 미치고 있음이 확인되었다. 이같은 결과를 바탕으로 앞으로의 연구 방향에 대한 제언을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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