영어 논술 자동 평가 시스템은 수험자가 쓴 에세이에 대하여 전문 평가자가 직접 읽고 평가하는 방식에서 벗어나 웹상에서 자동으로 평가 받을 수 있는 실시간 시스템이다. 하지만 비영어권 수험자에게는 논리력 혹은 작문 능력보다 그것을 영어로 표현하는 유창성에서 더 큰 문제가 있을 수 있는데 기존 연구에서는 이런 측면에 대한 평가가 부족하였다. 본 연구에서는 보다 정확한 비영어권 수험자의 영어 논술 평가를 위해 어휘력, 문장 구조의 다양성, 문장의 혼잡도를 평가하여 언어 유창성에 집중된 기계학습 방법의 추가적인 자질을 제안한다. 실험 결과 전문 평가자의 점수와 1) 상관관계 2) 정확도 측면에서 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였다.
본 논문에서는 영어 학습을 도와주고 영한 기계번역 시스템의 평가를 통해 기계번역 시스템의 성능 개선을 위한 도구인 HS-eLearner를 설계, 구현하였다. HS-eLearner는 영어 문장의 번역 뿐만 아니라 입력 문장의 구조, 문장에 사용된 단어의 의미를 제공하여 사용자의 효과적인 영어 학습을 보조하는 기능을 가진다. 또한 사용자가 번역된 문장을 평가하여 사용자에 의한 객관적인 번역 시스템에 대한 평가를 기대할 수 있으며 평가 결과를 개발자에게 제공함으로써 번역 시스템의 성능 개선에 사용될 수 있다. 즉 사용자와 개발자간의 커뮤니케이션을 제공함으로써 사용자의 요구를 수용할 수 있는 시스템으로의 개선을 용이하게 한다.
본 논문은 챗봇과 대화시스템을 이용한 영어 교육 시스템을 기술하는 것을 목표로 한다. 본 논문의 시스템은 학습자의 대화 흐름을 제한하지 않고 주제를 벗어난 자유대화를 허용하며 문법오류에 대한 피드백을 한다. 챗봇과 대화시스템을 이용한 영어 교육 시스템은 대화턴 성공률로 평가되었는데, 평균 대화턴 성공률은 80.86%였으며, 주제별로는 1) 뉴욕시티투어 티켓 구매 71.86%, 2) 음식주문 71.06%, 3) 건강습관 대화 85.41%, 4) 미래화폐에 대한 생각 조사 95.09%였다. 또한 영어 문법 오류 교정도 측정되었는데 문법 오류 정확률은 66.7%, 재현율은 31.9%였다.
영어 문장을 한국어 문장으로 기계 번역하는 과정에는 분석 규칙이나 변환 규칙만으로는 해결하기 어려운 표현의 대응 관계들이 많이 나타난다. 본 논문은 영어-한국어 기계 번역에서 질적으로 향상된 한국어 문장을 얻기 위하여 두 언어 표현들 사이의 관용적 대응 관계에 기반하는 번역 방식을 논한다. 두 언어 표현들 사이의 다양한 직접 대응 관계를 제공하는 번역 사전을 이용하며, 입력 영어 문장으로부터 이와 같은 표현들을 인식하고 한국어 표현으로 직접적으로 대응시키는 번역 방식이다. 이러한 번역 방식은 기존의 변환 규칙 기반의 번역 방식보다 자연스러운 한국어 문장을 생성할 뿐만 아니라, 많은 구조적-의미적 모호성을 해결함으로써 시간적-공간적 처리효율을 크게 높일 수 있다.
자연어처리의 여러 분야에서 기본요소로 사용되는 영어 품사 태거를 UMLS의 의학용어 어휘정보와 OANC(Open American National Corpus) 말뭉치를 이용해 의학용 문서도 분석 가능한 의학용 영어 품사 태거를 제안한다. TRIE구조를 이용한 단어 묶음 모델로 여러 어절의 의학용어를 하나로 묶고 HMM(Hiden Markov Model)을 이용한 품사 태거로 해당하는 품사를 부착한다.
본 논문에서는 영한 음차 변환을 이용한 음성인식 및 합성기를 구현하였다. 음성인식의 경우 CV(Consonant Vowel), VCCV, VCV, VV, VC 단위를 사용하였다. 위의 단위별로 미리 구축된 모델을 결합함으로써 무제한 음성인식 시스템을 구축하였다. 따라서 영한 음차 변환을 이용하게 되면 인식 대상이 영어단어일 경우에도 이를 한글 발음으로 변환한 후 그에 해당하는 모델을 생성함으로써 인식이 가능하다. 음성 합성기의 경우 합성에 필요한 한국어 음성 데이터 베이스를 구축하고, 입력되는 텍스트에 따라 이를 연결하여 합성음을 생성한다. 영어가 입력될 경우 영한 음차 변환을 이용하여 입력된 영어발음을 한글로 바꾸어 준 후 입력하게 되므로 별도의 영어 합성기 없이도 합성음을 생성할 수 있다.
본 연구에서는 사용자의 성격패턴을 사용자의 대화음성 정보만으로 자동 분류할 수 있는 방법과 이를 기반으로 사용자의 성격 맞춤형 학습전략을 적용하는 애플리케이션을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 음성대화 속의 발화된 말의 빠르기(speech rate)나 말소리의 크기, 기본주파수(fundamental frequency)의 값과 그들의 변화패턴, 그리고 묵음구간의 여러 가지 통계적 정보 같은 비언어적 단서를 활용하여 성격패턴을 최고 86.3% 까지 정확하게 인식해 낼 수 있었다. 또한 성격 별 영어단어 학습방법을 개발하여 사전 및 사후테스트를 기반으로 실험한 결과 약 24% 성적 향상을 보였다. 이 연구를 통해 확보되는 원천기술은 각종 에듀테인먼트 콘텐츠에는 물론 로봇과의 대화시스템, 치료나 재활을 위한 기능성 콘텐츠 등에 유용하게 사용될 것이다.
본 논문에서는 스마트폰 환경의 혼합현실 기반 인터페이스를 사용한 영어단어 학습 게임 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 영어단어 학습 콘텐츠를 저작할 수 있는 저작도구와, 게임을 진행할 수 있게 해주는 스마트폰 인터페이스, 저작된 학습 콘텐츠를 실행하는 카드 매칭 게임 어플리케이션으로 구성되어있다. 이 시스템은 텍스트, 이미지, 비디오, 3D애니메이션 형식의 단어 카드를 제공하여 단순 이미지 형식을 사용한 방법보다 좀 더 구체적으로 단어를 묘사할 수 있다. 그리고 부모가 원활히 게임을 진행할 수 있도록 혼합현실 기반 인터페이스를 제공한다. 혼합현실 기반 인터페이스는 개인화된 정보를 부모에게 제공하여 부모가 사전 지식 없이 영어 단어 교육을 할 수 있도록 도움을 준다. 본 논문에서는 보급이 저조한 PDA와 UMPC대신, 최근 보급이 확산되고 있는 스마트폰에 혼합현실을 구현하여 인터페이스의 접근성을 높이고자 하였다.
본 논문은 자연언어처리 (Natural Language Processing), 특히 한영 기계번역에서 필수적 인 한영 대역어 사전을 구축함에 있어 영어 생성시 정확한 문장형태를 도출하기 위한 방법에 대해 논의한다. 기간의 연구는 주로 한국어와 영어의 의미적 모호성이 해결된 정확한 번역을 위한 대역어 내지 변환사전 구조에 초점이 맞추어져 왔고 상대적으로 형태적 또는 구문적으로 정확한 영어문장을 생성하는 것은 간과되어져 왔다. 기존 자원의 황용이라는 측면에서는 텍스트화된 한영사전을 그대로 이용한다고 하면 그 기술방식과 영어표현은 다양한 형태로 나타나기 때문에 정확한 의미의 대역어 뿐만 아니라 적격한 영어문장의 생성을 위해서는 어떠한 정보들이 대역어 사전에 기술되어야 하는지 고려해 볼 필요가 있다 따라서 본 논의에서는 기존의 인쇄된 한영사전을 구조분석하여 자동으로 변환하여 최소한의 인간의 간섭으로 정확한 영어생성에 필요한 형태적 정보를 자질로 부여하는 방법을 기술한다. 기본적으로 이 방법은 단어 대 단어 번역시스템 둥 glossary에 기초한 얕은 층위의 번역이 필요한 시스템을 위한 사전을 구축에서 시작하며 더 나아가 대규모의 전자사전 구축작업에서 어떻게 응용될 수 있는지 논의한다.
변환 방식의 기계 번역에서 가장 중요한 부분은 변환 단계이며 여기서 변환사전이 매우 중요한 역활을 담당한다. 그러므로 인간이나 기계 번역기에 의해 생성되는 영어 문장은 이들이 가지고 있는 동사 사전의 내용과 효율적인 생성 알고리즘에 의해서 문장의 수준이나 정확성이 결정된다. 이렇게 생성된 문장을 검사하는 기존의 영어 문법 검사기들은 영어권의 사람들을 위주로 만들어졌기 때문에 문법적인 중요한 규정들을 포함하지 않고 있어서 비영어권의 사용자가 이용하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 인간이 번역하였거나 기계 번역기에 의해 생성된 문장을 검사하고 교정할 수 있도록, 확장된 동사형을 기반으로 한 동사 사전을 제안하고 이를 이용한 영어 문장 검사기를 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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