의미 역 결정은 한 문장에서 술어와 그것의 논항간의 의미 관계를 결정해주는 것을 말한다. 한편 한국어 의미 역 결정은 영어와는 다른 한국어 고유의 특이한 언어 구조 때문에 많은 어려움을 가지고 있는데, 이러한 어려움 때문에 지금까지 제안된 다양한 방법들을 곧바로 적용하기에 어려움이 있었다. 다시 말하자면, 지금까지 제안된 방법들은 영어나 중국어에 적용했을 때에 비해서 한국어에 적용하면 낮은 성능을 보여주었던 것이다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 본 연구에서는 조사나 어미와 같은 접사구조를 분석하는 것에 초점을 맞추었다. 한국어는 일본어와 같은 교착어의 하나인데, 이들 교착어에서는 매우 잘 정리되어 있는 접사구조가 어휘에 반영되어 있다. 교착어는 바로 이들 잘 정의된 접사 구조 때문에 매우 자유로운 어순이 가능하다. 또한 본 연구에서는 단일 형태소로 이루어진 논항은 기초 통계량을 기준으로 의미 역 결정을 하였다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)과 조건부 무작위장(Conditional Random Fields: CRFs)와 갗은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 앞에서 결정되지 못한 논항들의 의미 역을 결정하였다. 본 논문에서 제시된 방법은 기계 학습 접근 방식이 처리해야 하는 논항의 범위를 줄여주는 역할을 하는데, 이는 기계 학습 접근은 상대적으로 불확실하고 부정확한 의미 역 결정을 하기 때문이다. 실험에서는 본 연구는 15,224 논항을 사용하였는데, 약 83.24%의 f1 점수를 얻을 수 있었는데, 이는 한국어 의미 역 결정 연구에 있어서 해외에서 발표된 연구 중 가장 높은 성능으로 알려진 것에 비해 약 4.85%의 향상을 보여준 것이다.
최근 정보화 사회에서는 단순 암기보다는 문제 해결 능력과 종합적인 사고력을 바탕으로 창의적인 생각을 할 수 있는 인재를 요구한다. 이에 따라 교육과정도 학생들의 종합적인 사고력을 판단할 수 있는 서답형 문항을 늘리는 방향으로 변하고 있다. 그러나 서답형 문항의 경우 채점자의 주관에 의존하여 채점이 진행되기 때문에, 채점 결과의 일관성을 확보하기 어렵다는 단점이 있다. 이런 점을 해결하기 위해 해외에서는 기계학습을 이용한 자동채점 시스템을 채점 도구로 사용하고 있다. 한국어는 영어와 언어학적으로 다른 분류에 속하므로 영어권에서 사용하는 자동채점 시스템을 한국어에 그대로 적용할 수 없다. 따라서 한국어 체계에 맞는 자동채점 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기계학습 분류기의 예측확률과 만장일치 방법을 사용한 한국어 서답형 문항 자동채점 시스템을 소개하고, 자동채점 시스템을 이용한 채점 결과와 교과 전문가의 채점 결과를 비교하여 자동채점 시스템의 실용성을 검증한다. 본 논문의 실험을 위해 2014년 국가수준 학업성취도 평가의 국어, 사회, 과학 교과의 서답형 문항을 사용했다. 평가 척도로 피어슨 상관계수와 카파계수를 사용했다. 채점자가 개입했을 때와 개입하지 않았을 때의 상관계수 모두 0.7 이상으로 강한 양의 상관관계를 보였다. 이는 자동채점 시스템이 교과 전문가가 채점한 결과와 유사한 방향으로 답안에 점수를 부여한 것이므로 자동채점 시스템을 채점 보조도구로서 충분히 사용할 수 있을 것이다.
본 논문은 유아에게 동물의 모습과 습성, 울음소리, 특징 및 한글과 영어 등을 학습하게 하기 위하여 다양한 동물이 있는 동물원을 대상으로 시스템을 개발하였다. 유아가 관심 있는 동물의 전면에 인형을 위치하면, 동물의 울음소리, 모습 등을 동물원 모형에 연결되어 있는 디스플레이 장치를 통하여 학습할 수 있다. 동물원은 현재의 동물원의 모양을 축소하여 각 동물 우리에 동물을 인식할 수 있는 센서를 부착한다. 부착된 센서는 각각 고유의 ID를 가지고 있으며, 유아인형이 접근 하게 되면 인식하고 처리기에 고유 ID를 전송하게 된다. 전송된 ID는 데이터베이스에서 전송된 ID값과 일치하는 콘텐츠를 검색하게 되고, 검색된 콘텐츠는 Output 장치를 통하여 출력되게 된다. 또한 인형이 동물우리에 근접하였을 경우 멀티미디어 효과를 통하여 동물의 울음소리 및 기본적인 학습을 할 수 있도록 하였으며, 한글, 영어, 수셈 학습을 동시에 할 수 있도록 구성하였다.
본 논문에서 우리는 문장의 문법성과 텍스트의 어휘 응집성 측정을 위주로 하는 영어 작문 자동평가시스템을 소개하려고 한다. 문법 검사를 위해서는 링크 파서를 사용하고 어휘 연쇄를 측정하기 위해서는 로제 시소러스를 사용한다. 자동 평가 시스템의 채점 신뢰도를 측정하기 위해서 자동 채점과 수동 채점의 결과를 통계적으로 비교한다. 카파 통계와 다국면 Rasch 모형에 따른 분석 결과 자동 채점은 수동 채점과 유사성이 크며 수동 채점과 비교해서 신뢰성에 특별한 문제가 없다는 결론을 내리게 된다. 본 연구의 가장 큰 의의는 다양한 종류의 기술과 도구를 바탕으로 신뢰할 만한 수준의 영작문 자동 평가 시스템을 개발했다는 것이다. 평가 대상이 문장 단위를 넘어 선 텍스트 단위이며, 단어나 문법 등의 형식적 측면만 검사하는 것이 아니라 내용적 측면도 평가한다.
최근 이중 언어 임베딩(bilingual word embedding) 관련 연구들이 각광을 받고 있다. 그러나 한국어와 특정 언어로 구성된 병렬(parallel-aligned) 말뭉치로 이중 언어 워드 임베딩을 하는 연구는 질이 높은 많은 양의 말뭉치를 구하기 어려우므로 활발히 이루어지지 않고 있다. 특히, 특정 영역에 사용할 수 있는 로컬 이중 언어 워드 임베딩(local bilingual word embedding)의 경우는 상대적으로 더 희소하다. 또한 이중 언어 워드 임베딩을 하는 경우 번역 쌍이 단어의 개수에서 일대일 대응을 이루지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 로컬 워드 임베딩을 위해 한국어-영어로 구성된 한국 법률 단락 868,163개를 크롤링(crawling)하여 임베딩을 하였고 3가지 연결 전략을 제안하였다. 본 전략은 앞서 언급한 불규칙적 대응 문제를 해결하고 단락 정렬 말뭉치에서 번역 쌍의 질을 향상시켰으며 베이스라인인 글로벌 워드 임베딩(global bilingual word embedding)과 비교하였을 때 2배의 성능을 확인하였다.
영-한 기계번역 중 변환 단계에서 한국어 문장을 생성하기 위해서는 구구조 변환 후 조사 및 대역어 선택으로 이루어진다. 그러나 하나의 영어 단어는 여러 개의 한국어 의미들을 가지고 있기 때문에 문장에서 사용된 영어의 정확한 의미에 해당하는 한국어 대역어를 선택하는 것은 번역의 질을 높이고 시스템의 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 특히 용언 및 체언의 대역어 선택은 문장에서 서로 간의 의미적인 관계를 고려하여야 올바른 대역어를 선택할 수 있다. 기존에는 전자 사전에 용언과 체언간의 연어 정보(collocation information)를 구축하여 대역어 선택의 문제를 해결하려고 하였으나 연어 정보가 사전에 존재하지 않을 때 올바른 대역어를 선택할 수 없었다. 또한 용언과 체언의 관계를 나타내는 조사를 선택하기 위하여 격(case)을 세분화하여 사전을 구축하였으나 격의 분류 및 사전을 구축할 경우 격을 선택하는 어려움이 있었다. 이에 따라 본 논문에서는 문형(sentence pattern)에 의한 방법으로 용언의 대역어 및 용언이 갖는 필수격 체언의 조사와 대역어 선택방법을 제안한다. 문형의 구조적인 정보에는 용언과 체언의 의미적 역할(thematic role)을 하는 조사 및 용언이 갖는 필수격 체언의 의미 자질(semantic feature)을 갖고 있다. 이러한 의미 자질을 wordnet과 한/영 및 영/한 사전을 이용하여 의미 지표(semantic marker)를 갖는 문형 사전을 구축한다. 또한 의미 지표를 갖는 문형 사전을 기반으로 조사 및 대역어 선택 알고리즘을 개발한다.
기계번역 사후교정 (Automatic Post Editing, APE)이란 번역 시스템을 통해 생성한 번역문을 교정하는 연구 분야로, 영어-독일어와 같이 학습데이터가 풍부한 언어쌍을 중심으로 연구가 진행되고 있다. 최근 APE 연구는 전이학습 기반 연구가 주로 이루어지는데, 일반적으로 self supervised learning을 통해 생성된 사전학습 언어모델 혹은 번역모델이 주로 활용된다. 기존 연구에서는 번역모델에 전이학습 시킨 APE모델이 뛰어난 성과를 보였으나, 대용량 언어쌍에 대해서만 이루어진 해당 연구를 저 자원 언어쌍에 곧바로 적용하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 언어 혹은 번역모델의 두 가지 전이학습 전략을 대표적인 저 자원 언어쌍인 한국어-영어 APE 연구에 적용하여 심층적인 모델 검증을 진행하였다. 실험결과 저 자원 언어쌍에서도 APE 학습 이전에 번역을 한차례 학습시키는 것이 유의미하게 APE 성능을 향상시킨다는 것을 확인할 수 있었다.
현재 대부분의 음성인식 오류 교정에 관한 연구는 영어를 기준으로 연구되어 한국어 음성인식에 대한 연구는 미비한 실정이다. 하지만 영어 음성인식에 비해 한국어 음성인식은 한국어의 언어적인 특성으로 인해 된소리, 연음 등의 발음이 있어, 비교적 많은 오류를 보이므로 한국어 음성인식에 대한 연구가 필요하다. 또한, 기존의 한국어 음성인식 연구는 주로 편집 거리 알고리즘과 음절 복원 규칙을 사용하기 때문에, 된소리와 연음의 오류 유형을 교정하기 어렵다. 본 연구에서는 된소리, 연음 등 발음으로 인한 한국어 음성인식 오류를 교정하기 위하여 LSTM을 기반으로 한 인공 신경망 모델 Sequence-to-Sequence와 Bahdanau Attention을 결합하는 문맥 기반 음성인식 후처리 모델을 제안한다. 실험 결과, 해당 모델을 사용함으로써 음성인식 성능은 된소리의 경우 64%에서 77%, 연음의 경우 74%에서 90%, 평균 69%에서 84%로 인식률이 향상되었다. 이를 바탕으로 음성인식을 기반으로 한 실제 응용 프로그램에도 본 연구에서 제안한 모델을 적용할 수 있다고 사료된다.
감정분석은 텍스트에서 나타난 저자 혹은 발화자의 태도, 의견 등과 같은 주관적인 정보를 추출하는 기술이며, 여론 분석, 시장 동향 분석 등 다양한 분야에 두루 사용된다. 감정분석 방법은 사전 기반 방법, 기계학습 기반 방법 등이 있다. 본 논문은 사전 기반 감정분석에 필요한 한국어 감정사전 자동 구축 방법을 제안한다. 본 논문은 영어 감정사전으로부터 한국어 감정사전을 자동으로 구축하는 방법이며, 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째는 한영 병렬 말뭉치를 이용한 한영 이중언어 사전을 구축하는 단계이고, 두 번째는 한영 이중언어 사전을 통한 한영 이중언어 그래프를 생성하는 단계이며, 세 번째는 영어 단어의 감정값을 한국어 BPE의 감정값으로 전파하는 단계이다. 본 논문에서는 제안된 방법의 유효성을 보이기 위해 사전 기반 한국어 감정분석 시스템을 구축하여 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법이 합리적인 방법임을 확인할 수 있었으며 향후 연구를 통해 개선한다면 질 좋은 한국어 감정사전을 효과적인 방법으로 구축할 수 있을 것이다.
대학수학능력시험(수능)은 고등학교 3년간의 학업 성취도를 측정하는 대표적인 평가 도구로서 대한민국 대학 입시에 있어 매우 중요한 역할을 하는 시험이다. 응시생들의 학업 성취도를 효과적으로 평가하기 위해서는 수능의 난이도가 적절하게 조절되어야 하나 지금까지는 수능 난이도의 편차가 매우 크게 나타나 매 입시연도마다 여러 가지 문제점을 야기해왔다. 본 연구에서는 전문가의 판단에 의존한 기존 방식에서 벗어나 지금까지 시행된 모의고사 및 실제 시험을 통해 축적된 자료를 바탕으로 데이터마이닝 기법을 적용하여 영어영역 문제의 난이도를 예측하는 모델을 구축하고 난이도 예측에 영향을 미치는 요소를 판별하고자 한다. 이를 위해 각 문항의 특성을 판별할 수 있는 여러 지표와 함께 지문, 문제, 답안 등에 나타난 단어들의 특징을 토픽 모델링(topic modeling) 기법을 이용하여 정량화하고 이를 바탕으로 선형회귀분석 및 의사결정나무 기법을 이용하여 각 문항의 난이도를 예측하는 모델을 구축하였다. 구축된 예측 모델을 실제 문제에 적용한 결과 난이도의 상/하 구분에 대한 예측 정확도는 90% 수준으로 나타났으며, 실제 정답률 대비 오차 비율은 약 16% 이내인 것으로 나타났다. 또한 배점 및 문제 유형이 문제의 난이도에 큰 영향을 미치며 지문이 특정 주제에 관련된 경우에도 난이도에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제시된 방법론을 이용하여 영어영역 각 문제들에 대한 기대 정답률의 범위를 추정할 수 있으며 이를 종합하여 영어영역 전체 문제에 대한 정답률 예측을 통해 적절한 난이도의 문제를 출제하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.